一套為 AI 搜尋而設計的 SEO 技能系統。
geo-seo-claude 處理一個正在發生的轉變:愈來愈多流量來自 AI 搜尋的引用,而非傳統藍色連結。它把網站優化拆成 12 條 /geo 指令,針對 ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini 與 Google AI Overviews 優化內容,同時保留傳統 SEO 基礎。
核心能力包含:可引用度評分(citability,最佳段落落在 134–167 字)、AI 爬蟲偵測(辨識 14 種以上爬蟲,如 GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot)、跨平台品牌提及掃描(YouTube、Reddit、Wikipedia、LinkedIn)、llms.txt 標準生成,以及 0–100 的綜合 GEO 分數。
專案以 Python(59.6%)、Shell(20.1%)、HTML(14.0%)與 CSS(6.3%)寫成,採 MIT 授權。完整稽核由 5 個並行代理執行,並可輸出含視覺化圖表的 Markdown 與 PDF 報告。
Crawlers
Citability
Schema
Content
Brands
Report
一行指令安裝到 Claude Code。
先確認環境有 Claude Code、Git 與 Python 3.8+(Debian/Ubuntu 需 python3-venv)。macOS / Linux 最快的方式是一行安裝腳本:
# macOS / Linux 一行安裝
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zubair-trabzada/geo-seo-claude/main/install.sh | bashWindows(Git Bash)
Windows 使用專屬安裝腳本:
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zubair-trabzada/geo-seo-claude/main/install-win.sh | bash手動安裝
想自己 clone、檢視內容再安裝:
git clone https://github.com/zubair-trabzada/geo-seo-claude.git
cd geo-seo-claude
./install.sh十二條 /geo 指令,從爬蟲到報告。
所有功能都從 /geo 指令進入。audit 是完整稽核,會啟動並行代理;其餘指令針對單一檢查項,如可引用度、爬蟲存取、llms.txt、品牌提及、結構化資料、技術 SEO 與內容 E-E-A-T。
| 指令 | 用途 |
|---|---|
/geo audit <url> | 完整 GEO + SEO 稽核,並行代理 |
/geo quick <url> | 60 秒可見度快照 |
/geo citability <url> | 內容 AI 引用就緒度評分 |
/geo crawlers <url> | 檢查 AI 爬蟲存取(robots.txt) |
/geo llmstxt <url> | 分析或生成 llms.txt |
/geo brands <url> | 跨平台品牌提及掃描 |
/geo platforms <url> | 平台專屬優化 |
/geo schema <url> | 結構化資料分析 |
/geo technical <url> | 技術 SEO 稽核 |
/geo content <url> | 內容品質與 E-E-A-T 評估 |
/geo report <url> | 生成 Markdown 報告 |
/geo report-pdf | 生成含圖表的專業 PDF 報告 |
日常使用上,快速體檢用 quick;深入優化前先跑 audit,再針對弱項用 citability、crawlers、schema 等指令逐項處理,最後以 report 或 report-pdf 整理成可交付報告。
五個代理,一個 GEO 綜合分數。
/geo audit 會同時啟動 5 個代理,各自負責一個分析面向,最終合成 0–100 的綜合 GEO 分數。
Agent 01
geo-ai-visibility
AI 可見度
GEO 稽核、可引用度、爬蟲存取與品牌提及。
Agent 02
geo-platform-analysis
平台分析
針對各 AI 平台的專屬優化建議。
Agent 03
geo-technical
技術 SEO
技術 SEO 分析與基礎健康檢查。
Agent 04
geo-content
內容與 E-E-A-T
內容品質與 E-E-A-T(經驗、專業、權威、可信)分析。
Agent 05
geo-schema
結構化資料
Schema markup 結構化資料分析。
值得記住的幾個數字
| 能力 | 具體規格 |
|---|---|
| 可引用度最佳段落 | 134–167 字 |
| AI 爬蟲偵測 | 14+ 種(GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot 等) |
| 品牌提及掃描平台 | YouTube、Reddit、Wikipedia、LinkedIn |
| 綜合 GEO 分數 | 0–100,依加權類別計算 |
| llms.txt | 分析或依標準生成 |
一條 audit 指令,跑完五個代理。
以下示範:用 /geo audit 對網站做完整 GEO 稽核,再用 citability 針對單頁評分,最後以 report-pdf 輸出報告。流程依官方文件的指令與評分結構。
$ You › /geo audit https://example.com
claude: Claude ›
綜合 GEO 分數:73 / 100
AI 爬蟲存取 ClaudeBot ✓ · GPTBot ✓ · PerplexityBot ✗(被 robots.txt 擋)
可引用度 多數段落 > 200 字,建議拆到 134–167 字
llms.txt 未偵測到,建議生成
Schema 缺 FAQPage / Article markup
$ You › /geo citability https://example.com/blog/post
claude: Claude ›
可引用度 62 / 100 — 段落過長、缺乏可直接引用的定義句。
$ You › /geo report-pdf
ok: [generated geo-report.pdf · 含圖表]
這段流程的重點
audit 把 AI 可見度、平台、技術、內容與 Schema 五件事併行檢查,一次指出最影響 AI 引用的弱項:爬蟲被擋、段落過長、缺 llms.txt 與結構化資料。這些都是可直接行動的修正項,而非抽象建議。
知道邊界再上線使用。
把技能改成你自己的流程。
每個技能都是 SKILL.md,可直接打開編輯。以下是幾個延伸方向:
**1. 先解決爬蟲存取。**用 /geo crawlers 確認 GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot 等沒被 robots.txt 擋掉——這是 AI 引用的前提,優先於其他優化。
**2. 生成 llms.txt。**用 /geo llmstxt 依標準生成 llms.txt,讓 AI 搜尋更容易理解你的網站結構與重點內容。
**3. 把可引用度納入寫作準則。**依 134–167 字的最佳段落長度與可引用定義句,調整內容團隊的寫作規範,讓新內容天生對 AI 友善。
原始碼與授權
原始碼:github.com/zubair-trabzada/geo-seo-claude。MIT 授權,可自由 fork 與修改。