# GEO 智能内容优化平台
![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.10+-blue.svg) ![Streamlit](https://img.shields.io/badge/Streamlit-1.30+-red.svg) ![LangChain](https://img.shields.io/badge/LangChain-0.4+-green.svg) ![License](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg) **让您的品牌在 AI 搜索中被优先引用** [快速开始](#-快速开始) · [功能特性](#-功能特性) · [使用指南](#-使用指南) · [文档](#-文档)
--- ## 📖 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 ```bash # 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](https://streamlit.io/) | Web UI 框架 | | [LangChain](https://langchain.com/) | LLM 编排框架 | | [SQLite](https://sqlite.org/) | 数据存储 | | [Plotly](https://plotly.com/) | 数据可视化 | | [Pandas](https://pandas.pydata.org/) | 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](DOCS.md) | 完整文档索引 | | [快速开始指南](docs/guides/QUICK_START_GUIDE.md) | 新用户入门 | | [平台设置指南](docs/guides/PLATFORM_SETUP.md) | API Key 配置 | | [数据存储指南](docs/guides/STORAGE_GUIDE.md) | 存储方案说明 | | [产品规格文档](docs/PRODUCT_SPEC.md) | 产品定位与规划 | ### 功能文档 - [品牌知识库（RAG）](docs/features/KNOWLEDGE_BASE_FEATURE.md) - [AI 搜索验证](docs/features/AI_SEARCH_VERIFIER_FEATURE.md) - [内容独特性检测](docs/features/CONTENT_UNIQUENESS_FEATURE.md) - [关键词数据增强](docs/features/KEYWORD_DATA_ENHANCER_FEATURE.md) - [E-E-A-T 评估与强化](docs/features/EEAT_FEATURE.md) - [JSON-LD Schema 生成](docs/features/JSON_LD_SCHEMA_FEATURE.md) --- ## 🤝 贡献 欢迎贡献代码、报告问题或提出建议！ ### 贡献方式 1. Fork 本仓库 2. 创建特性分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`) 3. 提交更改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`) 4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`) 5. 创建 Pull Request ### 开发规范 - 遵循 PEP 8 代码规范 - 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](LICENSE) 文件 --- ## 🙏 致谢 - [Streamlit](https://streamlit.io/) - 优秀的 Web UI 框架 - [LangChain](https://langchain.com/) - 强大的 LLM 编排框架 - 所有贡献者和用户 --- **如果这个项目对您有帮助，请给一个 ⭐ Star 支持一下！**