1. 网站爬取与可读性
先从公开网站开始,检查 HTTP 状态、canonical、sitemap、robots.txt、llms.txt(详见下方新兴标准说明)、重要页面模板,以及 AI 爬虫是否能读取关键内容。
方法说明
我们会清楚拆解:检查哪些网站信号、测哪些 AI 提示词、如何判读引用,以及分数有哪些限制。
先从公开网站开始,检查 HTTP 状态、canonical、sitemap、robots.txt、llms.txt(详见下方新兴标准说明)、重要页面模板,以及 AI 爬虫是否能读取关键内容。
针对 ChatGPT、Gemini、Claude 执行品类、比较、问题解决与品牌相关提示词。重点是购买意图,不是单纯关键词量。
分析答案是否提到品牌、是否引用官方网站、是否依赖第三方内容、是否提到竞品,以及是否没有可用来源。
检查 Schema、FAQ、组织信息、产品规格、比较页、品类描述,以及页面是否直接回答 AI 用户会问的问题。
用同一组提示词比较竞品曝光,判断问题是技术可读性、品类权威不足、比较内容不足,还是竞品外部引用更强。
分数会综合爬取、引用、内容清晰度、结构化信号与竞品语境。修复项目会按照预期影响与实施难度排序。
我们会检查 llms.txt 是否存在并在报告中呈现,但不会在评分中给予高权重。Google 已公开表示 llms.txt 目前对 SEO 无实质效益,且目前没有主要 LLM 供应商公开确认会抓取或使用 llms.txt 文件。我们持续追踪此信号,因为这个标准未来可能变得重要——但我们不会过度夸大其效果。
2026 年 5 月,Google 确认 AI 可见度审计中所衡量的信号——可爬取性、结构化数据、实体清晰度及权威内容——与其已发布的 AI 概览指引一致。我们的方法论反映了这一点:我们专注于各平台已公开认可的信号,不对超出各平台已发布指引范围的排名因素做出任何声明。
AI 回答会因模型版本、地区、账号状态、提示词与时间而变动。
AnswerAtlas 没有 OpenAI、Anthropic、Google、Shopify 或其排名系统的特殊权限。
检查结果是结构化曝光快照,不保证任何 AI 系统一定推荐品牌。
监控存在的原因,是 AI 推荐曝光会在初次检查后持续漂移。