auto-geo

auto-geo

Опенсорсный GEO-движок, благодаря которому ваш бренд упоминается в ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity и Grok.

Аудируйте, генерируйте, исправляйте и отслеживайте страницы, на которые ссылаются большие языковые модели — один CLI, файловый подход, лицензия MIT.

Когда кто-то задает ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini или Google AI Overviews вопрос, на который должен отвечать ваш бизнес, ссылаются ли эти движки на ваш домен? auto-geo — это полный цикл для достижения этой цели и подтверждения того, что это происходит:

auto-geo init      # set up the system once
auto-geo doctor    # audit any page for citation readiness
auto-geo write     # generate publish-ready pages from target queries
auto-geo fix       # rewrite an existing page so it passes the audit
auto-geo check     # measure: do AI engines actually cite you?
auto-geo history   # track citation coverage over time

Всё основано на файлах и готово к коммиту — отслеживаемые промпты, история проверок, конфигурация. Никакого сервера, аккаунта, базы данных. Одна установка:

npm i -g auto-geo

Создано Shadow — исследовательской лабораторией в области медиа, создающей следующее поколение технологий медиа-аналитики и коммуникаций на базе ИИ, в партнерстве с командами, которые вывели на рынок OpenAI, TikTok, Meta, Amazon и Lovable. Shadow использует auto-geo для публикаций на shadow.inc/resources.

---

Содержание

• Быстрый старт
• Что такое GEO?
• Рабочий процесс
• auto-geo init — настройка системы
• auto-geo doctor — аудит любой страницы на готовность к цитированию
• auto-geo write — генерация страниц из запросов
• auto-geo fix — переписывание страницы для готовности к цитированию
• auto-geo prompts — управление отслеживаемыми промптами
• auto-geo check — измерение фактического охвата цитирования
• auto-geo history — охват цитирования с течением времени
• Конфигурация
• Архитектура страницы
• Вывод, удобный для агентов
• Дружественный к LLM
• Участие в разработке
• Лицензия

---

Быстрый старт

0. Установите один раз (или запустите любую команду разово через npx auto-geo@latest)

npm i -g auto-geo

1. Настройка — конфигурация, слоты ключей в .env.local и рабочее пространство .auto-geo

auto-geo init

2. Добавьте API-ключ в .env.local (автоматически загружается каждой командой)

3. Аудит любой страницы — вашей или конкурента

auto-geo doctor https://example.com/some-page

4. Отслеживайте промпты, по которым AI-движки должны вас цитировать

auto-geo prompts add "лучшие инструменты медиа-мониторинга" "что такое GEO"

5. Измерение — каждый запуск автоматически сохраняется в историю

auto-geo check

6. Наблюдайте за динамикой охвата с течением времени

auto-geo history

Требуется Node >=18.17. Обновление позже — npm i -g auto-geo@latest. Другие способы установки:

brew install shadowresearch/tap/auto-geo # Homebrew (macOS / Linux) mise use -g npm:auto-geo # mise

Автономные исполняемые файлы (Node не требуется) для macOS, Linux и Windows поставляются с каждым релизом.

---

Что такое GEO?

Оптимизация под генеративные движки (Generative Engine Optimization) — это дисциплина, направленная на то, чтобы ваши страницы цитировались AI-поисковиками при ответе на вопрос. Это преемник SEO: вместо ранжирования в списке ссылок вы боретесь за то, чтобы быть процитированным внутри ответа.

Страницы, которые побеждают, — это не блог-посты. Эмпирические исследования связывают вероятность цитирования с определенной структурой:

1. Архитектура, а не проза. Именованные, валидированные блоки — TL;DR, введение, разделы H2 в формате вопросов, связанные руководства, ключевые выводы, FAQ, раскрытие информации. AI-движки извлекают структурированные фрагменты; жесткая структура улучшает извлечение.
2. Сначала ответ. Каждый раздел открывается «капсулой ответа» из 40–60 слов, которая полностью отвечает на вопрос раздела перед любым вспомогательным абзацем.
3. Заголовки в формате вопросов. H2 пишутся как вопросы, которые пользователи фактически задают AI-движкам.
4. Высокая плотность сущностей. Именованные сущности (компании, люди, продукты) с высокой плотностью — связаны с ~4.8-кратным повышением вероятности цитирования.
5. На основе схемы. JSON-LD Article + FAQPage генерируется из структуры, а не пишется вручную.

auto-geo кодирует эту структуру в строгую схему (см. docs/sop.md — полную стандартную операционную процедуру), аудирует любой URL на соответствие ей, генерирует новые страницы, соответствующие ей, а затем замыкает цикл, измеряя, действительно ли движки вас цитируют.

---

Рабочий процесс

        ┌──────────────────────────────────────────────────────┐
        │                    auto-geo init                     │
        │   config · .env.local · .auto-geo/ workspace         │
        └──────────────────────────────────────────────────────┘
              │
   ┌──────────┼──────────────┬─────────────────┐
   ▼          ▼              ▼                 ▼
 doctor     write           fix             prompts
 audit a    generate        rewrite an      track the queries
 page       new pages       existing page   that matter to you
   │          │              │                 │
   └──────────┴──────────────┴────────┬────────┘
                                      ▼
                                    check ──── saves every run ────┐
                                measure actual                     ▼
                                citations                       history
                                                            coverage over time,
                                                            newly cited / lost

doctor измеряет готовность (имеет ли эта страница форму для цитирования?). check измеряет результат (цитируется ли она на самом деле?). history превращает результаты в линию тренда.

---

auto-geo init — настройка системы

auto-geo init # интерактивный режим (несколько вопросов) auto-geo init --yes # неинтерактивный шаблон

Одна команда создает всё необходимое:

Файл	Что это
auto-geo.config.json	Ваши настройки по умолчанию — домен, провайдер, модель, автор. Можно коммитить; никогда не содержит секретов.
.env.local	Слоты API-ключей. Автоматически загружается каждой командой. Добавьте в .gitignore.
.auto-geo/prompts.txt	Ваши отслеживаемые промпты — по одному на строку, разрешены комментарии #.
.auto-geo/checks/	Каждый запуск проверки, сохраненный как JSON. Данные, лежащие в основе истории.

Интерактивный процесс завершается запросом промптов, которые вы хотите отслеживать, так что новый проект проходит путь от нуля до измеримого базового уровня цитирования за один сеанс. init никогда не перезаписывает существующий .env.local и отказывается перезаписывать существующую конфигурацию без --force.

---

auto-geo doctor — аудит любой страницы на готовность к цитированию

Запустите на любом URL — вашем, конкурента, каждой странице в вашей карте сайта — и получите структурированный отчет о сигналах цитирования, которые ищут AI-движки.

auto-geo doctor https://example.com/some-page

✓ TL;DR present (52 words, in range)
✗ Question-format H2 headings (2 of 6 are question-format; SOP §3 targets all)
✓ Article JSON-LD present
✗ FAQPage JSON-LD present (No FAQPage JSON-LD block detected)
✓ Entity density (12.3/1k words)
✗ Image cadence (0 images for 1247 words)
✓ Answer-first first paragraph
✓ No self-link in related guides

Score: 5 / 8 checks pass — moderate GEO posture

Top 3 fixes (ranked by citation lift):
  1. Add a FAQPage JSON-LD block. Each Q is a citable extraction target.
  2. Convert 4 statement-form H2 headings to question form.
  3. Add 2 images with descriptive alt text (entity + context).

Вся карта сайта — средний балл, страницы с самым низким баллом, наиболее частые ошибки

auto-geo doctor --site https://example.com/sitemap.xml --max-pages 50

JSON для CI / дашбордов

auto-geo doctor https://example.com/page --json

Код выхода 0, если оценка ≥ 75%, 1 в противном случае — используйте для гейтирования деплоев. См. docs/doctor.md для полного справочника проверок.

---

auto-geo write — генерация страниц из запросов

Укажите ваш домен и запросы, по которым вы хотите цитироваться; получите валидированные, готовые к публикации JSON-файлы — по одной структурированной странице на запрос, соответствующей полной архитектуре GEO.

auto-geo write
--query "что такое GEO"
--query "GEO против SEO"
--out ./resources

✓ "what is GEO"        → ./resources/geo.json (validated, ~$0.06)
✓ "GEO vs SEO"         → ./resources/geo-vs-seo.json (validated, ~$0.06)

Total: 2 pages · 2 ok · ~$0.12 spent · 31s elapsed

Системный промпт кодирует SOP GEO — длину TL;DR, окна капсул ответов, запрещенные превосходные степени, структуру FAQ — а вывод ограничен схемой на уровне системы типов через generateObject Vercel AI SDK, с ограниченным циклом самокоррекции при ошибке валидации. По умолчанию: gpt-5.4 (OpenAI) или claude-sonnet-4-6 (Anthropic), автоматически определяется по тому, какой API-ключ у вас установлен.

Пробный запуск — план + оценка стоимости, без вызовов LLM

auto-geo write --query "что такое X" --dry-run

Пакетная обработка из файла, anthropic, по 4 страницы за раз

auto-geo write --queries-file queries.txt --provider anthropic --concurrency 4

С файлом конфигурации (auto-geo init), --domain, поля автора и провайдер берутся из конфигурации — достаточно одного --query. См. docs/write.md.

---

auto-geo fix — переписывание страницы для готовности к цитированию

Там, где doctor сообщает, что не так, fix создает GEO-оптимизированную переработку, которая проходит все 8 проверок — извлечено, аудировано, перегенерировано и валидировано по той же схеме, которую использует write.

auto-geo fix https://www.example.com/some-blog-post --out ./fixed.json

Score (before):    3 / 8
Generating rewrite via openai gpt-5.4...
Score (projected): 8 / 8 — strong GEO posture
→ ./fixed.json (validated)

auto-geo fix https://example.com/page --provider anthropic # Использовать Claude auto-geo fix https://example.com/page --dry-run # только аудит + оценка стоимости

См. docs/fix.md.

---

auto-geo prompts — управление отслеживаемыми промптами

Ваши отслеживаемые промпты — это вопросы, на которые вы хотите, чтобы AI-движки отвечали, цитируя ваш домен. Они находятся в .auto-geo/prompts.txt (простой текст, можно коммитить), и именно их check запускает по умолчанию.

auto-geo prompts add "лучшие инструменты медиа-мониторинга" "что такое GEO" auto-geo prompts # нумерованный список auto-geo prompts rm 2 # по индексу — или по точному тексту

Не знаете, что отслеживать? Позвольте движку предложить ваш набор промптов — discover извлекает вашу домашнюю страницу, смотрит, что вы уже отслеживаете, и просит LLM сгенерировать высокоинтенционные запросы, за которые вам стоит бороться:

auto-geo prompts discover --dry-run # предпросмотр предложений auto-geo prompts discover --count 15 # добавить 15 (никогда не перезаписывает, не дублирует)

prompts add (и discover) инициализируют рабочее пространство при первом использовании, так что вам даже не нужен init для начала отслеживания.

---

auto-geo check — измерение фактического охвата цитирования

Для каждого промпта запросите реальный AI-поисковик и сообщите, находится ли ваш домен среди цитирований. Это истинное положение дел, которое предсказывает doctor.

auto-geo check # отслеживаемые промпты, домен из конфигурации

  using 3 tracked prompts from .auto-geo/prompts.txt
  [1/3] ✗ "what is GEO" — not cited (5 sources)
  [2/3] ✓ "how do I get cited by ChatGPT" — cited (2 sources)
  [3/3] ✓ "open source GEO tools" — cited (1 source)

Coverage: 2/3 queries (67%) · 3 page citations total · ~$0.012 spent
  saved → .auto-geo/checks/2026-06-10T13-22-05--perplexity.json (auto-geo history)

Движки: perplexity (по умолчанию), openai, anthropic, gemini, xai (псевдоним grok), или --engine all — который запускает каждый движок, для которого установлен API-ключ, и сообщает охват по каждому движку плюс сводный охват.

Явные запросы вместо отслеживаемого набора

auto-geo check --domain shadow.inc --query "что такое GEO"

Каждый движок, для которого у вас есть ключи, сводный охват

auto-geo check --engine all

CI: прервать деплой, если по критическим запросам вас не цитируют

auto-geo check --queries-file geo/critical-queries.txt && deploy

Потоковый JSON для агентов / дашбордов

auto-geo check --ndjson

Каждый запуск автоматически сохраняется в .auto-geo/checks/ (отказ через --no-save). Код выхода 0, если охват > 0%, 1, если 0%. См. docs/check.md для форм вывода, захвата запросов с разветвлением, правил сопоставления доменов и режима совместимости --format geo-audit.

---

auto-geo history — охват цитирования с течением времени

Награда за сохранение каждого запуска: линия тренда. Охват от запуска к запуску с дельтами по движкам, плюс информация о том, по каким именно промптам вас начали или перестали цитировать.

auto-geo history

  2026-06-01 08:30  perplexity   33% ·   1/3 cited  $0.01
  2026-06-08 09:15  perplexity   67% ↑34  2/3 cited  $0.01

  Since last run (perplexity · 2026-06-01 08:30 ▸ 2026-06-08 09:15)
    ✓ newly cited  open source GEO tools
    ✗ lost         (none)

  2 runs · .auto-geo/checks

Тренды сравнивают подобное с подобным — каждый запуск измеряется относительно предыдущего запуска с тем же выбором движка. --engine all фильтрует запуски с несколькими движками; --limit N контролирует глубину; --json выдает строки + дельту в машиночитаемом виде. См. docs/history.md.

---

Конфигурация

Установите один раз с помощью auto-geo init, переопределяйте где угодно. Приоритет, от высшего к низшему:

1. Флаг CLI
2. Переменная окружения (провайдер автоматически определяется по тому, какой API-ключ установлен)
3. auto-geo.config.json (ищет вверх от текущей рабочей директории — удобно для монорепозиториев)
4. Встроенное значение по умолчанию

// auto-geo.config.json — можно коммитить, без секретов { "domain": "https://www.example.com", "basePath": "/resources", "provider": "openai", "model": "gpt-5.4", "engine": "perplexity", "concurrency": 4, "author": { "name": "Джейн Доу", "jobTitle": "Руководитель отдела контента", "bio": "Джейн пишет об оптимизации под генеративные движки…", }, }

API-ключи находятся в .env.local (или .env), автоматически загружаются каждой командой — уже установленные переменные окружения всегда в приоритете:

Движок / провайдер	Переменная окружения
OpenAI (write, fix, check)	OPENAI_API_KEY
Anthropic (write, fix, check)	ANTHROPIC_API_KEY
Perplexity (check)	PERPLEXITY_API_KEY
Gemini (check)	GOOGLE_API_KEY или GEMINI_API_KEY
xAI / Grok (check)	XAI_API_KEY

---

Архитектура страницы

Всё, что производят write и fix — и всё, что аудирует doctor — следует строгой семиблочной архитектуре:

1. TL;DR — капсула ответа из 40–60 слов
2. Введение — блоки, задающие контекст
3. Разделы — H2 в формате вопросов, каждый из которых открывается капсулой ответа из 40–60 слов
4. Связанные руководства — 4–8 записей
5. Ключевые выводы — 4–6 декларативных пунктов
6. FAQ — 3–10 вопросов и ответов с ответами из 40–60 слов
7. Раскрытие информации — примечание об источнике, временная метка, строка издателя Структурные нарушения считаются жёсткими ошибками (сгенерированная полезная нагрузка отклоняется и пересоздаётся); эвристики плотности и периодичности — мягкие предупреждения. Полная спецификация: docs/architecture.md, docs/validation.md и СОП, лежащий в основе каждого ограничения: docs/sop.md.

Выходной JSON не зависит от рендерера — отправьте его POST-запросом в вашу CMS, заполните шаблон или отрендерите собственными компонентами. Структура и есть контракт.

---

Вывод, удобный для агентов

Каждая команда спроектирована так, чтобы ею мог управлять как агент, так и человек:

• --json — один стабильный, машиночитаемый объект в stdout.
• --ndjson (check) — одна строка JSON на каждый запрос по мере поступления результатов, плюс строка _summary.
• Прогресс идёт в stderr, результаты — в stdout — пайпы остаются чистыми.
• Стабильные коды выхода — doctor и check работают как шлюзы CI из коробки.
• --no-color / NO_COLOR / определение не-TTY для вывода, удобного для логов.

auto-geo check --ndjson | jq 'select(.cited) | .query'

---

Удобство для LLM

auto-geo — это инструмент, чей вывод представляет собой контент, предназначенный для цитирования LLM, поэтому этот репозиторий «ест свою собственную собачью еду»:

• llms.txt — курируемый индекс, следующий соглашению llmstxt.org.
• llms-full.txt — README + каждый содержательный документ, встроенный в один файл для загрузки одним запросом.
• Сайт на GitHub Pages по адресу shadowresearch.github.io/auto-geo — рекламирует оба варианта через <link rel="alternate">, выдаёт Article JSON-LD.
• AGENT.md — компактная рабочая спецификация для программирующих агентов, управляющих CLI.

---

Участие в разработке

См. CONTRIBUTING.md. Приветствуются отчёты об ошибках, улучшения проверок, новые движки и доработки документации.

• Кодекс поведения
• Политика безопасности
• Журнал изменений

---

Лицензия

MIT.

---

О Shadow

Shadow — это исследовательская лаборатория в области медиа, создающая следующее поколение медийной аналитики и коммуникационных технологий на базе ИИ, в партнёрстве с командами, которые вывели на карту OpenAI, TikTok, Meta, Amazon и Lovable. Shadow запускает auto-geo по расписанию от начала до конца для медиаисследований, PR и коммуникационных команд.

Узнайте больше на shadow.inc.