SEO-GEO-Audit：为AI搜索时代打造的双轨审计工具

一款Claude Code技能，同时审计传统SEO和生成式引擎优化(GEO)，帮助网站在ChatGPT、Perplexity等AI搜索中更好地被理解和引用。其核心价值在于利用Claude自身作为LLM的能力，判断网站是否"LLM友好"，填补传统SEO工具无法适配AI搜索生态的空白。

传统SEO已存在二十余年，聚焦为Google、Bing等爬虫优化（meta标签、sitemap、语义化HTML）。但ChatGPT、Perplexity等生成式AI搜索工具正在改变信息获取方式：它们阅读、理解、总结内容并以对话形式呈现答案。

传统SEO工具无法判断网站是否对LLM友好，这催生了GEO（生成式引擎优化）概念——专为LLM消费习惯设计的优化方向。

seo-geo-audit是Claude Code的专属技能，可同时审计前端代码库的传统SEO和GEO维度。它利用Claude作为LLM的能力，精准判断网站的LLM友好度。

支持多种现代前端框架：Next.js（App Router/Pages Router）、Astro、Nuxt、SvelteKit、Remix、Gatsby、原生Vue及纯HTML项目。通过解析package.json自动识别项目类型，无需手动配置路径。

传统SEO审计（30项）

涵盖元数据完整性（title/description等）、语义化HTML、结构化数据（JSON-LD）、可访问性基础、社交图谱标签、技术SEO（robots.txt/sitemap等）。

GEO审计（37项）

针对LLM消费习惯：llms.txt支持、内容可扫描性（段落长度/标题层级）、引用友好性（FAQ/HowTo schema）、代码呈现（避免截图）、服务端渲染、知识图谱友好度（实体识别/关系）。

GEO核心理念：LLM需轻松提取关键信息、理解结构、找到可引用片段——营销话术过多或信息藏于复杂交互会降低GEO评分。

输出格式

生成Markdown报告卡：

1. 总体评分：SEO/GEO分别给出A-F等级+百分制
2. 问题分级：高/中/低严重级别
3. 具体定位：标注file:line便于快速修复
4. 修复建议：提供代码片段示例

使用命令

命令	功能
/audit//seo-geo	标准审计（SEO+GEO）
/audit deep	深度审计所有路由
/audit seo	仅SEO审计
/audit geo	仅GEO审计
/audit fix	审计后生成修改建议（需用户确认）

安全设计

• 默认只读，不修改文件
• fix模式预览修改并征求确认
• 仅分析源代码仓库，不抓取线上站点
• 不擅自修改robots.txt/noai标签/llms.txt

实践意义

1. 发现AI搜索流量入口
2. 提升内容质量（LLM友好=人类友好）
3. 增加AI引用概率
4. 未来适配：GEO将与SEO同等重要

技术亮点

• 框架感知：自动识别项目类型
• 模块化检查：SEO/GEO独立维护
• 模板化输出：报告格式一致
• 生态整合：属于Claude Code技能家族

展望

seo-geo-audit代表新工具范式——服务人类与AI系统。随着AI搜索普及，GEO将成为独立优化领域，该工具是早期探索者，为后续发展提供参考。

前端开发者可通过简单命令获取GEO优化建议，无需专业背景即可适配AI时代需求。