TL;DR / 核心要点总结
- GEO 检查项不是另起一份审计，而是在原有四个维度里各加几条可验证的判断。 技术补通道与可读性，内容补子问题与可摘性，权威补实体与第三方印证，竞品补 AI 答案层面对标。
- 审计回答「现状、证据、影响」，不回答「改不改、怎么改、多少钱」。 事实与建议混在一份报告里，可信度会一起下降。
- 每条发现都要能复现。 问题原文、引擎与模型版本、日期、引用结果，四要素缺一不可；单次回答不算证据。
- 抽样比全量重要。 按模板分层，每类 3–5 页；提问集 10–20 个，全站跑一遍既做不到也不必要。
- 「没被引用」和「被屏蔽」是两种结论。 前者是结果，后者是设置，取证与修复顺序都不同。
一、先划边界：加的是检查项，不是优化方案
一份标准的 SEO 审计报告，会把抓取、索引、速度、关键词、外链与竞品逐项过一遍，最后给出分级问题清单。但它通常不回答两个新问题：AI 爬虫能不能进来，进来之后页面有没有资格被引用。
这不是审计能力的问题，而是检查项里没有这一栏。本文按原有四个维度，说明各加什么检查、怎么取证、报告怎么写。
SEO 审计的产出是「问题清单 + 证据 + 影响判断」。加 GEO 最容易走偏的，是把优化动作清单搬进审计：要不要写 llms.txt、要不要换 Schema、要不要发第三方稿。这些是决策，不是检查。
审计只回答三件事：现状、证据、影响。改不改、怎么改、预算多少属于下一阶段；两者混写，客户分不清事实和建议。
范围也要区分：本文讲「在既有审计里加什么」，完整的 GEO 审计方法与评分口径不在本篇展开。单页「排名高却不被引用」的排查已单独写过（两套条件分开查）。
这也决定了检查项的语气：只陈述观察到的现象，不替模型下结论。「未观察到引用」可以写，「被 AI 降权」不能写。
二、四个维度，各加哪几项检查
把 GEO 检查项挂到原有四个维度上，客户看得懂，执行方也不用重做框架。下面这张表可以直接并进现有报告。
| 原有维度 | 新增检查项 | 取证方法 | 通过标准 |
|---|---|---|---|
| 技术健康度 | AI 爬虫 UA 实测 | robots 声明 + 关键爬虫 UA 请求 | 关键检索爬虫 200 且为真实 HTML |
| 技术健康度 | 正文是否直出 | 关 JS 取原始 HTML | 正文在原始 HTML 中可见 |
| 技术健康度 | 自我屏蔽设置 | 抽样页的 noindex、canonical、hreflang | 与页面角色一致，无误伤 |
| 技术健康度 | 语义标注是否对得上 | JSON-LD 类型字段对照可见内容 | 类型匹配、字段一致、无虚构 |
| 内容与关键词 | 子问题覆盖 | 主问题拆 5–8 子问题，逐条找回答 | 每个子问题有可摘回答 |
| 内容与关键词 | 段落可摘性 | 遮住上下文抽读核心段落 | 自包含、结论前置、品牌可见 |
| 内容与关键词 | 答案类型是否齐 | 按三类题型找对应页 | 三类问题均有证据页 |
| 外链与权威度 | 实体一致性 | 官网、关于页、Schema、外部档案对照 | 名称、定位、头衔一致 |
| 外链与权威度 | 第三方印证 | 查媒体、评测与社区提及 | 关键事实有站外来源 |
| 竞品对标 | AI 答案层面对标 | 同一提问集跑自身与竞品 | 记录出现、引用与来源类型 |
技术维度补的是通道与读法。 robots.txt 只是声明，服务器或 CDN 边缘仍可能拦截；声明与实际响应必须分开记录。
审计要对关键爬虫真的发一次请求，而不是只看配置文件。站内工具对 8 个 AI 爬虫做了 UA 探测，可以先用它拿一轮原始响应（GEO 站点健康度诊断）。不同引擎的爬虫分工不同，放行要逐类确认（ChatGPT 搜索优化）。
正文直出是另一条硬指标。AI 抓取侧普遍不执行 JavaScript，页面如果全靠客户端渲染，抓到的就是一个空壳。检查方法：关掉 JS 取一次原始 HTML，看正文还在不在。
语义标注查的不是「有没有部署」，而是「类型对不对、字段和可见内容是否一致」。Search Engine Journal 实测 50 个大站，结论是「能被抓到」的普及度明显高于「能被读懂」（完整拆解）。补法属于优化，见结构化数据指南。
内容维度补的是子问题与可摘性。 SEO 审计看关键词覆盖，GEO 要看「问题拆成子问题后，每一条有没有人回答」。
主关键词覆盖完整，不代表每个子问题都有一句能直接摘走的话。可摘性检查：把段落单独复制出来、遮住上下文再读，看主体是否写全、结论是否在前、品牌名是否在句子里。
答案类型是第三个缺口：事实题要事实页，对比题要对比表，推荐题要第三方证据。三关机制见如何让 AI 引用我的网站，五层顺序见GEO 优化怎么做；审计只判断「有没有」。
权威与竞品维度补的是实体与答案层面对标。 外链画像回答「站点有没有分量」，实体一致性回答「模型能不能确认你是同一个对象」。
公司名、品牌名、创始人头衔、定位，在官网、关于页、Schema 与外部档案上有一处不一致，模型就可能当成两个对象。测试方法见品牌 AI 可见度诊断。
竞品对标加一条「同一提问集下的 AI 答案对照」：竞品出现在哪些问题、官网是否被引用、引用的是官网还是第三方。只记录观察结果，不写「AI 权重」。
三、取证口径：让每一条发现都能被复核
审计报告最常见的失效方式，是给结论却给不出证据。AI 答案每天都在变，一条「没有被引用」如果没有记录条件，第二天就无法复核。
一条可复核的记录，至少包含四个字段：
| 字段 | 记什么 | 缺了会怎样 |
|---|---|---|
| 问题原文 | 用户真实问法，不是关键词 | 换一种问法结论可能完全不同 |
| 引擎与模型 | 哪个产品、哪个模型版本 | 模型换代会被误判成站点问题 |
| 日期与地区 | 观测时间、语言与地区 | 无法判断是波动还是趋势 |
| 引用结果 | 是否提及、是否引用、引用 URL 与段落 | 只能得到「有 / 没有」，无法归因 |
两条纪律。第一，同一问题至少记录三次；单次回答的波动没有解释力，三次里两次不出现，才谈得上「未观察到」。
第二，原始证据要存档：截图、原始 HTML、状态码与响应片段，比一句结论有用。工具分数是线索，不是结论。
四、抽样：全站查不完，也不该全查
上万页的站点不可能逐页做 AI 提问测试。审计用分层抽样，样本量写进报告。
分层按模板走：首页、产品与服务页、文章页、对比与定价页、文档与 FAQ，每类挑 3–5 个。优先查商业价值高、近期改版、流量下滑、曾被 AI 引用过的页面。
提问集控制在 10–20 个，覆盖品牌词、品类词、对比词和问题词，问题用客户原话，不用内部词。报告里必须写清抽查页面、问题集与引擎版本。
五、报告怎么写：一条发现 = 现象 + 证据 + 影响 + 方向
GEO 检查项的写法与 SEO 技术问题无异：写现象，给证据，判断影响，给方向。区别在于方向只到「改什么」，不到「保证什么」。
分级沿用三档，标准换成 AI 侧：
- 阻断级：AI 爬虫被拦截、核心页正文不直出、robots 与边缘响应冲突。这一档不修，后面所有内容工作都没有意义。
- 影响级：子问题缺口、段落摘不走、实体不一致、第三方无印证。这一档决定「有机会」还是「稳定有机会」。
- 观察级：单次未复现的波动、样本不足的迹象。记录下来，不下结论。
报告里该出现和不该出现的句子，可以对照这张表：
| 该写 | 不该写 |
|---|---|
| 某一爬虫 UA 在某时间返回 403，robots.txt 声明为允许 | 你的网站被 AI 封杀了 |
| 在固定提问集里，该问题三次均未出现品牌 | 你在这个品类没有 AI 可见度 |
措辞只是表层的纪律，真正要守住的是：审计不承诺结果。AI 答案受模型版本、检索池与时间点共同影响，本身就在波动；能承诺的是可复现的检查与可复盘的方法。概念差异回看GEO 和 SEO 的区别。
六、五个常见错误
错误一：把工具分数当审计结论。 自动扫描覆盖基础信号，判断不了子问题、证据资格与品牌归属，适合当线索。
错误二：用一次 AI 回答下结论。 没有引擎、模型版本与日期，第二天就无法复核。
错误三：把「没被引用」写成「被 AI 屏蔽」。 前者是结果，后者是设置，修复顺序完全不同。
错误四：把「部署了 Schema」当作通过。 查的是类型是否匹配、字段是否一致，不是有没有这行代码。
错误五：在审计报告里夹带报价与效果承诺。 客户买的是判断，不是推销。
七、行动清单
今天做
- 把现有 SEO 审计模板调出来，在四个维度下各留一行 GEO 检查位
- 选 8 个关键 AI 爬虫，对首页与两个核心页各发一次 UA 请求，记录状态码与响应类型
本周做
- 按页面模板分层，抽出 15–25 个高价值页面，作为本次 AI 侧抽查的样本
- 建 10–20 个问题组成的提问集，覆盖品牌词、品类词、对比词与问题词
- 对抽样页面做一次「关 JS 取原始 HTML」测试，标记正文不直出的页面
本月做
- 把每条 GEO 发现改写成「现象 + 证据 + 影响 + 方向」四段式，补齐四个记录字段
- 把 AI 答案层面对标固定成一栏，与竞品在同一提问集下逐条对照
结语：审计的价值，是让「AI 看不见你」变成一条可验证的发现
SEO 审计已经有成熟的取证习惯：抓取日志、索引状态、排名变化，都能落到具体时间与页面。GEO 检查项要做的，是把同样的纪律延伸到 AI 答案上——不是多写几条建议，而是让每条结论都能被复核。
先查通道，再查可读性，再查子问题与证据，最后才谈内容。顺序对了，报告是一张地图；顺序错了，它只是一份愿望清单。
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本文为方法说明类内容，不包含未经核实的行业数据。文中涉及的 AI 搜索机制以 Google、OpenAI、Anthropic 等官方文档口径为准；第三方研究来自站内已发布报道，并已给出内链。AI 搜索产品的机制、爬虫命名与模型版本变化较快，本文结论截至 2026 年 10 月。