geo-optimizer-skill

让ChatGPT和Gemini在回答中主动引用你的网站

这是一个开源的答案引擎优化(AEO)与生成式引擎优化(GEO)工具包,旨在帮助网站所有者和内容创作者提升在AI搜索生态中的可见度。它解决的核心问题是:随着ChatGPT、Perplexity、Gemini以及Google AI Overview等AI工具成为信息入口,传统SEO已不足以支撑流量获取。该工具提供审计、优化和追踪三大核心能力:审计你的网站内容是否容易被AI引擎引用,优化页面结构以提升被引用的概率,并持续追踪你的品牌或域名在各类AI回答中的提及情况。项目以Python为核心,提供命令行工具(CLI)、Python库、MCP(Model Context Protocol)集成以及Astro组件,方便不同技术背景的用户使用。它本质上是一套面向AI搜索时代的内容性能监测与优化方案。

开源 free 对话助手
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GitHub 星标 ★ 885
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类对话助手
开发团队Auriti-Labs
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型aeo,ai-search-optimization,ai-seo,ai-visibility,answer-engine-optimization,astro,chatgpt,citation-tracking,claude,cli,gemini,generative-engine-optimization,geo,llm-seo,llms-txt,mcp,perplexity,python,schema-markup,seo
GitHub 星标★ 885
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-02-18 00:00:00
最近更新2026-09-23 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数2

使用教程

核心亮点

  • 覆盖主流AI引擎:同时支持ChatGPT、Perplexity、Gemini和Google AI Overviews,一站式追踪引用来源
  • 提供多形态接入:既有CLI和Python库,也支持MCP协议和Astro组件,可嵌入现有内容工作流
  • 从审计到追踪闭环:不仅诊断内容可被AI引用的程度,还持续监控引用变化,便于验证优化效果

不足之处

  • 早期项目,API和功能可能不稳定,文档和社区支持有待观察
  • AI引擎引用机制频繁变化,追踪结果的准确性和时效性需要持续维护

适用场景

  • 内容营销团队监控品牌在AI回答中的提及率
  • SEO顾问为客户网站做AI可见性审计并出具优化建议
  • 开发者将GEO追踪集成到自己的内容发布或分析工具中

替代项目

Cognition AI's GEO tool、RankScience、Profound GEO

项目介绍

geo-optimizer-skill 是搜索知识领域的开源项目,由 Auriti-Labs 开发,是 2026 年新上线的项目。

在全站 13,090 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(885)位列前 30%,在搜索知识分类中处于中上游。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-23。MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是:内容营销团队监控品牌在AI回答中的提及率。同类可对比的替代方案包括 Cognition AI's GEO tool、RankScience、Profound GEO。

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