专为内容平台与增长团队打造 · 双语分析报告

被 AI 发现，被 AI 引用

突破传统的技术指标限制。我们的分析引擎将结构化数据检测、语义化 E-E-A-T 评估与深度 GEO（生成式引擎优化）算法相结合，为您提供全方位的 AI 搜索可见性诊断报告。

语言

字号

10,000+

Princeton GEO 研究覆盖的查询量级

+30–115%

高权重权威引用对 AI 展现的提升区间

数据驱动

为您提供清晰可落地的诊断建议与优化指南

透明的诊断流程

引擎正在对您的网页执行多维度切片分析，您可以随时在此查看实时进度。

每一次页面诊断，都是一套严密分析引擎的多层作业——在处理精确代码协议指标的同时，利用大语言模型对文章做文本深度语义评估。

◎

先运行一次审计，即可查看报告。

在上方粘贴任意公开 URL，并点击审计。

对 robots.txt、sitemap.xml、Schema JSON-LD、lang、标题树结构以及 /llms.txt 配置进行精密自动化扫描与解析。

结合发文作者背书背景、来源链接、文章时效性以及对领域知识深度的评估，全方位立体衡量页面内容的权威性（E-E-A-T）级别。

摒弃老套的关键词堆砌做法，以获取大语言模型对话引用为目标，评测出答案前置度、统计学引用密度和结构化语块规范度。

为追求更高的机器可读性权重并突破常规认知盲区，本引擎评判模型在夯实常见网页规范的基础之上，深入吸收融合了前瞻性 AI 搜索领域核心学术成果指导。

Princeton KDD 2024 研究测试了超过 10,000 个查询，并发现 权威来源引用可将 AI 可见性提升 +30–115%，统计数据约可提升 +40%，引述补充大约可提升 +30–40%。

因此，GEO 分析模型会优先寻找并加分那些采用答案前置结构、具备机器可读 Schema 标记、权威外链引用以及可独立摘录的高质量段落，而非传统意义上的关键词堆砌。

GEO 诊断策略和传统 SEO 标准有什么不同？

传统 SEO 旨在提升网页被传统爬虫抓取从而进入搜索引擎排名的能力；而 GEO 侧重内容可引用度，关注您的平台如何被对话式人工智能（如 ChatGPT 或 AI Overviews）发现、梳理并顺畅地“引述为答案核心主源”。

为什么检测报告极其看重 /llms.txt 文件？

为大语言模型 (LLM) 准备专属结构化协议（类似于给 AI 的 sitemap），有助于精确限定内容读取边界、大幅提升信息检索信噪比并更容易将您列为优质信源。

为什么 E-E-A-T 层面需要语义大模型评测？

仅仅凭借作者声明或更新时间表面的技术指标是无法证明内容的“实质权威性”的，我们深入语义层面来识别并验证页面中极具价值、不可被生成的独特经验或实验背书。