先厘清：AI 不是在排名，而是在组织答案
传统搜索给出一列链接，用户自己点进去判断。AI 搜索更像是在现场写一份摘要：它先决定要回答什么，再去找能被抓取、能互相印证、能安全引用的材料。
所以“AI 不推荐你”通常不等于平台惩罚了你。更常见的情况是：它没有抓到你的页面，抓到了但读不懂，读懂了但找不到可引用的事实，或者找到了事实却无法确认这些事实属于同一个品牌。
缺口一：AI 爬虫根本进不来
先看服务器访问日志，而不是先改文案。常见 AI 相关 user-agent 包括 GPTBot、OAI-SearchBot、ChatGPT-User、ClaudeBot、Claude-User、PerplexityBot 等；不同厂商会调整名称，最终以日志为准。
如果 robots.txt、WAF、CDN 或登录墙把这些请求挡在门外，页面写得再好也不会进入答案池。还要检查内容是否依赖 JavaScript 才出现：能渲染不等于能被稳定抓取。
- 确认 robots.txt 没有误封 AI 爬虫
- 确认 WAF/CDN 没有把已知爬虫当成攻击流量
- 核心正文尽量出现在初始 HTML，而不是只在客户端渲染
- 用日志验证，不要只看工具模拟
缺口二：品牌实体不一致
AI 需要确认“你说的品牌”和“别处提到的品牌”是同一个人。官网写中文名，目录站写英文名，社媒写缩写，产品页又换一种描述，模型就很难把这些碎片合并成一个稳定实体。
统一品牌名、品牌描述、产品类别、所在地、官网 URL 和关键资质；在 About 页、页脚、Organization Schema 和外部资料里保持一致。
- 品牌名只保留一个主写法，其他写法作为别名
- 用一句话固定品牌定位，例如“面向什么客户、解决什么问题”
- Organization Schema 填 sameAs，指向可验证的官方账号
- 产品名、型号、单位、认证名称保持同一套写法
缺口三：只有形容词，没有可引用的事实
“高品质”“专业团队”“一站式解决方案”很难被引用，因为它们不可验证，也无法区分你和竞品。AI 更愿意引用具体、可核对、带条件的陈述。
把形容词换成事实：规格、材质、认证、MOQ、交期、测试方法、适用场景、限制条件、真实案例的过程和结果。不是把页面写得更长，而是让每一段都能被单独摘出来回答问题。
- 一个页面只回答一个核心问题
- 先给结论，再给证据，最后给适用边界
- 数字带单位和口径，例如“交期 15–20 天，起订量 500 件”
- 案例写清楚背景、做法、结果和失败条件
缺口四：内容没有按买家问题组织
买家不会搜索“我们的品牌故事”，他们会问“怎么选供应商”“这个认证有什么区别”“小批量能不能做”“交期为什么延迟”。如果站点只有产品参数页，没有问答型内容，AI 很难找到可直接引用的答案。
从销售邮件、客服记录、展会问题里收集真实问题，一题一页。标题就是问题，正文前 100 字给结论，后面再展开证据和限制。
缺口五：缺少第三方佐证
AI 不只看官网自述。行业协会、认证机构、展会目录、合作伙伴、媒体报道、公开案例和独立测评，都会影响它对品牌可信度的判断。
重点不是买外链，而是让可验证的第三方资料能指向同一个品牌实体。资料里的品牌名、网址、产品类别要一致；能公开核验的资质优先。
缺口六：没有基线，也没有复测
如果没有固定问题集和基线记录，“AI 有没有推荐你”只能靠感觉。先选 10–20 个真实买家问题，记录当前答案里是否出现品牌、是否引用官网、引用了哪些页面、是否提到竞品。
30 天后复测同一组问题，比较提及率、引用来源和品牌搜索变化。GEO 的分数只用于内部诊断，不是平台官方排名。
修复顺序：先 P0，再 P1，最后 P2
- P0：抓取、索引、品牌实体、关键页面可访问
- P1：事实块、问答页、Schema、llms.txt、内部链接
- P2：第三方佐证、案例、持续内容节奏和复测
常见问题
AI 不推荐我，是不是因为网站权重低？
权重只是传统搜索的概念之一。AI 答案更依赖可抓取性、实体一致性、证据密度和来源可信度；先排查这些，再谈权重。
是不是必须做 llms.txt？
不是。它是低成本补充，不是开关。先修抓取和事实块；llms.txt 可以后补，且不要期待它单独带来引用。
多久能看到变化？
取决于抓取频率、站点规模和修复范围。建议以 30/60/90 天为复测节点，不承诺具体排名或流量。
先拿到体检单，再决定修什么。
输入一个域名，生成 AI 可见性基线、答案缺口和 P0/P1/P2 修复清单；样例已匿名。