用户已经不再翻页找答案，他们直接问 AI。CiteNex GEO 把你的官网改造成 AI 搜索引擎「读得懂、信得过、愿意引用」的知识源——从建站、内容生产、结构化改造到 跨平台引用监控，一条链路全部打通。
当客户的问题由 AI 直接给出答案，你的官网面对的不再是「排第几」， 而是「AI 会不会引用你」。这是一次入口级别的迁移。
用户输入关键词，在结果页里自己翻找、比对、判断，流量按排名分配。
用户把完整问题丢给 AI，AI 综合多个来源直接给出结论，并附上它信任的引用链接。
AI 只会引用它「读得懂、信得过」的内容源。缺少结构化数据、真实统计与权威信号的品牌，在新入口里没有位置。
不是给你一堆工具让你自己拼，而是一条已经跑通的自动化流水线——从企业画像到引用监控，每一步都有 AI 引擎在背后干活。
填写企业画像：所属行业、主营业务、产品与服务、目标客户、真实数据指标、客户成果。这些字段不是表单摆设——它们是后续所有 AI 生成动作的唯一事实来源。
企业服务·SaaS、教育培训、生活美容、机械制造、电商消费品牌、餐饮连锁，选中即带入行业专属字段结构。
系统要求你填入可验证的指标与成果，AI 只做表达优化，不会替你虚构业绩数字。
按「是什么 + 服务谁」的直陈结构生成企业实体描述，便于 AI 直接摘取引用。
这一步是 CiteNex 的核心 know-how。系统按行业推演真实买家在 AI 搜索里会提出的高频问题，并据此反推你的站点该准备哪些内容、哪些数据、哪些结构化信号。
例如机械制造：起订量多少、能否按图定制、交期多久、有哪些质量认证。
按行业匹配该用哪类指标说话：制造业看良品率与认证，教育看结业率与就业，餐饮看门店数与复购。
生活美容等敏感行业自动启用谨慎表述策略，按《化妆品监督管理条例》划清边界：不碰医美项目、不承诺疗效、不用绝对化表述。
AI 按行业模板直接产出完整站点：首页、产品/服务、案例、关于我们、FAQ，并在生成阶段就注入 Schema.org 结构化数据。不满意的地方，用拖拽编辑器直接改。
拖拽组件、实时预览、样式面板直改字体字号颜色，不用碰一行代码。
Organization、Product、FAQPage、Article、BreadcrumbList 等 JSON-LD 在产出时就写好，不是事后补。
CNAME 指向平台即可绑定自有域名，高级版支持 5 个站点，企业版不限站点数。
站点上线只是开始。内容工厂按选题持续产出文章，改写引擎再把已有内容逐段升级为「AI 友好」形态——补统计、加引用、拆问答、注 Schema。
围绕行业选题矩阵持续输出，保持站点新鲜度——时效性本身就是评分维度之一（占 7%）。
改写引擎针对得分低的维度做定点增强：缺统计就补数据句式，缺引用就加来源标注，缺问答就拆成 Q&A 结构。
改写的边界是「基于你提供的原文做表达升级」，不允许无中生有地编造数据或案例。
闭环的最后一步：用真实渲染抓取你的每一页，按 11 维加权打出总分与等级；再向 AI 搜索提出行业真实问题，看它有没有引用你。
不是只看 HTML 源码，而是把每一页真实渲染后提取正文、标题、结构化数据，再逐维评分。
接入博查搜索接口，抽取回答里的全部引用链接，识别哪些指向你的域名，并留存历史趋势。
总分、等级、各维度得分、引用率变化曲线集中呈现，一眼看出下一步该补哪块短板。
下面是一个可交互还原的编辑器实景：从 AI 一键生成页面结构，到 11 维评分实时爬升，每一步都对应系统里真实存在的模块与真实权重。
填入企业信息，geo_wizard 输出建站策略、站点结构与目标问题，直接落成可编辑页面——不是给你一个空模板。
每一次改写都重跑 11 维规则引擎，分数与达标维度即时刷新。改了什么、涨了多少分，看得见。
发布后 监控引擎 按行业真实高频问题向博查搜索提问，回收引用链接，算出你的 AI 引用率。
GEO 不玄学。我们把 AI 引擎采信内容的判断依据拆成 11 个可检测维度， 每个维度都有明确的权重、明确的检测规则和明确的修复动作—— 权重合计 100%，得分对应 S/A/B/C/D 五级。
统计正文强数据点（%、万、亿、倍）的出现密度，按「处/千字」插值评分；同时记录全部数字出现次数。
为核心论点补充具体统计数字（市场规模、增长率、实测数据），每个 H2 小节至少 1 处数据点并注明出处。
统计外部链接总数、其中权威来源（政府 / 学术 / 官方统计等）的数量，以及文内「来源：」「根据…数据」「[1]」式标注的处数。
为关键事实补充权威外链，数据处加显式「来源：XXX」标注，降低 AI 的核实成本。
是否部署 FAQPage Schema（直接占 40 分）、H2/H3 中问句式小标题的数量、正文里「Q：/问：/A：/答：」标记的处数。
把 2~4 个核心小节改写为用户真实问法的问句标题，标题下 2~3 句直接给答案；页尾增加 3~6 问的 FAQ 区块并配套 JSON-LD。
解析页面全部 JSON-LD，识别富类型（FAQPage / HowTo / Product / Organization / Person / Article / BlogPosting），并检查 author、datePublished、dateModified 字段是否齐备。
至少部署 Article/BlogPosting（含 headline、author、日期），三类以上富类型可得高分——这是成本极低、收益极稳的一项。
统计 blockquote 引用块数量，并识别「XX 表示 / XX 指出」式的具名引语，命中具名额外加分。
加入 1~2 条真实可溯源的具名专家、客户或负责人引言——AI 引擎偏好引用带明确来源的观点句。
检查开篇是否出现「是一种 / 是指 / 专注于」式的主体定义句、开篇是否提及品牌或主体名称、页面是否有 H1。
首段用一句话明确定义主体：「XX 是……」。帮 AI 建立实体认知，是被引用的前提条件。
正文/HTML 文本比、平均段落长度（40~220 字最优）、列表与表格数量、每 500 字的小标题密度。
段落超 300 字必须拆短——AI 以段为单位抽取，长段落容易被整段跳过；同时补充要点列表或对比表格，列表是 AI 最爱直接搬运的格式。
抽取文内全部日期取最新值，计算距今月数；检查是否有显式「更新时间 / 最后更新 / 修订于」标注，以及 Schema 中的 dateModified。
文首或文末标注更新日期并定期复核数据——AI 引擎对「过时信息」非常敏感，Schema 日期需与页面保持一致。
三项累加：是否 HTTPS（20 分）、正文是否有署名（40 分）、Schema 是否含 author 字段（25 分）。对应 E-E-A-T 中的 Experience · Expertise · Authoritativeness · Trustworthiness。
补充作者署名 + 一句话资质简介（可链接作者页），AI 更愿意采信有明确责任主体的内容。
title 长度是否接近 20 字最优区间、meta description 是否接近 110 字最优区间、H1 是否有且仅有一个。
补充 80~150 字的 meta description，直接概括页面核心答案；确保唯一 H1 且与 title 语义一致。
请求站点根目录下的 /llms.txt，存在即满分。这是面向 AI 爬虫的内容清单新兴标准，本地文件模式下该维度自动跳过并重新归一化权重。
部署 llms.txt，列出站点核心页面与一句话简介。当前正处于标准窗口期，先行者能吃到红利。
每个维度得分低于阈值时，审计报告会自动输出可直接执行的修复动作，改写引擎则按这些动作定点增强内容。
例如「正文 1,842 字，强数据点 3 处，密度 1.6 处/千字」「外部链接 4 个，其中权威来源 1 个」——每条结论都附带它是怎么算出来的。
不是泛泛的「提升内容质量」，而是「把 2~4 个核心小节改写为问句式标题，标题下 2~3 句直接给出答案」这种能直接落地的指令。
终端彩色报告与 Markdown 报告双格式输出，全站总分、等级、各维度得分、每一页的短板一次看清，可直接交给执行团队。
诊断、建站、内容、改写、监控、编辑——每个模块都能单独用，串起来就是一条从「发现问题」到「验证效果」的闭环流水线。
把站点逐页真实渲染后采集内容，按 11 维加权打分，输出总分、等级与逐维处方。
从企业画像出发，AI 生成行业策略并一键产出完整站点，结构化数据在生成阶段就注入。
针对得分偏低的维度做定点增强，把已有内容升级为 AI 易抽取、易采信的形态。
向 AI 搜索提出行业真实问题，追踪回答里有没有引用你的域名，并留存历史趋势。
围绕行业选题矩阵持续产出文章，让站点保持更新频率——时效性本身就是评分维度。
基于 GrapesJS 的拖拽式编辑，AI 生成的站点也能像搭积木一样自由调整到满意为止。
通用的「优化建议」没有意义。我们按行业预置了买家真实提问路径、该用哪类数据说话、 以及这个行业的 GEO 策略要点——选中行业即自动带入。
采购方是理性角色，AI 回答偏好有数据、有对比、有案例的 B2B 内容。决策链长，问题集中在「能不能接进我现有系统」与「值不值这个钱」。
GEO 策略要点：实体定义要直陈「是什么 + 服务谁」，便于 AI 直接摘取引用；所有指标必须是可验证的，B2B 采购方会交叉核对。
学习者会问出大量疑问，FAQ 命中率直接决定 AI 是否引用你。教育决策重信任，空泛的「名师授课」没有说服力。
GEO 策略要点：用结果型指标替代过程型描述；学员证言要写清背景与可验证结果，这类具名引言在「专家/具名引言」维度上直接加分。
AI 对美容类内容同样谨慎，因为它必须先分清生活美容与医疗美容。这个行业的 GEO，本质是把「我做什么、不做什么」讲清楚。
合规红线：不开展医疗美容项目、不承诺疗效、不用绝对化表述；资质与产品备案可查，把「不做医美」写清楚反而是加分项。
B2B 采购决策者会向 AI 追问参数、起订量、交期与认证，数据要硬。这个行业里，模糊的形容词等于没有信息量。
GEO 策略要点：B2B 决策看参数与资质，实体定义必须点明加工能力范围与所服务行业——这决定 AI 能否把你匹配到正确的采购问题上。
消费决策类问题 AI 偏好引用带真实数据与用户评价的内容。买家在下单前会让 AI 帮自己做对比和排雷。
GEO 策略要点：消费决策重成分与横向对比，实体定义要点明品类与核心差异；用口碑型指标背书，比自夸式文案更容易被 AI 采信。
加盟决策重风险感知。潜在加盟商问 AI 的问题非常直接，绕开费用与风险的回答会被判定为信息不足。
GEO 策略要点：FAQ 必须正面回答费用构成，并说明失败案例如何处理——敢回答风险问题的品牌，在 AI 的可信度判断里反而得分更高。
多租户隔离、订阅计费、配额管控、域名绑定——企业级平台该有的基础设施，从一开始就建好了。
每个站点独立目录 tenants/{site_id}/ 存储，租户之间物理隔离，不存在互相读到对方内容的可能。
Native 扫码支付，异步回调自动开通套餐；支持订单升级与差价计算，30 分钟未支付订单自动过期。
按「用户 + 动作 + 月份」精确计量，超限返回明确提示与重置时间，每月自动重置，不会静默失败。
专业版起支持绑定自有域名，CNAME 指向平台即可生效，并提供阿里云 / 腾讯云 DNS 配置指引。
专业版 5 个站点、企业版不限站点数，统一驾驶舱切换管理，适合代理运营与集团多品牌场景。
专业版起可调用大模型做内容增强，严格限定为「基于原文提炼优化」，不允许生成原文没有的事实。
企业版开放 API 导出能力，站点内容与审计结果可对接自有的 CMS、BI 或内部工作流。
Token 携带用户、订阅版本与会话标识，服务端中间件统一校验；全站 HTTPS，敏感凭证不落前端。
我们不做 PPT 产品。下面每个阶段都有明确的交付边界，第一阶段的每一项都已经在生产环境跑着。
核心闭环已完成并在生产环境运行。
把 GEO 能力延伸到交易场景。
把方法论产品化，降低使用门槛。
从「工具」升级为「自动运转的运营体」。
没有免费版，也没有隐藏收费。配额、功能、站点数一次说清楚——你可以先算清楚自己每月要用多少，再决定买哪档。
所有配额按自然月重置。超限时系统会明确提示剩余额度与重置时间，不会静默失败。
| 能力项 | 基础版 ¥129 | 专业版 ¥329 | 企业版 ¥699 |
|---|---|---|---|
| 站点数量max_sites | 1 个 | 5 个 | 不限 |
| 页面保存page_save | 15 次 / 月 | 50 次 / 月 | 不限 |
| 内容生成content_generate | 30 次 / 月 | 150 次 / 月 | 500 次 / 月 |
| GEO 改写rewrite | 50 次 / 月 | 300 次 / 月 | 不限 |
| AI 引用监控扫描monitor_scan | 4 次 / 月 | 15 次 / 月 | 30 次 / 月 |
| 行业模板templates | 6 套 | 12 套 | 全量 |
| 内容自动驾驶auto_pilot_daily | — | 1 次 / 日 | 3 次 / 日 |
| LLM 内容增强llm_enhance | — | ✓ | ✓ |
| 自定义域名custom_domain | — | ✓ | ✓ |
| API 导出api_export | — | — | ✓ |
关于 GEO 是什么、评分怎么算、数据准不准、要不要技术背景——我们把最常被问到的问题直接写在这里。
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CNAME 记录指向平台分配的地址即可生效，我们在个人中心提供了阿里云与腾讯云的图文配置指引，包含每一步该填什么。企业版可为不限数量的站点分别绑定域名，适合代理运营多个客户品牌的场景。
tenants/{site_id}/ 下，物理隔离而非仅靠查询条件过滤；所有接口都经过 JWT 鉴权，服务端中间件会校验当前用户对目标站点的所有权，越权访问直接拒绝。全站 HTTPS，支付凭证等敏感信息只存在于服务端。