技能介绍

解决什么问题

ChatGPT、DeepSeek、Perplexity、Kimi 这类生成式搜索会优先引用结构清晰、信息可独立理解的页面。但传统 SEO 做得好的网站，放到 AI 搜索语境里未必合格：内容可能由 JS 渲染后才出现，Schema 只覆盖了首页而子页缺失，关键文案藏在屏幕阅读器专用的 class 里。人工排查这些点耗时且依赖经验，排查结果也难以量化对比。

@user_2d131db2/geo-audit-pro（GEO优化审计）就是针对这个场景的审计技能。给它一个 URL，它会按照固定流程抓取页面、按维度打分，最终产出一份带评级和优化建议的报告。

核心能力与工作流程

第一步，抓取目标页面。 通过 WebFetch 获取用户提供的 URL，策略上不止取首页：外部站点会覆盖 about、产品/服务页、news 或 blog、联系页、FAQ 等 4-5 个关键子页，保证审计覆盖不同内容类型。

第二步，多维度审计。 技能把 GEO 表现拆成 8 个评分维度，覆盖可抓取性、内容可理解性、Schema 覆盖度等。Schema 部分要求先建立全站清单——列出所有页面上出现的全部 Schema 类型及各自出现的页数——再逐维度打分，避免把只在子页合理存在的 VideoObject 之类误判为缺失。

第三步，评分与评级。 每个维度按评分模型分配分数，总分映射为 A+（90-100，AI Search Leader）到 F（0-39，AI Invisible）共六档。

第四步，提炼 Top 3 行动。 从得分最低的维度中提取 3 个收益最大的操作，每条必须写清具体动作、对 AI 引用的影响、预估提升分数。

第五步，输出报告。 通过 widget 渲染交互式报告，使用 Stat、BarChart、Table 等组件以扁平风格呈现。

支持复测模式。 用户执行完一轮优化后，技能只重打被改进的维度，输出前后分数变化、总分变化和等级跃迁的 delta 报告。

适用边界与注意点

技能内置了 5 类已知误报模式的检查，扣分前必须逐项排除，这是它和粗放审计最关键的区别：

JS 覆盖相同内容：setNav() 这类用相同静态内容覆写的模式不算 JS 依赖；
视觉隐藏的标题：u-sr-only 等 class 的元素在源码中可见，爬虫可读取，不判为缺失；
条件性 JS 增强：静态 HTML 存在、JS 只做交互增强的情况，内容仍可被抓取；
子页专属 Schema：某些 Schema 类型只在相关子页出现属正常；
document.write 加载脚本：这是引入共享 JS 文件的惯用手法，不视为内容可访问性问题。

另有几条使用约束：评分必须附带页面证据，不能只给结论；建议必须具体到文件和元素，例如指出在 /guides 页补充 HowTo Schema，而非笼统说「加 JSON-LD」；分析本地项目时改用 Read/Grep 而非 WebFetch；用户提供竞品时可抓取对比。输出语言跟随用户偏好，中文或英文均可。