下方示例用於說明操作流程和結果解讀，並非依上方輸入產生的即時報告。
GEO 健檢檢查的是：AI 引擎能不能抓到、解析並引用你的頁面。Bavior 的 GEO 健檢給每一頁打一個百分制的分，看四件事：結構化標記、內容結構、Meta、引用密度。每一頁都會列出它的問題，每一個問題都附帶改法。
這是一次程式碼層面的健檢，不是內容評審。它只回答一個問題：如果引擎真的落到了這一頁，還有什麼擋在中間？它回答不了引擎會不會落到這一頁。那是另外半件事，是免費的 AI 能見度檢測負責測的。多數站要把這兩個數都拿到，才知道自己到底是哪個問題。
回答的上游：AI 爬蟲有沒有抓到你的頁面，以及這些頁面對 AI 好不好讀。三塊畫面，按你閱讀的順序排。
範例資料 · 與產品實際介面一致
健檢讀的是那些『有回應』的頁面。而這三件事決定的是『到底有沒有東西回應』，每一件大概一分鐘就能手動查完。與其假裝它們已經算進分數裡，不如把查法直接給你。
打開 yourdomain.com/robots.txt，搜尋 GPTBot、OAI-SearchBot、ClaudeBot、PerplexityBot、Google-Extended。任何一條 Disallow 都是一個決定，而這個決定常常沒人記得是誰做的。沒被抓取，就不會被引用。
在你最重要的那一頁上『檢視原始碼』——是檢視原始碼，不是檢查元素——然後搜尋一句你在螢幕上看得見的話。如果搜不到，那句話是 JavaScript 渲染出來的，多數 AI 爬蟲永遠看不到它。¹ 這是這份清單上代價最高的一個 bug。
機器人防護擋在伺服器前面，而且有的服務商現在對新接入的網域預設攔截 AI 爬蟲。你的 robots.txt 可以寫著放行，邊緣那一層照樣說不行。去 CDN 後台看 bot 規則，別只看根目錄那個檔案。
2026 年多數 GEO 建議都是沒人驗證過的清單。下面是已發表的研究對每一項的說法——包括我們自己站上也在用的那兩項。
| 這項改法 | 已發表的研究怎麼說 | 值不值得做？ |
|---|---|---|
| 伺服端渲染的 HTML | 一項在網路層面對 AI 爬蟲流量的分析，沒有發現 ChatGPT 與 Claude 的爬蟲執行 JavaScript 的證據。它們會下載 JS 檔案——分別約佔其請求的 11.5% 與 23.8%——但從不執行。¹ | 先做這一項 |
| 標題層級、短段落、一段一個論點 | 沒有研究給出過量化數字。但這是檢索系統切分與引用的方式，而一個能被整段摘走的區塊，正是引擎真正會拿走的單位。 | 做，成本很低 |
| JSON-LD 結構化資料 | 一項覆蓋 1,885 個頁面的對照測試，沒有測到『只加 schema』帶來的 AI 引用提升。帶 schema 的頁面確實被引用得更多，但那些頁面同時把別的事也都做對了。² | 為搜尋做，別為 AI 做 |
| 一個 llms.txt 檔案 | 一項對 137,000 個站點的分析發現，97% 的 llms.txt 從未被 AI 爬蟲抓取過。Google 的搜尋布道師稱這個檔案『不是為搜尋而做的』。³ ⁴ | 可以上，但別指望 |
| 出現在引擎已經在引用的那些頁面裡 | 引擎是從它檢索到的來源裡生成答案的。在多數 B2B SaaS 問題上，那些來源是第三方頁面，而 AI 答案裡被引用最多的網域是 Reddit。⁵ | 這才是天花板 |
這張表一句話讀完：改程式碼把你從『讀不了』搬到『讀得了』，那是地板，不是天花板。五行裡兩行今天就該做，一行是為了別的理由做，一行幾乎免費但大概率沒用，最後一行才是決定你會不會被點名的那一行。
這是常見結果，不是健檢失敗。一個乾淨的頁面，意味著引擎檢索到它時能用得上它。而『檢索得到』這件事是在別處決定的：在引擎寫答案之前讀的那些第三方頁面裡。多數 B2B SaaS 問題上，那些是 Reddit 貼文，解法就是進到那些貼文裡去。到這一步你有兩個選擇，兩個都保留『每則內容由你審核』。
Bavior 找到你所在品類的答案是從哪些貼文長出來的，讀每個 subreddit 的規則，用你的口吻起草回覆。你審核，然後用你自己的帳號發出去。Starter 每月 $99（按月付），或折合每月 $79.17（按年付）。
Bavior 的 GEO 服務按月度合作跑同一套循環，包含代發貼文——這是套餐之外另計價的部分——所以已審核的內容會由我們的 vetted 帳號代替你的帳號發出。每一則發布前仍然由你審核。
健檢告訴你 HTML 哪裡有問題。它沒法告訴你引擎拿到修好的頁面之後會怎麼做，因為沒有任何一個引擎公開它如何挑選來源，而且它們改規則很勤。所以沒有人能向你承諾一次引用，Bavior 也不能。我們能做的是：給頁面打分、把每個問題點名、每週重打一次，讓你看得見這個數有沒有動。
GEO 健檢檢查生成式引擎能不能讀懂並引用你的頁面。它就是把生成式引擎優化用在你自己的程式碼上：內容在不在 HTML 裡、有沒有切成引擎能整段摘走的區塊、標記有沒有說清這一頁是什麼、頁面上有沒有出處。Bavior 的 GEO 健檢按頁給這四項打分，並列出改法。
免費，一次，在免費的 Bavior 帳號裡跑。我們收費的是重複版本：同一批頁面每週重新抓取、重新打分，並保留歷史。那屬於 Bavior AI 能見度，每月 $99（按月付）或折合每月 $79.17（按年付）起。
不是即時的，我們也不給一個自己兌現不了的時間承諾。跑完之後報告寄到你信箱。抓頁面、按四個維度逐頁打分、給每個問題寫出改法，這是實打實的工作量，不是在排隊。
不會。分數只涵蓋頁面內部：標記、結構、Meta、引用密度。爬蟲的存取權限在頁面之外，所以我們把這幾項查法直接交給你，而不是假裝它們已經算進那個數裡。每一項大概一分鐘，就在上面那一節。
大概率不需要——而我們自己站上還發著一個。一項對 137,000 個站點的分析發現，97% 的 llms.txt 從未被 AI 爬蟲抓取過；Google 的搜尋布道師說這個檔案『不是為搜尋而做的』。³ ⁴ 上它花不了一小時，想上就上。但別把它排在『把內容放進 HTML』前面。
單靠這個，通常不會。改程式碼消除的是『引擎用不了你這一頁』的理由，它不提供『引擎為什麼要去檢索你這一頁』的理由。檢索來自引擎在你這個話題上本來就在讀的那些來源；多數 B2B SaaS 問題上，那意味著第三方討論，而不是你自己的站。兩半都重要，而程式碼這一半是你完全能控制的那半。
SEO 健檢優化的是一頁作為藍色連結的排名，而且它可以假設有渲染器：Google 的爬蟲會跑 JavaScript。GEO 健檢優化的是這一頁能不能被整段引用進別人的答案裡，而它不能假設渲染器——AI 爬蟲基本不跑 JavaScript。¹ 兩者確實有重疊，但一個站完全可能 SEO 健檢全綠，在引擎那裡卻查無此人。
¹ Vercel《The rise of the AI crawler》，對 AI 爬蟲請求的網路層分析。² Ahrefs，涵蓋 1,885 個頁面的 schema 對照測試，2026。³ Ahrefs《We analyzed 137K sites: 97% of llms.txt files never get read》，2026。⁴ John Mueller（Google）關於 llms.txt 的說明，2026 年 5 月。⁵ Semrush《The Most-Cited Domains in AI》，經 Search Engine Land 報導。示範數字為虛構頁面集的範例資料。最後更新：2026-08-27。
先檢查最終回應狀態、擷取許可、canonical 和可讀正文，每項觀察記錄 URL 與時間，不用無法解釋的總分代替。 區分已確認技術問題、內容建議與未知項。缺少測量就保留未知，不能當作通過。
研究 AI 回答中的品牌提及和引用來源。 AI 可見度檢查應記錄什麼？
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