評分方法論
AEO Pro 透過 48 項自動化檢查，從 SEO、AEO、GEO 三個維度全方位評估您的網站，產出可重現、可解釋的分數。
我們的分數可重現 —— 同一 URL 在同一時間會得到相同結果。所有檢查項目皆為確定性演算法，不依賴隨機取樣。
三大評分維度
搜尋引擎最佳化 — 確保搜尋引擎能正確爬取、索引並排名您的頁面。
15 項檢查
AI 引擎最佳化 — 讓 AI 系統能輕鬆擷取、理解並引用您的內容。
19 項檢查
生成式引擎最佳化 — 提升在生成式搜尋結果中被引用的機率。
14 項檢查
綜合分數 = SEO( 35%) + AEO( 40%) + GEO( 25%)
AI 引用機率公式
引用機率（Citation Probability）是 AEO Pro 的獨家指標，預測您的內容被 AI 系統引用的可能性。
引用機率 = AEO 分數 × 50% + 結構化資料 × 20% + 權威度 × 15% + GEO × 15%
50%
AEO 分數
20%
結構化資料
15%
權威度
15%
GEO 分數
SEO 檢查（15 項）
標題標籤
檢查 <title> 是否存在、長度是否介於 30-60 字元、是否包含目標關鍵字。
Meta 描述
驗證 meta description 長度（120-160 字元）與內容品質。
標題層級
確認 H1-H6 標題使用正確的階層結構，無跳級現象。
圖片替代文字
檢查所有 <img> 是否具有描述性 alt 屬性。
Canonical URL
驗證 rel=canonical 標籤是否正確設定，避免重複內容問題。
行動裝置視窗
確認 viewport meta 標籤存在且正確配置。
頁面速度
透過 Google PageSpeed Insights API 評估載入效能（LCP、FID、CLS）。
HTTPS 安全
驗證網站是否使用 HTTPS 加密連線。
Robots Meta
檢查 robots meta 標籤是否允許索引與追蹤。
結構化資料
偵測 JSON-LD / Microdata 結構化資料標記是否存在與有效。
內部連結
分析內部連結數量與品質，確保良好的網站架構。
Open Graph
驗證 og:title、og:description、og:image 等社群分享標籤。
AI 爬蟲存取
確認 robots.txt 是否允許主要 AI 爬蟲（GPTBot、ClaudeBot 等）存取。
HTML 驗證
透過 W3C Validator 檢查 HTML 語法錯誤與警告。
安全瀏覽
檢查網站是否被列入惡意軟體或釣魚網站清單。
AEO 檢查（19 項）
FAQ 內容
偵測頁面是否包含問答格式內容，適合 AI 直接引用。
FAQ Schema
驗證 FAQPage 結構化資料標記是否正確實作。
精簡回答
評估回答是否簡潔（40-60 字），符合 AI 摘要偏好長度。
LLMs.txt
檢查是否存在 llms.txt 檔案，為 AI 系統提供網站導覽。
內容新鮮度
分析最後更新時間，確認內容是否持續維護。
實體標記
偵測是否使用 Schema.org 標記定義人物、組織、產品等實體。
問句式標題
統計使用疑問句格式的標題比例（Who / What / How / Why）。
回答長度
檢查段落長度是否適合 AI 擷取（建議 150-300 字元）。
主題權威性
評估頁面是否深入探討主題，而非淺層涉獵多個領域。
引用準備度
分析內容是否包含可被直接引用的明確陳述與定義。
定義區塊
偵測是否使用「X 是指...」「X 的定義為...」等明確定義格式。
來源歸因
檢查是否標示資料來源、研究引用或專家觀點。
LLMs.txt 品質
評估 llms.txt 檔案的完整性、結構與資訊量。
網域權威度
根據外部連結品質、HTTPS、網站歷史等因素估算網域信任度。
分段就緒
評估內容是否容易被 AI 分段處理（Chunking），例如清晰標題分隔。
外連品質
分析外部連結是否指向高品質、權威性來源。
語意化 URL
檢查 URL 路徑是否使用有意義的關鍵字而非隨機字串。
BLUF 密度
評估是否將重點結論放在段落開頭（Bottom Line Up Front）。
清單結構
偵測是否使用有序/無序清單整理資訊，提升 AI 擷取效率。
GEO 檢查（14 項）
地區結構化資料
檢查 LocalBusiness、Organization 等地理相關 Schema 標記。
NAP 一致性
驗證名稱、地址、電話（NAP）資訊在頁面中是否一致。
地理 Meta 標籤
檢查 geo.region、geo.position 等地理位置 meta 標籤。
Hreflang
驗證多語言 hreflang 標籤是否正確設定。
地區關鍵字
分析內容是否包含地區性關鍵字（城市名、地標等）。
地圖嵌入
偵測頁面是否嵌入 Google Maps 或其他地圖服務。
聯絡頁面
檢查是否有獨立的聯絡頁面，包含完整聯絡資訊。
地區性內容
評估內容是否針對特定地區或市場撰寫。
多語言支援
偵測是否提供多語言版本的內容。
地區連結
分析外部連結是否包含當地商會、政府網站等地區性來源。
地理 Sitemap
檢查 sitemap 是否包含 geo 擴展資訊。
伺服器位置
確認主機伺服器的地理位置是否與目標市場一致。
AI Bot 存取
從 GEO 角度評估 AI 爬蟲是否能存取地區化內容。
LLMs.txt 完整性
評估 llms.txt 是否包含地理與語言相關的指引資訊。
外部資料來源
部分檢查會呼叫第三方 API 取得即時數據，確保評分結果反映真實狀態。
學術與業界參考
Princeton GEO 研究
Princeton 大學針對生成式引擎最佳化（GEO）的開創性研究，定義了內容在 AI 生成回應中的可見度指標與優化策略。本系統的 GEO 維度設計以此研究為基礎。
Aggarwal, P., Murahari, V., et al. (2023). GEO: Generative Engine Optimization. arXiv:2311.09735
Google E-E-A-T 指南
Google 搜尋品質評估指南中的 E-E-A-T（經驗、專業、權威、信任）框架。AEO Pro 的權威度與主題深度檢查項目參考此框架設計。
Google Search Quality Evaluator Guidelines — Experience, Expertise, Authoritativeness, Trust
Schema.org 規範
結構化資料標記的國際標準。AEO Pro 的結構化資料檢查嚴格依循 Schema.org 定義的詞彙與格式要求。
Schema.org — https://schema.org/