使用者越來越少點連結，越來越常直接問 AI。
當有人問 AI「這個怎麼選、哪家好」，答案裡有沒有你，決定了你存不存在。
先看病、再治病，最後才談有沒有效
先知道寫得怎麼樣，再把內容寫好，最後用量測回答有沒有效。
內容體檢
貼一篇文章進來，當場拿到 0 到 100 分和一份可以照做的修改清單。門檻最低，每一階方案都有。
幫你把內容寫好
依你的品牌與市場需求產出文章。你付錢買的是拿得到手的成果，不是查資料的權限。
成效量測
追蹤字每週實測，輕量方案就有，數字原樣交給你；判讀與月度報告在標準方案以上。
先看 Citely 怎麼接上你的 AI
你不用學新介面。Citely 是一條掛進 AI 的資料連線，讓它回答你的問題時，手上有你的東西可以用。
技術上這條連線走的是 MCP 標準，所以支援的 AI 都能直接接上。你只需要貼上連結，其餘不用管。
實際操作起來是這樣
沒有新後台。你問一句，得到一個聽得懂的答案。以下為操作示意。
通順，但沒有數字、沒有依據，AI 回答問題時不會引用這種段落。
結論在前、數字具體、來源可查，這種段落 AI 才引用得下去。
同一個 AI，接上 Citely 前後差在哪
你用的還是同一個 AI、同一個對話框。差別在於它手上有沒有你的資料，以及知不知道要照什麼寫法寫。
你的 AI 只有它訓練時看過的公開資料。
同一個 AI，多了一條連到你這邊的資料線。
左右兩欄講的是同一個你正在用的 AI，不是換一套工具。體驗方案不含量測，那一欄的最後一項要輕量方案以上才有。
MCP、GEO 與我們的方法論
MCP 是什麼？為什麼 Citely 走這條路，而不是給我一個後台？
MCP 是 AI 工具業界共同採用的連線規格，用途是讓 AI 能安全地讀取外部資料。你可以把它想成一條插在 AI 上的資料線。走這條路的理由很實際：後台要你記帳號、記在哪一頁、記每個圖表怎麼看，而多數人辦不到，工具最後就沒人開。一條連線不用學，你原本怎麼跟 AI 講話，就怎麼跟它講。完整說明
「GEO MCP」跟一般的 MCP 連線差在哪？
一般的 MCP 連線多半只做一件事：把某個系統的資料遞給 AI。Citely 這條除了資料，還把「怎麼寫才會被 AI 引用」的方法一起遞過去——同一條連線裡有三份寫作指南與六份對照表，你的 AI 動筆前先載入。所以它不只讓 AI 知道你的現況，也讓 AI 知道該用什麼寫法。GEO 指的是針對 AI 生成式答案做的優化，跟傳統只看搜尋排名的 SEO 是兩件事。
GKM Research 的方法論是什麼？我的 AI 會照什麼寫？
核心的判斷是：AI 引用的是「段」不是「整篇」。所以工法規範到段落層級——第一句就要是答案、數字與具名事實往前放、方法與時間點寫在段內、不要出現「如前所述」這種讀者跳著看就會斷掉的話。這些不是寫作偏好，是我們持續量測後留下來、確實影響被引用機率的做法。方法論全文
我要學新工具，或改我的網站嗎？
都不用。設定是把一條連結貼進你正在用的 AI，三分鐘。網站不用改、不用裝外掛、不用開新帳號。
在對話裡寫出來的稿，算是你們交付的文章嗎？
不算，這條界線要先說清楚。對話裡是你自己的 AI 照工法寫的，合規確認要由你這邊完成；產線交付的文章會另外經過合規檢查，兩者不是同一個流程。三條界線