呱呱聚合
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大模型应用

需要让内容更容易被 ChatGPT、Perplexity…

当你要提升内容在 AI 生成答案中的被引用概率（GEO/AI 引用优化）时，按五步流程优化结构、权威信号、事实密度与可引用语句。

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沉淀时间2026-09-23
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GDI C 49/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 85/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

需要让内容更容易被 ChatGPT、Pe通用

解决思路

  1. 加载 CORE-EEAT GEO-First 目标项：优先处理 C02、C09、O03、O05、E01、O02，并结合各引擎的特定偏好。
  2. 分析当前内容：对清晰定义、可引用语句、事实密度、来源引用、Q&A 格式、权威信号、时效性、结构清晰度逐项打分。
  3. 应用 GEO 技巧：加入 25-50 词的独立定义、有来源的可引用语句、专家/来源信号、Q&A/表格/列表、具体数据，以及与可见内容一致的 FAQ schema。
  4. 生成 GEO 输出：报告 Changes Made、优化前后 GEO 分数、以及 AI Query Coverage。
  5. 执行 CORE-EEAT GEO 自检：对 C02、C04、C09、O02、O03、O05、O06、R01、R02、R04、R07、E01、Exp10、Ept08 逐项标记 Pass/Warn/Fail，然后运行 slop self-check 去除 AI 腔调再交付。
  6. 为每个指标标注 Measured（工具/导出）、User-provided 或 Estimated（模型推断）；绝不把估算当作实测；缺失指标标 N/A，不得编造。
  7. 若内容涉及品牌/人物/产品，必须查阅 memory/entities/<slug>.md 实体档案以填充 display_name、description_short、ai_resolution_status，并判断是否需要消歧样板；档案缺失或超过 90 天则声明 DONE_WITH_CONCERNS 并建议 entity-registry。
  8. 用无密钥的 AI 引用探针做分钟级可引用性测试：python3 "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/connectors/tavily.py" search "<target query>" --answer --limit 10，检查合成答案是否引用你的 URL/域名及页面在评分来源中的排名。
  9. 区分可引用性（citability，分钟级可测的代理指标）与无提示浮现（surfacing，受爬取/索引刷新影响，周级且混杂），不要混淆或承诺快速浮现。
  10. 若目标是 AI Overview 点击流失恢复，改用 4 阶段 playbook（measure → diagnose → rewrite → monitor），而非通用 GEO 优化。
  11. 经用户确认后保存结果到 memory/content/YYYY-MM-DD-<topic>.md，并把已批准的切入角度、信息选择、缺失证据与发布阻塞项提升到 memory/hot-cache.md 与 memory/open-loops.md。
  12. 完成后按 Next Best Skill 交接给 content-quality-auditor 验证内容是否足够强可发布可引用；维护本次会话的 visited-set，最大交接深度 3，避免循环。

适用边界 · 注意事项