检测你的网站在AI搜索引擎中的可见性
基于KDD 2024论文实证的GEO检测工具，输入URL获取0-100分评分与优化建议
GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）是指针对ChatGPT、文心一言、Kimi、豆包、Perplexity等AI搜索引擎优化内容可见性的策略体系。根据普林斯顿大学、佐治亚理工学院等机构研究者在KDD 2024发表的论文实证研究，AI搜索正在重塑信息获取方式——截至2025年，全球超过7.5亿用户通过AI助手获取信息。传统SEO无法保障在AI回答中被引用，GEO扫描器检测11大类60+项指标，基于16,000+次受控实验数据提供优化建议。
"在生成式引擎时代，传统SEO的关键词堆砌策略导致可见性下降8~10%，而添加专家引语带来+41%的可见性提升，来源引用对低排名网站产生+115.1%的可见性飞跃。" —— KDD 2024论文《Is ChatGPT Good at Search?》
生成 llms.txt
为任意网站生成符合标准的 llms.txt 文件，帮助AI更好地理解网站内容
扫描历史
生成 llms.txt
为任意网站生成符合 llmstxt.org 标准的 llms.txt 文件，帮助AI搜索引擎（ChatGPT、文心一言、Kimi、豆包、Perplexity等）更好地理解您的网站内容，提升AI引用率。
关于 llms.txt
llms.txt 是一个类似 robots.txt 的标准化文件，放置在网站根目录，用Markdown格式为AI提供网站的结构化信息概览，帮助AI模型快速准确地理解网站内容。
随着AI搜索成为主流信息获取方式，网站需要主动向AI模型提供结构化的内容指引。llms.txt 能显著提升AI对您网站内容的理解准确度和引用概率。
包含站点名称、描述、核心页面导航（带链接和说明）、主要功能/服务介绍、联系信息等，AI访问时能快速建立对网站的完整认知。
GEO扫描方法论
生成式引擎优化（Generative Engine Optimization）完整指南
什么是GEO
GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）是针对AI搜索引擎和大语言模型的内容优化策略。与传统SEO（搜索引擎优化）专注于在搜索结果页面获得排名不同，GEO的目标是让你的内容被AI模型直接引用到回答中。
GEO vs SEO 的核心区别：
- SEO：优化关键词密度、外链数量、页面权重，追求在SERP中排名靠前
- GEO：优化内容结构化、权威性、可引用性，追求被AI模型提取和引用
- 核心差异：SEO面向爬虫算法排名，GEO面向LLM的知识检索与生成逻辑
评分体系说明
10大检测类别及权重：
等级映射（A-F）：
检测项评分机制：
10大检测维度详解
- robots.txt配置是否允许AI爬虫访问
- XML站点地图可用性
- 页面是否可被无JS环境访问
- 无软404或重定向链问题
- 语义化HTML结构（h1-h6层级）
- Schema.org结构化数据标记
- 清晰的标题和段落组织
- 语言标记与编码正确性
- FAQ/QA格式内容占比
- 明确的问题-答案配对
- 定义、步骤、列表等可提取格式
- 简洁直接的结论性陈述
- 作者署名与来源信息
- 发布日期与更新日期标注
- 规范的引用格式支持
- 独特的观点和数据支撑
- HTTPS安全连接
- 关于我们/联系页面完整性
- 外链权威来源引用
- E-E-A-T信号展现
- 内容长度与信息密度
- 多角度覆盖主题
- 包含具体数据和案例
- 专业术语解释清晰
- 内容最后更新时间
- 版权年份是否最新
- 时效性内容标注日期
- 定期更新机制
- ICP备案与公安备案检测
- 国内AI爬虫适配（百度/字节/360等）
- 国内权威来源引用
- 中文内容质量与结构化
- LLMS.txt配置文件
- AI生成内容的人类审核标注
- 适合摘要提取的内容块
- 无AI不友好的反爬机制
- 页面加载速度
- 移动端友好性
- 无侵入性广告/弹窗
- 核心Web Vitals指标
国内AI生态说明
国内AI搜索生态呈现多元化格局，覆盖文心一言、豆包、Kimi、通义千问等主流平台。各平台GEO优化要点如下：
GEO优化最佳实践
使用清晰的标题层级（H1-H3）、列表、表格、FAQ区块。每段开头放置核心结论，让AI模型能快速提取关键信息。
添加Article、FAQPage、HowTo、Product等schema标记，帮助AI理解内容类型和关键实体关系。
在网站根目录创建llms.txt，提供面向AI爬虫的内容指引、站点地图和使用说明，类似面向搜索引擎的robots.txt。
展示作者资质、发布机构信息、引用来源、发布日期和更新记录，增加内容可信度和被引用概率。
预测用户可能提出的问题，以"问题+直接答案+详细解释"的格式组织内容，匹配AI回答的生成逻辑。
包含具体数据、统计数字、独特观点、案例研究。AI偏好引用包含具体数字和独特见解的内容。
不要在robots.txt中屏蔽GPTBot、ClaudeBot、Bytespider（字节）、Qihoobot（360）等AI爬虫User-Agent。
定期更新内容并标注更新日期。AI模型倾向于引用最新信息，过时内容被引用概率显著降低。