SEO 与 AI 搜索

AI 可见性

越来越多的购买调研根本不经过搜索结果页：人们直接问 ChatGPT、Perplexity 或 Google 的 AI Overview，读一段综合出来的回答，外加寥寥几条引用。你的网站要么是那几条引用之一，要么在这场对话里根本无处存在。针对这件事的优化叫 GEO（生成引擎优化），它要做的功课和传统 SEO 大部分并不重合。

好消息是几乎还没有人在做这件事，所以这是少有的、小网站仅凭准备充分就能跑赢老牌选手的渠道。

运行检测

打开 SEO → AI 可见性，点开始检测。检测会像 AI 爬虫一样探你的网站：抓根目录文件、解析页面 HTML、测试内容抽取，最后给出总评分、指标卡（检查页数、严重问题数、警告数）和一段 AI 写的总结。

一份五点摘要让你一眼看清处境：llms.txt 文件 · AI 爬虫访问 · Schema.org 结构化数据 · 内容可抽取性 · 引用信号，每项标注通过或需要处理。

五类发现

爬虫配置：AI 爬虫进得来吗？很多网站在无意间屏蔽了 GPTBot 和它的同类，常常是 CDN 的默认设置干的。面板里附了一份值得分清的爬虫类型入门（训练爬虫、搜索检索爬虫、用户触发爬虫），还给出推荐的 robots.txt 策略。屏蔽训练爬虫、放行搜索爬虫是一种正当的选择，但应该出于你的深思熟虑。
AI 索引文件：llms.txt 和 llms-full.txt，这一新兴惯例把一份干净的站点地图（以及全文）直接递到 LLM 手上。
可发现性：sitemap 覆盖度、语义清晰的 URL（对比只有数字乱码的那种）、canonical 卫生。
内容形态：LLM 抽得出你的内容吗？只靠 JavaScript 渲染的文字、单薄的页面、缺失的 Article/FAQ schema，都会减少引擎能引用的东西。
反模式：那些主动帮倒忙的做法：cloaking（给爬虫看另一套内容）、滥堆 FAQ schema、模板噪音过重的 HTML。

每条发现都解释了为什么重要、怎么修。完整的检测历史也在，评分随时间的变化一目了然。

修复

多数发现都带一键修复：加 llms.txt、加 llms-full.txt、改 robots.txt、加 sitemap、清理 URL、移除滥用的 FAQ schema 等等。一键修复全部则把整张清单交给 AI 助手，机制与网站体检的修复器相同，包括绑定项目文件夹和可审阅的 diff。

可见性评分

检测回答的问题是你能否被引用。可见性扫描回答的是你有没有被引用：它测量真实的 LLM 回答数据，看你的域名作为引用来源、你的品牌作为提及各出现了多少，合成一个 0 到 100 的可见性评分，外加一份提要。

注意： ChatGPT 回答数据目前只覆盖美国英语市场；其他市场以 Google AI Overview 为测量对象。扫描会去重并设预算上限，反复运行烧不掉什么。

什么真正管用

按投入产出比从高到低排：

给 AI 搜索爬虫解除屏蔽（五分钟的事，常常问题就出在这）。
上线 llms.txt 和 llms-full.txt，在这里一键完成。
让你最好的页面便于抽取：真实的 HTML 文本、清晰的标题、Article schema。
发布以答案为形态的内容；文章工作台产出的带引用文章，正是 AI 引擎爱引用的形状。

这里的所有检测和其他诊断一样免费。每月跑一次；这个领域变得很快。