AI 如何读取 Aire Serv
Aire Serv是一家暖通空调服务特许经营企业，在我们的AEO扫描中获得37/100的分数——第2级就绪度。内容结构保持在70，但代理接口和身份认证都得分为零，使AI平台无法与该网站进行被动阅读之外的交互。
AI 看到了什么？
当AI代理访问Aire Serv时，它遇到的是可读但不识别代理的网站，表面下没有机器可读的发现层。
首页提供有关加热、冷却和通风服务的清晰内容，在内容结构上获得70分——这是本次扫描中较强的信号之一。结构化数据存在但仅得分40，意味着AI系统可以检测到业务实体但会错过关键细节，如服务地区、预约流程和特许经营级别定价。没有Link响应头指导代理使用机器可读资源，robots.txt中没有针对GPTBot或ClaudeBot等AI爬虫的声明，并且没有面向代理的端点。对于在北美数百个市场为房主提供服务的特许经营企业，这个差距意味着AI助手在回答有关Aire Serv的可用性、覆盖范围或预约流程的问题时基本上是在即兴创作。
它在哪里丢分？
Aire Serv整体得分最大的拖累来自代理接口和身份认证，两者都为零，大幅拉低了综合分数。
该如何修复？
三个有针对性的改进将弥补最大的差距，使Aire Serv的服务内容在AI平台上可靠地被引用。
在robots.txt中声明AI爬虫规则
向AI爬虫提供明确权限和路径指导，以便它们仅索引Aire Serv希望答案引擎引用的内容。
当前robots.txt不包含针对GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot或任何其他AI爬虫的用户代理规则，政策未定义。
为每个主要AI爬虫添加专用用户代理块，并使用Allow指令覆盖服务页面、位置页面和常见问题解答内容。这一单个编辑可以阻止AI系统将Aire Serv视为未定义政策的域名，并开始与为搜索暖通空调帮助的房主提供服务的答案引擎建立信任。
发布MCP服务器卡
提供一个机器可读的身份卡，以便AI代理无需对网站进行逆向工程就能发现Aire Serv的功能。
在预期的well-known路径处不存在MCP服务器卡，因此基于代理的工具根本没有通向该品牌的结构化入口点。
在/.well-known/mcp/server-card.json处提供一个JSON文档，声明serverInfo、传输端点和支持的功能。即使是最小的卡片也能使agent_interfaces得分脱离零，并向下一代AI平台表明Aire Serv已准备好通过编程方式查询服务可用性和日程安排。
为代理请求返回Markdown
当AI代理请求时提供页面内容的干净Markdown表示，改善聊天机器人和答案引擎的提取质量。
无论请求中是否存在Accept: text/markdown头，网站仅返回HTML，强制代理解析标记而不是使用结构化文本。
添加服务器端内容协商，以便携带Accept: text/markdown的请求接收到干净的、结构良好的Markdown响应，并设置Content-Type: text/markdown。这对Aire Serv的服务和常见问题解答页面特别有影响，其中房主的问题以代理目前难以清晰提取的散文形式回答。
常见问题
Aire Serv会出现在针对暖通空调问题的AI答案引擎结果中吗？
Aire Serv需要做什么才能获得强劲的AEO得分？
为什么即使Aire Serv有详细的服务内容，agent_interfaces仍然得分为零？
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