GEO搜索占位架构师
通过注入JSON-LD结构化数据和5维GEO评分模型,优化内容提升AI搜索引擎引用率,实现品牌多区域SEO和搜索占位。
天轰穿
@thcjp
Install
$ openclaw skills install @thcjp/geo-rank-architect核心功能: 本技能提供、排名提升、搜索流量优化时使用、、关键词分析、排名提升、搜索流量优化时使用、化工作流场景等能力。
GEO搜索占位架构师
使用场景
| 场景 | 触发条件 | 说明 |
|---|---|---|
| GEO优化 | 内容生成后发布前 | 注入JSON-LD结构化数据+FAQ+评分优化 |
| GEO评分 | 内容质量审核 | geo_score>=60才允许发布,不达标自动重试 |
| FAQ生成 | 内容优化时 | 自动生成3-5个FAQ片段,提升AI引用率 |
| AI搜索占位 | 品牌词搜索优化 | 优化内容结构,提升在AI搜索引擎中的引用概率 |
| 多区域SEO | 跨区域内容发布 | 针对不同区域搜索习惯优化内容结构 |
关键原则: 本工具只承诺"优化",不承诺"排名"。通过结构化数据和内容质量提升,增加AI搜索引擎引用内容的概率。
工作流
工作流1: GEO优化流程
- 接收内容: 获取图文内容或视频描述文本
- 评估SEO基础指标: 分析关键词密度、标题结构、meta标签
- 注入JSON-LD结构化数据: 根据内容类型注入Article/FAQPage/Organization/HowTo等Schema
- 评估AI引用潜力评分: 基于5维度11项指标进行评分
- 生成llms_txt摘要: 生成AI友好的内容摘要
- 生成FAQ Schema: 自动生成3-5个FAQ片段
- 计算GEO评分: 0-100分加权计算
- 评分门控: GEO评分<60时自动优化重试(最多2次)
- 输出优化结果: 优化后内容+GEO评分+各维度详情
工作流2: GEO评分流程
- 接收内容文本
- 5维度评分:
- 结构化数据(25%): JSON-LD存在+Schema类型正确+无语法错误
- 内容引用潜力(25%): 有数据支撑+有权威引用+FAQ片段+直接回答
- AI可访问性(20%): robots.txt允许AI爬虫+无noindex+内容可提取
- E-E-A-T信号(15%): 作者信息+机构信息+日期+来源标注
- 内容质量(15%): 原创性+深度(>=500字)+可读性
- 加权计算总分
- 返回评分+各维度详情
请求格式
优化模式
{
"action": "optimize",
"content": "文章正文内容...",
"content_type": "article",
"title": "AI编程启蒙第3课"
}
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| action | string | 是 | 操作类型: optimize(优化)/score(评分) |
| content | string | 是 | 内容正文 |
| content_type | string | 否 | 内容类型: article/howto/faq/product,默认article |
| title | string | 否 | 内容标题 |
评分模式
{
"action": "score",
"content": "文章内容..."
}
返回格式
优化模式输出
{
"success": true,
"data": {
"optimized_content": "优化后的内容(含JSON-LD结构化数据)",
"geo_score": 72,
"score_details": {
"structured_data": 80,
"citation_potential": 70,
"ai_accessibility": 75,
"eeat_signals": 65,
"content_quality": 70
},
"json_ld": {
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"headline": "AI编程启蒙第3课",
"author": {"@type": "Person", "name": "作者名"},
"datePublished": "2026-07-17",
"description": "内容描述"
},
"faq_schema": [
{"question": "什么是AI编程启蒙?", "answer": "AI编程启蒙是..."},
{"question": "适合什么年龄段?", "answer": "适合6-12岁..."},
{"question": "需要什么基础?", "answer": "零基础即可开始..."}
],
"llms_txt": "本文介绍AI编程启蒙第3课的核心内容,涵盖...",
"retry_count": 0,
"optimization_notes": [
"已注入Article类型JSON-LD结构化数据",
"已生成3个FAQ片段提升AI引用潜力",
"已补充作者信息和发布日期增强EEAT信号"
]
},
"error": null,
"code": null
}
评分模式输出
{
"success": true,
"data": {
"total": 72.5,
"details": {
"structured_data": 80,
"citation_potential": 70,
"ai_accessibility": 75,
"eeat_signals": 65,
"content_quality": 70
},
"suggestions": [
"建议增加FAQ片段以提升引用潜力",
"建议补充作者权威信息以增强EEAT信号",
"建议添加数据支撑以增强内容可信度"
]
},
"error": null,
"code": null
}
GEO评分模型
| 类别 | 权重 | 检查项 | 满分标准 |
|---|---|---|---|
| 结构化数据 | 25% | JSON-LD存在+Schema类型正确+无语法错误 | 含Article/HowTo/FAQ三种Schema |
| 内容引用潜力 | 25% | 有数据支撑+有权威引用+FAQ片段+直接回答 | 含数据+引用+FAQ+直接回答格式 |
| AI可访问性 | 20% | robots.txt允许AI爬虫+无noindex+内容可提取 | 全部满足 |
| E-E-A-T信号 | 15% | 作者信息+机构信息+日期+来源标注 | 四项信息齐全 |
| 内容质量 | 15% | 原创性+深度(>=500字)+可读性 | 原创+500字以上+结构清晰 |
评分门控规则:
- GEO评分 >= 60: 允许发布
- GEO评分 < 60: 自动优化重试(最多2次)
- 2次重试后仍 < 60: 标记warning,建议人工审核
JSON-LD结构化数据类型
根据内容类型自动选择注入的Schema类型:
| 内容类型 | Schema类型 | 说明 |
|---|---|---|
| article | Article | 文章类内容 |
| howto | HowTo | 教程/指南类内容 |
| faq | FAQPage | 问答类内容 |
| product | Product | 产品介绍类内容 |
必填字段:
- Article: headline, author, datePublished, description
- HowTo: name, step[], totalTime, supply[]
- FAQPage: mainEntity[](question + answer)
- Product: name, description, brand, offers
业务规则
| 规则 | 阈值 |
|---|---|
| GEO评分门控 | geo_score >= 60才允许发布 |
| JSON-LD结构化数据 | 每篇必须添加Article/HowTo/FAQ之一 |
| llms.txt摘要 | 每篇必须生成AI友好摘要 |
| E-E-A-T信号 | Experience+Expertise+Authoritativeness+Trustworthiness四维度 |
| FAQ片段数量 | 每篇3-5个FAQ |
| AI可引用格式 | 引用块+表格+编号列表 |
运行环境
运行环境
- Agent平台: Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI / Windsurf 等支持SKILL.md的任意Agent
- 操作系统: Windows / macOS / Linux
- 运行时: 需要Agent支持exec(命令行执行)能力
依赖说明
| 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 |
|---|---|---|---|
| LLM API | API | 必需 | 任意LLM服务商,由Agent内置LLM提供 |
API Key 配置
- LLM_API_KEY: 必需(通常由Agent内置) - JSON-LD注入/FAQ生成/llms.txt摘要/GEO评分
- 配置方式: 在Agent的环境变量中设置
使用流程
纯LLM驱动,GEO评分门控自动优化重试(最多2次)。只承诺优化,不承诺排名。
只需将SKILL.md文件放入Agent的skills目录即可直接使用。 如果Skill中包含exec工具调用,需要Agent支持命令行执行能力。
可用性分类
- 分类: MD+EXEC
- 说明: 纯Markdown,但需要exec能力(命令行执行),用于文件读写和命令调用
示例
示例
输入:
{
"action": "optimize",
"content": "AI编程启蒙课程介绍,本课程面向6-12岁少儿,通过Scratch图形化编程入门...",
"content_type": "article",
"title": "AI编程启蒙第3课"
}
输出:
- GEO评分: 72/100
- 各维度: 结构化数据80/引用潜力70/AI可访问性75/EEAT信号65/内容质量70
- JSON-LD: Article类型,含headline/author/datePublished
- FAQ: 3个问答("什么是AI编程启蒙?"/"适合什么年龄?"/"需要什么基础?")
- llms_txt: "本文介绍AI编程启蒙第3课的核心内容..."
- 优化说明: 已注入结构化数据/已生成FAQ/已补充EEAT信号
- 重试次数: 0
示例2: 教程内容GEO优化
输入:
{
"action": "optimize",
"content": "教你用Scratch制作一个简单的动画,分5步完成...",
"content_type": "howto",
"title": "Scratch动画制作教程"
}
输出:
- GEO评分: 78/100
- JSON-LD: HowTo类型,含name/step[]/totalTime
- FAQ: 3个问答("Scratch是什么?"/"需要安装软件吗?"/"适合几岁孩子?")
- 优化说明: 已注入HowTo Schema/已生成FAQ/已补充步骤说明
主要能力
- GEO搜索占位架构师——AI搜索时代品牌霸屏利器,5维GEO评分+JSON-LD注入+评分门控,提升AI搜索引擎引用率
- 核心能力: JSON-LD结构化数据注入 / FAQ Schema自动生成 / 5维GEO评分模型 / llms
- 评分门控低于60自动优化重试最多2次
- 只承诺优化不承诺排名,通过结构化数据科学提升AI引用概率
- 触发关键词: AI搜索占位、GEO优化、生成式引擎优化、JSON-LD、FAQ Schema、AI引用、搜索霸屏、品牌占位、结构化数据、AI搜索优化
常见疑问
Q1: 首次使用如何快速上手?
A: 阅读快速开始章节,按步骤配置环境变量和API Key,然后参考使用流程章节执行。
Q2: 报错"unauthorized"怎么解决?
A: 确认API Key已正确设置到环境变量中,检查Key是否过期或格式错误,必要时重新生成。
Q3: 可以批量处理数据吗?
A: 支持批量模式。建议单次不超过100条,避免触发API限流。大批量任务请分批执行。
Q4: 结果与预期不符怎么办?
A: 检查输入参数格式,确认参数值在有效范围内。参考案例展示章节的示例对照调整。
Q5: 是否支持离线使用?
A: 需要联网调用API。离线场景请确认是否有本地模型或缓存机制可用。
安全规范
安全风险防范
| 威胁场景 | 影响等级 | 防护机制 | 确认方法 |
|---|---|---|---|
| 未授权访问 | 严重 | 多因素认证,IP白名单 | 渗透测试报告 |
| 配置错误暴露 | 高 | 配置中心化管理,变更审计 | 配置合规扫描 |
| 服务降级 | 中 | 熔断限流,健康检查 | 压力测试验证 |
| 依赖供应链风险 | 中 | 依赖锁定,完整性校验 | SCA工具扫描 |
性能数据
| 操作场景 | 手动耗时 | 自动化耗时 | 效率提升 |
|---|---|---|---|
| 文件解析与提取 | 5-10分钟/个 | <5秒/个 | 60-120x |
| 批量文件处理(100个) | 8-16小时 | <5分钟 | 96-192x |
| API调用与响应解析 | 2-3分钟/次 | <1秒/次 | 120-180x |
| 多接口数据聚合 | 15-30分钟 | <10秒 | 90-180x |
| 命令执行与结果收集 | 3-5分钟/次 | <2秒/次 | 90-150x |
| 重复任务批量执行 | 因任务而异 | 线性缩减 | 5-50x |
| 错误排查与修复 | 10-30分钟 | <30秒 | 20-60x |
特色分析
| 对比维度 | GEO搜索占位架构师 | 传统手动方式 | 通用脚本工具 |
|---|---|---|---|
| 自动化程度 | 全流程自动 | 完全手动 | 部分自动 |
| 错误处理 | 内置错误恢复 | 依赖人工经验 | 基本try-catch |
| 可复用性 | 参数化配置 | 一次性脚本 | 模板化 |
| 安全合规 | 内置安全检查 | 无安全保障 | 无安全保障 |
| 适用场景 | AI搜索时代品牌霸屏,5维GEO评分+JSON-LD注入+评分门控,提升AI引用 | 通用场景 | 通用场景 |
功能属性
- 自动化执行: AI搜索时代品牌霸屏,5维GEO评分+JSON-LD注入+评分门控,提升AI引用率
- 文件处理: 支持多种文件格式的读取、解析和写入操作
- API集成: 通过标准化接口调用外部服务并处理响应
- 命令执行: 在安全沙箱中执行系统命令并收集结果
- 信息检索: 快速搜索和过滤目标数据
快速启航
- 配置API密钥: 在环境变量中设置对应的API Key
- 初始化连接: 使用提供的凭证建立API连接
- 调用接口: 传入必要参数执行API调用
- 准备文件: 确认文件路径正确且格式受支持
- 执行处理: 调用对应的处理函数
- 查看结果: 检查输出文件或返回数据
- 检查环境: 确认运行时和依赖已安装
- 执行命令: 使用正确的参数格式执行
- 查看输出: 检查命令输出和退出码
前置条件
- 已安装所需运行环境(参考依赖说明)
- 已获取必要的API密钥或访问凭证(如适用)
- 输入数据已准备就绪
问答精选
Q1: GEO搜索占位架构师支持哪些输入格式?
A1: AI搜索时代品牌霸屏,5维GEO评分+JSON-LD注入+评分门控,提升AI引用率。支持文本指令和结构化参数输入,具体格式参考使用流程章节。
Q2: 需要配置API Key吗?
A2: 是的,部分功能需要配置对应平台的API Key。请在依赖说明章节查看具体要求,并通过环境变量安全配置。
Q3: 命令行执行失败怎么办?
A3: 检查命令参数是否正确,确认运行环境支持exec能力。如遇权限问题,请参照错误处理章节排查。
异常管理机制
针对GEO搜索占位架构师使用中可能遇到的常见问题,提供以下排查方案:
| 错误类型 | 原因分析 | 解决方案 |
|---|---|---|
| API认证失败(401) | API密钥错误或过期 | 检查密钥配置,重新生成token |
| 接口限流(429) | 请求频率超出限制 | 降低调用频率,启用重试退避策略 |
| 响应超时(504) | 网络延迟或服务端负载过高 | 增加超时阈值,检查网络连接 |
| 文件不存在 | 路径错误或文件未创建 | 检查路径拼写,确认文件已生成 |
| 文件格式不支持 | 扩展名不在支持列表中 | 转换为支持的格式后重试 |
| 权限不足 | 当前用户无读写权限 | 检查文件权限,以管理员身份运行 |
| 命令执行失败 | 参数错误或环境依赖缺失 | 检查命令语法,确认依赖已安装 |
| 进程超时 | 命令执行时间过长 | 增加超时设置,优化命令参数 |
| 网络连接失败 | DNS解析失败或防火墙拦截 | 检查网络配置,确认代理设置 |
GEO搜索占位架构师通用排查步骤
- 检查输入参数: 确认所有必填参数已提供且格式正确
- 查看日志输出: 定位具体错误行和异常类型
- 验证环境配置: 确认依赖库版本和运行环境满足要求
- 逐步调试: 缩小问题范围,隔离故障模块
错误管理机制
针对GEO搜索占位架构师使用中可能遇到的常见问题,提供以下排查方案:
| 错误类型 | 原因分析 | 解决方案 |
|---|---|---|
| API认证失败(401) | API密钥错误或过期 | 检查密钥配置,重新生成token |
| 接口限流(429) | 请求频率超出限制 | 降低调用频率,启用重试退避策略 |
| 响应超时(504) | 网络延迟或服务端负载过高 | 增加超时阈值,检查网络连接 |
| 文件不存在 | 路径错误或文件未创建 | 检查路径拼写,确认文件已生成 |
| 文件格式不支持 | 扩展名不在支持列表中 | 转换为支持的格式后重试 |
| 权限不足 | 当前用户无读写权限 | 检查文件权限,以管理员身份运行 |
| 命令执行失败 | 参数错误或环境依赖缺失 | 检查命令语法,确认依赖已安装 |
| 进程超时 | 命令执行时间过长 | 增加超时设置,优化命令参数 |
| 网络连接失败 | DNS解析失败或防火墙拦截 | 检查网络配置,确认代理设置 |
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Marketing Mode
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