用途：面向任何网站项目，在撰写或审阅公开页面内容、元标签、结构化数据时应用 SEO（传统搜索引擎排名）与 GEO（被 AI 搜索引擎引用）优化。核心观点是 AI 搜索引擎不排名页面，而是引用来源，被引用即新的第一名。
主要能力： GEO 九项普林斯顿方法：引用权威来源(+40%)、具体统计数字(+37%)、专家引言(+30%)、权威语气(+25%)、可读清晰(+20%)、技术术语(+18%)、词汇多样性(+15%)、流畅度优化(+15-30%)、关键词堆砌(-10%)；流畅度加统计数字组合效果最佳。 内容结构：答案先行、清晰标题层级（H1>H2>H3）、列表与对比表、FAQ 章节、短段落（2-3 句）。 传统 SEO：每页一个含主关键词的 H1；meta title 50-60 字符、关键词靠前；meta description 150-160 字符含关键词与行动号召；图片描述性 alt；每页 canonical；sitemap.xml 与 robots.txt。 平台差异：ChatGPT 偏好品牌域名、30 天内更新内容引用率高 3.2 倍；Perplexity 需允许 PerplexityBot、偏好 PDF 与 FAQ schema；Google AI Overview 看 E-E-A-T、结构化数据、主题权威；Microsoft Copilot 需 Bing 索引、页面加载 2 秒内、LinkedIn/GitHub 提及有帮助；Anthropic AI 使用 Brave Search 索引，偏好事实密度与结构清晰。
使用方式：审阅公开页面时可对照清单执行，包括检查 llms.txt、唯一 H1、meta 标签与 Open Graph、页面类型对应的 JSON-LD schema、FAQPage schema、robots.txt 允许 PerplexityBot/GPTBot/ClaudeBot/anthropic-ai、sitemap 收录、图片 alt、答案先行结构、每项关键主张至少一个数据、移动端友好、3 秒内加载。
llms.txt：置于站点根目录 https://yourdomain.com/llms.txt，Markdown 格式；H1 为站点或产品名（必需），引用块为简介（AI 理解所必需），H2 分区为重要页面链接及描述，尽量链接 .md 版本，## Optional 表示可跳过内容。该标准仍在演进，生成或建议前应先用 WebFetch 读取当前规范 https://llmstxt.org。
结构化数据：始终添加 JSON-LD；优先类型为 FAQPage(+40% AI 可见度)、Article、Organization、Product、BreadcrumbList。
限制：资料未提供具体安装步骤、收费方式或框架集成细节；llms.txt 标准持续变化，需查阅最新规范。