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GEO 不是玄学。它是一套可检查、可执行的优化方向。这份清单按"先让 AI 能抓到、再让它读得懂、最后让它愿意引"的逻辑组织，每一步都有具体的检查和做法。
第一步：让 AI 爬得到（技术可读性）
如果 AI 爬虫根本访问不了或解析不了你的页面，后续都白做。
☐ robots.txt 没有屏蔽 AI 爬虫（尤其是 ChatGPT-User / GPTBot）。如果屏蔽了，AI 完全看不到你。
☐ llms.txt 存在且指向你的核心页面列表。这是给 AI 爬虫看的"内容目录"，告诉它该抓哪些页面。
☐ Schema 结构化数据（JSON-LD） 部署了至少 Organization 和 FAQPage 两种标记。Schema 让大模型在生成答案时能识别"你是谁"。
☐ 页面在移动端能正常显示，加载速度不拖累爬虫抓取。
第二步：让 AI 读得懂（内容结构）
AI 靠语义层级和独立陈述来理解内容，零散、纯口号的文字很难被引用。
☐ 页面有语义化标题层级（H1→H2→H3），不跳级不堆砌。AI 通过标题理解页面结构。
☐ FAQ 覆盖真实搜索意图：不是自问自答 SEO 关键词，而是真正回答用户会问的问题。"怎么选服务商"、"和 XX 比有什么不同"这类问句。
☐ 每个页面至少有一句独立可引用的定义/陈述。即不依赖上下文也能被 AI 直接摘录的一句话。
如何判断"可引用"？把这句话单独拿出来，脱离前后文给一个陌生人看，他能理解意思并觉得信息有用——那就是可引用的。
第三步：让 AI 愿意引（可信度 + 数据）
多条研究指出，AI 在生成答案时更倾向于引用"看起来可信"且有"数据支撑"的来源。
☐ EEAT 信号：页面有明确的作者/机构名称、联系方式、内容发布日期。AI 不引用"匿名"来源。
☐ 重要声明附带数据出处。不说"市场第一"，而是"据 XX 报告，市场份额占比 Y%"并附链接。
☐ 有案例/项目页面，且案例包含具体数据和结果（可引用的信息点），而非泛泛的"客户好评"。
☐ 联系方式、关于我们、营业时间等基础信息完整且一致。
第四步：持续复检
网站会更新，AI 爬虫会重抓，竞品也在优化。GEO 不是一次性项目。
☐ 网站每次大改后重新做一次 GEO 诊断。
☐ 对比相邻两次诊断报告的变化，跟踪优化效果。
☐ 关注 AI 平台（ChatGPT、豆包、Kimi）的新功能/新爬虫策略，保持 llms.txt 和 Schema 与时俱进。
快速上手
不知道从哪开始？用 GEO Auto 输入你的网址，自动生成一份 16 维度诊断报告，包含以上所有检查项的评分和具体操作建议。想了解背后的原理，阅读《什么是 GEO》和《AI 搜索如何决定引用谁》。