Cách kiểm tra khả năng hiển thị thương hiệu trên các công cụ AI với EEO

EEO là gì?

EEO là viết tắt của Everything Engine Optimization, thuật ngữ bao quát SEO, AEO, GEO và LLMO. Dự án giúp các thương hiệu hiểu và cải thiện cách họ xuất hiện trong câu trả lời do các công cụ AI tạo ra.

EEO kết hợp ba khả năng liên quan:

• Kiểm toán EEO: đặt cho các công cụ AI những câu hỏi mà người mua thực tế có thể đặt, sau đó đo lường mức độ hiện diện của thương hiệu trong các câu trả lời nhận được. Báo cáo bao gồm cả câu trả lời gốc để kiểm tra.
• Đăng ký thương hiệu: lưu trữ các thẻ thương hiệu có thể đọc bằng máy, tuân theo lược đồ eeo.brand.v1. Thương hiệu có thể xác nhận quyền sở hữu thẻ thông qua việc xác minh tên miền trong một pull request công khai.
• Trình tạo trang web: chuyển các thẻ thương hiệu thành một trang web tĩnh với llms.txt, JSON-LD và tệp robots.txt cho phép các trình thu thập dữ liệu AI.

Dự án được thiết kế theo hướng mở, không phụ thuộc vào thư viện khi có thể và dễ kiểm tra. Các quy tắc mở rộng của dự án cùng bộ quy tắc ứng xử gồm năm điều dành cho các nhà cung cấp dịch vụ tối ưu hóa được trình bày trong tiêu chuẩn EEO.

Vì sao khả năng hiển thị thương hiệu trên AI quan trọng

Khi người mua yêu cầu một công cụ AI đưa ra khuyến nghị, câu trả lời được tổng hợp từ những thông tin mô hình đã đọc, chẳng hạn như bài viết, đánh giá và trang danh sách. Mô tả của chính thương hiệu có thể không đến được với mô hình dưới dạng có cấu trúc.

EEO giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp cho thương hiệu một định dạng mở để nêu các thông tin thực tế, một quy trình công khai để chứng minh quyền sở hữu tên miền và các công cụ giúp thông tin thu được dễ đọc đối với công cụ, nhà phát triển và người mua.

Chọn quy trình EEO

Kho mã nguồn cung cấp nhiều điểm bắt đầu. Hãy chọn tùy theo mục tiêu của bạn:

• Dùng eeo-local.html để kiểm toán nhanh trên trình duyệt mà không cần cài đặt gì.
• Dùng cli.cjs cho các lần kiểm tra có thể lặp lại, kiểm toán hàng loạt, tập dữ liệu và các lần kiểm tra lại theo lịch.
• Dùng image Docker để chạy cục bộ một trang web thương hiệu cộng đồng.
• Dùng server.cjs và dự án web/ cho phiên bản công cụ kiểm toán web tự lưu trữ.
• Dùng GitHub Action, máy chủ MCP hoặc tiện ích Chrome khi tích hợp kiểm toán vào quy trình phát triển hay nghiên cứu.

Chạy kiểm toán bằng một tệp duy nhất

1. Tải xuống và mở công cụ

Tải eeo-local.html từ kho mã nguồn và mở bằng trình duyệt. Phiên bản này không yêu cầu Node.js, cài đặt gói hay máy chủ.

2. Chọn công cụ và cung cấp khóa

Chọn công cụ từ danh mục gồm 26 cấu hình sẵn, trong đó có 11 công cụ nội địa Trung Quốc. Dán các khóa API mà những công cụ đã chọn yêu cầu. Công cụ lưu các khóa này trong localStorage của trình duyệt.

3. Hoàn tất biểu mẫu thương hiệu

Nhập thông tin thương hiệu và chọn ngành liên quan. Sau đó chạy kiểm toán. EEO đặt các câu hỏi hướng đến người mua và đánh giá mức độ nổi bật của thương hiệu trong câu trả lời.

4. Kiểm tra và xuất báo cáo

Báo cáo bao gồm xếp hạng từ S đến D, điểm nhận biết và điểm được đề cập, phân tích theo từng công cụ cùng mọi câu trả lời gốc. Bạn có thể xuất kết quả dưới dạng JSON hoặc in thành PDF để chia sẻ và xem xét.

Chạy kiểm toán từ CLI

Quy trình dòng lệnh yêu cầu Node 18 trở lên. CLI không có bước cài đặt thư viện phụ thuộc trong quy trình cốt lõi.

1. Tạo tệp cấu hình

Sao chép cấu hình mẫu và điền các cài đặt công cụ cùng khóa API bạn dự định sử dụng:

cp config.example.json config.json

Đảm bảo cấu hình phù hợp với môi trường cục bộ và không commit các bí mật vào kho mã nguồn công khai.

2. Kiểm tra một thương hiệu

Chạy kiểm toán cho một thương hiệu bằng cách cung cấp tên thương hiệu và ngành:

node cli.cjs check 蜜雪冰城 --industry 餐饮

CLI gửi các yêu cầu kiểm toán đã cấu hình và tạo ra kết quả hiển thị tương ứng.

3. Chạy kiểm toán hàng loạt

Đặt tên thương hiệu vào một tệp văn bản, mỗi tên một dòng, rồi ghi kết quả vào CSV:

node cli.cjs batch brands.txt --csv result.csv

Cách này hữu ích khi so sánh nhiều thương hiệu hoặc xây dựng quy trình báo cáo có thể lặp lại.

4. Kiểm toán một tập dữ liệu

Dùng lệnh dựa trên tập dữ liệu khi muốn xử lý các thương hiệu thuộc một nhóm ngành:

node cli.cjs dataset 白酒 --limit 10

Tùy chọn --limit giúp giới hạn quy mô lần chạy ví dụ. Dùng node cli.cjs --help để xem tất cả lệnh hiện có, bao gồm watch để kiểm tra lại theo lịch.

Chạy trang web thương hiệu cộng đồng bằng Docker

Quy trình Docker tạo một trang web thương hiệu từ datasets/brands-1k.json. Quy trình này không yêu cầu khóa API vì chỉ cung cấp thông tin thương hiệu đã tạo, thay vì chạy kiểm toán công cụ.

docker build -t eeo-community .
docker run -p 8080:80 eeo-community

Sau khi container khởi động, hãy mở http://localhost:8080. Trang web cung cấp một trang cho mỗi thương hiệu và hỗ trợ llms.txt, JSON-LD cùng robots.txt cho các trình thu thập dữ liệu AI.

Thiết lập Docker này khác với máy chủ kiểm toán tự lưu trữ. Đối với máy chủ kiểm toán, hãy xem server.cjs và config.example.json. Có thể xây dựng giao diện web bằng:

cd web
npm install
npm run build

Giao diện web dựng sẵn cũng được cung cấp trong public/.

Tìm hiểu cấu trúc kho mã nguồn

• eeo-local.html là công cụ kiểm tra trong một tệp duy nhất với 26 cấu hình engine.
• cli.cjs cung cấp các quy trình check, batch, dataset và watch.
• core.cjs chứa engine kiểm tra dùng chung cho CLI, máy chủ MCP và GitHub Action.
• server.cjs là phiên bản máy chủ tự lưu trữ, còn web/ chứa mã nguồn React và Vite của máy chủ.
• action/ chứa GitHub Action để chạy kiểm tra khả năng hiển thị thương hiệu trong CI.
• mcp/ chứa máy chủ MCP cho Claude Desktop, Cursor và Windsurf.
• extension/ chứa tiện ích kiểm tra nhanh Chrome MV3.
• datasets/ chứa bộ sưu tập thương hiệu đầy đủ và dữ liệu hạt giống được tuyển chọn.
• platform/ chứa các tập lệnh xác minh và hoàn tất xác nhận.
• standards/taxonomy/ chứa các đặc điểm ngành và ngân hàng câu hỏi dành cho người mua.
• tools/ chứa các trình tạo website, llms.txt, schema và chỉ mục.

Xác nhận hoặc thêm thẻ thương hiệu

Xác nhận thẻ hiện có

Trước tiên, các thương hiệu nên tìm trong datasets/ để kiểm tra thẻ hiện có. Quy trình xác nhận được mô tả trong platform/README.md và sử dụng việc xác minh tên miền thông qua một pull request công khai.

Quy trình này tạo ra bằng chứng công khai cho thấy thương hiệu kiểm soát tên miền đã xác minh được liên kết với thẻ.

Thêm thương hiệu còn thiếu

Nếu thương hiệu chưa được liệt kê, hãy tạo và gửi thẻ theo CONTRIBUTING.md. Hãy tuân thủ schema và các quy tắc đóng góp của kho lưu trữ trước khi mở pull request.

Quy trình nâng cao và mẹo đóng góp

Kết nối các endpoint AI tương thích

Người theo dõi engine có thể đề xuất các cấu hình engine mới cho danh mục phát hiện. CLI, máy chủ tự lưu trữ và máy chủ MCP cũng có thể kết nối với các endpoint tương thích với OpenAI thông qua config.json. Hãy xem hướng dẫn đóng góp trước khi thêm cấu hình hoặc thay đổi hành vi phát hiện.

Tự động hóa các lần kiểm tra định kỳ

Sử dụng lệnh watch của CLI để kiểm tra lại theo lịch. Đối với hoạt động tự động hóa kho lưu trữ, thư mục action/ cung cấp GitHub Action có thể chạy kiểm tra khả năng hiển thị trong CI. Kho lưu trữ cũng bao gồm các workflow để xác minh xác nhận, hoàn tất xác nhận và tự kiểm tra hàng tháng.

Sử dụng máy chủ MCP trong các công cụ AI

Máy chủ MCP khả dụng cho Claude Desktop, Cursor và Windsurf. Máy chủ sử dụng lại engine kiểm tra dùng chung, cho phép các client tương thích truy cập các khả năng kiểm tra của dự án thông qua tích hợp MCP. Hãy cấu hình máy chủ bằng các thiết lập engine và khóa chung được mô tả trong config.example.json.

Mở rộng taxonomy ngành

Những người đóng góp taxonomy có thể thêm thư viện đặc điểm ngành và ngân hàng câu hỏi dành cho người mua trong standards/taxonomy/. Các quy tắc chấp nhận được ghi lại trong README của taxonomy. Thêm bí danh ngành được mô tả là một đóng góp đầu tiên dễ thực hiện.

Tạo tài sản xuất bản có thể đọc bằng máy

Các công cụ tạo website có thể chuyển thẻ thương hiệu thành một website thông tin tĩnh. Đầu ra được tạo nhằm giúp engine và các công cụ khác dễ dàng khám phá thông tin thương hiệu hơn thông qua llms.txt, JSON-LD và các quy tắc crawler.

Giữ cho kết quả kiểm tra dễ diễn giải

Báo cáo EEO lưu giữ mọi câu trả lời gốc của engine thay vì chỉ hiển thị điểm số. Khi so sánh các lần chạy, hãy xem bảng phân tích theo từng engine và các câu trả lời nguồn cùng với điểm nhận biết và điểm đề cập. Điều này giúp phân biệt thay đổi về khả năng hiển thị trên diện rộng với kết quả do một engine hoặc một câu hỏi gây ra.

Để có kết quả nhất quán, hãy giữ nguyên lựa chọn ngành, dữ liệu thương hiệu, cấu hình engine và dữ liệu đầu vào theo lô giữa các lần chạy. Khi thêm engine hoặc taxonomy mới, hãy ghi lại thay đổi để các báo cáo sau này có thể được so sánh công bằng.

Kết luận

EEO cung cấp một quy trình mở để đo lường cách các engine AI mô tả thương hiệu và xuất bản thông tin thương hiệu ở định dạng có cấu trúc. Hãy bắt đầu với eeo-local.html để kiểm tra không cần cài đặt, chuyển sang CLI cho các tác vụ theo lô hoặc theo lịch, và sử dụng Docker hoặc máy chủ tự lưu trữ khi cần một phiên bản cộng đồng cục bộ.

Sau khi hiểu quy trình cơ bản, bạn có thể xác nhận thẻ thương hiệu, đóng góp dữ liệu taxonomy, thêm cấu hình engine, tích hợp kiểm tra vào CI hoặc kết nối máy chủ MCP với các công cụ phát triển AI tương thích. Dự án được phát hành theo Apache License 2.0, còn các tệp standard và taxonomy sử dụng những giấy phép được ghi trong kho lưu trữ.