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geolook

bingqiang2021

GeoLook is an open-source, self-hosted GEO (Generative Engine Optimization) platform that provides a complete workflow from status analysis, diagnosis, solution generation, implementation tickets, execution, to effect verification.

Stars

26

7-day growth

No data

Forks

9

Open issues

0

License

MIT

Last updated

2026-07-29

AI repository intelligence
FR-AI / ANALYSIS

Why it is worth attention

It offers a full closed-loop system (monitor → diagnose → tickets → auto-verify → deliver) unlike typical monitoring-only SaaS, is free/open-source with local data ownership, supports 15 AI engines (including Chinese ones), and bases its scoring on empirical data (602 prompts, 21,143 citations).

Who it is for

  • SEO professionals and digital marketing agencies
  • Brand owners wanting to improve AI citation rates
  • Consultants delivering GEO services to clients
  • Developers who prefer self-hosted, privacy-first tools

Use cases

  • Diagnose how a brand is mentioned across AI engines and identify gaps
  • Generate actionable optimization tickets with auto-verification
  • Create content that meets AI citation patterns and deploy assets (llms.txt, JSON-LD)
  • Manage multiple brand projects with periodic re-runs and client-ready deliverables

Strengths

  • End-to-end closed loop covering diagnosis, execution, and automated verification
  • Open-source and self-hosted; all data stays local in JSON/Markdown files
  • Covers 15 AI engines with a focus on both Chinese and global markets
  • Scoring based on empirical research with publicly available references

Considerations

  • Single-machine tool with no user accounts or team collaboration features
  • Sampling frequency and sample size depend on user's own API budget
  • Suspected-negative and other classifications require manual review; not fully automated

README quick start

GeoLook

开源的全流程 GEO 实施平台 · 自托管

面向具体项目：现状分析 → 诊断 → 方案 → 实施计划工单 → 执行落地 → 效果验收

简体中文 · English

🌐 官网 geolook.cc · 🔍 在线演示（只读） · 📹 高清演示视频 (mp4) · 🖼 全部截图

域名生效前可用镜像：geolook-three.vercel.app · 演示

GEO = 生成式引擎优化（Generative Engine Optimization）：让 DeepSeek、豆包、ChatGPT、Perplexity 这些 AI 引擎在回答用户问题时，主动提到并引用你的品牌。不是地理信息，也不是传统 SEO。

一、解决什么问题

越来越多的用户直接问 AI「有哪些好用的 XX 工具」「XX 和 YY 哪个好」。如果你的品牌：

问题GeoLook 给的答案
AI 根本不提你——搜品类问题时你不在候选集里逐引擎采样真实回答，量化提及率/位次/引用份额，诊断出「完全缺席」还是「竞品主导」
不知道为什么不提你——AI 是黑盒六维站点体检 + 差距诊断：抓不到正文？缺抽取块？没铺 AI 实际引用的阵地？口径不一致？逐项定位
知道该做但落不了地——建议一堆，没人执行没人验收生成带验收标准的实施工单，86% 可由程序自动验收（示例项目 18/21），做没做完不靠口头确认
做了不知道有没有用逐题前后期采样对比 + 任务级 before/after，哪些动作真的让 AI 改了口，有数
给客户做 GEO 服务，交付难一键产出诊断报告、优化方案、执行方案、工单 CSV、验收表的完整交付包

二、功能全景

四段主线 + 运营能力，全部在一个自托管看板里：

现状 · 我在 AI 里什么样

  • 引擎表现：国内海外 15 个引擎（10 个 API 自动采样 + 5 个人工采样表），每个引擎的提及率、提及位次、引用份额、它实际在引用谁、样本回放（真实回答原文，品牌命中高亮）、疑似负面标记
  • 品牌提及分布：单引擎与全引擎汇总，回答里你和竞品各占多少（国内/海外分开算）
  • 竞品对比：同一批无提示样本下的对手出现率；每个对手最强的引擎一键联动；「被抢走的问题」「你独占的问题」直接变成选题池
  • 问题库：七组问题（推荐/比较/替代/价格/风险/品牌验证/场景），每题带诊断分型（疑似负面 > 竞品主导 > 完全缺席 > 排名靠后），点名探测题单独归类不污染指标

诊断 · 为什么是这样

  • 站点体检：robots 封禁 / sitemap / llms.txt / 页面可访问 / 语言覆盖 / 抽取块缺口，六维打分；点等级或缺块直接筛选问题页、直达修复工单
  • 差距诊断：内容缺口 → 阵地缺口 → 事实偏差，三类按「先修哪个」排序
  • 阵地地图：19 个阵地（百科/榜单站/公众号/头条/知乎/技术社区/G2/Wikipedia/Reddit/YouTube…）按真实引用语料标注分量与优先级；每个阵地写清建什么、建多少、节奏、谁来做
  • 品牌事实库：全站唯一口径来源——llms.txt、JSON-LD、内容草稿都从这里取事实；AI 说法逐条比对，比对过「事实一致性」才进健康分

提升 · 该做什么

  • 行动计划：结构化工单（依据/负责角色/工作量/时间窗口/验收标准），标「自动」的由重抓站点 + 下期采样判定；量化工单显示「首测 → 当前 → 目标」进度条，回归自动打回
  • 内容工作台：选题池按「未提及 + 无内容」排序；写稿时左侧给必含抽取块与品牌事实，右侧实时可被引用度预检；AI 初稿必须过编造风险 lint；分发清单按问题类别匹配目标阵地，铺完打勾
  • 部署资产：llms.txt、JSON-LD（Organization/FAQ/Article…）、定义块与 FAQ 的 HTML 片段，每个文件标注去处；DEPLOY.md 给开发的部署清单含验收标准
  • 发布渠道：成稿一键发到 GitHub / WordPress 草稿 / 公众号草稿箱 / 自定义 Webhook——凭证在本地 .env，每次发布人工确认，无任何自动外发路径

成效 · 做了有没有用

  • 效果验收：逐题前后期提及率对比（全部/国内/海外分 tab）、任务级 before/after、验收历史
  • 报告与交付：给老板的一页结论、给执行团队的分批执行方案、给客户的完整交付包（HTML + CSV）

运营

  • 周期复跑：每 7/14/30 天自动跑完整一期，做长期运营与月报
  • 多品牌：一个实例管多个项目，数据互相隔离，侧栏一键切换
  • 人工采样闭环：无 API 的引擎导出采样表，人工/浏览器填完回灌，与自动采样同一套指标

三、和市面

Description

开源的全流程 GEO 实施平台:现状分析 → 诊断 → 方案 → 实施计划工单 → 执行落地 → 效果验收 · Open-source end-to-end GEO implementation: status analysis, diagnosis, strategy, tickets, execution, verification

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