GEO项目完结的考核指标有哪些

页面能不能被大模型抓到

大模型抓取页面和传统爬虫有区别，但基础还是看服务器能不能正常返回内容。你可以用命令行工具curl或浏览器开发者工具看HTTP状态码，确认不是404、500或者被robots.txt挡住。也可以到Google Search Console的“网址检查”里输入页面地址，看抓取状态和索引状态。要注意的是，如果页面用大量JavaScript渲染，得看看无头浏览器渲染后内容是否完整，因为有些大模型抓取时可能不会执行所有脚本。这一项属于基础门槛，过不了后面都不好谈。

结构化数据加得对不对

结构化数据是给机器看的说明，比如文章页加Article、产品页加Product、面包屑加BreadcrumbList。你可以在页面源码里搜“application/ld+json”，看看有没有对应类型的标记。再用Google的富媒体搜索结果测试工具或Schema Markup Validator跑一遍，看有没有报错或警告。如果之前没加，现在补上JSON-LD代码，重点标记标题、作者、发布日期、描述这些字段。这一项能帮大模型更准确地理解页面主题，但别指望加了就立刻有变化，它只是提高可读性。

实体信息前后有没有打架

一个页面或一个站点里，公司名、产品名、人名等实体要保持统一。比如别在首页写“ABC科技有限公司”，内页又写成“ABC科技”或者漏了“有限公司”。可以在全站搜索关键实体词，看返回的结果是否都指同一个东西。还可以参考Schema.org里的Organization或Person类型，把实体信息用结构化数据关联起来。如果同一实体有多个变体，更适合选一个规范写法，在其他地方用同义词标注，但主名要一致。这一步能降低大模型理解错乱的可能。

引用来源够不够硬

AI搜索很看重内容里引用的来源。如果你的文章里提到某个数据、观点或标准，更适合链接到政府网站、权威媒体、标准平台或原始论文，而不是随便一个个人博客。在完结检查时，把页面里所有外部引用点出来，逐条看看链接是否有效、内容是否真的支撑你的说法。如果某个数字找不到可靠出处，要么删掉，要么改成“根据XX机构2024年报告”。这里不是要你堆满来源，而是让每个关键事实都有一个能查证的出处。

内容读起来像人话吗

大模型引用内容时，更喜欢结构清楚、语言自然的段落。别把关键词堆得密密麻麻，也别用太多行业黑话。你可以把页面读一遍，看一个没接触过这个领域的人能不能看懂。小标题可以用问句，段落控制在3-5行，多用短句。如果内容是从别处改写来的，要确保没有大段重复或者明显照搬，因为大模型可能会识别并降低信任。定稿前让同事或朋友快速扫一眼，反馈哪里卡壳就改哪里。

做完了有没有问AI怎么答

传统SEO看排名，GEO要看AI怎么引用你。完结前，可以拿几个目标问题去问ChatGPT、Bing Chat或Google SGE（如果有权限），看你的页面内容有没有被提到或总结。这一步不是要追求每次都被引用，而是看AI是不是能准确理解你页面的核心观点。如果AI完全没提到，可能说明内容相关度不够、结构化数据没生效，或者页面没有被抓取。记录下测试的问题、日期和AI回答的截图，作为项目结项的参考。

版本记录留没留

一个项目完结，应该有一份变更记录，写明主要优化了哪些页面、改了哪些结构化数据、调整了哪些关键词等。这样以后如果效果波动，能回头查。你可以用表格记录页面URL、修改内容、修改日期、负责人。如果团队有Git或文档系统，就放进去。这份记录不用复杂，但要有。它也是团队内部交接的重要材料，避免以后“这个页面当时为什么这么改”没人知道。

把这几步集中走一遍，完结才踏实

上面七项不是分开的，建议用一张清单串起来。可以按这个顺序：先查服务器和抓取状态；再看结构化数据有没有报错；接着核对实体名称；然后过一遍引用来源；找人审读内容；做几个AI查询测试；最后把记录归档。每一项通过就打勾，不通过就回到对应小节补。别一上来就纠结AI引用次数，因为那个受很多因素影响，先把能控制的部分做扎实。全部勾完，项目才真正算完结。