GEO Optimizer AI 引用审计

为什么需要审计 AI 搜索引用准备情况

在 AI 搜索时代，网站被引用的能力取决于三件事：格式是否兼容、爬虫是否被许可、内容是否具备可识别的结构化语义。llms.txt 提供站点结构入口，但很多站点没有；robots.txt 可能误拦 GPTBot、ClaudeBot；缺少 JSON-LD 会让实体关系难以被模型解析。审计的目标是把“内容是否可引用”从模糊感受变成可验证清单。

核心能力与工作步骤

• CLI / MCP 调用：技能通过 CLI 或 MCP 暴露审计入口，让代理可以在现有工作流中直接调用。
• 引用准备度报告：输出 llms.txt 是否存在、是否可解析，robots.txt 是否放行 GPTBot、ClaudeBot，以及关键页面的 schema 覆盖情况。
• 修复文件生成：生成符合规范的 llms.txt，补全 JSON-LD，生成可落地的 diff。
• 权限核验与持续跟踪：检查机器人访问权限，记录修复后的引用准备状态。

适用边界与注意点

解析结果受页面复杂度影响；llms.txt 不应覆盖业务规则；生成 schema 需结合内容建模；实时引用检查依赖 Perplexity/OpenAI/Anthropic 密钥；上线前应在预发环境验证。