方法论与社区

关于 GeoScore

一个开源的 GEO 审计工具,综合了社区领先项目的框架。

评分方法论

GeoScore 从 12 个维度评估网站的生成式引擎优化(GEO)就绪度, 生成 0-100 分。评分系统综合了 5 个领先开源项目的框架。

维度权重来源检查项数
AI 可爬性 (Robots.txt)12%geo-optimization-handbook, Auriti-Labs20
AI 引导 (llms.txt)12%geo-optimization-handbook, best-aeo-skill5
结构化数据 (Schema)14%handbook, evolv3ai, Auriti-Labs8
Meta 和社交标签10%geo-optimization-handbook, piiiico5
内容质量12%handbook, Auriti-Labs, geo-optimizer (Go)6
E-E-A-T 信号8%evolv3ai, best-aeo-skill5
品牌和实体8%geo-optimization-handbook, best-aeo-skill4
引用就绪度8%best-aeo-skill, geo-seo-claude25
发现端点6%geo-optimization-handbook3
Agent 友好性4%ax-score, agentscore4
新鲜度和维护4%evolv3ai3
负面信号− (扣分)handbook, UC Berkeley EMNLP 20248
提示注入安全− (扣分)OWASP LLM Top 10, NIST AI RMF6

评分分段

86-100
优秀
完全 GEO 优化。在 AI 引用中位置有利。
68-85
良好
存在少量差距。针对性修复可提升 AI 可见性。
36-67
一般
基础存在但需要大量改进。
0-35
需要全面整改——从 robots.txt、llms.txt、schema 开始。

技术说明

数据来源:单次浏览器审计分析公开可访问的资源(robots.txt、llms.txt、HTML、JSON-LD)。Pro 监控使用 Cloudflare Worker 和 D1 存储监控主机与定期审计历史。
CORS 处理:当浏览器直接访问被阻止时,部分资源通过 Cloudflare Worker 代理获取。
隐私:审计结果仅存储在浏览器的 localStorage 中。不会向第三方传输数据。
局限性:JavaScript 渲染的内容可能无法完全捕获。对于 SPA,建议使用静态渲染或预渲染以获得最佳效果。
CLI 与 MCP:GeoScore 提供零依赖命令行工具(npx geoscore <url>)和 MCP 服务器(geoscore-mcp),支持 AI Agent 集成。两者均支持 --json--html--fix 输出模式。
许可证:MIT — 免费使用、修改和分发。