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GEO 智能内容优化平台
📖 项目简介
GEO(Generative Engine Optimization)智能内容优化平台 是一款 AI 驱动的品牌内容策略工具,帮助企业在 AI 搜索引擎(如 ChatGPT、Perplexity、Google SGE)的回答中被优先、准确、可信地提及。
解决什么问题?
当用户向 AI 提问"最好的外贸 ERP 软件是什么?"时,AI 会从互联网内容中检索信息并生成回答。GEO 工具帮助您的品牌出现在这个回答中。
核心价值
| 价值 | 说明 |
|---|---|
| 🎯 品牌曝光 | 在 AI 回答中被优先提及 |
| 📈 搜索排名 | 内容被 AI 引用,间接提升 SEO |
| 🏆 权威建立 | 多平台、多角度内容建立专业形象 |
| 📊 数据驱动 | 基于验证数据持续优化策略 |
✨ 功能特性
🔍 关键词策略
- 智能关键词生成:AI 生成 + 词库组合 + 混合模式
- 搜索意图覆盖:对比、评测、使用、购买、问题、推荐
- 数据增强:基于历史验证数据反哺关键词策略
- 语义扩展:自动扩展相关关键词
✍️ 内容生成
- 20+ 平台模板:知乎、小红书、CSDN、B站、微信公众号等
- E-E-A-T 内嵌:专业性、经验性、权威性、可信度
- 品牌植入策略:自然提及 2-4 次,避免过度营销
- 结构化输出:结论摘要、清单、FAQ 格式
📚 知识库(RAG)
- 文档管理:上传品牌文档、产品手册、案例库
- 智能检索:生成内容时自动检索相关信息
- 来源保障:基于真实品牌信息生成内容
🔧 内容优化
- E-E-A-T 强化:四维评估与自动优化
- 事实密度增强:添加数据支撑和来源引用
- 结构化数据:自动生成 JSON-LD Schema(FAQ、HowTo、Article 等)
- 内容评分:量化评估内容质量
✅ 验证监控
- 多模型验证:DeepSeek、OpenAI、通义千问等多模型交叉验证
- AI 搜索验证:接入 Perplexity 真实搜索引擎验证
- 竞品对比:同时验证自有品牌和竞品
- 负面防护:主动生成负面查询并监控
📊 数据分析
- 提及率趋势:按日期跟踪品牌提及率变化
- 平台贡献度:分析各平台的内容贡献
- ROI 分析:API 调用成本统计与优化建议
- 内容独特性:检测批量内容的相似度
🔄 平台同步
- GitHub API:一键发布到 GitHub
- 12 平台复制:知乎、小红书、CSDN 等平台一键复制
- 发布记录:跟踪发布状态
🚀 快速开始
环境要求
- Python 3.10+
- pip 或 conda
安装步骤
# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/your-username/geo_tool.git
cd geo_tool
# 2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 3. 运行应用
streamlit run geo_tool.py
配置 API Key
首次运行后,在侧边栏配置 LLM API Key:
| 提供商 | 说明 |
|---|---|
| DeepSeek | 推荐,性价比高 |
| OpenAI | GPT-4o-mini |
| 通义千问 | 阿里云 |
| Groq | 推理加速 |
| Moonshot | Kimi |
| 豆包 | 字节跳动 |
| 文心一言 | 百度 |
📋 使用指南
基本工作流程
1. 关键词蒸馏 → 生成 GEO 优化关键词
↓
2. 品牌知识库 → 上传品牌文档和案例
↓
3. 自动创作 → 基于知识库生成内容
↓
4. 内容优化 → E-E-A-T 强化 + Schema 生成
↓
5. 多模型验证 → 验证品牌是否被提及
↓
6. 平台同步 → 发布到各平台
↓
7. 数据报表 → 监控效果并优化
Tab 功能说明
| Tab | 功能 | 说明 |
|---|---|---|
| 🎯 关键词蒸馏 | 关键词生成 | AI/词库/混合三种模式 |
| ✍️ 自动创作 | 内容生成 | 20+ 平台模板 |
| 🔧 文章优化 | 内容优化 | E-E-A-T 强化 |
| ✅ 多模型验证 | 效果验证 | 多模型交叉验证 |
| 📚 历史记录 | 数据查看 | 历史数据回顾 |
| 📊 AI 数据报表 | 数据分析 | 趋势图、ROI 分析 |
| ⚙️ 工作流自动化 | 自动化 | 一键完成全流程 |
| 📦 GEO 资源库 | 资源管理 | 优化资源推荐 |
| 🔄 平台同步 | 内容分发 | GitHub + 12 平台 |
| 🛠️ 配置优化助手 | 配置管理 | 智能配置建议 |
| 📚 品牌知识库 | RAG 知识库 | 文档管理与检索 |
🏗️ 项目结构
geo_tool/
├── .streamlit/ # Streamlit 配置
│ └── config.toml # 主题配置
├── docs/ # 项目文档
│ ├── features/ # 功能文档
│ ├── guides/ # 使用指南
│ ├── implementation/ # 实现文档
│ └── analysis/ # 分析报告
├── modules/ # 核心模块
│ ├── ui/ # UI 模块(Tab)
│ │ ├── tab_keywords.py # 关键词 Tab
│ │ ├── tab_autowrite.py # 自动创作 Tab
│ │ ├── tab_optimize.py # 文章优化 Tab
│ │ ├── tab_validation.py # 验证 Tab
│ │ ├── tab_reports.py # 报表 Tab
│ │ ├── tab_workflow.py # 工作流 Tab
│ │ ├── tab_resources.py # 资源库 Tab
│ │ ├── tab_platform_sync.py # 平台同步 Tab
│ │ ├── tab_config_optimizer.py # 配置优化 Tab
│ │ ├── tab_knowledge.py # 知识库 Tab
│ │ ├── components.py # 公共组件
│ │ ├── state.py # 状态管理
│ │ └── theme.py # 主题样式
│ ├── knowledge_base.py # RAG 知识库
│ ├── ai_search_verifier.py # AI 搜索验证
│ ├── content_uniqueness.py # 内容独特性检测
│ ├── keyword_data_enhancer.py # 关键词数据增强
│ ├── llm_factory.py # LLM 工厂
│ ├── data_storage.py # 数据存储
│ ├── content_scorer.py # 内容评分
│ ├── eeat_enhancer.py # E-E-A-T 强化
│ ├── schema_generator.py # Schema 生成
│ └── ... # 其他模块
├── platform_sync/ # 平台同步模块
│ ├── base_publisher.py # 发布器基类
│ ├── github_publisher.py # GitHub 发布器
│ └── copy_manager.py # 复制管理器
├── geo_tool.py # 主程序入口
├── requirements.txt # 依赖声明
├── README.md # 项目说明
└── DOCS.md # 文档索引
📊 技术栈
| 技术 | 用途 |
|---|---|
| Streamlit | Web UI 框架 |
| LangChain | LLM 编排框架 |
| SQLite | 数据存储 |
| Plotly | 数据可视化 |
| Pandas | 数据处理 |
支持的 LLM
| 提供商 | 模型 |
|---|---|
| DeepSeek | deepseek-chat |
| OpenAI | gpt-4o-mini, gpt-4 |
| 通义千问 | qwen-max, qwen-turbo |
| Groq | llama3-70b-8192 |
| Moonshot | moonshot-v1-128k |
| 豆包 | 自定义 |
| 文心一言 | ernie-bot-turbo |
📚 文档
| 文档 | 说明 |
|---|---|
| DOCS.md | 完整文档索引 |
| 快速开始指南 | 新用户入门 |
| 平台设置指南 | API Key 配置 |
| 数据存储指南 | 存储方案说明 |
| 产品规格文档 | 产品定位与规划 |
功能文档
🤝 贡献
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贡献方式
- Fork 本仓库
- 创建特性分支 (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - 提交更改 (
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - 推送到分支 (
git push origin feature/AmazingFeature) - 创建 Pull Request
开发规范
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- 添加必要的注释和文档
- 确保所有测试通过
📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件
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