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GEO Optimizer — Generative Engine Optimization Platform

Make your brand content understood, cited, and recommended by 11 major AI search engines: Doubao, Qwen, Wenxin, DeepSeek, Kimi, Yuanbao, ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, and Grok

🇨🇳 中文 | 🇺🇸 English

核心定位

全球首个覆盖国内 6 大 + 海外 5 大 AI 搜索引擎的开源 GEO 平台，融合可见性分析、内容优化、Schema 生成、缺口分析、合规检测、工单自动验证和 MCP 协议集成七大能力。

核心差异化：没有其他开源工具同时覆盖国内和海外 AI 引擎。

功能模块

模块 功能 核心差异化
总览面板 AI 引用率/提及率/推荐率实时看板，引用事件流，行业对比 11 引擎聚合视图
引擎监控 11 大 AI 引擎可见度评分+周趋势，国内/海外切换 国内外双生态覆盖
Cite Score 17 信号 3 类别 (Structure 35/Citability 40/Authority 25) 0-100 评分 量化可引用性
内容优化 AI 友好型内容重构，结论先行+数据标注+结构标记+实体关联 GEO 专项优化
Schema 生成 7 类 JSON-LD 结构化数据自动生成 多平台适配
缺口分析 11 大引擎引用矩阵，发现品牌未被引用的语义缺口 差异化可见度
合规检测 黑帽 GEO 识别、AI 投毒防护、引用准确率校准、T/CGCC 119-2026 安全合规
工单中心 自动验证闭环（86% 可程序化验收），缺口分析驱动自动生成 GeoLook 式验证
阵地地图 CN-GEO 数据集驱动的引用来源权重可视化 数据驱动渠道
MCP 集成 8+ MCP 工具注册，Agent 直接查询 GEO 数据 协议原生支持

技术架构

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   前端 Frontend (Next.js 16)                 │
│        React 19 + TypeScript + Tailwind CSS 4 + Recharts     │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                   API 网关 API Gateway (Fastify)              │
│              认证 + 限流 + MCP Server /api/mcp                │
├──────────────┬──────────────┬────────────────────────────────┤
│  核心服务     │ Worker 服务   │  MCP 服务                      │
│  Core Service│ Worker Service│  MCP Service                   │
│  - 品牌管理   │ - 11 引擎     │  - 8+ 工具注册                  │
│  - Cite Score│    采样器     │  - Streamable HTTP              │
│  - Schema生成│ - 自动验证    │  - Claude Code / Cursor         │
│  - 合规检测   │   闭环引擎    │    集成                         │
│  - 缺口分析   │ - 工单系统    │                                 │
├──────────────┴──────────────┴────────────────────────────────┤
│              PostgreSQL + Drizzle ORM + Redis                  │
│           BullMQ 任务队列 + Playwright 爬虫                    │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│     AI Provider Pool (OpenAI / Anthropic / Moonshot / 火山 / ...)│
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│           浏览器扩展 Browser Extension (Chrome)                │
│           — AI 搜索结果采集器 Search Result Collector           │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘

AI 引擎覆盖

国内 Domestic (6)

引擎 月活 MAU 知识提取偏好 API 接入
DeepSeek 3 亿+ 数据表格/逻辑推导/专业术语 DeepSeek API
豆包 Doubao 2 亿+ 社交语义/电商场景/字节生态 火山方舟 Volcengine
通义千问 Qwen 1.5 亿 JSON/SQL 结构化/阿里生态 DashScope API
文心一言 Wenxin 1.2 亿 百科/学术信源/中文语义 百度千帆 Baidu
Kimi 8000 万 长文档/URL 全文解析 Moonshot API
元宝 Yuanbao 5000 万 微信社交图谱/搜索生态 混元 Hunyuan API

海外 Overseas (5)

引擎 月活 MAU 知识提取偏好 API 接入
ChatGPT 2 亿+ 英文语料/Bing 索引 OpenAI API
Claude 1 亿+ 学术技术文档/长上下文 Anthropic API
Gemini 1.5 亿 Google 索引/多模态 Google AI API
Perplexity 5000 万 实时检索/学术索引/高引用率 Perplexity API
Grok 3000 万 X/Twitter 实时/社交信号 xAI API

双通道降级采样

每个 AI 引擎的可见度采样采用 Playwright + API 双通道降级：

  1. Playwright 网页采样（优先）：模拟真实用户访问，抓取完整回答 + 来源链接
  2. API 直接调用（降级）：浏览器采样失败时，使用官方 API
  3. 错误标记（兜底）：两种方式均失败时标记为采样错误

工单自动验证闭环

借鉴 GeoLook 的 86% 自动验证率：

缺口分析 → 自动生成工单 → 执行优化 → 自动验证 → 通过/失败/人工复核
    ↑                                            ↓
    └──────────────── 验证失败则重新执行 ──────────┘
  • 重抓验证 (recrawl)：fetch + cheerio 抓取站点，检查 Schema/FAQ/数据来源/标题层级/llms.txt 等 8 种指标
  • 重采验证 (resample)：向 AI 引擎重新提问，检查品牌提及率/引用位置
  • 自定义验证：支持任意验收指标和阈值配置

阵地地图数据（CN-GEO 数据集）

渠道 Channel 引用占比 Citation % 关联引擎 Engine
百度百科 Baidu Baike 37.7% 文心一言
知乎 Zhihu 12.3% 通用 General
小红书 Xiaohongshu 8.5% 豆包/元宝
微信公众号 WeChat 7.2% 元宝
CSDN 5.8% Kimi/DeepSeek
品牌官网 Brand Site 1.37% 通用 General

关键洞察：品牌官网仅占 AI 引用的 1.37%，28 个榜单/排名站点占 9.1% 且位置最靠前

项目结构

geo-optimizer/
├── packages/
│   ├── shared/           # 核心类型、常量、AI引擎定义、Cite Score模型
│   ├── server/           # Fastify 后端 + Drizzle ORM + MCP Server
│   │   └── src/
│   │       ├── db/       # 数据库 Schema (8表+工单表+日志表)
│   │       ├── routes/   # API 路由 (auth/brands/visibility/cite-score/...)
│   │       ├── services/ # 工单自动验证引擎
│   │       └── mcp/      # MCP Server (8工具, JSON-RPC)
│   ├── worker/           # BullMQ Worker + 11引擎采样器
│   │   └── src/
│   │       ├── samplers/ # 11个引擎采样器 (Playwright + API双通道)
│   │       └── index.ts  # 扫描Worker + 验证Worker (recrawl+resample)
│   ├── web/              # Next.js 16 前端
│   │   └── src/app/      # Dashboard + 8页面 (含工单中心)
│   ├── mcp/              # 独立 MCP Server (可选)
│   └── extension/        # Chrome 浏览器扩展 (Manifest V3)
├── docker-compose.yml    # PostgreSQL + Redis + Server + Worker
├── .env.example          # 环境变量模板 (14个 API Keys)
├── drizzle.config.ts     # Drizzle ORM 配置
└── README.md

快速开始

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/your-org/geo-optimizer.git
cd geo-optimizer

# 2. 安装依赖
npm install

# 3. 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 填入 API Keys

# 4. 启动基础设施
docker compose up -d postgres redis

# 5. 数据库迁移
npx drizzle-kit push

# 6. 开发模式
npm run dev --workspace=@geo-optimizer/server    # 后端 :3000
npm run dev --workspace=@geo-optimizer/worker    # Worker
npm run dev --workspace=@geo-optimizer/web       # 前端 :4000

# 生产部署
docker compose up -d

竞品对比

特性 Feature GEO Optimizer GeoLook Ansvisor OpenSEO DeepSeekGEO
国内引擎 CN Engines 6 6 0 0 6
海外引擎 Overseas 5 0 8 部分 0
MCP 协议 Protocol 原生 Native 无 No 开发中 WIP 已支持 Yes 无 No
Cite Score 17 信号 17 signals 无 No 无 No 无 No 无 No
工单自动验证 Auto-verify 86% 86% 无 No 无 No 无 No
阵地地图 Territory Map CN-GEO 数据 CN-GEO 无 No 无 No 无 No
合规检测 Compliance T/CGCC 119-2026 无 No 无 No 无 No 有 Yes
双通道降级 Dual-channel Playwright+API Crawl4AI 无 No 无 No 仅API
浏览器扩展 Extension Chrome 无 No 无 No 无 No Chrome
开源协议 License MIT MIT MIT MIT 前端仅 Frontend

行业关键数据 (2026)

  • 市场规模：2,860 - 9,420 亿人民币
  • AI 搜索用户：5.15 亿+，渗透率 38.7%
  • 优化后引用率提升：3.2 倍（28 站点测试）
  • LLM 推荐转化率：传统搜索的 8-14 倍
  • 国家标准：T/CGCC 119-2026（2026年7月1日实施）

开源协议

MIT License

🇺🇸 English

Positioning

The world's first open-source GEO platform covering 6 domestic + 5 overseas AI search engines, integrating visibility analysis, content optimization, Schema generation, gap analysis, compliance detection, work-order auto-verification, and MCP protocol integration.

Core differentiation: No other open-source tool covers both Chinese and international AI engines.

Feature Modules

Module Function Differentiator
Dashboard AI citation/mention/recommendation rates, event stream, industry benchmarking 11-engine aggregated view
Engine Monitor 11 AI engine visibility scores + weekly trends, domestic/overseas toggle Dual-ecosystem coverage
Cite Score 17-signal, 3-category (Structure 35 / Citability 40 / Authority 25) 0-100 scoring Quantified citability
Content Optimizer AI-friendly content restructuring: conclusion-first + data annotation + structure markup + entity linking GEO-specific optimization
Schema Generator 7 types of JSON-LD structured data auto-generation Multi-platform adaptation
Gap Analysis 11-engine citation matrix, discover semantic gaps where brand is not cited Differential visibility
Compliance Black-hat GEO detection, AI poisoning prevention, citation accuracy calibration, T/CGCC 119-2026 Security & compliance
Work Orders Auto-verification loop (86% programmatically verifiable), gap-driven auto-generation GeoLook-inspired verification
Territory Map CN-GEO dataset-driven citation source weight visualization Data-driven channels
MCP Integration 8+ MCP tool registry, Agent-direct GEO data queries Protocol-native support

Architecture

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Frontend (Next.js 16)                       │
│        React 19 + TypeScript + Tailwind CSS 4 + Recharts     │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                   API Gateway (Fastify)                        │
│              Auth + Rate Limit + MCP Server /api/mcp          │
├──────────────┬──────────────┬────────────────────────────────┤
│  Core Service │ Worker Service│  MCP Service                   │
│  - Brand CRUD │ - 11 Engine   │  - 8+ Tool Registry            │
│  - Cite Score │    Samplers   │  - Streamable HTTP             │
│  - Schema Gen │ - Auto-Verify │  - Claude Code / Cursor        │
│  - Compliance │   Engine      │    Integration                 │
│  - Gap Analysis│ - Work Orders│                                │
├──────────────┴──────────────┴────────────────────────────────┤
│              PostgreSQL + Drizzle ORM + Redis                  │
│           BullMQ Task Queue + Playwright Crawler              │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│     AI Provider Pool (OpenAI / Anthropic / Moonshot / ...)    │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│           Chrome Extension — AI Search Result Collector        │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘

AI Engine Coverage

Domestic (6 CN Engines)

Engine MAU Citation Preference API
DeepSeek 300M+ Data tables / logical reasoning / technical terms DeepSeek API
Doubao 200M+ Social semantics / e-commerce / ByteDance ecosystem Volcengine API
Qwen 150M JSON/SQL structured / Alibaba ecosystem DashScope API
Wenxin 120M Baidu Baike / academic / Chinese semantics Baidu Qianfan
Kimi 80M Long documents / full-text URL parsing Moonshot API
Yuanbao 50M WeChat social graph / search ecosystem Hunyuan API

Overseas (5 International Engines)

Engine MAU Citation Preference API
ChatGPT 200M+ English corpus / Bing index OpenAI API
Claude 100M+ Academic/technical docs / long context Anthropic API
Gemini 150M Google index / multimodal Google AI API
Perplexity 50M Real-time retrieval / academic index / high citation rate Perplexity API
Grok 30M X/Twitter real-time / social signals xAI API

Dual-Channel Fallback Sampling

Each AI engine uses Playwright + API dual-channel fallback:

  1. Playwright browser sampling (preferred): Simulates real user access, captures full responses + source links
  2. API direct call (fallback): When browser sampling fails, uses official API
  3. Error marking (safety net): Both methods failed = mark as sampling error

Work Order Auto-Verification Loop

Inspired by GeoLook's 86% auto-verification rate:

Gap Analysis → Auto-Generate Work Orders → Execute Optimization → Auto-Verify → Pass / Fail / Manual Review
    ↑                                                                              ↓
    └─────────────────────── Verification Failed → Re-execute ────────────────────┘
  • Recrawl verification: fetch + cheerio to check Schema/FAQ/data sources/heading hierarchy/llms.txt across 8 metrics
  • Resample verification: Re-query AI engines to check brand mention rate / citation position
  • Custom verification: Support arbitrary acceptance criteria and thresholds

Territory Map Data (CN-GEO Dataset)

Channel Citation % Associated Engine
Baidu Baike 37.7% Wenxin
Zhihu 12.3% General
Xiaohongshu 8.5% Doubao / Yuanbao
WeChat Official 7.2% Yuanbao
CSDN 5.8% Kimi / DeepSeek
Brand Website 1.37% General

Key insight: Brand websites account for only 1.37% of AI citations; 28 ranking/list sites account for 9.1% and appear earliest in answers

Project Structure

geo-optimizer/
├── packages/
│   ├── shared/           # Core types, constants, engine defs, Cite Score model
│   ├── server/           # Fastify backend + Drizzle ORM + MCP Server
│   │   └── src/
│   │       ├── db/       # DB Schema (8 tables + work orders + logs)
│   │       ├── routes/   # API routes (auth/brands/visibility/cite-score/...)
│   │       ├── services/ # Work order auto-verification engine
│   │       └── mcp/      # MCP Server (8 tools, JSON-RPC)
│   ├── worker/           # BullMQ Worker + 11 engine samplers
│   │   └── src/
│   │       ├── samplers/ # 11 engine samplers (Playwright + API dual-channel)
│   │       └── index.ts  # Scan Worker + Verify Worker (recrawl + resample)
│   ├── web/              # Next.js 16 frontend
│   │   └── src/app/      # Dashboard + 8 pages (incl. Work Orders)
│   ├── mcp/              # Standalone MCP Server (optional)
│   └── extension/        # Chrome browser extension (Manifest V3)
├── docker-compose.yml    # PostgreSQL + Redis + Server + Worker
├── .env.example          # Environment variable template (14 API keys)
├── drizzle.config.ts     # Drizzle ORM config
└── README.md

Quick Start

# 1. Clone
git clone https://github.com/your-org/geo-optimizer.git && cd geo-optimizer

# 2. Install
npm install

# 3. Configure
cp .env.example .env  # Fill in your API keys

# 4. Start infrastructure
docker compose up -d postgres redis

# 5. Database migration
npx drizzle-kit push

# 6. Dev mode
npm run dev --workspace=@geo-optimizer/server    # Backend :3000
npm run dev --workspace=@geo-optimizer/worker    # Worker
npm run dev --workspace=@geo-optimizer/web       # Frontend :4000

# Production
docker compose up -d

Competitive Comparison

Feature GEO Optimizer GeoLook Ansvisor OpenSEO DeepSeekGEO
CN Engines 6 6 0 0 6
Overseas Engines 5 0 8 Partial 0
MCP Protocol Native No WIP Yes No
Cite Score 17 signals No No No No
Auto-verify Work Orders 86% 86% No No No
Territory Map CN-GEO data CN-GEO No No No
Compliance T/CGCC 119-2026 No No No Yes
Dual-channel Fallback Playwright+API Crawl4AI No No API only
Browser Extension Chrome No No No Chrome
License MIT MIT MIT MIT Frontend only

Key Industry Data (2026)

  • Market size: 286 - 942 billion RMB
  • AI search users: 515M+, penetration rate 38.7%
  • Post-optimization citation lift: 3.2x (28-site test)
  • LLM referral conversion: 8-14x vs traditional search
  • National standard: T/CGCC 119-2026 (enacted July 1, 2026)

License

MIT License

AI生成

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