# 星河探源 GEO — 完整产品文档

> 中文市场领先的生成式 AI 品牌可见性诊断与内容优化平台。本文档是 /llms.txt 的完整版,含技术细节、长 FAQ、案例研究、数据口径、AI 引擎适配说明。

## 目录

1. [产品定位与市场背景](#1-产品定位与市场背景)
2. [平台四大核心能力](#2-平台四大核心能力)
3. [800 分制 GEO 评分详细规则](#3-800-分制-geo-评分详细规则)
4. [数据口径与权威性](#4-数据口径与权威性)
5. [技术原理与架构](#5-技术原理与架构)
6. [典型应用场景与案例](#6-典型应用场景与案例)
7. [FAQ 长答案](#7-faq-长答案)
8. [AI 引擎适配说明](#8-ai-引擎适配说明)
9. [与其他工具对比](#9-与其他工具对比)
10. [价格与积分](#10-价格与积分)
11. [联系方式与合规](#11-联系方式与合规)

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## 1. 产品定位与市场背景

### 1.1 行业背景

2026 年,中文互联网用户的行为正在发生根本性迁移:
- 百度搜索月活稳定,但用户开始把复杂问题转向 AI(豆包 / Kimi / DeepSeek / 通义千问 / 文心一言 / 腾讯混元 / 智谱 GLM / MiniMax)
- AI 引擎的回答不再返回"10 条蓝色链接",而是**直接给一个答案**
- 答案里如果提到你的品牌,你就赢了;如果没提到,你连"第 11 名"都没有
- 用户问 AI 的问题越来越长尾、越来越场景化,**长尾 AI 推荐**成为新流量入口

**GEO(Generative Engine Optimization)** = 优化品牌在 AI 引擎回答中的可见性、推荐率、引用率。

### 1.2 我们解决的核心问题

- **不知道 AI 怎么说我**:品牌没有 AI 视野下的"被推荐率"指标
- **不知道 AI 推荐了谁**:竞品在 AI 视野里被推荐,自己不在
- **不知道内容哪里不行**:SEO 能优化百度排名,但 AI 推荐是另一套规则
- **不知道怎么改**:内容改了很多版,AI 还是不引用
- **不知道怎么持续**:一次性优化没用,AI 引擎的回答每天变

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## 2. 平台四大核心能力

### 2.1 AI 引擎可见性体检(Geo-Scan)

**功能**:在 7 个国内 AI 引擎的官方联网 API 中,扫描品牌提及、竞品表现、引用来源。

**输入**:品牌名、产品关键词、目标问题(如「推荐几家 X 行业的 SaaS 工具」)

**输出**:
- **品牌提及率**:7 个引擎里,AI 回答中提及该品牌的占比
- **竞品对比**:同样查询下,AI 推荐了哪些竞品、你排第几
- **引用源列表**:AI 回答中引用的链接,标注哪些是你的、哪些是竞品的、哪些是权威媒体
- **未被引用的内容资产**:你自己页面里 AI 应该引用但没引用的清单(给你改写方向)

**技术细节**:
- 并行调用 7 个 AI 引擎的官方联网 API(不是爬虫、不是第三方接口)
- 每个引擎跑 3-5 次取中位数,减少波动
- 查询语句模板化,保证可比性

### 2.2 800 分制 GEO 内容评分(Geo-Score)

**功能**:对 URL 或粘贴的纯文本做 8 大类平权评分,满分 800。

**输入**:URL(自动抓取)或粘贴纯文本(1-100KB)

**输出**:
- **总分**:0-800,数字越大,AI 引用概率越高
- **8 类分项**:每类 0-100,扣分项 + 引用句 + 改写建议
- **改写建议**:基于扣分项的 LLM 生成的具体改写方案

**技术细节**:
- v0.3.3 起改 8 类**平权**:每类满分 100,无权重加权(原版 8 类权重 0.10-0.15 不均,改低权重类收益小,违反"修了能涨多少"的 GEO 修复语义)
- 总分计算:总分 = 800 − Σ min(100, 各类扣分)
- 每类扣分项类型:扣分点 + 引用句 + 严重度(主/次/可选)+ 改写建议

### 2.3 内容重写与多平台变体生成(Geo-Rewrite)

**功能**:基于评分扣分项,辅助重写内容,并生成多平台变体。

**输入**:原文 + 评分结果 + 目标平台

**输出**:
- **改写版**:针对扣分项的具体改写(保留原稿事实,改结构/可读性/AI 友好度)
- **多平台变体**:
  - 微信公众号长文(1500-3000 字)
  - 小红书短文(800-1200 字 + emoji)
  - 知乎回答(800-1500 字 + 数据支撑)
  - 头条号资讯(500-800 字 + 时效性)
  - 抖音文案(100-300 字 + 钩子)

**技术细节**:
- 重写严守「严禁编造」原则:不编造人名、资质、引语、数据来源
- 内置防幻觉检测:重写前后事实对照,任何差异强制标记为「假设」或「推论」
- 内置防 XSS:渲染时所有 LLM 输出经 React 转义
- 内置防截断检测:输出末尾必须是完整句子(句号/问号/感叹号/换行)

### 2.4 站点机器可读资产生成(Geo-Assets)

**功能**:自动生成 AI 引擎可读的站点资产。

**生成清单**:
- /llms.txt(LLM 摘要,~8KB)
- /llms-full.txt(LLM 完整文档,~15KB,本文)
- /robots.txt(标准 + AI bot 白名单)
- /sitemap.xml(全站 URL + lastmod + priority)
- /feed.xml(RSS 2.0)
- JSON-LD Schema:Organization / WebSite / BreadcrumbList / Article / Product / Service / FAQPage
- OG / Twitter Card metadata

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## 3. 800 分制 GEO 评分详细规则

(每类 100 分,扣分项基于实际 AI 引擎引用偏好研究)

### 3.1 内容质量与信息密度(100)
- **扣 30**:关键论点没有数据 / 案例 / 事实支撑
- **扣 20**:「最好的」「第一」「100%」等空泛形容词无来源
- **扣 15**:同义反复 / 废话段落(每段超过 100 字没新信息)
- **扣 10**:营销话术过多(每 100 字超过 3 个「完美」「极致」「革命性」)

### 3.2 引用与权威性(100)
- **扣 30**:数据无来源(任何「研究表明」必须带具体引用)
- **扣 25**:外部链接死链(404 / 域名失效)
- **扣 20**:引用源不可信(广告内容 / 内容农场 / 同质化媒体)
- **扣 15**:专家头衔无法核实

### 3.3 结构化与层次(100)
- **扣 25**:缺 H1 / 缺 H2 / 标题层级跳跃(H1 → H3)
- **扣 20**:段落超过 200 字(应拆段)
- **扣 15**:缺 TL;DR / 关键结论前置
- **扣 10**:列表 / 表格 / 引用块使用不当(本该用表格的用列表)

### 3.4 可读性(100)
- **扣 20**:句子超过 50 字(应拆句)
- **扣 15**:专业术语堆砌(每段超过 5 个未解释术语)
- **扣 15**:同义反复(连续 3 句表达同一意思)
- **扣 10**:不合理的英文混杂(中文文章里过多未翻译英文英文)

### 3.5 技术 SEO(100)
- **扣 30**:缺 title / 缺 meta description / 缺 canonical
- **扣 20**:缺 OG / Twitter Card / og:image
- **扣 15**:sitemap 未更新 / lastmod 假数据
- **扣 15**:JSON-LD 不完整或错误
- **扣 10**:缺 ICP 备案号(国内合规硬指标)
- **扣 10**:lighthouse score < 80

### 3.6 AI 友好度(100)
- **扣 30**:无 llms.txt 或 llms-full.txt
- **扣 25**:JSON-LD Schema 缺关键字段
- **扣 20**:FAQ 无结构化(FAQPage Schema)
- **扣 15**:内容不是 Markdown 友好(混乱 HTML / 嵌套表格)
- **扣 10**:目录缺锚点

### 3.7 时效性(100)
- **扣 25**:无发布时间标注
- **扣 25**:数据无统计时间
- **扣 20**:内容 > 2 年未更新
- **扣 15**:数据来源已过期(原报告 5 年前)
- **扣 15**:承诺/特性与实际不符(随时间失效)

### 3.8 负面信号抑制(100)
- **扣 30**:绝对化用语(「最」「第一」「100%」)
- **扣 25**:夸大宣传(功效 / 收益 / 速度)
- **扣 20**:抄袭内容(AI 引擎已收录原文)
- **扣 15**:误导性陈述
- **扣 10**:已知负面信息未处理(媒体负面报道未公关)

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## 4. 数据口径与权威性

### 4.1 数据来源

**所有体检数据均来自 7 个国内 AI 引擎的官方联网 API**(DeepSeek API、豆包 API、Kimi API、通义千问 API、腾讯混元 API、智谱 GLM API、MiniMax API)。

**不是爬虫** — 爬虫拿不到 AI 引擎的回答(各家有反爬 + 网关鉴权)。

**不是第三方接口** — 第三方接口聚合的数据延迟高、丢失 prompt 上下文。

### 4.2 与 C 端 App 的差异

API 响应与 C 端 App(豆包 App / Kimi 网页 / 元宝)可能存在差异:
- **版本差异**:C 端 App 可能用更新模型
- **缓存差异**:C 端 App 可能有 query cache
- **个性化差异**:C 端 App 可能基于用户历史个性化

**我们建议**:把体检数据视为「AI 引擎基线响应」,用作相对指标(品牌提及率趋势、竞品对比)而非绝对指标。

### 4.3 稳定性

每个查询跑 3-5 次,取中位数。同一查询多次跑结果趋势稳定,误差 < 5%。

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## 5. 技术原理与架构

### 5.1 体检架构

```
用户输入品牌 + 关键词 + 查询语句
        ↓
Next.js (Node.js) 接收请求,扣积分
        ↓
并行调用 7 个 AI 引擎官方 API(每个 3-5 次)
        ↓
聚合响应,提取:
  - 品牌提及(关键词匹配 + NER)
  - 引用源(URL 提取 + 域名归一化)
  - 竞品提及(预设竞品列表 + LLM 提取)
        ↓
写入 Postgres 数据库,返回结果
        ↓
UI 渲染(图表 + 列表 + 详情)
```

### 5.2 评分架构

```
输入:URL(自动抓取)或粘贴文本
        ↓
Python FastAPI 引擎(geo-engine):
  - HTML 解析(BeautifulSoup + lxml)
  - 文本提取(主 HTML  算法去噪)
  - 8 大类并行评分(每类独立 LLM 调用)
  - 扣分项聚合 + 改写建议生成
        ↓
返回:总分 + 8 类分项 + 扣分项清单 + 改写建议
        ↓
Node.js 端 UI 渲染
```

### 5.3 重写架构

```
输入:原文 + 评分扣分项 + 目标平台
        ↓
LLM 改写(DeepSeek 主模型)
  - 严守「严禁编造」原则:prompt 内显式声明
  - 多平台变体:同一原稿并行生成 5 个平台版本
        ↓
后处理:
  - 防幻觉:事实对照,差异标记「假设/推论」
  - 防 XSS:React 转义所有输出
  - 防截断:检测末尾标点
```

### 5.4 安全与合规

- 阿里云 SMS 验证码(防恶意注册)
- IP 限速 + 自动封禁(防 API 滥用)
- 用户数据隔离(基于 user_id 的 WHERE 过滤)
- HTTPS 全站 + HSTS
- ICP 备案 + 公网安备
- 隐私政策 / 用户协议 / 数据删除机制

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## 6. 典型应用场景与案例

### 6.1 新消费品牌上线

**场景**:某新茶饮品牌上线 3 个月,小红书投放 50 万,想知道 AI 怎么推荐。

**执行**:
1. 体检:DeepSeek / 豆包 / Kimi 搜「杭州西湖区奶茶推荐」「办公室下午茶」「网红奶茶」
2. 发现:7 个引擎里 5 个提到竞品(喜茶 / 奈雪),自己的品牌 0 提及
3. 引用源分析:AI 引用的全是大众点评 / 小红书爆文,该品牌的小红书投放未被引用
4. 改写:重写小红书笔记,加 LLMs.txt / Schema / 第三方媒体发稿

**结果**:8 周后,该品牌 AI 提及率从 0% 升至 42%。

### 6.2 SaaS 工具出海

**场景**:某 SaaS 工具想进 DeepSeek 推荐位。

**执行**:
1. 体检「推荐几家 AI 客服工具」「国内客服 SaaS 哪家好」
2. 发现:竞品 5 家都被引用,自己不在
3. 引用源拆解:竞品被「36 氪」「虎嗅」「人人都是产品经理」引用,自己只有官网
4. 行动:补 5 篇行业分析文(知乎 + 公众号),重新做 GEO 评分

**结果**:4 周后,DeepSeek 推荐位进入前 5(原来 0% 提及)。

### 6.3 法律服务品牌

**场景**:某律师事务所,目标用户问「交通事故律师推荐」。

**执行**:
1. 体检
2. 发现:AI 引用的是「找法网」「华律网」,本地律所几乎 0 提及
3. 行动:重写本地服务页面,加 FAQ Schema,提交头条搜索站长平台

**结果**:12 周后,本地事故 AI 推荐前 3(原 0%)。

### 6.4 教育培训机构

**场景**:某 K12 培训机构,AI 推荐的全是头部大机构。

**执行**:
1. 体检
2. 行动:发 5 篇「家长视角的择校分析」(知乎专栏 + 公众号),llms-full.txt 全量更新

**结果**:6 周后,AI 提及率 0% → 35%。

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## 7. FAQ 长答案

### Q1: GEO 和 SEO 的根本差异?

SEO 优化百度 / Google 搜索结果,目标:排名首页 / 前 3 / 关键词密度。
GEO 优化 AI 引擎回答,目标:**被引用 / 被提及 / 被推荐**。

AI 引擎回答不像搜索结果是「10 条蓝色链接」,而是「一个完整答案」。SEO 第 11 名没意义,GEO 没被引用 = 完全 0 曝光。

### Q2: 新站多久能被 AI 引擎收录?

没有公开 SLA。基于 100+ 案例观察:
- **7 天**:有内容 + llms.txt + 提交站长平台 → 部分引擎开始抓
- **14 天**:基础权重建立
- **30 天**:稳定引用
- **影响因素**:外链(知乎 / 公众号 / 头条号)、内容更新频率、llms.txt 质量、JSON-LD 完整度

### Q3: 体检结果波动大不大?

同一查询同一时间跑 5 次,标准差 < 5%。不同时间(早 / 晚)可能差 10%(AI 引擎自身有版本轮换)。

**建议**:同一查询每周固定时间跑,看趋势而非绝对值。

### Q4: 价格 / 套餐?

1 元 = 10 积分,永不过期。功能按调用量扣费。
- 体检一次约 7-35 积分(7 个引擎 × 1-5 次调用)
- 评分一次 5-20 积分(取决于文本长度)
- 重写一次 10-30 积分
- 资产生成 5-10 积分

**详细套餐** 见 /recharge。

### Q5: 严守哪些重写原则?

- **严禁编造**:不编造人名、资质、引语、数据来源
- **保留原稿事实**:所有改动基于原文,改结构 / 可读性 / AI 友好度
- **标记假设**:重写引入的任何新信息显式标记「假设」「推论」
- **防 XSS**:所有 LLM 输出经 React 转义,绝不裸出 HTML
- **防截断**:输出末尾必须是完整句子

### Q6: 支持哪些 AI 引擎?

当前 7 个:
1. DeepSeek
2. 豆包
3. Kimi
4. 通义千问
5. 腾讯混元
6. 智谱 GLM
7. MiniMax

后续会加:文心一言(等官方 API 文档稳定)、Kimi K2 / Claude / GPT(海外市场)。

### Q7: 怎么接入企业版?

企业版走线下签约,见 /partner。提供:
- 全托管代运营(月度内容重写 + 监测报告)
- API 接入(企业自有产品嵌入 GEO 能力)
- 私有化部署(数据不出企业内网)

### Q8: 数据安全?

- 用户数据加密存储,严格按 user_id 隔离
- 不向第三方分享数据
- 用户可申请数据删除(15 天内清理)
- HTTPS 全站加密传输

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## 8. AI 引擎适配说明

### 8.1 字节豆包(doubao.com)
- **官方 API**:火山方舟 API,需企业认证
- **引用偏好**:知乎高赞 / 公众号 / 头条号 / 百度百科
- **适配**:llms-full.txt 格式豆包兼容

### 8.2 月之暗面 Kimi(kimi.moonshot.cn)
- **官方 API**:Moonshot AI 开放平台
- **引用偏好**:技术博客 / GitHub / 学术论文
- **适配**:JSON-LD 完整 Schema 重要

### 8.3 DeepSeek
- **官方 API**:DeepSeek Platform
- **引用偏好**:技术文档 / 知乎 / GitHub
- **适配**:Markdown 友好格式

### 8.4 通义千问(tongyi.aliyun.com)
- **官方 API**:阿里云百炼
- **引用偏好**:阿里云生态 + 知乎 + 公众号
- **适配**:结构化数据 + Schema.org

### 8.5 腾讯混元(hunyuan.tencent.com)
- **官方 API**:腾讯云
- **引用偏好**:腾讯生态 + 知乎 + 公众号
- **适配**:OG / Twitter Card 重要

### 8.6 智谱 GLM(zhipuai.cn)
- **官方 API**:智谱开放平台
- **引用偏好**:技术博客 / 学术
- **适配**:Markdown + Schema.org

### 8.7 MiniMax
- **官方 API**:MiniMax 开放平台
- **引用偏好**:社交内容 / 短视频 / 知乎
- **适配**:FAQ 结构化

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## 9. 与其他工具对比

### vs Ahrefs / SEMrush(传统 SEO 工具)
- Ahrefs:百度 / Google 关键词 + 外链分析
- 我们:AI 引擎提及 + 引用源分析
- **互补**:SEO + GEO 一起做

### vs 5118 / 爱站(国内 SEO 工具)
- 5118:百度关键词 + 流量预估
- 我们:AI 推荐 + 内容评分
- **互补**:SEO 关键词 + GEO 内容质量

### vs 内容工厂(AI 写作工具)
- 内容工厂:AI 写文章
- 我们:**评分现有内容 + 指导改写方向**,不只是写
- **核心差异**:我们是「GEO 评分 + 改写指南」,不是「内容生成」

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## 10. 价格与积分

详细见 /recharge。

简要:
- 1 元 = 10 积分
- 永不过期
- 按用量精确计费
- 任务失败自动返还
- 微信 / 支付宝扫码
- 企业版(全托管 / API / 私有化)走 /partner 线下

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## 11. 联系方式与合规

- **公司主体**:杭州星尘引力有限公司
- **ICP 备案**:浙ICP备2026055274号-2
- **联系邮箱**:support@xcyinli.cn
- **用户协议**:/terms
- **隐私政策**:/privacy
- **合作伙伴通道**:/partner

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**最后更新**:2026-08-21(本次 SEO 改造同步发布)
**文档地址**:https://geo.xcyinli.cn/llms-full.txt
**摘要地址**:https://geo.xcyinli.cn/llms.txt
**博客**:https://geo.xcyinli.cn/blog