技能介绍

解决什么问题

传统 SEO 审计会告诉你「页面得分 62」，却不回答 AI 引擎为什么不引用你。AI 引擎不读页面，只读句子——它从页面中抽取单个句子来构建回答。句子一旦模糊、缺来源、离开上下文就不可读，哪怕爬虫畅通、结构化数据完美，也拿不到引用。更棘手的是信任毒药效应：一处错误统计不只是丢掉一个引用，它会拉低整页在 AI 眼中的信任分。准确性是乘数，不是加数。

技能如何工作

底层是六个核心观点：句子是最小引用单位、信任毒药效应、可引用性优先于可发现性、结构即语义、SEO 本能是 GEO 的敌人、诊断优于测量。执行流程按五层递进：

Phase 1：按优先级圈定 5-10 个 URL（信息型内容 P0、对比评估 P1），按 SaaS / 电商 / 出版商等业务类型调整评分权重
Phase 2 技术可访问性（15%）：检查 GPTBot、Google-Extended、ClaudeBot 等 AI 爬虫在 robots.txt 是否被拦截，以及 SSR、llms.txt、HTTPS
Phase 3 事实准确性（25%）：逐句核验所有数字，错误声明 -15 分、过时统计 -12 分，并排查「今年」「最近」这类时态炸弹
Phase 4 实体品牌（15%）：跨平台名称一致性、Wikipedia / Wikidata 存在性、主题集中度
Phase 5 可引用性（30%）：对每个关键句做可提取性测试（抽离上下文后外行能否读懂），审计统计密度，落实引用来源、引号、具体统计这三种经 Princeton KDD 2024 验证的策略，同时标记关键词堆砌（-10% 可见度）等四种有害做法

修复严格按依赖链排序：准确性 > 可引用性 > 技术可访问性 > 结构化数据 > 实体品牌。

适用边界

本技能只覆盖面向 AI 引擎的内容审计，不替代传统 SEO 技术体检。评分只用于驱动诊断，不是 KPI；GEO 需要 60-90 天周期复查，因为 AI 引擎偏好和内容时效都在演化。

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使用场景

内容团队发布教育型指南后，需要逐句检查哪些句子离开上下文就不可读、无法被 AI 引擎提取，并按修复优先级链重新改写。
上线前排查 robots.txt 与 X-Robots-Tag 是否误挡 GPTBot、Google-Extended、ClaudeBot 等 AI 爬虫，并补齐 llms.txt 与 SSR 检查项。
核对页面里每一个统计、百分比和引用声明，找出过时数据、无来源归因和逻辑矛盾，防止单个错误事实触发信任毒药效应。
针对 SaaS 或电商站点调整审计权重，按可引用性、事实准确性、技术可访问性分阶段输出诊断清单，而不是只看总分。