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AI可引用性评分与优化。分析网页内容，确定中国AI系统（豆包、元宝、DeepSeek、文心一言、通义千问）引用或摘录段落的可能性。提供0-100的可引用性得分和具体改写建议。
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Basé sur la classification professionnelle SOC
面向中国大语言模型平台的GEO分析工具。针对豆包、元宝（腾讯混元）、DeepSeek、 文心一言（百度）、通义千问（阿里云）等国内AI搜索引擎优化网站内容，同时保持 传统SEO基础。执行完整GEO审计、可引用性评分、AI爬虫分析、llms.txt生成、 品牌提及扫描、平台专项优化、结构化数据标记、技术SEO、内容质量（E-E-A-T） 以及客户GEO报告生成。当用户说"geo"、"seo"、"审计"、"AI搜索"、"AI可见性"、 "优化"、"可引用性"、"llms.txt"、"结构化数据"、"品牌提及"、"GEO报告"， 或提供任何URL进行分析时触发。
面向中国LLM平台的完整网站GEO+SEO审计，支持并行子代理委派。编排针对AI可引用性、平台分析（豆包/元宝/DeepSeek/文心一言/通义千问）、技术基础、内容质量和结构化数据的全面生成式引擎优化审计。生成0-100综合GEO得分并附优先行动计划。
面向AI可见性的品牌提及与权威扫描器。分析品牌在中国AI模型用于实体识别和引用决策的平台上的存在情况。生成品牌权威得分（0-100），并提供平台专项建议。专注于知乎、B站、微博、百度百科、小红书等中国平台。
面向GEO客户的月度进度跟踪和报告。比较两次GEO审计（基准vs当前），计算所有类别的得分改进， 跟踪行动项完成情况，并生成"看看您的进展"客户报告。面向中国LLM平台优化。
面向AI可引用性的内容质量与E-E-A-T评估——评估经验、专业知识、权威性、可信度以及内容结构。针对中国市场，特别关注中文内容原创性、权威作者资质和国内平台权威信号。
AI爬虫访问分析。检查robots.txt、meta标签和HTTP头，确定哪些AI爬虫可以访问网站。提供完整的访问图谱，以及在保持适当控制的同时最大化AI可见性的建议。专注于中国LLM平台（豆包、元宝、DeepSeek、文心一言、通义千问）及国际平台。
| name | geo-citability |
| description | AI可引用性评分与优化。分析网页内容，确定中国AI系统（豆包、元宝、DeepSeek、文心一言、通义千问）引用或摘录段落的可能性。提供0-100的可引用性得分和具体改写建议。 |
| allowed-tools | ["Read","Grep","Glob","Bash","WebFetch","Write"] |
AI语言模型会引用满足特定结构标准的段落。相关研究发现，经GEO优化的内容在AI生成的响应中可见性提升30-115%。关键发现：AI系统优先提取和引用134-167字长、自包含（无需上下文即可理解）、事实丰富（含具体统计数据、日期或命名实体）且在开头1-2句内直接回答问题的段落。
对于中国AI平台，还有额外要求：内容应使用标准简体中文表达，避免台湾用语；技术术语应使用中国大陆通行标准；统计数据引用中国权威来源（国家统计局、各部委数据等）会大幅提升可信度。
这与传统SEO文案写作根本不同——传统SEO优化关键词密度和用户参与度指标，而GEO可引用性优化的是可提取性——AI系统从内容中提取段落并呈现为直接答案的便利程度。
衡量内容是否包含AI系统可逐字提取的清晰、可引用的答案段落。
评分标准：
| 得分 | 标准 |
|---|---|
| 90-100 | 每个主要章节以1-2句直接答案开头。使用"X是..."或"X指..."模式。每个章节前40-60字可作为完整答案独立存在。 |
| 70-89 | 大多数章节有清晰的答案开头。存在一些定义模式。答案可识别但可能需要少量上下文。 |
| 50-69 | 部分章节有答案式开头，但许多将答案埋在段落中间或末尾。定义模式较少。 |
| 30-49 | 答案通常埋在长段落中。无一致定义模式。内容以叙事驱动而非答案驱动。 |
| 0-29 | 没有可识别的答案块。内容完全是叙事性、对话性或碎片化的。AI难以提取任何可引用的段落。 |
高可引用性示例（中文）：
内容分发网络（CDN）是一种分布式服务器系统，通过将内容缓存并从
地理位置靠近用户的节点提供服务来降低延迟。CDN平均可将加载时间
缩短50-70%。截至2025年，国内三大CDN服务商为阿里云CDN（服务约
35%的国内网站）、腾讯云CDN和华为云CDN。
字数：60。自包含：是。事实：3个具体数据点。定义模式：是。
低可引用性示例（中文）：
如果你曾好奇为什么有些网站加载比其他快，答案可能让你惊讶。有一项
技术已经存在好一阵子了，它彻底改变了我们对网站性能的认知。让我来
解释一下它是如何工作的，以及为什么你的业务应该关注这个问题。
字数：52。自包含：否（未识别话题）。事实：0。定义模式：否。
衡量单个段落是否可以被提取并在不需要周围内容的情况下被理解。
自包含性检查清单：
衡量帮助AI系统解析和分段内容的结构格式。
AI可引用性的结构最佳实践：
衡量AI系统在选择引用来源时优先考虑的具体、可验证数据点的存在情况。
符合统计数据的内容：
不符合统计数据的内容：
衡量内容是否提供AI系统在其他地方找不到的信息，使其成为必要引用来源。
独特内容信号：
对每个内容块，计算：
块可引用性得分 = (答案 * 0.30) + (自包含 * 0.25) + (结构 * 0.20) + (统计 * 0.15) + (独特 * 0.10)
对每个得分低于60的块，生成具体的改写建议：
生成文件 GEO-CITABILITY-SCORE.md：
# AI可引用性分析：[页面标题]
**URL：** [URL]
**分析日期：** [日期]
**整体可引用性得分：[X]/100**
**可引用性覆盖率：** [X]%的内容块得分超过70
---
## 得分摘要
| 类别 | 得分 | 权重 | 加权分 |
|---|---|---|---|
| 答案块质量 | [X]/100 | 30% | [X] |
| 段落自包含性 | [X]/100 | 25% | [X] |
| 结构可读性 | [X]/100 | 20% | [X] |
| 统计密度 | [X]/100 | 15% | [X] |
| 独特性与原创数据 | [X]/100 | 10% | [X] |
| **整体** | | | **[X]/100** |
---
## 最强内容块
### 1. "[标题]" — 得分：[X]/100
> [块的前2句]
**有效原因：** [解释]
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## 最弱内容块（改写优先项）
### 1. "[标题]" — 得分：[X]/100
**当前开头：**
> [现有前2句]
**问题：** [具体问题——答案被埋、无事实等]
**建议改写：**
> [用答案优先模式和事实改写的开头2-3句]
**其他改进：**
- [添加对比X、Y、Z的表格]
- [加入关于...的统计数据]
- [将长段落拆分为2-3个短段落]
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## 快速格式化改进建议
1. **[具体建议]** — 预期可引用性提升：+[X]分
2. **[具体建议]** — 预期可引用性提升：+[X]分
3. **[具体建议]** — 预期可引用性提升：+[X]分
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## 各章节得分
| 章节标题 | 字数 | 答案质量 | 自包含 | 结构 | 统计 | 独特 | 整体 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| [H2标题] | [N] | [X] | [X] | [X] | [X] | [X] | [X] |
| AI系统 | 引用偏好 |
|---|---|
| 豆包（字节跳动） | 偏好来自今日头条/字节跳动生态的内容；有明确定义和近期日期的段落；倾向于引用2-4个来源。 |
| 元宝（腾讯混元） | 高度偏好知乎长文回答；来自微信公众号的内容；综合、有深度的段落。 |
| DeepSeek | 偏好技术深度内容；有GitHub或学术来源支撑的声明；每次回答引用5-12个来源。 |
| 文心一言（百度） | 偏好百度生态内容（百家号、百度百科）；有具体事实的简洁答案块（40-60字）；内容已在百度有机结果中排名靠前。 |
| 通义千问（阿里云） | 偏好阿里巴巴生态内容；有权威中文来源引用的综合段落；简体中文原创内容。 |