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SEO/AEO/GEO 优化

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用 skills.sh 做 SEO Audit 的经历

一直知道 SEO 重要，但自己做 audit 总是无从下手——不知道该查哪些维度，查了也不知道优先级。偶然发现 skills.sh 上有一个专门的 SEO audit skill，安装后直接在 Claude Code 里调用，体验比想象中好很多。

安装命令：

npx skills add https://github.com/coreyhaines31/marketingskills --skill seo-audit

Skill 做了什么

这个 skill 的核心是把一次完整的 SEO 审查结构化成几个固定维度，避免凭感觉乱查。调用时它会先问几个前置问题：

这个”先收集上下文”的步骤很关键，不同类型的网站优化重点差异很大。

覆盖的检查维度

技术 SEO

页面层面

内容质量（E-E-A-T）

这部分是 Google 近年来越来越看重的信号（参考 Google 搜索质量评估指南），skill 把它拆成四个维度：

一个有意思的局限性

Skill 里有一条特别直诚的说明：

web_fetch 和 curl 无法可靠检测结构化数据 / Schema Markup，因为客户端 JavaScript 注入的内容抓不到。建议用 Google Rich Results Test 或浏览器开发工具补充检查。

这个限制提醒了我：AI 辅助工具不是万能的，它擅长覆盖宽度，但涉及到需要真实浏览器渲染的内容（比如动态注入的 JSON-LD），还是得靠专门工具。

跑完之后的收获

跑完这个 skill，最大的感受是：SEO 问题往往不是缺少某一个”大招”，而是一堆小细节没做到位的累积。title tag 写得不够精确、内链分布不均、图片没有 alt——每一项单独看都影响不大，但加在一起就是 Google 看到的那个”不值得排在前面”的信号。

结构化审查的好处是强迫自己逐项过一遍，而不是凭直觉觉得”应该没问题”。

用 ai-seo skill 理解 AEO 和 GEO

跑完传统 SEO audit 后，我又接入了另一个 skill：

npx skills add https://github.com/coreyhaines31/marketingskills --skill ai-seo

这个 skill 的出发点完全不同——传统 SEO 的目标是让 Google 把你排在前面，而 AEO / GEO 的目标是让 AI 系统（ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini、Google AI Overviews）在回答问题时引用你。

一个让我印象深刻的数据：AI Overviews 现在出现在约 45% 的 Google 搜索结果中。如果你的内容没有为 AI 引用做优化，流量损失可能远比想象的大。

AEO vs GEO：有什么区别

两者的优化逻辑高度重叠，skill 把核心拆成三个支柱：

三个优化支柱

1. 结构（可提取性）

AI 提取信息时偏好结构清晰的内容：

2. 权威性（可引用性）

根据普林斯顿 GEO 研究（KDD 2024），以下内容能显著提升 AI 引用率：

手段引用率提升
添加数据来源引用+40%
包含具体统计数字+37%
引用专家观点+30%
关键词堆砌-10%（反效果）

3. 存在感（可发现性）

AI 训练数据和检索来源中，第三方平台的权重远高于品牌自己的域名——数据显示品牌通过第三方被引用的概率是自有域名的 6.5 倍。值得布局的平台：

最容易被引用的内容类型

类型引用占比
对比类文章~33%
权威指南（Definitive Guide）~15%
原创研究~12%
产品页面~10%

一个容易忽略的技术细节

在 robots.txt 中需要明确允许 AI 爬虫访问，否则内容根本进不了 AI 的检索池：

User-agent: GPTBot
Allow: /

User-agent: PerplexityBot
Allow: /

User-agent: ClaudeBot
Allow: /

User-agent: Google-Extended
Allow: /

User-agent: Bingbot
Allow: /

很多站点的 robots.txt 是早年配置的，没有考虑这些新爬虫，值得专门检查一遍。

和传统 SEO 的本质差异

传统 SEO 是在争排名，核心是让自己比竞争对手排得靠前。AEO/GEO 是在争引用，核心是让 AI 认为你的内容值得作为答案的来源。

前者的竞争是零和的（第一名只有一个），后者的竞争相对宽松——AI 回答一个问题可以同时引用多个来源，结构清晰、数据可靠的内容都有机会出现在引用列表里。

容易被忽略的曝光渠道

做完技术层面的优化，很多人就停在这里了。但对于出海产品来说，有几个渠道的曝光价值很高，且往往被低估。

Product Hunt

Product Hunt 是出海产品的标配发布平台，但发布质量参差不齐。容易忽略的细节：

面向用户的文案

面向社区的互动

SEO 价值

Product Hunt 的产品页面在 Google 有不错的排名权重。产品名、描述、标签都会被索引——这意味着即便发布期已过，一个写得好的 PH 页面仍然持续为你带来长尾搜索流量。

GitHub README

如果你的产品是开发者工具或者有开源仓库，README 是最容易被忽视的 SEO 和转化页面。

面向开发者

# 工具名

一句话说清楚它解决什么问题。

## Installation

\`\`\`bash
npm install your-tool
\`\`\`

## Quick Start

最简单的可运行示例，复制即用。

开发者的耐心极短，看不到 5 秒内能运行的示例就会离开。Installation + Quick Start 放在 README 最前面，不要让人翻过一大段介绍才找到怎么用。

面向普通用户

如果工具面向非技术用户，README 同样是流量入口：

SEO 角度

GitHub README 的内容会被 Google 索引，且 GitHub 域名权重极高。仓库名、描述（About 字段）、README 的 H1/H2 标题都是关键词布局的机会。很多人在仓库 About 里只写了两个字，是明显的浪费。

国际化：容易踩的坑

出海产品做国际化，不只是翻译文字这么简单。

i18n 的 SEO 影响

内容本地化 vs 文字翻译

关键词在不同语言里的搜索习惯完全不同。“project management tool” 在英文里搜索量很高，但日文用户可能搜的是完全不同的词。每个目标市场建议单独做关键词调研，而不是直接翻译中文关键词。

时区、货币、日期格式

这类细节影响信任感，进而影响转化：

法律合规

Roadmap

以下是我计划逐步落地的优化清单，按优先级排序：

阶段一：基础补全（当前）

阶段二：内容结构优化

阶段三：第三方存在感

阶段四：国际化

相关工具汇总

Google 生态

工具用途
Google Search Console查看索引状态、搜索曝光、爬取问题
PageSpeed InsightsCore Web Vitals 检测与优化建议
Rich Results Test检测结构化数据 / Schema Markup
Google Analytics流量分析与用户行为追踪
Google Trends关键词热度趋势分析

Skills

资源说明
skills.shClaude Code 的 skill 市场
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ai-seo skillAEO / GEO 优化

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