用途：面向生成式引擎优化（GEO），帮助品牌内容更易被 ChatGPT、Perplexity、Gemini 等 AI 搜索引擎引用。依据资料，工具按 10 步 GEO 实战框架组织为五大模块，并提供首次完整设置流程与快速落地清单。
主要能力： 模块 A 结构化数据生成：用 scripts/schema_generator.py 或参照 references/schema-templates.md 生成 JSON-LD，含 Organization 实体标记（A1）、FAQ Schema（A2，需 ≥10 个问答对，答案 80-200 字）、Article Schema（A3）、E-E-A-T 作者标记（A4，Person + Article @graph）与引用标记（A5）。示例命令：python scripts/schema_generator.py --type organization --name "品牌名" --description "描述" --knows-about "领域1" "领域2" --offers "产品描述"；FAQ 命令：python scripts/schema_generator.py --type faq --input faq_pairs.json。 模块 B 内容 AI 可读性检测：用 scripts/readability_checker.py 分析文本（--text 或 --file），检测营销词密度、平均句长（理想 15-25 字）、直接问句与数据引用，并给出综合评分与优化建议。 模块 C 内容集群规划：设计 1 个核心主题页 + 5-10 个子主题的 Pillar Page 集群，输出集群 HTML 代码块、站点地图 JSON 与内部链接策略，模板见 assets/pillar-template.html。 模块 D 可见度测试与报告：D1 用 scripts/visibility_tester.py 调用 Perplexity API（需自行提供 API Key）检测品牌是否出现在 AI 回复中并记录历史；无 Key 时提供手动测试指引。D2 用 scripts/geo_report_generator.py 生成季度报告，含引用率趋势与行动建议。 模块 E 内容差距分析：用户提供 URL 时调用 /geo-content-optimizer <url>，完成抓取标题、查询扩展、AI Overview 获取、对比分析与优化建议报告。
使用方式：首次使用按资料中的“首次完整 GEO 设置流程”顺序执行，从收集品牌信息到汇总部署清单；也可参照 30 分钟快速落地清单分步操作。
适用场景：品牌内容优化、Schema 部署、内容架构规划、AI 曝光测试与季度趋势跟踪。
限制：资料未说明具体收费、价格与平台兼容细节；可见度测试依赖 Perplexity API Key，脚本与模块的完整依赖、运行环境要求暂未提供。