CiteFlow GEO Audit Framework

An open-source GEO (Generative Engine Optimization) audit framework for cross-border brands — adapted from SEO audit methodologies for AI search engines (ChatGPT, Gemini, Claude).

By CiteFlow — AI Search Visibility for Cross-Border Brands

基于 SEO 审计方法论（E-E-A-T 质量标准 + 优先级体系），适配 AI 搜索引擎（ChatGPT/Gemini/Claude）的专属诊断框架。 专为中国跨境出海品牌设计。

来源：改编自 Corey Haines 的 SEO Audit Skill（MIT License），AI 搜索场景重写。

AI 搜索可见度 = 四个维度的乘积：

Content    内容力    — AI 需要"素材"来引用你
Identity   身份清晰度 — AI 需要准确理解"你是谁"
Trust      信任信号   — AI 需要第三方背书来推荐你
Engagement 社区存在   — AI 需要看到"活着的品牌"

CiteFlow CITE 模型融合了以下方法论基础：

• E-E-A-T 质量标准（Google Search Quality Rater Guidelines）→ 适配为 AI 搜索的 Experience/Expertise/Authoritativeness/Trustworthiness
• 5 阶段 AI 引用审计链（改编自姚金刚 yao-geo-skills 的 page-audit 方法论）→ 发现→检索候选→正文抽取→证据质量→生成引用
• 证据成熟度模型（改编自姚金刚 yao-geo-skills 的 brand-graph 方法论）→ A/B/C/D/E 五级证据分级
• 8 维度内容评分体系（改编自姚金刚 yao-geo-skills 的 content-refiner 方法论）→ 语义密度/结构/可引用性/权威/可读性/鲁棒性/新颖性/跨域贡献

不是"爬→分析→输出"的线性流程，而是逐层递进的管道。每一层失败，下游都是空的。

阶段1 — 可发现性
  AI 能找到你的页面吗？
  检查：知识图谱、搜索引擎索引、robots.txt、sitemap、多语言 URL 结构

阶段2 — 检索候选
  页面进入 AI 检索池后，能否被选为候选？
  检查：Title 信息量、Meta Description 可引用性、URL 可读性、H1 语义

阶段3 — 正文抽取
  AI 选中页面后，能否成功提取有意义的内容？
  检查：JS 渲染、内容在首屏 HTML、正文不被导航/广告淹没、Schema 存在且正确

阶段4 — 证据质量
  提取的内容是否值得被 AI 引用？
  检查：数值事实、数据引用、结论前置、作者/来源标注、时效性

阶段5 — 生成引用
  AI 决定引用时，引用的是品牌想传达的信息吗？
  检查：品牌名一致性、产品描述准确性、竞品对比是否客观

改编自：姚金刚 yao-geo-page-audit 方法论。原文链接：https://github.com/yaojingang/yao-geo-skills

1. 可发现性（AI 能找到你吗？）
2. 结构化数据（数据格式对 AI 友好吗？）
3. 内容引用力（内容值得被 AI 摘取吗？）
4. 身份清晰度（AI 准确理解你的定位吗？）
5. 信任信号（第三方替你说话吗？）
6. 社区存在（品牌在目标市场活跃吗？）

检查项：

• 品牌是否出现在 Wikidata / Wikipedia？
• Google Knowledge Graph 是否有品牌实体？
• 品牌名称是否在 AI 训练数据中出现？

常见问题（跨境品牌）：

• 品牌有中文名但无英文 Knowledge Graph 条目
• Wikidata 条目缺失或信息过时
• 品牌实体与竞品混淆（名称相似）

GEO 影响：高 LLM 优先从知识图谱提取品牌信息。没有知识图谱条目 = AI 不认识你。

修复方向：

• 创建/完善 Wikidata 条目（Q-number）
• 确保 Wikipedia 页面存在且内容准确（英文优先）
• Schema.org Organization 标记 + sameAs 指向 Wikidata

检查项：

• 官网是否被 Serper/Google 索引？
• robots.txt 是否误封关键页面？
• SPA 页面是否返回空壳（JS 渲染问题）？
• 多语言版本是否各自可索引？

常见问题（跨境品牌）：

• 中文站和英文站用同一个域名的不同路径，但 robots.txt 处理不当
• Shopify/WooCommerce 的默认 robots.txt 未定制
• SPA 框架（React/Vue）没有 SSR，搜索引擎和 AI 爬虫都看不到内容

GEO 影响：高 LLM 的 RAG 检索依赖搜索引擎索引。搜不到 = 引用率为零。

修复方向：

• 验证 site:brand.com 在 Google/Bing 的索引量
• SPA → SSR/SSG 改造，或至少确保关键页面预渲染
• 多语言站点：确保 hreflang 正确，每种语言独立可索引

检查项：

• hreflang 标签是否正确？（自引用 + 双向 + x-default）
• 每个语言版本是否自 canonical？
• 是否存在跨语言 canonical（如法语页 canonical 到英语页）→ 非规范语言完全被抑制
• 翻译质量：是否全文翻译（不只是 UI chrome），AI 翻译本身不是问题，但机器翻译+低价值内容 = 被判定薄内容
• URL 结构：子目录（/en/, /fr/）最推荐；URL 参数（?lang=en）不推荐

常见问题（跨境品牌）：

• 中文站内容丰富，英文站只有产品名称翻译 → 薄内容
• hreflang 缺少自引用条目 → 整个 hreflang 集群被忽略
• 所有语言版本 canonical 到英语 → 非英语页完全不索引
• Shopify 自动翻译插件产生大量低质量英文页面

GEO 影响：高 LLM 检索时优先取英文内容。英文站薄 → AI 引用的是你的中文站的机器翻译版，品牌定位全丢。

AI 引用率与 Schema 标记正相关（论文：Is Visibility Enough?, Tafesse 2025）。

必检 Schema 类型：

• Organization — 品牌实体，含 name, url, sameAs, logo
• FAQPage — FAQ 页面 → AI 直接摘取 Q&A
• Product — 产品页 → AI 提取规格、价格、评价
• Article / BlogPosting — 文章 → AI 引用为权威内容
• BreadcrumbList — 面包屑 → AI 理解页面层级
• LocalBusiness — 线下门店（如适用）

检测方法：

• 浏览器 DevTools：document.querySelectorAll('script[type="application/ld+json"]')
• Google Rich Results Test（渲染 JS）
• 不能用 curl/web_fetch 检测——CMS 插件通常通过 JS 注入 JSON-LD，静态抓取看不到

常见问题（跨境品牌）：

• Shopify/WooCommerce 安装了 SEO 插件但 Schema 未配置
• 有 Schema 但字段不完整（缺 sameAs, 缺 logo）
• FAQPage Schema 内容与页面实际内容不一致
• 品牌官网完全没有 Schema 标记

GEO 影响：高 结构化数据 = AI 的"菜单"。没有结构化数据，AI 只能从正文中猜测，品牌信息大概率被误读。

检查项：

• og:title, og:description, og:image 每个页面是否完整？
• og:image 是否可访问？（无 404）
• og:locale 多语言页面是否分别设置？

GEO 影响：中 LLM 可能使用 og:description 作为页面摘要。缺失 → AI 自造摘要。

AI 引用品牌时，优先使用 <title> 标签中的信息。

检查项：

• 每页有唯一的 <title>
• 核心关键词在标题前部
• 品牌名放在末尾
• 长度 50-60 字符（英文）
• 不只是品牌名——包含品类/价值主张

示例：

• ❌ UGREEN
• ✅ UGREEN USB-C Hub 7-in-1 — Compact Docking Station for Mac & PC | UGREEN Official

GEO 影响：高 AI 从 title 提取产品名和品类。标题只有品牌名 = AI 不知道你卖什么。

检查项：

• 每页有唯一描述（不是自动生成）
• 150-160 字符
• 包含品类 + 差异化
• 可被 AI 直接摘取为引用片段

GEO 影响：中 AI 引用时经常直接摘取 meta description 作为品牌描述。

检查项：

• 只有一个 H1
• H1 包含核心关键词
• 层级清晰：H1 → H2 → H3，不跳级
• 标题描述内容，不是仅为样式

GEO 影响：中 AI 用 heading 结构理解页面内容组织。混乱的 heading → AI 误解内容重点。

检查项：

• 核心页面是否覆盖用户完整需求的深度？
• 正文是否在首屏可见，而非埋在 JS 加载后？
• 英文内容是否原生撰写（不是机器翻译后未编辑）？
• 是否有原创数据/见解/案例？

常见问题（跨境品牌）：

• 产品页只有图片和价格，无英文长文描述
• "About Us" 页面太短（<200 词），AI 无法提取品牌定位
• 中文站有博客，英文站没有 → 英文市场内容荒漠
• 机器翻译的英文不通顺 → AI 引用后用户读不懂

GEO 影响：高 内容深度 = 被 AI 引用的理由。浅内容 → AI 略过你。

AI 搜索引擎对 FAQ 格式的内容有极强的偏好——FAQ 天然匹配问答式查询。

检查项：

• 是否有 FAQ 页面？FAQ 内容是否覆盖目标市场常见问题？
• 每个 FAQ 是否短小精悍、直接回答？
• FAQPage Schema 是否与页面内容一致？

GEO 影响：高 FA*Q = AI 最易摘取的内容格式。有 FAQ + Schema = 引用率翻倍。

每条内容的 AI 引用潜力可以从以下 8 个维度评分。这是 Analyst 内容相关规则的底层理论依据。

改编自：姚金刚 yao-geo-content-refiner 的 8 维度 GEO 评分方法论。原文链接：https://github.com/yaojingang/yao-geo-skills

检查项：

• LLM 在回答"X 品牌是什么"时，给出的描述是否准确？
• 品牌在不同引擎（ChatGPT/Gemini/Claude）中的描述是否一致？
• LLM 是否混淆品牌与竞品？（品牌名相似导致）
• 品牌自述（官网 About 页）vs AI 描述之间的差距有多大？

检测方法： 在 ChatGPT/Gemini/Claude 中搜索 "What is {brand_name}?"，收集 AI 的输出。对比官网 About 页面的品牌定位。

常见问题（跨境品牌）：

• AI 把品牌归类到错误的行业（如把消费电子品牌归为配件批发商）
• 中文品牌名在英文 AI 搜索中不识别
• AI 描述基于 Amazon listing 而非官网 → 品牌故事全丢
• 品牌定位在 AI 眼中 = "一个卖 XXX 的网站"，没有任何差异化

GEO 影响：高 身份清晰度 = AI 推荐你的理由。身份模糊 = AI 不推荐你。

检查项：

• About 页内容是否 > 500 词？
• 是否包含品牌使命、差异化、创始故事？
• 是否有结构化数据（Organization Schema）？
• 是否容易被 AI 摘取为品牌摘要？

GEO 影响：高 About 页 = AI 定义"你是谁"的核心信息源。

AI 推荐品牌时，优先引用第三方权威源的信息，而非品牌自述。

检查项：

• 品牌是否被权威科技媒体评测？（TechRadar/CNET/The Verge/Wirecutter）
• 品牌是否被行业媒体/博客深入报道？
• 品牌是否在 Wikipedia 中被引用（作为独立条目或列表项）？
• 品牌是否有用户评价/UGC 可被 AI 摘取？（Trustpilot/G2/Reddit）

常见问题（跨境品牌）：

• 产品在 Amazon 有几千条评价，但没有权威科技媒体评测 → Amazon 评价不满足"权威源"标准
• 只在中国科技媒体有报道，英文媒体零覆盖 → 英文 AI 搜不到
• 品牌没有送测计划（outreach 给 YouTuber/媒体）

GEO 影响：高 第三方引用 = AI 推荐的"证据"。没有第三方背书 = AI 只能引用你自己的话，公信力为零。

检查项：

• HTTPS 全站覆盖
• 隐私政策 + 服务条款页面存在且可访问
• 联系信息清晰（不只是联系表单）
• 行业认证/奖项/合规标记是否有结构化标记？（如 certification Schema）

GEO 影响：中 信任标记 = AI 判断品牌可信度的辅助信号。

品牌主张的证据强度分五级。AI 引用时优先选择 A/B 级证据。

诊断使用：

• 分析品牌的引用源分布：A 级占比 < 20% → Trust 维度问题
• 分析 D/E 级占比：D+E 占比 > 30% → 品牌信任信号严重缺失
• 处方生成时：优先将 D 级主张升级为 A/B 级（补充官方页面、获取第三方评测）

改编自：姚金刚 yao-geo-brand-graph 的证据策略方法论（原文链接：https://github.com/yaojingang/yao-geo-skills）

检查项：

• 品牌在目标市场是否有活跃的社交媒体账号？
• 社交媒体内容是否被搜索引擎索引？
• Reddit/Quora/论坛中是否有关于品牌的讨论？

GEO 影响：中 AI 训练数据包含社交媒体和论坛内容。活跃的社区讨论 = 品牌出现在更多 AI 上下文中。

检查项：

• 是否有用户评测/开箱视频（YouTube）？
• 是否有社区讨论（Reddit/Discord）？
• 是否有详细的产品对比帖子（"X vs Y"）？

GEO 影响：中 UGC = 真实的"经验信号"。AI 在 E-E-A-T 框架下看重真实用户体验。

中文站内容完整，英文站只有产品名称和价格。AI 只能检索到英文内容 → 引用率极低。

诊断信号：中文品牌名在 AI 搜索中有结果，英文品牌名无结果。

品牌在国内有完整品牌故事，但在英文互联网上沦为"Amazon 上的一个 listing"。AI 只知道产品，不知道品牌。

诊断信号：AI 描述品牌时用词是"a company that sells..."而非品牌使命驱动。

没有送测给英文媒体，没有英文 Wikipedia 条目，没有 Trustpilot/Reddit 讨论。

诊断信号：AI 引用来源全部是品牌官网，没有任何第三方域名。

hreflang 缺失或错误配置，导致英文页面不索引 / 中文内容被优先显示给英文用户。

诊断信号：在英文 AI 引擎中搜索，返回的结果引用了中文页面内容。

跨境品牌官网（尤其是 Shopify 建站）的 Schema 标记几乎为零。

诊断信号：Rich Results Test 返回"No items detected"。

每个诊断发现使用统一格式：

Issue   — 发现的问题
Impact  — GEO 影响（高/中/低）+ 量化预期
Evidence — 如何发现的（工具 + 证据）
Fix     — 修复建议（页面级，可直接执行）
Priority — P0（阻断引用）/ P1（严重影响）/ P2（边际优化）

当前 Doctor 输出平铺处方清单（P0/P1/P2）。未来升级为以下结构：

30 天快赢：可验证的小改动
  → Schema 标记修复、Title/Meta 重写、FAQ 页面创建
  → 验收：A 类引用率提升 5pp+

60 天资产建设：深度内容和外部证据
  → 深度对比文章、G2/Trustpilot 评价积累、媒体送测
  → 验收：高权威源占比 > 30%，竞品差距缩小

90 天闭环优化：监测、复盘、迭代
  → 复查引用率变化、社区存在建设、跨域贡献评估
  → 验收：品牌实体在 AI 搜索中呈现完整 CITE 四维画像

目标 → 优先级 → 任务清单 → 负责人 → 交付物 → 验收指标 → 依赖 → 预算 → 风险

改编自：姚金刚 yao-geo-execution-roadmap 的 30/60/90 天执行路线图方法论。原文链接：https://github.com/yaojingang/yao-geo-skills

版本：2.0.0 | 融合 Corey Haines SEO Audit（MIT）+ 姚金刚 yao-geo-skills 方法论 | AI 搜索场景重写 维护：CiteFlow Team | 开源许可：MIT 新增（v2.0）：5 阶段审计链、8 维度内容评分、证据成熟度模型、处方路线图结构

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Credits

This framework is built upon the shoulders of excellent prior work:

• SEO Audit Skill by Corey Haines (marketingskills/seo-audit) — MIT License. The audit priority framework and E-E-A-T quality standards were adapted for AI search contexts.
• Yao GEO Skills by 姚金刚 (yaojingang/yao-geo-skills) — © 姚金刚. The 5-stage audit chain, 8-dimension content scoring, evidence maturity model, and execution roadmap structure were adapted with permission.

All adaptations are CiteFlow-original works. See CREDITS.md for detailed methodology lineage.