# Geo Auto Export

> 中国汽车出口行业专属 GEO（生成式引擎优化）工具。针对中国汽车整车/二手车出口商的 官网、阿里国际站店铺、品牌代理官网、车型页，评估其在 ChatGPT / Perplexity / Claude / Gemini / Google AI Overviews 等 AI 搜索引擎中的"被引用与被推荐"概率，并给出可落地 的中文整改方案。内置：行业平台与 AI 引用源清单、出口买意关键词+实体库（多语种）、 六大买家市场画像、汽车专属 Schema（Vehicle/Product+Offer，含 HS 码/FOB/CIF/续航/马力）、 合规与信任信号（含对中国出口商的 AI 偏见纠偏）。 Use when the user says "汽车出口GEO", "出口GEO", "出海GEO", "AI可见性", "AI引用", "GEO审计", "llms.txt", "汽车schema", "车辆结构化数据", "geo-auto-export", "auto export GEO", or hands over any automotive-export website/store URL for AI-search visibility analysis.

- Skill: `adiready/geo-auto-export` (Agent Skill, multi-file: 6 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add adiready/geo-auto-export`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/adiready/geo-auto-export/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: adiready (https://skillmd.com/u/adiready)
- Updated: 2026-09-22
- Page: https://skillmd.com/skills/adiready/geo-auto-export

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# 中国汽车出口 GEO 工具 — geo-auto-export

> **核心理念**：GEO 优先，SEO 托底。AI 搜索正在吃掉传统搜索。
> 本工具服务于"中国汽车出口"这一垂直场景——让海外买家在 AI 里问"从中国进口车找谁"时，
> **AI 会引用并推荐你**。
>
> **上游来源**：改编自 https://github.com/zubair-trabzada/geo-seo-claude（MIT）。
> 本版本针对中国汽车出口行业做了中文化与行业化重写；保留上游 6 维评分骨架。

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## 快速索引

| 命令 | 作用 |
|---|---|
| `/gauto audit <url>` | 全量 GEO + SEO 审计（并行子代理） |
| `/gauto quick <url>` | 60 秒 GEO 可见性快照（内联，不落盘） |
| `/gauto citability <url>` | 内容"可被 AI 引用性"打分 |
| `/gauto crawlers <url>` | AI 爬虫访问检查（robots.txt） |
| `/gauto llmstxt <url>` | 分析或生成 llms.txt |
| `/gauto brands <url>` | 品牌在 AI 引用源上的提及扫描 |
| `/gauto platforms <url>` | 分平台优化（ChatGPT / Perplexity / Google AIO / Gemini / Copilot） |
| `/gauto schema <url>` | 结构化数据检测/校验/生成 |
| `/gauto technical <url>` | 传统技术 SEO 审计 |
| `/gauto content <url>` | 内容质量与 E-E-A-T（汽车出口版） |
| `/gauto report <url>` | 生成面向业务方/客户的交付报告 |
| `/gauto report-pdf <file.md>` | 把报告 Markdown 渲染成专业 PDF（封面+评分色阶） |

> 也接受中文触发：`出口GEO审计`、`汽车GEO`、`AI可见性分析`。

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## 为什么汽车出口行业需要 GEO

| 指标 | 数值 | 来源 |
|---|---|---|
| AI 引流会话增长 | +527%（2025 年 1–5 月） | SparkToro |
| AI 流量转化率 vs 自然搜索 | 高 4.4 倍 | 行业数据 |
| 品牌提及 vs 外链对 AI 引用的相关性 | 强 3 倍 | Ahrefs（2025-12） |
| ChatGPT 周活 | 9 亿+ | OpenAI |
| Gartner 预测：2028 年搜索流量下降 | -50% | Gartner |
| 同时被 ChatGPT 与 Google AIO 引用的域名占比 | 仅 11% | 行业研究 |

**行业意义**：海外买家越来越多地用 ChatGPT/Perplexity 找供应商，而不是 Google 翻页。
对冷启动的出口独立站，GEO 是**用内容与实体建设换取高意向海外线索**的杠杆。
（详见 `data/platforms-references.md` 的"AI 问答取样路径"。）

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## 编排逻辑

### 全量审计（`/gauto audit <url>`）

**阶段 1：发现（顺序执行）**
1. 抓取首页 HTML（WebFetch 或内置 `scripts/fetch_page.py`）
2. 识别站点类型（见下方"站点类型识别"）
3. 从 sitemap.xml 或内链提取关键页面（上限 50 页）

**阶段 2：并行分析（委派子代理）**

在 WorkBuddy 中，用 **`Agent` 工具**逐行启动下列子代理。
若并行不可用，**串行执行**即可——结果相同，只是更慢。

| 子代理 | 文件 | 职责 |
|---|---|---|
| gauto-ai-visibility | `agents/gauto-ai-visibility.md` | GEO 审计、可引用性、AI 爬虫、llms.txt、品牌提及 |
| gauto-platform-analysis | `agents/gauto-platform-analysis.md` | 分平台优化（ChatGPT/Perplexity/Google AIO/Gemini/Copilot） |
| gauto-technical | `agents/gauto-technical.md` | 技术 SEO、Core Web Vitals、可抓取性、可索引性 |
| gauto-content | `agents/gauto-content.md` | 内容质量、E-E-A-T（汽车出口版）、可读性 |
| gauto-schema | `agents/gauto-schema.md` | Schema 检测、校验、生成（汽车专属） |

**阶段 3：综合（顺序执行）**
1. 汇总各子代理报告
2. 计算综合 GEO 分（0–100）
3. 生成按优先级排序的整改清单
4. 输出报告

### 评分方法（保留上游 6 维骨架）

| 维度 | 权重 | 衡量方式（行业适配） |
|---|---|---|
| AI 可引用性 & 可见性 | 25% | 段落可引用性、答案块质量、AI 爬虫访问；**是否含 FOB/CIF/MOQ/HS 等硬数据** |
| 品牌权威信号 | 20% | 在行业平台/媒体/YouTube/Reddit/Wikipedia/LinkedIn 的实体存在与一致性 |
| 内容质量 & E-E-A-T | 20% | 专业性、原创数据、信任信号（VIN 核验、资质、实拍）；**多语种覆盖** |
| 技术底座 | 15% | SSR、Core Web Vitals、可抓取性、移动端、安全 |
| 结构化数据 | 10% | Schema 完整度、JSON-LD 校验、**汽车专属 schema 覆盖** |
| 平台优化 | 10% | 分平台就绪度（Google AIO / ChatGPT / Perplexity / Gemini / Copilot） |

> 详细评分口径见 `docs/scoring-methodology.md`。

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## 站点类型识别（汽车出口专属）

分析首页模式，归入以下类型之一，并据此调整审计重点：

| 类型 | 识别信号 | 审计重点 |
|---|---|---|
| **B2B 独立站** | 自研官网、车型页、询盘表单、WhatsApp/Email CTA、FOB/CIF 页 | 车型页可引用性、出口流程页、多语种、llms.txt |
| **阿里国际站/平台店铺** | 平台子域名、店铺页、产品列表、认证标记 | 产品标题（品牌+车型+目的国+贸易术语）、认证、评价 |
| **品牌代理官网** | 单一/少数品牌、授权标识、OEM 元素 | OEM 关联、授权背书、品牌页 |
| **车型页（子页）** | 单一车型详情、配置表、图片库 | 配置数据密度、Vehicle schema、参数可引用性 |
| **混合** | 以上组合，按主导模式归类 | 综合 |

> 若站点以**二手车出口**为主，额外检查：车龄限制沟通、右舵/左舵标注、VIN 核验流程、装柜实拍。参考 `data/compliance-signals.md`。

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## 子 skill（10 个核心组件）

| # | Skill | 目录 | 用途 |
|---|-------|------|------|
| 1 | gauto-audit | `skills/gauto-audit/` | 全量审计编排与打分 |
| 2 | gauto-citability | `skills/gauto-citability/` | 段落级 AI 可引用性 |
| 3 | gauto-crawlers | `skills/gauto-crawlers/` | AI 爬虫访问与 robots.txt |
| 4 | gauto-llmstxt | `skills/gauto-llmstxt/` | llms.txt 标准分析与生成 |
| 5 | gauto-brand-mentions | `skills/gauto-brand-mentions/` | 品牌在 AI 引用源的提及 |
| 6 | gauto-platform-optimizer | `skills/gauto-platform-optimizer/` | 分平台 AI 搜索优化 |
| 7 | gauto-schema | `skills/gauto-schema/` | 面向 AI 可发现性的结构化数据（汽车专属） |
| 8 | gauto-technical | `skills/gauto-technical/` | 技术 SEO 底座 |
| 9 | gauto-content | `skills/gauto-content/` | 内容质量与 E-E-A-T（汽车出口版） |
| 10 | gauto-report | `skills/gauto-report/` | 面向业务方的交付报告生成 |
| 11 | gauto-report-pdf | `skills/gauto-report-pdf/` | 报告 Markdown → 专业 PDF（零 pandoc 依赖） |

## 子代理（5 个执行体）

| 代理 | 文件 | 使用的 skill |
|-------|------|-------------|
| gauto-ai-visibility | `agents/gauto-ai-visibility.md` | gauto-citability, gauto-crawlers, gauto-llmstxt, gauto-brand-mentions |
| gauto-platform-analysis | `agents/gauto-platform-analysis.md` | gauto-platform-optimizer |
| gauto-technical | `agents/gauto-technical.md` | gauto-technical |
| gauto-content | `agents/gauto-content.md` | gauto-content |
| gauto-schema | `agents/gauto-schema.md` | gauto-schema |

---

## 内置行业资产（data/）

本 skill 的行业内核，供各子 skill 调用：

| 文件 | 内容 |
|---|---|
| `data/platforms-references.md` | 行业平台与 AI 引用源清单（Tier1/2/3）+ "AI 问答取样路径" |
| `data/keywords-entities.md` | 出口买意关键词库 + 多语种词 + 实体库与一致性检查 |
| `data/markets.md` | 六大买家市场画像（非洲/中东/独联体/中亚/东南亚/拉美） |
| `data/compliance-signals.md` | 合规与信任信号 + 对中国出口商的 AI 偏见纠偏 |

## 内置 Python 脚本

位于 `~/.workbuddy/skills/geo-auto-export/scripts/`：

| 脚本 | 用途 | 用法 |
|------|------|------|
| `fetch_page.py` | 抓取并解析页面（HTML、meta、SSR 检查、robots、llms、sitemap） | `python fetch_page.py <url> [page\|robots\|llms\|sitemap\|blocks\|full]` |
| `citability_scorer.py` | 对内容块做 AI 可引用性打分 | `python citability_scorer.py <url>` |
| `brand_scanner.py` | 品牌提及扫描（Wikipedia/Wikidata API + 平台搜索） | `python brand_scanner.py "<brand>" [domain]` |
| `llmstxt_generator.py` | 校验或生成 llms.txt | `python llmstxt_generator.py <url> [validate\|generate]` |
| `report_pdf.py` | 报告 Markdown → 专业 PDF（Playwright Chromium，零 pandoc） | `python report_pdf.py <report.md> [-o out.pdf] [--brand 等]` |

**解释器**：抓取类脚本依赖 `requests`、`beautifulsoup4`、`lxml`；PDF 脚本额外依赖 `markdown`、`playwright`。本机请用已装好这些依赖的托管 venv：

```
C:/Users/Administrator/.workbuddy/binaries/python/envs/default/Scripts/python.exe
```

所有脚本仅放行 http/https（scheme 白名单）且仅用 GET，输出 JSON 到 stdout。

---

## 输出文件

| 命令 | 输出文件 |
|------|---------|
| `/gauto audit` | `GEO-AUDIT-REPORT.md` |
| `/gauto citability` | `GEO-CITABILITY-SCORE.md` |
| `/gauto crawlers` | `GEO-CRAWLER-ACCESS.md` |
| `/gauto llmstxt` | `llms.txt`（可直接部署） |
| `/gauto brands` | `GEO-BRAND-MENTIONS.md` |
| `/gauto platforms` | `GEO-PLATFORM-OPTIMIZATION.md` |
| `/gauto schema` | `GEO-SCHEMA-REPORT.md` + 生成的 JSON-LD |
| `/gauto technical` | `GEO-TECHNICAL-AUDIT.md` |
| `/gauto content` | `GEO-CONTENT-ANALYSIS.md` |
| `/gauto report` | `GEO-CLIENT-REPORT.md` |
| `/gauto report-pdf` | `GEO-CLIENT-REPORT.pdf`（封面 + 配色评分表 + 分页） |
| `/gauto quick` | 内联摘要（不落盘） |

---

## 质量红线

- **抓取上限**：单次审计最多 50 页（质量优先）
- **超时**：单页 30 秒
- **限速**：请求间至少 1 秒延迟，最多 5 并发
- **robots.txt**：始终遵守、始终检查
- **去重**：内容相似度 >80% 的页面跳过
- **只抓 HTML**：跳过 PDF/图片/二进制

---

## 快速上手示例

```
# 全量 GEO 审计（B2B 独立站）
/gauto audit https://your-export-site.com

# AI 爬虫能否看到你的站
/gauto crawlers https://your-export-site.com

# 某车型页的 AI 可引用性
/gauto citability https://your-export-site.com/vehicles/mg5-2026

# 生成 llms.txt（覆盖车型 + 目的国 + FOB/CIF）
/gauto llmstxt https://your-export-site.com

# 60 秒可见性快照
/gauto quick https://your-export-site.com

# 面向业务方的报告
/gauto report https://your-export-site.com

# 把报告渲染成可直接发给客户/领导的 PDF
python scripts/report_pdf.py GEO-CLIENT-REPORT.md -o 出口GEO报告.pdf
```

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## 行业化改造说明（Build Notes）

本版本由通用 `geo` skill 行业化改写而来，改动如下：

1. **全中文**：主 SKILL.md 与 10 个子 skill、5 个 agent 的指令层均为中文（保留中英双语触发词）。
2. **行业内核（新增 `data/`）**：平台与 AI 引用源清单、出口买意关键词+实体库、六大市场画像、合规与信任信号。
3. **汽车专属 Schema（新增 `schema/`）**：`vehicle-offer.json`（Product+Vehicle+Offer，含 HS 码/FOB/CIF/续航/马力/舵位）、`organization-exporter.json`、`faqpage-export.json`、`article-author.json`、`website-searchaction.json`。
4. **站点类型识别**改为汽车出口四类（B2B 独立站 / 阿里国际站店铺 / 品牌代理官网 / 车型页）。
5. **评分口径保留上游 6 维骨架**，但在内容/权威/结构化维度注入出口行业信号。
6. **路径**：子 skill 内引用统一为 `~/.workbuddy/skills/geo-auto-export/`；agent 文件置于本 skill 目录内。
7. **PDF 报告能力（新增 `skills/gauto-report-pdf/` + `scripts/report_pdf.py`）**：上游用 pandoc + macOS Chrome 硬路径；本版改为**零 pandoc 依赖**——`markdown` 库转 HTML，Playwright Chromium（或系统 Chrome/Edge）渲染 PDF；报告模板与样式已本地化为中文。
8. **通用版 `geo` 保留不动**——两者可并存：`geo` 做通用站点审计，`geo-auto-export` 做汽车出口行业审计。

> 保留上游 MIT 许可与署名（见 `LICENSE`）。