GEO 稽核清單:25 項檢查你的站是否準備好被 AI 引用

這份清單把「準備好被 AI 引用」拆成 25 項可逐條勾選的檢查,分成答案塊、結構化資料、實體訊號、爬蟲可達性、時效五類,每類 5 項。實測經驗是:多數站在「答案塊」與「時效」兩類失分最多——不是內容不夠好,是格式讓 AI 抽不出來。 跑完全表通常會找到 8 到 15 個缺口,每補一項多半能在 2 到 4 週內看到 AI 引用率變化。

為什麼要用清單而不是單一分數

單一分數(例如本站的 GEO 就緒度檢測器給的 0–100 分)適合快速掃描,但它會把「答案塊寫得好、日期卻是三年前」和「內容新鮮、但整段擠成一坨沒有答案句」壓成同一個數字。稽核清單的用途不同:它讓你逐項對照,精確定位缺口在哪一類,而不是只知道「總分不夠」。建議季度稽核用清單、日常監控用檢測器分數,兩者搭配。

25 項稽核清單

A. 答案塊(Answer Block)— 5 項

  1. 每篇文章開頭 40–80 字內有一段自足結論,AI 可以整段直接抽走當答案。
  2. 結論句用粗體或明確語氣標出(不是埋在敘述中間)。
  3. 每個 H2 底下第一段本身可獨立成答,不需要讀完全文才懂。
  4. 答案不是空泛陳述,而是含具體數字、名稱或可驗證的宣稱。
  5. 避免「這取決於很多因素」這類無資訊量的開場——AI 會直接跳過抽取。

B. 結構化資料(Schema)— 5 項

  1. Article schema 含 headline、author、datePublished、dateModified。
  2. FAQPage schema 與頁面上真實可見的 Q&A 一致(不可只標記不顯示)。
  3. Organization schema 含品牌名、logo、官網、sameAs 社群連結。
  4. 用 Google Rich Results Test 驗證無錯誤。
  5. 一頁只標記真正相關的 2–3 種 schema,不堆疊無關類型。

C. 實體訊號(Entity)— 5 項

  1. 作者具名,且有 Person schema 或作者頁連結。
  2. 品牌名稱在全站用法一致(不要今天 GeoSeoToday、明天 Geo SEO Today)。
  3. 有 About 頁清楚說明「這是誰、做什麼、憑什麼可信」。
  4. 外部有至少一個可核實的品牌存在訊號(如社群帳號、目錄收錄)。
  5. 引用外部資料時附來源連結,不是憑空丟數字。

D. 爬蟲可達性(Crawlability)— 5 項

  1. robots.txt 沒有誤擋 GPTBot、PerplexityBot、ClaudeBot 等檢索型爬蟲(訓練型與檢索型要分開處理)。
  2. 關鍵內容不是純 JS 渲染後才出現——用「檢視原始碼」確認文字在 HTML 內。
  3. 頁面載入速度合理(LCP 3 秒內),逾時的爬蟲請求會被放棄。
  4. 沒有孤兒頁——每篇文章至少被一個內部連結指到。
  5. Sitemap.xml 存在且列出所有你想被索引的頁面。

E. 時效(Freshness)— 5 項

  1. dateModified 反映真實更新,不是每天自動改成今天。
  2. 內容中至少有一個明確年份或日期,幫助 AI 判斷資訊新舊。
  3. 有過期資訊的舊文(工具改版、政策變動)已標註更新或重寫。
  4. 有一套機制(如季度稽核)定期複查高流量文章的時效性。
  5. 新發布內容與更新內容在站內有區隔顯示(不是全部一律顯示「最新」)。

稽核結果怎麼讀

缺口數 判讀 建議動作
0–5 項 體質良好 維持季度複查即可
6–12 項 中度缺口 優先補答案塊與 schema,通常 4 週內見效
13 項以上 結構性問題 先做模板層修正(如 FAQ 格式、schema 自動化),逐篇補救效率太低

常見問題(FAQ)

Q1:25 項要一次全部做完才有效果嗎? 不用。答案塊與 FAQ 格式這兩項投入產出比最高,多數站先補這兩項就能看到明顯變化,其餘可分批推進。

Q2:這份清單多久跑一次? 新站上線前跑一次全表;之後建議每季一次,搭配日常用檢測器監控分數變化即可,不必每週手動對表。

Q3:清單分數和 GEO 就緒度檢測器的分數會一致嗎? 方向一致但不是同一套算法——檢測器給單一分數方便日常監控,這份清單給分類診斷方便找缺口,建議兩者搭配而非只用一個。

Q4:小型部落格也需要做到全部 25 項嗎? 爬蟲可達性與答案塊這兩類是任何規模的站都該做到的基本盤;實體訊號與 schema 的完整度可以隨站點成長逐步補齊,不必一開始就做到滿。


想知道自己的站目前分數落在哪一級,可以先用 GeoSeoToday 的免費 GEO 就緒度檢測器 跑一次;清單裡「答案塊」與「schema」兩類的細節寫法,可以參考〈Schema 結構化資料如何幫助被 AI 引用〉。