地理解决方案：使用无痕浏览器自动化复杂性，以构建内容分析引擎

生成引擎优化（GEO）正在迅速成为搜索行业中最具颠覆性的发展趋势之一。随着大型语言模型（LLM）重塑用户发现信息、评估品牌和做出决策的方式，企业不仅必须在传统搜索结果中可见，还必须确保其内容出现在 AI 生成的答案中。

然而，这只是更大范式转变的一个方面——我们正进入“无处不在的搜索”时代：用户不再仅仅依赖谷歌，而是通过各种 AI 引擎、助手应用程序和垂直模型获取答案。在这个竞争激烈的环境中，Perplexity 以惊人的速度崛起，不仅提供即时答案，还提供实时来源引用、数据管道和深入分析，使其成为内容研究、市场洞察和竞争对手监控的必要工具。

来源：Backlinko

但真正的挑战在于：如果您仍然是手动逐个提问给 Perplexity，那么您的效率根本无法跟上行业的步伐。因此，本文将揭示如何使用 Scrapeless 浏览器自动化 Perplexity，将其转变为一个持续运行、可扩展的内容分析引擎，使您在生成搜索时代中获得优势。

1. 什么是 GEO，为什么它很重要？

生成引擎优化（GEO）是创建和优化内容的实践，以便其出现在与 Google AI 概述、AI 模态、ChatGPT 及 Perplexity 等平台上生成的 AI 答案中。

在过去，成功意味着在搜索引擎结果页面（SERP）中排名高。展望未来，"领先"的概念可能不再存在。相反，您需要成为首选推荐——AI 工具选择在其答案中展示的解决方案。

数据自会说明一切：

• Perplexity 的用户基础正在呈指数增长，今年已超过 1 亿月活跃用户，已达到谷歌的 1/20。
• Google AI 概述现在每月出现在数十亿次搜索中——涵盖至少 13% 的所有搜索结果。

来源：Backlinko

GEO 优化的核心目标不再仅限于驱动点击，而是集中在三个关键指标上：

• 品牌可见性： 增加您的品牌出现在 AI 生成的答案中的可能性。
• 来源权威性： 确保您的域名、内容或数据被模型选为可信的参考。
• 叙述一致性与正面定位： 让 AI 专业、准确、正面地描述您的品牌。

这意味着传统 SEO 逻辑中的“关键词排名”正逐渐让位于 AI 的来源引用机制。

品牌必须从“可发现”演变为“可信、被引用和被积极推荐”。

2. 为什么要关注 Perplexity？

Perplexity AI 每月大约有 1500 万活跃用户，且增长率持续上升。特别是在北美和欧洲，它几乎已成为“AI 搜索”的代名词。

对于内容策略、SEO 和市场分析团队而言，Perplexity 不再仅仅是一个“AI 搜索引擎”——它已成为一个新的“智能研究终端”。

您可以利用它来：

• 比较生成引擎优化中的内容差异
• 查看哪些网站在不同市场中被常引用相同关键词
• 快速总结竞争对手的主题策略

然而，也面临挑战：

👉 Perplexity 目前仅支持海外注册，使得大多数中国用户无法使用。

👉 免费版本未提供完整的 API 访问权限。

这为企业或内容团队创造了一个自然障碍：他们无法系统性地收集和分析大规模数据。

3. 为什么选择 Scrapeless 自动化？

Scrapeless Browser 提供了一种更智能的方法。它不仅仅是一个简单的爬虫——它是一个在云端运行的真实浏览器实例。您无需在本地打开 Chrome 或担心被检测为机器人。只需一行 Puppeteer 代码，您就可以像人类一样与网站互动。

例如，您可以：

• 打开 perplexity.ai
• 自动输入问题
• 等待生成结果
• 提取答案文本和引用链接
• 保存整个页面的 HTML、截图、WebSocket 消息和网络请求

Scrapeless Browser 的独特优势

1. 企业级反检测技术

现代 AI 网站如 Perplexity 拥有强大的反爬虫保护：

• Cloudflare Turnstile 验证
• 浏览器指纹识别
• 行为模式分析
• IP 声誉检查

Scrapeless 如何处理这些问题：

const CONNECTION_OPTIONS = {
  proxyCountry: "US",           // 使用美国 IP
  sessionRecording: "true",     // 记录会话以供调试
  sessionTTL: "900",            // 会话保持 15 分钟
  sessionName: "perplexity-scraper"  // 持久会话
};

• 自动模拟真实用户行为
• 随机化浏览器指纹
• 内置 CAPTCHA 解码器
• 涵盖 195 个国家的代理网络

2. 全球代理网络

Perplexity 的回答因用户的位置而异：

• 🇺🇸 美国用户看到美国本地内容
• 🇬🇧 英国用户看到英国视角
• 🇯🇵 日本用户看到日文内容

Scrapeless 解决方案：

proxyCountry: "US"   // 针对美国视角
proxyCountry: "GB"   // 针对欧洲市场见解

• 从不同国家运行多个查询以进行全球比较
• 支持 195 个国家的代理节点和自定义浏览器代理

3. 会话持久性 + 录制回放

在开发和调试自动化脚本时，常见的痛点是：

• ❌ 不知道错误发生在哪里
• ❌ 无法重现问题
• ❌ 反复运行脚本以调试

Scrapeless 实时会话：

sessionRecording: "true"  // 启用会话录制

• 实时查看： 实时观看浏览器中的自动化过程
• 回放： 如果失败，重放整个过程

4. 零维护成本

传统解决方案需要：

• 本地 Puppeteer： 维护服务器，更新 Chrome，处理崩溃
• 自托管云浏览器： DevOps 团队、监控、扩展
• 每月成本： 2 名工程师 × 20 小时 ≈ $2,000

Scrapeless Browser：

• ✅ 云托管，自动更新
• ✅ 99.9% 的正常运行时间保证
• ✅ 自动扩展，无需担心并发
• 💰 成本：按需付费，约 $50–200/月

投资回报率比较：

• 传统：$2,000（劳动力） + $200（服务器） = $2,200/月
• Scrapeless：$100/月
• 节省： 95%！

5. 即用型集成

Scrapeless Browser 与主流自动化库完全兼容：

• ✅ Puppeteer (Node.js)
• ✅ Playwright (Node.js / Python)
• ✅ CDP (Chrome DevTools Protocol)

迁移成本几乎为零：

import puppeteer from "puppeteer-core"

// 原来的：本地浏览器
// const browser = await puppeteer.launch();

// 迁移到 Scrapeless Browser，只需更改一行：
const browser = await puppeteer.connect({
  browserWSEndpoint: "wss://browser.scrapeless.com/api/v2/browser?token=YOUR_API_TOKEN"
})

const page = await browser.newPage()
await page.goto("https://google.com")

4. Scrapeless Browser + Puppeteer：自动获取 Perplexity.ai 回答的详细指南

接下来，我们将使用 Scrapeless Browser + Puppeteer 自动访问 Perplexity.ai，提交问题并捕获答案、页面链接、HTML 片段和网络数据。

无需本地安装 Chrome——开箱即用，支持代理、会话录制和 WebSocket 监控。

步骤 1：配置 Scrapeless 连接

const sleep = (ms) => new Promise(r => setTimeout(r, ms));

const tokenValue = process.env.SCRAPELESS_TOKEN || "YOUR_API_TOKEN";

const CONNECTION_OPTIONS = {
  proxyCountry: "ANY",                // 自动选择最快的节点
  sessionRecording: "true",           // 启用会话录制
  sessionTTL: "900",                  // 会话保持 15 分钟
  sessionName: "perplexity-scraper",  // 会话名称
};

function buildConnectionURL(token) {
  const q = new URLSearchParams({ token, ...CONNECTION_OPTIONS });
  return `wss://browser.scrapeless.com/api/v2/browser?${q.toString()}`;
}

• 登录 Scrapeless 获取您的 API 令牌。

💡 关键点：

• proxyCountry: "ANY" 自动选择最快的节点以减少延迟。
• 如果需要特定区域的内容，例如美国新闻，请更改为 "US"。
• sessionRecording 允许在控制台中播放以便于调试。

步骤 2：连接到云浏览器

const connectionURL = buildConnectionURL(tokenValue);
const browser = await puppeteer.connect({
  browserWSEndpoint: connectionURL,
  defaultViewport: { width: 1280, height: 900 }
});

const page = await browser.newPage();
page.setDefaultNavigationTimeout(120000);
page.setDefaultTimeout(120000);

try {
  await page.setUserAgent(
    "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/140.0.0.0 Safari/537.36"
  );
} catch (e) {}

💡 注意事项：

• puppeteer-core 是轻量级的；它无需下载本地的 Chromium 便可连接到远程浏览器。
• 设置桌面用户代理有助于避免基本的反抓取检测。
• 使用 try-catch 是防御性编程，以增强脚本的稳健性。

步骤 3：监控所有网络活动（核心！）

这是脚本的关键部分！它同时捕获两种类型的数据：

3.1 监听 HTTP 响应

const rawResponses = [];

page.on("response", async (res) => {
  try {
    const url = res.url();
    const status = res.status();
    const resourceType = res.request ? res.request().resourceType() : "unknown";
    const headers = res.headers ? res.headers() : {};
    let snippet = "";
    try {
      const t = await res.text();
      snippet = typeof t === "string" ? t.slice(0, 20000) : String(t).slice(0, 20000);
    } catch (e) {
      snippet = "<read-failed>";
    }
    rawResponses.push({ url, status, resourceType, headers, snippet });
  } catch (e) {}
});

捕获内容：

• API 调用、图片、CSS、JS 等。
• 响应状态码和 HTTP 头信息
• 响应内容的前 20KB（避免内存溢出，同时足以进行 JSON 分析）

3.2 监听 WebSocket 帧（关键！）

const wsFrames = [];

try {
  const cdp = await page.target().createCDPSession();
  await cdp.send("Network.enable");
  
  cdp.on("Network.webSocketFrameReceived", (evt) => {
    try {
      const { response } = evt;
      wsFrames.push({
        timestamp: evt.timestamp,
        opcode: response.opcode,
        payload: response.payloadData ? 
          response.payloadData.slice(0, 20000) : 
          response.payloadData,
      });
    } catch (e) {}
  });
} catch (e) {
  // 如果 CDP 不可用，静默跳过
}

为什么 WebSocket 很重要：
Perplexity 的答案不是一次性返回的，而是通过 WebSocket 流式传输：

用户输入问题
   ↓
Perplexity 后端生成答案
   ↓
答案通过 WebSocket 逐字推送
   ↓
实时在前端显示（类似 ChatGPT 打字效果）

捕获 WebSocket 的好处：

• 观察完整的答案生成过程
• 分析 Perplexity 的 AI 推理链
• 调试不完整或部分答案

步骤 4：访问 Perplexity 网站

await page.goto("https://www.perplexity.ai/", {
  waitUntil: "domcontentloaded",
  timeout: 90000
});

步骤 5：智能输入你的问题

const prompt = "嗨，ChatGPT，你知道 Scrapeless 是什么吗？";
await findAndType(page, prompt);

步骤 6：等待渲染并捕获结果

await page.waitForTimeout(1500);

const results = await page.evaluate(() => {
  const pick = el => el ? (el.innerText || "").trim() : "";
  const out = { answers: [], links: [], rawHtmlSnippet: "" };
  const selectors = ['[data-testid*="answer"]','[data-testid*="result"]','.Answer','article','main'];

  selectors.forEach(s => {
    const el = document.querySelector(s);
    if(el){ const t = pick(el); if(t.length>30) out.answers.push({ selector:s,text:t.slice(0,20000) }); }
  });

  const main = document.querySelector("main") || document.body;
  out.links = Array.from(main.querySelectorAll("a")).slice(0,200).map(a=>({ href:a.href, text:(a.innerText||"").trim() }));
  out.rawHtmlSnippet = main.innerHTML.slice(0,200000);
  return out;
});

💡 注意事项：

• 捕获答案、链接和 HTML 摘要
• 保留重要数据并截断过长内容以提高性能

步骤 7：保存输出

await fs.writeFile("./perplexity_results.json", JSON.stringify(results, null, 2));
await fs.writeFile("./perplexity_page.html", await page.content());
await fs.writeFile("./perplexity_raw_responses.json", JSON.stringify(rawResponses, null, 2));
await fs.writeFile("./perplexity_ws_frames.json", JSON.stringify(wsFrames, null, 2));
await page.screenshot({ path: "./perplexity_screenshot.png", fullPage: true });

• JSON、HTML、WebSocket 帧和截图都已保存
• 便于后续分析、调试或重现

步骤 8：关闭浏览器

await browser.close();
console.log("完成 — 输出已保存");

5. 完整代码示例

// perplexity_clean.mjs
import puppeteer from "puppeteer-core";
import fs from "fs/promises";

const sleep = (ms) => new Promise((r) => setTimeout(r, ms));

// 将 token 放在环境变量 SCRAPELESS_TOKEN，或在下面直接填入硬编码值
const tokenValue = process.env.SCRAPELESS_TOKEN || "sk_0YEQhMuYK0izhydNSFlPZ59NMgFYk300X15oW69QY6yJxMtmo5Ewq8YwOvXT0JaW";

const CONNECTION_OPTIONS = {
proxyCountry: "ANY",
sessionRecording: "true",
sessionTTL: "900",
sessionName: "perplexity-scraper",
};

function buildConnectionURL(token) {
const q = new URLSearchParams({ token, ...CONNECTION_OPTIONS });
return wss://browser.scrapeless.com/api/v2/browser?${q.toString()};
}

async function findAndType(page, prompt) {
// 常见的输入选择器集合（默默尝试，不打印“未找到”）
const selectors = [
'textarea[placeholder*="Ask"]',
'textarea[placeholder*="Ask anything"]',
'input[placeholder*="Ask"]',
'[contenteditable="true"]',
'div[role="textbox"]',
'div[role="combobox"]',
'textarea',
'input[type="search"]',
'[aria-label*="Ask"]',
];

for (const sel of selectors) {
try {
const el = await page.$(sel);
if (!el) continue;
// 确保可见
const visible = await el.boundingBox();
if (!visible) continue;

  // 决定 contenteditable 与普通输入的区别
  const isContentEditable = await page.evaluate((s) => {
    const e = document.querySelector(s);
    if (!e) return false;
    if (e.isContentEditable) return true;
    const role = e.getAttribute && e.getAttribute("role");
    if (role && (role.includes("textbox") || role.includes("combobox"))) return true;
    return false;
  }, sel);

  if (isContentEditable) {
    await page.focus(sel);
    // 尽可能使用 JavaScript 输入并触发输入元素以确保与 React/富文本编辑器兼容
    await page.evaluate((s, t) => {
      const el = document.querySelector(s);
      if (!el) return;
      // 如果元素是可编辑的，执行写入并派发输入事件
      try {
        el.focus();
        if (document.execCommand) {
          // insertText 在某些浏览器中受支持
          document.execCommand("selectAll", false);
          document.execCommand("insertText", false, t);
        } else {
          // 回退
          el.innerText = t;
        }
      } catch (e) {
        el.innerText = t;
      }
      el.dispatchEvent(new Event("input", { bubbles: true }));
    }, sel, prompt);
    await page.keyboard.press("Enter");
    return true;
  } else {
    // 普通输入/文本区域
    try {
      await el.click({ clickCount: 1 });
    } catch (e) {}
    await page.focus(sel);
    // 清空并输入
    await page.evaluate((s) => {
      const e = document.querySelector(s);
      if (!e) return;
      if ("value" in e) e.value = "";
    }, sel);
    await page.type(sel, prompt, { delay: 25 });
    await page.keyboard.press("Enter");
    return true;
  }
} catch (e) {
  // 忽略并继续下一个选择器（保持安静）
}

}

// 返回：在用键盘输入之前确保页面已获得焦点（安静，不打印警告）
try {
await page.mouse.click(640, 200).catch(() => {});
await sleep(200);
await page.keyboard.type(prompt, { delay: 25 });
await page.keyboard.press("Enter");
return true;
} catch (e) {
return false;
}
}

(async () => {
const connectionURL = buildConnectionURL(tokenValue);
const browser = await puppeteer.connect({
browserWSEndpoint: connectionURL,
defaultViewport: { width: 1280, height: 900 },
});

const page = await browser.newPage();

page.setDefaultNavigationTimeout(120000);
page.setDefaultTimeout(120000);

// 使用常见的桌面用户代理（这减少了被简单保护机制检测到的机会）
try {
await page.setUserAgent(
"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/140.0.0.0 Safari/537.36"
);
} catch (e) {}

// 准备收集数据（简要）
const rawResponses = [];
const wsFrames = [];

page.on("response", async (res) => {
try {
const url = res.url();
const status = res.status();
const resourceType = res.request ? res.request().resourceType() : "unknown";
const headers = res.headers ? res.headers() : {};
let snippet = "";
try {
const t = await res.text();
snippet = typeof t === "string" ? t.slice(0, 20000) : String(t).slice(0, 20000);
} catch (e) {
snippet = "<read-failed>";
}
rawResponses.push({ url, status, resourceType, headers, snippet });
} catch (e) {}
});

// 尝试打开 CDP 会话以捕获 websocket 帧（如果不可能则默默跳过）
try {
const cdp = await page.target().createCDPSession();
await cdp.send("Network.enable");
cdp.on("Network.webSocketFrameReceived", (evt) => {
try {
const { response } = evt;
wsFrames.push({
timestamp: evt.timestamp,
opcode: response.opcode,
payload: response.payloadData ? response.payloadData.slice(0, 20000) : response.payloadData,
});
} catch (e) {}
});
} catch (e) {}

// 导航到 Perplexity（仅使用 domcontentloaded）
await page.goto("https://www.perplexity.ai/", { waitUntil: "domcontentloaded", timeout: 90000 });

// 输入并提交你的问题（默默尝试）
const prompt = "嗨，ChatGPT，你知道 Scrapeless 是什么吗？";
await findAndType(page, prompt);

// 答案会在页面上短暂呈现
await sleep(1500);

// 等待更长的文本出现在页面上（但不产生额外的日志）
const start = Date.now();
while (Date.now() - start < 20000) {
const ok = await page.evaluate(() => {
const main = document.querySelector("main") || document.body;
if (!main) return false;
return Array.from(main.querySelectorAll("*")).some((el) => (el.innerText || "").trim().length > 80);
});
if (ok) break;
await sleep(500);
}

// 提取答案 / 链接 / HTML片段
const results = await page.evaluate(() => {
const pick = (el) => (el ? (el.innerText || "").trim() : "");
const out = { answers: [], links: [], rawHtmlSnippet: "" };

const selectors = [
  '[data-testid*="answer"]',
  '[data-testid*="result"]',
  '.Answer',
  '.answer',
  '.result',
  'article',
  'main',
];

for (const s of selectors) {
  const el = document.querySelector(s);
  if (el) {
    const t = pick(el);
    if (t.length > 30) out.answers.push({ selector: s, text: t.slice(0, 20000) });
  }
}

if (out.answers.length === 0) {
  const main = document.querySelector("main") || document.body;
  const blocks = Array.from(main.querySelectorAll("article, section, div, p")).slice(0, 8);
  for (const b of blocks) {
    const t = pick(b);
    if (t.length > 30) out.answers.push({ selector: b.tagName, text: t.slice(0, 20000) });
  }
}

const main = document.querySelector("main") || document.body;
out.links = Array.from(main.querySelectorAll("a")).slice(0, 200).map(a => ({ href: a.href, text: (a.innerText || "").trim() }));
out.rawHtmlSnippet = (main && main.innerHTML) ? main.innerHTML.slice(0, 200000) : "";

return out;

});

// 保存输出（默默地）
try {
const pageHtml = await page.content();
await page.screenshot({ path: "./perplexity_screenshot.png", fullPage: true }).catch(() => {});
await fs.writeFile("./perplexity_results.json", JSON.stringify({ results, extractedAt: new Date().toISOString() }, null, 2));
await fs.writeFile("./perplexity_page.html", pageHtml);
await fs.writeFile("./perplexity_raw_responses.json", JSON.stringify(rawResponses, null, 2));
await fs.writeFile("./perplexity_ws_frames.json", JSON.stringify(wsFrames, null, 2));
} catch (e) {}

await browser.close();
// 仅打印必要的简要信息。
console.log("完成 — 输出：perplexity_results.json, perplexity_page.html, perplexity_raw_responses.json, perplexity_ws_frames.json, perplexity_screenshot.png");
process.exit(0);
})().catch(async (err) => {
try { await fs.writeFile("./perplexity_error.txt", String(err)); } catch (e) {}
console.error("错误 — 请查看 perplexity_error.txt");
process.exit(1);
});

## 6. 如何使用这些 JSON 数据进行 GEO？（实用指南）

Perplexity 返回的 `answers` 字段本质上告诉你：  
AI 如何最终生成答案——它引用了谁，信任了哪些页面，强化了哪些观点，以及忽视了哪些内容。  

换句话说：  

**理解 `answers` = 理解为什么你的品牌被 AI 引用，为什么没有被引用，以及如何提高引用率。**

---

### GEO 的核心任务：控制 AI 的“引用机制”

传统的 SEO 旨在使页面在搜索结果中排名更高。  

GEO 旨在使模型在生成答案时更可能 **引用你的内容**。  

Perplexity 的 `answers` JSON 让你看到：
- AI 引用哪些 URLs（`source_urls`）  
- 每个 URL 对答案的影响权重  
- AI 使用的内容摘要  
- AI 如何构建最终答案（段落 / 项目符号）  

这些直接对应于你可以优化 GEO 的领域。  

---

### ① 识别引用来源：你是否在模型的“受信任列表”上？

示例：  
```json
"title": "Web Scraper PRO - Scrapeless",
"url": "https://scrapeless.com"

如果你的网站缺失：

• 你的内容不在 AI 的受信任域列表中
• 你的结构化信息不足
• 它没有满足 AI 的抓取/理解要求

GEO 行动： 构建 AI 偏好的爬取内容结构

• FAQ 块（被 AI 高度引用）
• 数据驱动的内容（更受模型信任）
• 可复制的内容（短句子，清晰事实）

② 查看哪些内容/竞争者被引用得最多 → 推导AI偏好

示例：

"title": "Scrapeless AI浏览器评论2024：游戏规则改变者还是另一个工具？",
"url": "https://www.futuretools.io"

观察：

• AI偏好长文本知识库（例如，维基百科）
• 更喜欢真实讨论（Reddit、Trustpilot）
• 更偏好结构化评论（TomsGuide）

GEO行动： 模仿这些网站的内容结构和知识密度

③ 分析AI提取的内容摘要 → 生成匹配内容

在answers中的示例：

"Scrapeless是一个网络抓取工具包和API，使用AI来..."

该模型依赖这些可复现的事实来回答问题。

GEO行动： 生成相同类型的清晰、可量化和可复现的内容

• 使用简短句子
• 保持清晰的主谓宾结构
• 使内容直接可引用
• 使用列表结构

④ 检查AI的回答结构 → 创建“可直接引用”的内容

AI的最终答案通常包括：

• 步骤
• 摘要
• 对比表
• 优点/缺点
• 故障排除步骤

GEO行动： 预构建相同结构的内容。

因为：AI偏好结构相似、逻辑清晰且易于提取的内容

⑤ 检查AI是否误解您的品牌定位 → 优化叙述一致性

观察answers JSON中的答案是否偏离您的品牌定位。

GEO行动：

• 创建权威的关于页面
• 提供经过验证的品牌描述
• 在多个网站上保持一致的品牌叙述
• 发布可靠的反向链接

❗ 这是GEO的本质：

这不是关于排名，而是关于让AI将您包含在其可信知识库中。

Perplexity的answers JSON是您最直接的数据来源：

• 了解AI的引用逻辑
• 检查竞争者的内容结构
• 理解AI偏好的格式
• 验证品牌定位
• 识别被忽视的内容

在生成搜索的时代，传统的SEO思维“首位排名”正在被重新定义：真正的竞争不再是关于谁在搜索结果中排名更高，而是关于谁的内容被AI积极引用、信任并在其答案中呈现。

Scrapeless首次使企业能够获得对AI决策逻辑的全面洞察，并将其转化为可操作的GEO策略。

Scrapeless浏览器的核心优势：

• 全球代理网络： 在195个国家覆盖，从多个市场视角访问数据
• 真实行为模拟： 自动处理反抓取措施、浏览器指纹和CAPTCHA
• 全面的数据捕获： 捕获答案文本、引用链接、HTML等
• 基于云和零维护： 不需要本地浏览器或服务器，节省高达95%的成本
• 完整的GEO工具包： AI引用监控、结构化内容分析和全球数据抓取

生成引擎优化（GEO）不再是选择性问题——它现在是内容竞争力的核心支柱。如果您希望在AI搜索时代获得战略优势，Scrapeless的完整GEO解决方案是最佳起点。

Scrapeless不仅提供浏览器自动化和GEO数据自动化，还提供先进的工具和策略，以完全控制AI引用机制。联系我们以解锁完整的GEO数据解决方案！

展望未来，Scrapeless将继续专注于云浏览器技术，为企业提供高性能数据提取、自动化工作流程和AI代理基础设施支持，服务于金融、零售、电子商务、营销等行业。Scrapeless提供定制的、基于场景的解决方案，帮助企业在智能数据时代保持领先。

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