检查你的网站是否真正 Agent Ready。
FennecSEO 的 Agent SEO 审计帮助团队评估发现入口、内容访问、crawler 策略和 agent 能力信号，对齐现代 AI 搜索与 agent 工作流需要的 readiness layer。
Agent Ready Model
Agent SEO 审计会检查什么
传统 SEO 回答页面能否排名。Agent SEO 进一步追问：agent 能否发现网站、读取正确内容、尊重发布者策略，并找到真实产品能力。
Discoverability
入口发现
确认 agent 在解析完整页面之前，是否能找到公开资源和站点入口。
Content Accessibility
内容可读
检查重要页面能否以干净、稳定的格式提供给 AI reader。
Bot Access Control
策略信号
把抓取规则、内容使用偏好和 bot 身份验证拆开处理。
API / Auth / MCP Discovery
Agent 能力
当产品具备 API 或工具能力时，用结构化发现信号暴露真实能力。
Prioritize
选择适合站点类型的 Agent SEO 路径
不是每个网站第一天都需要 MCP、OAuth metadata 或 commerce protocol。先按站点类型确定优先级，基础稳定后再扩展。
内容站
先做可抓取性、Sitemap、Link header、llms.txt、Markdown 访问和 Content Signals。
适合发布者、博客、文档站和 GEO 内容资源。
SaaS 产品
补充 API discovery、auth metadata、产品文档、价格说明和 agent-safe workflow。
适合工具、后台、门户和有真实产品能力的应用。
Commerce 流程
先让可索引产品内容保持清晰，再拆分 checkout、账号、支付和 agent commerce 规则。
适合准备交易型 agent，同时不开放敏感流程的商店。
Learn More
Agent SEO 阅读路径
这些指南解释了审计背后的策略，以及每个 readiness layer 的实施选择。
Agent SEO 审计：IsItAgentReady、GEO 与 AI SEO
Agent SEO stack 的 hub 指南：发现、Markdown 访问、bot 策略、协议发现和衡量。
Markdown for Agents 与 AI SEO 内容协商
如何提供更干净的页面表示，同时避免把 Markdown 或 llms.txt 误解成 Google 排名要求。
Content Signals 与 AI Bot Access 的 Agent SEO 策略
如何表达 search、AI input、AI training 偏好，同时避免误伤有价值的发现能力。
面向 SEO 与产品网站的 MCP Server Card
产品网站什么时候应该暴露 agent-callable tools、resources、认证要求和安全边界。
FennecSEO App v1.1.0 Agent SEO Ready 检查
介绍新的 Agent SEO 工作区、自定义扫描、分数卡和可复制修复建议。
在 FennecSEO App 里运行 Agent SEO 检查。
使用 v1.1.0 Agent Ready 工作区扫描 URL、查看分类评分、自定义检查项，并复制修复建议给团队。
