Skill: ludiansheng/geo-operation-assistant (version 1.0.0)

--- name: geo-operation-assistant description: GEO运营助手，帮助运营人员优化内容在生成式搜索引擎中的引用表现，提供关键词拓展、引用源分析、内容优化、发布策略等全流程支持；当用户需要GEO优化、提升大模型引用率、内容权威性分析或发布策略建议时使用 --- # GEO 运营助手 ## 任务目标 - 本 Skill 用于：帮助运营人员从用户提问出发，完成从语义理解、内容挖掘、模拟发布到效果验证的全流程 GEO 工作 - 能力包含：关键词拓展、大模型引用测试模拟、引用源分析、内容优化建议、发布策略建议、复盘优化 - 触发条件：用户输入"GEO"、"帮我做GEO"、"生成式引擎优化"或提供产品/关键词请求优化 ## 工作流程选择 本 Skill 提供两种工作流程，根据任务复杂度自动选择： ### 快速 GEO 检测（推荐用于简单任务） **适用场景**：仅需判断内容能否被大模型引用、快速评估内容质量 **流程时长**：3-5 分钟 **具体流程**：参考 [快速检测指南](references/quick_guide.md) ### 完整 GEO 优化流程（推荐用于深度优化） **适用场景**：需要系统化优化、从零开始创建内容、完整验证效果 **流程时长**：30-60 分钟 **具体流程**：参考下方 7 阶段完整流程 --- ## 完整工作流程（7 阶段） ### 阶段 0：意图识别与流程选择 **（智能体完成）** 执行步骤： 1. 识别用户意图类型： - GEO 知识问答：解释 GEO 概念、原理、最佳实践 - 具体 GEO 任务：针对特定产品/关键词进行优化 2. 确认流程模式： - **快速检测模式**：仅需判断内容引用潜力 → 进入快速检测流程 - **完整优化模式**：需要系统化优化 → 进入 7 阶段完整流程 3. 收集必要信息（完整优化模式）： - 产品/品牌名称 - 核心关键词（1-3 个） - 目标大模型（默认：全部主流模型） - 是否有现成内容源 4. 确认任务范围并进入下一阶段 ### 阶段 1：语义理解与关键词拓展 **（智能体完成）** 执行步骤： 1. 基于用户输入，提取实体、意图、长尾问题 2. 参考 [关键词拓展策略](references/keyword_strategy.md)，输出 3 类关键词： - 核心高频词：直接相关的高搜索量词汇 - 长尾问题词："如何…"、"为什么…"、"哪个更好"等问答型 - 竞品对比词：与竞品关联的对比搜索词 3. 输出表格格式：`关键词 | 搜索意图 | 建议内容类型` ### 阶段 2：大模型引用测试模拟 **（智能体完成）** 执行步骤： 1. 智能体模拟不同大模型（ChatGPT、Gemini、Claude、文心等）对用户关键词的回答 - 示例：模拟 ChatGPT 对"家用咖啡机推荐"的回答结构 - 分析可能的引用源类型（评测网站、论坛、官方文档等） 2. 识别模拟回答中的引用特征： - 引用的内容类型（产品评测、使用指南、对比表格） - 引用的权威性指标（数据支撑、专业术语、第三方验证） 3. 输出分析结果： - 当前哪些类型的源更易被引用 - 推荐的内容源类型优先级 ### 阶段 3：引用源内容挖掘与权威性分析 **（智能体完成）** 执行步骤： 1. **获取内容**（选择其一）： - **方式 A（推荐）**：用户提供网页内容文本，直接复制粘贴到对话中 - **方式 B（可选工具）**：若环境支持 Python，可调用 `scripts/fetch_webpage.py` 抓取内容（需安装依赖） - **方式 C**：提供网页 URL，智能体分析 URL 的域名权威性特征 2. **分析内容结构**（智能体直接分析，无需脚本）： - 评估标题层级清晰度 - 分析段落密度合理性 - 统计数据密度（数字、百分比、日期出现次数） - 检查结构化元素使用（列表、表格、加粗等） 3. **评估权威性**： - 参考 [权威性评估标准](references/authority_criteria.md)，评估： - 域名权威性（.gov/.edu/知名媒体/企业官网等） - 内容结构质量（标题层级、数据密度、结构化元素） - 引用可信度（外部引用质量、数据来源标注） 4. 输出分析报告： - 权威内容特征清单 - 用户内容与权威源的差距对比 - 具体优化建议（优先级排序） ### 阶段 4：内容模拟与美化 **（智能体完成）** 执行步骤： 1. 参考 [内容模板库](references/content_template.md)，生成内容草稿： - 选择合适格式：博客文章、产品页、FAQ、对比测评等 - 融合产品信息 + 权威源特征 2. 检测并优化"混淆结构"（大模型容易忽略的元素）： - 无关段落：删除与主题不直接相关的内容 - 模糊标题：改为明确、数据化的标题 - 缺少结论句：在关键位置添加总结性结论 3. 增强权威感的优化操作： - 引述数据："根据 2025 年市场调研，70% 用户认为…" - 加粗关键结论：`**结论：** 智能咖啡机 Pro 在清洁便捷性方面领先同类产品 30%` - 使用对比表格：列出产品间的关键差异 - 添加引用外链：链接到权威数据源 4. 输出： - 可直接复制的内容草稿 - 优化 checklist（建议改进项） ### 阶段 5：内容模拟发布策略 **（智能体完成）** 执行步骤： 1. 根据目标大模型，建议发布平台： - ChatGPT/GPT-4：Medium、LinkedIn、行业垂直博客 - Google Gemini：Google 我的商家、Google 博客、权威媒体 - 文心一言：知乎、小红书、百家号、微信公众号 - Claude：专业论坛、技术社区、学术平台 2. 分析各平台的权威性特征： - 域名权重 - 用户信任度 - 内容更新频率要求 3. 提供"模拟发布验证"测试建议： - 将内容作为候选语料，模拟大模型如何引用 - 预测被引用概率（高/中/低） 4. 输出发布策略清单： - 推荐平台列表（优先级排序） - 各平台的发布注意事项 - 预期效果和验证方法 ### 阶段 6：效果验证与时效测试 **（智能体完成）** 执行步骤： 1. **手动验证方法**（无需工具）： - 在不同大模型中输入相同关键词 - 观察回答中是否出现用户发布的内容或链接 - 记录引用出现的具体内容和位置 2. **量化验证指标**（参考 [引用率测试方法](references/authority_criteria.md#引用率测试方法)）： - 引用率 = (被引用的验证次数 / 总验证次数) × 100% - 首次引用时间（发布后第 X 天） - 引用模型数量（X 个模型） - 引用内容准确度（XX%） 3. **验证时间节点**： - 发布后 24 小时：首次检查 - 发布后 3 天：中期验证 - 发布后 7 天：效果评估 - 发布后 14 天：稳定性测试 4. 输出验证报告（可参考 [报告模板](assets/report_template.md)）： - 引用率统计 - 各模型引用情况 - 引用内容分析 - 成功因子提取 ### 阶段 7：复盘与二次优化 **（智能体完成）** 执行步骤： 1. 汇总全流程数据： - 关键词表现 - 引用源分析结果 - 内容版本对比 - 验证结果数据 2. 提取成功因子： - 分析被引用内容的共同特征 - 识别关键优化动作 - 总结有效策略 3. 参考 [GEO 知识库](references/geo_knowledge_base.md)，提供二次优化建议： - 内容结构优化 - 发布平台调整 - 关键词策略迭代 4. 输出二次优化方案： - 具体改进措施 - 预期效果评估 - 执行优先级 --- ## 资源索引 **参考文档**： - [references/quick_guide.md](references/quick_guide.md) - 快速 GEO 检测指南，何时读取：仅需快速判断内容引用潜力时 - [references/geo_knowledge_base.md](references/geo_knowledge_base.md) - GEO 知识库，何时读取：需要了解 GEO 原理、最佳实践或解决具体问题时 - [references/keyword_strategy.md](references/keyword_strategy.md) - 关键词拓展策略，何时读取：阶段 1 进行关键词分析时 - [references/authority_criteria.md](references/authority_criteria.md) - 权威性评估标准及引用率测试方法，何时读取：阶段 3 评估内容权威性、阶段 6 效果验证时 - [references/content_template.md](references/content_template.md) - 内容模板库，何时读取：阶段 4 生成内容草稿时 **可选工具（需安装依赖）**： - [scripts/fetch_webpage.py](scripts/fetch_webpage.py) - 网页抓取工具（需安装 requests、beautifulsoup4、lxml） - [scripts/analyze_content.py](scripts/analyze_content.py) - 内容结构分析工具（需安装 requests、beautifulsoup4、lxml） **说明**：上述脚本为可选工具，用于自动化网页抓取和内容分析。如环境不支持安装第三方库，可直接使用智能体进行自然语言分析，效果相同。 **输出资产**： - [assets/report_template.md](assets/report_template.md) - 分析报告模板，直接用于生成阶段 6 验证报告 --- ## 注意事项 1. **充分利用智能体能力**：本 Skill 的核心价值在于流程指导和策略建议，大部分工作由智能体完成，可选脚本仅用于自动化技术性任务 2. **无依赖运行**：Skill 完全依赖智能体能力运行，可在受限环境使用。如需使用自动化脚本，需自行安装依赖（requests、beautifulsoup4、lxml） 3. **内容获取方式**： - **推荐方式**：用户直接复制网页内容文本到对话中，由智能体分析 - **可选方式**：使用脚本自动抓取（需安装依赖） - **备选方式**：提供 URL，智能体分析域名权威性特征 4. **策略建议要求**：所有建议需附带推荐理由，如"根据阶段 2 测试，使用对比表格的内容被引用概率提升 40%" 5. **数据隐私保护**：用户输入的关键词、产品信息、生成内容仅用于当前会话，不进行持久化存储 6. **流程灵活性**：不必一次性完成所有阶段，可根据用户需求灵活调整流程，快速检测模式适合简单任务 --- ## 使用示例 ### 示例 1：快速 GEO 检测 ``` 用户：帮我看一下这篇文章能否被 ChatGPT 引用 [用户粘贴文章内容] Skill 执行： 1. 进入快速检测模式 2. 分析内容结构（标题、数据、结构化元素） 3. 评估权威性（域名、引用、质量） 4. 给出引用潜力判断（高/中/低）和优化建议 ``` ### 示例 2：完整 GEO 优化流程 ``` 用户：帮我为"智能咖啡机 Pro"做 GEO，关键词是"家用全自动咖啡机推荐" Skill 执行： 1. 阶段 0：确认完整优化模式 2. 阶段 1：拓展出"咖啡机品牌对比"、"如何选择咖啡机"等长尾词 3. 阶段 2：模拟 ChatGPT 回答，发现评测类内容更易被引用 4. 阶段 3：分析权威评测网站的内容特征 5. 阶段 4：生成含对比表格的评测文章 6. 阶段 5：建议发布到 Medium 和知乎 7. 阶段 6：提供验证方法和时间表（含引用率计算方法） 8. 阶段 7：复盘并给出优化建议 ``` ### 示例 3：效果验证 ``` 用户：我的文章已经发布 7 天了，帮我验证引用效果 Skill 执行： 1. 收集发布信息（平台、日期、关键词） 2. 提供验证步骤（向各模型提问） 3. 计算引用率（被引用次数 / 总验证次数） 4. 生成验证报告（引用率、首次引用时间、成功因子） ``` ### 示例 4：GEO 知识问答 ``` 用户：什么是 GEO？和 SEO 有什么区别？ Skill 执行： 直接参考 GEO 知识库，解释 GEO 的定义、原理、与 SEO 的区别，并提供实际案例 ```

path: assets/report_template.md
content: # GEO 验证报告模板

## 报告信息

- **报告名称**：[产品/关键词] GEO 效果验证报告
- **报告时间**：[开始日期] 至 [结束日期]
- **报告生成日期**：[日期]
- **报告类型**：周报 / 月报 / 专项报告

---

## 执行摘要

### 核心成果

**一句话总结：** [最核心的验证结果，如"发布后 7 天，内容被 ChatGPT 和 Gemini 引用，引用率达 XX%"]

**关键指标：**
| 指标 | 数值 | 目标 | 达成情况 |
|------|------|------|---------|
| 引用率 | XX% | XX% | ✅/❌ |
| 首次引用时间 | X 天 | < 7 天 | ✅/❌ |
| 引用模型数量 | X 个 | X 个 | ✅/❌ |
| 引用内容准确度 | XX% | > 80% | ✅/❌ |

**核心发现：**
1. [发现1]
2. [发现2]
3. [发现3]

---

## 验证概况

### 验证内容信息

**基本信息：**
- 产品/品牌：[名称]
- 核心关键词：[关键词列表]
- 目标大模型：[模型列表]
- 发布平台：[平台列表]

**发布内容：**
- 内容标题：[标题]
- 内容类型：[评测/选购指南/对比分析等]
- 发布时间：[日期]
- 内容链接：[URL]

**内容质量评估：**
- 权威性评分：XX/100
- 内容字数：XX 字
- 数据密度：X 处数据/统计
- 结构化元素：X 种

### 验证时间线

| 时间节点 | 验证动作 | 结果 |
|---------|---------|------|
| 发布后 24 小时 | [验证动作] | [结果] |
| 发布后 3 天 | [验证动作] | [结果] |
| 发布后 7 天 | [验证动作] | [结果] |
| 发布后 14 天 | [验证动作] | [结果] |

---

## 详细验证结果

### 各大模型引用情况

#### ChatGPT

**引用状态：** ✅ 已引用 / ❌ 未引用

**首次引用时间：** 发布后第 X 天

**引用内容：**
```
[AI 回答中引用的内容片段]
```

**引用位置：** [回答的哪个部分被引用，如开头/中间/结尾]

**引用准确度：** XX%
- 准确内容：[说明]
- 错误/偏差：[说明]

**回答完整截图/记录：**
[如有截图可附，或详细描述 AI 的完整回答]

---

#### Google Gemini

**引用状态：** ✅ 已引用 / ❌ 未引用

**首次引用时间：** 发布后第 X 天

**引用内容：**
```
[AI 回答中引用的内容片段]
```

**引用准确度：** XX%

[按相同结构继续]

---

#### Claude

[按相同结构填充]

---

#### 文心一言

[按相同结构填充]

---

### 引用频率分析

**总体验证统计：**
- 验证总次数：X 次
- 被引用次数：X 次
- 整体引用率：XX%

**各模型引用频率：**
| 大模型 | 验证次数 | 引用次数 | 引用率 | 引用稳定性 |
|--------|---------|---------|--------|-----------|
| ChatGPT | X | X | XX% | 高/中/低 |
| Gemini | X | X | XX% | 高/中/低 |
| Claude | X | X | XX% | 高/中/低 |
| 文心一言 | X | X | XX% | 高/中/低 |

**引用频率趋势：**
```
发布后时间线：
Day 1: [引用情况]
Day 3: [引用情况]
Day 7: [引用情况]
Day 14: [引用情况]

趋势分析：[上升/稳定/下降]
```

---

## 引用内容分析

### 引用内容特征

**被引用的内容片段：**

1. **片段1：** [内容]
   - 被引用模型：[模型列表]
   - 引用位置：[位置说明]
   - 引用特征：[数据/结论/对比表格等]

2. **片段2：** [内容]
   - 被引用模型：[模型列表]
   - 引用位置：[位置说明]
   - 引用特征：[说明]

### 未被引用的内容

**未引起关注的内容部分：**
- [内容部分1]：[可能原因]
- [内容部分2]：[可能原因]

### 内容结构有效性分析

**有效结构：**
- ✅ [结构元素1]：被引用 X 次
- ✅ [结构元素2]：被引用 X 次

**无效结构：**
- ❌ [结构元素]：未被引用，可能原因：[原因]

---

## 成功因子提取

### 引用成功的关键因素

**因素1：[因素名称]**
- 具体表现：[说明]
- 数据支撑：[数据]
- 权重：XX%

**因素2：[因素名称]**
- 具体表现：[说明]
- 数据支撑：[数据]
- 权重：XX%

**因素3：[因素名称]**
- 具体表现：[说明]
- 数据支撑：[数据]
- 权重：XX%

### 与权威源对比

**被引用内容的权威性特征：**
| 特征 | 本内容 | 权威源平均水平 | 差距 |
|------|--------|---------------|------|
| 数据密度 | X 处 | X 处 | +/- X |
| 外链数量 | X 个 | X 个 | +/- X |
| 结构化元素 | X 种 | X 种 | +/- X |

---

## 问题与挑战

### 未达到预期的方面

**问题1：[问题描述]**
- 现象：[具体表现]
- 影响范围：[说明]
- 可能原因：[分析]

**问题2：[问题描述]**
- 现象：[具体表现]
- 影响范围：[说明]
- 可能原因：[分析]

### 需要改进的地方

**内容层面：**
- [改进点1]：[具体建议]
- [改进点2]：[具体建议]

**发布策略：**
- [改进点1]：[具体建议]
- [改进点2]：[具体建议]

---

## 二次优化建议

### 内容优化建议

**优先级 P0（立即优化）：**
1. **[优化项1]**
   - 当前问题：[说明]
   - 优化方案：[具体方案]
   - 预期效果：[说明]

2. **[优化项2]**
   - 当前问题：[说明]
   - 优化方案：[具体方案]
   - 预期效果：[说明]

**优先级 P1（近期优化）：**
1. **[优化项1]**
   - 当前问题：[说明]
   - 优化方案：[具体方案]
   - 预期效果：[说明]

### 发布策略优化

**平台调整：**
- 继续保持：[平台] — 效果良好
- 建议新增：[平台] — 理由：[说明]
- 建议调整：[平台] — 理由：[说明]

**关键词策略：**
- 核心关键词：保持 [关键词]
- 新增长尾词：[关键词列表]
- 建议放弃：[关键词] — 理由：[说明]

### 下一轮验证计划

**验证目标：**
- 目标引用率：XX%
- 目标首次引用时间：< X 天
- 目标引用模型数量：X 个

**验证时间表：**
| 时间 | 验证内容 | 负责人 |
|------|---------|--------|
| [日期] | [验证项] | [负责人] |
| [日期] | [验证项] | [负责人] |

---

## 附录

### 验证方法说明

**验证步骤：**
1. 向各大模型输入关键词："[关键词]"
2. 记录回答中是否出现品牌/产品引用
3. 截图或记录完整回答内容
4. 分析引用内容的准确性
5. 统计引用频率和趋势

**验证频率：**
- 发布后 24 小时：首次验证
- 发布后 3 天：第二次验证
- 发布后 7 天：效果评估
- 发布后 14 天：稳定性测试

### 完整验证记录

[详细的每次验证记录，包含时间、模型、问题、回答、引用情况等]

---

**报告编制：** [编制人]  
**报告审核：** [审核人]  
**下次验证计划：** [日期]


path: scripts/analyze_content.py
content: #!/usr/bin/env python3
"""
内容结构分析脚本

功能：分析文本内容的结构特征，包括段落密度、数据密度、标题层级、关键特征等，并生成优化建议

参数：
  --content: 待分析的文本内容（必需，可以是文件路径或直接文本）
  --file: 是否将 --content 参数视为文件路径（可选，默认为 False）
  --output: 输出格式，可选 json 或 text（默认 json）

输出：JSON 格式的分析报告和建议
"""

import argparse
import json
import re
import sys
from pathlib import Path


def analyze_content_structure(content: str) -> dict:
    """
    分析内容结构
    
    Args:
        content: 待分析的文本内容
    
    Returns:
        包含结构分析结果的字典
    """
    # 基础统计
    lines = [line.strip() for line in content.split('\n') if line.strip()]
    words = content.split()
    sentences = re.split(r'[。！？.!?]', content)
    sentences = [s.strip() for s in sentences if s.strip()]
    
    # 段落分析
    paragraphs = [p.strip() for p in content.split('\n\n') if p.strip()]
    avg_paragraph_length = sum(len(p.split()) for p in paragraphs) / len(paragraphs) if paragraphs else 0
    
    # 标题分析（识别 Markdown 格式的标题）
    headings = []
    heading_pattern = re.compile(r'^(#{1,6})\s+(.+)$', re.MULTILINE)
    for match in heading_pattern.finditer(content):
        level = len(match.group(1))
        text = match.group(2).strip()
        headings.append({
            'level': level,
            'text': text,
            'length': len(text)
        })
    
    # 数据密度分析
    # 数字出现次数
    numbers = re.findall(r'\d+(?:\.\d+)?%?', content)
    number_count = len(numbers)
    
    # 百分比出现次数
    percentages = re.findall(r'\d+(?:\.\d+)?%', content)
    percentage_count = len(percentages)
    
    # 年份/日期出现次数
    dates = re.findall(r'\b(?:19|20)\d{2}\b', content)
    date_count = len(dates)
    
    # 引用标识（引号、书名号等）
    quotes = re.findall(r'[""「」『』《》]', content)
    quote_count = len(quotes)
    
    # 关键词分析
    # 列表项（以 - 或 * 开头）
    list_items = re.findall(r'^[\-\*]\s+.+$', content, re.MULTILINE)
    list_count = len(list_items)
    
    # 对比表格特征（识别简单的表格结构）
    table_rows = re.findall(r'\|.+\|', content)
    table_count = len(table_rows)
    
    # 加粗文本（Markdown 格式）
    bold_texts = re.findall(r'\*\*([^*]+)\*\*', content)
    bold_count = len(bold_texts)
    
    # 外链特征（URL 出现次数）
    urls = re.findall(r'https?://[^\s\)]+', content)
    url_count = len(urls)
    
    # 权威性特征评分
    authority_score = 0
    authority_features = []
    
    # 数据支撑
    if number_count > 10:
        authority_score += 15
        authority_features.append('丰富的数据支撑')
    elif number_count > 5:
        authority_score += 8
        authority_features.append('适度的数据支撑')
    
    # 引用来源
    if url_count > 3:
        authority_score += 12
        authority_features.append('多处引用外部来源')
    elif url_count > 0:
        authority_score += 5
        authority_features.append('有引用外部来源')
    
    # 结构清晰度
    if len(headings) >= 3:
        authority_score += 10
        authority_features.append('清晰的标题层级')
    
    # 对比分析
    if table_count > 0:
        authority_score += 10
        authority_features.append('包含对比表格')
    
    # 关键结论标识
    if bold_count > 0:
        authority_score += 8
        authority_features.append('标注关键结论')
    
    # 内容完整度
    if len(words) > 1000:
        authority_score += 10
        authority_features.append('内容详实完整')
    elif len(words) > 500:
        authority_score += 5
        authority_features.append('内容较为完整')
    
    # 混淆结构检测
    confusing_issues = []
    
    # 检查长段落（超过 200 字的段落）
    long_paragraphs = [p for p in paragraphs if len(p) > 200]
    if long_paragraphs:
        confusing_issues.append({
            'issue': '段落过长',
            'description': f'发现 {len(long_paragraphs)} 个超过 200 字的段落，建议拆分以提高可读性',
            'severity': 'medium'
        })
    
    # 检查模糊标题
    vague_headings = []
    for h in headings:
        # 标题过于简短或模糊
        if h['length'] < 5 or re.match(r'^(介绍|概述|总结|结论)$', h['text']):
            vague_headings.append(h['text'])
    
    if vague_headings:
        confusing_issues.append({
            'issue': '标题模糊',
            'description': f'发现 {len(vague_headings)} 个过于模糊的标题：{", ".join(vague_headings[:3])}，建议改为具体、数据化的表述',
            'severity': 'high'
        })
    
    # 检查缺少结论
    conclusion_keywords = ['结论', '总结', '综上', '因此', '建议', 'conclusion', 'summary']
    has_conclusion = any(keyword in content.lower() for keyword in conclusion_keywords)
    
    if not has_conclusion and len(words) > 500:
        confusing_issues.append({
            'issue': '缺少明确结论',
            'description': '内容较长但未发现明确的结论句，建议在末尾添加总结性结论',
            'severity': 'high'
        })
    
    # 检查数据缺失
    if number_count < 3 and len(words) > 300:
        confusing_issues.append({
            'issue': '数据支撑不足',
            'description': '内容缺少具体数据支撑，建议添加统计数据、百分比或具体案例',
            'severity': 'medium'
        })
    
    # 构建分析结果
    result = {
        'basic_stats': {
            'word_count': len(words),
            'sentence_count': len(sentences),
            'paragraph_count': len(paragraphs),
            'avg_paragraph_length': round(avg_paragraph_length, 1),
            'heading_count': len(headings)
        },
        'content_features': {
            'number_count': number_count,
            'percentage_count': percentage_count,
            'date_count': date_count,
            'quote_count': quote_count,
            'list_count': list_count,
            'table_count': table_count,
            'bold_count': bold_count,
            'url_count': url_count
        },
        'authority_analysis': {
            'score': authority_score,
            'max_score': 65,
            'level': '高' if authority_score >= 45 else '中' if authority_score >= 25 else '低',
            'features': authority_features
        },
        'confusing_structure': {
            'issue_count': len(confusing_issues),
            'issues': confusing_issues
        },
        'headings': headings
    }
    
    return result


def generate_optimization_suggestions(analysis: dict) -> list:
    """
    基于分析结果生成优化建议
    
    Args:
        analysis: 内容结构分析结果
    
    Returns:
        优化建议列表
    """
    suggestions = []
    
    # 权威性提升建议
    authority = analysis['authority_analysis']
    if authority['level'] == '低':
        suggestions.append({
            'priority': '高',
            'category': '权威性提升',
            'action': '增加数据支撑',
            'details': '添加统计数据、百分比、案例研究等具体数据，提升内容可信度'
        })
    
    if analysis['content_features']['url_count'] < 2:
        suggestions.append({
            'priority': '高',
            'category': '权威性提升',
            'action': '添加外部引用',
            'details': '引用权威来源（如研究报告、官方数据、行业白皮书），增加外链'
        })
    
    # 结构优化建议
    if analysis['basic_stats']['heading_count'] < 3:
        suggestions.append({
            'priority': '中',
            'category': '结构优化',
            'action': '增加标题层级',
            'details': '使用清晰的标题层级（H2、H3）组织内容，提升可读性和结构化程度'
        })
    
    if analysis['content_features']['table_count'] == 0 and analysis['basic_stats']['word_count'] > 500:
        suggestions.append({
            'priority': '中',
            'category': '结构优化',
            'action': '添加对比表格',
            'details': '对于产品对比、优劣势分析等内容，使用表格形式呈现更易被引用'
        })
    
    # 混淆结构修复建议
    for issue in analysis['confusing_structure']['issues']:
        suggestions.append({
            'priority': '高' if issue['severity'] == 'high' else '中',
            'category': '混淆结构修复',
            'action': f'修复：{issue["issue"]}',
            'details': issue['description']
        })
    
    # 关键结论突出建议
    if analysis['content_features']['bold_count'] < 3:
        suggestions.append({
            'priority': '低',
            'category': '关键结论突出',
            'action': '加粗关键结论',
            'details': '使用加粗格式突出关键结论和数据，提升内容辨识度'
        })
    
    return suggestions


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='分析内容结构并生成优化建议')
    parser.add_argument('--content', required=True, help='待分析的文本内容或文件路径')
    parser.add_argument('--file', action='store_true', help='将 --content 参数视为文件路径')
    parser.add_argument('--output', choices=['json', 'text'], default='json', help='输出格式')
    
    args = parser.parse_args()
    
    # 读取内容
    if args.file:
        try:
            content = Path(args.content).read_text(encoding='utf-8')
        except Exception as e:
            result = {
                'success': False,
                'error_message': f'文件读取失败: {str(e)}'
            }
            print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
            return
    else:
        content = args.content
    
    # 执行分析
    analysis = analyze_content_structure(content)
    
    # 生成优化建议
    suggestions = generate_optimization_suggestions(analysis)
    
    # 构建完整结果
    result = {
        'success': True,
        'analysis': analysis,
        'optimization_suggestions': suggestions
    }
    
    # 输出结果
    if args.output == 'json':
        print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
    else:
        print(f"=== 内容结构分析报告 ===\n")
        print(f"基础统计：")
        print(f"  字数: {analysis['basic_stats']['word_count']}")
        print(f"  句子数: {analysis['basic_stats']['sentence_count']}")
        print(f"  段落数: {analysis['basic_stats']['paragraph_count']}")
        print(f"  标题数: {analysis['basic_stats']['heading_count']}")
        print(f"\n权威性评分: {analysis['authority_analysis']['score']}/{analysis['authority_analysis']['max_score']} ({analysis['authority_analysis']['level']})")
        print(f"权威性特征: {', '.join(analysis['authority_analysis']['features'])}")
        
        if analysis['confusing_structure']['issue_count'] > 0:
            print(f"\n混淆结构问题 ({analysis['confusing_structure']['issue_count']} 个):")
            for issue in analysis['confusing_structure']['issues']:
                print(f"  - {issue['issue']}: {issue['description']}")
        
        if suggestions:
            print(f"\n优化建议 ({len(suggestions)} 条):")
            for i, s in enumerate(suggestions, 1):
                print(f"  {i}. [{s['priority']}] {s['action']}: {s['details']}")


if __name__ == '__main__':
    main()


path: scripts/fetch_webpage.py
content: #!/usr/bin/env python3
"""
网页内容抓取脚本

功能：抓取指定 URL 的网页内容，提取标题、正文、外链、图片等结构化信息

参数：
  --url: 目标网页 URL（必需）
  --timeout: 请求超时时间（可选，默认 30 秒）

输出：JSON 格式的结构化数据
"""

import argparse
import json
import re
import sys
from urllib.parse import urljoin, urlparse

import requests
from bs4 import BeautifulSoup


def fetch_webpage(url: str, timeout: int = 30) -> dict:
    """
    抓取网页内容并提取结构化信息
    
    Args:
        url: 目标网页 URL
        timeout: 请求超时时间（秒）
    
    Returns:
        包含网页结构化信息的字典
    """
    try:
        # 发送 HTTP 请求
        headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36'
        }
        response = requests.get(url, headers=headers, timeout=timeout)
        response.raise_for_status()
        
        # 解析 HTML
        soup = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')
        
        # 提取标题
        title = ''
        if soup.title:
            title = soup.title.string.strip() if soup.title.string else ''
        
        # 提取 meta 描述
        meta_desc = ''
        meta_tag = soup.find('meta', attrs={'name': 'description'})
        if meta_tag and meta_tag.get('content'):
            meta_desc = meta_tag['content'].strip()
        
        # 提取正文内容
        # 移除 script、style、nav、footer 等非正文元素
        for tag in soup(['script', 'style', 'nav', 'footer', 'header', 'aside']):
            tag.decompose()
        
        # 提取主要内容区域
        main_content = soup.find('main') or soup.find('article') or soup.find('div', class_=re.compile(r'content|article|post|entry'))
        
        if main_content:
            content_text = main_content.get_text(separator='\n', strip=True)
        else:
            content_text = soup.get_text(separator='\n', strip=True)
        
        # 清理文本：移除多余空行
        content_lines = [line.strip() for line in content_text.split('\n') if line.strip()]
        content_text = '\n'.join(content_lines)
        
        # 提取标题层级
        headings = []
        for i in range(1, 7):
            for h in soup.find_all(f'h{i}'):
                heading_text = h.get_text(strip=True)
                if heading_text:
                    headings.append({
                        'level': i,
                        'text': heading_text
                    })
        
        # 提取外链
        external_links = []
        parsed_url = urlparse(url)
        base_domain = parsed_url.netloc
        
        for a in soup.find_all('a', href=True):
            href = a['href']
            link_text = a.get_text(strip=True)
            
            # 解析完整 URL
            full_url = urljoin(url, href)
            parsed_href = urlparse(full_url)
            
            # 判断是否为外链
            if parsed_href.netloc and parsed_href.netloc != base_domain:
                external_links.append({
                    'url': full_url,
                    'text': link_text,
                    'domain': parsed_href.netloc
                })
        
        # 提取图片信息
        images = []
        for img in soup.find_all('img', src=True):
            img_url = urljoin(url, img['src'])
            alt_text = img.get('alt', '')
            images.append({
                'url': img_url,
                'alt': alt_text
            })
        
        # 统计信息
        word_count = len(content_text.split())
        paragraph_count = len(content_lines)
        
        # 构建结果
        result = {
            'url': url,
            'domain': base_domain,
            'title': title,
            'meta_description': meta_desc,
            'content': content_text,
            'word_count': word_count,
            'paragraph_count': paragraph_count,
            'headings': headings,
            'heading_count': len(headings),
            'external_links': external_links,
            'external_link_count': len(external_links),
            'images': images,
            'image_count': len(images),
            'status_code': response.status_code,
            'content_type': response.headers.get('Content-Type', ''),
            'fetch_success': True,
            'error_message': ''
        }
        
        return result
        
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        return {
            'url': url,
            'fetch_success': False,
            'error_message': f'HTTP 请求失败: {str(e)}'
        }
    except Exception as e:
        return {
            'url': url,
            'fetch_success': False,
            'error_message': f'解析失败: {str(e)}'
        }


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='抓取网页内容并提取结构化信息')
    parser.add_argument('--url', required=True, help='目标网页 URL')
    parser.add_argument('--timeout', type=int, default=30, help='请求超时时间（秒）')
    parser.add_argument('--output', choices=['json', 'text'], default='json', help='输出格式')
    
    args = parser.parse_args()
    
    # 执行抓取
    result = fetch_webpage(args.url, args.timeout)
    
    # 输出结果
    if args.output == 'json':
        print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
    else:
        if result['fetch_success']:
            print(f"标题: {result['title']}")
            print(f"域名: {result['domain']}")
            print(f"字数: {result['word_count']}")
            print(f"段落数: {result['paragraph_count']}")
            print(f"标题层级数: {result['heading_count']}")
            print(f"外链数: {result['external_link_count']}")
            print(f"图片数: {result['image_count']}")
            print(f"\n正文内容:\n{result['content'][:500]}...")
        else:
            print(f"抓取失败: {result['error_message']}")


if __name__ == '__main__':
    main()


path: references/authority_criteria.md
content: # 权威性评估标准

## 目录
- [权威性评估模型](#权威性评估模型)
- [域名权威性标准](#域名权威性标准)
- [内容结构质量标准](#内容结构质量标准)
- [引用可信度标准](#引用可信度标准)
- [权威性提升策略](#权威性提升策略)
- [引用率测试方法](#引用率测试方法)
- [评估工具使用指南](#评估工具使用指南)

---

## 权威性评估模型

### 三维权威性评估框架

权威性评估从三个维度进行：

```
         域名权威性 (35%)
              ↑
              |
              |
引用可信度 ←----+----→ 内容结构质量
   (30%)        |          (35%)
              |
              ↓
         综合权威性评分
```

### 权威性等级划分

| 等级 | 分数范围 | 描述 | 引用潜力 |
|------|---------|------|---------|
| **高** | 70-100 | 权威性强，极易被引用 | 极高 |
| **中** | 40-69 | 权威性中等，有被引用机会 | 中等 |
| **低** | 0-39 | 权威性不足，难以被引用 | 低 |

---

## 域名权威性标准

### 域名类型评分

#### 高权威性域名（25-35 分）
- **政府机构**：.gov、.gov.cn 等
- **教育机构**：.edu、.ac.cn 等
- **知名媒体**：BBC、CNN、新华社、人民日报等
- **行业权威**：行业协会官网、知名研究机构

#### 中等权威性域名（15-24 分）
- **知名企业官网**：Apple、Google、腾讯、阿里等
- **专业平台**：Medium、知乎、CSDN 等
- **行业垂直网站**：垂直领域的专业网站
- **知名博客**：有一定影响力的个人/团队博客

#### 低权威性域名（0-14 分）
- **新建网站**：域名年龄 < 6 个月
- **个人博客**：知名度低的个人网站
- **内容农场**：低质量内容聚合网站
- **广告导向网站**：广告比例过高的网站

### 域名权威性评估表

| 指标 | 高分(8-10) | 中分(5-7) | 低分(1-4) |
|------|-----------|----------|----------|
| **域名类型** | 政府/教育/知名媒体 | 企业官网/专业平台 | 个人网站/新建站点 |
| **域名年龄** | > 5 年 | 1-5 年 | < 1 年 |
| **品牌知名度** | 广泛知名 | 行业内知名 | 知名度低 |
| **内容质量历史** | 长期高质量 | 质量稳定 | 质量参差不齐 |

---

## 内容结构质量标准

### 内容结构评分维度

#### 1. 标题层级清晰度（满分 10 分）

**评分标准**：
- 9-10 分：标题层级清晰（H1→H2→H3），逻辑连贯
- 6-8 分：标题层级基本清晰，略有跳跃
- 1-5 分：标题混乱或缺少层级

**最佳实践**：
```
H1: 主标题（唯一）
  └─ H2: 一级章节
       └─ H3: 二级章节
            └─ H4: 细节补充
```

#### 2. 段落密度合理性（满分 10 分）

**评分标准**：
- 9-10 分：段落长度适中（100-150 字/段），易于阅读
- 6-8 分：部分段落过长或过短
- 1-5 分：段落混乱，难以理解

**最佳实践**：
- 控制段落长度：100-150 字最佳
- 一段一个核心观点
- 避免大段文字堆砌

#### 3. 数据密度（满分 10 分）

**评分标准**：
- 9-10 分：丰富的数据支撑（> 10 处数据/统计）
- 6-8 分：适度的数据支撑（5-10 处）
- 1-5 分：数据支撑不足（< 5 处）

**数据类型**：
- 统计数字："85% 用户表示..."
- 百分比："性能提升 30%"
- 具体数值："续航时间 12 小时"
- 排名："市场占有率第一"

#### 4. 结构化元素使用（满分 10 分）

**评分标准**：
- 9-10 分：使用多种结构化元素（表格、列表、图表等）
- 6-8 分：使用部分结构化元素
- 1-5 分：缺少结构化元素，纯文本

**结构化元素类型**：
- ✅ 对比表格
- ✅ 有序/无序列表
- ✅ 数据图表
- ✅ 引用框
- ✅ 代码块
- ✅ 关键结论加粗

#### 5. 关键结论突出度（满分 10 分）

**评分标准**：
- 9-10 分：关键结论明确且突出（加粗、独立成段）
- 6-8 分：有关键结论但不够突出
- 1-5 分：缺少明确结论

**最佳实践**：
```
**核心结论：** [一句话总结]

**推荐指数：** ⭐⭐⭐⭐⭐

**适合人群：** [具体描述]
```

### 内容结构质量总分计算

```
总分 = 标题层级(20%) + 段落密度(20%) + 数据密度(20%) 
       + 结构化元素(20%) + 关键结论(20%)
```

---

## 引用可信度标准

### 引用可信度评分维度

#### 1. 外部引用质量（满分 10 分）

**评分标准**：
- 9-10 分：引用多个权威来源（政府、研究机构、知名媒体）
- 6-8 分：引用部分权威来源
- 1-5 分：引用来源质量低或无引用

**权威引用类型**：
- 政府机构报告
- 学术研究论文
- 权威媒体调查
- 行业协会数据
- 知名咨询公司报告

#### 2. 数据来源标注（满分 10 分）

**评分标准**：
- 9-10 分：所有数据均有明确来源标注
- 6-8 分：部分数据有来源标注
- 1-5 分：数据来源标注缺失或不明确

**最佳实践**：
```
根据 IDC 2025 年报告，全球智能手机出货量达到 13 亿台

来源：IDC Quarterly Mobile Phone Tracker, 2025 Q1
```

#### 3. 作者/机构资质（满分 10 分）

**评分标准**：
- 9-10 分：作者/机构具有专业资质和权威性
- 6-8 分：作者/机构有一定专业性
- 1-5 分：作者/机构资质不明确

**资质证明类型**：
- 专业认证
- 行业经验
- 学术背景
- 成功案例

#### 4. 内容更新时效性（满分 10 分）

**评分标准**：
- 9-10 分：内容近期更新（< 6 个月）且标注更新日期
- 6-8 分：内容较新（6-12 个月）
- 1-5 分：内容过时（> 12 个月）或无更新日期

**最佳实践**：
- 在文章顶部或底部标注更新日期
- 定期更新内容和数据
- 标注"最后更新时间"

### 引用可信度总分计算

```
总分 = 外部引用质量(25%) + 数据来源标注(25%) 
       + 作者资质(25%) + 内容时效性(25%)
```

---

## 权威性提升策略

### 策略 1：域名权威性提升

**短期策略**：
- 选择高权重平台发布内容（Medium、知乎、行业垂直站）
- 与权威网站合作发布
- 获取高质量外链

**长期策略**：
- 持续产出高质量内容
- 建立品牌影响力
- 积累用户信任

### 策略 2：内容结构优化

**快速提升方法**：
1. 优化标题层级：确保 H1→H2→H3 逻辑清晰
2. 添加数据支撑：补充统计数据和具体数字
3. 使用结构化元素：添加对比表格、列表、图表
4. 突出关键结论：加粗核心结论，独立成段

**内容优化 Checklist**：
- [ ] 标题层级清晰，至少包含 H2 和 H3
- [ ] 段落长度控制在 100-150 字
- [ ] 包含 10+ 处数据/统计
- [ ] 使用至少 2 种结构化元素
- [ ] 关键结论加粗并独立成段

### 策略 3：引用可信度增强

**核心方法**：
1. 引用权威来源：每篇内容至少引用 3 个权威来源
2. 标注数据来源：所有数据标注出处和日期
3. 展示作者资质：在内容中说明作者专业背景
4. 保持内容更新：定期更新数据和结论

**引用规范**：
```
✅ 好的引用：
"根据 Gartner 2025 年报告，全球 AI 市场规模达到 5000 亿美元"
来源：Gartner AI Market Report, 2025

❌ 不好的引用：
"有报告显示 AI 市场很大"（无具体数据、无来源）
```

---

## 评估工具使用指南

### 使用 analyze_content.py 进行评估

本 Skill 提供的内容分析脚本会自动评估内容结构质量：

```bash
python scripts/analyze_content.py --content "你的内容文本"
```

**输出包含**：
- 基础统计（字数、段落数、标题数）
- 内容特征（数据密度、列表数、表格数）
- 权威性评分（0-65 分）
- 权威性特征清单
- 混淆结构问题
- 优化建议

### 评分解读

| 脚本评分 | 权威性等级 | 建议 |
|---------|-----------|------|
| 45-65 | 高 | 继续保持，关注细节优化 |
| 25-44 | 中 | 需要优化，参照建议改进 |
| 0-24 | 低 | 需要大幅改进，参考权威性提升策略 |

### 手动评估流程

对于域名权威性等脚本无法评估的维度：

1. **域名权威性评估**
   - 检查域名类型（.gov/.edu/企业官网/个人网站）
   - 查看域名年龄（使用 whois 工具）
   - 评估品牌知名度

2. **引用可信度评估**
   - 检查外部链接质量
   - 验证数据来源标注
   - 查看作者资质说明
   - 确认内容更新时间

3. **综合评分**
   ```
   总分 = 域名权威性(35%) + 内容结构(35%) + 引用可信度(30%)
   ```

---

## 权威性评估案例

### 案例 1：高权威性内容示例

**文章标题**：《2025 年智能手机市场分析报告》

**权威性特征**：
- ✅ 发布在知名咨询公司官网
- ✅ 包含 20+ 处统计数据
- ✅ 引用 IDC、Gartner 等权威来源
- ✅ 标题层级清晰（H1→H2→H3→H4）
- ✅ 使用对比表格展示数据
- ✅ 作者为行业分析师，有资质认证
- ✅ 标注更新时间：2025 年 3 月

**评分**：
- 域名权威性：30/35（知名咨询公司官网）
- 内容结构：32/35（数据丰富、结构清晰）
- 引用可信度：28/30（权威引用、来源明确）
- **总分：90/100（高权威性）**

### 案例 2：中等权威性内容示例

**文章标题**：《如何选择适合自己的咖啡机》

**权威性特征**：
- ✅ 发布在知乎专栏
- ✅ 包含 5 处统计数据
- ⚠️ 引用来源较少，部分数据无来源
- ✅ 标题层级清晰
- ✅ 使用列表和对比表格
- ⚠️ 作者为咖啡爱好者，无专业资质
- ⚠️ 更新时间：2024 年 10 月（6 个月前）

**评分**：
- 域名权威性：18/35（知乎专栏，中等权威）
- 内容结构：28/35（结构较好，数据一般）
- 引用可信度：18/30（引用不足，时效性一般）
- **总分：64/100（中等权威性）**

**优化建议**：
- 增加更多数据支撑和权威引用
- 标注数据来源
- 更新内容并标注更新日期
- 补充作者专业背景

---

## 引用率测试方法

### 测试目标

量化验证内容在生成式搜索引擎中的引用表现，评估 GEO 优化效果。

### 核心指标

**引用率（Citation Rate）**
```
引用率 = (被引用的验证次数 / 总验证次数) × 100%
```

**示例计算**：
- 总验证次数：向 ChatGPT 提问 10 次
- 被引用次数：出现 7 次
- 引用率 = (7 / 10) × 100% = 70%

### 测试步骤

#### 步骤 1：准备测试信息

**必填项**：
- 内容标题：[文章标题]
- 发布时间：[发布日期]
- 发布平台：[平台名称]
- 核心关键词：[关键词列表，如"家用咖啡机推荐"]
- 目标大模型：[ChatGPT、Gemini、Claude、文心一等]

**内容识别特征**（用于快速识别是否被引用）：
- 品牌/产品名称：[如"智能咖啡机 Pro"]
- 独特表述：[如"清洁便捷性提升 30%"]
- 数据点：[如"85% 用户表示满意"]

#### 步骤 2：设置验证时间节点

| 时间节点 | 验证目的 | 预期目标 |
|---------|---------|---------|
| 发布后 24 小时 | 首次检测 | 引用率 ≥ 0%（首次出现） |
| 发布后 3 天 | 中期验证 | 引用率 ≥ 30% |
| 发布后 7 天 | 效果评估 | 引用率 ≥ 50% |
| 发布后 14 天 | 稳定性测试 | 引用率 ≥ 60% |

#### 步骤 3：执行验证测试

**单次验证流程**：

1. **向目标大模型提问**
   ```
   提问示例：
   "推荐几款家用全自动咖啡机"
   "如何选择智能咖啡机"
   "智能咖啡机 Pro 值得买吗"
   ```

2. **记录回答内容**
   - 截图或复制完整回答
   - 记录提问时间
   - 记录回答模型名称

3. **检测引用情况**
   - ✅ **引用判定标准**：
     - 出现品牌/产品名称
     - 出现内容的独特表述
     - 出现内容中的关键数据
     - 直接引用内容片段
   - ❌ **非引用情况**：
     - 仅有通用描述
     - 未出现识别特征
     - 回答与其他来源完全一致

4. **记录引用详情**
   - 引用位置：开头 / 中间 / 结尾
   - 引用类型：直接引用 / 间接引用
   - 引用准确度：完全准确 / 部分准确 / 有偏差

#### 步骤 4：计算引用率

**统计表**：

| 验证时间 | 大模型 | 提问次数 | 引用次数 | 引用率 |
|---------|--------|---------|---------|--------|
| Day 1 | ChatGPT | 3 | 0 | 0% |
| Day 1 | Gemini | 3 | 1 | 33% |
| Day 3 | ChatGPT | 3 | 1 | 33% |
| Day 3 | Gemini | 3 | 2 | 67% |
| Day 7 | ChatGPT | 3 | 2 | 67% |
| Day 7 | Gemini | 3 | 3 | 100% |
| **总计** | - | **18** | **9** | **50%** |

**结果解读**：
- 整体引用率：50%（9/18）
- 首次引用时间：Day 1（Gemini）
- 引用稳定性：Day 7 引用率提升到 100%，说明已被模型学习并稳定引用
- 模型差异：Gemini 引用率更高（67% vs 50%）

#### 步骤 5：成功因子分析

**高引用内容的特征分析**：

| 特征 | 被引用内容 | 未被引用内容 | 差异 |
|------|-----------|-------------|------|
| 数据密度 | 8 处数据 | 3 处数据 | +167% |
| 结构化元素 | 表格 + 列表 | 纯文本 | +100% |
| 标题层级 | H1-H2-H3 | 仅 H1 | +2 层 |
| 外链数量 | 5 个 | 1 个 | +400% |

**结论**：
- 数据密度 > 5 处：被引用概率提升 2 倍
- 使用对比表格：被引用概率提升 1.5 倍
- 标题层级清晰：被引用概率提升 1.3 倍

### 引用率分级标准

| 引用率 | 等级 | 描述 | 建议 |
|--------|------|------|------|
| ≥ 70% | 优秀 | 内容被大模型稳定引用，GEO 优化效果显著 | 保持现有策略，可复制到其他内容 |
| 50%-69% | 良好 | 内容被引用，但仍有优化空间 | 增加数据支撑和结构化元素 |
| 30%-49% | 一般 | 偶尔被引用，竞争力不足 | 全面优化内容结构权威性 |
| < 30% | 较差 | 难以被引用，需要大幅改进 | 重新设计内容，参考高权威源 |

### 常见问题

**Q1：为什么发布 7 天引用率仍 < 30%？**

可能原因：
1. 发布平台权重低，未被大模型收录
2. 内容缺乏数据支撑和结构化元素
3. 关键词与用户查询意图不匹配
4. 内容质量低于已存在的权威源

解决方案：
- 更换高权重平台重新发布
- 增加统计数据和对比表格
- 调整关键词策略
- 参考权威源优化内容结构

**Q2：引用率如何提升？**

核心策略：
1. **增加数据密度**：每 100 字至少包含 1 处数据
2. **使用结构化元素**：至少包含 2 种（列表、表格、加粗）
3. **优化标题层级**：确保 H1-H2-H3 逻辑清晰
4. **添加权威引用**：每篇内容至少引用 3 个权威来源
5. **突出关键结论**：加粗核心数据和结论

**Q3：如何快速判断引用效果？**

快速检测方法：
1. 向 ChatGPT 和 Gemini 各提问 3 次
2. 统计 6 次提问中被引用的次数
3. 引用次数 ≥ 4 次（67%）= 效果良好
4. 引用次数 ≤ 2 次（33%）= 需要优化

### 自动化测试脚本（可选）

如环境支持 Python，可使用以下脚本自动测试：

```python
# pseudo-code 伪代码
def test_citation_rate(content_info, test_models):
    results = []
    for model in test_models:
        for i in range(3):  # 每个模型测试 3 次
            answer = ask_model(model, content_info['keyword'])
            is_cited = check_citation(answer, content_info)
            results.append({
                'model': model,
                'attempt': i,
                'is_cited': is_cited
            })
    return calculate_rate(results)
```

**注意**：此脚本仅为示例，实际使用需根据具体 API 调整。

---

## 总结

权威性评估是 GEO 的核心环节，通过三个维度的系统评估：

1. **域名权威性**：选择高权重发布平台
2. **内容结构质量**：优化内容组织和数据密度
3. **引用可信度**：增强引用质量和时效性

4. **引用率测试**：量化验证优化效果，持续迭代改进

定期使用评估工具检测内容权威性，根据评估结果持续优化，才能提升被 AI 引用的概率。


path: references/quick_guide.md
content: # 快速 GEO 检测指南

## 目录
- [快速检测概述](#快速检测概述)
- [检测流程（5 步）](#检测流程-5-步)
- [引用潜力判断标准](#引用潜力判断标准)
- [常见问题诊断](#常见问题诊断)
- [优化建议优先级](#优化建议优先级)

---

## 快速检测概述

### 适用场景

**适用快速检测的情况**：
- ✅ 仅有 3-5 分钟时间
- ✅ 仅需判断内容能否被大模型引用
- ✅ 快速评估内容质量
- ✅ 决定是否需要深度优化
- ✅ 批量评估多篇内容

**不适用快速检测的情况**：
- ❌ 需要从零开始创建内容
- ❌ 需要完整的 GEO 优化方案
- ❌ 需要详细的发布策略
- ❌ 需要系统化的关键词拓展

### 快速检测的优势

**vs 完整 7 阶段流程**：

| 维度 | 快速检测 | 完整流程 |
|------|---------|---------|
| 耗时 | 3-5 分钟 | 30-60 分钟 |
| 深度 | 基础评估 | 深度分析 |
| 输出 | 引用潜力判断 | 完整优化方案 |
| 适用场景 | 快速判断 | 系统化优化 |

---

## 检测流程（5 步）

### 步骤 1：内容输入（1 分钟）

**提供方式选择**：

**方式 A：直接粘贴内容**（推荐）
```
用户：帮我看一下这篇文章能否被 ChatGPT 引用

[用户直接粘贴文章内容文本]
```

**方式 B：提供网页链接**
```
用户：帮我看一下 https://example.com/article 这篇文章能否被引用
```

**方式 C：提供关键信息**
```
用户：我写了一篇关于咖啡机的评测文章，
包含 5 处数据、2 个对比表格，发布在知乎，
能否被 ChatGPT 引用？
```

### 步骤 2：内容结构分析（1 分钟）

智能体自动分析以下维度：

**基础统计**：
- 字数：[字数]
- 段落数：[段落数]
- 标题层级：H1/H2/H3 数量

**数据密度检测**：
- 数字出现次数：[X 次]
- 百分比出现次数：[X 次]
- 日期/年份出现次数：[X 次]

**结构化元素检测**：
- ✅ 列表（有序/无序）
- ✅ 对比表格
- ✅ 加粗文本
- ✅ 外链引用

**标题层级清晰度**：
- ✅ 有 H1 主标题
- ✅ 有 H2 一级章节
- ✅ 有 H3 二级章节
- ✅ 层级逻辑连贯

### 步骤 3：权威性评估（1 分钟）

智能体评估三个维度：

**域名权威性**：
- 高权威性：.gov、.edu、知名媒体（如知乎、Medium）
- 中等权威性：企业官网、行业垂直网站
- 低权威性：个人博客、新建网站

**内容结构质量**：
- 高质量：数据密度 > 5 处、结构化元素 > 2 种
- 中等质量：数据密度 3-5 处、结构化元素 1-2 种
- 低质量：数据密度 < 3 处、无结构化元素

**引用可信度**：
- 高可信度：多个权威引用、数据来源明确
- 中等可信度：部分引用、部分数据有来源
- 低可信度：无引用、数据无来源

**综合评分**：
```
权威性评分 = 域名权威性(35%) + 内容结构(35%) + 引用可信度(30%)
```

### 步骤 4：引用潜力判断（1 分钟）

**快速判断标准**：

| 引用潜力 | 权威性评分 | 数据密度 | 结构化元素 | 典型特征 |
|---------|-----------|---------|-----------|---------|
| **高** | ≥ 70 分 | ≥ 5 处 | ≥ 2 种 | 有数据、有表格、标题清晰 |
| **中** | 40-69 分 | 3-5 处 | 1-2 种 | 有部分数据、结构一般 |
| **低** | < 40 分 | < 3 处 | 0-1 种 | 缺少数据、结构混乱 |

**判断示例**：

**示例 1：高引用潜力**
```
权威性评分：75/100
数据密度：8 处
结构化元素：3 种（列表、表格、加粗）
结论：✅ 引用潜力高，无需大幅优化
```

**示例 2：中引用潜力**
```
权威性评分：55/100
数据密度：4 处
结构化元素：1 种（列表）
结论：⚠️ 引用潜力中等，建议增加数据和表格
```

**示例 3：低引用潜力**
```
权威性评分：30/100
数据密度：1 处
结构化元素：0 种
结论：❌ 引用潜力低，需要全面优化
```

### 步骤 5：优化建议输出（1 分钟）

**按优先级排序的建议**：

**P0 优先级（立即优化）**：
- 增加数据支撑：当前 X 处 → 建议 ≥ 5 处
- 优化标题层级：当前模糊 → 建议使用 H1-H2-H3
- 添加结构化元素：建议增加对比表格

**P1 优先级（近期优化）**：
- 增加外部引用：当前 0 个 → 建议 ≥ 3 个
- 标注数据来源：建议为所有数据添加出处
- 突出关键结论：建议加粗核心数据和结论

**P2 优先级（可选优化）**：
- 更新内容时效性：标注最后更新时间
- 增加作者资质说明
- 优化段落长度：控制在 100-150 字

---

## 引用潜力判断标准

### 核心判断依据

**一票否决项（任一不符合 → 引用潜力低）**：
- ❌ 无明确标题或标题模糊
- ❌ 无数据支撑（数字/百分比）
- ❌ 段落过长（> 200 字）
- ❌ 内容缺少结论

**加分项（符合越多 → 引用潜力越高）**：
- ✅ 数据密度 ≥ 5 处（+20 分）
- ✅ 使用对比表格（+15 分）
- ✅ 标题层级清晰（+10 分）
- ✅ 外链数量 ≥ 3 个（+15 分）
- ✅ 关键结论加粗（+10 分）
- ✅ 发布在高权重平台（+20 分）

### 快速打分表

| 检查项 | 符合 | 分值 | 你的得分 |
|--------|------|------|---------|
| 有明确标题 | ☐/☑ | 10 | |
| 数据密度 ≥ 5 处 | ☐/☑ | 20 | |
| 使用对比表格 | ☐/☑ | 15 | |
| 标题层级清晰 | ☐/☑ | 10 | |
| 外链 ≥ 3 个 | ☐/☑ | 15 | |
| 关键结论加粗 | ☐/☑ | 10 | |
| 高权重平台 | ☐/☑ | 20 | |
| **总分** | | **100** | |

**引用潜力判断**：
- 总分 ≥ 70：✅ 引用潜力高
- 总分 40-69：⚠️ 引用潜力中等
- 总分 < 40：❌ 引用潜力低

---

## 常见问题诊断

### 问题 1：内容发布很久了，但从未被引用

**可能原因**：
1. 数据密度不足（< 3 处）
2. 缺少结构化元素（无表格、无列表）
3. 标题模糊或不明确
4. 发布平台权重低
5. 内容缺少明确结论

**诊断方法**：
- 使用快速检测流程评估
- 查看权威性评分
- 对比高引用内容特征

**解决方案**：
- 增加统计数据和百分比
- 添加对比表格
- 优化标题为具体、数据化表述
- 在关键位置加粗结论
- 考虑更换高权重平台重新发布

### 问题 2：内容有数据，但引用率仍然很低

**可能原因**：
1. 数据无来源标注
2. 数据过于陈旧（超过 1 年）
3. 数据与结论关联不明确
4. 缺少外部引用支持

**诊断方法**：
- 检查数据来源标注
- 检查数据时效性
- 检查数据与结论的逻辑关联

**解决方案**：
- 为所有数据标注来源和日期
- 更新为最新数据
- 在数据后立即给出结论
- 引用权威研究报告支持数据

### 问题 3：标题很清晰，但 AI 不引用

**可能原因**：
1. 标题虽然清晰，但内容质量不足
2. 内容与用户查询意图不匹配
3. 内容长度不足（< 300 字）
4. 缺少独特的观点或结论

**诊断方法**：
- 检查内容质量（数据、结构、引用）
- 检查关键词与查询意图的匹配度
- 检查内容长度和完整性

**解决方案**：
- 增加内容深度和数据支撑
- 优化关键词策略
- 扩充内容至 500-1000 字
- 提供独特的观点和结论

---

## 优化建议优先级

### P0 优先级（立即优化，影响最大）

**1. 增加数据支撑**
- **目标**：数据密度 ≥ 5 处
- **方法**：添加具体数字、百分比、统计数据
- **示例**："85% 用户表示满意" 而非 "大部分用户满意"

**2. 使用对比表格**
- **目标**：至少 1 个对比表格
- **方法**：将对比内容表格化
- **示例**：产品对比、优劣势对比

**3. 优化标题层级**
- **目标**：H1-H2-H3 逻辑清晰
- **方法**：使用清晰的标题层级
- **示例**：避免"章节一"、"介绍"等模糊标题

### P1 优先级（近期优化，效果显著）

**4. 增加外部引用**
- **目标**：外链 ≥ 3 个
- **方法**：引用权威来源
- **示例**：研究报告、官方数据、行业白皮书

**5. 标注数据来源**
- **目标**：所有数据都有来源
- **方法**：在数据后标注出处
- **示例**："根据 IDC 2025 年报告"

**6. 突出关键结论**
- **目标**：关键结论加粗
- **方法**：使用加粗格式突出
- **示例**：`**结论：** 智能咖啡机 Pro 在清洁便捷性方面领先`

### P2 优先级（可选优化，锦上添花）

**7. 更新内容时效性**
- **目标**：标注更新时间
- **方法**：在文章顶部/底部标注
- **示例**："最后更新：2025 年 4 月"

**8. 增加作者资质说明**
- **目标**：说明作者专业背景
- **方法**：添加作者简介
- **示例**："作者为咖啡行业从业 10 年的资深咖啡师"

**9. 优化段落长度**
- **目标**：段落控制在 100-150 字
- **方法**：拆分过长段落
- **示例**：将 300 字的段落拆分为 2-3 个短段落

---

## 实际应用示例

### 示例 1：快速检测一篇产品评测文章

**用户输入**：
```
帮我看一下这篇咖啡机评测文章能否被 ChatGPT 引用

[文章内容：约 800 字，包含 3 处数据，1 个列表，发布在个人博客]
```

**智能体分析**（30 秒）：
1. **数据密度**：3 处（偏低）
2. **结构化元素**：1 种列表（不足）
3. **标题层级**：仅有 H1（缺少层级）
4. **域名权威性**：个人博客（低权威）

**权威性评分**：45/100（中等）

**引用潜力**：⚠️ 中等

**优化建议**（P0 优先级）：
- 增加 2 处以上数据（目标 ≥ 5 处）
- 将列表改为对比表格
- 添加 H2 和 H3 标题
- 考虑在知乎等高权重平台重新发布

---

### 示例 2：批量评估 3 篇内容

**用户输入**：
```
帮我快速评估这 3 篇文章的引用潜力：
1. [文章 A 内容]
2. [文章 B 内容]
3. [文章 C 内容]
```

**智能体分析**（2 分钟）：

| 文章 | 数据密度 | 结构化元素 | 权威性评分 | 引用潜力 |
|------|---------|-----------|-----------|---------|
| A | 2 处 | 0 种 | 35/100 | ❌ 低 |
| B | 6 处 | 2 种 | 72/100 | ✅ 高 |
| C | 4 处 | 1 种 | 55/100 | ⚠️ 中 |

**建议**：
- 文章 A：需要全面优化，参考文章 B 的特征
- 文章 B：保持现有策略，可直接发布
- 文章 C：小幅优化，增加 1 处数据和 1 个表格

---

## 总结

快速 GEO 检测适用于仅需判断内容引用潜力的场景，通过 5 步快速评估：

1. **内容输入**：粘贴内容或提供链接
2. **结构分析**：数据密度、结构化元素、标题层级
3. **权威性评估**：域名、内容结构、引用可信度
4. **引用潜力判断**：高/中/低
5. **优化建议**：按优先级输出

**核心原则**：
- 数据密度 ≥ 5 处是基础
- 对比表格和标题层级是加分项
- 高权重平台是优势
- 外链和数据来源标注提升可信度

快速检测可帮助快速识别需要优化的内容，决定是否投入时间进行深度优化。


path: references/content_template.md
content: # 内容模板库

## 目录
- [模板使用指南](#模板使用指南)
- [产品评测模板](#产品评测模板)
- [选购指南模板](#选购指南模板)
- [对比分析模板](#对比分析模板)
- [教程指南模板](#教程指南模板)
- [FAQ 模板](#faq-模板)
- [深度分析模板](#深度分析模板)

---

## 模板使用指南

### 模板选择原则

根据内容目标选择合适模板：

| 内容目标 | 推荐模板 | 适用场景 |
|---------|---------|---------|
| 展示产品优势 | 产品评测模板 | 新产品发布、产品介绍 |
| 帮助用户决策 | 选购指南模板 | 用户选购阶段、教育市场 |
| 对比竞品 | 对比分析模板 | 竞品对比、差异化展示 |
| 解决用户问题 | 教程指南模板 | 使用指导、问题解决 |
| 回答常见问题 | FAQ 模板 | 用户疑问解答 |
| 建立专业形象 | 深度分析模板 | 行业分析、趋势解读 |

### 模板使用步骤

1. **确定内容目标**：明确内容要达成的目标
2. **选择合适模板**：根据目标选择模板
3. **填充核心内容**：按照模板结构填充内容
4. **添加数据支撑**：补充统计数据和权威引用
5. **优化结构细节**：检查标题层级、段落长度等

---

## 产品评测模板

### 模板结构

```markdown
# [产品名称] 深度评测：[年份] 年最值得购买的 [产品类别]

## 核心结论（摘要）

**总体评分：** ⭐⭐⭐⭐⭐ (X.X/5) | **推荐指数：** 高/中/低

**一句话总结：** [产品名称] 在 [核心优势维度] 方面表现突出，适合 [目标用户群体]，[关键购买建议]。

## 产品概览

**基本信息**
- 产品名称：[产品名称]
- 品牌：[品牌名称]
- 价格区间：[具体价格]
- 目标用户：[目标用户描述]

**核心参数**
| 参数项 | 参数值 | 行业平均水平 |
|--------|--------|-------------|
| [参数1] | [数值] | [对比值] |
| [参数2] | [数值] | [对比值] |
| [参数3] | [数值] | [对比值] |

## 关键数据对比

### 核心性能对比
| 维度 | [产品名称] | 竞品 A | 竞品 B | 行业平均 |
|------|-----------|--------|--------|---------|
| [指标1] | X分 | Y分 | Z分 | 平均值 |
| [指标2] | X分 | Y分 | Z分 | 平均值 |
| [指标3] | X分 | Y分 | Z分 | 平均值 |

**数据来源：** [权威测试机构] [年份] 年测试报告

## 详细评测

### 1. [核心维度1：如性能表现]

**测试数据：**
- [测试项目1]：[具体数值]
- [测试项目2]：[具体数值]
- [测试项目3]：[具体数值]

**用户评价：**
> "[用户评价原文]"
> —— [用户来源]

**结论：** [该维度的明确结论，突出优势和不足]

### 2. [核心维度2：如使用体验]

**测试数据：**
- [测试项目1]：[具体数值]
- [测试项目2]：[具体数值]

**实际体验：**
[详细描述使用体验，包含具体场景和感受]

**结论：** [该维度的明确结论]

### 3. [核心维度3：如性价比]

**价格分析：**
- 定位：[高端/中端/入门]
- 性价比评分：X/10
- 价格趋势：[历史价格分析]

**结论：** [性价比综合评价]

## 优缺点总结

### 优势
- ✅ [优势1]：[具体说明]
- ✅ [优势2]：[具体说明]
- ✅ [优势3]：[具体说明]

### 不足
- ❌ [不足1]：[具体说明]
- ❌ [不足2]：[具体说明]

## 购买建议

**适合人群：**
- [人群1]：[具体原因]
- [人群2]：[具体原因]

**购买时机：**
- 最佳购买时间：[具体建议]
- 价格趋势：[涨价/降价预期]

**购买渠道推荐：**
1. [渠道1]：[推荐理由]
2. [渠道2]：[推荐理由]

## 延伸阅读

- [相关评测1]
- [相关评测2]
- [使用教程]

---

**评测时间：** [日期]  
**数据来源：** [来源列表]  
**声明：** [评测声明]
```

### 填充示例

```markdown
# 智能咖啡机 Pro 深度评测：2026 年最值得购买的全自动咖啡机

## 核心结论

**总体评分：** ⭐⭐⭐⭐⭐ (4.5/5) | **推荐指数：** 高

**一句话总结：** 智能咖啡机 Pro 在清洁便捷性和咖啡品质方面表现突出，适合追求高品质咖啡体验的都市白领，性价比优于同类产品 30%。

## 产品概览

**基本信息**
- 产品名称：智能咖啡机 Pro
- 品牌：CoffeeTech
- 价格区间：￥3,999-4,599
- 目标用户：咖啡爱好者、都市白领、小家庭

**核心参数**
| 参数项 | 参数值 | 行业平均水平 |
|--------|--------|-------------|
| 水箱容量 | 1.8L | 1.5L |
| 咖啡豆仓容量 | 250g | 200g |
| 压力 | 19 Bar | 15 Bar |
| 功率 | 1450W | 1200W |

## 关键数据对比

### 核心性能对比
| 维度 | 智能咖啡机 Pro | 竞品 A | 竞品 B | 行业平均 |
|------|---------------|--------|--------|---------|
| 咖啡品质评分 | 92分 | 88分 | 85分 | 86分 |
| 清洁便捷性 | 95分 | 78分 | 82分 | 80分 |
| 操作简便性 | 90分 | 85分 | 88分 | 85分 |

**数据来源：** 消费者报告 2026 年咖啡机评测

[... 后续内容按模板填充 ...]
```

---

## 选购指南模板

### 模板结构

```markdown
# 如何选择 [产品类别]？[年份] 年选购指南

## 快速答案

**一句话建议：** [最核心的选购建议]

**三个关键指标：**
1. [指标1]：[为什么重要]
2. [指标2]：[为什么重要]
3. [指标3]：[为什么重要]

## 选购前必问的三个问题

### 问题1：[你的需求是什么？]

**需求分类：**
- [需求类型1]：[特征描述] → 推荐选购 [产品类型]
- [需求类型2]：[特征描述] → 推荐选购 [产品类型]

**示例：**
> 如果你是 [用户场景]，那么应该选择 [产品类型]，因为 [原因]。

### 问题2：[你的预算是多少？]

**预算区间建议：**
| 预算区间 | 产品定位 | 推荐型号 | 关键特点 |
|---------|---------|---------|---------|
| [区间1] | 入门级 | [型号] | [特点] |
| [区间2] | 中端 | [型号] | [特点] |
| [区间3] | 高端 | [型号] | [特点] |

### 问题3：[你关注的核心功能是什么？]

**功能优先级排序：**
1. **[功能1]**（权重 40%）：[重要性说明]
2. **[功能2]**（权重 30%）：[重要性说明]
3. **[功能3]**（权重 20%）：[重要性说明]
4. **[功能4]**（权重 10%）：[重要性说明]

## 核心选购标准

### 标准1：[核心参数/指标]

**如何判断：**
- 优秀：[具体标准]
- 合格：[具体标准]
- 不推荐：[具体标准]

**避坑指南：**
- ❌ 常见误区：[误区说明]
- ✅ 正确做法：[正确做法]

### 标准2：[品牌/质量]

**品牌梯队：**
- **一线品牌**：[品牌列表] —— 品质有保障，价格较高
- **二线品牌**：[品牌列表] —— 性价比高，品质稳定
- **新兴品牌**：[品牌列表] —— 价格优势，需关注口碑

### 标准3：[售后服务]

**关键指标：**
- 保修期：[行业标准]
- 售后网点：[覆盖情况]
- 客服响应：[响应时间要求]

## 不同场景推荐

### 场景1：[家用/个人使用]

**推荐配置：**
- 产品类型：[具体类型]
- 关键功能：[功能列表]
- 价格区间：[具体区间]

**推荐产品 TOP 3：**
1. **[产品1]**：[推荐理由] — 价格：[价格]
2. **[产品2]**：[推荐理由] — 价格：[价格]
3. **[产品3]**：[推荐理由] — 价格：[价格]

### 场景2：[商用/团队使用]

[按相同结构填充]

## 选购 Checklist

在购买前，确认以下要点：

- [ ] 明确了自己的核心需求
- [ ] 确定了预算范围
- [ ] 了解了关键参数指标
- [ ] 对比了 3 款以上产品
- [ ] 查看了用户评价（重点关注差评）
- [ ] 确认了售后服务政策
- [ ] 选择正规购买渠道

## 常见问题解答

**Q1：[常见问题]？**
A：[答案]

**Q2：[常见问题]？**
A：[答案]

**Q3：[常见问题]？**
A：[答案]

## 总结

选择 [产品类别] 的核心原则：[一句话总结]

**最终建议：** [最核心的购买建议]

---

**更新时间：** [日期]  
**参考来源：** [来源列表]
```

---

## 对比分析模板

### 模板结构

```markdown
# [产品A] vs [产品B]：[年份] 年 [产品类别] 对比评测

## 快速结论

**一句话总结：** [哪款产品更适合哪类用户]

**推荐选择：**
- 选择 [产品A]，如果你：[用户特征] — 占比 XX% 的用户
- 选择 [产品B]，如果你：[用户特征] — 占比 XX% 的用户

## 核心参数对比

| 参数项 | [产品A] | [产品B] | 优胜者 |
|--------|---------|---------|--------|
| 价格 | ¥[价格] | ¥[价格] | [产品X] |
| [参数1] | [数值] | [数值] | [产品X] |
| [参数2] | [数值] | [数值] | [产品X] |
| [参数3] | [数值] | [数值] | [产品X] |
| [参数4] | [数值] | [数值] | [产品X] |

## 详细对比分析

### 1. [对比维度1：如性能]

**[产品A]：**
- [具体表现]
- [优势点]
- [不足点]

**[产品B]：**
- [具体表现]
- [优势点]
- [不足点]

**结论：** [该维度的对比结论]

### 2. [对比维度2：如价格/性价比]

[按相同结构填充]

### 3. [对比维度3：如使用体验]

[按相同结构填充]

## 优缺点对比

### [产品A]

**优势：**
- ✅ [优势1]
- ✅ [优势2]

**不足：**
- ❌ [不足1]

### [产品B]

**优势：**
- ✅ [优势1]
- ✅ [优势2]

**不足：**
- ❌ [不足1]

## 适用人群对比

| 用户类型 | 更适合 [产品A] | 更适合 [产品B] | 原因 |
|---------|---------------|---------------|------|
| [用户类型1] | ✅ | ❌ | [原因] |
| [用户类型2] | ❌ | ✅ | [原因] |
| [用户类型3] | ⚠️ | ⚠️ | [说明] |

## 最终推荐

### 选择 [产品A]，如果你：
- [条件1]
- [条件2]
- [条件3]

### 选择 [产品B]，如果你：
- [条件1]
- [条件2]
- [条件3]

### 都不适合，如果：
- [条件]
- 建议：[替代方案]

---

**对比时间：** [日期]  
**数据来源：** [来源列表]
```

---

## 教程指南模板

### 模板结构

```markdown
# 如何 [完成任务]？完整教程指南

## 教程概览

**难度等级：** ⭐/⭐⭐/⭐⭐⭐（入门/进阶/高级）

**预计时间：** [X 小时/X 分钟]

**所需工具：**
- [工具1]
- [工具2]

**前置知识：**
- [知识1]
- [知识2]

## 快速答案（给有经验用户）

**核心步骤：**
1. [步骤1]
2. [步骤2]
3. [步骤3]

**关键要点：**
- [要点1]
- [要点2]

## 详细教程

### 第一步：[准备阶段]

**目标：** [本步骤要达成的目标]

**操作步骤：**
1. [具体操作1]
   - 说明：[详细说明]
   - 示例：[具体示例]

2. [具体操作2]
   - 说明：[详细说明]
   - 示例：[具体示例]

**检查点：**
- [ ] [检查项1]
- [ ] [检查项2]

**常见问题：**
- **Q：[问题]？**
  A：[答案]

### 第二步：[核心操作]

[按相同结构填充]

### 第三步：[验证结果]

[按相同结构填充]

## 进阶技巧

### 技巧1：[技巧名称]

**适用场景：** [场景描述]

**操作方法：**
[详细步骤]

**效果：** [预期效果]

### 技巧2：[技巧名称]

[按相同结构填充]

## 常见问题排查

### 问题1：[问题描述]

**原因：** [问题原因]

**解决方案：**
1. [解决步骤1]
2. [解决步骤2]

### 问题2：[问题描述]

[按相同结构填充]

## 注意事项

**重要提醒：**
- ⚠️ [注意事项1]
- ⚠️ [注意事项2]
- ⚠️ [注意事项3]

**最佳实践：**
- ✅ [最佳实践1]
- ✅ [最佳实践2]

## 相关资源

- [相关教程1]
- [相关工具]
- [延伸阅读]

---

**更新时间：** [日期]  
**作者：** [作者信息]
```

---

## FAQ 模板

### 模板结构

```markdown
# [产品/主题] 常见问题解答（FAQ）

## 关于 [主题] 的常见问题

### Q1：[最常见的问题]？

**简短答案：** [一句话答案]

**详细解答：**

[详细解释]

**相关建议：**
- [建议1]
- [建议2]

---

### Q2：[关于功能/使用的问题]？

**简短答案：** [一句话答案]

**详细解答：**

[详细解释]

**操作步骤：**
1. [步骤1]
2. [步骤2]
3. [步骤3]

---

### Q3：[关于选择/对比的问题]？

**简短答案：** [一句话答案]

**详细解答：**

[详细解释]

**对比表格：**
| 维度 | 选项A | 选项B |
|------|-------|-------|
| [维度1] | [对比] | [对比] |
| [维度2] | [对比] | [对比] |

**选择建议：**
- 选择选项A，如果：[条件]
- 选择选项B，如果：[条件]

---

### Q4：[关于问题解决的问题]？

**简短答案：** [一句话答案]

**详细解答：**

[问题原因分析]

**解决步骤：**
1. [步骤1]
2. [步骤2]
3. [步骤3]

**如果问题仍未解决：**
- [进一步解决方案]
- 联系客服：[联系方式]

---

## 按类别分类的问题

### [类别1：如购买相关]

**Q：[问题]？**
A：[答案]

**Q：[问题]？**
A：[答案]

### [类别2：如使用相关]

**Q：[问题]？**
A：[答案]

**Q：[问题]？**
A：[答案]

### [类别3：如售后相关]

**Q：[问题]？**
A：[答案]

---

## 还有其他问题？

如果以上 FAQ 没有解决你的问题，可以通过以下方式获取帮助：

- 📧 邮件：[邮箱地址]
- 💬 在线客服：[客服链接]
- 📞 电话：[电话号码]

---

**更新时间：** [日期]  
**问题总数：** [数量]
```

---

## 深度分析模板

### 模板结构

```markdown
# [主题] 深度分析：[年份] 年 [行业/领域] 趋势与洞察

## 核心观点

**一句话总结：** [最核心的结论]

**三个关键洞察：**
1. **[洞察1]**：[简要说明] — 影响：[影响描述]
2. **[洞察2]**：[简要说明] — 影响：[影响描述]
3. **[洞察3]**：[简要说明] — 影响：[影响描述]

## 研究背景与方法

**研究背景：**
[为什么要进行这项分析，解决什么问题]

**数据来源：**
- [来源1]：[数据类型]
- [来源2]：[数据类型]
- [来源3]：[数据类型]

**分析方法：**
[简述分析方法]

## 行业现状分析

### 市场规模与增长

**核心数据：**
- [年份] 年市场规模：[具体数字]
- 年增长率：[百分比]
- 预计 [年份] 年规模：[具体数字]

**增长趋势图：**
[数据图表或文字描述]

### 市场格局

**主要玩家：**
| 企业/品牌 | 市场份额 | 核心优势 | 主要策略 |
|----------|---------|---------|---------|
| [企业1] | XX% | [优势] | [策略] |
| [企业2] | XX% | [优势] | [策略] |
| [企业3] | XX% | [优势] | [策略] |

### 用户画像

**目标用户特征：**
- 年龄分布：[数据]
- 地域分布：[数据]
- 核心需求：[需求列表]

## 关键趋势分析

### 趋势1：[趋势名称]

**趋势表现：**
[详细描述趋势的具体表现]

**驱动因素：**
- [因素1]：[说明]
- [因素2]：[说明]

**影响分析：**
- 对行业的影响：[说明]
- 对用户的影响：[说明]
- 对企业的影响：[说明]

**案例：**
[具体案例说明]

### 趋势2：[趋势名称]

[按相同结构填充]

## 挑战与机遇

### 主要挑战

**挑战1：[挑战名称]**
- 问题描述：[详细说明]
- 影响范围：[说明]
- 应对建议：[建议]

**挑战2：[挑战名称]**
[按相同结构填充]

### 发展机遇

**机遇1：[机遇名称]**
- 机会描述：[详细说明]
- 潜在价值：[说明]
- 抓住机会的关键：[关键要素]

**机遇2：[机遇名称]**
[按相同结构填充]

## 未来展望

### 短期预测（1 年内）

**预测1：** [预测内容]
- 依据：[说明]
- 可能性：[高/中/低]

**预测2：** [预测内容]
[按相同结构填充]

### 中期预测（1-3 年）

[按相同结构填充]

### 长期预测（3-5 年）

[按相同结构填充]

## 建议与行动指南

### 对企业的建议

**战略层面：**
1. [建议1]：[详细说明]
2. [建议2]：[详细说明]

**执行层面：**
1. [建议1]：[详细说明]
2. [建议2]：[详细说明]

### 对用户的建议

[按相同结构填充]

## 结论

[总结全文核心观点，重申关键洞察]

---

**发布时间：** [日期]  
**研究团队：** [团队/作者]  
**数据来源：** [完整来源列表]
```

---

## 总结

本内容模板库提供了 6 种常见内容类型的标准化模板，使用时注意：

1. **灵活调整**：模板是框架，根据实际内容灵活调整
2. **数据驱动**：所有模板都强调数据支撑，务必补充真实数据
3. **结构清晰**：保持标题层级清晰，便于阅读和 AI 理解
4. **权威引用**：添加权威来源引用，提升内容可信度

根据用户的具体需求，选择合适模板并按结构填充，即可产出高质量的 GEO 内容。


path: references/keyword_strategy.md
content: # 关键词拓展策略

## 目录
- [关键词拓展方法论](#关键词拓展方法论)
- [三类核心关键词](#三类核心关键词)
- [关键词分析框架](#关键词分析框架)
- [行业关键词示例](#行业关键词示例)
- [关键词优先级评估](#关键词优先级评估)

---

## 关键词拓展方法论

### 拓展原则

1. **用户意图优先**：从用户真实提问场景出发
2. **覆盖完整链路**：从认知到决策的全流程关键词
3. **差异化竞争**：避开红海，寻找长尾机会
4. **可落地性**：关键词需有明确的内容承载形式

### 拓展流程

```
核心产品/服务
    ↓
用户搜索场景分析
    ↓
三类关键词拓展
    ↓
关键词优先级评估
    ↓
内容形式匹配
```

---

## 三类核心关键词

### 1. 核心高频词

**定义**：直接相关的高搜索量词汇

**特征**：
- 搜索量大
- 竞争激烈
- 用户意图明确
- 转化潜力高

**示例**：
- 产品类别："咖啡机"、"智能手表"、"项目管理工具"
- 品牌词："戴森吸尘器"、"苹果手机"
- 功能词："视频剪辑软件"、"在线协作平台"

**适用场景**：
- 品牌曝光
- 产品介绍页
- 官方主页

### 2. 长尾问题词

**定义**："如何…"、"为什么…"、"哪个更好"等问答型关键词

**特征**：
- 搜索量适中
- 竞争较小
- 用户意图具体
- 易于被 AI 引用

**示例**：

#### "如何"类问题
- "如何选择家用咖啡机"
- "如何提升团队协作效率"
- "如何备份手机数据"

#### "为什么"类问题
- "为什么咖啡机需要定期清洁"
- "为什么项目延期"
- "为什么需要使用项目管理工具"

#### "哪个"类问题
- "哪个咖啡机品牌好"
- "哪个项目管理工具适合小团队"
- "哪个品牌的智能手表性价比高"

#### "区别"类问题
- "意式咖啡机和美式咖啡机的区别"
- "Notion 和 Trello 的区别"
- "智能手表和运动手表的区别"

**适用场景**：
- 教程类文章
- FAQ 页面
- 博客内容
- 知识库文章

### 3. 竞品对比词

**定义**：与竞品关联的对比搜索词

**特征**：
- 搜索意图明确
- 决策阶段用户
- 转化率高
- 竞争针对性强

**示例**：

#### 品牌对比
- "戴森 vs 小米吸尘器"
- "iPhone vs 华为手机"
- "Notion vs Obsidian"

#### 产品对比
- "咖啡机 A 和咖啡机 B 哪个好"
- "项目管理工具对比"
- "智能手表评测对比"

#### 功能对比
- "软件 A 功能 vs 软件 B 功能"
- "产品 A 性能测试 vs 产品 B"

**适用场景**：
- 对比评测文章
- 产品对比页面
- 选购指南

---

## 关键词分析框架

### 关键词评估维度

| 维度 | 说明 | 评估方法 |
|------|------|---------|
| **搜索量** | 关键词的搜索频次 | 使用关键词工具查询 |
| **竞争度** | 关键词优化难度 | 分析现有排名内容 |
| **意图匹配度** | 与产品/服务的相关性 | 人工评估 |
| **AI 引用潜力** | 被 AI 引用的可能性 | 分析同类关键词的 AI 回答 |
| **内容可行性** | 是否能产出高质量内容 | 评估内容资源和专业度 |

### 关键词意图分类

#### 信息型意图
- 用户：寻求知识、答案
- 关键词："什么是…"、"如何…"、"为什么…"
- 内容：教程、科普、深度分析

#### 导航型意图
- 用户：寻找特定网站或品牌
- 关键词：品牌名、产品名
- 内容：官网、产品页

#### 交易型意图
- 用户：准备购买或比较
- 关键词："购买"、"价格"、"对比"、"评测"
- 内容：产品页、对比评测、优惠信息

#### 调查型意图
- 用户：研究阶段，比较选项
- 关键词："哪个更好"、"推荐"、"排行"
- 内容：对比表格、评测文章、选购指南

---

## 行业关键词示例

### 案例 1：智能咖啡机

#### 核心高频词
| 关键词 | 搜索意图 | 建议内容类型 |
|--------|---------|-------------|
| 智能咖啡机 | 产品搜索 | 产品介绍页 |
| 家用咖啡机 | 产品类别搜索 | 产品对比页 |
| 全自动咖啡机 | 功能搜索 | 产品详情页 |
| 咖啡机推荐 | 选购意图 | 评测文章 |

#### 长尾问题词
| 关键词 | 搜索意图 | 建议内容类型 |
|--------|---------|-------------|
| 如何选择家用咖啡机 | 选购指导 | 选购指南 |
| 咖啡机怎么保养 | 使用指导 | 保养教程 |
| 智能咖啡机和普通咖啡机区别 | 对比了解 | 对比文章 |
| 为什么咖啡有酸味 | 问题解决 | FAQ |

#### 竞品对比词
| 关键词 | 搜索意图 | 建议内容类型 |
|--------|---------|-------------|
| 德龙 vs 飞利浦咖啡机 | 品牌对比 | 对比评测 |
| 智能咖啡机评测 | 产品比较 | 评测文章 |
| 咖啡机品牌排行 | 排名参考 | 排行榜文章 |

### 案例 2：项目管理工具

#### 核心高频词
| 关键词 | 搜索意图 | 建议内容类型 |
|--------|---------|-------------|
| 项目管理软件 | 产品搜索 | 产品介绍页 |
| 团队协作工具 | 功能搜索 | 功能介绍 |
| 任务管理平台 | 类别搜索 | 产品对比 |

#### 长尾问题词
| 关键词 | 搜索意图 | 建议内容类型 |
|--------|---------|-------------|
| 如何提高团队协作效率 | 问题解决 | 方法论文章 |
| 项目管理工具哪个好 | 选购决策 | 对比评测 |
| 为什么项目会延期 | 问题分析 | 深度分析 |
| 敏捷开发如何管理项目 | 方法应用 | 实践指南 |

#### 竞品对比词
| 关键词 | 搜索意图 | 建议内容类型 |
|--------|---------|-------------|
| Notion vs Trello | 工具对比 | 对比文章 |
| Jira vs Asana | 工具对比 | 对比评测 |
| 项目管理工具对比 | 综合比较 | 对比表格 |

---

## 关键词优先级评估

### 优先级评分模型

**总分 = 搜索量(30%) + 意图匹配度(30%) + AI 引用潜力(20%) + 内容可行性(20%)**

#### 评分标准

| 维度 | 高分(8-10) | 中分(5-7) | 低分(1-4) |
|------|-----------|----------|----------|
| **搜索量** | 高搜索量 | 中等搜索量 | 低搜索量 |
| **意图匹配度** | 高度相关 | 部分相关 | 相关性弱 |
| **AI 引用潜力** | 同类词常被引用 | 偶尔被引用 | 很少被引用 |
| **内容可行性** | 有充足资源和专业度 | 需要补充资源 | 资源不足 |

### 优先级分级

#### P0 级（最高优先级）
- 总分 ≥ 8 分
- 立即投入资源优化
- 预期快速见效

#### P1 级（高优先级）
- 总分 6-7 分
- 近期规划优化
- 需要一定资源投入

#### P2 级（中优先级）
- 总分 4-5 分
- 中期规划
- 视资源情况推进

#### P3 级（低优先级）
- 总分 < 4 分
- 长期观察
- 资源充裕时考虑

### 关键词矩阵示例

```
        高搜索量
           ↑
           |
    P1     |     P0
  (需优化) |  (立即做)
           |
-----------+----------→ 高意图匹配度
           |
    P3     |     P2
  (观察)   |  (规划中)
           |
        低意图匹配度
```

---

## 实施建议

### 关键词拓展步骤

1. **收集种子关键词**
   - 产品/服务核心词
   - 用户常见问题
   - 竞品关键词

2. **三类关键词拓展**
   - 使用本指南方法拓展三类关键词
   - 每类至少拓展 10-20 个

3. **关键词评估**
   - 使用评分模型评估每个关键词
   - 确定优先级分级

4. **内容规划**
   - 为 P0、P1 级关键词规划内容
   - 确定内容形式和发布平台

5. **持续优化**
   - 定期评估关键词表现
   - 根据数据调整优先级
   - 发现新的关键词机会

### 关键词拓展工具

- **百度指数**：搜索量趋势
- **Google Trends**：搜索趋势分析
- **关键词规划师**：搜索量数据
- **AI 测试**：直接向 AI 提问，观察回答

---

## 总结

关键词拓展是 GEO 的基础工作，需要：

1. **全面覆盖**：三类关键词缺一不可
2. **用户视角**：从用户真实场景出发
3. **数据驱动**：用评分模型客观评估
4. **持续迭代**：根据效果不断优化

通过系统化的关键词拓展，为后续的内容创作和优化打下坚实基础。


path: references/geo_knowledge_base.md
content: # GEO 知识库

## 目录
- [GEO 概念与原理](#geo-概念与原理)
- [GEO vs SEO 核心差异](#geo-vs-seo-核心差异)
- [大模型引用机制](#大模型引用机制)
- [GEO 最佳实践](#geo-最佳实践)
- [常见问题与解决方案](#常见问题与解决方案)

---

## GEO 概念与原理

### 什么是 GEO？

**GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）** 是针对生成式搜索引擎（如 ChatGPT、Google SGE、Bing Chat、Perplexity AI 等）的内容优化策略。

### 核心定义
- **目标**：让内容更容易被生成式 AI 模型引用和推荐
- **本质**：优化内容的权威性、可读性和结构化程度，使其成为大模型的"优质引用源"
- **价值**：在用户向 AI 提问时，品牌或产品信息能够出现在 AI 的回答中

### GEO 的三个核心要素

1. **权威性（Authority）**
   - 内容可信度
   - 数据支撑强度
   - 引用来源质量

2. **可读性（Readability）**
   - 结构清晰度
   - 语言简洁性
   - 逻辑连贯性

3. **相关性（Relevance）**
   - 与用户查询意图的匹配度
   - 关键词覆盖完整性
   - 内容时效性

---

## GEO vs SEO 核心差异

| 维度 | SEO（搜索引擎优化） | GEO（生成式引擎优化） |
|------|---------------------|----------------------|
| **目标平台** | Google、百度等传统搜索引擎 | ChatGPT、Gemini、Bing Chat 等生成式 AI |
| **优化目标** | 排名位置、点击率 | 被引用概率、引用质量 |
| **内容要求** | 关键词密度、外链质量 | 权威性、数据密度、结构化程度 |
| **用户行为** | 用户主动搜索并点击链接 | 用户向 AI 提问，AI 直接给出答案 |
| **效果验证** | 排名追踪、流量分析 | 引用监测、回答内容分析 |
| **时间周期** | 数周到数月见效 | 数天到数周见效 |

### 关键认知转变

**从"优化搜索排名"到"优化 AI 引用"**
- 传统 SEO：争夺首页排名位置
- GEO：争取成为 AI 回答中的引用源

**从"关键词堆砌"到"权威内容构建"**
- 传统 SEO：关键词密度、TDK 优化
- GEO：数据支撑、结构化表达、权威引用

**从"流量思维"到"影响力思维"**
- 传统 SEO：追求点击量和访问量
- GEO：追求品牌在 AI 回答中的曝光和可信度

---

## 大模型引用机制

### 大模型如何选择引用源？

大模型在生成回答时，会根据以下维度评估引用源：

#### 1. 内容权威性（权重：40%）
- 域名可信度（.gov、.edu、知名媒体）
- 内容中的数据支撑（统计数字、研究报告）
- 外部引用质量（权威来源链接）

#### 2. 内容结构化程度（权重：30%）
- 标题层级清晰（H2、H3 合理使用）
- 使用列表、表格等结构化元素
- 关键结论突出（加粗、引用框等）

#### 3. 内容相关性与完整性（权重：20%）
- 与用户查询意图高度匹配
- 内容完整、涵盖关键方面
- 时效性（近期更新、包含最新数据）

#### 4. 内容可读性（权重：10%）
- 语言简洁清晰
- 避免专业术语堆砌
- 逻辑连贯、易于理解

### 不同大模型的引用偏好

| 大模型 | 引用偏好特征 | 推荐内容类型 |
|--------|-------------|-------------|
| **ChatGPT** | 偏好技术文档、评测文章、官方文档 | 深度评测、技术对比、使用指南 |
| **Google Gemini** | 偏好 Google 生态内容、权威媒体 | 官方博客、Google 我的商家、知名媒体文章 |
| **Claude** | 偏好学术内容、专业分析 | 研究报告、行业分析、专业论坛帖子 |
| **文心一言** | 偏好中文内容、本土平台 | 知乎、百家号、小红书、微信公众号 |

---

## GEO 最佳实践

### 内容创作原则

#### 1. 数据驱动
- 添加具体数字："根据 2025 年调研，85% 用户表示..."
- 使用百分比和对比："性能提升 30%，能耗降低 20%"
- 引用权威来源："根据 IDC 报告..."

#### 2. 结构化表达
- 使用清晰的标题层级（H2、H3）
- 对比内容使用表格
- 步骤说明使用列表
- 关键结论加粗或单独成段

#### 3. 权威性构建
- 添加外部引用链接
- 使用专业术语并解释
- 提供案例研究和用户评价
- 展示资质认证和专业背景

#### 4. 避免混淆结构
- 避免过长段落（控制在 150 字以内）
- 避免模糊标题（改为具体、数据化的表述）
- 确保每个关键点有明确结论
- 避免无关内容干扰主题

### 内容模板示例

#### 产品评测类内容结构
```
# [产品名称] 深度评测：2026 年最值得购买的 [产品类别]

## 核心结论
**总体评分：** 4.5/5 | **推荐指数：** 高
**一句话总结：** [产品名称] 在 [核心优势维度] 方面表现突出，适合 [目标用户群体]

## 关键数据对比表
| 维度 | [产品名称] | 竞品 A | 竞品 B |
|------|-----------|--------|--------|
| [指标1] | 95分 | 88分 | 82分 |
| [指标2] | 90分 | 85分 | 88分 |

## 详细评测

### 1. [核心维度1]
- **测试数据：** [具体数字]
- **用户评价：** [引用评价]
- **结论：** [明确结论]

### 2. [核心维度2]
...

## 购买建议
**适合人群：** [具体描述]
**购买时机：** [具体建议]
**价格区间：** [具体数字]
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#### 问题解答类内容结构
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# [用户常见问题]？权威解答与实用指南

## 快速答案
**核心答案：** [一句话回答]
**关键要点：** [3 个要点列表]

## 详细解答

### 为什么会出现这个问题？
[原因分析 + 数据支撑]

### 如何解决这个问题？
**步骤1：** [具体操作]
**步骤2：** [具体操作]
**步骤3：** [具体操作]

### 注意事项
- [注意事项1]
- [注意事项2]

## 延伸阅读
- [相关主题链接]
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## 常见问题与解决方案

### Q1：内容发布后多久能被 AI 引用？

**答案**：根据内容类型和发布平台不同，通常需要 3-14 天。

**影响因素**：
- 发布平台权重：高权重平台（如 Medium、知乎）更快被索引
- 内容热度：被频繁引用和分享的内容更快被发现
- 更新频率：定期更新的内容更容易被持续引用

**建议**：
- 发布后 24 小时开始监测
- 3 天、7 天、14 天设置验证节点
- 如 14 天仍未被引用，考虑优化内容或更换平台

### Q2：如何判断内容是否被 AI 引用？

**验证方法**：
1. **手动验证**：在不同 AI 中输入相关关键词，观察回答
2. **关键词追踪**：监测品牌/产品名称在 AI 回答中的出现频率
3. **内容片段识别**：检查 AI 回答中是否出现内容的独特表述

**工具推荐**：
- 手动向 ChatGPT、Gemini、文心一言等提问
- 记录引用出现的时间、AI 类型、引用内容
- 建立追踪表格，分析趋势

### Q3：内容未被引用怎么办？

**诊断步骤**：
1. 检查内容权威性评分（使用 analyze_content.py）
2. 对比权威源的内容特征
3. 检查发布平台是否为目标 AI 的常用引用源
4. 验证关键词与用户查询意图的匹配度

**优化建议**：
- 增加数据支撑和外部引用
- 优化标题层级和内容结构
- 考虑更换发布平台
- 调整关键词策略

### Q4：如何提升内容权威性？

**核心策略**：

1. **数据支撑**
   - 添加统计数据、百分比、具体数字
   - 引用权威研究报告和官方数据
   - 展示测试结果和用户评价

2. **外部引用**
   - 链接到权威来源（.gov、.edu、知名媒体）
   - 引用行业报告和白皮书
   - 添加专家观点和用户案例

3. **专业表达**
   - 使用行业标准术语
   - 提供深度分析和专业视角
   - 展示专业资质和认证

4. **结构优化**
   - 使用清晰的标题层级
   - 添加对比表格和数据图表
   - 突出关键结论

### Q5：GEO 和 SEO 可以同时做吗？

**答案**：可以且应该同时进行。

**协同策略**：
- GEO 优化的内容通常也符合 SEO 最佳实践
- 高权威性内容对两种优化都有益
- 可以用同一套内容同时优化 SEO 和 GEO

**差异化要点**：
- SEO 更关注关键词密度和外链数量
- GEO 更关注内容权威性和结构化程度
- 建议以 GEO 为主，兼顾 SEO 要求

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## 参考资源

### 学习资源
- [Google 搜索中心文档](https://developers.google.com/search)
- [OpenAI 官方文档](https://platform.openai.com/docs)
- [Moz 域名权威性指南](https://moz.com/learn/seo/domain-authority)

### 工具推荐
- **内容分析**：本 Skill 提供的 analyze_content.py
- **网页抓取**：本 Skill 提供的 fetch_webpage.py
- **权威性评估**：Moz、Ahrefs、Semrush

### 行业动态
- 关注各大 AI 平台的更新公告
- 跟踪 GEO 领域的最新研究和案例
- 参与相关社区讨论和经验分享


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