AI 如何读取 Mr. Handyman
Mr. Handyman在我们的AEO扫描中得分37分（满分100分），位于第2级。该网站的内容结构得分70分，但代理接口和身份认证都为零——意味着AI助手可以读取文本，但无法与业务交互或验证其作为可信服务提供商的身份。
AI 看到了什么？
当AI代理访问Mr. Handyman主页时，会发现一个组织良好的家庭维修加盟企业，内容清晰易读，但缺乏自动发现的明确指导。
AI爬虫访问主页，该页面描述了遍布加盟地点的住宅和商业家居维修服务。70分的内容结构得分表明标题、服务类别和位置信息对于家庭服务品牌来说相当易于解析。但是，robots.txt中没有专门针对AI爬虫的指令——GPTBot、ClaudeBot和PerplexityBot没有收到任何明确指示。没有Link响应头将代理引向结构化资源，没有Markdown端点用于纯内容响应，也没有机器可读的API目录。结构化数据评分仅为40，表示虽然存在一些schema标记，但代理发现机制完全缺失，导致自动化系统被迫临时应对，而非自信地导航。
它在哪里丢分？
代理接口和身份认证都得分为零——这是阻止AI系统将Mr. Handyman视为可信任、可交互服务提供商的最关键缺陷。
该如何修复？
三项有针对性的服务器级更改将立即改善AI代理如何在答案引擎和AI助手中发现、解析和推荐Mr. Handyman的方式。
robots.txt中的AI爬虫规则
声明针对各个代理的明确规则，以便AI爬虫准确知道可以索引和引用哪些路径。
当前robots.txt中没有针对GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot或其他AI爬虫的用户代理指令。
为GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot等机器人添加单独的用户代理部分，使用明确的Allow指令涵盖服务页面、位置页面和常见问题。这向AI系统表示爬取许可，防止从AI生成的本地服务答案中被意外排除。
MCP服务器卡
发布机器可读的服务器卡，以便AI代理能自动发现功能和端点。
/.well-known/mcp/server-card.json中不存在MCP服务器卡。
创建/.well-known/mcp/server-card.json，包含具有名称、版本和描述字段的serverInfo、传输端点和覆盖服务查询和位置查询功能。这使AI助手能将Mr. Handyman的服务以结构化、可操作的响应呈现，而非泛用文本引用。
代理的Markdown
当AI代理通过Accept头请求时，返回清洁的Markdown内容。
即使请求包含Accept: text/markdown，网站仍返回HTML，迫使代理解析完整标记而非清洁文本。
拦截携带Accept: text/markdown的请求，返回Content-Type: text/markdown，去除导航、页脚和促销元素——以清洁文本形式提供服务描述、定价背景和位置详情。这明显改善AI生成的家庭维修答案中的引用质量和相关性。
常见问题
Mr. Handyman是否出现在ChatGPT或Perplexity生成的AI答案中？
对于家庭服务加盟企业，37分的AEO得分意味着什么？
Mr. Handyman能多快改进其AEO得分？
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