AI做SEO审计的边界在哪

最近读到一位技术SEO顾问的分享，他提到一个很容易踩的坑：把AI或智能体加进流程后，人往往变成「这是数据，模型你告诉我该想什么」。他自己折腾了几个月，结论是反过来走——至少在某些场景下，先做确定性检查，再让语言模型补位。

这个思路我挺认同。技术SEO里大量问题是确定性的：死链、重定向链、robots.txt冲突、canonical指向、hreflang错配、页面状态码异常。这些用规则和爬虫数据就能判定，交给模型反而增加不确定性，还可能一本正经地胡说。他正在做的Chrome扩展把传统SEO检查、浏览器数据、确定性分析和语言模型揉在一起。他特别提醒，现在用MCP服务器和智能体，几乎可以「不真正审计网站就完成审计」——这恰恰是危险所在。数据来源不落地，结论再漂亮也是空中楼阁。我的判断是：确定性检查负责「是什么」，语言模型负责「为什么」和「怎么办」。比如模型适合解读日志里的异常模式、把GSC数据翻译成业务语言、生成修复优先级说明，但不该替代爬虫去判断一个301是否成环。对出海团队来说，这套分工尤其重要。多语言站点、CDN回源、地区重定向这些坑，规则引擎比模型可靠得多。把AI放在解释层和协作层，而不是判定层，可能才是技术SEO用AI的正确姿势。