Google
过去 4 年里与 Wavect 一起建立了多家风投支持的初创公司。 世界一流的团队。他们在探索阶段是出色的思想伙伴，在开发阶段是可靠且可预测的工程师，整体上也是非常棒的合作伙伴。强烈推荐与这个团队合作你的下一个项目。
AI 可见性
AI 可见性：让内容可访问，让产品可供智能体使用
实用、可信的内容与可靠访问相互配合。我们检查爬虫能获取什么、交付的 HTML 包含什么，以及事实与结构化数据是否一致。随后在现有技术栈中修复技术缺口，并按需要通过获授权的 API 或 MCP 工具连接产品。
任何一周可取消。如果没让你惊艳，最后一周退款。不计工时。
- 已交付 75+ 产品
- 10+ 年经验
- No-Bullshit 保证
直接的答案
AI 可见性工程通过修好爬虫访问、机器可读镜像、结构化数据、实体身份和服务端渲染的内容，让网站对机器可读、对智能体可用，然后再通过 MCP 和 agent skills 把产品暴露出去。
最适合
- 在传统搜索里有排名，但从不出现在 AI 答案里的团队。
- 希望智能体能完成一项任务，而不只是读一段介绍的产品。
- 希望在自己的技术栈里修好，而不是迁移到某个厂商 CMS 的团队。
不太适合
- 在自己团队内部推行 AI。那是 AI Enablement。
- 为你的客户构建 AI 产品。那是 AI 开发。
- 想要排名保证的买家。没人能诚实地卖这个。
先自己查一遍
打开免费检查器
→我们把这个检查器做成了免费工具，完全在浏览器本地运行，用的是我们自己工作时的同一套规则目录。粘贴你的 robots.txt，一分钟内你就知道这一页剩下的内容跟你有没有关系。不要邮箱，不用上传，不用注册。
真正出问题的地方
技术故障可能阻止有用内容被获取。在决定修改前，请同时评估相关性、原创证据和清晰的回答。
- ✓检索抓取器被误伤屏蔽。 训练与搜索爬虫可能采用不同控制。更改访问前，检查具体 User Agent、robots 规则与 CDN 响应。
- ✓正文比页面来得晚。 部分检索客户端不运行 JavaScript。请确认返回的 HTML 包含有用的页面文本。
- ✓结构化数据无效，因此等于不存在。 无效 JSON-LD 无法可靠解析。验证语法及与可见内容的一致性；有效标记不保证搜索功能展示。
- ✓页面上没有任何地方说明你是谁。 清晰名称、企业事实与一致链接有助于识别企业。Organization 与 sameAs 可以表达上下文，但不是识别实体的强制条件。
- ✓没有一份干净的副本可读。 HTML 仍是主要页面。Markdown 镜像与 llms.txt 可帮助使用它们的消费者，但不是 Google AI 功能的要求，也不提供特殊排名优势。
我们检查什么、修什么
智能体访问
分别检查搜索爬虫访问与训练偏好。针对实际消费者记录 robots、状态码、返回内容与 CDN 行为。
机器可读镜像
按消费者需要提供可选 Markdown 镜像与 llms.txt，并通过构建检查保持更新；不将它们视为 Google 排名要求。
能被解析的结构化数据
在 CI 中验证 JSON-LD 语法、页面类型及可见内容的一致性。具备资格与实际展示是不同结果。
实体身份
保持企业事实与实体标识一致。适当的登记与资料链接提供上下文，不保证归属或推荐。
服务端渲染的内容
如果正文只在 hydration 之后才存在，我们就把它挪进服务器输出的 HTML。在一个客户端渲染的应用里这是实打实的工作量，我们会诚实地评估它，而不是假装一个 meta 标签就能解决。
项目怎么推进
固定价格，开工前谈定，签订承揽合同。第一步刻意做得很小，让你在这一步之后可以停下。
01
基线
我们拿完整规则目录跑你的线上站点，而不是 staging 副本，并记录抓取器实际收到了什么。
02
结果通读
每条发现都带证据行，按它让你损失多少引用来排序。报告归你，你想交给哪个团队都行。
03
修复
我们在你的仓库、你的技术栈里实施。不迁移到我们个人偏好的某个 CMS。
04
加上关卡
这些检查会进入你的构建流程，让修好的东西不会悄悄腐化。正是这一步让工作能留下来。
05
扩展
可选：MCP 服务器、agent skills，以及智能体真正动手所需的 API 接口。
不止可读：能动手的智能体
智能体可用的接口
一个 MCP 服务器、公开发布的 agent skills，以及一份有文档的 API 接口，让智能体能在你的产品上完成一项任务，而不是只会总结你的营销文案。绝大多数 AI 可见性工作恰恰止步于此。
我们经手的接口与标准
这些是这项工作实际产出的东西，不是一份我们听说过的技术清单。
robots.txtllms.txtMarkdown 镜像rel=alternateJSON-LDschema.orgsameAsWikidatacanonicalhreflangSitemapIndexNow服务端渲染MCPAgent SkillsOpenAPI
// 06我们怎么做这件事
- ✓这套东西我们自己就在跑。 本站为每个页面提供 Markdown 镜像、每种语言一份 llms.txt、带校验和的公开 agent skills，以及一个 MCP 端点。任何一处坏掉，校验器都会让我们的构建硬失败。这些你现在就能在自己的终端里核实。
- ✓用你的技术栈，不是我们的。 每一处修复都落在你已经在跑的代码库里。我们没有 CMS 要卖给你，也没有理由告诉你必须先迁移。
- ✓加了关卡才不会退化。 模板、内容和基础设施的变化可能导致检查回归。流水线门禁能捕获它所覆盖的问题；未覆盖的行为需要单独审查。
- ✓只给证据，绝不承诺排名。 我们能证明智能体此前读不到你的页面，之后能读到。没人能承诺某个具体助手会引用你，谁这么说，谁就是在猜。
- ✓本来就没问题时我们会直说。 如果你的 robots 规则干净、标记也能解析，诚实的答案就是这项服务不是你的瓶颈。我们宁愿这么说，也不愿卖给你一份报告。
今天，AI 智能体能在你的产品上完成一项任务吗？
测试任务、权限与故障路径。可读页面与安全交易 API 用途不同。请按用户任务分别界定范围。
与专家交谈
// 实证
用案例说话，而不是承诺
在 wavect.io，你可以自行检查我们的可抓取 HTML、机器可读 Markdown、结构化数据和公开 Agent Skills。以下客户案例展示了支撑这些能力的 AI 产品工程，从 LLM 集成到生产基础设施。
2周
到可销售的MVP
把 vibe-coded 原型推到企业试点就绪，没有走捷径。
Python / Flask
LLMs
Terraform
6周
从零到生产
AI 原生评估平台，在压缩的市场压力下 6 周内从零到生产。
NestJS
NextJS
LangChain
GPU 单体
→ 微服务
把 GPU 重负载的单体拆成编排化的服务，把自托管 ML 库换成可扩展的替代方案，延迟和成本双降，部署也变成例行公事。
Python / Django
OpenAI API
Neo4j
这些是精选项目，并非我们的全部作品。自 2018 年以来我们已交付 75+ 款产品。
客户怎么说
LinkedIn
认识 Kevin 是一件非常令人兴奋的事！他对自己关注的话题充满热情，是一个愿意走多一步的人。他的思考方式以及他对工作的热忱令人印象深刻。他具备整体视角，不只局限于技术话题。他最大的优势在于：他了解客户的需求，并能在无需多问的情况下理解它们。
他持续掌握最新知识的意愿也体现在日常工作中。鉴于 web3 领域高度动态，这是一种必要，而 Kevin 处理得游刃有余。
Trustpilot
准时交付所有工作，即使时间紧迫。 专业标准与协作工作关系的完美平衡。
独立平台评分：5.0/5（Google） 查看评价
常见问题
关于被机器读到并引用的诚实回答
通过一条消息即可结束任何一周。无通知期、无离场访谈、无附加条款。我们按周开票，你最多承诺当前一周。
合同里就是这么写的：告诉我们，我们会退还那一周的费用。无需问询、无需争议账单、无需升级电话。唯一规则：退款适用于最近一周。
因为工时是错误的衡量标准。如果我们以计费工时为优化目标，就不是在为你的成果优化。我们的协议更简单：每一周，我们都赢得下一周。如果做不到，你不付款。我们可以投入零小时或六十小时。重要的是你是否被惊艳。
我们和操盘手合作，不和买彩票的人合作。如果某个要求需要打破物理定律、法律或第三方系统，我们会明说，谈不拢就走人。这个保证是双向的：你可以任何一周解雇我们，我们也可以解雇自己。
这与技术 SEO 有重叠。我们验证爬虫访问、实际返回的内容和一致的企业事实，并修复已确认的问题。有用的内容与原创证据仍然必要。智能体 API 是另一项集成工作；我们不承诺排名或引用。
方向相反。AI Enablement
讲的是你的团队使用 AI：工作坊、内部流程、部署在你基础设施上的工具。AI 可见性讲的是 AI 使用你：外部答案引擎和智能体能否读到、引用并操作你的产品。买家不同，工作也不同。有些客户两样都做，顺序随意。
AI 开发
是为你的客户构建一个 AI 产品，比如一个智能体或一个 LLM 应用。这项服务不给你造 AI 产品。它让你已经有的产品，对别人的 AI 来说变得可读、可用。
不用。这里的每一处修复在 WordPress、自研的 Rails 或 Django 应用、Next.js，或者静态站点生成器上都能做。有些技术栈让服务端渲染内容更难，我们会直说并评估工作量，但平台迁移是另一个项目，有它自己的理由，我们不会把它挂到这个项目上。
可以，真的。这个检查器
跑的是同一套规则，能导出完整报告，而且不要钱。多数团队光靠这份报告就能修好自己的 robots.txt 和 JSON-LD。大家找我们做的是更难的那一半：把客户端渲染的内容挪进服务器输出的 HTML、搭建实体图、把这些都在 CI 里锁住，以及 MCP 那部分工作。
OpenAI 将 GPTBot 的训练控制与 OAI-SearchBot 的搜索控制分开。单独决定训练权限，并验证搜索访问及 CDN 规则。其他供应商有各自的政策；不要假设一条机器人规则能控制所有助手。参见 OpenAI 爬虫文档
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不是。它是一种约定，没有引擎有义务读它，我们也不会装作不是这样。它同时也很容易生成，并且能给智能体一张干净的地图，而不是你渲染出来的导航，所以我们自己维护了一份，通常也会建议你做一份。如果有人把它当成一个有保证读取的标准卖给你，那你有理由怀疑他其余的说法。
基线和结果通读是开工前谈定的固定价格，签订承揽合同，而且刻意做得小到你可以在之后停下。实施部分在问题清单出来之后单独报价，因为渲染改造的成本完全取决于你的技术栈。这件事我们不按小时计费。
同一套规则目录的前后对比，再加上那道让结果保持有效的构建关卡。我们还会给你看抓取器实际收到了什么，问题通常就在这一刻变得显而易见。我们不会做的是：把后来的某次引用归因于我们的工作，因为那本来就无法归因。
这正是我们最感兴趣的部分。它意味着一个具备真实授权边界的 MCP 服务器、公开发布的 agent skills，以及一个智能体能在上面完成任务的 API 接口。这三样我们在本站都跑着。我们的企业级 MCP 授权架构
讲多租户设计，MCP 安全边界
讲智能体绝对不能触及什么。
Google 表示不需要额外 AI 文件或特殊 schema。相关内容、原创证据、普通索引条件与摘要资格更重要。我们保留供特定消费者使用的可选机器可读资源。参见 Google 网站指南
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