geo methodology

我們怎麼替一個網站打 GEO 分數

先講清楚 GEO 在做什麼。使用者在 ChatGPT 或 Perplexity 打一段話，得到一段答案。GEO 處理的是那段答案裡有沒有你、以及提到你的時候口徑對不對。

它和 SEO 的驗收方式不同。SEO 看排名和點擊，答案只有一個位置，第幾名說得清楚。生成式引擎給的是一整段話，你可能被寫進去，可能被列在清單第四位，也可能被講錯行業或根本沒出現。所以 GEO 計算的最小單位是一個可以被抽走的事實塊，一段能單獨拿走、拿走以後還讀得懂的內容。

下面這套評分口徑，每一條閾值都對應公開實證研究裡的實測數字。我們不用產業經驗談給建議，說不出依據的條目不會寫進客戶的報告。

the funnel

三段漏斗，三件不同的事

從使用者提問到你的內容出現在答案裡，中間有三道關卡。每一道由不同因素決定，能施力的地方也不同。

01

是否觸發聯網檢索

由問題類型決定，時效類與決策類問題較容易觸發。

選對要打的問題。模糊問題反而更少觸發檢索。

02

哪些信源被選進引用清單

由網域權威度、站點類型與可抓取性決定。

頁面技術條件與發布位置。這是進候選池的門票。

03

哪些內容真的被吸收進答案

由對題性、長度、結構與證據密度決定。

內容工程。拉開差距的地方。

被引用次數多和真的被採納，是兩個要分開算的指標。跨平台實驗裡，Perplexity 每條提問平均引用 16.35 個來源，Google 12.06 個，ChatGPT 只有 6.88 個。但 ChatGPT 單條引用的平均影響力是 0.2567，是 Google 的 5.64 倍、Perplexity 的 4.68 倍。引用得少，採納得深。

scoring rubric

六個維度，總分 100

每個維度的閾值後面都附上它的實測依據。客戶收到的報告裡，每一條建議都能追回這張表的某一列。

可抓取性

15 分

進不了候選池，後面全是零。這一項檢查四件事。

  • HTTP 狀態碼是否 200
  • 有沒有 noindex
  • 有沒有 canonical
  • 靜態 HTML 裡有沒有正文

最後一項最容易出事。純前端渲染的網站，人用瀏覽器看得到內容，多數 AI 抓取器拿到的是空白頁。這是我們檢測時第一個看的東西。

站點層另外檢查 robots.txt 有沒有封鎖 GPTBot、OAI-SearchBot、ClaudeBot、PerplexityBot、Bytespider、Baiduspider、Google-Extended，以及有沒有 sitemap.xml 和 llms.txt。

內容長度

15 分
  • 1500 詞以上，滿分
  • 1000 詞以上，給 85%
  • 600 詞以上，給 60%
  • 300 詞以上，給 35%

1000 詞是門檻，不是目標。字多本身沒有價值，AI 需要足夠材料才切得出可複用的片段。

依據 影響力前四分位的頁面平均 1,943 詞，後四分位只有 170 詞，差 11.4 倍。分段來看，100 詞以下的頁面影響力 0.0546，1001 到 3000 詞是 0.1258，3000 詞以上 0.1457。

結構規範

20 分
  • H1 是否唯一
  • H2 是否達到 6 個
  • 段落是否達到 25 個
  • 列表密度是否達到 0.35

列表密度的算法是 li 除以 li 加 p 的總和。

依據 前四分位頁面平均 10.59 個標題、47.49 個段落，列表密度 0.428。後四分位分別是 0.85、8.34、0.048。

可抽取塊

25 分 · 權重最重
五種抽取塊的權重與實測影響力增益
抽取塊 權重 影響力增益
定義 6 +57.3%
數字事實 6 +61.6%
對比 5 +55.3%
操作步驟 5 +41.2%
FAQ 3 無顯著增益，利於問答召回

頁面類型的平均影響力，定義型 0.1531、對比型 0.1524，純參考資料型只有 0.0529。

有一個結果和直覺相反。純問答格式的頁面影響力是 -5.7%。把內容排成問答的樣子沒有用，有沒有定義、數字、結構和對題性才有用。

權威信號

15 分
  • 可見的發布或更新日期
  • 作者
  • 外部引用是否達到 3 條
  • 有沒有 JSON-LD 結構化資料
依據 被引用來源的網域權重中位數落在 526 到 592，權重 500 以上的佔 55.67% 到 68.30%。權威度不自動等於高影響力，它決定的是有沒有資格進候選池。

對題性

10 分 · 最強預測因子

檢查標題、H1、H2 裡有沒有出現目標問題的實際用字。分數只佔 10 分，預測力卻是六項裡最強的。

弱

AI 正在改變世界

強

AI 搜尋會優先引用什麼內容，基於 23,745 條引用記錄的結構化分析

差別在後者用了提問者真的會打出來的字。

依據 單一預測因子裡最強的一項，相關係數 0.432，高過語義相似度的 0.356 和內容品質的 0.292。
robots.txt · 逐段解構

解構一份 robots.txt

robots.txt 是最短的檔案，也是最容易一次做錯兩件事的檔案。它同時管兩批客人，傳統搜尋引擎和 AI 抓取器。下面用我們自己的設定當例子。

SEO 基礎服務的部分

第一段是全域規則，開放抓取，然後把不該進索引的目錄擋掉。

User-agent: *
Allow: /
Disallow: /admin/
Disallow: /private/
Disallow: /*.log$
Disallow: /archive/
Disallow: /docs/

後台、私有目錄、日誌檔、封存區與內部文件，這些頁面進了索引只會稀釋網站的整體品質評估，也可能把不該公開的路徑洩漏出去。

第二段封鎖 SEO 工具的爬蟲。

User-agent: SemrushBot
Disallow: /

User-agent: AhrefsBot
Disallow: /

User-agent: MJ12bot
Disallow: /

User-agent: DotBot
Disallow: /

User-agent: BLEXBot
Disallow: /

User-agent: DataForSeoBot
Disallow: /

這幾支爬蟲不帶來流量，它們抓你的網站是為了填自家的外鏈資料庫，順便讓同業查得到你的關鍵字布局。擋掉它們可以省下伺服器資源，也少洩漏一點競爭資訊。

要注意這是取捨。擋掉 Ahrefs 之後，你自己用 Ahrefs 查自家網站也會受影響。客戶如果有在用這類工具做競品分析，我們會先問清楚再決定擋不擋。

第三段開放主要搜尋引擎，並給抓取間隔。

User-agent: Googlebot
Allow: /
Crawl-delay: 2

User-agent: Bingbot
Allow: /
Crawl-delay: 3

Sitemap: https://oceanads.org/sitemap.xml

Sitemap 那一行放在檔案裡任何位置都有效，它告訴爬蟲從哪裡拿到完整網址清單。沒有這一行，爬蟲只能靠連結一層層爬，深層頁面很容易漏掉。

GEO 基礎服務的部分

這一段是 GEO 的門票。robots.txt 擋掉 AI 抓取器，等於直接退出 AI 答案的候選池，後面做再多內容都收不到。

最少要放行這幾支。

建議放行的 AI 抓取器
抓取器 屬於誰 不放行的後果
GPTBot OpenAI ChatGPT 的檢索抓不到你的頁面
ChatGPT-User OpenAI 使用者在對話中貼你的網址時讀不到內容
OAI-SearchBot OpenAI ChatGPT 搜尋功能的索引缺你
ClaudeBot Anthropic Claude 的檢索抓不到
anthropic-ai Anthropic 同上，舊版標識
PerplexityBot Perplexity Perplexity 引用數最多，缺席損失最大
Google-Extended Google 影響 Gemini 與 AI 總覽的取用
Applebot-Extended Apple 影響 Apple 智慧的取用
CCBot Common Crawl 影響開源語料，多數模型的訓練來源之一
Bytespider 字節跳動 影響豆包等平台
Meta-ExternalAgent Meta 影響 Meta AI

寫法很單純。

# AI 搜尋引擎爬蟲，全面開放抓取
User-agent: GPTBot
Allow: /
Crawl-delay: 5

User-agent: PerplexityBot
Allow: /
Crawl-delay: 5

User-agent: ClaudeBot
Allow: /
Crawl-delay: 5

Crawl-delay 設 5 秒是個折衷。完全不設，遇到密集抓取時伺服器會有壓力；設得太長，新內容進入 AI 索引的速度會變慢。靜態網站的負擔小，5 秒足夠。

有一支要特別處理。FacebookBot 的用途是抓分享卡片的預覽圖，它不需要讀你的文章正文。

User-agent: FacebookBot
Allow: /images/og-
Disallow: /blog/
Disallow: /images/

只放行 og 開頭的圖片，其餘擋掉。分享卡片照樣顯示，文章內容不外流。

兩件常見的做錯

把 AI 爬蟲全部擋掉

理由通常是擔心內容被拿去訓練。這個顧慮成立，處理方式卻不該是全擋。全擋之後你在 ChatGPT 和 Perplexity 的答案裡會直接消失，連被正確描述的機會都沒有。比較合理的做法是放行抓取，同時在 llms.txt 裡寫清楚使用條款，哪些內容不可全文複製、哪些圖片不可衍生、案例與定價不可拿去生成競品文案。

只改 robots.txt 就當作 GEO 做完了

放行只是讓你有資格進候選池。抓進去以後拿到的內容有沒有定義、有沒有數字、標題對不對題，那是另外六個維度的事。

content engineering

內容要寫成證據頁

每個要打的問題，頁面至少要有這幾樣東西。

  1. 一句可以直接摘走的定義
  2. 兩到五個帶單位、帶出處的數字
  3. 一個對比塊，表格最好
  4. 一個步驟塊
  5. 適用與不適用的場景

寫清楚不適合誰，可信度反而會上升。

sampling discipline

採樣紀律

沒有原始答案、截圖或採樣環境紀錄的結果，不能標成真實採樣。

證據等級
等級 含義
A 人工或瀏覽器真實樣本，有答案原文與來源連結
B API 可復現樣本，需註明是否聯網
C 合成示範或推斷
D 待複核
API 和網頁端分開記

多數官方 API 預設不聯網，測的是模型參數化知識裡的品牌認知；網頁端才有檢索。兩者絕不合併計算提及率。

網頁版和 App 分開記

同一產品在不同終端的信源集合有系統性差異。實測裡某平台的網頁版與 App 版信源只有 24.5% 重合。

每個平台獨立口徑

不能用一個平台的結論代表所有 AI 都這麼說。跨市場的平均提及率沒有解釋力，報告裡各佔一張表。

指標至少看四層

提及率、首位率與 Top3、描述準確率、引用品質。只看提及率會嚴重高估效果。

歸因預設寫成觀察相關

要提高置信度，需要基線窗口、觀察窗口、對照題組、競品對照和外部事件紀錄。條件不齊就照實標明。

採樣頻率要克制

遵守平台服務條款，不批量濫採、不模擬登入。採樣有成本，指標本身也有雜訊。

prioritization

排優先級的順序

工單依這個順序排，不倒過來。

優先級判據
順位 類別 內容
1 P0 門票問題 robots 封禁、前端渲染空殼頁、無 sitemap、無結構化資料、頁面無法存取
2 P0 事實錯誤 AI 把品牌說錯、張冠李戴、價格或資質講錯
3 P1 抽取塊缺口 全站缺定義、數字、對比或步驟
4 P1 無內容承接 高價值問題在站內找不到對應頁面
5 P1 外部信源建設 依採樣裡 AI 實際引用的網域去鋪，不依主觀印象
6 P2 長尾擴量 延伸題庫與內容覆蓋

外部信源排在 P1，理由是一組實算數字。在 187,818 條去重引用的統計裡，品牌官網與企業站合計只佔 1.37%，內容平台佔 16.4%，綜合新聞媒體 13.6%，商業推薦與榜單站 9.1%。

官網是事實源，讓 AI 描述你的時候口徑正確。引用來源在別處。把官網從 60 分做到 90 分的邊際收益，低於在一個榜單站拿到一則詞條。

排優先級時不要把 SEO 排名、官網流量或品牌知名度直接當成 GEO 的優先順序。官網有這個頁面，和 AI 能準確引用它，是兩件事。

what we actually deliver

一期 GEO 服務，我們實際做這幾件事

客戶最常問的是「你們到底交什麼」。這一段把每期的工作攤開，每一步都有產出物，也都有驗收方式。

抓站與逐頁體檢

產出 · 逐頁分數表
附全站缺口統計

把整個網站抓下來，每一頁六個維度打分。這一步會先抓出幾件要命的事，網站是不是前端渲染的空殼、robots.txt 有沒有把 AI 爬蟲擋在門外、中英文頁面數量是否對等、哪些頁面缺哪一種抽取塊。

建品牌事實卡

產出 · facts 事實卡
每條標證據等級

這份文件是後面所有資產的輸入。規範名、常見錯寫、產品線、目標用戶、關鍵數字、適用與不適用的場景，每一條標上證據等級。

查不到的欄位標待確認，不用常識填。成立時間、工商登記主體、可具名的客戶案例，這幾項最常空著，需要客戶回來補。

事實卡裡有一句話特別重要，就是那句品牌定義。它必須在四個地方逐字一致，官網首屏、關於頁、JSON-LD 的 description、llms.txt。口徑不一致是 AI 描述品牌時說法飄移的頭號原因。

建問題庫

產出 · 七組問題
每題標市場

問題庫決定採樣什麼、寫什麼內容、指標怎麼算。按七組出題，推薦、比較、替代、價格、風險、品牌驗證、場景。

每題標市場。中文題不會打到 Perplexity，英文題不會打到豆包。做海外市場的題目要用英文原生問法，不是把中文題機翻過去。

品牌驗證類的題目點名了品牌，答案必然複述品牌名，這類題單獨歸入品牌認知，不混進可見性指標。

AI 答案採樣

產出 · 採樣原始檔
含答案原文與環境

有公開 API 的平台跑 API，海外覆蓋 Gemini、ChatGPT、Claude、Grok、Perplexity。沒有公開聯網 API 的平台走人工或瀏覽器採樣，導出採樣表，填完再回灌。

每一筆記錄答案原文、是否聯網、終端類型與採樣時間。

生成工單

產出 · 工單表
HTML 與 CSV

診斷結果轉成工單，這是執行狀態的唯一依據。每條工單附五樣東西，依據追到哪一條實測數字、負責角色、工作量、時間窗口、驗收標準。

工單分七個工作包，實體消歧、頁面技術、內容規劃、標題體系、知識庫、外部證據、成效監測。

產出可直接部署的資產

產出 · assets 目錄
中英分開

資產清單
產物 用途
llms.txt 官方事實索引，直接放網站根目錄
JSON-LD Organization、FAQPage、Article、BreadcrumbList 等結構化資料，貼進 head
定義塊 放首屏標語下方，標語保留，不影響轉換
FAQ 塊 答案必須在靜態 HTML 裡看得到，不用純 JS 折疊
內容大綱 每個目標問題一份，含標題候選、章節骨架、字數與抽取塊要求

結構性的資產由程式確定性產生，不會漏掉 schema 欄位。文章正文由人按大綱寫。

自動驗收

產出 · 驗收表
工單狀態回寫

重抓網站，跑檢查，回寫工單狀態。做完的翻成完成，回歸的翻回待辦。

這一步是服務和建議的分界線。能自動驗收的項目，不靠口頭說做完了。程式判定不了的，像是百科詞條有沒有過審，標成待人工確認。

交付包

產出 · 每期一包
可直接歸檔

每期打包，含總覽、診斷報告、執行方案、工單表、驗收表、資產目錄與交付說明。工單表同時輸出 CSV，可以直接匯進專案管理工具。

頁面檢測建議每週跑一次，答案採樣每兩週或每月一次。採樣有成本，指標本身也有雜訊，跑太密看不出訊號。

boundaries

我們不承諾的事

沒有人能保證某個平台一定會引用某個頁面。GEO 提高的是可發現性、可驗證性與可抽取性，提高的是機率。

查不到的品牌事實一律標為待確認，不用常識填充。成立時間、工商登記主體、可具名的客戶案例，這類欄位在客戶補齊之前保持空白。

我們不做繞過平台限制的批量採集、模擬登入或刷量。

這套口徑實際跑出來的樣子，見我們對自家網站的完整檢測報告，包含那個 0% 的提及率。

看實測報告 回 SEO 服務說明
free geo audit

用這套口徑跑一次你的網站

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