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一句话定位

开源自托管的端到端 GEO（生成式引擎优化）实施平台：让 ChatGPT、Perplexity、DeepSeek、豆包等 AI 引擎在回答中主动提及并引用你的品牌，覆盖诊断、策略、工单、执行到验证的完整闭环。

走红原因分析

GEO 是 SEO 之后的新概念赛道，市面工具多为"只监测+给建议"的按月订阅 SaaS，本项目直接做成可落地的实施闭环，差异化锋利；中国市场适配是一记重拳——一级 CN 引擎矩阵、百度下拉词挖掘、微信公众号/WordPress 草稿分发，海外同类完全缺位；"诚实工程"人设加分：明示单机无团队协作、"疑似负面"仅是人审线索，连打分依据都基于公开实证数据摊开来讲。

核心功能拆解

• 状态基线：17 个引擎采样（10 API 自动化+7 手动），指标含提及率、排名、引用占比与负面标记；
• 关键词挖掘：从百度下拉词与 Google 自动补全扩展问题库，快照差分标记上升需求；
• 四层诊断链：访问→定向→理解→可引用性，含 RFC 9309 robots 解析、真实 AI 爬虫 UA 的 WAF 差分探测、llms.txt 校验、段落级引用性检查；
• 行动工单：每张带独立风险等级（低风险速赢到高危变更需备份回滚）；
• 部署资产：llms.txt、JSON-LD、GA4 AI 流量归因包一键生成；
• 内容工作台：主题池排序、实时可引用预检、AI 草稿造假风险 lint；

7. 结果运营：任务级验证历史、老板一页纸报告、每 7/14/30 天定时重跑。

架构与技术栈浅析

极简主义路线：Python 3.9+ 仅三个第三方依赖（requests/bs4/lxml），面板基于标准库 http.server 绑定 127.0.0.1，无数据库无账号——数据是纯 JSON/Markdown 文件存于本机 work/ 目录，README 称 "git init is your backup"。公网部署走 SSH 隧道或访问令牌加 HTTPS 反代两案。

安装与环境要求

macOS/Linux 原生支持（Windows 走 WSL，因依赖 fcntl 文件锁）；`pip3 install requests beautifulsoup4 lxml` 后运行 `python3 scripts/geo.py ui` 即起面板于 8765 端口；引擎密钥可选填入本地 .env（权限 600），零密钥也可全手动运行。

快速上手示例

git clone https://github.com/aigclink/geolook.git && cd geolook
pip3 install requests beautifulsoup4 lxml
python3 scripts/geo.py new --url https://example.com --market both

全自动路线 10–30 分钟九步跑完落入 delivery 目录；首次使用更推荐面板三步引导逐项确认。

进阶使用要点

采样稳定性靠四层机制：多题多引擎聚合、固定模型问题集、--repeat N 重复采样、归因纪律（连续两轮同向才算趋势）；无网站产品用 `--no-site --materials brief.md` 以文档为事实源；手动采样可导表回导或配 Chrome 助手，每周约 10 分钟；发布永远手动逐篇确认，微信渠道只写草稿不代发。

典型应用场景

• 品牌/产品方系统性提升在 AI 回答中的被引用率；
• 代运营公司批量服务多品牌的 GEO 交付流水线；
• 内容团队的可引用性写作预检与造假风险把关；
• 中国出海企业双市场（CN+Global）AI 可见性治理。

同类生态位对比

对比 Profound 等闭源 GEO 监测 SaaS：对方按月收费只出报告，geolook 免费开源且补齐实施与程序化验证闭环；对比 Ahrefs/Semrush 等通用 SEO 工具，后者面向传统搜索排名而 GEO 关注的是 LLM 引用语料。单机形态换取数据主权，全部数据永不离开本机。

资源导航

README 含 CLI 全速查表与方法论 references/ 目录；官网 geolook.cc 提供在线只读演示与演示视频；extension/ 内有 Chrome 采样助手；致谢 @yaojingang。