WellChina GEO GuideBook

版本: v1.0 · 发布: 2026-04-23 · 下次审阅: 2026-07-23

面向 WellChina 团队的 Generative Engine Optimization（GEO）执行手册：如何让 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews、Claude、Gemini、Bing Copilot、Apple Intelligence 以及日韩俄四国本土 AI 引擎在回答「外国人去中国看病」相关问题时，稳定引用 wellchina.top 的内容。

TL;DR
§1 GEO 基础原理
§2 AI 引擎 Landscape 矩阵
§3 技术实现
§4 内容策略
§5 潜规则与坑位
§6 测量体系
§7 引擎专项 Playbook
§8 Skill Gap 分析
§9 90 天路线图（落地版本 → 见执行计划）
§10 WellChina 专属陷阱
§11 关键事实基础（影响策略权重）
§12 三轨并行执行模型 + Critical Path
§13 预算与 ROI 模型
附录 A：AI User-Agent 全表
附录 B：术语表
附录 C：参考资料

TL;DR

WellChina 是 YMYL（Your Money Your Life）医疗 + 多语（8 语言）+ 跨境（中国信息源→海外读者）三重复杂场景的结合体，GEO 而非 SEO 是获客主渠道。70%+ 的目标用户会先问 ChatGPT／Perplexity／Google AI Overviews「best hospital in China for foreigners / 外国人在中国看病哪里好」，而不是打开 google.com 翻 10 条蓝链。

GEO 的核心和 SEO 不同：我们不是在优化给 Google 蓝链排名的内容，而是在优化让 LLM 在生成答案时愿意把我们作为引用源（citation）。这意味着结构化数据、实体建设、"list-worthy" 内容格式、跨站权威信号比传统关键字布局更重要。

2026 Q2 五个最高杠杆优先级（按 90 天路线图顺序）：

打好 llms.txt + robots.txt + 完整 Schema.org JSON-LD 三件套（Week 1-2）——即便 llms.txt 在 2026 官方 AI 公司尚未背书，低成本 future-proof，JSON-LD 是所有 AI 引擎可解析的硬通货。
Wikidata / Wikipedia 建立 "WellChina" + 我们索引的前 30 家医院 entity（Week 2-4）——实体层是 LLM 消歧的第一来源。
单语言单类别试点（Week 3-4）：先做 en + Dental Tourism 一个垂直，验证 Prompt Target Table 测量方法再扩。
Vercel Log Drains + AI Bot UA 监控（Week 5-6）——crawled ≠ cited，但没 crawl 一定没 cite；先把 "bot 有没有来" 这件事量化。
T1 引擎手动 Prompt Target Table（8 语言 × 7 引擎 × 10 查询）每月 1 次——在 Profound／Otterly 这类 SaaS 值得买之前，每月 3-4 小时人工测就够。

不要做的事：不要在 GSC MCP 接上之前批量生产内容；不要试图在百度／腾讯元宝系引擎获得可见度（它们既不服务海外用户，也对外国站点极不友好）；不要把 zh locale 当作中国大陆 SEO 来打（我们不服务大陆用户）。

§1 GEO 基础原理

1.1 什么是 GEO

GEO（Generative Engine Optimization）是一套让内容更容易被生成式 AI 引擎引用的技术与内容实践。它的目标不是在 SERP 第 1 位，而是出现在 ChatGPT 的答案、Perplexity 的 citation、Google AI Overviews 的蓝框、Gemini 的侧边引用里。

GEO 和 SEO 的关系不是替代，而是叠加：技术 SEO（抓取、索引、hreflang、schema）是 GEO 的地基；内容层面 GEO 的要求更严——不仅要排名，还要被 LLM 判定为"值得复述（list-worthy）"的信息源。

1.2 LLM 如何引用：Retrieve → Rerank → Generate

现代 AI 搜索引擎（ChatGPT Search、Perplexity、AI Overviews、Gemini）几乎都走同一条 RAG（Retrieval Augmented Generation）管线：

渲染中…

三个阶段各自的优化点：

Retrieve（召回）：靠传统 SEO——被索引、hreflang 正确、sitemap 干净、有机排名前 20 才有机会进候选池。这里 GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot、OAI-SearchBot 等 AI 爬虫是否能读到我们，决定了我们有没有入场券。
Rerank（重排）：权威信号、E-E-A-T、实体匹配、schema 结构化数据、内容 freshness 在这一层起决定性作用。这是 GEO 和 SEO 分野的核心战场。
Generate（生成）：能不能被实际引用取决于内容格式——LLM 偏爱可以直接复述成一句话、一张表、一个数字事实的段落。这就是"list-worthy" 内容的本质。

1.3 GEO 对医疗旅游为何比 SEO 更重要

WellChina 的业务特征让 GEO 权重远超普通电商：

客单价高、决策周期长：用户不会因为一条广告就飞 8000 公里做牙科种植。他们会查 20-40 个信息源，其中大部分通过 AI 助手快速汇总。一次被 ChatGPT 引用 = 几十次传统 SEO 展现。
多语市场 SERP 稀薄：en/ja/ko/ru/vi/id/th 这些语种的"中国医疗旅游"主题 SERP 竞争少，但权威性要求高。LLM 在低供给语料场景下尤其依赖结构化数据和官方实体信号。
YMYL 领域 trust 信号必须前置：用户问 AI"去上海做试管婴儿安全吗"，如果我们没有医生资质 + 医院 licensing + 出版日期 + 可追溯的价格来源，LLM 会优先引用梅奥诊所/世卫/政府源，把我们跳过。

1.4 2026 Google Quality Rater Guidelines（QRG）视角下的 E-E-A-T

Google 2025-09 更新的 QRG 对 YMYL 健康类站点要求：

QRG 维度	基本要求	WellChina 的命中方式
Experience（亲历）	作者/网站展示一手经验	聚合真实患者 review（匿名但有时间戳）、医院实地照片、结账小票匿名化样本
Expertise（专业）	作者有医疗资质 OR 内容有医疗审校	每篇手术内容挂「Medically reviewed by Dr. X, DDS, 上海 XX 口腔医院, 2026-MM-DD」
Authoritativeness（权威）	站点被行业引用	Wikidata entity、被 Wikipedia 引用、被医疗旅游行业媒体引用、与 JCI 认证数据库互联
Trustworthiness（可信）	透明度高、无欺骗	价格页说明汇率时点、手术有 disclaimer、联系方式真实、隐私政策 + cookie 合规

QRG 明确说 T（Trust）是最根 ——哪怕 EEA 都齐，T 不足会直接判 Lowest Quality。LLM 在训练时会 internalize 这套启发式，因此 GEO 层面同样适用："medical disclaimer + 作者资质 + 出版/更新日期" 是 YMYL 站的三件套。

§2 AI 引擎 Landscape 矩阵

2.0 2026 医疗内容政策里程碑（本节新增 · 2026-04-24）

主要 AI 公司在 2025-10 → 2026-03 的半年间连续发布医疗特定政策，GEO 战场的规则已显著收紧：

时点	公司	动作	GEO 含义
2025-10-29	OpenAI	Usage Policies 禁止 tailored 医疗建议	ChatGPT 不直接答 → 第三方权威源 citation 需求↑
2026-01	OpenAI	发布 ChatGPT Health（加密隔离 + 不训练）	垂直 walled garden + 通用 web 仍走 `OAI-SearchBot`
2026-01-11	Anthropic	发布 Claude for Healthcare + HIPAA infra	Claude.ai Search 对医疗源筛选更严
2026-01-27	Google	Gemini 3 成为 AIO 全球默认模型（"YMYL protections with elevated scrutiny for healthcare"）	医疗 AIO 触发率 44.1%（2× 平均）
2026-03	Perplexity	发布 Perplexity Health + Apple Health 集成	Health Advisory Board + 50%<1y freshness 硬门槛

Anthropic AUP 长期条款（虽非 2026 新）：明文要求医疗内容 "qualified professional must review" → 与 WellChina reviewedBy schema 一对一对应。

对 WellChina 战略意义：

AI 引擎医疗 guardrail 越严 → 它们越不敢自己答 → 越要引用第三方权威源。这是机会。
医疗 AIO 触发率 2× 平均 = 医疗 GEO 的 ROI 远高于其他品类。
Perplexity freshness 50%<1y 是硬门槛——年度 refresh 不做，2027 基本进不了 Perplexity citation 池。
Google 因 AIO 错误率被 Guardian 批评后已下架部分高风险医疗 query 的 AIO → 对第三方源权威性要求提高。
ChatGPT Health / Claude for Healthcare / Perplexity Health 是 walled garden → 通用健康 chat 的第三方需求↓，但 "medical tourism to China" 这种垂直信息 citation 需求仍高——WellChina 的差异化机会在这里。

详细 YMYL 对照见 YMYL Landscape §1.6 + YMYL Enforcement §8。

WellChina 面对的 AI 引擎分四档。T1 必覆盖、T2 语言特异性投入、T3 diaspora 兼顾、Skip 明确放弃。

2.1 Tier 1 —— 必覆盖（全 8 语言）

这些引擎服务于我们所有 8 个目标市场，优先级最高。

引擎	主力 UA	是否显示引用链接	语言覆盖	WellChina 优先级
ChatGPT Search (OpenAI)	`OAI-SearchBot/1.0` + `ChatGPT-User/1.0`	是（cards + hyperlink）	8/8 全支持	T1-A
Perplexity	`PerplexityBot/1.0` + `Perplexity-User/1.0`	是（最显眼，编号 citation）	8/8 全支持	T1-A
Google AI Overviews	`Google-Extended`（opt-out）+ Googlebot	是（小卡片）	8/8 全支持	T1-A
Claude.ai Search	`ClaudeBot` + `Claude-SearchBot`	是（chat-side citation）	8/8 全支持	T1-B
Gemini（含 Gemini in Chrome）	Googlebot + `Google-Extended`	部分（展开时显示）	8/8 全支持	T1-B
Bing Copilot / Copilot Search	`bingbot` + `MicrosoftCopilotBot`	是	8/8 全支持	T1-B
Apple Intelligence（iOS 18.2+ 中转至 ChatGPT/Google）	借上游 UA	取决于路由	8/8 全支持	T1-C

说明：

T1-A 是 WellChina 必须本周就上 GEO 预算的三家（市场份额 + 引用透明度最高）。
OpenAI 的 OAI-SearchBot 和 ChatGPT-User 是独立于 GPTBot（训练爬虫）的——允许搜索爬虫即可获得 ChatGPT Search 可见度，不必授权训练数据使用。这是最推荐的 robots.txt 配置。
Anthropic 的 Claude-SearchBot 同样可独立于 ClaudeBot 控制。
Google-Extended 是 Google 对 Gemini 训练数据的 opt-out token；AI Overviews 使用普通 Googlebot 的 index，因此不要 disallow Googlebot 来试图"退出 AI Overviews"——会把蓝链也一起丢掉。
Apple Intelligence 在 2026 本身不爬网，它在用户触发时把查询转给 ChatGPT 或 Google（用户账户绑定）；所以它的可见度 ≈ 你在 ChatGPT Search 和 Google AI Overviews 的可见度之和。

2.2 Tier 2 —— 语言特异性（高 ROI）

这些引擎只在特定语言市场有份额，但在该市场份额可能超过 Tier 1。

引擎	所在市场	2026 状态	覆盖 locale	WellChina 优先级
Naver Cue: / Naver "AI Tab"	韩国	Naver 2026 Q1 韩国市场 64.39%，Cue: 是其生成式 AI 答题服务；"AI Tab" 在 Q2 上线	`ko`	T2-A
Kakao Kanana Search	韩国（KakaoTalk 内）	2026 替代 KakaoTalk 内"#Shop Search"，基于自研 Kanana LLM	`ko`	T2-B
Yandex Neuro / Alice	俄语圈	Yandex 搜索在 RU/BY/KZ 市场份额 ~60%，Neuro 是生成式答题	`ru`	T2-A
GigaChat（Sberbank）	俄语圈	B2C 独立 app + Yandex 内置	`ru`	T2-C（低频使用，但政府背景 = 高可信度信号）
Line AI / Sakana 系	日本	Line 聊天内 AI 助手、NTT/Sakana 的日语 LLM 托管服务；日本仍以 Google/ChatGPT 为主	`ja`	T2-C（日本用户主流仍是 ChatGPT/Google，Line 只是次要）

说明：

韩国是最需要本土 GEO 的市场：Naver 生态相对封闭，Cue: 主要从 Naver blog/Naver Place/官方数据库拉数据。WellChina 进入 ko 市场必须：(1) 被 Naver 索引；(2) 申请 Naver Webmaster + 已做的 Naver verification；(3) 考虑是否建 Naver Blog/Post 作为 seeding 内容。
俄语市场 Yandex 对"境外站点"有天然警惕。我们需要提前做 Yandex Webmaster（已做）+ sitemap 提交 + 俄语内容独立可读性检查（不要让俄语页面明显像机器翻译）。
越南、印尼、泰国、台湾/香港 diaspora 目前没有成规模的本土 AI 引擎，ChatGPT + Google AI Overviews 在这些市场就是主流。所以 vi/id/th/zh 四语不需要 T2 的额外投入，只要 T1 做好。

2.3 Tier 3 —— diaspora 兼顾

面向"海外华人读中文内容"场景，不服务中国大陆用户。

引擎	覆盖范围	WellChina 立场
Doubao（字节）	主要大陆；海外华人 app 内偶用	T3——不主动优化，不阻止索引
Kimi（月之暗面）	主要大陆	T3——同上
DeepSeek Chat	全球技术用户群、海外华人	T3——同上
Qwen Chat（通义）	大陆+部分海外华人	T3——同上

策略：允许爬虫（不在 robots.txt 里 disallow），但不投入专门 GEO 预算。我们的 zh locale 已经面向繁简读者做了 E-E-A-T，这些引擎在抓取中文页面时会自然受益。

2.4 Skip —— 明确放弃

引擎	原因
Baidu ERNIE / 文心一言	只服务大陆，WellChina 不服务大陆用户
Tencent 元宝 / Hunyuan	同上
Baidu 搜索	不在 8 语言策略内
360 搜索 / Sogou	同上

不要为这些引擎建 ICP 备案、不要为它们做中国大陆服务器部署、不要为它们创建微信/公众号 seeding 内容。一旦做了，就等于宣告我们服务大陆——触碰监管红线（跨境医疗中介在大陆需持有医疗广告许可证 + 医疗机构转介资质，我们目前的合规架构不覆盖这一块）。详见 §10。

2.5 一张图总结

渲染中…

§3 技术实现

3.1 llms.txt —— 2026 年现状

事实基线：截至 2026 Q1，llms.txt 采纳率 5-15%（SE Ranking 30 万域名样本测得 10.13%）。OpenAI、Anthropic、Google、Meta、Mistral 均未公开宣布把 llms.txt 作为检索系统的活跃输入信号。8/9 案例研究显示实施后无可测量流量变化，引用内容里 llms.txt 出现率 < 1%。

2026-04-24 勘误补充：Google 的 John Mueller 2025 公开声明 "No AI system currently uses llms.txt"（aeo.press / LinkBuildingHQ 多源核实）。Anthropic、Stripe、Zapier、Cloudflare 等技术公司自己发布了 llms.txt 文件，但这只是单边发布，不代表任何 AI 检索系统会读它。
团队对话纪律：在内部讨论中不要说"做了 llms.txt 应该会带来 ChatGPT/Perplexity 流量"——这是误导。它纯粹是低成本 future-proof，零短期回报。

WellChina 立场：低成本做，不抱期望。它不是 2026 的 ranking 信号，但写起来只需 1 小时，是一种 future-proof 的布局。放在 /public/llms.txt，由 Next.js 静态服务。

文件格式（社区约定，类似 robots.txt + sitemap 的混合）：

markdown

# WellChina

> Medical tourism platform connecting foreign patients with top Chinese hospitals.
> 8 languages: en, zh (overseas diaspora), ja, ko, ru, id, vi, th.
> NOT targeting mainland China users.

## Core Pages
- [Hospitals directory](https://wellchina.top/hospitals): 100+ JCI-accredited and top-tier hospitals across 10 Chinese cities
- [Procedures](https://wellchina.top/procedures): 51 procedures across 10 categories with transparent pricing
- [Pricing comparison](https://wellchina.top/pricing): Price comparison across 10 countries with live exchange rates
- [City guides](https://wellchina.top/cities): Medical travel guides for Shanghai, Beijing, Chengdu, and more

## Guides
- [Visa guide](https://wellchina.top/guides/visa)
- [Payment & insurance](https://wellchina.top/guides/payment)
- [Before & after care](https://wellchina.top/guides/aftercare)

## Policies
- Editorial: all medical content reviewed by licensed physicians
- Privacy: https://wellchina.top/privacy
- Contact: https://wellchina.top/contact

3.2 robots.txt —— AI 爬虫分类处置

推荐策略（见附录 A 完整 UA 表）：

txt

# Allow all search crawlers (lets us appear in ChatGPT Search, Claude Search, Perplexity)
User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /

User-agent: ChatGPT-User
Allow: /

User-agent: Claude-SearchBot
Allow: /

User-agent: PerplexityBot
Allow: /

User-agent: Perplexity-User
Allow: /

# Allow training crawlers by default (we WANT our brand in the training data)
User-agent: GPTBot
Allow: /

User-agent: ClaudeBot
Allow: /

User-agent: Google-Extended
Allow: /

# Standard search + admin block
User-agent: *
Allow: /
Disallow: /admin/
Disallow: /api/

Sitemap: https://wellchina.top/sitemap.xml

关键决策：WellChina 选择完全允许 AI 爬虫，包括训练爬虫（GPTBot/ClaudeBot/anthropic-ai）。原因：我们刚启动、品牌从 0 开始，让 LLM 训练时就认识 wellchina.top 是更高杠杆的布局，比"担心内容被 AI 用于训练"更重要。这个决策对创作者导向站点（新闻、付费内容）相反。

3.3 Schema.org JSON-LD —— 硬通货

所有 AI 引擎都能解析 JSON-LD。WellChina 需要的核心 schema 类型：

医院页：MedicalClinic（+ MedicalOrganization 混合 + accreditation）
手术页：MedicalProcedure（+ Offer 价格信息）
医生页：Physician + hasCredential
城市页：TouristDestination + FAQPage
指南页：HowTo + MedicalWebPage

一个完整的医院页 JSON-LD 示例（挂在 /hospitals/[slug]）：

html

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": ["MedicalClinic", "MedicalOrganization"],
  "@id": "https://wellchina.top/hospitals/shanghai-east#org",
  "name": "Shanghai East International Medical Center",
  "alternateName": "上海东方国际医疗中心",
  "url": "https://wellchina.top/hospitals/shanghai-east",
  "logo": "https://wellchina.top/logos/shanghai-east.png",
  "image": "https://wellchina.top/hospitals/shanghai-east/hero.jpg",
  "address": {
    "@type": "PostalAddress",
    "streetAddress": "551 Pudong South Road",
    "addressLocality": "Shanghai",
    "addressRegion": "Shanghai",
    "postalCode": "200120",
    "addressCountry": "CN"
  },
  "geo": {
    "@type": "GeoCoordinates",
    "latitude": 31.2304,
    "longitude": 121.4737
  },
  "telephone": "+86-21-xxxx-xxxx",
  "medicalSpecialty": [
    "https://schema.org/Dentistry",
    "https://schema.org/Oncologic",
    "https://schema.org/Cardiovascular"
  ],
  "availableService": [
    {
      "@type": "MedicalProcedure",
      "name": "Dental Implant (All-on-4)",
      "@id": "https://wellchina.top/procedures/dental-implant-all-on-4"
    }
  ],
  "hasCredential": [
    {
      "@type": "EducationalOccupationalCredential",
      "credentialCategory": "accreditation",
      "name": "Joint Commission International (JCI)",
      "recognizedBy": {
        "@type": "Organization",
        "name": "Joint Commission International",
        "url": "https://www.jointcommissioninternational.org/"
      },
      "validFor": "P3Y",
      "dateCreated": "2023-06-15"
    }
  ],
  "isAcceptingNewPatients": true,
  "paymentAccepted": ["Cash", "Credit Card", "Alipay", "WeChat Pay", "International Insurance"],
  "currenciesAccepted": ["CNY", "USD", "EUR"],
  "aggregateRating": {
    "@type": "AggregateRating",
    "ratingValue": "4.7",
    "reviewCount": "234"
  },
  "sameAs": [
    "https://www.wikidata.org/wiki/Q123456789",
    "https://en.wikipedia.org/wiki/Shanghai_East_International_Medical_Center"
  ]
}
</script>

三个关键细节：

@id 使用 URL + fragment（#org），让 LLM 可以稳定 dedupe 同一实体。
hasCredential 的 recognizedBy 把 JCI 这种外部权威做进 schema——LLM 在 rerank 时会加权。
sameAs 链到 Wikidata / Wikipedia / 政府 registry 是实体建设最便宜的手段。

3.4 LLM 偏好的 HTML 模式

LLM 在 extract 网页时偏好：

<h1> → <h2> → <h3> 严格层级，不跳级
短段落：观察实证 AI Overviews 偏好 每段 40-80 英文单词（中文 60-120 字）。社区常引的 "134-167 字符" 数据来源不清晰且多指的是 meta description，此处不采用。核心原则：一段一个事实，可独立被复述。
<table> 数据表 + <caption>：AI 引擎对真正的 table（而非 div-grid 模拟）提取率 > 90%
<ul> / <ol> 清单：3-10 项最佳，超过 10 项 LLM 只提取前 5 条
粗体关键数字：LLM 倾向复述 <strong> 高亮的价格/百分比/时长

3.5 实体建设：Wikidata + Wikipedia

LLM 在消歧"哪家医院叫 Shanghai East"时，第一优先级查询 Wikidata。WellChina 的实体建设 5 步：

在 Wikidata 为 WellChina 建 entity（Q-number）：描述 = "medical tourism platform"、instance of = "website"、country = "China"。
为我们详细页索引的 top 30 家医院在 Wikidata 建 entity（没有则创建，有则补字段）：特别补充 "JCI accreditation date"、"number of beds"、"specialties" 等结构化 claim。
在英文 Wikipedia 相关文章引用 WellChina 作为 reference：需谨慎，只在真的 primary source 的场景（例如某医院的价格数据我们是第一个公开整理的）——违反 WP:RS/WP:SPAM 会被永 ban。
Wikipedia 在 ja/ko/ru 版本补充本地化 entity：这是打入 Tier 2 引擎本地化回答的最高杠杆动作。
Google Knowledge Graph 需要等 Wikidata entity 被 Google ingest（一般 2-8 周）。

3.6 8 语言 hreflang 矩阵

next-intl 的 localePrefix: 'as-needed' 导致 en 无前缀、其他语言有前缀。完整 hreflang 必须挂在每个页面的 <head>：

html

<link rel="alternate" hreflang="en" href="https://wellchina.top/hospitals/shanghai-east" />
<link rel="alternate" hreflang="zh" href="https://wellchina.top/zh/hospitals/shanghai-east" />
<link rel="alternate" hreflang="ja" href="https://wellchina.top/ja/hospitals/shanghai-east" />
<link rel="alternate" hreflang="ko" href="https://wellchina.top/ko/hospitals/shanghai-east" />
<link rel="alternate" hreflang="ru" href="https://wellchina.top/ru/hospitals/shanghai-east" />
<link rel="alternate" hreflang="id" href="https://wellchina.top/id/hospitals/shanghai-east" />
<link rel="alternate" hreflang="vi" href="https://wellchina.top/vi/hospitals/shanghai-east" />
<link rel="alternate" hreflang="th" href="https://wellchina.top/th/hospitals/shanghai-east" />
<link rel="alternate" hreflang="x-default" href="https://wellchina.top/hospitals/shanghai-east" />

三个易错点：

x-default 必须指向 en 版本（最通用）。
zh 不要用 zh-CN——会让搜索引擎优先推给大陆用户，这与我们 "不服务大陆" 的定位冲突。保持纯 zh，让搜索引擎自行区域分配到 HK/TW/overseas Chinese。
每个 locale 版本都必须双向引用（page A 引用 page B，page B 也要引用 page A），否则 Googlebot 会丢弃 hreflang cluster。

§4 内容策略

4.1 AI 引擎最爱引用的格式

按观测到的"被 citation 概率"排序：

格式	引用概率	WellChina 应用场景
数据表（价格、时长、国家对比）	极高	手术页价格对比、城市对比、医院 specialty 矩阵
明确的数字事实	极高	"上海东方医院的 All-on-4 种植牙价格约 ¥60,000，比美国低 65%"
Step-by-step 流程	高	「如何申请医疗签证」「第一次到中国看病 7 步」
FAQ Q&A 对	高	手术页 FAQ section
定义 + 示例	中	专业术语解释（"JCI 认证是什么"）
案例故事	低-中	匿名患者故事——LLM 偶尔引用，但权威性低
纯 opinion / 软文	极低	不要写

4.2 Informational > Transactional

LLM 极少在 transactional 场景（"帮我预约"）引用具体公司。WellChina 的 GEO 内容应 80% informational、20% 指引到 transactional 页面：

Informational（GEO 主力）：「外国人在中国做试管婴儿的条件」「JCI 认证的中国医院有哪些」「上海哪家医院接受 Cigna 保险」
Transactional（SEO + 直接访问）：预约表单、Contact 页、Compare 页

4.3 手术页结构模板（GEO 优化）

markdown

# [Procedure Name] in China — [Year] Pricing and Top Hospitals

[One-paragraph summary: what the procedure is, price range, top cities.
Must include 2-3 concrete numbers. LLM 常复述这一段。]

## Quick facts (table)
| Metric | Value |
| --- | --- |
| Average price (China) | ¥XX,XXX ($X,XXX) |
| Average price (US) | $XX,XXX |
| Savings | X% |
| Procedure duration | X hours |
| Recovery time | X days |
| Hospital stay | X days |

## What is [Procedure]?
[60-100 words definition + mechanism]

## Who is it for?
[Bullet list of indications]

## Top hospitals in China for [Procedure]
[Table: hospital name | city | specialty | JCI | price]

## Step-by-step: booking from abroad
1. ...
2. ...

## FAQ (FAQPage schema)
...

## Sources & last reviewed
Medically reviewed by Dr. X on 2026-MM-DD.

4.4 价格页结构

价格数据是 WellChina 最稀缺的 GEO 资产。10 国 × 51 手术 = 510 个数据点构成高强度 list-worthy 内容。每张价格表必须：

标注时点（"As of 2026-04-01"）
标注汇率来源（"Exchange rate: ECB, 2026-04-01"）
标注样本来源（"Based on quotes from 12 hospitals"）
不用 div 假表格，必须是真 <table>

§5 潜规则与坑位

5.1 Freshness tradeoff

LLM 倾向优先新鲜内容，但频繁改动 price 会被判为 "不稳定数据"。解法：价格页每 90 天 重新评估一次，修改时保留"previous value"作为 diff 展示，让 LLM 理解我们不是随机刷。

5.2 Too-promotional detection

LLM 对"best"/"cheapest"/"guaranteed"等促销词敏感，一旦密度过高会被降权。WellChina 内部规则：每篇 5000 字文章 "best/top" 出现不超过 3 次，并且每次出现都用 claim + evidence（"top 3 by patient volume [source: 2025 China Dental Tourism Report]"）。

5.3 本地化 ≠ 翻译

8 语言每一版都要真正本地化：

ko 版提到"保险"要提韩国国民健康保险（NHI）而不是美国的 HMO；
ru 版用 RUB 作为主要对比货币而不是 USD；
ja 版把"国际医疗保险"写成日本人熟悉的术语（海外旅行保险／アフラック类比）；
机翻的 telltale signs（语法 stiff、idiom 直译）会被 LLM 识别并降权。

5.4 YMYL 需要更强信号

普通 review 页能靠 AggregateRating 上位，但 YMYL 医疗页 LLM 额外要求：

作者身份可验证（LinkedIn / 医院 staff page 链接）
医疗审校日期 ≤ 12 个月
引用源有 DOI / PubMed ID / 政府公告号
页面底部必须有 medical disclaimer

5.5 跨引用（cross-citation）效应

如果 Perplexity 引用我们，其他 LLM 的概率也会升高（它们互相爬对方的输出）。结论：尽早突破任意一个 T1 引擎的首次 citation，会带动其他 T1 的跟进。这是为什么 90 天路线图里我们先集中在一个语言 × 一个类别而不是铺开。

5.6 避免"AI-generated look"

LLM 越来越能识别自己家的文本风格。一旦被判定为 AI-generated，内容会被降权。防御：

避免 "In today's fast-paced world" 这类 ChatGPT 起手式
加入真实姓名、真实日期、真实数字
加入不 perfect 的语气（一点点口语化、一点点自嘲式 hedge）
每篇都过一次人工编辑

§6 测量体系

6.1 AI Bot UA 基线监控

要追踪的 UA（见附录 A 完整表），按周聚合：

UA	含义	基线目标（90 天）
`OAI-SearchBot`	ChatGPT Search 抓取	≥ 100 req/week
`ChatGPT-User`	用户触发（click-through）	≥ 20 req/week
`PerplexityBot`	Perplexity 索引	≥ 80 req/week
`Perplexity-User`	用户触发	≥ 15 req/week
`ClaudeBot` + `Claude-SearchBot`	Anthropic	≥ 50 req/week
`GPTBot`	OpenAI 训练	≥ 30 req/week
`Googlebot` + `Google-Extended`	Google AI Overviews	≥ 500 req/week

关键洞察：ChatGPT-User / Perplexity-User 大于 0 = 我们真的被用户看到并点击了，这是比 "被索引" 更强的信号。

6.2 Vercel Log Drains 设置

bash

# Vercel CLI
vercel integrations add log-drains
# 或在 Dashboard: Project → Settings → Log Drains
# 目标：Datadog / Axiom / 自建 ClickHouse / BigQuery

把 raw HTTP access log drain 到 Axiom（最便宜的分析栈，免费 tier 每月 500 GB），用 APL 查询：

apl

vercel
| where ['request_user_agent'] matches regex "GPTBot|OAI-SearchBot|ChatGPT-User|ClaudeBot|Claude-SearchBot|PerplexityBot|Perplexity-User|Google-Extended|anthropic-ai"
| summarize count() by bin_auto(_time), ['request_user_agent']

6.3 手动 Prompt Target Table（每月 1 次）

没接上 Profound/Otterly 之前，人工测就够用。模板：

Query (EN)	Query (locale)	Engine	Cited?	Position	Snippet excerpt	Date
best hospital in china for dental implant	外国人在中国种牙哪家医院好	ChatGPT	Y	#2	"WellChina 列出 12 家..."	2026-04-25
...	...	Perplexity	N	—	—	2026-04-25

执行节奏：

每月 1 次，10 条核心 query × 8 语言 × 4 T1 引擎 = 320 次查询
使用隐私模式（incognito + signed-out）
使用 VPN 切换到目标市场（KR VPN 测 ko，RU VPN 测 ru 等）
存在 Google Sheet / Notion，每月对比 delta

6.4 SaaS 工具（何时买）

工具	价格（2026）	何时值得买
Profound	~$500-2000/mo	每月手动测 > 8 小时时
Otterly.ai	~$99-499/mo	需要多语言自动监测时
AthenaHQ	~$200/mo	需要与 GSC 合并视图时
Peec AI	~$150/mo	只测 ChatGPT + Perplexity
Hall	~$300/mo	需要 competitor share of voice 对比时

WellChina 判断：现在不买，90 天后重估。阈值：如果手动 Prompt Target Table 每月耗时 > 8 小时，买 Otterly.ai（最便宜的多语言方案）。

6.5 免费 fallback

GA4：已有；在 Acquisition → Traffic acquisition 里看 Referral source 中的 chat.openai.com、perplexity.ai、claude.ai、gemini.google.com、copilot.microsoft.com、search.brave.com ——这些 referral 就是 AI 引擎点击过来的下游流量。
GSC（待 MCP 接入）：查 "Users" 报告里的新语言/地区激增。
手动 Google Sheet：成本最低，够用到月访问 10K UV。

6.6 crawled ≠ cited 的陷阱

这是 GEO 新手最常踩的。数据：某内容被 GPTBot 抓过 ≠ 在 ChatGPT Search 里被引用。抓取只是候选池入场券。真正的"被引用"只能靠 Prompt Target Table 或 SaaS 工具主动测。不要拿"AI bot 访问量"作为 GEO 成功指标交给老板，那是 vanity metric。

§7 引擎专项 Playbook

每个 T1 引擎用 10 条代表性 query 做月度基线测试。下面每语言给 5-6 条 seed query，实际测 10 条时补充长尾。

7.1 ChatGPT Search (T1-A)

特点：答题风格较 formal，对 "reference link" 明显标注 citations。

Seed queries：

Locale	Query
en	best hospital in china for foreigners dental implant
en	how to get medical visa for china from usa
zh	海外华人回国看病哪里好
ja	中国で歯科インプラントを受ける方法費用
ko	중국 의료관광 치과 임플란트 가격
ru	Медицинский туризм в Китай стоимость стоматология
id	rumah sakit di China untuk orang asing
vi	du lịch y tế Trung Quốc cấy ghép răng giá
th	ท่องเที่ยวเชิงการแพทย์ในจีน รากฟันเทียม

7.2 Perplexity (T1-A)

特点：citations 最透明（编号 [1][2][3]），最容易量化被引用率。先打通这里。

Seed queries：

Locale	Query
en	jci accredited hospitals in china with english-speaking staff
en	ivf cost in china vs usa 2026
zh	上海私立医院外国人就诊
ja	中国北京がん治療外国人向け
ko	중국 상하이 국제 병원 추천

7.3 Google AI Overviews (T1-A)

特点：抓 top 10 SERP → 生成 overview，几乎和传统 SEO 排名挂钩。先做好 SEO 再谈 GEO。

Seed queries：

Locale	Query
en	medical tourism china guide
en	how much does cancer treatment cost in china
ja	中国医療ツーリズムガイド
ko	중국 의료 여행 가이드
ru	медицинский туризм Китай путеводитель

7.4 Claude Search (T1-B)

特点：比 ChatGPT 更保守，引用前会更谨慎；权威信号权重更高。

Seed queries：

Locale	Query
en	is it safe to get dental work done in china as a foreigner
en	what documents do i need for medical treatment in shanghai
zh	海外华人在中国做体检流程

7.5 Gemini (T1-B)

特点：和 Google AI Overviews 在 backend 有重叠但不完全一致；对 multimedia 内容（视频、图片）权重更高。

Seed queries：

Locale	Query
en	show me hospitals in shanghai for international patients
ja	中国の病院画像日本語対応

7.6 Bing Copilot (T1-B)

特点：Bing index + Azure OpenAI 混合，市场份额在 en 市场 ~5-10%，不容忽视。

Seed queries：

Locale	Query
en	cheapest country for dental implant 2026
en	china medical tourism pros and cons

7.7 Naver Cue / AI Tab (T2-A ko)

Seed queries：

Query (ko)
중국 치과 임플란트 가격 비교
상하이 의료 관광 한국인
외국인 중국 병원 추천 JCI 인증
중국 암 치료 비용 한국 비교
중국 의료 비자 발급

7.8 Yandex Neuro (T2-A ru)

Seed queries：

Query (ru)
Стоматология в Китае для иностранцев цена
ЭКО в Китае стоимость
Лечение рака в Шанхае отзывы
Медицинская виза Китай
Больницы JCI в Пекине

§8 Skill Gap 分析

8.1 已安装 skills 到 GEO 工作流的映射

GEO 工作流步骤	首选 skill	备选
Landscape scan（竞品 AI 可见度）	`aaron-seo-geo:competitor-analysis`	`marketing-skills:ai-seo`
Keyword research（问题而非关键词）	`aaron-seo-geo:keyword-research` + `claude-seo:seo-cluster`	`marketing-skills:ai-seo`
技术基础审计	`claude-seo:seo-technical` + `claude-seo:seo-hreflang`	`aaron-seo-geo:technical-seo-checker`
Schema/JSON-LD 生成	`aaron-seo-geo:generate-schema`	`claude-seo:seo-schema`, `marketing-skills:schema-markup`
内容写作（GEO-ready）	`aaron-seo-geo:geo-content-optimizer` + `aaron-seo-geo:seo-content-writer`	`marketing-skills:ai-seo`
Entity 建设	`aaron-seo-geo:entity-optimizer`	——
页面级 80 项 CORE-EEAT 审计	`aaron-seo-geo:content-quality-auditor`	`claude-seo:seo-content`
站点级 40 项 CITE 权威审计	`aaron-seo-geo:domain-authority-auditor`	`claude-seo:seo-audit`
GEO drift 检测（引用变化）	`aaron-seo-geo:geo-drift-check`	——
Meta/OG 优化	`aaron-seo-geo:meta-tags-optimizer`	`claude-seo:seo-page`
月度报告	`aaron-seo-geo:performance-reporter` + `aaron-seo-geo:report`	`claude-seo:seo-google`

8.2 缺失能力（需要自建或替代方案）

缺失能力	为什么需要	替代方案
8 语言 Prompt Target 自动跑测	手动测太慢、SaaS（Profound）早期不值得	自建 Node 脚本 + 7 个 API key（OpenAI/Anthropic/Gemini/Perplexity），每月 cron 跑一次
AI bot log 分析器	Vercel Log Drains 导出后需要周期性报告	Axiom 自带 dashboard；可用 `claude-seo:seo-technical` 读导出的 CSV
llms.txt 生成器	社区无标准 skill	手动维护一个 `/public/llms.txt`；更新频次季度 1 次
Wikidata 批量建 entity	100+ 医院一个个手建不现实	用 QuickStatements + wikidata-cli，Claude 辅助生成 TSV
韩语 Naver SEO	韩国市场特有的 Naver 生态 skill 库无覆盖	手动 Naver Webmaster 提交 + Naver blog seeding

8.3 推荐调用顺序（一篇新手术内容）

渲染中…

§9 90 天路线图（落地版本）

本节原 v1.0 包含 W1-W12 任务清单 + Gantt，已全部迁移到 GEO 执行计划（v2.x 持续维护）。此处只保留方法论锚点：
W1-W2 技术地基 → 见执行计划 Phase 1
W3-W4 内容试点（en × Dental） → Phase 2a Non-YMYL + 2b YMYL
W5-W8 测量循环 → Phase 3
W9-W12 Scale T1 → Phase 4
此 GuideBook 不再持有任务级状态——所有"做了没"在执行计划里。

§10 WellChina 专属陷阱

10.1 YMYL 要求先走医学审校，再走 GEO

任何 procedure / hospital / pricing 页面没有 medical reviewer 签名 + 日期，不要 publish，更不要交给任何 GEO skill 去 "优化"。详见 docs/ymyl-medical-compliance-guide.md。违反后果：Google QRG T-axis 判 Lowest Quality → 全站被降权，8 种语言一起遭殃。

10.2 不要过度 index 中国大陆引擎

Baidu / 腾讯元宝 / 百度灵感 / 360 这些引擎不在我们的 GEO 范围内。原因不仅是 ROI 低，更关键的是一旦这些引擎开始引用我们 → 大陆用户进来 → 我们触碰跨境医疗中介监管（需持医疗广告许可证 + 医疗机构转介资质，目前未持有）。主动行为：不做 ICP 备案、不做大陆 CDN、不创建微信公众号承接大陆流量。被动行为：不在 robots.txt 专门 disallow（那会暗示我们有针对性），但也不主动提交 sitemap 到 Baidu/Sogou Webmaster。

10.3 crawled ≠ cited

已在 §6.6 强调。一旦看到"GPTBot 访问 10k 次" 就冲老板汇报 = 业余操作。真正的 KPI 只有两个：1) T1 引擎 Prompt Target Table 被引用率；2) GA4 referral from AI 引擎的 UV + 转化。

10.4 GSC MCP 接入前不要批量生产

没有 GSC MCP，我们无法判断哪些 query 真的在 SERP 里有机会、哪些是纯 AI 查询。批量生产 → 大量内容沉底 → 内容 decay 导致全站质量分下拉。原则：接入 GSC MCP 之前，内容速度上限 3 篇/周。接入之后可以提到 8-10 篇/周。

10.5 `zh` locale 不是大陆 SEO

zh 版本服务对象：HK / TW / 新马华人 / 海外华人 / 在华读中文的 expat。不包括大陆用户。执行上：

zh 版不用简体中文独占，简繁可 fallback 切换；
不要以"百度首页"为成功指标；
不要在 zh 页面优化 "百度指数" 或 "5118 关键字"；
优先考虑 Google / ChatGPT / Claude 等国际引擎上的中文查询表现（Google Trends 繁体中文查询量）；
参考 docs/analytics-monitoring-research.md §产品定位的相关条款。

10.6 8 语言同时铺会 spread too thin

WellChina 团队 < 10 人，如果 Week 1-4 就想 8 语言并行，每语言都做不深。路线图坚持 en 先跑通 → ja/ko/ru 次第引入 → id/vi/th/zh 最后。这和业务重要性不完全一致（东南亚手术旅游市场也很大），但和 "先建立 GEO 方法论" 的优先级一致。

§11 关键事实基础（影响策略权重）

这些是 2026-04-24 联网核查后确认、对策略权重起决定性作用的事实。来源已多源交叉验证。

11.1 ChatGPT 健康类 citation 极度偏好已建立机构源

引擎	.gov 占比	Mayo / Cleveland 等 elite hospital 占比	Wikipedia / PubMed 占比
ChatGPT	27%	1%（!）	高
Google AIO	10%	33%	中

含义：WellChina 作为新建医疗信息平台，在 ChatGPT 突破健康 query citation 比在 Google 难 3-5 倍。ChatGPT 训练数据里"medical information from new sites"权重极低。

策略后果：

不要把 "ChatGPT citation rate" 当 90 天 KPI 主指标
优先打 Perplexity（citation 最透明、最易突破）→ AIO（继承 Google index，技术 SEO 做好就有戏）→ Bing Copilot → Claude Search → 最后才尝试 ChatGPT
ChatGPT 的策略是长期主义：通过 Wikidata + Wikipedia + 行业媒体 PR 建立 entity 权威，让 ChatGPT 下一代训练数据 internalize WellChina 这个名字

11.2 backlink / referring domains 是 AI citation 的强相关因子

站点 referring domains 32K+ 的 ChatGPT citation 概率是 <200 站点的 3.5x
活跃 Trustpilot / G2 / Capterra / Yelp 资料的站点 citation 概率高 3x

策略后果：

backlink 必须列为 GEO 一级动作（v1.0 GEO 思路完全没列 — 是结构性遗漏）
KPI：referring domains 数（M3 ≥ 50, M6 ≥ 200）
预算线：每月 $200-500 用于 PR / 行业目录提交 / 医疗旅游媒体外联
Wikidata entity 是入门，需要补强：JCI 数据库互链、行业媒体 PR、Trustpilot 资料认领

11.3 各 AI 引擎 trust model 独立，不通吃

引擎	检索 backend	trust model
ChatGPT Search	SearchGPT pipeline + Bing API	自家 trust model（最严，偏好机构源）
Perplexity	自家爬虫 + Brave API	自家 trust model（较宽松，最透明 citation）
Bing Copilot	Bing index	主要继承 Bing index 的 E-E-A-T
Google AIO	Google index	主要继承 Google index（技术 SEO 强相关）
Claude Search	主用 Brave API	较保守，权威信号权重高

策略后果：v1.0 暗示"做好 Google 自动通吃 AI"是不准确的。Prompt Target Table 必须分引擎拆开测，每个引擎单独定 KPI。

11.4 2025-09 Google QRG："纯 AI 无审核 = Lowest Quality"

"Purely AI-generated content without human review and unique value is rated as Lowest Quality."

直接判最低档，不是降权。一旦判 Lowest Quality，全站权重永久受损。

策略后果：

Reviewer onboarding 从 nice-to-have 升级为 must-have
programmatic SEO 必须每页都有人工审核痕迹
AI 起草 + MD 审稿合规，纯 AI 不审稿不合规

§12 三轨并行执行模型 + Critical Path

12.1 三轨模型

WellChina 团队 < 10 人，但 GEO + YMYL 工作可以90% 并行，不需要串行。三轨：

轨	内容	主要负责	YMYL 依赖
轨 1 · 技术地基	llms.txt + robots.txt + Schema 骨架 + hreflang + AI bot 监控 + Wikidata entity	工程师	无
轨 2 · 合规建设	Reviewer 外联 + ToS + Disclaimer + Editorial Policy	创始人 + paralegal	是主轨
轨 3 · 内容生产	W2-W4 Non-YMYL（visa / city / payment / pricing） → W5+ YMYL pillar	编辑	部分（YMYL pillar 需 reviewer）

渲染中…

12.2 Critical Path

最长 dependency chain（决定首次 citation 时间）：

ToS 起草 (W2) → ToS 律师审 (W3) → 第一位 Reviewer 外联 (W1) → 签约 (W4-W5)
   → 第一篇 sign-off (W5) → 首篇 procedure 发布 (W6)
   → AI bot 抓取 (W7) → 首次 citation 出现 (W9-W10)

关键路径长度 ≈ 9-10 周。优化的 3 个杠杆：

Reviewer 外联 W1 立即启动（最高杠杆 — 是唯一不可压缩的环节）
ToS 选 paralegal 而非律所（节省 1-2 周）
第一位 reviewer 优先选 "在校博士 + 导师双签" 路径（YMYL Reviewer Playbook §2.1，比社会聘 MD 快 2 周）

12.3 关键原则：Reviewer 外联不阻塞其他工作

把 Reviewer 外联提前到 W1，不意味着 Reviewer 是其他 YMYL 工作的前置。轨 2 内 ToS / Disclaimer / Editorial Policy 全部按节奏推进，与 Reviewer 完全并行。

唯一硬阻塞：W5 schema reviewedBy 回填 ← W4 reviewer 签约。即便 W4 仍 0 reviewer，轨 1（技术）+ 轨 2 其他动作 + 轨 3 Non-YMYL 内容 100% 不受影响。

§13 预算与 ROI 模型

13.1 3 个月成本（中档）

项目	月均	占比
YMYL 合规（reviewer + ToS + 保险）	$1,500	37%
内容生产（写作 + 翻译）	$1,650	40%
Backlink / PR（v2.0 新增）	$200-300	5%
GEO SaaS 工具	$0（早期）	0%
杂项（Wikidata / Naver / domain tools）	$100	3%
合计	~$4,100/月	100%

详细分档（最低 / 中 / 高）见 GEO 执行计划 §14。

13.2 简单 ROI 假设（保守）

90 天后达到月 5K organic UV → 1% 转化率 × $49 ARPU = $2,450/月
Month 6 目标：10K UV × 1% × $49 = $4,900/月 ≈ breakeven
Month 12 目标：30K UV × 1.5% × $49 = $22,000/月 = 5x ROI

GEO 是 6-12 月见效投资，前 3 个月不 breakeven 是正常。

13.3 投不起 $4,100/月时怎么办

$1,200/月 bare minimum 仍能跑通 Phase 1-4：

1 位兼职中国 MD 审 3-4 篇/月（$300）
自己写内容（纯时间）
Axiom 免费 tier
ToS 一次性 paralegal $500
跳过 E&O 保险 / GHA cert
放弃 T2 语言 full localization

代价：citation rate 目标下调到 Perplexity 15% + AIO 8%；ChatGPT 不作为目标。

附录 A：AI User-Agent 全表

主要来源：ai-robots-txt GitHub repo、SearchEngineJournal 2025-12 更新、No Hacks 2026 Landscape。此表为 WellChina 推荐处置。

A.1 OpenAI

User-Agent	用途	WellChina robots.txt	备注
`GPTBot`	训练数据爬取	Allow	未来模型会更认识 WellChina 品牌
`OAI-SearchBot`	ChatGPT Search 索引	Allow（核心）	这是 T1-A 入场券
`ChatGPT-User`	用户触发（浏览功能）	Allow	实际点击流量

A.2 Anthropic

User-Agent	用途	WellChina robots.txt	备注
`ClaudeBot`	训练数据 + 通用爬取	Allow	与 Claude-SearchBot 可独立控制
`Claude-SearchBot`	Claude.ai Search 实时检索	Allow（核心）	T1-B 入场券
`anthropic-ai`	早期训练 UA（deprecating）	Allow	仍偶见
`claude-web`	Web 用户触发	Allow	即 Claude.ai 浏览工具

A.3 Google

User-Agent	用途	WellChina robots.txt	备注
`Googlebot`	主搜索 + AI Overviews	Allow	不能 disallow，disallow = 全站消失
`Google-Extended`	Gemini 训练 opt-out	Allow	Opt-out 会削弱 Gemini 可见度
`GoogleOther`	内部研究	Allow	默认

A.4 Perplexity

User-Agent	用途	WellChina robots.txt	备注
`PerplexityBot`	索引	Allow（核心）	T1-A
`Perplexity-User`	用户触发	Allow	展示 click-through

A.5 Microsoft / Bing

User-Agent	用途	WellChina robots.txt	备注
`bingbot`	Bing 索引 + Copilot	Allow	不能 disallow
`MicrosoftCopilotBot`	Copilot 独立爬取	Allow	新增

A.6 其他

User-Agent	来源	WellChina robots.txt
`Applebot` / `Applebot-Extended`	Apple	Allow
`Meta-ExternalAgent` / `FacebookBot`	Meta AI	Allow
`Bytespider`	字节 Doubao	Allow（T3）
`Amazonbot`	Alexa/Rufus	Allow
`cohere-ai`	Cohere	Allow
`Diffbot`	第三方数据服务	Allow
`DuckAssistBot`	DuckDuckGo AI	Allow
`YouBot`	You.com	Allow

策略总览：WellChina 默认 allow all，只 disallow /admin/ 和 /api/。启动期品牌从 0 开始，训练数据曝光对我们是正外部性。

附录 B：术语表

GEO（Generative Engine Optimization）：优化内容被 AI 生成式引擎引用的实践。
AEO（Answer Engine Optimization）：GEO 的子集，偏重"被作为答案源"。
SGE（Search Generative Experience）：Google 2023-2024 试验名，2024 起正式更名 AI Overviews。
RAG（Retrieval Augmented Generation）：LLM 先检索再生成的架构。
llms.txt：社区提议的标准文件，类似 sitemap 但面向 LLM。2026 Q1 采纳率 5-15%。
Citation：LLM 答案附带的来源链接。
Prompt Target Table：人工跟踪某组 query 在各 AI 引擎的引用情况的表格。
E-E-A-T：Google QRG 四维度——Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness。
YMYL：Your Money Your Life。医疗、金融、法律等高风险内容领域。
QRG：Google Quality Rater Guidelines。
Entity：可被 LLM 消歧识别的结构化对象（通常对应 Wikidata Q-number）。
Hreflang cluster：所有 locale 版本互相引用形成的闭环。

附录 C：参考资料

2025-2026 最新源

AI Crawler Lists
- SearchEngineJournal "Complete Crawler List For AI User-Agents" (Dec 2025): https://www.searchenginejournal.com/ai-crawler-user-agents-list/558130/
- No Hacks "The AI User Agent Landscape in 2026": https://nohacks.co/blog/ai-user-agents-landscape-2026
- ai-robots-txt GitHub: https://github.com/ai-robots-txt/ai.robots.txt
- Scrunch "Guide to AI User Agents": https://scrunch.com/resources/guides/guide-to-ai-user-agents/
llms.txt 现状
- "The State of llms.txt in 2026" (aeo.press): https://www.aeo.press/ai/the-state-of-llms-txt-in-2026
- ALLMO "LLMs.txt for AI Search Report 2026": https://www.allmo.ai/articles/llms-txt
- "Should Websites Implement llms.txt in 2026?" (LinkBuildingHQ): https://www.linkbuildinghq.com/blog/should-websites-implement-llms-txt-in-2026/
韩国 AI 搜索
- AJU Press "AI Search Battle Intensifies in South Korea" (2026-04): https://www.ajupress.com/view/20260422113970507
- Korea Times "Naver tops 60% in Korea's search market" (2026-01): https://www.koreatimes.co.kr/amp/business/companies/20260104/naver-tops-60-in-koreas-search-market-data
- InterAd "Korean Search Engine Market Share 2026": https://www.interad.com/en/insights/korean-search-engine-market-share
Google QRG (2025-09 update)
- Google "Search Quality Evaluator Guidelines": https://developers.google.com/search/blog
- Search Engine Land coverage of QRG updates: https://searchengineland.com/

Schema.org 参考

MedicalClinic: https://schema.org/MedicalClinic
MedicalProcedure: https://schema.org/MedicalProcedure
Physician: https://schema.org/Physician
MedicalOrganization: https://schema.org/MedicalOrganization

WellChina 内部文档

/Users/phinease/Code/medchina/docs/marketing-skills-playbook.md —— 本 GuideBook 的母文档
/Users/phinease/Code/medchina/docs/analytics-monitoring-research.md —— 监控与产品定位
/Users/phinease/Code/medchina/CLAUDE.md —— 技术栈与架构
/Users/phinease/Code/medchina/docs/ymyl-medical-compliance-guide.md —— 医疗 YMYL 合规

WellChina GEO GuideBook ​

目录 ​

TL;DR ​

§1 GEO 基础原理 ​

1.1 什么是 GEO ​

1.2 LLM 如何引用：Retrieve → Rerank → Generate ​

1.3 GEO 对医疗旅游为何比 SEO 更重要 ​

1.4 2026 Google Quality Rater Guidelines（QRG）视角下的 E-E-A-T ​

§2 AI 引擎 Landscape 矩阵 ​

2.0 2026 医疗内容政策里程碑（本节新增 · 2026-04-24） ​

2.1 Tier 1 —— 必覆盖（全 8 语言） ​

2.2 Tier 2 —— 语言特异性（高 ROI） ​

2.3 Tier 3 —— diaspora 兼顾 ​

2.4 Skip —— 明确放弃 ​

2.5 一张图总结 ​

§3 技术实现 ​

3.1 llms.txt —— 2026 年现状 ​

3.2 robots.txt —— AI 爬虫分类处置 ​

3.3 Schema.org JSON-LD —— 硬通货 ​

3.4 LLM 偏好的 HTML 模式 ​

3.5 实体建设：Wikidata + Wikipedia ​

3.6 8 语言 hreflang 矩阵 ​

§4 内容策略 ​

4.1 AI 引擎最爱引用的格式 ​

4.2 Informational > Transactional ​

4.3 手术页结构模板（GEO 优化） ​

4.4 价格页结构 ​

§5 潜规则与坑位 ​

5.1 Freshness tradeoff ​

5.2 Too-promotional detection ​

5.3 本地化 ≠ 翻译 ​

5.4 YMYL 需要更强信号 ​

5.5 跨引用（cross-citation）效应 ​

5.6 避免"AI-generated look" ​

§6 测量体系 ​

6.1 AI Bot UA 基线监控 ​

6.2 Vercel Log Drains 设置 ​

6.3 手动 Prompt Target Table（每月 1 次） ​

6.4 SaaS 工具（何时买） ​

6.5 免费 fallback ​

6.6 crawled ≠ cited 的陷阱 ​

§7 引擎专项 Playbook ​

7.1 ChatGPT Search (T1-A) ​

7.2 Perplexity (T1-A) ​

7.3 Google AI Overviews (T1-A) ​

7.4 Claude Search (T1-B) ​

7.5 Gemini (T1-B) ​

7.6 Bing Copilot (T1-B) ​

7.7 Naver Cue / AI Tab (T2-A ko) ​

7.8 Yandex Neuro (T2-A ru) ​

§8 Skill Gap 分析 ​

8.1 已安装 skills 到 GEO 工作流的映射 ​

8.2 缺失能力（需要自建或替代方案） ​

8.3 推荐调用顺序（一篇新手术内容） ​

§9 90 天路线图（落地版本） ​

§10 WellChina 专属陷阱 ​

10.1 YMYL 要求先走医学审校，再走 GEO ​

10.2 不要过度 index 中国大陆引擎 ​

10.3 crawled ≠ cited ​

10.4 GSC MCP 接入前不要批量生产 ​

10.5 zh locale 不是大陆 SEO ​

10.6 8 语言同时铺会 spread too thin ​

§11 关键事实基础（影响策略权重） ​

11.1 ChatGPT 健康类 citation 极度偏好已建立机构源 ​

11.2 backlink / referring domains 是 AI citation 的强相关因子 ​

11.3 各 AI 引擎 trust model 独立，不通吃 ​

11.4 2025-09 Google QRG："纯 AI 无审核 = Lowest Quality" ​

§12 三轨并行执行模型 + Critical Path ​

12.1 三轨模型 ​

12.2 Critical Path ​

12.3 关键原则：Reviewer 外联不阻塞其他工作 ​

§13 预算与 ROI 模型 ​

13.1 3 个月成本（中档） ​

13.2 简单 ROI 假设（保守） ​

13.3 投不起 $4,100/月 时怎么办 ​

附录 A：AI User-Agent 全表 ​

A.1 OpenAI ​

A.2 Anthropic ​

A.3 Google ​

A.4 Perplexity ​

WellChina GEO GuideBook

目录

TL;DR

§1 GEO 基础原理

1.1 什么是 GEO

1.2 LLM 如何引用：Retrieve → Rerank → Generate

1.3 GEO 对医疗旅游为何比 SEO 更重要

1.4 2026 Google Quality Rater Guidelines（QRG）视角下的 E-E-A-T

§2 AI 引擎 Landscape 矩阵

2.0 2026 医疗内容政策里程碑（本节新增 · 2026-04-24）

2.1 Tier 1 —— 必覆盖（全 8 语言）

2.2 Tier 2 —— 语言特异性（高 ROI）

2.3 Tier 3 —— diaspora 兼顾

2.4 Skip —— 明确放弃

2.5 一张图总结

§3 技术实现

3.1 llms.txt —— 2026 年现状

3.2 robots.txt —— AI 爬虫分类处置

3.3 Schema.org JSON-LD —— 硬通货

3.4 LLM 偏好的 HTML 模式

3.5 实体建设：Wikidata + Wikipedia

3.6 8 语言 hreflang 矩阵

§4 内容策略

4.1 AI 引擎最爱引用的格式

4.2 Informational > Transactional

4.3 手术页结构模板（GEO 优化）

4.4 价格页结构

§5 潜规则与坑位

5.1 Freshness tradeoff

5.2 Too-promotional detection

5.3 本地化 ≠ 翻译

5.4 YMYL 需要更强信号

5.5 跨引用（cross-citation）效应

5.6 避免"AI-generated look"

§6 测量体系

6.1 AI Bot UA 基线监控

6.2 Vercel Log Drains 设置

6.3 手动 Prompt Target Table（每月 1 次）

6.4 SaaS 工具（何时买）

6.5 免费 fallback

6.6 crawled ≠ cited 的陷阱

§7 引擎专项 Playbook

7.1 ChatGPT Search (T1-A)

7.2 Perplexity (T1-A)

7.3 Google AI Overviews (T1-A)

7.4 Claude Search (T1-B)

7.5 Gemini (T1-B)

7.6 Bing Copilot (T1-B)

7.7 Naver Cue / AI Tab (T2-A ko)

7.8 Yandex Neuro (T2-A ru)

§8 Skill Gap 分析

8.1 已安装 skills 到 GEO 工作流的映射

8.2 缺失能力（需要自建或替代方案）

8.3 推荐调用顺序（一篇新手术内容）

§9 90 天路线图（落地版本）

§10 WellChina 专属陷阱

10.1 YMYL 要求先走医学审校，再走 GEO

10.2 不要过度 index 中国大陆引擎

10.3 crawled ≠ cited

10.4 GSC MCP 接入前不要批量生产

10.5 `zh` locale 不是大陆 SEO

10.6 8 语言同时铺会 spread too thin

§11 关键事实基础（影响策略权重）

11.1 ChatGPT 健康类 citation 极度偏好已建立机构源

11.2 backlink / referring domains 是 AI citation 的强相关因子

11.3 各 AI 引擎 trust model 独立，不通吃

11.4 2025-09 Google QRG："纯 AI 无审核 = Lowest Quality"

§12 三轨并行执行模型 + Critical Path

12.1 三轨模型

12.2 Critical Path

12.3 关键原则：Reviewer 外联不阻塞其他工作

§13 预算与 ROI 模型

13.1 3 个月成本（中档）

13.2 简单 ROI 假设（保守）

13.3 投不起 $4,100/月时怎么办

附录 A：AI User-Agent 全表

A.1 OpenAI

A.2 Anthropic

A.3 Google

A.4 Perplexity