auto-geo

resmi

Yapay zeka görünürlüğü için GEO optimize edilmiş içerik yayınlama motoru

GitHub
23
Bu MCP'yi deneyinSponsorlu

Auto Geo MCP ile neler yapabilirsiniz?

  • Alıntı hazırlığını denetle — Herhangi bir URL'de doctor çalıştırarak GEO duruşunu JSON-LD, varlık yoğunluğu ve soru formatındaki H2'ler gibi 8 kontrol üzerinden puanlayın.
  • Optimize edilmiş sayfalar oluştur — Hedef sorgularla write kullanarak tam GEO mimarisini izleyen, doğrulanmış ve yayına hazır JSON sayfaları üretin.
  • Mevcut içeriği yeniden yaz — Herhangi bir sayfaya fix uygulayarak 8 denetim kontrolünün tamamını geçen GEO odaklı bir yeniden yazım elde edin.
  • Alıntı kapsamını takip et — Gerçek AI motorlarına (Perplexity, OpenAI, Gemini vb.) karşı check çalıştırarak alan adınızın izlenen sorgular için gerçekten alıntılanıp alıntılanmadığını görün.
  • Zaman içindeki eğilimleri izle — Motor başına yeni alıntılanan veya kaybedilen sorgular dahil, çalıştırma bazlı kapsam değişikliklerini görüntülemek için history kullanın.
  • İzlenen sorguları yönet — prompts ile sorgu ekleyin, listeleyin veya kaldırın; ya da LLM'nin rekabet edilecek yüksek niyetli sorgular önermesi için prompts discover kullanın.

Dokümantasyon

auto-geo

CI npm version License: MIT Built by Shadow Downloads TypeScript Node Docs llms.txt

Markanızın ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity ve Grok'ta anılmasını sağlayan açık kaynaklı GEO motoru.

Büyük dil modellerinin alıntı yaptığı sayfaları denetleyin, oluşturun, düzeltin ve takip edin — tek bir CLI, dosya tabanlı, MIT.

Birisi ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini veya Google AI Overviews'e işletmenizin yanıtlaması gereken bir soru sorduğunda, bu motorlar sizin alan adınızı alıntılıyor mu? auto-geo, bunu gerçekleştirmek ve gerçekleştiğini kanıtlamak için eksiksiz döngüdür:

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

auto-geo demo — tracked prompts, live citation check across AI engines, and coverage history

Her şey dosya tabanlıdır ve commit edilebilir — takip edilen prompt'lar, geçmiş kontrolü, yapılandırma. Sunucu yok, hesap yok, veritabanı yok. Tek kurulum uzakta:

npm i -g auto-geo

Shadow tarafından geliştirildi — OpenAI, TikTok, Meta, Amazon ve Lovable'ı haritaya koyan ekiplerle ortaklaşa, yeni nesil AI destekli medya istihbaratı ve iletişim teknolojisi üreten bir medya araştırma laboratuvarı. Shadow, auto-geo kullanarak shadow.inc/resources adresinde yayınlar.

İçindekiler

Hızlı başlangıç

# 0. Install once (or run any command one-shot via \`npx auto-geo@latest\`)
npm i -g auto-geo

# 1. Set up — config, .env.local key slots, and the .auto-geo workspace
auto-geo init

# 2. Add an API key to .env.local (auto-loaded by every command)

# 3. Audit any page — yours or a competitor's
auto-geo doctor https://example.com/some-page

# 4. Track the prompts you want AI engines to cite you for
auto-geo prompts add "best media monitoring tools" "what is GEO"

# 5. Measure — every run is saved to history automatically
auto-geo check

# 6. Watch coverage move over time
auto-geo history

Node >=18.17 gereklidir. Daha sonra yükseltmek npm i -g auto-geo@latest. Diğer kurulum yolları:

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

macOS, Linux ve Windows için bağımsız çalıştırılabilir dosyalar (Node gerektirmez) her sürümle birlikte gelir.

GEO nedir?

Üretken Motor Optimizasyonu, sayfalarınızı yapay zeka arama motorlarının bir soruyu yanıtlarken alıntı yaptığı sayfalar haline getirme disiplinidir. SEO'nun halefidir: bir bağlantı listesinde sıralanmak yerine, yanıtın içinde alıntılanmak için rekabet edersiniz.

Kazanan sayfalar blog yazıları değildir. Ampirik araştırmalar, alıntı olasılığını belirli bir şekle bağlar:

  1. Düzyazı değil, mimari. Adlandırılmış, doğrulanmış bloklar — TL;DR, giriş, soru formatında H2 bölümleri, ilgili rehberler, kilit çıkarımlar, SSS, açıklama. AI motorları yapılandırılmış parçaları çıkarır; katı yapı çıkarmayı iyileştirir.
  2. Önce yanıt. Her bölüm, destekleyici paragraftan önce bölümün sorusunu tam olarak yanıtlayan 40–60 kelimelik bir "yanıt kapsülü" ile açılır.
  3. Soru formatında başlıklar. H2'ler, kullanıcıların AI motorlarına gerçekte sorduğu sorular olarak yazılır.
  4. Varlık yoğun. Yüksek yoğunlukta adlandırılmış varlıklar (şirketler, kişiler, ürünler) — ~4,8 kat daha yüksek alıntı olasılığıyla bağlantılıdır.
  5. Şemadan türetilmiş. Article + FAQPage JSON-LD, elle yazılmak yerine yapıdan üretilir.

auto-geo, bu şekli katı bir şemada kodlar (tam standart çalışma prosedürü için docs/sop.md bölümüne bakın), herhangi bir URL'yi buna göre denetler, buna uyan yeni sayfalar oluşturur ve motorların sizi gerçekten alıntılayıp alıntılamadığını ölçerek döngüyü kapatır.

İş akışı

┌──────────────────────────────────────────────────────┐
       │                    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 hazırlığı ölçer (bu sayfa alıntı için şekillendirilmiş mi?). check sonucu ölçer (gerçekten alıntılanıyor mu?). history, sonuçları bir eğilim çizgisine dönüştürür.

auto-geo init — sistemi kurun

auto-geo init        # interactive (a handful of questions)
auto-geo init --yes  # non-interactive template

Tek komut her şeyi hazırlar:

DosyaNe olduğu
auto-geo.config.jsonVarsayılanlarınız — alan adı, sağlayıcı, model, yazar. Commit edilebilir; asla sır tutmaz.
.env.localAPI anahtarı yuvaları. Her komut tarafından otomatik yüklenir. Gitignore yapın.
.auto-geo/prompts.txtTakip edilen prompt'larınız — her satırda bir tane, # yorumlarına izin verilir.
.auto-geo/checks/Her check çalıştırması, JSON olarak kaydedilir. history arkasındaki veri.

Etkileşimli akış, takip etmek istediğiniz prompt'ları sorarak biter; böylece yeni bir proje tek oturuşta sıfırdan ölçülebilir bir alıntı taban çizgisine ulaşır. init, mevcut bir .env.local dosyasını asla üzerine yazmaz ve --force olmadan mevcut bir yapılandırmayı üzerine yazmayı reddeder.

auto-geo doctor — herhangi bir sayfayı alıntı hazırlığı için denetleyin

Kendi sayfanız, bir rakibin sayfası veya site haritanızdaki her sayfa dahil herhangi bir URL'de çalıştırın ve AI motorlarının aradığı alıntı sinyalleri hakkında yapılandırılmış bir rapor alın.

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).

# Whole sitemap — mean score, lowest-scoring pages, most common failures
auto-geo doctor --site https://example.com/sitemap.xml --max-pages 50

# JSON for CI / dashboards
auto-geo doctor https://example.com/page --json

Puan ≥ %75 ise çıkış kodu 0, aksi takdirde 1 — dağıtımları buna göre kapılayın. Tam kontrol referansı için docs/doctor.md bölümüne bakın.

auto-geo write — sorgulardan sayfalar oluşturun

Alan adınızı ve alıntılanmak istediğiniz sorguları verin; doğrulanmış, yayına hazır JSON dosyaları alın — her sorgu için tam GEO mimarisine uyan yapılandırılmış bir sayfa.

auto-geo write \
  --query "what is GEO" \
  --query "GEO vs 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

Sistem prompt'u GEO SOP kodlar — TL;DR uzunluğu, yanıt kapsülü pencereleri, yasaklı üstünlük ifadeleri, SSS yapısı — ve çıktı, Vercel AI SDK'nın generateObject aracılığıyla tip sistemi düzeyinde şemaya kısıtlanır; doğrulama hatasında sınırlı bir kendi kendini düzeltme döngüsü vardır. Varsayılanlar: gpt-5.4 (OpenAI) veya claude-sonnet-4-6 (Anthropic), hangi API anahtarını ayarladıysanız otomatik algılanır.

# Dry-run — plan + cost estimate, no LLM calls
auto-geo write --query "what is X" --dry-run

# Batch from a file, anthropic, 4 pages at a time
auto-geo write --queries-file queries.txt --provider anthropic --concurrency 4

Bir yapılandırma dosyasıyla (auto-geo init), --domain, yazar alanları ve sağlayıcı yapılandırmadan gelir — sadece çıplak bir --query yeterlidir. docs/write.md bölümüne bakın.

auto-geo fix — bir sayfayı alıntı hazırlığı için yeniden yazın

doctor size neyin yanlış olduğunu söylerken, fix 8 kontrolün tamamını geçen GEO optimize edilmiş bir yeniden yazım üretir — getirilir, denetlenir, yeniden oluşturulur ve write kullanıcısının kullandığı aynı şemaya karşı doğrulanır.

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   # Claude instead
auto-geo fix https://example.com/page --dry-run              # audit + cost estimate only

docs/fix.md bölümüne bakın.

auto-geo prompts — takip edilen prompt'larınızı yönetin

Takip edilen prompt'larınız, AI motorlarının alan adınızı alıntılayarak yanıtlamasını istediğiniz sorulardır. .auto-geo/prompts.txt içinde yaşarlar (düz metin, commit edilebilir) ve check varsayılan olarak bunları çalıştırır.

auto-geo prompts add "best media monitoring tools" "what is GEO"
auto-geo prompts            # numbered list
auto-geo prompts rm 2       # by index — or by exact text

Ne takip edeceğinizi bilmiyor musunuz? Motorun prompt setinizi önermesine izin verin — discover ana sayfanızı getirir, halihazırda ne takip ettiğinize bakar ve LLM'in rekabet etmeniz gereken yüksek niyetli sorguları oluşturmasını sağlar:

auto-geo prompts discover --dry-run    # preview the proposals
auto-geo prompts discover --count 15   # append 15 (never overwrites, never duplicates)

prompts add (ve discover) ilk kullanımda çalışma alanını başlatır; böylece takibe başlamak için init bile gerekmez.

auto-geo check — gerçek alıntı kapsamını ölçün

Her prompt için gerçek bir AI arama motoruna sorun ve alan adınızın alıntılar arasında olup olmadığını bildirin. Bu, doctor tahmininin zemin gerçeğidir.

auto-geo check        # tracked prompts, domain from config

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)

Motorlar: perplexity (varsayılan), openai, anthropic, gemini, xai (takma ad grok) veya --engine all — API anahtarı ayarlı olan her motoru çalıştırır ve motor başına kapsam artı bir birleşim özeti raporlar.

# Explicit queries instead of the tracked set
auto-geo check --domain shadow.inc --query "what is GEO"

# Every engine you have keys for, union coverage
auto-geo check --engine all

# CI: fail the deploy when critical queries don't cite you
auto-geo check --queries-file geo/critical-queries.txt && deploy

# Streaming JSON for agents / dashboards
auto-geo check --ndjson

Her çalıştırma otomatik olarak .auto-geo/checks/ dosyasına kaydedilir (--no-save ile devre dışı bırakın). Kapsam > %0 ise çıkış kodu 0, %0 ise 1. Çıktı şekilleri, fan-out sorgu yakalama, alan adı eşleştirme kuralları ve --format geo-audit birlikte çalışma modu için docs/check.md bölümüne bakın.

auto-geo history — zaman içinde alıntı kapsamı

Her çalıştırmayı kaydetmenin ödülü: bir eğilim çizgisi. Motor başına farklarla birlikte çalıştırma bazında kapsam ve alıntılanmaya başladığınız veya durdurduğunuz tam prompt'lar.

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

Eğilimler benzeri benzeriyle karşılaştırır — her çalıştırma, aynı motor seçicisinin önceki çalıştırmasıyla ölçülür. --engine all çok motorlu çalıştırmalara filtreler; --limit N derinliği kontrol eder; --json satırları + farkı makine tarafından okunabilir şekilde yayar. docs/history.md bölümüne bakın.

Yapılandırma

auto-geo init ile bir kez ayarlayın, her yerde geçersiz kılın. Öncelik, en yüksekten başlayarak:

  1. CLI bayrağı
  2. Ortam değişkeni (sağlayıcı, hangi API anahtarının ayarlı olduğundan otomatik algılanır)
  3. auto-geo.config.json (cwd'den yukarı yürür — monorepo dostu)
  4. Yerleşik varsayılan
// auto-geo.config.json — committable, no secrets
{
  "domain": "https://www.example.com",
  "basePath": "/resources",
  "provider": "openai",
  "model": "gpt-5.4",
  "engine": "perplexity",
  "concurrency": 4,
  "author": {
    "name": "Jane Doe",
    "jobTitle": "Head of Content",
    "bio": "Jane writes about generative engine optimization…",
  },
}

API anahtarları .env.local (veya .env) içinde yaşar, her komut tarafından otomatik yüklenir — önceden ayarlanmış ortam değişkenleri her zaman kazanır:

Motor / sağlayıcıOrtam değişkeni
OpenAI (write, fix, check)OPENAI_API_KEY
Anthropic (write, fix, check)ANTHROPIC_API_KEY
Perplexity (check)PERPLEXITY_API_KEY
Gemini (check)GOOGLE_API_KEY veya GEMINI_API_KEY
xAI / Grok (check)XAI_API_KEY

Sayfa mimarisi

write ve fix ürettiği her şey — ve doctor denetlediği her şey — katı bir yedi bloklu mimariyi izler:

  1. TL;DR — 40–60 kelimelik yanıt kapsülü
  2. Giriş — bağlam belirleyen bloklar
  3. Bölümler — soru formatında H2'ler, her biri 40–60 kelimelik bir yanıt kapsülüyle açılır
  4. İlgili Rehberler — 4–8 giriş
  5. Kilit Çıkarımlar — 4–6 bildirimsel madde işareti
  6. SSS — 40–60 kelimelik yanıtlarla 3–10 soru-cevap
  7. Açıklama — kaynak notu, zaman damgası, yayıncı satırı

Yapısal ihlaller ciddi hatalardır (oluşturulan yük reddedilir ve yeniden oluşturulur); yoğunluk ve ritim buluşsal yöntemleri yumuşak uyarılardır. Tam spesifikasyon: docs/architecture.md, docs/validation.md ve her kısıtlamanın arkasındaki SOP: docs/sop.md.

Çıktı JSON'u oluşturucudan bağımsızdır — CMS'nize POST edin, bir şablonu doldurun veya kendi bileşenlerinizle işleyin. Yapı sözleşmedir.

Ajan dostu çıktı

Her komut, bir insan kadar bir ajan tarafından da sürülebilecek şekilde tasarlanmıştır:

  • --json — stdout'ta tek, kararlı, makine tarafından okunabilir bir nesne.
  • --ndjson (check) — sonuçlar akarken sorgu başına bir JSON satırı, artı bir _summary satırı.
  • İlerleme stderr'e, sonuçlar stdout'a gider — borular temiz kalır.
  • Kararlı çıkış kodları — doctor ve check kutudan çıktığı gibi CI kapılarıdır.
  • Günlük dostu çıktı için --no-color / NO_COLOR / TTY olmayan algılama.
auto-geo check --ndjson | jq 'select(.cited) | .query'

LLM dostu

auto-geo, çıktısı LLM'ler tarafından alıntılanması amaçlanan içerik olan bir araçtır — bu yüzden bu depo kendi ürününü kullanır:

  • llms.txt — llmstxt.org kuralını izleyen seçilmiş bir dizin.
  • llms-full.txt — README + her önemli belge, tek getiriyle alım için tek bir dosyada satır içine alınmıştır.
  • GitHub Pages sitesi shadowresearch.github.io/auto-geo adresinde — her ikisini de <link rel="alternate"> aracılığıyla tanıtır, Article JSON-LD yayar.
  • AGENT.md — CLI'yı süren kodlama ajanları için kompakt bir çalıştırma spesifikasyonu.

Katkıda bulunma

CONTRIBUTING.md dosyasına bakın. Hata raporları, kontrol iyileştirmeleri, yeni motorlar ve dokümantasyon iyileştirmeleri memnuniyetle karşılanır.

Lisans

MIT.

Shadow Hakkında

Shadow, medya araştırma laboratuvarı olarak, OpenAI, TikTok, Meta, Amazon ve Lovable'ı haritaya koyan ekiplerle ortaklaşa, yapay zeka destekli medya zekası ve iletişim teknolojisinin bir sonraki neslini geliştiriyor. Shadow, medya araştırması, halkla ilişkiler ve iletişim ekipleri için auto-geo'i bir program dahilinde uçtan uca çalıştırır.

Daha fazla bilgi için shadow.inc adresini ziyaret edin.