geo-score

给你的网站做 AI 引用体检，打分+追踪一次搞定

geo-score 是一个面向生成式引擎优化（GEO）的免费开源工具，用来回答两个问题：AI 搜索引擎会不会引用你的网站，以及实际有没有引用。它基于一套开放的 GEO 评分标准，对站点做 0-100 分的就绪度打分，指出在结构化数据、可抓取性、内容可引用性等方面的短板。同时它通过 OpenAI、Perplexity、Gemini、Claude 的官方 API（用你自己的密钥）做引用追踪，看这些模型在回答相关问题时是否真的引用了你的页面。项目零第三方依赖，纯 Python 实现，提供 CLI 和 MCP server，可以直接接入 Claude Code 等支持 MCP 的 AI 客户端，让模型自己调用打分和追踪能力。适合做 SEO/AEO 的团队、内容站站长和 AI 产品开发者，在传统搜索之外评估自己在 AI 答案里的可见度。

开源 free 搜索知识

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 553

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类搜索知识

开发团队jianruntech

所属国家

官网地址https://jianruntech.github.io/geo-score

GitHubhttps://github.com/jianruntech/geo-score

定价模式free

价格说明开源免费，需自备API密钥

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,ai-visibility,answer-engine-optimization,chatgpt,claude-code,claude-skill,cli,generative-engine-optimization,geo,github-action,llm,llm-citations,llms-txt,mcp-server,perplexity,rubric,seo,site-audit,structured-data

GitHub 星标★ 553

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-09-08 00:00:00

最近更新2026-09-27 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2026-09-28

浏览次数0

使用教程

核心亮点

评分维度基于公开 GEO rubric，可解释、可复现，不是黑盒打分
引用追踪直接调用 OpenAI、Perplexity、Gemini、Claude 官方 API，用自己密钥，数据可控
零依赖纯 Python，同时提供 CLI 和 MCP server，能直接嵌进 Claude Code 等工作流

不足之处

引用追踪依赖外部 API，会产生调用费用且结果受各模型版本变化影响
评分 rubric 的权重和阈值缺少大规模实证校准，早期项目生态和案例积累有限

适用场景

内容站上线前做 GEO 就绪度自查，定位结构化数据和可抓取性问题
品牌方定期跑引用追踪，看自家页面在 AI 答案里的出现频率变化
在 Claude Code 里通过 MCP 调用，让 AI 边改内容边给 GEO 打分

替代项目

seo-analyzer、llmstxt、GSC（Google Search Console）

项目介绍

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

它收录于搜索知识分类，该分类目前共有 591 个项目，GitHub 星标数为 553。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-27。开源免费，需自备API密钥。

它主要面向的使用场景是：内容站上线前做GEO就绪度自查，定位结构化数据和可抓取性问题。同类可对比的替代方案包括 seo-analyzer、llmstxt、GSC（Google Search Console）。

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