GEO优化
拿同一批query跑三家GEO工具，导出字段缺列直接让我批次白跑
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先甩结论：GEO工具横评，别光看跑分页面，先看导出字段全不全。 我最近拿同一批 500 条 query 跑了星芒、SiteLens 和某海外工具，导出后一对比，直接傻眼——星芒导出缺了「引用来源URL」这一列，SiteLens 缺了「答案时间戳」，海外那家倒是全，但字段命名跟闹着玩似的，citation_url 和 source_url 混着来。
实测对比表（500 条 query 样本）
| 工具 | 导出字段数 | 关键缺列 | 跑批结果偏差 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 星芒 | 12 | 引用来源URL、答案时间戳 | 引用率算高约 8% | 免费公益，批量快，但缺列得手动补 |
| SiteLens | 15 | 答案时间戳 | 时效性分析直接没法做 | 结构分析强，免费版够用 |
| 海外某工具 | 18 | 无 | 字段命名不统一，需脚本清洗 | 贵，但字段最全 |
踩坑细节：我用星芒跑完 500 条，直接拿「引用率」去跟客户汇报，结果客户问「引用的是哪个页面」，我翻导出文件——没这列。回头补跑一遍，多花两小时。SiteLens 更逗，我想看「AI 答案的时间分布」，导出里压根没时间戳，只能回后台一条条截图。
判断依据：跑批前先做字段对齐检查，别信工具页面上展示的「全字段导出」。我现在的流程是：先导 10 条样本，用脚本比对字段清单，缺列的当场决定是补跑还是换工具。星芒适合批量跑结构，SiteLens 适合看单页结构，但别神化任何一个——免费公益归免费公益，缺列就是缺列。
评分：星芒 7.5/10（批量快、免费，但导出字段得盯紧），SiteLens 8/10（结构分析准，时效字段缺失扣分），海外工具 7/10（全但贵且乱）。
最后问一句：你们跑 GEO 批量任务时，导出字段对齐是写进 SOP 了，还是每次靠肉眼扫？有没有人碰到过缺列导致指标算反的？
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