技术 GEO 要解决的问题很直接：让 AI 爬虫能访问你的页面、干净地解析内容，并在生成答案时准确地引用你。传统技术 SEO 是为 Googlebot 的「抓取—索引」循环调优；技术 GEO 面向的是另一条链路——要么抓取你的内容去训练模型，要么在生成答案时实时检索你的段落（即 RAG，检索增强生成）。只要底层出问题——某个 user-agent 被挡、满页 div 嵌套、缺少 schema、看不到日期——无论文案多好，你的品牌都进不了 AI 的答案。
下面这份清单，按我们在 GEOly AI 使用的审计框架组织：一个 4D × 5L 矩阵，把四个表现维度和五个技术层交叉起来。先完整走一遍作为基线，之后只重跑发生变化的部分。如果你刚接触这套方法，建议先看什么是 GEO和AI 搜索可见度如何衡量，再动基础设施。
核心要点
- robots.txt 现在是策略决策，不是走过场。各家把训练爬虫（GPTBot、Google-Extended、ClaudeBot）和检索爬虫（OAI-SearchBot、Claude-SearchBot、PerplexityBot）分开了——放行检索爬虫，否则你根本没有被引用的资格。
- llms.txt 值得上线，但被高估了。域名采用率约 10%，而 2026 年多份独立日志研究发现，大多数 llms.txt 文件收到的 AI 爬虫请求为零；把它当作低成本的对冲，而不是排名杠杆。
- 干净的语义化 HTML、JSON-LD 实体 schema 和可见的发布/更新日期，对「可被引用」的作用胜过任何一个新文件。
- Token 效率是真实存在的：摘要前置、信息密度高、且位于 DOM 靠前位置的内容，才是引擎会抬进答案的部分。
- 把审计做成循环。29 点 GEO 审计加服务器日志分析，把二十来个零散检查点变成一个可执行的每周分数。
决定 AI 能否访问的两个文件
有两个文件直接决定 AI 系统能不能用你的内容。在动其他一切之前，先把它们做对。
robots.txt：把训练和检索分开
SEO 时代你只操心一行：User-agent: Googlebot。到了 2026，各大实验室会跑好几个分工不同的爬虫，而把它们一锅端，是我们见到最常见的技术 GEO 失误。
- 训练爬虫抓取页面以改进未来的模型版本：
GPTBot（OpenAI）、Google-Extended（Google）、ClaudeBot（Anthropic）、CCBot（Common Crawl）。 - 检索爬虫实时抓取页面来生成答案并标注来源：
OAI-SearchBot和ChatGPT-User（OpenAI）、Claude-SearchBot（Anthropic）、PerplexityBot（Perplexity）、Bingbot（Copilot 的 grounding）。
对 DTC 品牌，通常的取向很简单：放行检索爬虫，保住被引用的资格；对训练爬虫则按你对模型训练的态度做明确选择。挡掉检索爬虫，是从 AI 答案里消失最快的方式。有一个爬虫值得直接封掉——Bytespider，它有无视 disallow 规则、猛压源站的记录。user-agent 字符串会变，务必以各家官方文档为准；例如 OpenAI 把它的爬虫列在这里。
llms.txt：可以上线，但别指望它
llms.txt 是一个提案性约定——用干净的 Markdown 列出你最重要的页面、剥掉 HTML 噪声，让模型不必在 DOM 里翻找就能定位你的核心内容。这个规范很简单，文件也很容易生成，在根域名放一个几乎没有坏处。
但要对收益诚实。截至 2026 年年中，没有任何一家主流 AI 公司承诺在生产环境读取 llms.txt；Ahrefs 对约 137,000 个域名的分析发现，绝大多数已上线的 llms.txt 文件根本没收到过 AI 爬虫请求（相关报道）。它今天真正有用的地方在开发和 agent 工具链——IDE 助手与 MCP server 确实会去抓。把它当低成本对冲上线，把真功夫花在下面这些层上。
