AI 引用的最小单位不是页面，是一个能被单独摘走的句子。所以先确认机器读不读得到：正文在不在 HTML 里、有没有 H1、有没有结构化数据、AI 爬虫有没有被拦。下面这 8 项检查由本站服务器只读抓取，不会改动目标站点。
检查 robots.txt / AI 爬虫策略、llms.txt、sitemap、每页 H1 与 H2、JSON-LD、canonical、hreflang、图片 alt、正文长度、纯 CSR 迹象。单次最多 8 页，通常 5–30 秒。
脚本只能测第六层。 第二到第五层——能力边界、权威证据、差异化对比、转化路径——是内容问题，机器判不了，请用「② 六层清单」逐条人工打勾。
六层信息点：前三层是前提（你是谁、你能做什么、凭什么信你），后三层是放大器（和别家比怎么样、落不落得到动作、机器读不读得到）。P0 未清零前不要动 P1。勾选状态保存在本机浏览器，不上传。
已完成 0 / 0 项
优先级与工期
| 级别 | 内容 | 工期 |
|---|---|---|
| P0 | SSR 或静态化；实体身份段；每页一句话定义；robots 与 AI 爬虫策略；Organization 与 Article 标注 | 2 周 |
| P1 | 问答式小节重构；作者页、资质页、案例页；llms.txt；sitemap 与 hreflang 治理 | 1 个月 |
| P2 | 对比矩阵；计价信息；监测机制 | 持续 |
P0 内部顺序：渲染 → 实体 → 定义句 → 爬虫策略 → 结构化数据。前面不动，后面无效。
验收指标
| 指标 | 定义 |
|---|---|
| 提及率 | 出现品牌名的题数 / 总题数 |
| 首位提及率 | 品牌出现在第一个被推荐位置的题数 / 总题数 |
| 首选推荐率 | 被明确表述为「推荐」「更适合」「首选」的题数 / 总题数 |
| 官网引用率 | 答案引用或链接到官网的题数 / 总题数（改造最直接的指标） |
| 事实准确率 | 品牌相关事实表述正确的题数 / 被提及题数，目标 ≥ 90% |
问题集按四类各取 8–15 条，共 40–60 条：品类需求、选型对比、场景痛点、品牌直查。至少覆盖 3–5 个模型，同一问题至少跑两次，记录「引用到的原句」——它告诉你官网上哪句话被选中，把它挪到更靠前、更结构化的位置，是最有效的单点优化。
把品牌信息填一次，右边直接出可粘贴的代码。只标注页面真实可见的内容；页面上没有的句子，写进标注也变不出来，反而会在模型交叉验证时反噬。
Organization + WebSite
本文与工具对应《中文非付费营销100问》第 103 问的完整 SKILL： 官网 GEO 改造清单：六层信息点与执行顺序。 需要给 AI 工具直接装载的技能包，到那一页复制完整 SKILL 文档。