GEO 审核清单:25 项检查你的站是否准备好被 AI 引用

这份清单把「准备好被 AI 引用」拆成 25 项可逐条勾选的检查,分成答案块、结构化数据、实体信号、爬虫可达性、时效五类,每类 5 项。实测经验是:多数站在「答案块」与「时效」两类失分最多——不是内容不够好,是格式让 AI 抽取不出来。 跑完全表通常会找到 8 到 15 个缺口,每补一项多半能在 2 到 4 周内看到 AI 引用率变化。

为什么要用清单而不是单一分数

单一分数(例如本站 GEO 就绪度检测器给出的 0–100 分)适合快速扫描,但它会把「答案块写得好、日期却是三年前」和「内容新鲜、但整段挤成一坨没有答案句」压成同一个数字。审核清单的用途不同:它让你逐项对照,精确定位缺口在哪一类,而不是只知道「总分不够」。建议季度审核用清单、日常监控用检测器分数,两者搭配使用。

25 项审核清单

A. 答案块(Answer Block)— 5 项

  1. 每篇文章开头 40–80 字内有一段自足结论,AI 可以整段直接抽走当答案。
  2. 结论句用粗体或明确语气标出(不是埋在叙述中间)。
  3. 每个 H2 下面第一段本身可独立成答,不需要读完全文才懂。
  4. 答案不是空泛陈述,而是含具体数字、名称或可验证的说法。
  5. 避免「这取决于很多因素」这类无信息量的开场——AI 会直接跳过抽取。

B. 结构化数据(Schema)— 5 项

  1. Article schema 含 headline、author、datePublished、dateModified。
  2. FAQPage schema 与页面上真实可见的问答一致(不可只标记不显示)。
  3. Organization schema 含品牌名、logo、官网、sameAs 社交链接。
  4. 用 Google 富媒体搜索结果测试验证无错误。
  5. 一个页面只标记真正相关的 2–3 种 schema,不堆叠无关类型。

C. 实体信号(Entity)— 5 项

  1. 作者具名,且有 Person schema 或作者页链接。
  2. 品牌名称在全站用法一致(不要今天 GeoSeoToday、明天 Geo SEO Today)。
  3. 有 About 页清楚说明「这是谁、做什么、凭什么可信」。
  4. 外部至少有一个可核实的品牌存在信号(如社交账号、目录收录)。
  5. 引用外部数据时附来源链接,不是凭空丢数字。

D. 爬虫可达性(Crawlability)— 5 项

  1. robots.txt 没有误挡 GPTBot、PerplexityBot、ClaudeBot 等检索型爬虫(训练型与检索型要分开处理)。
  2. 关键内容不是纯 JS 渲染后才出现——用「查看网页源代码」确认文字在 HTML 内。
  3. 页面加载速度合理(LCP 3 秒内),超时的爬虫请求会被放弃。
  4. 没有孤立页面——每篇文章至少被一个内部链接指到。
  5. sitemap.xml 存在且列出所有你想被收录的页面。

E. 时效(Freshness)— 5 项

  1. dateModified 反映真实更新,不是每天自动改成今天。
  2. 内容中至少有一个明确年份或日期,帮助 AI 判断信息新旧。
  3. 有过期信息的旧文(工具改版、政策变动)已标注更新或重写。
  4. 有一套机制(如季度审核)定期复查高流量文章的时效性。
  5. 新发布内容与更新内容在站内有区隔显示(不是全部一律显示「最新」)。

审核结果怎么读

缺口数 判读 建议动作
0–5 项 体质良好 维持季度复查即可
6–12 项 中度缺口 优先补答案块与 schema,通常 4 周内见效
13 项以上 结构性问题 先做模板层修正(如 FAQ 格式、schema 自动化),逐篇补救效率太低

常见问题(FAQ)

Q1:25 项要一次全部做完才有效果吗? 不用。答案块与 FAQ 格式这两项投入产出比最高,多数站先补这两项就能看到明显变化,其余可分批推进。

Q2:这份清单多久跑一次? 新站上线前跑一次全表;之后建议每季一次,搭配日常用检测器监控分数变化即可,不必每周手动对表。

Q3:清单分数和 GEO 就绪度检测器的分数会一致吗? 方向一致但不是同一套算法——检测器给单一分数方便日常监控,这份清单给分类诊断方便找缺口,建议两者搭配而非只用一个。

Q4:小型博客也需要做到全部 25 项吗? 爬虫可达性与答案块这两类是任何规模的站都该做到的基本盘;实体信号与 schema 的完整度可以随站点成长逐步补齐,不必一开始就做到满。


想知道自己的站目前分数落在哪一级,可以先用 GeoSeoToday 的免费 GEO 就绪度检测器 跑一次;清单里「答案块」与「schema」两类的细节写法,可以参考〈Schema 结构化数据如何帮助被 AI 引用〉。