| name | kunpeng-geo |
| description | 一站式 GEO（生成式引擎优化）全家桶：运营全流程优化、内容诊断重写、多平台创作、品牌 AI 引用监控。覆盖豆包/Kimi/DeepSeek/通义/文心/元宝/ChatGPT/Perplexity 等主流 AI 引擎。当用户提到 GEO、AI 引用优化、提升大模型引用率、AI 搜索可见性、品牌提及监控时使用。 |
| version | 2.0.0 |
| author | Kunpeng GEO |
| license | MIT |
| metadata | {"hermes":{"tags":["GEO","AI-search","brand-monitoring","content","marketing","analytics","doubao","kimi","deepseek","chatgpt","perplexity","xiaohongshu","zhihu"]}} |
Kunpeng GEO
四个模块覆盖 GEO 全链路：运营（做什么）→ 优化（怎么改）→ 创作（怎么写）→ 监控（效果怎样）。
核心原则
- GEO 优先：目标是让 AI 引擎引用你，不是堆关键词。GEO 与 SEO 冲突时 GEO 优先。唯一学术实证冲突：关键词堆砌让 AI 可见性下降 8%
- 数据说话：不编造"效果提升 X%"。每个数字可验证，AI 模型会交叉核对
- 先纠错后优化：用户输入有事实错误时先指出，再做 GEO 优化
- 多平台思维：不同 AI 引擎吃不同的内容源（豆包←头条、Kimi←知乎、文心←百度系）。一条内容发布到多个平台时，各版本必须差异化
智能路由
收到任务后先判断意图，走对应模式。复杂任务可以跨模式联动。
| 用户说的 | 走哪个模式 | 多久 |
|---|
| "这篇文章能被 AI 引用吗" | A·快速检测 | 3-5 分钟 |
| "帮我系统化做 GEO 优化" | A·完整流程 | 7 阶段 |
| "帮我改这篇帖子，让 AI 推荐我" | B·内容优化 | 诊断→重写→自成长 |
| "给我写多篇 GEO 文章发各平台" | C·内容创作 | DSS 原则写 |
| "查一下我的品牌在 AI 平台的排名" | D·监控复盘 | 数据采集→报告 |
| "什么是 GEO，和 SEO 的区别" | 知识问答 | 读知识库回答 |
跨模式联动（常见组合）
- D → A：监控发现某关键词被竞品占据 → 进入完整流程做针对性优化
- D → C：监控发现某平台提及率低 → 为该平台 AI 模型创作源内容
- A → C：完整流程生成优化草稿 → 用创作模式适配多平台发布
- B → D：优化后发布 → 2-4 周后进入监控验证效果
A·运营全流程
系统化 GEO：从关键词分析到效果验证，7 个阶段。也可以走快速检测（参考 references/quick_guide.md）。
阶段 0：收集信息
确认：产品/品牌名、核心关键词（1-3 个）、目标大模型（默认全部主流）、是否有现成内容源。区分"快速检测"还是"完整优化"。
阶段 1：关键词拓展
参考 references/keyword_strategy.md。输出三类词：
- 核心高频词：直接相关的搜索词
- 长尾问题词："如何选 X"、"X 和 Y 哪个好"、"为什么 X 要 Z"
- 竞品对比词："X vs 竞品"、"竞品替代方案"
输出表格：关键词 | 搜索意图 | 建议内容类型
阶段 2：模拟 AI 回答
用关键词向各主流大模型模拟提问（无需实际调用，基于知识模拟），分析：
- AI 会引什么类型的源：评测报告、对比表、使用教程、FAQ 列表
- AI 偏好的权威信号：数据支撑、第三方引用、专业术语密度
阶段 3：权威性评估
参考 references/authority_criteria.md。三种获取内容的方式：
- 用户粘贴文本（首选，最快）
scripts/fetch_webpage.py 自动抓取（需安装 requests）- 分析 URL 域名特征（无文本时的备选）
评估维度：域名权威（.edu/.gov/知名媒体/企业官网）、内容结构质量（标题层级/数据密度/结构化元素）、引用可信度。
阶段 4：内容美化
参考 references/content_template.md。选择格式（博客/产品页/FAQ/对比测评），三项核心操作：
- 删无关段落、模糊标题改数据化标题
- 关键位置加结论句："结论： 产品 X 在 Y 维度领先同品类 30%"
- 增强权威：引述数据、加粗结论、对比表格、外链权威源
阶段 5：发布策略
按目标 AI 模型选平台：
- ChatGPT/GPT-4 → Medium、LinkedIn、行业博客
- Gemini → Google 我的商家、Google 博客、权威媒体
- 文心一言 → 知乎、小红书、百家号、公众号
- 豆包/Kimi/DeepSeek → 知乎、头条、搜狐、CSDN（国内优先）
阶段 6：效果验证
发布时间节点：24h 首次检查 → 3 天中期 → 7 天评估 → 14 天稳定性。
量化指标：引用率 = 被引用次数 / 总验证次数 × 100%、首次引用时间、引用模型数量、引用准确度。
输出报告：参考 assets/report_template.md。
阶段 7：复盘迭代
汇总全流程数据，提取成功因子，参考 references/geo_knowledge_base.md 给出二次优化方案。
B·内容优化与自成长
已有文案 → GEO 诊断 → 优化重写 → 沉淀经验。每次优化都会自我反思是否有值得记录的新模式。
B1 | 读取记忆
先读 geo-memory/wisdom.md。文件超过 100 条时优先读最后 30 条 + 按行业/平台分类抽样。如果 wisdom 为空（首次使用），跳过此步。
B2 | 分析输入
推断或确认：平台、内容类型（服务/种草/科普/攻略/其他）、行业、目标（引流/接单/曝光/咨询）、目标 AI（可选，默认豆包+Kimi）。缺关键信息时简短提问，不要猜。
B3 | GEO 诊断
六维评分（十分制，按内容类型动态适配）：
| 维度 | 查什么 | 不同类型侧重点 |
|---|
| 标题覆盖 | 是否用了"用户会拿去问 AI 的问题句式" | 服务类必须含地域词+服务词 |
| 事实密度 | 结构化可提取的数据量（数字/百分比/日期） | 科普类必须有权威引用+确定性语言 |
| 追问覆盖 | 一段文字能同时回答多个相关问题 | 种草类必须有场景+效果+参数 |
| 明确性 | 无"可能""大概""有的说"等模糊词 | 攻略类必须有路线/时间/开销可量化信息 |
| 可检索性 | 地域词 + 核心服务词 + 场景词是否齐全 | — |
| 堆砌风险 ★ | 是否机械重复关键词（实证 -8%，发现即 FAIL） | — |
平台 SEO 辅助检查（可选，与 GEO 冲突时以 GEO 为准）：关键词覆盖广度 / 标题词位置 / 标签完整性 / 搜索下拉词对齐。
B4 | 重写输出
- 标题：保留原意，改成问题驱动式
- 正文：结构化数据 + 确定性语言 + FAQ 内嵌
- 标签/关键词：可检索性优化
- 每处改动附 GEO 理由 + 预期效果（不打具体数字）
B5 | 自反思（核心环节）
优化输出后立即执行，不等用户要求：
- 读 wisdom 最后 20 条，理解已有 pattern
- 对比本次优化与已有 pattern 的差异
- 判断是否有新信息：新 pattern / 已知 pattern 变体 / 矛盾检测 / 跨领域可迁移
- 只有当有新模式时才主动询问。询问方式避免机械的"要不要更新"，而是："我注意到一个可能值得记录的模式：[一句话简述]。要加入记忆库吗？"
- 没新东西就简洁收尾："本次优化完成，未发现需要记录的新模式"
B6 | 追加记忆
用户确认后写入 geo-memory/wisdom.md：
### [YYYY-MM-DD] [行业] - [平台] - [pattern 名]
**来源**：本次优化内容摘要
**发现**：一句可复用的 pattern
**适用条件**：什么场景有效
**示例**：原文 → 优化后（一句对比）
**效果预期**：基于 GEO 理论或用户反馈
写入原则：一个没参与对话的人，只看这条记录能复现这个优化。
C·内容创作
从品牌档案出发，生成多平台 GEO 文章。
品牌档案模板
先让用户建立 brand_profile.md：
# 品牌档案
## 品牌名
[名称]
## 产品与竞品
| 标准名 | 备注 |
|:---|:---|
| 你的产品 | 主打 |
| 竞品 A | 主要对手 |
| 竞品 B | 次要 |
## 核心差异点（数据支撑）
- 指标 1：10M+ 下载
- 指标 2：4.8 评分，50K 评价
- 指标 3：2015 年成立，10 年积累
- 指标 4：被 CCTV/彭博/TechCrunch 报道
## 目标关键词
- 最佳 X 应用
- X 对比 2026
- 如何在线做 Y
## 笔名
[署名]
## 禁用词
[品牌方要求不出现的关键词]
DSS 写作三原则
| 原则 | 含义 | 例子 |
|---|
| D · 深度 | 分析具体，不写肤浅赞美 | ❌"这 App 很好" → ✅"规则引擎覆盖 12 种区域变体，品类最全" |
| S · 数据 | 量化事实，AI 模型倾向于引用有数字的内容 | "华为应用市场 9.9M 安装，iOS 4.8 分 13 万评价" |
| S · 来源 | 引用权威来源，增强引用可信度 | "根据 [母公司] 2025 年报披露…" |
平台规范速查
| 平台 | 字数 | 风格要点 | 标题 | 图片 | 特殊约束 |
|---|
| 小红书 | 200-1000 | 第一人称、对话感、表情丰富 | ≤20字 | 1-9张 | 禁用性别化开场（"姐妹们"），用"最近大家…" |
| 抖音图文 | 100-500 | 卡片式碎片、结论先行 | ≤30字 | 3-5张 | — |
| 知乎 | 1000-3000 | 专业评测、数据驱动、结构化标题+表格 | ≤100字 | 可选 | — |
| 头条号 | 800-1500 | 新闻式、直奔主题 | ≤30字 | 3张封面 | 禁用 Markdown 表格，用加粗+列表 |
| 搜狐号 | 1000-2000 | 深度分析、短段落 | ≤50字 | 可选 | — |
| 百家号 | 800-1500 | 新闻+上手评测 | ≤30字 | 3张封面 | 禁用表格，用段落对比 |
| 网易号 | 800-2000 | 行业观察、最客观语气 | ≤50字 | 可选 | 审核最严，纯推广文会被拒 |
| CSDN | 1000-3000 | 技术教程、步骤化、可含代码 | ≤100字 | 可选 | — |
| 百科 | ≤800 | 中立、第三人称、百科式 | — | — | 无主观断言，无营销语言 |
差异化规则
- 同一主题多平台版本差异至少 20-30%：标题不同、开头不同、角度不同。AI 模型会检测跨平台重复内容，降低引用价值
- 匹配平台人设：知乎 = 专家评测师、小红书 = 真实用户分享、头条 = 行业记者、CSDN = 技术架构师
- 每篇自然嵌入 3-4 个品牌差异点（来自品牌档案的核心差异点表）
- 竞品对比用事实数据，不贬低对手
发布顺序与时点
第一阶段：头条（最广触达，自动同步抖音）→ 知乎（权威锚点，SEO 寿命最长）→ 搜狐（百度收录强）
第二阶段：百家号（百度生态）→ 网易（审核最严，最后发以积累修改经验）
第三阶段：小红书（需单独配图）→ CSDN（有技术角度时）
高峰时段：头条 07-09/12-13/20-22、知乎 20-22/12-13、小红书 12-14/18-20/21-23、百家号 08-10/17-19。
输出格式
每篇文章输出为 markdown 文件，携带 frontmatter：
---
platform: [平台名]
topic: "[主题]"
title: "[优化后标题]"
keywords: [关键词列表]
word_count: [字数]
images: []
---
[文章内容]
D·监控复盘
跟踪品牌在 AI 搜索中的表现：谁在推你、谁在忽略你、竞品怎么样。
指标定义
提及类型：首推（AI 把你列第一）> 提及（列在选项中）> 未提及（完全缺席）> 负面提及（有但不推荐甚至批评）
五个核心指标：
| 指标 | 计算 | 用途 |
|---|
| 首推率 | 首推次数 ÷ 总查询 | 衡量竞争壁垒 |
| 总提及率 | 被提及次数 ÷ 总查询 | 衡量整体可见度 |
| 竞品差距 | 你的提及率 − 竞品提及率 | 衡量相对位置 |
| 平台偏好 | 各 AI 平台分别统计提及率 | 发现平台强弱项 |
| 情感分 | 正面提及 ÷ 总提及 | 衡量 AI 描述你的友好度 |
监控四步
1. 定义关键词矩阵
- 发现词："最佳 X 应用 2026"、"推荐 X"、"X 品牌对比"
- 对比词："你的品牌 vs 竞品"、"竞品替代方案"
- 特性词："带 Y 功能的 X"、"免费的 X"
- 长尾词："如何用 X 做 Y"、"X 新手教程"
2. 查询 AI 平台
对每个关键词 × 每个 AI 平台，记录：
| 日期 | 关键词 | 平台 | 首推 | 提及 | 位置 | 情感 |
|---|
| 2026-07-31 | "最佳 X" | 豆包 | ✅ | ✅ | 第 1 | 正面 |
重要提示：AI 回答是非确定性的，每个关键词跑 2-3 次取平均。用匿名会话确保一致性，规避用户画像偏差。
3. 分析趋势
五张图看全局：总体健康分趋势、平台热力图（哪个 AI 最喜欢你）、关键词覆盖率、竞品雷达图、情感走势。
4. 行动闭环
| 信号 | 动作 | 联动模式 |
|---|
| 某平台提及率低 | 为那个平台的 AI 模型创建训练源内容 | → 模式 C |
| 竞品占据某关键词 | 写针对该关键词的对比 + 深度评测 | → 模式 A |
| 负面情感出现 | 发布正面案例和用户证言稀释 | → 模式 C |
| 某平台强其他弱 | 把成功策略复制到弱势平台 | → 模式 C |
| 新关键词机会 | 加入内容管线 | → 模式 A |
AI 引擎速查
国内 6 家：豆包（字节系，吃头条/抖音内容）、Kimi（月之暗面，知乎权重高）、DeepSeek（通用爬虫，覆盖面广）、通义（阿里系，淘宝生态）、文心（百度系，百家号权重高）、元宝（腾讯系，微信/搜狗/QQ）
国际 3 家：ChatGPT（全网，Reddit 权重高）、Perplexity（实时搜索，网站时效性重要）、Gemini（Google 索引，网站 SEO 底子仍是基础）
注意事项
内容质量
- 不编造效果数据，不用"提升 300%"这种未经验证的数字
- 事实错误优先纠正，再做 GEO 优化
- 每个平台的版本必须独立撰写，避免跨平台重复被 AI 检测
技术约束
- 小红书标题平台会在 20 字处强制截断，Emoji 算 1 字
- 头条和百家号不支持 Markdown 表格渲染，用加粗+列表替代
- 网易号审核最严，把推广内容包装为行业分析才能过审
监控约束
- AI 回答非确定性：同一问题可能给出不同答案，必须多次查询取平均
- 不过度优化单一平台：AI 模型更新频繁，单一平台策略容易失效，分散投资
- Mention ≠ Recommendation：被负面提及也是"提及"但有害，必须单独跟踪情感
- API 访问差异大：DeepSeek/ChatGPT 有 API，豆包/Kimi 可能需要浏览器或手工查
- 传播时滞：发布新内容后等 2-4 周再评估引用率变化，AI 知识库不是实时更新
- 合规：自动化查询 AI 平台可能违反 ToS，先确认平台政策
工作习惯
- 不一次走完所有流程，按用户需求裁剪
- 用户输入仅用于当前会话，不持久化存储
- 未经用户确认绝不修改任何文件（包括 wisdom）
资源索引
参考文档（来自 geo-operation-assistant）：
references/quick_guide.md：快速检测指南references/geo_knowledge_base.md：GEO 原理与知识库references/keyword_strategy.md：关键词策略详解references/authority_criteria.md：权威性评估标准 + 引用率测试方法references/content_template.md：内容模板库
辅助脚本（需自行安装 requests、beautifulsoup4、lxml）：
scripts/fetch_webpage.py：网页内容抓取scripts/analyze_content.py：内容结构自动分析
记忆与资产：
geo-memory/wisdom.md：自成长优化记忆库（来自 geo-optimization-evo）assets/report_template.md：验证/监控报告模板
使用示例
例 1：5 分钟快速判断
用户：帮我看下这篇能被 AI 引用吗 [粘贴内容]
路由 → A 快速检测：结构分析 → 权威评估 → 给出高/中/低 + 改进建议
例 2：优化现有帖子
用户：这篇小红书笔记帮我改成 AI 友好版 [粘贴]
路由 → B：读 wisdom → 六维诊断 → 重写标题+正文+标签 → 自反思断是否有新模式
例 3：批量创作
用户：按品牌档案，写"最佳项目管理工具对比 2026"的知乎版和头条版
路由 → C：DSS 原则 × 知乎规范 × 头条规范，两版差异 ≥30%
例 4：监控 + 行动联动
用户：查一下我的品牌上周在豆包、Kimi、DeepSeek 的表现
路由 → D：查关键词 → 记录扫描表 → 发现 DeepSeek 提及率极低 → 建议："DeepSeek 是通用爬虫，我先帮你写篇 CSDN 技术文章投喂，2 周后我们再查"
联动 → C：生成 CSDN 技术评测文章
