用 Gemini 辅助 SEO/GEO：内容诊断、主题规划与引用验证

Gemini 可以辅助整理内容问题、规划主题和设计检查清单，但它生成的建议不能证明网页已被收录，也不能保证排名或 AI 引用。改进应从可访问的页面、准确的事实与可核对的来源开始，再用实际搜索数据和带来源的回答验证效果。

适用范围

本文面向已有公开网站的内容维护者，介绍辅助编辑和效果观察的方法，不提供排名保证或提升比例。Gemini 的功能、联网能力与可用模式可能因账户、地区和产品更新而不同；执行时记录实际使用的模式和日期。Google 搜索中的 AI 功能与 Gemini 应用应分别观察，不能混用两者的数据。

第一步：基于实际页面整理内容缺口

提供待审页面的正文、目标读者、具体问题和已有证据。模型可能没有读取网址，必须要求它区分已看到的材料与推测；无法访问时，使用经过脱敏的页面文本。不要把未公开客户资料、账号或商业秘密粘贴到外部服务。

可以使用下面的提示词：

目标读者：[填写真实读者]
读者的问题：[填写具体问题]
页面正文：[粘贴公开内容]
已有依据：[附公开来源和日期]

请仅根据这些材料检查：
1. 哪些问题已有明确答案？引用对应原文。
2. 哪些主张缺少来源、适用条件或版本信息？
3. 哪些内容需要作者补充真实案例或测试结果？
4. 按影响与工作量列出修改建议。
未读取的页面、无法确认的事实请标为待核实，不要编造数据。

逐条人工复核建议。模型认为“缺少权威性”只是待调查线索，不是搜索引擎评价网站的证据。

第二步：把答案写清楚，并保留证据和限制

每个小节先回答一个具体问题，再给出步骤、示例、来源与限制。不要为了让段落短而删掉测试条件，也不必把所有段落压缩到固定字数。

技术文章应说明适用的软件版本、运行环境、复现步骤和结果；产品介绍应核对官方规格、价格适用时间与使用条件。缺少认证、性能测试或客户授权时，保留待补项，不让模型生成看似真实的编号或案例。

例如，描述一次性能优化时，可以使用“在什么环境下、对什么操作、如何测量、得到了什么结果”的顺序。没有测量就写操作建议，不把建议写成已经实现的收益。涉及工程检查时，可参考本站的 Next.js、Drizzle 与 PostgreSQL 项目审计提示词，并对输出进行人工验证。

第三步：检查抓取与页面信息

检查页面是否返回正常 HTTP 状态、正文是否可读取、canonical 是否指向预期 URL、robots 与 noindex 是否符合发布意图，以及 sitemap 是否包含应公开的页面。先排除访问和索引障碍，再评价内容修改的效果。

Google 搜索的官方 AI 功能说明指出，现有 SEO 基础实践仍然适用，无需额外的特殊结构化数据或 AI 文本文件才能出现在这些功能中。这项说明针对 Google 搜索，不能理解为 Gemini 应用的引用承诺。

结构化数据应描述页面上真实可见的信息。文章可以使用与实际内容相符的文章类型；商品信息必须有真实依据。不要给普通工具介绍虚构免费价格、评分或库存，也不要仅为增加标记而生成无实际价值的 FAQ。

结构化数据需要先由网站生成并部署，之后再使用 Google Rich Results Test 检查工具支持的标记。测试通过不能证明排名提升或 Gemini 会引用该页；没有富媒体结果资格也不等于页面不能被正常搜索。标记规则与展示范围请以文末官方文档为准。

第四步：围绕真实问题组织主题和内链

从用户咨询、站内内容和已有查询数据中收集问题，先检查是否已有文章可以补全。只有当一个问题需要独立解释时再新建页面，不以固定篇数作为目标，也不假设 Gemini 总会拆分出固定数量的子查询。

同一主题的总览页应链接到相关的详细说明，详细说明也应帮助读者返回总览或继续阅读。链接文字要明确说明目标内容，避免为覆盖近似关键词批量制造重复页面。更广泛的概念可结合本站 GEO 相关文章 阅读；具体平台行为仍需单独核对。

第五步：分别验证曝光、引用和引荐访问

这三类结果含义不同，应分别记录：

每周使用同一组真实问题，并记录日期、平台、模式、地区、登录状态、引用 URL 和原始结果。若使用 Deep Research，单独记录该模式，不与普通对话混合计算。

在同一平台和模式下，可以计算“有本站有效引用的问题数 / 实际执行的问题数”。未执行的问题不计入分母，同时保留样本量。小样本观察只能说明这组测试的结果，不能代表平台整体推荐概率。