--- name: heige-geo-seo version: 1.11.2 description: >- HeiGe-GEO-SEO 是一套面向中国市场优先的 GEO(生成式引擎优化)+ SEO 内容优化系统。当用户需要让内容/网页被 AI 大模型(豆包、通义千问、DeepSeek、文心、腾讯元宝、ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini)抓取并引用、 做 GEO 优化、做 AI 搜索优化、优化网页被 AI 引用、写能被 AI 引用的内容、配 robots.txt 给 AI 爬虫、生成 llms.txt、 生成 schema 结构化数据、规划内容发布渠道矩阵、给网页架构 SEO/GEO 建议时使用。 Trigger in English on: GEO, generative engine optimization, AEO, answer engine optimization, AI search optimization, "get cited by ChatGPT/Perplexity/AI", optimize content for AI engines, llms.txt, AI crawler robots.txt, schema for AI citation. 触发词:GEO优化、生成式引擎优化、AI搜索优化、让AI引用、被AI引用、AEO、 让豆包/千问/DeepSeek引用我、GEO SEO、AI可见度、内容被大模型抓取。 --- # HeiGe-GEO-SEO · 中国优先的 GEO + SEO 优化系统 > 集 GEO 学术方法论(KDD 2024 / ICLR 2026 两篇论文)+ 工程化评分框架 + 中国大模型抓取逻辑于一体。 > 别的 GEO 工具只盯 ChatGPT/Perplexity,这套**先打豆包、千问、DeepSeek、文心、元宝**,海外作对照。 ## 这套工具解决什么 让你的内容和网页被 AI 大模型抓取并引用。覆盖四件事:**给谁优化**(大模型分类)、**怎么被抓到**(抓取逻辑)、**发哪里曝光**(渠道矩阵)、**网页怎么建**(架构建议)。 ## 核心原则(先记这几条) 1. **国内 GEO 是求收录 + 占平台游戏,海外 GEO 是配 robots.txt 游戏。** 两套打法别混用,见 `knowledge/02-crawler-logic.md`。 2. **按排名分流:** 排名靠后的页面激进上引用类方法(可冲 +100%),排名第一的页面慎用(会 -30%),见 `methodology/geo-methods.md`。 3. **合规红线:引语/统计/引用只用真实素材,永不编造。** Keyword Stuffing 永久禁用(它是负效果)。改写后跑 GEU 护栏。 4. **人不可被绕过:** Brief 的专家洞察槽位和质量门的 BLOCK 裁决两个 checkpoint 不能自动跳过。GEO 惩罚没有真实洞察的水文。 ## 怎么用(按需选路径) ### 完整客户交付 → 走十阶段工作流 读 `workflow/stages.md`,从 01 Intake 到 10 Re-audit 全程。两个人工 checkpoint(04 专家洞察、07 质量门 BLOCK)不可绕过。 ### 只优化一篇已有内容 → 轻量路径 03 基线打分 → 05 改写 → 07 质量门复评。 1. 用 `scripts/geo_score.py` 给原内容/页面打基线分(6 维 22 项) 2. 按 `methodology/geo-methods.md` 选改写方法(看内容域 + 搜索排名档位) 3. 改写,默认组合"流畅度 + 加统计",需要时叠"标注来源" 4. 重打分对比,跑 GEU 护栏(KPC 矛盾度不超阈值) 5. 出 before/after 评分报告 ### 只要发布建议 → 读发布库 读 `knowledge/03-publishing-channels.md`,按目标 AI 引擎给一稿四态渠道矩阵。国内押生态多平铺,海外押 Reddit,知乎优先。 ### 只要网页/技术建议 → 读架构库 + 跑生成脚本 读 `knowledge/04-webpage-architecture.md`,然后: - `scripts/gen_robots.py` 生成最优 AI 爬虫 robots.txt(全放/只曝光不喂训练/国内求收录三种策略) - `scripts/gen_schema.py` 生成 JSON-LD(Article/FAQPage/HowTo/Product) - `scripts/gen_llms_txt.py` 生成 llms.txt(注意:营销站别投,开发者工具才做) ## 资源地图 | 你要做什么 | 读这个 | |---|---| | 判断给哪个 AI 优化 | `knowledge/01-llm-landscape.md` | | 搞清楚 AI 怎么抓到内容 | `knowledge/02-crawler-logic.md` | | 决定内容发哪些渠道 | `knowledge/03-publishing-channels.md` | | 给网页架构建议 | `knowledge/04-webpage-architecture.md` | | 选改写方法 | `methodology/geo-methods.md` | | 给内容/页面打分 | `methodology/scoring-card.md` | | 跑完整流程 | `workflow/stages.md` | | 输出交付物 | `templates/` 下四个模板 | | 跑确定性工具 | `scripts/` 下 CLI:`python3 scripts/geo_cli.py --help` | ## 脚本速查(零依赖,仅 Python 标准库) ```bash # 给一个 HTML 文件或 URL 打 GEO 可被引用度分 python3 scripts/geo_cli.py score --input page.html # 生成 AI 爬虫 robots.txt python3 scripts/geo_cli.py robots --strategy expose-only --sitemap https://example.com/sitemap.xml # 生成 JSON-LD schema python3 scripts/geo_cli.py schema --type article --title "标题" --author "张三" --org "示例科技" # 从 URL 列表生成 llms.txt python3 scripts/geo_cli.py llms --site "示例科技" --summary "一句话简介" --links links.txt ``` ## 不要做的事(诚实边界) - 不编造引语、统计、引用。素材不足就让用户补,产出待补清单。 - 不把 llms.txt 当排名杠杆向用户承诺。它是 B2A 基础设施,营销站做了基本无效。 - 不用一套规则打所有引擎。豆包和 ChatGPT 的偏好不一样,按目标引擎调。 - 不绕过两个人工 checkpoint。 ## v1.1 新增:从「诊断+知识」到「诊断 → 产出 → 度量」 **产出层(最强差异化,商业工具把改写锁死在自家黑盒):** ```bash # 改写指令编译器:吃打分 → 出可喂任意 LLM 的精确改写指令包(按目标引擎分叉) python3 scripts/geo_cli.py rewrite --input page.html --engine perplexity # GEO Content Brief 生成器(以可被引用性为骨架,区别于市面 SEO brief) python3 scripts/geo_cli.py brief --topic "公众号怎么排版" --section "X是什么" --engine 豆包 ``` **度量层(成熟 SaaS 命门,我做可解释离线版,采集寄生宿主 agent):** ```bash # buyer prompt 集生成(意图问句,漏斗×persona,非品牌优先,中英双语) python3 scripts/geo_cli.py prompts --brand 智能排版器 --category 公众号排版工具 --competitor 壹伴 # Share of Voice 度量(三公式+基准阈值+采样置信度+别名合并) python3 scripts/geo_cli.py sov --input records.json --brand 智能排版器 --brand-domain x.com # 「为何没被引用」7 根因诊断 python3 scripts/geo_cli.py diagnose --input page.html ``` **文件+工程层(对标 aeorank 9 文件):** ```bash python3 scripts/geo_cli.py files --out-dir ./ai-files --site 站名 --url https://x.com # ai.txt/robots.patch/sitemap/feed/humans.txt python3 scripts/geo_cli.py schema --type organization --name 公司 --url https://x.com --same-as https://wikidata.org/... python3 scripts/geo_cli.py report --input page.html --format sarif # 接 GitHub Code Scanning python3 scripts/geo_cli.py batch a.html b.html --html report.html # 批量站点审计 python3 scripts/geo_cli.py attribution --url https://x.com # GA4 渠道组正则+UTM+日志解析 python3 scripts/geo_cli.py agentready --input page.html # WebMCP 表单就绪审计 ``` **平台发布推荐引擎(v1.2,基于新榜实证信源权重):** 给目标引擎,推荐发哪几个平台权重最高。 ```bash python3 scripts/geo_cli.py recommend --engine 豆包 --engine 元宝 # 想被这俩引用该发哪 python3 scripts/geo_cli.py recommend --engine 豆包 --content-type video python3 scripts/geo_cli.py recommend --reverse 知乎 # 反向:发知乎能喂哪些 AI python3 scripts/geo_cli.py recommend --engine cn-all --top 8 ``` **全球场景(v1.3):海外 11 引擎(检索地基三套 Bing/Google/独立)+ 20+ 平台权重矩阵 + 中外双轨爬虫归因。** ```bash python3 scripts/geo_cli.py recommend --engine chatgpt --engine perplexity --content-type b2b # B2B SaaS 该发哪 python3 scripts/geo_cli.py recommend --engine gemini # Gemini 几乎不引 Reddit,推 YouTube/LinkedIn python3 scripts/geo_cli.py recommend --engine overseas-all --top 10 python3 scripts/geo_cli.py attribution --log access.log # 中外分桶+训练/检索/用户三类+Grok盲区 ``` 注意:海外引用每月 40-60% 翻盘,recommend 输出的海外数字是方向性;Gemini 几乎不引 Reddit、ChatGPT 命脉是 Wikipedia、Perplexity 押 Reddit+G2,按引擎差异化。 **v1.5 收官:引用质量层 + agentic/AEO 完善 + SEO 深水。** ```bash python3 scripts/geo_cli.py sov --input records.json --brand X --brand-domain x.com # 现含 sentiment/earned-owned/多轮 by_turn python3 scripts/geo_cli.py factcheck --input records.json --brand X --facts facts.json # 品牌错误信息纠正 python3 scripts/geo_cli.py lostprompt --input records.json --brand X --competitor Y # 竞品替换分析 python3 scripts/geo_cli.py cannibalize a.html b.html # 关键词蚕食检测 python3 scripts/geo_cli.py internal-links a.html b.html c.html --host x.com # 内链/孤儿页审计 python3 scripts/geo_cli.py agentready --input page.html # 现含 agent-hostile 反模式(CAPTCHA/file/注册墙)+ imperative 扫描 python3 scripts/geo_cli.py schema --type action --action order --url "https://x.com/buy?id={id}" # potentialAction python3 scripts/geo_cli.py cwv --lcp 2.4 --inp 180 --cls 0.05 # Core Web Vitals(喂 PSI 数值) python3 scripts/geo_cli.py token --input page.txt --budget 1500 # token 预算估算 ``` `score` 现额外报 `multimodal`(图 alt/视频转录/VideoObject)和 `onpage_serp`(title/meta 长度)。 **v1.6 内容工程层:落地 WaytoAGI《GEO 内容工程》公开课(姚金刚)的核心方法论。** ```bash python3 scripts/geo_cli.py cescore --input page.html # 内容工程 11 要素加权评分,回答「为什么会/不会被反复引用」 ``` 11 要素、9 分层,每个带可计算公式和规则权重。证据引用层合计 43%(权威原文引语 16% + 统计数据 14% + 可引用性 13%)是被引用第一杠杆。补齐 6 维卡里 D(可抽取性)偏粗的内容质量维度,`score` 看大盘,`cescore` 钻被引用要素。理论底座见知识库 `08-content-engineering.md`(八层机制:记忆→索引→查询→检索→重排→装配→引用→治理,内容质量打 5-7 层、信源策略打 2-4 层;GeoFlow 8 模块;系统=目标+要素+关系;监测=概率取 25 次均值)。权重是方向性口径,语义类要素无 query 时启发式近似,素材不足绝不编造引语/统计/来源。 **v1.7 信源策略层 + cescore 闭环:补齐八层机制的另一半(2-4 索引/查询/检索)。** ```bash python3 scripts/geo_cli.py sourcing --category 公众号排版工具 --root 公众号排版 --engine 豆包 --engine 元宝 # 信源策略:词根→问句矩阵+信源偏好诊断+P0/P1/P2分层投放+诊断闭环 python3 scripts/geo_cli.py cescore --input page.html --query "排版工具哪个好" # 真需求匹配,语义去低置信,出 query_coverage python3 scripts/geo_cli.py cescore --input page.html --annotate # 段落级要素标注,逐段改写指引 ``` 八层→症状→工具路由:索引没收录用 `sourcing`/`baidu-push`,查询没匹配用 `sourcing`/`prompts`,检索没召回用 `sourcing`/`recommend`,内容没被选中用 `cescore`/`score`,看反馈用 `sov`/`lostprompt`。`sourcing`(信源策略 2-4 层)和 `cescore`(内容质量 5-7 层)是两条腿,缺一条 GEO 不完整。信源策略红线:先诊断目标平台真实信源偏好再投放,别凭表盲发,别押单平台。 **v1.8 旗舰 `playbook`:正门,一条命令出完整 GEO 作战手册(不用学 29 个散命令)。** ```bash # 一键作战手册:八层瓶颈定位(先打哪条腿)+ 诊断 + 信源策略 + 逐段改写指引 + 监测采集 + 跨层ROI行动清单 python3 scripts/geo_cli.py playbook --input page.html --brand 你的品牌 --category 品类 --engine 豆包 --engine 元宝 --query "品类哪个好" --competitor 竞品 # 监测采集闭环(八层第8层治理/反馈) python3 scripts/geo_cli.py measure --kit --brand 你的品牌 --category 品类 --engine 豆包 # 出采样协议+prompt集+records模板 python3 scripts/geo_cli.py measure --input records.json --brand 你的品牌 --competitor 竞品 # 喂采集回的回答→一键 sov+lostprompt+factcheck ``` **用户该跑的第一条命令是 `playbook`。** 它综合 score+cescore+diagnose 先判定你卡在八层哪一层(内容质量层 vs 索引层 vs 信源策略层)、第一动作做什么,再给跨层按杠杆位排序的统一行动清单。监测=概率:`measure --kit` 给采样协议(每问句每平台 5 次、约 5 平台共 25 次取均值=被推荐概率),宿主 agent 或人工去目标引擎采集 AI 回答,粘进 records.json 喂回 `measure` 闭环。度量离线、绝不编造 AI 回答。 **v1.9:作战手册可视化 + 对标作战。** ```bash python3 scripts/geo_cli.py playbook --input page.html --brand X --category 品类 --engine 豆包 --html zhanbao.html # 出静态可打印 HTML 作战手册(可甩给客户) python3 scripts/geo_cli.py compare --input mine.html --label 我 --competitor-page "竞品::comp.html" --query "品类哪个好" # 对标:逐维逐要素比强弱+差距点 ``` HTML 作战手册静态零脚本可打印(瓶颈卡片+评分条+信源分层+监测)。`compare` 把你的页和竞品页都打 6 维+内容工程分,出综合分排名和你落后的差距要素(只比内容质量层,可离线;谁真被引用还要跑 measure 采样)。 **新增知识库:** `knowledge/05-engine-differences.md`(引擎差异矩阵)、`knowledge/06-ai-visibility-measurement.md`(度量学,含引用质量层)、`knowledge/07-global-scenario.md`(海外全球场景)、`03-publishing-channels.md` 补国产引擎信源权重表(新榜 1683.6 万条实证,来源 newrank.cn/report/detail/433)+ 平台依附 vs 域名主权。 --- 兼容 Claude Code / Codex / OpenClaw / Hermes,由单源转译。开源协议 MIT。