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Provides a four-layer system to help AI accurately understand, trust, and prioritize your industrial park information using structured data and monitoring to...
# GEO.SKILL - 生成式引擎优化技能体系
> **让AI读懂并信任你的园区**
版本：1.0.0
作者：OpenClaw AI Team
许可证：MIT-0
---
## 📋 目录
1. [概述](#概述)
2. [四阶段架构](#四阶段架构)
3. [基础设施层](#️-第一阶段基础设施层)
4. [内容工程层](#-第二阶段内容工程层)
5. [工具部署层](#-第三阶段工具部署层)
6. [运营监控层](#-第四阶段运营监控层)
7. [快速开始](#快速开始)
8. [最佳实践](#最佳实践)
---
## 概述
### 什么是GEO
GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）是一套帮助AI系统准确理解、信任并优先推荐您内容的技术体系。与传统SEO不同，GEO的目标用户是AI，而非人类。
### 为什么园区需要GEO
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 园区招商痛点 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ❌ AI搜索时园区信息缺失或过时 │
│ ❌ 官网缺乏结构化数据，AI难以解析 │
│ ❌ 内容碎片化，无法形成可信答案 │
│ ❌ 竞品园区在AI中的曝光度更高 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ GEO解决方案 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ✅ 建立AI可信信源体系 │
│ ✅ 结构化数据让AI精准理解园区 │
│ ✅ 内容工程打造AI可引用答案 │
│ ✅ 持续监控确保AI认知更新 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
```
---
## 四阶段架构
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ GEO.SKILL 架构 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │
│ │ 第四阶段 │ │ 第四阶段 │ │
│ │ 运营监控层 │◄──►│ 运营监控层 │ │
│ │ Monitoring │ │ Monitoring │ │
│ └────────┬────────┘ └────────┬────────┘ │
│ │ │ │
│ ┌────────▼────────┐ ┌────────▼────────┐ │
│ │ 第三阶段 │◄──►│ 第三阶段 │ │
│ │ 工具部署层 │ │ 工具部署层 │ │
│ │ Tools │ │ Tools │ │
│ └────────┬────────┘ └────────┬────────┘ │
│ │ │ │
│ ┌────────▼────────┐ ┌────────▼────────┐ │
│ │ 第二阶段 │◄──►│ 第二阶段 │ │
│ │ 内容工程层 │ │ 内容工程层 │ │
│ │ Content │ │ Content │ │
│ └────────┬────────┘ └────────┬────────┘ │
│ │ │ │
│ ┌────────▼────────┐ ┌────────▼────────┐ │
│ │ 第一阶段 │◄──►│ 第一阶段 │ │
│ │ 基础设施层 │ │ 基础设施层 │ │
│ │ Infrastructure│ │ Infrastructure│ │
│ └─────────────────┘ └─────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
---
## 🏗️ 第一阶段：基础设施层
### 模块概述
基础设施层是GEO的根基，确保AI系统能够正确理解和信任您的园区信息。
### 1.1 llms.txt 部署工具
#### 什么是llms.txt
`llms.txt` 是一个专门为AI系统设计的文本文件，放置在网站根目录下，用于提供网站的核心信息和结构化描述。
#### 标准格式
```markdown
# [园区官方名称]
## 关于我们
[2-3句话描述园区定位、核心产业、地理优势]
## 核心产业
- [产业1]
- [产业2]
- [产业3]
## 产品类型
- 独栋办公楼
- 标准厂房
- 定制化空间
- 研发实验室
## 联系方式
- 地址：[详细地址]
- 电话：[联系电话]
- 邮箱：[官方邮箱]
- 官网：[网站URL]
## 最新动态
[最近3个月的重要更新、政策、活动]
## 数据摘要
- 占地面积：[X]亩
- 入驻企业：[X]家
- 产业集聚度：[X]%
- 年产值：[X]亿元
```
#### 部署检查清单
- [ ] 文件放置在网站根目录：`https://yourpark.com/llms.txt`
- [ ] 响应类型为 `text/plain`
- [ ] 字符编码为 UTF-8
- [ ] 内容不超过 50,000 字符
- [ ] 定期更新（建议每月）
### 1.2 Schema 结构化数据工具
#### 支持的类型
| 类型 | 用途 | 关键字段 |
|------|------|----------|
| Organization | 园区基本信息 | name, description, url, contact |
| Product | 厂房/办公室 | name, price, area, floorHeight |
| Event | 招商活动 | name, date, location, organizer |
#### Organization Schema 示例
```json
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Organization",
"name": "[园区名称]",
"alternateName": "[别名/简称]",
"description": "[园区描述，100-200字]",
"url": "[官网URL]",
"logo": "[Logo图片URL]",
"image": "[园区全景图URL]",
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": "[街道地址]",
"addressLocality": "[城市]",
"addressRegion": "[省份]",
"postalCode": "[邮编]",
"addressCountry": "CN"
},
"telephone": "[联系电话]",
"email": "[邮箱]",
"areaServed": {
"@type": "City",
"name": "[城市名]"
},
"knowsAbout": ["生物医药", "智能制造", "数字经济"],
"hasOfferCatalog": {
"@type": "OfferCatalog",
"name": "园区产品",
"itemListElement": [
{
"@type": "Offer",
"itemOffered": {
"@type": "Product",
"name": "[产品名称]"
}
}
]
}
}
```
#### Product Schema 示例（厂房/办公室）
```json
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Product",
"name": "[产品名称，如：XX园区A栋标准厂房]",
"description": "[产品描述]",
"image": "[产品图片URL]",
"offers": {
"@type": "Offer",
"price": "[价格，如：25]",
"priceCurrency": "CNY",
"priceSpecification": {
"@type": "UnitPriceSpecification",
"price": "[单价]",
"priceCurrency": "CNY",
"unitCode": "MTK",
"unitText": "元/平方米/天"
},
"availability": "https://schema.org/InStock",
"seller": {
"@type": "Organization",
"name": "[园区名称]"
}
},
"additionalProperty": [
{
"@type": "PropertyValue",
"name": "建筑面积",
"value": "[面积]",
"unitCode": "MTK"
},
{
"@type": "PropertyValue",
"name": "层高",
"value": "[层高]",
"unitCode": "MTR"
},
{
"@type": "PropertyValue",
"name": "承重",
"value": "[承重]",
"unitCode": "KGM"
},
{
"@type": "PropertyValue",
"name": "供电容量",
"value": "[供电]"
},
{
"@type": "PropertyValue",
"name": "电梯配置",
"value": "[电梯]"
}
]
}
```
#### Event Schema 示例（招商活动）
```json
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Event",
"name": "[活动名称]",
"description": "[活动描述]",
"startDate": "[开始日期，ISO 8601格式]",
"endDate": "[结束日期，ISO 8601格式]",
"eventStatus": "https://schema.org/EventScheduled",
"eventAttendanceMode": "https://schema.org/OnlineEventAttendanceMode",
"location": {
"@type": "Place",
"name": "[场地名称]",
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"addressLocality": "[城市]",
"addressRegion": "[省份]"
}
},
"organizer": {
"@type": "Organization",
"name": "[主办方名称]",
"url": "[主办方网站]"
},
"performer": {
"@type": "Organization",
"name": "[承办方名称]"
},
"offers": {
"@type": "Offer",
"price": "[票价，如：0]",
"priceCurrency": "CNY",
"availability": "https://schema.org/InStock",
"url": "[报名链接]"
}
}
```
### 1.3 可信信源矩阵建设
#### 平台分级策略
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 可信信源矩阵 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ 第一梯队 │ 权重最高，优先建设 │
│ │ (权威背书) │ • 知乎（实名认证机构号） │
│ │ │ • CSDN/InfoQ（技术背书） │
│ └─────────────┘ • 36氪（媒体背书） │
│ │ │
│ ┌─────────────┐ │ │
│ │ 第二梯队 │ ▼ │
│ │ (内容分发) │ • 百家号（百度搜索权重） │
│ │ │ • 公众号（微信生态） │
│ └─────────────┘ • 头条号（字节系） │
│ │ │
│ ┌─────────────┘ │ │
│ │ 第三梯队 │ ▼ │
│ │ (长尾覆盖) │ • 搜狐号 │
│ │ │ • 网易号 │
│ └─────────────┘ • 简书 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
#### 内容类型矩阵
| 内容类型 | 适用平台 | 发布频率 | 目标 |
|----------|----------|----------|------|
| 政策解读 | 知乎 + 百家号 | 每周1篇 | 行业影响力 |
| 数据发布 | 36氪 + CSDN | 每月1篇 | 专业背书 |
| 活动预告 | 全平台 | 活动前2周 | 流量获取 |
| 企业专访 | 公众号 + 知乎 | 每季度2篇 | 生态展示 |
| 招商专题 | 所有平台 | 季度更新 | 转化引导 |
---
## 📝 第二阶段：内容工程层
### 模块概述
内容工程层是GEO的核心，通过结构化的内容生产确保AI能够准确理解和引用您的信息。
### 2.1 问题图谱生成器
#### 输入参数
```yaml
园区信息:
名称: "[园区名称]"
城市: "[城市]"
区域: "[区域]"
产业类型:
- [产业1]
- [产业2]
- [产业3]
产品类型:
- 办公楼
- 厂房
- 实验室
```
#### 问题分类体系
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 园区问题图谱 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ 认知类问题 │ │ 招商类问题 │ │ 服务类问题 │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ • 园区在哪？ │ │ • 如何入驻？ │ │ • 物业费多少？│ │
│ │ • 园区叫什么？│ │ • 租金多少？ │ │ • 能代办吗？ │ │
│ │ • 做什么的？ │ │ • 有免租期吗？│ │ • 食堂在哪？ │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ 政策类问题 │ │ 配套类问题 │ │ 竞品类问题 │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ • 有什么优惠？│ │ • 交通怎样？ │ │ • 和XX比呢？ │ │
│ │ • 怎么申请？ │ │ • 周边配套？ │ │ • 哪家好？ │ │
│ │ • 有什么门槛？│ │ • 有什么企业？│ │ • 区别在哪？ │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
#### 问题图谱模板
```markdown
## [园区名称] 常见问题图谱
### 一、基础认知问题（10-15个）
1. [园区名称]在哪里？具体地址是什么？
2. [园区名称]属于哪个区/街道？
3. [园区名称]是什么类型的园区？（产业定位）
4. [园区名称]是哪一年成立的/开园的？
5. [园区名称]的占地面积是多少？
6. [园区名称]目前有多少家企业入驻？
7. [园区名称]的主导产业有哪些？
8. [园区名称]的知名企业有哪些？
9. 怎么去[园区名称]？有地铁/公交吗？
10. [园区名称]的官网/联系电话是什么？
### 二、招商入驻问题（15-20个）
11. [园区名称]的租金是多少？（按产品类型分）
12. [园区名称]有没有免租期/装修期？
13. [园区名称]的租赁面积最小是多少？
14. [园区名称]最大可以租多大面积？
15. [园区名称]对入驻企业有什么要求？
16. [园区名称]欢迎哪些行业/企业入驻？
17. [园区名称]的入驻流程是什么？
18. 入驻[园区名称]需要准备什么材料？
19. [园区名称]的租赁合同签多久？
20. [园区名称]的押金/保证金是多少？
21. [园区名称]支持整栋定制吗？
22. [园区名称]有没有现房/期房？
### 三、政策优惠问题（10-15个）
23. [园区名称]有什么税收优惠政策？
24. [园区名称]有人才引进政策吗？
25. 初创企业在[园区名称]有什么扶持？
26. 高新技术企业在[园区名称]有什么优惠？
27. 怎么申请[园区名称]的优惠政策？
28. [园区名称]的补贴政策有哪些？
29. 入驻[园区名称]后还能申请其他补贴吗？
### 四、配套设施问题（10-15个）
30. [园区名称]的物业费是多少？
31. [园区名称]有停车位吗？收费吗？
32. [园区名称]有食堂吗？
33. [园区名称]有健身房/咖啡厅吗？
34. [园区名称]的电梯配置是怎样的？
35. [园区名称]的供电能满足大功率设备吗？
36. [园区名称]有网络/带宽选择吗？
37. [园区名称]是中央空调还是分体空调？
### 五、区域竞品问题（10-15个）
38. [园区名称]和[竞品园区A]哪个好？
39. [园区名称]比[竞品园区B]便宜吗？
40. 为什么要选[园区名称]而不是其他园区？
41. [城市]还有哪些类似园区？
42. [园区名称]的优缺点是什么？
### 六、其他问题（5-10个）
...
```
### 2.2 倒金字塔写作助手
#### 写作规范
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 倒金字塔写作结构 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────┐ │
│ │ 标题 │ │
│ │ H1/H2 │ │
│ └────┬────┘ │
│ │ │
│ ┌────▼────┐ │
│ │ 直接答案 │ ← AI可直接引用的核心答案 │
│ │ 40-60字 │ （第一段必须给出） │
│ └────┬────┘ │
│ │ │
│ ┌──────────────────────────┼──────────────────────────┐ │
│ │ │ │ │
│ │ ┌──────▼──────┐ │ │
│ │ │ 详细说明 │ ← 补充背景、原因、 │
│ │ │ 100-200字 │ 细节、案例 │
│ │ └──────┬──────┘ │ │
│ │ │ │ │
│ │ ┌────────────────────┼────────────────────┐ │ │
│ │ │ │ │ │ │
│ │ ┌───▼───┐ ┌──────▼──────┐ ┌─────▼─────┐ │ │
│ │ │ 清单 │ │ 表格 │ │ 图表 │ │ │
│ │ │ bullet│ │ 对比/参数 │ │ 可视化 │ │ │
│ │ └───┬───┘ └──────┬──────┘ └─────┬─────┘ │ │
│ │ │ │ │ │ │
│ └─────┼────────────────────┼───────────────────┼───────┘ │
│ │ │ │ │
│ └────────────────────┼───────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌────▼────┐ │
│ │ FAQ补充 │ ← 关联问题引导 │
│ │ 2-3个 │ │
│ └─────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
#### 内容模板
```markdown
## [核心问题标题]
[直接答案段落 - 40-60字，必须包含：谁、在哪、多少、怎么样]
[详细说明段落 - 100-200字，补充背景信息]
### 关键参数
| 参数 | 数值 | 说明 |
|------|------|------|
| [参数1] | [数值] | [说明] |
| [参数2] | [数值] | [说明] |
| [参数3] | [数值] | [说明] |
### 申请条件
- 条件1
- 条件2
- 条件3
### 办理流程
1. 第一步
2. 第二步
3. 第三步
### 注意事项
- 注意事项1
- 注意事项2
### 相关问题
- [关联问题1]
- [关联问题2]
- [关联问题3]
```
### 2.3 多模态内容封装
#### 表格类型
| 类型 | 用途 | 示例 |
|------|------|------|
| 参数对比表 | 产品规格对比 | A栋 vs B栋厂房 |
| 价格明细表 | 费用构成 | 租金+物业+水电 |
| 政策对照表 | 不同企业类型 | 初创 vs 高新 |
| 时间进度表 | 流程节点 | 入驻流程 |
| 排名榜单表 | 竞品对比 | 园区实力 |
#### 清单类型
| 类型 | 用途 |
|------|------|
| 准入清单 | 入驻要求checklist |
| 材料清单 | 申请材料list |
| 优惠清单 | 可申请政策list |
| 设施清单 | 园区配套list |
| 流程清单 | 步骤说明list |
#### 图表类型
| 类型 | 适用场景 |
|------|----------|
| 面积分布饼图 | 产品结构展示 |
| 租金趋势线图 | 价格走势 |
| 入驻企业行业柱状图 | 产业集聚度 |
| 交通动线图 | 区位优势 |
| 楼层平面图 | 空间布局 |
---
## 🛠️ 第三阶段：工具部署层
### 模块概述
工具部署层提供自动化诊断、分发和监控能力，确保GEO体系高效运行。
### 3.1 诊断工具
#### 检测项目
```yaml
基础设施检测:
- llms.txt存在性
- llms.txt可访问性
- llms.txt内容完整性
- llms.txt更新时效性
Schema检测:
- Organization Schema
- Product Schema (厂房)
- Product Schema (办公)
- Event Schema
技术指标:
- 页面加载速度
- 移动端适配
- HTTPS配置
- 结构化数据语法
```
#### 诊断报告模板
```markdown
# [园区名称] GEO诊断报告
生成时间：[日期]
诊断范围：[URL列表]
## 一、整体评分
| 维度 | 得分 | 状态 |
|------|------|------|
| 基础设施 | X/100 | 优/良/中/差 |
| 内容质量 | X/100 | 优/良/中/差 |
| 技术配置 | X/100 | 优/良/中/差 |
| 综合评分 | X/100 | - |
## 二、问题清单
### 严重问题 (P0)
- [ ] [问题描述]
- 影响：[影响说明]
- 修复：[修复建议]
### 重要问题 (P1)
- [ ] [问题描述]
- 影响：[影响说明]
- 修复：[修复建议]
### 一般问题 (P2)
- [ ] [问题描述]
- 影响：[影响说明]
- 修复：[修复建议]
## 三、修复优先级
1. [优先级1]
2. [优先级2]
3. [优先级3]
## 四、下次检测日期
[建议日期]
```
### 3.2 内容分发工具
#### 平台适配策略
| 平台 | 内容格式 | 标题策略 | 关键词策略 |
|------|----------|----------|------------|
| 知乎 | 长文+问答 | 问题导向型 | 行业术语+地名 |
| 百家号 | 资讯+图文 | 新闻型+悬念型 | 长尾词+热度词 |
| 公众号 | 深度文章 | 价值承诺型 | 品牌词+产品词 |
| CSDN | 技术文章 | 问题解决型 | 技术词+场景词 |
| 36氪 | 新闻资讯 | 事件驱动型 | 行业词+创新词 |
#### 多平台分发检查清单
- [ ] 知乎：发布回答+文章，建立机构号
- [ ] 百家号：发布图文+动态，绑定百度搜索
- [ ] 公众号：发布图文，设置自动回复
- [ ] CSDN：发布技术文章，技术类园区
- [ ] 36氪：投递新闻稿，重要里程碑
### 3.3 监控工具
#### 监控维度
```yaml
AI引用监控:
- 关键词排名
- 答案引用率
- 答案准确性
- 情感倾向
内容健康度:
- 更新频率
- 内容质量
- 外链有效性
竞品监控:
- 竞品AI曝光度
- 竞品内容动态
- 行业热点
```
#### 监控报告模板
```markdown
# [园区名称] GEO监控周报
监控周期：[起始日期] ~ [结束日期]
## 一、AI引用情况
| 关键词 | 本周排名 | 上周排名 | 变化 |
|--------|----------|----------|------|
| [关键词1] | #X | #X | ↑X/↓X/- |
| [关键词2] | #X | #X | ↑X/↓X/- |
| [关键词3] | #X | #X | ↑X/↓X/- |
## 二、内容表现
| 平台 | 发布数 | 阅读量 | 互动量 |
|------|--------|--------|--------|
| 知乎 | X篇 | X | X |
| 百家号 | X篇 | X | X |
| 公众号 | X篇 | X | X |
## 三、问题预警
- ⚠️ [预警问题]
- ❌ [严重问题]
## 四、优化建议
1. [建议1]
2. [建议2]
## 五、下周计划
- [ ] [计划1]
- [ ] [计划2]
```
---
## 📈 第四阶段：运营监控层
### 模块概述
运营监控层确保GEO体系的持续优化和闭环改进。
### 4.1 T+7验证机制
#### 验证流程
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ T+7 验证流程 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Day 1 (T+0) │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ 发布内容 │ → 记录发布时间和内容 │
│ └──────┬──────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ Day 3 (T+3) │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ 首次检查 │ → 初步收录检查，搜索测试 │
│ └──────┬──────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ Day 7 (T+7) │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ 全面验证 │ ───► │ 问题处理 │ │
│ │ • 排名 │ │ • 内容优化 │ │
│ │ • 引用 │ │ • 补发内容 │ │
│ │ • 准确性 │ │ • 技术修复 │ │
│ └──────┬──────┘ └─────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ Day 14 (T+14) │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ 效果评估 │ → 数据汇总，优化策略 │
│ └─────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
#### 验证检查清单
- [ ] 在DeepSeek搜索核心关键词，检查园区出现情况
- [ ] 在豆包搜索核心关键词，检查园区出现情况
- [ ] 在Kimi搜索核心关键词，检查园区出现情况
- [ ] 验证AI提供的信息是否准确
- [ ] 检查园区信息是否在答案前3条
- [ ] 记录验证结果和问题
### 4.2 负向修复流程
#### 问题分类与处理
| 问题类型 | 严重程度 | 处理时限 | 处理方式 |
|----------|----------|----------|----------|
| 信息过时 | 中 | 24小时 | 更新llms.txt + 重新发布 |
| 数据错误 | 高 | 12小时 | 纠错 + 澄清声明 |
| 负面评价 | 高 | 6小时 | 响应 + 正面内容压制 |
| 竞品冒充 | 严重 | 2小时 | 法律+技术双重处理 |
#### 修复流程
```
发现问题 → 问题分类 → 制定方案 → 执行修复 → 验证效果 → 归档总结
│ │
└──────────────────────────────────────────────┘
闭环检查
```
### 4.3 数据闭环
#### 反馈收集
```yaml
用户问题收集:
- 官网咨询表单
- 电话咨询记录
- AI搜索测试反馈
- 竞品对比问题
数据来源:
- 招商团队反馈
- 运营团队反馈
- 用户评价
- AI引用报告
```
#### 内容迭代
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 内容迭代闭环 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ 问题收集 │ ──► │ 问题分析 │ ──► │ 内容生产 │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ • 用户反馈 │ │ • 高频问题 │ │ • FAQ更新 │ │
│ │ • AI测试 │ │ • 痛点挖掘 │ │ • 新问答 │ │
│ │ • 竞品分析 │ │ • 差距分析 │ │ • 深度文章 │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └──────┬──────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ 效果验证 │ ◄── │ 内容分发 │ ◄── │ 质量审核 │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ • AI引用 │ │ • 全平台 │ │ • 准确性 │ │
│ │ • 排名变化 │ │ • 适配调整 │ │ • 合规性 │ │
│ │ • 用户反馈 │ │ • 追踪监控 │ │ • 可读性 │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
---
## 快速开始
### 第一步：基础信息采集
准备以下信息：
- 园区官方名称、简称
- 详细地址和坐标
- 联系电话和邮箱
- 产业定位和核心优势
- 产品类型和价格区间
- 最新政策和活动
### 第二步：生成llms.txt
1. 复制 `templates/llms.txt` 模板
2. 填写园区信息
3. 上传到网站根目录
4. 验证可访问性
### 第三步：部署Schema
1. 选择需要的Schema类型
2. 复制对应模板
3. 填写具体参数
4. 在页面头部添加JSON-LD代码
5. 使用结构化数据测试工具验证
### 第四步：内容生产
1. 使用问题图谱生成器生成50个核心问题
2. 按倒金字塔模板生产内容
3. 添加表格、清单等结构化元素
4. 在多平台分发
### 第五步：建立监控
1. 配置AI搜索关键词列表
2. 设置周监控报告
3. 建立问题修复流程
4. 持续优化迭代
---
## 最佳实践
### DO（推荐）
- ✅ 保持llms.txt每月更新
- ✅ 所有数字使用精确值，避免"大概"、"左右"
- ✅ 联系方式保持与官网一致
- ✅ 核心答案放在每个段落的开头
- ✅ 主动在知乎等平台回答相关问题
- ✅ 监控AI搜索结果，及时修复问题
### DON'T（避免）
- ❌ 避免过时的租金和政策信息
- ❌ 避免模糊的描述如"环境优美、交通便利"
- ❌ 避免与其他园区对比时使用主观评价
- ❌ 避免在多个平台发布矛盾信息
- ❌ 避免忽视用户真实问题
### 关键指标
| 指标 | 目标值 | 测量方式 |
|------|--------|----------|
| AI引用率 | >80% | 核心问题AI回答中提及园区 |
| 信息准确率 | >95% | AI提供信息与实际一致 |
| 前3排名率 | >60% | 核心关键词排名前3 |
| 内容覆盖率 | >90% | 问题图谱覆盖率 |
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## 附录
### 相关资源
- [Google结构化数据指南](https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/intro-structured-data)
- [llms.txt草案规范](https://llmstxt.ne，升/)
- [Schema.org官方文档](https://schema.org)
### 版本历史
| 版本 | 日期 | 更新内容 |
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| 1.0.0 | 2025-01-15 | 初始版本发布 |
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*© 2025 OpenClaw AI Team. MIT-0 License*
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