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mc-skills c8e8049202 catalog: 更新 2026-04-06 19:01

2026-04-06 19:01:37 +08:00

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Raw Blame History

SEO/GEO/AEO内容优化工具

SEO GEO AEO 内容优化 AI引用 语音搜索 结构化数据

SEO/GEO/AEO 优化器

面向搜索引擎（SEO）、AI平台（GEO - 生成引擎优化）、答案引擎（AEO - 答案引擎优化）、语音助手及社交媒体的内容可见性分析与优化工具包。

作者：Boris Djordjevic，199 Biotechnologies 状态：第二阶段完成（内容实现） 许可证：MIT 仓库：github.com/199-biotechnologies/claude-skill-seo-geo-optimizer

用途

本工具审计并优化内容在以下平台的可发现性：

搜索引擎：Google、Bing（传统SEO）
AI平台：ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini、Grokipedia（GEO - 生成引擎优化）
答案引擎：Google AI概览、Bing Copilot、精选摘要（AEO - 答案引擎优化）
语音助手：Google Assistant、Siri、Alexa
社交媒体：Facebook、Twitter、LinkedIn、WhatsApp、Instagram

支持 HTML、Markdown 和 React/JSX 文件。

关键数据（2025年）

2025年1月至5月，AI引荐流量增长了527%。针对AI引用优化的内容可见性提升33-40%。主要发现：

40.58% 的AI引用来自SERP前10名结果
含作者资质的内容：引用概率提升 +40%
精选摘要：占语音搜索答案的 40.7%
添加统计数据：引用提升 +41%
内容新鲜度（30天内）：引用量提升 3.2 倍

安装

克隆到 Claude 技能目录：

cd ~/.claude/skills/
git clone https://github.com/199-biotechnologies/claude-skill-seo-geo-optimizer.git

要求：Python 3.7+，无外部依赖（仅标准库）。

验证安装：

python ~/.claude/skills/seo-geo-optimizer/scripts/analyze_content.py --help

使用方法

第一阶段：分析

审计现有内容，生成优化建议：

# 全面审计并生成所有报告
python scripts/audit_report.py ~/project/page.html --format all

# 分析特定方面
python scripts/analyze_content.py ~/project/page.html
python scripts/metadata_validator.py ~/project/page.html
python scripts/keyword_analyzer.py ~/project/page.html
python scripts/entity_extractor.py ~/project/page.html

第二阶段：实现

自动应用优化：

# 针对特定平台的完整优化流水线
python scripts/auto_implementer.py page.html perplexity

# 单独优化步骤
python scripts/content_optimizer.py page.html
python scripts/platform_optimizer.py page.html chatgpt
python scripts/voice_optimizer.py page.html
python scripts/freshness_monitor.py page.html
python scripts/citation_enhancer.py page.html

关键词聚类

将相关关键词分组为语义簇，建立主题权威性：

# 使用关键词聚类分析（默认）
python scripts/keyword_analyzer.py ~/project/page.html

# 不使用聚类的快速模式
python scripts/keyword_analyzer.py ~/project/page.html --no-clusters

输出包括：

基于 TF-IDF 相似度分组的语义簇
每个簇的主题识别
支柱内容策略建议

IndexNow 即时索引

直接向搜索引擎提交 URL 以立即建立索引（对 GEO/AEO 至关重要）：

# 生成 IndexNow 密钥
python scripts/indexnow_submit.py --generate-key --output ./public

# 提交单个 URL
python scripts/indexnow_submit.py https://example.com/new-page --key YOUR_KEY

# 从文件批量提交
python scripts/indexnow_submit.py --batch urls.txt --key YOUR_KEY

对 GEO 的好处：

Bing 索引为 AI 平台提供内容（ChatGPT、Perplexity、Claude）
内容在数分钟内建立索引，而非数周
30天内的新鲜内容引用量提升 3.2 倍

生成结构化数据标记

# FAQ schema（AI引用概率最高）
python scripts/schema_generator.py faq \
  --question "什么是长寿医学？" \
  --answer "长寿医学通过优化LDL <70 mg/dL等生物标志物来降低30-40%的心血管风险。"

# 带有 E-E-A-T 信号的文章 schema
python scripts/schema_generator.py article \
  --title "理解生物标志物" \
  --author "Dr. Sarah Johnson" \
  --credentials "MD, PhD" \
  --date "2025-01-15"

架构

第一阶段：分析（已完成）

六个 Python 脚本分析内容并生成建议：

脚本	用途	输出
`analyze_content.py`	提取元数据、schema、结构	JSON分析
`metadata_validator.py`	验证 meta 标签、OG、Twitter	验证报告
`keyword_analyzer.py`	提取关键词（5种类型）	关键词列表
`entity_extractor.py`	提取人物、机构、地点	实体图谱
`schema_generator.py`	生成 JSON-LD schema	Schema文件
`audit_report.py`	协调分析，生成报告	JSON、MD、HTML

第二阶段：实现（已完成）

六个 Python 脚本实现优化：

脚本	用途	效果
`content_optimizer.py`	Meta描述、FAQ、数据表格	结构优化
`platform_optimizer.py`	ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini	平台特定优化
`voice_optimizer.py`	可朗读schema、精选摘要	语音搜索就绪
`freshness_monitor.py`	内容新鲜度追踪	新鲜时引用量3.2倍
`citation_enhancer.py`	统计数据、引用机会	+41% 和 +28% 提升
`auto_implementer.py`	完整流水线编排	全自动化
`indexnow_submit.py`	即时搜索引擎索引	分钟级 vs 数周

第三阶段：高级功能（计划中）

竞争分析（SERP前10对比）
自动化监控（SQLite时间序列追踪）
A/B测试框架（统计显著性）
分析集成（Google Search Console、Plausible）

功能

内容分析

文件类型：

HTML（.html）
Markdown（.md、.mdx）
React/JSX（.jsx、.tsx）

提取内容：

Meta 标签（title、description、keywords）
Open Graph（og:title、og:description、og:image）
Twitter Cards（twitter:card、twitter:title）
JSON-LD 结构化数据标记
内容结构（标题、字数、作者）

关键词分析

提取五种关键词类型：

主要关键词：核心主题（H1、meta title、URL、前100词）
语义关键词：相关词汇（H2/H3、正文）
LSI关键词：共现词汇（自然语言）
长尾关键词：3-8词短语（FAQ、H3）
问题关键词：谁/什么/哪里/何时/为何/如何（FAQ schema）

关键词聚类：TF-IDF + 余弦相似度将关键词分组为语义簇，用于主题权威性和支柱内容策略。

Schema 生成

带验证的 JSON-LD schema：

FAQPage：AI引用概率最高
Article：E-E-A-T 信号（资质、日期）
HowTo：语音搜索优化（ISO 8601时长格式）
BreadcrumbList：网站层级结构
Organization/LocalBusiness：实体识别
Person：带资质的作者档案
Speakable：语音助手优化

平台优化

ChatGPT（占LLM流量40-60%）：

权威性与资质（引用率提升 +40%）
1500-2500词全面覆盖
一手来源引用（PubMed、arXiv）
答案优先结构

Perplexity（注重新鲜度）：

内容30天内更新（引用量3.2倍）
行内引用格式 [1]、[2]
H2→H3→列表结构（引用量多40%）
更新频率：2-3天（激进）或90天（最低）

Claude（注重准确性）：

仅限一手来源（归因准确率91.2%）
5-8条引用，含出版方和年份
透明的方法论
承认已知局限

Gemini（注重社区）：

Google 商业资料整合
用户评价与评论
本地引用（NAP一致性）
传统权威信号

Grokipedia（xAI，2025年10月上线）：

基于 RAG 的引用（事实一致性提升20-30%）
透明的版本历史和许可证
一手来源归因（出版方+年份）
Wikipedia 衍生内容需 CC-BY-SA 署名

语音搜索

精选摘要优化（30-40词）
可朗读 schema（20-30秒片段）
FAQ schema（自然语言问题）
问题关键词提取

社交媒体预览

Open Graph 标签（Facebook、LinkedIn、WhatsApp、Instagram Stories）
Twitter Cards（summary、summary_large_image）
图片规格（最佳1200×630px，Instagram Stories 1080×1920px）
Instagram：OG支持有限（仅Stories），个人简介链接优化，85%以上移动用户
iMessage 优化

输出

报告位置

~/Documents/SEO_Audit_[YYYY-MM-DD]_[HHMM]/
├── audit_report.json          # 结构化数据
├── audit_report.md            # Markdown报告
├── audit_report.html          # 可视化面板
└── generated_schemas/         # JSON-LD文件
    ├── faq_schema.json
    ├── article_schema.json
    └── howto_schema.json

报告结构

执行摘要：总体评分（0-100）、主要问题、主要优势
元数据分析：Meta标签、Open Graph、Twitter Cards、schema
内容结构：标题、字数、TL;DR、FAQ、作者
关键词分析：主要、语义、LSI、长尾、问题关键词
平台优化：ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini 建议
行动项目：按重要程度排序（关键、高、中、低）
生成资产：可直接复制粘贴的 schema 标记

参考文档

位于 reference/ 目录：

citation-optimization-guide.md：AI引用策略（提升+35-40%）
entity-seo-guide.md：知识图谱优化
platform-strategies.md：平台特定策略
voice-search-guide.md：语音助手优化（29词答案）
social-preview-guide.md：Open Graph、Twitter Cards（1200×630px）
schema-library.md：完整 JSON-LD 参考

templates/ 目录中的模板：

meta-tags-template.html：完整 meta 标签集
Schema 模板：FAQ、Article、HowTo、Breadcrumb、Organization、Person

examples/ 目录中的行业示例：

medical-clinic/：医疗机构优化（15/100 → 92/100）
consulting-firm/：B2B 实体SEO（22/100 → 89/100）
saas-landing-page/：LLMO 优化（18/100 → 94/100）

配置

优化配置文件

位于 profiles/ 目录：

chatgpt_authority.json：

目标：ChatGPT 引用优化
重点：权威性、资质、深度
字数：1500-2500
预期效果：引用概率提升 +40%

perplexity_fresh.json：

目标：Perplexity 可见性
重点：新鲜度、行内引用
更新：每2-3天
预期效果：引用量提升 3.2 倍

multi_platform.json：

目标：均衡优化
平台：ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini、Grokipedia
字数：1200-2000
更新：每月

voice_optimized.json：

目标：语音助手
重点：精选摘要、FAQ
答案长度：30-40词
Schema：Speakable、FAQPage、HowTo

性能

脚本执行时间

analyze_content.py：不到1秒
metadata_validator.py：不到1秒
keyword_analyzer.py：不到2秒（含聚类）
entity_extractor.py：不到1秒
schema_generator.py：不到1秒
audit_report.py：3-5秒
auto_implementer.py：10-15秒（完整流水线）
indexnow_submit.py：1-3秒（取决于网络）

所有脚本：仅使用 Python 标准库，无外部依赖，支持离线运行（IndexNow 除外，需要网络连接）。

开发状态

第一阶段：核心功能（已完成）

内容分析与提取
Schema 标记生成
元数据验证
关键词与实体提取
多格式报告生成

第二阶段：AI优化（已完成）

面向AI引用的内容改写
平台特定优化（ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini）
语音搜索增强
新鲜度监控
引用增强（+41%统计数据，+28%引用）
自动实现流水线

第三阶段：高级功能（计划中）

竞争分析（SERP前10对比）
自动化监控（SQLite时间序列数据库）
变更检测与告警（邮件、webhook、Slack）
A/B测试框架（统计显著性检验）
分析集成（Google Search Console API、Plausible）
统一面板（多源数据可视化）

第四阶段：生态系统集成（计划中）

与 minimalist-website-mvp 技能无缝协作
通过 generating-pdf 技能自动生成PDF报告
导出至 SEO 工具（Ahrefs、SEMrush格式）
CI/CD 流水线 API 模式
用于持久多站点监控的 MCP 服务器

研究基础

基于2025年分析：

分析了4100万条AI搜索结果
跨平台6.8亿条引用
AI流量增长527%（2025年1-5月）

已实现的关键发现：

添加统计数据：提升 +41%（普林斯顿/佐治亚理工）
添加引用：提升 +28%
内容新鲜度（30天内）：3.2倍引用量（Ahrefs研究）
作者资质：引用概率提升 +40%
H2→H3→列表结构：引用量多40%
精选摘要：占语音搜索答案的40.7%

平台引用模式：

ChatGPT：Wikipedia（130万条引用）、G2（19.6万条）、Forbes（18.1万条）
Perplexity：更新频率至关重要（新鲜时引用量3.2倍）
Claude：91.2%正确来源归因（2025年Q2）
AI概览：占查询的13.14%（2025年3月），高于2025年1月的6.49%

贡献

本项目遵循语义化版本控制（major.minor.patch）。

报告问题：GitHub Issues

许可证

MIT 许可证 - 完整条款请参阅 LICENSE 文件。

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用途

关键数据（2025年）

安装

使用方法

第一阶段：分析

第二阶段：实现

关键词聚类

IndexNow 即时索引

生成结构化数据标记

架构

第一阶段：分析（已完成）

第二阶段：实现（已完成）

第三阶段：高级功能（计划中）

功能

内容分析

关键词分析

Schema 生成

平台优化

语音搜索

社交媒体预览

输出

报告位置

报告结构

参考文档

配置

优化配置文件

性能

脚本执行时间

开发状态

第一阶段：核心功能（已完成）

第二阶段：AI优化（已完成）

第三阶段：高级功能（计划中）

第四阶段：生态系统集成（计划中）

研究基础

贡献

许可证

13 KiB

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