GEO 从哪里开始？不是写内容，而是先做一次审计——搞清楚差距在哪、哪些问题最值钱。这份四层审计清单来自常见失败案例的归纳，照着过一遍，你会得到一张明确到「谁、改什么、多久」的施工图。
一、第一层：技术可及性检查
检查项：robots 是否误拦 AI 爬虫；防火墙/CDN 是否拦截；核心页面是否服务端直出（禁用 JS 目检）；sitemap 是否提交且更新；llms.txt 是否配置；schema 是否覆盖核心页面且校验通过。
判断标准：这一层的任何一条不过关，都意味着「AI 读不到你」——其他所有努力都被扣在上游。
输出：技术问题清单（页面/问题/修复方），通常交研发，修复优先级最高。
二、第二层：内容可引用性检查
检查项：核心页面标题是否为真实问法；首段是否两三句内直答；关键事实是否有数据与出处；段落是否自含（摘抄测试）；标题层级与列表表格是否规范；内容是否有更新时间且准确。
抽查方法：挑 10 个核心页面，逐页过「问句标题 / 直答首段 / 事实密度 / 段落自含」四项，统计达标率。
输出：页面改造清单——按「流量 × 业务价值」排序，标注每页需要改造的具体点。
三、第三层：权威信号检查
检查项：百科词条是否存在且准确；主要平台（口碑、社区、行业名录）品牌主页是否完整；全网品牌口径是否一致（抽 5 个平台逐字对比）；近一年是否有权威媒体的正面报道；作者署名体系是否建立。
判断标准：AI 交叉验证品牌事实时，能否在 3 个以上独立权威来源找到一致信息。
输出：权威建设清单——缺失的平台、过时的信息、冲突的口径，各配责任人。
四、第四层：监测机制检查
检查项：是否有固定问题集；是否在做月度采样；记录格式是否统一可比；是否监测核心竞品；是否有归因记录（动作-变化）。
判断标准：团队能否在 10 分钟内回答「我们最近的 AI 提及率趋势如何、和竞品比如何」。
输出：监测机制补建方案——多数团队的这项是空白，而它恰恰是让前三层投入可见、可改进的前提。
五、审计结果的用法
排序：所有问题按「影响面 × 修复成本」矩阵排优先级——高影响低成本的第一批干（通常是 robots 误拦、首页直答缺失这类）。
分派：技术层给研发、内容层给内容团队、权威层给市场品牌，每项有责任人与时限。
复跑：季度复跑同一份清单，看关闭率与新问题。审计不是一次考试，而是每个季度的例行体检。