模型可以凭训练里的记忆说出你的品牌，却从未真的抓取过你的页面。Orkas 用代表性提问去探，把这种记忆型提及和真实的来源引用分开，给页面打可引用性分；拿到代码仓库时，它会直接改掉发现的问题并复测。
SeoGeoAgent 交付有优先级的可见性审查、页面简报和可复核页面改写，不再把未经确认的其他 Agent 展示为调用链。
复制它，粘贴到 Orkas 的输入框，就可以开始体验。
诊断我们的主产品页面在搜索和 AI 答案中的可见性。请从可抓取性、页面结构、事实清晰度、引用语境和主题覆盖中找出影响最大的 5 个问题，再起草页面简报和第一版改写建议。
建议与已观察事实分开记录，并按影响、工作量和置信度排序。
记录可抓取性、结构、事实、引用和覆盖范围的问题。
seo-geo-audit.md按影响、工作量和置信度排序的改动建议。
priority-fixes.csv可复核的简报，以及标题、FAQ、事实块和改写建议。
page-brief.mdpage-rewrite.md给出 URL、页面列表或本地内容，并明确目标主题和优先级。
分开检查技术结构、事实清晰度、引用语境和页面覆盖。
按影响、工作量和置信度对建议排序。
生成简报、标题、FAQ、事实块和改写建议供审核。
免费、开源，在你的机器上运行。
GEO 指 Generative Engine Optimization，重点是让内容更容易被 AI 答案系统理解、引用和准确总结。它不替代 SEO，而是补充搜索之外的 AI 答案可见性。
不能保证。Orkas 会帮助你诊断页面结构和内容表达，产出可执行优化清单；排名和引用仍由搜索引擎、AI 答案系统和竞争环境决定。
可以。Orkas 可以生成页面 brief、标题、FAQ、事实块和改写草稿，同时把来源、判断和待确认信息保留下来方便你审核。
提及，是模型在回答里说出了你的品牌名。引用，是模型把这个回答归因到它抓取过的来源——你的页面，带一个读者能点的链接。两者分开的程度比多数人预想的大：公开研究显示，最常被提及的品牌里只有 6% 到 27% 同时是被信任的来源；有一项研究里，某品牌在其品类的引用来源中排第一，按提及次数却排在第 44 位。提及说明模型知道你，引用说明模型读过你。
Orkas 会为这个品牌或主题生成一组代表性提问，跑一遍，然后从回答里读三件事：品牌出现的频率、出现时是否带来源归因、以及竞品占据了多少回答空间。出现但背后没有来源的，来自训练数据——模型是在回忆，不是在读取。这两种情况要用不同的方法修，所以报告把它们分开呈现，而不是压缩成一个笼统的可见性分数。
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