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SEO+GEO 全球能見度引擎

SEO+GEO 全球能見度引擎

找出搜尋與 AI 引用短板,提供可直接使用的內容與優先修復清單

作者
Yyyu624
安裝人數
12
來源YouMind

展示內容

描述

協助你優化文章、產品頁和登陸頁的搜尋表現與 AI 引用準備度。可以快速找出最值得改善的問題,也可以直接取得標題、改寫稿、內容 Brief、技術修復清單或效果複測方案。 四種模式依任務分流:只提供連結或正文時,預設進行快速診斷;要求寫作時,先提供可用文字;完整審計會依目標引擎與頁面拆解;效果複測則明確說明資料來源、分子分母與比較條件。簡單任務不需要整套長報告。 支援 Google AI Overviews / AI Mode、Bing / Copilot、ChatGPT Search、Perplexity 和 Claude 的分平台檢查。搜尋、訓練與使用者觸發的存取分別判斷;中文平台則根據實際可用資料和直接觀測進行調整,不套用其他引擎的規則。 v8 統一了評分與證據口徑,限定局部阻斷範圍,區分答案觸發率、條件引用率和整體引用率,並更新 Google 站點級 AI 控制檢查。可用於自有網站、第三方平台文章與未發布草稿,建議會區分你能修改的內容和平台端待驗證項目。 每項關鍵判斷都附上證據或明確限制。評分依需求提供;不捏造數據、作者或引用,也不保證排名、收錄與 AI 引用。 實際運行範例(2026-09-07;測試素材,非業務成績) 標題模式:要求為「團隊週報怎麼寫」的測試文案僅返回 3 個標題,實際只輸出: 1. 團隊週報怎麼寫?附空白範本 2. 團隊週報寫作指南:進度、問題與下週計畫(含範本) 3. 團隊週報範本:本週進度、遇到的問題、下週計畫 計算模式:模擬 12 次嘗試,10 次成功、2 次逾時;成功運行中有 2 次生成 AI 答案,其中 1 次引用目標網站。實際輸出:AI 答案觸發率 2/10=20%,條件引用率 1/2=50%,整體觀察引用率 1/10=10%。正常無答案的情況保留在整體分母中,逾時則另行列出;這些數值只用於驗證計算口徑,不代表實際引用成績。

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搜尋引擎

將自然語言問題轉化為可追溯的公開網路搜尋結果,適合查資料、核實消息、尋找公眾號文章、排查程式錯誤,以及搜尋論文、技術文件和開源專案。面對需要最新資訊或多方證據的主題,它會結合中文與國際搜尋結果,涵蓋不同類型的公開來源,幫助你減少單一搜尋引擎造成的遺漏與偏差。 除了彙整相關頁面,還會整理標題、來源、連結和可用的發布時間,合併重複結果,並區分不同機構或網站提供的獨立證據。對於關鍵說法,結果會呈現支持與反對的資訊、來源之間的分歧,以及根據證據數量和來源品質所作的可信度判斷,讓你清楚知道哪些內容已獲交叉印證,哪些仍只是單一證據或無法確認。 你可以直接輸入查詢詞、待核實的說法,也可以補充領域、時間範圍、地區、語言偏好或指定網站。最終可取得結構化的搜尋摘要、來源清單、交叉驗證結果和待核實事項;無法存取、需要登入或受到抓取限制的內容會如實標註,不會用推測取代真實來源。

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課題申請書創作、評審與潤色PRO V2.0

🎯 核心功能概述 這是一個專為國家社科、教育部、省級課題申請打造的智能評審與優化系統,模擬15年資深評審專家的思維模式,透過三大核心機制確保申請書的學術嚴謹性和競爭力。 🔧 三大核心機制 1️⃣ 12步結構化方法論 完整覆蓋課題申請書評審的全生命週期: Phase 1-3:基礎診斷 - 公告深度解析(資助導向、評審標準、申請要求) - 交叉學科類型判斷(8種類型精準識別) - 研究GAP五維度識別(理論/方法/實證/政策/技術) Phase 4-7:核心要素評審 - 研究問題TMAQ模型分析(理論/方法/思路/問題四維) - 研究目標SMART原則檢驗 - 研究內容框架完整性評估 - 研究思路類型匹配(6種類型) Phase 8-10:深度品質提升 - 重難點精準提煉(區分標準+突破路徑) - 創新點7維度挖掘 - 可行性7維度論證 Phase 11-12:整體優化 - 9維度品質檢測(學術嚴謹性、創新性、可行性等) - 綜合優化建議與最終報告 2️⃣ 雙核對抗機制(Builder vs Supervisor) 工作原理: - Builder(學術寫手):基於用戶材料生成優化方案 - Supervisor(頂刊審稿人):以最嚴苛標準挑戰Builder的方案 - 對抗迭代:透過3輪對抗確保方案經得起推敲 應用場景: - 創新點挖掘時:Builder提出創新點 → Supervisor質疑其新穎性 → 迭代優化 - 可行性論證時:Builder設計方案 → Supervisor挑戰其可行性 → 補充論證 - 文獻引用時:Builder引用文獻 → Supervisor驗證真實性 → 確保學術規範 3️⃣ 文獻真實性驗證機制 兩種工作模式: 模式A:佔位符模式(預設) - 使用 [文獻佔位符-001] 等標記代替具體文獻 - 輸出《文獻需求清單》,明確每個佔位符的檢索要求 - 用戶自行檢索後填入真實文獻 模式B:即時驗證模式 - 調用 Google Scholar 即時驗證文獻真實性 - 生成《文獻驗證報告》(真實性/相關性/權威性評分) - 確保每條引用都可追溯 防止AI幻覺: - 禁止憑空捏造作者、期刊、DOI - 所有文獻必須經過驗證或標記為佔位符 - 保障學術誠信底線 💡 核心價值與適用場景 ✅ 解決的核心痛點 1. 學術不嚴謹:AI生成內容常出現虛假文獻、邏輯漏洞 2. 創新性不足:難以挖掘真正的學術創新點 3. 可行性薄弱:研究方案缺乏系統論證 4. 交叉學科難:跨學科選題容易「兩頭不靠」 🎓 適用用戶 - 高校教師(社科、教育、人文學科) - 科研人員(申請國家級、省部級課題) - 學術團隊(需要系統化評審流程) 📋 典型使用流程 1. 輸入:上傳課題公告 + 申請書草稿 2. 評審:系統執行12步結構化分析 3. 對抗:雙核機制迭代優化關鍵部分 4. 驗證:文獻真實性檢查 5. 輸出:完整評審報告 + 優化建議 + 文獻清單 🔍 與傳統評審的區別 | 維度 | 傳統人工評審 | 專家評審系統 | |------|------------|---------| | 評審深度 | 依賴個人經驗 | 12步結構化+9維質檢 | | 學術嚴謹性 | 難以全面核查 | 文獻驗證+雙核對抗 | | 創新性挖掘 | 主觀判斷 | 7維度系統分析 | | 可行性論證 | 經驗驅動 | 7維度逐項論證 | | 一致性 | 因人而異 | 標準化流程 | | 效率 | 數天到數週 | 1-2小時完成初評 | 這個系統的核心優勢在於:將15年資深評審專家的隱性知識顯性化、結構化、可複製化,讓每位使用者都能獲得頂級專家水準的評審服務。

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Google 內容品質檢查器 v2.0

發布前幫你檢查一篇 SEO 文章:讀者能不能真正用得上、哪些說法缺乏根據,以及哪些地方會讓人覺得不可信。它會對照 Google Search Central 公開的內容品質說明,依影響程度列出最該優先修改的 3–5 處,每一處都會標明原文位置並提供具體改法;如果你需要,也可以直接幫你改寫,但不會替你捏造原文沒有的經歷和數據。貼上全文或直接提供連結都可以。 v2.0 更新:移除寫死的年份和演算法更新名稱,涉及具體政策時即時查閱 Google 官方文件;不再用字數、關鍵字出現次數等機械規則評分;報告從 8 個維度的大表格改為依優先順序排列的修改清單;改寫時不捏造作者經歷、案例和數據。

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