GEO 审计怎么做：AI 到底读到了什么

这篇帮你解决什么

很多团队在"为 AI 优化"，却没确认 AI 实际收到了什么。GEO 审计回答三个问题：

1. AI 能不能读到你的品牌和商品？ 2. 数据是否一致（价格、规格、政策）？ 3. 有没有带证据、可安全执行的修复项？

三步走

1. 选页面：先看 10 个核心商品页 + 首页 + FAQ + 一个政策页； 2. 采证据：从真实渲染页面取 JSON-LD、FAQ 锚点、raw-md 和可见文本，而不是只看主题源码； 3. 打分修复：按影响排序（阻断/警告/建议），改完再采一次。

好的 GEO 审计不是"一个分数"

应包含四块：

• 可读性：爬虫没被挡、页面能打开、raw-md 存在；
• 结构：Product/Offer 或页面类型 Schema 合法；FAQ 一致；
• 一致性：同一 SKU 的价格/重量/退货窗口在各处相同；
• 新鲜度：证据有时间戳，修复后复测。

如果一个审计给不出"来源 + 时间"，那就是猜，不是审计。

想深入方法？ 看高手版：geo-audit.expert

第一章：证据模型

1.1 第一方证据，不是模拟

AI 爬虫不执行 JS。只读主题源码或用通用爬虫，会漏掉浏览器渲染后才出现的内容。应从真实浏览器采集：

• 渲染后的 JSON-LD；
• FAQ 锚点与数量；
• raw-md 视图（若已部署）；
• canonical / hreflang。

保存原始载荷 + hash + 时间戳；服务端重新校验，不信任客户端上报的 passed 标志。

1.2 四个评分维度

1.3 门禁

审计应能阻断，而不是只出报告：

• P0 不一致/非法 Schema → 阻断发布；
• P1 缺 raw-md / FAQ 不完整 → 警告，需人工确认；
• P2 风格/覆盖建议 → 进 backlog。

第二章：可复现与运营

2.1 复跑纪律

• 固定 URL 清单与模板版本；
• 固定采集方式（浏览器 + Accept 头）；
• 涉及 AI 回答时记录模型/版本；
• 原始证据至少保留 90 天。

2.2 可信审计的四个条件

1. 每条结论都能点回证据； 2. 每个数字都有时间戳； 3. "未测量"如实上报，绝不改写成通过； 4. 修复有快照、可回滚。

2.3 常见错误

• 只审首页；
• 把 llms.txt 当银弹；
• 只看排名不看引用；
• 改完主题不回采证据。

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