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网站GEO友好度检测

网站GEO友好度检测

内容创作 更新于 2026.08.30

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中：

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_264d6e15/geo-friendliness-audit。

技能介绍

解决什么问题

面向 AI 搜索的内容优化往往缺少可验证的度量手段。当站点被生成式引擎或 AI 助手引用时，页面是否真的可被抓取、内容是否易被抽取、结构化数据是否完整，这些问题散落在 robots 规则、sitemap、JSON-LD 和 metadata 各处，人工排查成本高且难以复现。

核心能力

WebSiteGEOCheck 通过单个脚本完成从采集到评分的完整流程。输入一个公开 URL 后，脚本会：

  • 抓取目标页与同域抽样页面，收集 robots、sitemap、llms.txt 等机器入口证据
  • 按 7 个维度打分（总分 100）：抓取访问、发现与机器入口、内容可抽取性、结构化数据、图片可访问性、性能与缓存、信任证据
  • 生成自包含 HTML 报告，包含分数、证据、页面抽样和 P0/P1/P2 优先级整改建议
  • 可选输出结构化 JSON，便于后续自动化处理

参数控制包括 --max-pages（同域抽样数量）、--json-output（JSON 路径）和 --title（报告标题）。

适用边界

  • 评分是审计启发式结果，不代表搜索排名或 AI 引用承诺
  • 输入必须是公开可访问 URL；站点阻断时评分仅代表审计时刻的响应
  • 报告记录生成时间，脱离日期的"现在""最近"等说法不适用
  • 多站点对比需分别生成单站报告后另写结论，技能本身不提供竞品对比

使用场景

  • 站点迁移后，验证 robots 和 sitemap 是否阻断了 AI 爬虫抓取
  • 课程页上线前，检查 JSON-LD 结构数据是否有效且覆盖完整
  • 文章发布后，排查 OG/Twitter metadata 缺失导致社交分享信息不全
  • 准备 AI 搜索优化前，先做一次基准审计确认内容可抽取性得分

适合人员

  • 内容站 SEO 工程师：需要量化页面在 AI 抓取下的可访问性与结构化数据质量
  • 电商技术负责人：担心产品详情页的 schema 和 metadata 不完整影响 AI 搜索曝光
  • 技术内容创作者：想在发布文章后快速确认 H1/H2 结构和 ALT 覆盖是否达标
  • 前端开发工程师：需要通过审计报告定位 404 页面、缓存头等影响爬虫体验的技术问题