auto-geo

auto-geo

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

Büyük dil modellerinin atıfta bulunduğu sayfaları denetleyin, oluşturun, düzeltin ve takip edin — tek bir CLI, dosya tabanlı, MIT lisanslı.

Birisi ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini veya Google AI Overviews'a işletmenizin yanıtlaması gereken bir soru sorduğunda, bu motorlar sizin alan adınıza atıfta bulunuyor mu? auto-geo bunu gerçekleştirmenin ve gerçekleştiğini kanıtlamanın tam döngüsüdür:

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

Her şey dosya tabanlıdır ve commit edilebilir — izlenen istemler, kontrol geçmişi, yapılandırma. Sunucu yok, hesap yok, veritabanı yok. Tek bir kurulumla:

npm i -g auto-geo

Shadow tarafından geliştirilmiştir — OpenAI, TikTok, Meta, Amazon ve Lovable'ı haritaya yerleştiren ekiplerle ortaklaşa, yeni nesil yapay zeka destekli medya istihbaratı ve iletişim teknolojisi inşa eden bir medya araştırma laboratuvarı. Shadow, shadow.inc/resources adresinde yayınlamak için auto-geo kullanır.

---

İçindekiler

• Hızlı Başlangıç
• GEO Nedir?
• İş Akışı
• auto-geo init — sistemi kurun
• auto-geo doctor — herhangi bir sayfayı atıf hazırlığı için denetleyin
• auto-geo write — sorgulardan sayfalar oluşturun
• auto-geo fix — bir sayfayı atıf hazırlığı için yeniden yazın
• auto-geo prompts — izlenen istemlerinizi yönetin
• auto-geo check — gerçek atıf kapsamını ölçün
• auto-geo history — zaman içinde atıf kapsamı
• Yapılandırma
• Sayfa Mimarisi
• Ajan dostu çıktı
• LLM dostu
• Katkıda Bulunma
• Lisans

---

Hızlı Başlangıç

0. Bir kez kurun (veya herhangi bir komutu npx auto-geo@latest ile tek seferlik çalıştırın)

npm i -g auto-geo

1. Kurulum — yapılandırma, .env.local anahtar yuvaları ve .auto-geo çalışma alanı

auto-geo init

2. .env.local dosyasına bir API anahtarı ekleyin (her komut tarafından otomatik yüklenir)

3. Herhangi bir sayfayı denetleyin — sizin veya bir rakibin

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

4. Yapay zeka motorlarının sizin için atıfta bulunmasını istediğiniz istemleri izleyin

auto-geo prompts add "en iyi medya izleme araçları" "GEO nedir"

5. Ölçün — her çalıştırma otomatik olarak geçmişe kaydedilir

auto-geo check

6. Kapsamın zaman içinde nasıl değiştiğini izleyin

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

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

---

GEO Nedir?

Üretken Motor Optimizasyonu, bir soruyu yanıtlarken yapay zeka arama motorlarının sizin sayfalarınızı alıntılamasını sağlama 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 kılavuzlar, önemli çıkarımlar, SSS, açıklama. Yapay zeka motorları yapılandırılmış parçaları çıkarır; katı yapı çıkarmayı iyileştirir.
2. Önce yanıt. Her bölüm, destekleyici herhangi bir paragraftan önce bölümün sorusunu tam olarak yanıtlayan 40–60 kelimelik bir "yanıt kapsülü" ile açılır.
3. Soru formatında başlıklar. H2'ler, kullanıcıların yapay zeka motorlarına gerçekten sorduğu sorular olarak yazılır.
4. Varlık yoğun. Yüksek yoğunlukta adlandırılmış varlıklar (şirketler, kişiler, ürünler) — ~4,8 kat daha yüksek alıntı olasılığı ile bağlantılıdır.
5. Şema türevli. Makale + SSS Sayfası JSON-LD, elle yazılmak yerine yapıdan yayılır.

auto-geo bu şekli katı bir şemada kodlar (bkz. docs/sop.md — tam standart işletim prosedürü), herhangi bir URL'yi buna göre denetler, buna uyan yeni sayfalar oluşturur ve ardından motorların gerçekten size atıfta bulunup bulunmadığını 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 # etkileşimli (birkaç soru) auto-geo init --yes # etkileşimsiz şablon

Tek bir komut her şeyi iskeleler:

Dosya	Ne olduğu
auto-geo.config.json	Varsayılanlarınız — alan adı, sağlayıcı, model, yazar. Commit edilebilir; asla sır tutmaz.
.env.local	API anahtar yuvaları. Her komut tarafından otomatik yüklenir. Gitignore'a ekleyin.
.auto-geo/prompts.txt	İzlenen istemleriniz — satır başına bir tane, # yorumlara izin verilir.
.auto-geo/checks/	Her kontrol çalıştırması, JSON olarak kaydedilir. Geçmişin arkasındaki veri.

Etkileşimli akış, izlemek istediğiniz istemleri sorarak sona erer, böylece yeni bir proje tek bir oturumda sıfırdan ölçülebilir bir alıntı taban çizgisine ulaşır. init mevcut bir .env.local dosyasının üzerine asla yazmaz ve --force olmadan mevcut bir yapılandırmanın üzerine yazmayı reddeder.

---

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

Herhangi bir URL'de çalıştırın — sizin, bir rakibin, site haritanızdaki her sayfa — ve yapay zeka 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).

Tüm site haritası — ortalama puan, en düşük puanlı sayfalar, en yaygın başarısızlıklar

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

CI / panolar için JSON

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

Puan ≥ %75 ise çıkış kodu 0, aksi takdirde 1 — dağıtımları buna göre denetleyin. 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 — sorgu başına bir yapılandırılmış sayfa, tam GEO mimarisine uygun.

auto-geo write
--query "GEO nedir"
--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 istemi, GEO SOP'yi kodlar — TL;DR uzunluğu, yanıt kapsülü pencereleri, yasaklı üstünlük ifadeleri, SSS yapısı — ve çıktı, doğrulama hatasında sınırlı bir kendi kendini düzeltme döngüsü ile Vercel AI SDK'nın generateObject aracılığıyla tip sistemi düzeyinde şemaya kısıtlanır. Varsayılanlar: gpt-5.4 (OpenAI) veya claude-sonnet-4-6 (Anthropic), ayarladığınız API anahtarına göre otomatik algılanır.

Deneme çalıştırması — plan + maliyet tahmini, LLM çağrısı yok

auto-geo write --query "X nedir" --dry-run

Bir dosyadan toplu iş, anthropic, bir seferde 4 sayfa

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

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

---

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

doctor size neyin yanlış olduğunu söylerken, fix tüm 8 kontrolü geçen GEO optimizeli bir yeniden yazım üretir — getirilir, denetlenir, yeniden oluşturulur ve write'ün kullandığı aynı şemaya göre 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 # Bunun yerine Claude auto-geo fix https://example.com/page --dry-run # yalnızca denetim + maliyet tahmini

Bkz. docs/fix.md.

---

auto-geo prompts — izlenen istemlerinizi yönetin

İzlenen istemleriniz, yapay zeka motorlarının alan adınıza atıfta bulunarak yanıtlamasını istediğiniz sorulardır. .auto-geo/prompts.txt içinde bulunurlar (düz metin, commit edilebilir) ve check'ün varsayılan olarak çalıştırdığı şeydir.

auto-geo prompts add "en iyi medya izleme araçları" "GEO nedir" auto-geo prompts # numaralı liste auto-geo prompts rm 2 # dizine göre — veya tam metne göre

Neyi izleyeceğinizi bilmiyor musunuz? Motorun istem setinizi önermesine izin verin — discover ana sayfanızı getirir, halihazırda neyi izlediğinize bakar ve rekabet etmeniz gereken yüksek niyetli sorguları LLM'nin oluşturmasını sağlar:

auto-geo prompts discover --dry-run # önerileri önizleyin auto-geo prompts discover --count 15 # 15 tane ekleyin (asla üzerine yazmaz, asla tekrarlamaz)

prompts add (ve discover) ilk kullanımda çalışma alanını başlatır, böylece izlemeye başlamak için init'e ihtiyacınız bile olmaz.

---

auto-geo check — gerçek atıf kapsamını ölçün

Her istem için, gerçek bir yapay zeka arama motoruna sorun ve alan adınızın alıntılar arasında olup olmadığını raporlayın. Bu, doctor'ün tahmin ettiği temel gerçektir.

auto-geo check # izlenen istemler, yapılandırmadan alan adı

  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 ayarlanmış her motoru çalıştırır ve motor başına kapsam artı bir birleşim toplamı raporlar.

İzlenen set yerine açık sorgular

auto-geo check --domain shadow.inc --query "GEO nedir"

Anahtarlarına sahip olduğunuz her motor, birleşim kapsamı

auto-geo check --engine all

CI: kritik sorgular size atıfta bulunmadığında dağıtımı başarısız kıl

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

Ajanlar / panolar için akış JSON'u

auto-geo check --ndjson

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

---

auto-geo history — zaman içinde atıf kapsamı

Her çalıştırmayı kaydetmenin getirisi: bir eğilim çizgisi. Motor başına deltalarla çalıştırma bazında kapsam, artı tam olarak hangi istemler için alıntılanmaya başladığınız veya alıntılanmayı bıraktığınız.

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 benzerleri karşılaştırır — her çalıştırma, aynı motor seçicinin önceki çalıştırmasına göre ölçülür. --engine all çoklu motor çalıştırmalarına filtreler; --limit N derinliği kontrol eder; --json satırları + deltayı makine tarafından okunabilir şekilde yayar. Bkz. docs/history.md.

---

Yapılandırma

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

1. CLI bayrağı
2. Ortam değişkeni (hangi API anahtarının ayarlandığına göre sağlayıcı otomatik algılanır)
3. auto-geo.config.json (cwd'den yukarı doğru yürür — monorepo dostu)
4. Yerleşik varsayılan

// auto-geo.config.json — commit edilebilir, sır içermez { "domain": "https://www.example.com", "basePath": "/resources", "provider": "openai", "model": "gpt-5.4", "engine": "perplexity", "concurrency": 4, "author": { "name": "Jane Doe", "jobTitle": "İçerik Başkanı", "bio": "Jane, üretken motor optimizasyonu hakkında yazıyor…", }, }

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

Motor / sağlayıcı	Ortam Değişkeni
OpenAI (yazma, düzeltme, kontrol)	OPENAI_API_KEY
Anthropic (yazma, düzeltme, kontrol)	ANTHROPIC_API_KEY
Perplexity (kontrol)	PERPLEXITY_API_KEY
Gemini (kontrol)	GOOGLE_API_KEY veya GEMINI_API_KEY
xAI / Grok (kontrol)	XAI_API_KEY

---

Sayfa Mimarisi

write ve fix'nin ürettiği — ve doctor'ün denetlediği — her şey katı bir yedi bloklu mimariyi takip eder:

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 kapsülü ile açılır
4. İlgili Kılavuzlar — 4–8 giriş
5. Önemli Çıkarımlar — 4–6 bildirimsel madde
6. SSS — 40–60 kelimelik yanıtlarla 3–10 Soru-Cevap
7. Açıklama — kaynak notu, zaman damgası, yayıncı satırı Yapısal ihlaller sert hatalardır (oluşturulan yük reddedilir ve yeniden oluşturulur); yoğunluk ve sıklık sezgiselleri yumuşak uyarılardır. Tam şartname: docs/architecture.md, docs/validation.md ve her kısıtlamanın arkasındaki SOP: docs/sop.md.

Çıktı JSON'u işleyici-agnostiktir — CMS'inize POST edin, bir şablonu doldurun veya kendi bileşenlerinizle işleyin. Yapı sözleşmenin kendisidir.

---

Ajan dostu çıktı

Her komut, bir insan tarafından olduğu kadar bir ajan tarafından da yönlendirilmek üzere inşa edilmiştir:

• --json — stdout'ta tek, kararlı, makine tarafından okunabilir bir nesne.
• --ndjson (kontrol) — sonuçlar akarken sorgu başına bir JSON satırı, artı bir _summary satırı.
• İlerleme stderr'e, sonuçlar stdout'a gider — pipe'lar temiz kalır.
• Kararlı çıkış kodları — doctor ve check kutudan çıktığı gibi CI kapılarıdır.
• --no-color / NO_COLOR / günlük dostu çıktı için 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 repo kendi köpeğini yer:

• llms.txt — llmstxt.org kuralını izleyen seçilmiş bir dizin.
• llms-full.txt — README + tek bir getirme ile alım için tek bir dosyaya satır içi eklenmiş her önemli belge.
• GitHub Pages sitesi shadowresearch.github.io/auto-geo adresinde — her ikisini de <link rel="alternate"> aracılığıyla duyurur, Article JSON-LD yayar.
• AGENT.md — CLI'yi yönlendiren kodlama ajanları için kompakt bir işletim şartnamesi.

---

Katkıda Bulunma

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

• Davranış Kuralları
• Güvenlik Politikası
• Değişiklik Günlüğü

---

Lisans

MIT.

---

Shadow Hakkında

Shadow, OpenAI, TikTok, Meta, Amazon ve Lovable'ı haritaya yerleştiren ekiplerle ortaklık içinde, yeni nesil yapay zeka destekli medya istihbaratı ve iletişim teknolojisi inşa eden bir medya araştırma laboratuvarıdır. Shadow, medya araştırması, PR ve iletişim ekipleri için auto-geo'u bir zamanlamaya göre uçtan uca çalıştırır.

Daha fazla bilgi için shadow.inc adresini ziyaret edin.