检测依据与复核方法

公开依据

一份可以被检查、被重复、被质疑的报告

ChatGeo 不要求用户直接相信一个分数。报告会说明检测依据、展示检测证据、保留规则版本，并告诉用户如何自行复核。它也不是对“AI 必然引用”的承诺，而是一份网站 AI 可见性诊断。

Standards

公开规范与行业实践

01标准

依据：robots.txt 排除协议

检测 AI 爬虫是否能访问网站。判断基于 robots.txt 的公开解析规则和主流 AI 爬虫 User-Agent 列表。

02新兴约定

依据：llms.txt 社区约定

llms.txt 还不是像 HTML 或 robots.txt 一样普及的正式国际标准。ChatGeo 把它作为辅助说明项，不会因为缺失单独判定网站不可用。

03公开标准

依据：Schema.org 与搜索引擎结构化数据规范

检查 JSON-LD、Microdata 和 RDFa，并通过公开验证工具判断数据是否可被机器读取。

04可复核

依据：HTML 内容与 JavaScript 渲染检测

检查正文、标题和链接是否直接出现在 HTML 中，同时记录 JS、样式和图片等辅助信息。

Verify yourself

不需要先相信 ChatGeo

检查 robots.txt直接打开网站根目录的 /robots.txt，搜索 GPTBot、OAI-SearchBot、ClaudeBot 等名称。
检查 llms.txt打开 /llms.txt。如果返回 404，报告中的缺失结论可以直接复现。
检查结构化数据把页面 URL 输入 Google Rich Results Test 或 Schema Markup Validator，确认是否存在有效 JSON-LD。
检查正文是否可读查看网页源代码，确认核心卖点、标题和链接不是只存在于 JavaScript 中。
重复检测同一网址在相同规则版本下重新检测，检查核心分数和检测结论是否稳定。

Internal tests

持续校准

测试集 A全通过样本

使用明确允许 AI 爬虫、具备完整 llms.txt、Organization/Product JSON-LD 和静态正文的页面，预期得到高分。

测试集 B明显阻断样本

使用阻止 AI 爬虫、缺少结构化数据、正文依赖脚本的页面，预期得到低分并准确指出原因。

测试集 C混合情况

使用部分通过、部分失败的页面，检查评分是否随单项证据变化，而不是出现无法解释的总分。

真实案例外部网站复测

使用宜家等公开网站做重复检测，并与 Google、Schema.org 等公开工具的人工复核结果对照。

能力边界

ChatGeo 检测的是网站被 AI 访问、理解和提取的基础条件，不承诺任何平台一定引用或推荐。真实引用还受到问题相关性、品牌权威、信息一致性、内容时效和平台策略影响。用户可以把分数作为改造优先级，而不是营销结果的保证。

用公开工具验证报告结论，再按照“对获客影响”和“改造难度”安排网站优化顺序。