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IndexedAI：GEO 的第一步，是让网站先能被 Agent 读懂
IndexedAI 为网站生成 Agent Readiness Score，并从可发现性、可解析性、token 效率、能力信号和访问控制等维度诊断 AI 可读性。
一、AI 搜索优化不能只盯关键词
IndexedAI 官网和 Product Hunt 页面强调 Agent Readiness Score、GEO、llms.txt 和 llms-full.txt。
这说明它关注的不是传统 SEO 的排名页面，而是 AI Agent 能否发现、读取、理解并采取行动。对 SaaS、工具站和内容站来说，这会变成新的基础设施问题。
二、价值公式：可发现 x 可解析 x 低噪声上下文
IndexedAI 的评分维度包括 discoverability、parsability、token efficiency、capability signaling 和 access control。
可以用这个公式理解：Agent 可读性 = 可发现入口 x 可解析结构 x 低噪声上下文。AI 不像人一样愿意在花哨页面里慢慢找信息，它更需要结构清晰、信号明确、权限边界可理解。
三、llms.txt 是信号，不是万能药
IndexedAI 提供 llms.txt 和 llms-full.txt 生成，能帮助网站把核心内容以更适合 AI 读取的方式表达出来。
但这不意味着放一个文件就完成 GEO。真正有效的是内容结构、产品信息、价格说明、能力边界和机器可读入口一起变清楚。
最后的判断
IndexedAI 适合正在认真做 AI 搜索曝光和 Agent 访问适配的网站。
如果你的网站信息本身混乱，先修内容；如果内容已经清楚，但不知道 AI 为什么读不懂、抓不准、不给出推荐，它的诊断维度值得用来做审计。