概览
GEO 采集与引用来源表现 · 时间区间可切换，数据与「数据结果 / 引用分析」联动
最近任务
点击行查看结果模型健康度
登录态 / 适配器引用来源 Top 8
待处理
新建采集任务
关键词 × 模型 × 账号 → 自动排程 → 采集回答与小标题与引用来源
1
任务信息
2
投放关键词
一行一个 · 自动去重
0 个关键词
·
预计 0 次会话
3
目标模型
可多选 · 每个模型独立适配器
i
模型列表与入口地址在「模型适配器」中维护：输入框选择器、发送按钮、生成完成判定、引用区与小标题解析规则都可单独调整，新增模型无需改代码。
4
执行策略
决定排程顺序与时间分布按模型批量Model-first
先把一个模型下的全部关键词跑完，再切下一个模型。单模型内节奏密集，模型间有一次切换。
DeepSeek
词1词2词3
→
豆包
词1词2…
按关键词轮转推荐Keyword-first
一个关键词跑遍全部模型后再下一个词。同一模型两次访问间隔长，最接近真人使用，风控风险最低。
词1
DS豆包元宝
→
词2
DS豆包…
排程预览 · 前 10 条
—
~
秒，在区间内随机取值
每次「提交关键词 → 抓取完成」之间随机停留，避免固定节拍。
每个任务后，休息
~
秒
模拟真人离席；也用于降低长时间高密度访问的特征。
秒超时
次重试
6
账号调度
多账号轮询 · 降低单账号频次按关键词轮换时，同一关键词的全部模型共用同一账号，更贴近真实使用；按任务轮换则每次会话都换账号。
i
账号用尽后自动回到第一个；账号被标记「冷却中 / 登录失效」时自动跳过，本轮结束后统一提示。
7
采集内容与导出
8
运行概览
开始前最后确认一次i
按当前节奏预计 — 跑完。中途可暂停 / 跳过当前 / 停止；已完成的会话会落库，
重跑时命中缓存不重复消耗账号配额，支持断点续跑。
运行监控
等待任务…
运行中
0%
—
并发 1（硬上限）
当前间隔 18s · 区间 10~28s
连续失败 0
熔断账号 0
限速状态 正常
风控中心 →
排程看板
实时日志
待启动任务队列
| # | 关键词 | 模型 | 账号 | 状态 | 操作 |
|---|
取消只对「待执行」生效；正在跑的那一条请用顶部「跳过当前」或「停止任务」。
被取消的条目不会消耗账号配额，也不会写入结果表。
当前会话
尚未开始
数据结果
每次会话一行 · 点击展开回答原文、小标题与引用来源
| 关键词↕ | 模型 | 账号 | 首位品牌 | 状态 | 耗时↕ | 小标题↕ | 引用↕ | 采集时间↕ |
|---|
引用来源分析
按域名 / 来源类型 / 模型 / 关键词四个维度拆解引用结构
模型
关键词
引用域名 Top 12
按被引次数来源类型占比
关键词 × 来源类型 热力图
数值 = 该关键词下此类来源占其全部引用的比例模型维度对比
同一批关键词在不同模型下的引用结构差异| 模型 | 回答数 | 平均引用 | 去重域名 | 社区/UGC 占比 | 自媒体占比 | 官网占比 | 最常引用 |
|---|
关键词维度
哪些词的引用来源更分散 / 更集中| 关键词 | 引用数 | 去重域名 | Top 来源 | 来源集中度 |
|---|
来源域名明细
按被引次数排序 · 覆盖模型看跨平台稳定性| 站点 | 域名 | 类型 | 被引 | 占比 | 覆盖模型 | 被引用的典型标题 |
|---|
内容（文章）维度
同一篇文章被哪些模型、哪些关键词反复引用 —— 这是真正值得加投的内容| 文章标题 | 站点 / 类型 | 被引次数 | 覆盖模型 | 覆盖关键词 | 最近被引 | URL |
|---|
批次趋势
按采集批次看引用规模与集中度变化| 采集批次 | 会话 | 引用条目 | 去重文章 | 去重域名 | Top3 集中度 | 官网占比 | 趋势 |
|---|
自动洞察
随上方筛选条件实时重算，可直接写进周报品牌表现分析
AI 回答里提到了哪些品牌、排在第几、官网被引用了多少
品牌曝光排行
曝光率 = 提及该品牌的会话数 / 区间内总会话提及份额
各模型的品牌表现
单元格 = 该模型下该品牌曝光率，括号内为平均位次关键词 × 首位品牌
谁抢到了第一名结论与下一步动作
按数据自动生成账号池
一个账号 = 一套独立浏览器配置（profile）+ 该账号在各平台各自的登录态
账号列表
点「登录态」那一格或行尾「详情」进入按平台维护| 账号 | 平台登录态 | 今日调用 | 状态 | 最近使用 | 配额占用 |
|---|
登录态维护规则
i
登录态是「账号 × 平台」二维的：一个账号下每个 AI 平台各存一份，互不影响。
某个平台掉了只影响该平台，任务会自动跳过它、继续跑其他平台。
入口 1 账号行 →「登录态」格 / 行尾「详情」→ 该账号 6 个平台逐行维护
入口 2 某平台掉线 → 详情里该行点「重新登录」，只刷这一个平台
入口 3 顶部「批量导入 Cookie」→ 按账号切换，一次性覆盖多个平台
配额与防冲突
次 / 账号 / 天
超出后该账号进入冷却，直到次日 00:00 或手动重置。避免同一账号被判定为机器行为。
模型适配器
每个 AI 平台一套解析规则 · 页面改版时只改这里，不动主流程
适配器列表
状态：已校准 = 最近一次实测解析成功| 模型 | 入口 | 登录方式 | 输入框 / 发送 | 完成判定 | 引用区 | 小标题 | 状态 |
|---|
解析规则示例 · DeepSeek
login: # 登录方式能力，由平台实际页面决定 qr: true # 支持扫码（微信 / 抖音 / 支付宝） sms: true # 支持手机号 + 6 位短信验证码 qr_app: 微信 # 扫码用的 App，用于提示文案 url: https://chat.deepseek.com/ login_ok: ".user-avatar" # 存在即视为已登录 input: "textarea#chat-input" send: "div[role=button][aria-label*=发送]" thinking: ".ds-think-content" # 深度思考过程（可选） answer: ".ds-markdown" # 回答正文容器 done_when: "button[aria-label=停止生成]" 消失 且 answer 文本稳定 1.5s headings: ".ds-markdown h1,h2,h3,h4,strong" # 小标题抽取 citations: ".ds-markdown + .refs a" # 参考资料区 - title: a.innerText - url: a.href - index: a.dataset.index
平台差异提示
1
登录方式因平台而异：多数平台扫码 + 手机验证码都支持，个别只提供手机验证码（如文心一言）。
能力写在这里的 login 段，账号页据此渲染可用入口，不会出现「点了没反应」的扫码按钮。
2
引用区形态不同：DeepSeek 在回答底部列参考资料；豆包以角标 + 侧栏来源；元宝为「参考 N 篇」折叠面板；文心以脚注编号呈现。适配器用统一的 citations[] 结构抹平差异。
3
完成判定不能用固定延时：以「停止生成按钮消失 + 文本长度连续两次采样不变」作为结束信号，避免抓到半截回答。
4
小标题提取：优先取语义标题（h1~h4），退化为加粗独立段落；同时保留层级与出现顺序，用于分析回答结构。
风控中心
设备隔离 · 行为模拟 · 压力控制 · 质量兜底 —— 不像机器、不被限流、不掉账号
1
规模体检
改任一数字，右侧立刻重算 —— 这是判断「会不会被封」的地方2
设备与网络隔离
一账号 = 一套独立设备身份，且终身不变3
真人行为模拟
把「机器节拍」打散成人味4
限流 · 熔断 · 退避
压力上来时的第一道防线5
质量闸门
宁可少采一条，不留一条脏数据6
采集时间窗
只在该有人活动的时候跑静默运行
不抢焦点 · 不碰鼠标 · 不占你开着的浏览器 · 机器吃紧时主动让路
1
四条硬保证
不是"尽量不打扰"，是从设计上就不碰2
实时资源与降档
先降速，再让路，最后才暂停 —— 每一档都不消耗账号配额—
试一下：
3
让路策略
每一档都有明确的触发条件、动作和恢复条件| 触发条件 | 动作 | 恢复条件 | 档位 |
|---|
i
让路期间不消耗账号配额、不计入失败，恢复后从断点继续；多出来的等待时间反而计入"拟人化间隔"，
风控上更安全。这是唯一既省机器又不掉成功率的做法。
4
内存与磁盘
跑 8 小时内存不涨，这是硬指标i
省内存不是靠"少开功能"：每个会话结束就销毁 page、只留 1 个常驻浏览器；
回答正文流式写盘，内存里只留摘要；截图按需、60% 质量落盘。所以 8 小时只漂移 60 MB 左右。
5
让路日志
机器替你做的每次让步都留痕设置
账号安全 · 运行环境 · 存储与日志
运行环境
每账号使用独立 user-data-dir，互不共享 Cookie 与指纹。
存储与日志
回答全文、引用明细、任务状态均落库；支持断点续跑，同一个「关键词×模型」不会重复采集。
天 · 截图保留
天
在线更新
从 Gitee 拉取新版本 · 数据与自定义配置原样保留 · 失败自动回滚
1
更新方式
按网络和场景选i
增量包校验失败或文件冲突时会自动回退到完整包，不会留下半新半旧的状态。
源码拉取只建议在开发机用 —— 采集机上装 Git 与构建环境本身就是多余负担。
2
更新前预检
有阻塞项时不允许开始3
执行进度
尚未开始
0%—
4
版本与回滚
回滚只还原程序文件，数据库与登录态不动| 版本 | 类型 | 发布日期 | 大小 | 状态 |
|---|
5
仓库连接
刚刚实测6
发布流程
仓库目前 0 个 Release，先走一遍这四步# 1. 打标签并推送 git tag -a v1.1.0 -m "品牌分析 + 风控中心" git push origin v1.1.0 # 2. 生成发布包与清单 python tools/build_release.py --tag v1.1.0 # dist/geo-1.1.0.zip 3.2 MB 增量包 # dist/manifest-v1.1.0.json 文件清单 + sha256 # dist/latest.json 通道指针（客户端先读它） # 3. Gitee → 发行版 → 新建 Release # 标签选 v1.1.0，上传上面 3 个附件 # 4. 客户端：GET latest.json → 比版本 # → 下载 → 校验 sha256 → 备份 → 替换 → 自检
i
令牌只落在本机 config/update.json（DPAPI 加密），
已加入 .gitignore；不写日志、不进导出包、不随更新包分发。