GEO 工具箱
生成式引擎优化 · Generative Engine Optimization

让 AI 在回答问题时，引用你的内容

用户获取信息的入口正在从「搜索结果列表」转向「AI 直接给出的答案」。GEO 工具箱把决定内容能否被大模型抓取、解析、摘取与引用的关键动作，拆成几个可以在十分钟内完成的检查项和生成器。 所有工具都在你的浏览器里跑，输入的内容不会离开本机。

开始给内容打分 阅读实战指南

为什么现在要关心 GEO

AI 回答里的引用位是有限的。内容没有进入检索管线，就等于在这个入口里不存在。

1 个答案 取代了以往需要点击 5~10 条链接才能拼出的信息
3~8 个来源 是主流 AI 引擎一次回答通常引用的信源数量，位置稀缺
可解析性 决定内容能否被切片检索，而非只被整页收录
0 上传 本站全部工具纯前端运行，输入内容不离开浏览器

工具

四个工具覆盖 GEO 的主要抓手：内容本身、站点索引、结构化语义、抓取策略。

GEO 内容评分器

粘贴一篇文章，按「直答结构、数据佐证、来源引用、语义清晰度、时效性、可摘取性」六个维度打分，并给出逐条改写建议。评分规则公开透明，可对照检查清单手工复核。

开始评分 →

llms.txt 生成器

按 llms.txt 规范生成站点索引：站点摘要、核心内容分区、每条资源的标题与一句话说明。填几个字段，直接拿到可以放到根目录的文件。

生成文件 →

Schema.org 结构化数据生成器

为 Article、FAQPage、HowTo、Organization、Product、BreadcrumbList 生成 JSON-LD，字段带中文说明与校验，产出可直接贴进 <head>。

生成 JSON-LD →

AI 爬虫 robots.txt 生成器

列出 GPTBot、OAI-SearchBot、ClaudeBot、PerplexityBot、Google-Extended、Bytespider 等 14 类 AI 抓取代理，按用途分组做允许／拒绝策略，输出完整 robots.txt。

配置抓取策略 →

不知道从哪开始？先跑一次 GEO 评分器，拿到改进清单；再用 llms.txt 和 结构化数据 把语义补全；最后用 AI 爬虫配置 确认抓取通道是通的。完整方法论见实战指南。

GEO 的四步工作流

从「能不能被抓到」到「值不值得被引用」，逐层收敛。

打通抓取通道
确认 robots.txt 没有误伤 AI 抓取代理，正文页服务端渲染可读，关键页面有站点地图。目标是让抓取代理拿到的 HTML 里就有完整正文，而不是空壳加一堆 JS。
讲清「这个页面是什么」
用 Schema.org JSON-LD 声明页面类型、作者、发布时间、机构与问答结构，并用 llms.txt 给模型一份站点级索引。语义明确，模型才敢引用。
把内容改写成可摘取的形式
每个小节先给结论再解释，把「大概」「可能」换成具体数字与日期，把论断配上来源，把长段落拆成带小标题的短块。模型摘取的是句子，不是文章。
持续监测引用情况
固定一组业务相关问题，定期在主流 AI 引擎中提问，记录是否被引用、引用了哪一句、竞品被引用的说法是什么。以月为周期迭代，而非日。

主流 AI 抓取代理速查

决策前先分清「训练用」和「实时检索用」——这两类对引用效果的影响完全不同。

User-Agent归属主要用途建议
GPTBotOpenAI模型训练与索引允许
OAI-SearchBotOpenAI搜索产品实时检索允许
ChatGPT-UserOpenAI用户触发的实时访问允许
ClaudeBotAnthropic模型训练与检索允许
PerplexityBotPerplexity答案引擎检索与引用允许
Google-ExtendedGoogleGemini 训练与 grounding允许
Applebot-ExtendedAppleApple Intelligence 训练自行判断
CCBotCommon Crawl公共语料，供下游模型使用自行判断
Bytespider字节跳动模型训练与检索注意频控
Meta-ExternalAgentMeta模型训练自行判断

上表为通用建议，实际策略取决于你的内容属于「希望被引用的公开内容」还是「不希望进入语料的私有资产」。用 AI 爬虫生成器 按自己的取舍生成规则。

常见问题

GEO 和 SEO 有什么区别？

SEO 的目标是让页面在搜索结果列表里排得更靠前，优化对象是排名算法与点击行为；GEO 的目标是让内容被大模型在生成答案时引用，优化对象是模型对内容的可解析性、可信度与可摘取性。两者共享技术底座（可抓取、结构化、性能），但 GEO 更强调直接给结论、可验证的数据、清晰的实体与明确的更新时间。

llms.txt 是什么，必须做吗？

llms.txt 是放在网站根目录、用 Markdown 写给大模型看的站点索引，用来告诉模型「这个站有什么、哪些内容最重要、以什么格式提供」。它目前不是搜索引擎官方的强制标准，属于低成本的高确定性投入：写一次，长期有效，且对任何采用它的模型或工具链都生效。

屏蔽 AI 爬虫会让我的内容不被 AI 引用吗？

会降低被实时抓取与引用的概率。GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot 等爬虫决定了内容能否进入对应产品的检索管线。更常见的做法不是全站屏蔽，而是分类管理：允许抓取正文页以获得引用，对高成本接口、后台路径、原始数据集做限流或禁止。

这些工具会把我的内容上传到服务器吗？

不会。评分、生成、格式化全部在浏览器本地用 JavaScript 完成，页面不发起任何携带你输入内容的请求，可以直接断网使用。这也是本站不设登录、不设后台的原因。

GEO 效果多久能观察到？

结构化数据（Schema、llms.txt）通常在重新抓取后数天到数周生效；内容层面的改写（直答段落、数据引用、实体澄清）进入引用需要更长时间，且不同模型与产品的检索管线节奏不同。建议按月维度监测，并用固定问题集在主流 AI 引擎里记录引用情况。

可以直接把生成的代码贴到生产环境吗？

生成的 JSON-LD 与 robots.txt 都是标准语法，但仍建议先在测试环境验证：JSON-LD 用 Schema Markup Validator 或富媒体测试工具过一遍，robots.txt 上线后用搜索引擎的抓取测试工具确认解析结果符合预期。