用途
geo-citability 是一个 AI 可引用性评分与优化技能，用于分析网页内容，判断 AI 系统（ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini）引用或摘录该内容的可能性，并给出优化方向。其核心逻辑是：AI 语言模型倾向于引用符合特定结构特征的段落，可引用性优化关注的是内容的“可提取性”，而非传统 SEO 的关键词密度与用户互动指标。
评分标准（0-100）
技能从五个维度对内容块打分：
- 答案块质量（占 30%）：衡量内容是否包含清晰、可直接引用的答案段落，例如以“X is...”或“X refers to...”开头的定义式表达、答案前置结构、量化答案和对比式答案。
- 段落自足性（占 25%）：衡量单个段落能否在不依赖上下文的情况下被提取和理解，包括是否明确点出主题、是否避免依赖代词指代前文、是否包含具体事实。
- 结构可读性（占 20%）：衡量标题层级（H1>H2>H3）、是否使用问题式标题、段落长度（2-4 句）、是否使用表格和列表、是否加粗关键术语等结构格式。
- 统计密度（占 15%）：衡量每 500 词中具体、可验证数据点的数量，如百分比、金额、时间范围、具名研究、具体数量等，不含“很多”“大部分”这类模糊量词。
- 独特性与原创数据（占 10%）：衡量内容是否包含第一方研究、专有数据、原创调查或独特数据集，使 AI 无法在其他地方找到相同信息。
每个内容块的可引用性得分计算公式为：（答案质量 × 0.30）+（自足性 × 0.25）+（结构 × 0.20）+（统计 × 0.15）+（独特性 × 0.10）。
使用方式
技能的分析流程包括五步：
- 使用 WebFetch 抓取目标 URL，提取正文区域，保留标题结构与段落、列表、表格边界，统计总词数。
- 按 H2 或 H3 标题将内容切分为内容块，记录标题文本、正文、词数、段落数、列表与表格数量、数据点数量、是否含定义式表达、前 60 词是否构成独立答案。
- 对每个内容块计算五个维度的子分。
- 取所有内容块得分的平均值作为页面级可引用性得分，识别得分最高的 3 个内容块（优势）与最低的 3 个内容块（待改写），并计算得分高于 70 的内容块占比（可引用性覆盖率）。
- 对得分低于 60 的内容块生成具体改写建议，包括指出主要弱点、提出答案前置或定义式改写开头、建议补充的具体统计数据、推荐的结构改进（增加列表、表格、拆分段落等）。
输出格式
输出一个名为 GEO-CITABILITY-SCORE.md 的文件，包含：页面标题、URL、分析日期、总体可引用性得分、可引用性覆盖率；各维度得分汇总表（含权重与加权分）；最强内容块及其优势说明；最弱内容块及改写优先建议（含当前开头、问题、建议改写、附加改进）；快速改版建议及预期提升点数；逐节得分表（含词数、各维度得分与总分）。
适用场景
该技能适用于希望提升内容在 AI 生成回答中被引用概率的内容创作者、SEO 从业者和营销团队，可用于评估已有页面、规划内容结构、指导内容改写。
限制
技能资料中未说明其收费、价格、平台可用性或具体使用步骤。其评分依赖对页面内容的抓取与解析，若页面结构复杂或正文无法准确提取，可能影响评分结果。资料中引用的研究数据与 AI 系统引用偏好信息为技能自述内容，实际效果未在资料中提供验证。