GEO 审计软件怎么选（2026 采购清单）

这篇帮你解决什么

多数 GEO 工具只给一个分数。分数不能说明它是否证明了 AI 实际读到了什么、引用了哪些来源、以及修复是否安全。买之前用这份清单核对。

七项检查

1. 证据质量：每条结论能否回到渲染页面、JSON-LD、raw-md 或 FAQ 锚点，并带时间戳？ 2. Prompt 覆盖：prompt 是否固定、版本化，是否区分市场、区分 branded / unbranded？ 3. 引用分析：是否区分 owned / earned / third-party，是否给出被引用页面？ 4. 市场范围：是否把海外模型与中国大陆模型分开？ 5. 安全：变更是否有审批、快照与回滚？ 6. 报告：是否给 N 与区间，而不是一个总分？ 7. 退出：能否导出数据、干净地撤销权限？

危险信号

• 只有一个“GEO 分数”，没有证据与样本量；
• 承诺 AI 排名或引用；
• 把海外与国内引擎混在一条趋势线；
• 把 branded prompt 当成品牌可见度；
• 改主题/内容没有回滚方案。

GEO-Sentry 的位置

GEO-Sentry 只是选项之一：它侧重第一方页面证据、prompt 集测量（海外/大陆）、引用与情感、审批式发布，以及可选的边缘网关。请用上面的清单对比，不要只听我们说。

深入方法：geo-tool-selection.expert

第一章：核实什么

1.1 采集方式

问清楚是从真实浏览器采集（渲染后的 JSON-LD、FAQ 锚点、raw-md），还是只读源码 HTML。AI 爬虫不执行 JS；只看源码会漏掉渲染后的内容。

1.2 Prompt 方法

要求固定 prompt 集、版本 hash、市场拆分（海外 vs 中国大陆）、branded/unbranded 分离。如果报告之间换 prompt，趋势不可比。

1.3 引用归因

要求 owned / earned / third-party / dead 分类，以及 top cited pages。只有“提及率”而不看引用，无法判断 AI 是否信任你的页面。

1.4 测量完整性

每个比率都要有 N 与置信区间；单次截图是轶事。重复运行与中位数是底线。

第二章：采购与风险

2.1 数据处理

问清证据存哪、保留多久、prompt/数据是否用于训练公开模型、如何删除；写进 DPA。

2.2 变更安全

主题/内容变更需要审批、快照、读回与回滚。没有这些就改生产，是负债不是工具。

2.3 商务条款

核对席位/站点限制、引擎覆盖、超量价格、导出权与终止条款。透明范围比“无限”更可信。

2.4 评估打分表

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