kunpeng-geo

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

1. 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%
2. 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
3. 先纠错后优化：用户输入有事实错误时先指出，再做 GEO 优化
4. 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

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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：

1. 用户粘贴文本（首选，最快）
2. scripts/fetch_webpage.py 自动抓取（需安装 requests）
3. 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。

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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：

1. 读 wisdom 最后 20 条，理解已有 pattern
2. 对比本次优化与已有 pattern 的差异
3. 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
4. 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？"
5. 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。

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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

1. 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
2. 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
3. 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）
4. 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：

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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]

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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）

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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

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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