為 AI 引擎 設計的網站可引用度優化規則。
傳統 SEO 的目標是讓 Google 把頁面排在第一頁。GEO（Generative Engine Optimization）的目標不同，它做的是讓 ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini、Google AI Overviews 在回答用戶問題時引用你。AI 不依排名邏輯運作，引用依據是「內容品質、可解析性、權威性」。這套規則與傳統 SEO 規則只有部分重疊。
geo-seo-claude 是針對 GEO 設計的 Claude Skill 集，共 13 個 sub-skill，涵蓋稽核、可引用度、結構化資料、品牌提及、爬蟲指引、平台優化、競品比較。架構與 ai-sales-team / ai-marketing 同源：一個 orchestrator 加 5 個並行 sub-agent。執行 /geo audit 後，Claude 同時跑可引用度評分、品牌權威分析、結構化資料檢測、AI 爬蟲存取性、平台特化建議，約 15 分鐘完成完整 GEO 健診。
評分權重反映這套工具的 GEO 設計取向：AI 可引用度 25%、品牌權威 20%、內容品質 20%、技術基礎 15%、結構化資料 10%、平台優化 10%。技術 SEO 僅佔 15%，與傳統 SEO 工具的權重設定不同。稽核資料持久化在 ~/.geo-prospects/，解除安裝不會清除。適用對象：代理商建立 GEO 服務、品牌方稽核自家 AI 流量、內容創作者做選題決策。
/geo audit <url>
Orchestrator 派 5 agent
6 維度 GEO 評分
產出 audit
subskill 補補丁
/geo report-pdf
AI-referred traffic grew 527% YoY, with conversions 4.4× higher than organic search.
透過 curl 或手動路徑安裝 13 個 geo-* Skill。
環境需要 Claude Code、Python 3.8+、Git。所有依賴會裝進獨立虛擬環境 ~/.claude/skills/geo/.venv/,不會污染系統 Python。Windows 用戶可走 Git Bash 路徑。
# 一條 curl 把 13 個 geo-* skill + venv 全部裝好
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zubair-trabzada/geo-seo-claude/main/install.sh | bash手動裝法
對 supply chain 安全有要求的使用者，建議走手動路徑：clone repo、閱讀 install.sh 後再執行。腳本會建立 venv、安裝 Python 依賴，並將 SKILL.md 寫進 Claude 設定。
# 1. clone 與安裝
git clone https://github.com/zubair-trabzada/geo-seo-claude.git
cd geo-seo-claude
bash install.sh
# 2. 確認 venv 與 skill 都到位
ls ~/.claude/skills/geo/.venv/
ls ~/.claude/skills/geo/skills/第一支指令
安裝後重啟 Claude Code，執行以下指令驗證安裝狀態，同時可作為評估網站 AI 可引用度的第一步。
# 完整 GEO 稽核(5 agent 並行,~15 分鐘)
/geo audit https://yourbrand.com
# 60 秒快速版本
/geo quick https://yourbrand.com
# 只測 AI 可引用度
/geo citability https://yourbrand.com13 個 geo-* Skill 各自對應一個 GEO 分析切面。
13 個 sub-skill 都以 geo-* 為前綴，各自對應 GEO 的一個分析切面。以下卡片列出最常用的指令，所有指令路徑均對應 repo 的 skills/geo-* 目錄。
Orchestrator · 01
/geo audit
5-agent GEO 健診
同時派 5 個 sub-agent 從 AI 可引用度、品牌權威、內容品質、技術基礎、結構化資料、平台優化六維度評分。
Citability · 02
/geo citability
AI 可引用度
評估頁面在 AI 回答問題時被引用的機率。佔總分權重 25%，是六個維度中權重最高的單一指標。
Schema · 03
/geo schema
結構化資料
產生 JSON-LD schema 範本（Article、Product、FAQ、HowTo、Organization）。結構化資料讓 AI 引擎解析效率優於純 HTML，有助提升引用率。
LLMs.txt · 04
/geo llmstxt
給 AI 的索引檔
產生 llms.txt 與 llms-full.txt，提供 AI 引擎閱讀網站重點的結構化索引，格式比 sitemap 更易解析。
Crawlers · 05
/geo crawlers
AI 爬蟲存取
檢查 robots.txt 對 GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot、Google-Extended 的開放狀態。封鎖任一爬蟲即代表放棄對應平台的 AI 引薦流量。
Brand-Mentions · 06
/geo brand-mentions
品牌提及監控
掃描品牌在 ChatGPT、Claude、Perplexity 回答中被提及的頻率與情境，用於評估 AI 模型對品牌的識別程度。
Content · 07
/geo content
內容GEO 改寫
將現有文章改寫為 AI 引擎易於引用的格式：明確問句、結構化答案、可獨立成段的內容區塊。
Technical · 08
/geo technical
技術基礎
檢查頁面速度、canonical、indexability、structured headings。GEO 的技術要求低於傳統 SEO，但仍有必要通過的基本門檻。
Platform-Optimizer · 09
/geo platform-optimizer
針對單一平台優化
依 ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini 各平台不同的引用偏好，分別給出優化建議，每個品牌可取得四份平台特化清單。
Compare · 10
/geo compare
競品GEO 對比
將你與 3-5 個競品的 GEO 分數並排比較，找出對方優於你的項目，可作為提案的具體依據。
Prospect · 11
/geo prospect
潛客篩選
供代理商使用：批次跑一組網址，將 GEO 分數低於門檻的網站標出，輸出為 outreach 潛客名單。
Proposal + Report · 12
/geo proposal · /geo report-pdf
提案 + 客戶報告
代理商交付工具：proposal 含 scope 與預算範圍，report-pdf 將每月 GEO 進度格式化為可交付的 PDF 文件。
依場景選用對應指令
| 場景 | 該用哪條指令 | 產出 |
|---|---|---|
| 第一次評估自家網站 | /geo audit | 完整 GEO 健診 + 0-100 分 |
| 確認 AI 爬得到你網站 | /geo crawlers | robots.txt 對 4 大爬蟲狀態 |
| 產品頁加結構化資料 | /geo schema | JSON-LD 範本 + 對應的 schema 類別 |
| 給 AI 一份「網站重點」清單 | /geo llmstxt | llms.txt + llms-full.txt |
| 把現有文章改寫成 AI 友善 | /geo content | 改寫版本 + 引用度提升點 |
| 挖代理商客戶名單 | /geo prospect | GEO 分數低的潛客清單 |
| 準備客戶月度報告 | /geo report-pdf | 格式化 PDF |
六個常見的進階配置模式。
以下六點均從 README 與 repo 目錄結構推導，所有指令路徑、權重及 scoring 區段均對應 README 與 skills/geo-audit/SKILL.md。
llms.txt 放網站根目錄,內容寫成回答
/geo llmstxt example.com 驗證 /llms.txt 是否存在及格式是否符合新興標準。內容建議以陳述句說明「我們是誰、做什麼、適合誰、引用時建議用的句子」，讓 AI 可以直接取用。
來源 · skills/geo-llmstxt/SKILL.md
Schema 優先順序按頁面類型分
repo 的 schema/ 提供六個 JSON-LD 範本：Organization / LocalBusiness / Article+Person / SoftwareApplication / Product / WebSite+SearchAction。建議首頁掛 Organization 加 sameAs，部落格逐篇掛 Article+Person 帶 E-E-A-T，SaaS 落地頁掛 SoftwareApplication。schema 類型不符，AI 無法識別 entity。
來源 · schema/ 目錄六份範本
robots.txt 別一刀切擋 AI 爬蟲
/geo crawlers 會檢查 14+ AI 爬蟲的 robots.txt 規則。預設應該開放 GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot、Google-Extended,擋的是 Bytespider 之類爭議性爬蟲。全擋等於主動退出 AI 流量。
來源 · skills/geo-crawlers/SKILL.md
citability 比關鍵字密度重要
/geo citability 依最佳 AI 引用段落長度（134–167 字）逐塊評分。每段內容應能脫離上下文獨立回答問題，包含具體數字，結尾完整。長篇文章建議拆分 H3，每個區塊改寫為自封閉段落。
來源 · scripts/citability_scorer.py
各平台分開優化，不能只看 Google AIO
依 README 數據：只有 11% 的網域同時被 ChatGPT 與 Google AIO 引用同一個 query。/geo platforms 分平台給出建議：Perplexity 偏好 freshness、ChatGPT 偏好 entity 強度、Google AIO 偏好結構化，同一份內容對應三種優化方向。
來源 · skills/geo-platform-optimizer/SKILL.md
用 prospect + proposal 建立代理商服務流程
/geo prospect 將低分網站存入 ~/.geo-prospects/prospects.json，/geo proposal acme.com 自動產生客戶提案。依 README 說明，GEO 代理商月費範圍 $2K–$12K。這套工具提供技術後端，商業操作腳本在 AI Workshop 社群。
來源 · README · Want to Turn This Into a Business
從 /geo audit 到可交付的客戶 PDF 報告。
以下範例以 SaaS 客戶 acmeops.com 為對象，說明完整 GEO 健診到提案的執行流程。環境為已安裝 geo-seo-claude 的 Mac。執行 /geo audit 後，五個 sub-agent 並行分析，約十幾分鐘輸出評分與行動清單。
$ You ›
/geo audit https://acmeops.com
> [geo-ai-visibility]
citability 平均 52 / 100 · 段落過長,沒有自封閉答案
crawlers:GPTBot 被擋 ✕ · ClaudeBot 被擋 ✕ · PerplexityBot ✓
llms.txt:不存在 ✕ · 建議產生
brand mentions:YouTube 3 · Reddit 0 · Wikipedia 0
> [geo-platform-analysis]
ChatGPT readiness 41 · Perplexity 58 · Google AIO 47
> [geo-technical]
LCP 3.4s ✕ · CLS 0.18 ✕ · SSR 是 ✓ · mobile ✓
> [geo-content]
E-E-A-T 偏弱:作者頁不存在、缺出處連結、缺更新日期
> [geo-schema]
偵測到 Organization (無 sameAs) · 無 SoftwareApplication
hl: → 自動產出兩份 JSON-LD,貼回 head 即可
ok: 總分 · 加權合成 GEO Score = 49 / 100
$ You ›
/geo report-pdf
ok: → ~/.geo-prospects/reports/acmeops.com-2026-05.pdf
一條 /geo audit， 五個 sub-agent 並行完成 citability、crawlers、E-E-A-T、schema、平台分析。
這條流程值得拆解的點
**並行 sub-agent 將 audit 時間縮短至十幾分鐘。**傳統 SEO 工具依序跑五個維度需一至兩小時。這裡五個 agent 同時執行，速度差異來自 Claude Code 的 sub-agent 機制。
**分數是相對基準，不是絕對排名。**49/100 代表相對於 GEO 最佳實踐的缺口，不是不及格。六大類別權重（25/20/20/15/10/10）指出優先修補哪一塊的投入產出比最高。
PDF 報告是代理商的交付物。/geo report-pdf 使用 ReportLab 產出含圖表的客戶報告。修改 header / footer 套上自家品牌後，可作為月費服務的交付文件。依 README，代理商月費範圍為 $2K–$12K。
工具的適用範圍與已知限制。
將 geo-seo-claude 用作代理商服務後端。
repo 以 MIT 授權免費開放。依 README 說明，GEO 代理商月費範圍 $2K–$12K，商業操作腳本在 AI Workshop 社群。這 13 個 skill 提供技術後端，服務定價與銷售方法由使用者自行決定。
進階玩法地圖
**1. 用 /geo prospect 批次建立潛客名單。**選定目標行業（如台灣 D2C 美妝、北美 SaaS、本地律所），批次執行 /geo quick 找出分數 < 60 的網站並存入 prospects.json，再用 /geo proposal 自動產生提案，直接進行冷觸達。
**2. 用 /geo compare 提供月度追蹤服務。**每月執行一次 /geo compare，報告存至 ~/.geo-prospects/reports/<domain>-monthly-YYYY-MM.md，向客戶呈現分數變化趨勢。
**3. fork schema/ 建立產業專用範本。**repo 提供六份通用 JSON-LD。針對律所客戶，可將 LocalBusiness 改為 LegalService 並加入 areaServed，作為代理商的差異化服務資產。
4. 將客戶 PDF 套用自家品牌。scripts/generate_pdf_report.py 使用 ReportLab。修改 header / footer 後，輸出報告即呈現自家品牌，不顯示原 repo 作者資訊。
**5. 從 AI Workshop 社群取得銷售腳本。**repo 提供技術實作，skool.com/aiworkshop 提供商業運作支援，包含冷觸達腳本、客戶 onboarding 流程、定價策略、合約範本。
最該讀的三份延伸閱讀
① geo/SKILL.md：主 orchestrator 的指令路由與五個 sub-agent 編排邏輯。 ② skills/geo-audit/SKILL.md：六大類別權重來源、scoring 演算法、quick wins 規則。 ③ AI Workshop 社群：影片教學、客戶簽約腳本、代理商定價與提案範本。
GEO 的目標是讓 AI 引擎 引用你的內容， 而非提升搜尋排名。 AI 引薦流量在 2026 年仍處於快速成長階段。