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

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$ 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

  1. 接收内容: 获取图文内容或视频描述文本
  2. 评估SEO基础指标: 分析关键词密度、标题结构、meta标签
  3. 注入JSON-LD结构化数据: 根据内容类型注入Article/FAQPage/Organization/HowTo等Schema
  4. 评估AI引用潜力评分: 基于5维度11项指标进行评分
  5. 生成llms_txt摘要: 生成AI友好的内容摘要
  6. 生成FAQ Schema: 自动生成3-5个FAQ片段
  7. 计算GEO评分: 0-100分加权计算
  8. 评分门控: GEO评分<60时自动优化重试(最多2次)
  9. 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

  1. 接收内容文本
  2. 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
  3. 加权计算总分
  4. 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
actionstring是操作类型: optimize(优化)/score(评分)
contentstring是内容正文
content_typestring否内容类型: article/howto/faq/product,默认article
titlestring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
articleArticle文章类内容
howtoHowTo教程/指南类内容
faqFAQPage问答类内容
productProduct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 APIAPI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

  1. 配置API密钥: 在环境变量中设置对应的API Key
  2. 初始化连接: 使用提供的凭证建立API连接
  3. 调用接口: 传入必要参数执行API调用
  4. 准备文件: 确认文件路径正确且格式受支持
  5. 执行处理: 调用对应的处理函数
  6. 查看结果: 检查输出文件或返回数据
  7. 检查环境: 确认运行时和依赖已安装
  8. 执行命令: 使用正确的参数格式执行
  9. 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

  1. 检查输入参数: 确认所有必填参数已提供且格式正确
  2. 查看日志输出: 定位具体错误行和异常类型
  3. 验证环境配置: 确认依赖库版本和运行环境满足要求
  4. 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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