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转分：AI在做SEO和GEO优化中如何应用？

发布时间：2026-08-07 13:58:37 编辑：admin 浏览:2

    AI 应用可以按照「点—线—面—体」的思路，分享内容也是按单点应用 → 工作流 Workflow → 定时任务 → 智能体 Agent展开，最后还有一些技巧和心法。

    单点应用：先从一个个小活开始

    AI的单点应用

    AI 单点应用，就是 日常随手就用的、最高频、每天重复的应用。我日常使用比较多的是：

    • 总结文章。文章泛读会先抛给 AI 进行总结和整理，让 AI 帮忙给出核心结论。我还会让 AI 帮我指出其中需要注意的重点，并且结合我的职业（SEO 和 GEO），指出可能的影响。
    • 生成内容。我会借助 AI 来生成内容，指令会尽量给一些具体的要求，保证产出内容符合要求。
      • 比如生成某个产品详情页的 Title，我会告诉 AI：要包含产品名称，且包含核心属性、使用场景、适用人群等，最后加上品牌名称。因为我希望产品详情页能获取到具体、长尾的关键词。
    • 翻译。不仅是中译英、英译中，还支持多语言互译。我一般会在 Prompt 中让 AI 注意当地文化和语言习惯。
      • 比如「足球」，美国的表达方式是 soccer，英国是 football；涉及民族的表述更要注意。
    • 生成 PPT 材料。比如这份材料，从设计、样式到交互，都是 AI 生成，不过要经过多次迭代，我这次就经过了 13 次迭代才形成最终版。我觉得比 PPT 要好用多了。

    在 AI 单点应用时，有 3 个经验分享：

    1. Prompt 要尽量丰富。因为越丰富，AI 的产出就越符合需求。
    2. 要多次迭代。AI 产出不一定一次满足需要，需要继续补充意见，提出问题，让产出逐渐符合需求。
    3. 多输出自己的想法，保留人味儿。如果是对外输出，尽量多一些自己的表达，纯 AI 内容一眼就能看出来，缺少人味儿，影响阅读。

    工作流 Workflow：网站自动化分析和优化

    AI workflow 工作流 网站自动化分析和优化

    如果把多个单点任务连接起来，就形成了 Workflow。往前可打通多个数据源，往后可直接连接到后台进行各种操作。

    比如网站自动化分析和优化，就是可以输入多方、海量的数据（第一方、第三方和竞手数据），利用自己的分析方法（Skill），借助 AI 进行整体分析；还可以连接网站后台，直接进行创建、编辑、修改等动作。

    这是我之前进行网站 SEO 和 GEO 审查的案例，基本半个小时就可以生成一份非常完整、基本可交付的方案。

    数据方面，我接入了几个数据源：

    • 网站内容 / 竞手内容：可让 AI 直接抓取，比如按照 sitemap 抓取。
    • GSC 和 GA：可以让 AI 直接打通，这样就不用手动去拉数据，AI 可以直接去获取。
    • Semrush / Ahrefs：都有 MCP 和 API，可以直接获取第三方数据，比如 SEO 热门页面、热门关键词，以及关键词分析（搜索量、竞争度等）。
    • Google 排名：可以用 API 获取 Google 排名情况，这是真实的 Google 搜索结果；结合 site 指令也可以查询 Google 收录。
    • 还有广告后台也可以接入来分析

    AI 分析部分，最好给 AI 一些分析方法和分析思路。比如分析某个网页的 SEO 流量为什么会跌？

    要给 AI 分析思路：

    • 首先确认情况，了解详情。从 GSC 中调取对应网页的数据进行判断和分析。
    • 其次拆解 SEO 流量。按照公式：SEO 流量 = 曝光 × 点击率（这些数据也可以从 GSC 获取）。
    • 这样就能初步判断是曝光跌了，还是点击率下降；按照这个思路，可以继续往下细分分析。
    • 外部竞争。查询 Google 搜索结果，看排名竞争的几个站点，他们的权重如何。
    • 内部分析。参考网页本身获取的关键词，是否真的高度相关；把网页内容抓取下来，看是否真的满足了用户的主要需求和次要需求。
    • 网页性能。使用 PageSpeed 测试下网页性能如何。

    这样就可以确保 AI 按照你的思路进行分析，得到比较靠谱的分析结论。

    制定策略报告的格式，这也是分析思路的一种指导。比如我这份初步报告的格式：

    1. 整体数据。比如 SEO 流量、外链数量、流量趋势等。
    2. 细分数据情况。按照频道细分，能看到哪些频道的流量最多；按照关键词细分，能看到信息型、产品型、导航型关键词的分布；品牌词与非品牌词；国家分布、多语言细分等。这样基本能判断目前的优势和劣势，以及当前 SEO 的思路和方向。
    3. 竞争分析。找一个竞争对手，最好是流量更大点的竞争对手。对比流量差距，并找到竞手的 SEO 思路和方向，比如他们做了一些外链，他们的 Blog 获得了很多信息型搜索，或者他们有多语言站点获取流量等。
    4. 核心问题。按照 Checklist 对网站进行整体诊断，最后将问题进行整理和归纳。
    5. 优化策略。一方面是针对前面分析出来的问题，另一方面是结合增长潜力点，整理成 3～5 点的优化策略。

    如果需要，还能直接打通后台进行网站修改，比如 Shopify、WordPress、自建站等。

    也有几个注意事项：

    1. 一定要核验数据和结论。AI 有时候会得出不准确的结论，需要进行核验，保证准确度。
    2. 如有疑惑，需要追问。AI 会使用一些奇怪的名词，需要继续提问，确保完全理解和接受。
    3. 直接上线需谨慎。如果是公司和客户网站，最好先上传到测试版或草稿，等确认之后再正式上线。

    工作流 Workflow：高质量内容生成

    workflow 高质量内容

    直接把标题丢给 AI 也能生成一篇文章，我这里是结合对「Google 高质量内容」的理解，以及自己的经验，打造了一个完整的高质量内容生产流程。

    目前已经做成了一个线上免费工具，是自研自用的 SEO/GEO 文章提纲生成工具，可以尝试下。

    我实现的流程是：

    1. 基于 Google 查询扩展。用 AI 模拟 ChatGPT 的查询扩展（Query Fan-out），把关键词背后的主要、相关、隐含需求都挖出来。满足用户需求，才是高质量文章的第一基础。
    2. 基于排名的竞手分析。对应 AI 的 RAG 环节：拉取 Google 首页排名页，找竞手覆盖与遗漏，做到「你有我有，你无我也有」，实现差异化竞争。
    3. 基于 PAA 生成 FAQ。用 People Also Ask 生成文章 FAQ，提升内容在 AI 提问时的 GEO 引用率。

    整体的生成逻辑是：用户关注的主要需求一定要覆盖，竞争对手遗漏的需求也要覆盖（形成差异化优势）。这样才是满足用户需求、且有差异优势的文章，才是 Google 认为的更完整、全面的文章。

    这个工具最终产出的是符合 SEO/GEO 的文章提纲，你可以对提纲进行人工修改，再结合 AI 模型产出最终版的文章。

    这一页的右侧是我的工具产出的提纲示例，有小标题、H 标签、字数建议，以及根据 PAA 生成的 FAQ 问题。

    定时任务

    AI 定时任务

    Claude、Codex 和 Workbuddy 都已经提供了定时任务的功能，就是设置好时间和任务，AI 自动运行。

    我自己就设置了「SEO/GEO/AI 日报」，主要抓取行业每日动态进行整理和总结，每天早上 8 点运行，然后保存到本地文件夹。

    右侧是定时任务的部分内容。看起来很完善，其实也是 AI 自己写的。

    操作步骤是这样的：

    1. 先配置起来。可以先输入几句简单的话。
    2. 设置个时间。比如早八点。
    3. 持续迭代。根据产出内容让 AI 不断迭代指令，这一步是关键。比如让 AI 对每天的内容进行评分、根据自己的关注点进行重点提取、剔除一些关联不大的主题、补充一些重点内容源等。

    高级应用：网站分享

    AI 造工具和 Agent

    主要分享我借助 AI 搭建的网站，包含 Blog 和 SEO 工具。

    首先是博客，我实现了几个功能：

    • 内容迁移。把公众号、老博客的内容全部迁移过来。
    • 样式定制。根据自己的想法设计和生成网站样式和功能，我本身就喜欢简单、清爽的界面，感谢 AI 帮我实现。
    • 定制后台。现在就能自动生成语义化的 URL，以及自动总结生成 Description。
    • SEO 元素配置。根据页面类型生成结构化数据，也生成了自动更新的 sitemap。
    • 基础功能。HTTPS、移动适配等。

    工具方面，我把日常工作中使用较多的功能做成了线上工具，并可免费使用。目前有文章提纲生成、AI 爬虫抓取验证、结构化数据分析等。

    在合作项目上，还会开发一些定制的报表和工具，比如项目的效果检测、定制化的报表等。

    Skill

    AI Skill

    日常的思路和方法，可以整理成 Skill。比如前文提到的如何分析网站排名变化。

    生成和操作也非常简单，比如：

    • 生成：「将以上 xx 保存成 skill」，如果能设置个名字，比如 google-ranking-analysis 就更好了；AI 会整理成很完整的 Prompt，并保存成 Skill。
    • 使用：/[skill] 帮我做这个事，就调用成功，可以直接使用。
    • 修改：/[skill] 修改，把 xx 改成 xx，就能自动修改完成。

    Skill 的优点是：

    • 可沉淀。把一套流程的步骤、规则、输出格式写下来，AI 按它自动执行。
    • 可迭代。如果发现问题就及时更新 Skill，你的分析方法也会随之迭代。
    • 可分享。有时候需要同事来操作，直接发过去就可以用了。

    Agent

    这部分分享时没提到，是这一周刚实现的。

    数据源、工作流，再结合知识库，以及自己的多个 Skill，就可以形成一个完整的 Agent。

    这是我初步搭建的一个 Agent，可以参考下。可以直接提问，Agent 进行推理，获取各种数据，并进行分析和回答，可以随意提问，AI进行深度分析。

    Agent 初版

    技巧

    AI 技巧

    分享几个能立即用上的技巧：

    1. 让 AI 帮忙整理指令。有时候想法不完整、不成系统，可以让 AI 帮忙整理成结构化、完整的指令，非常适合较大功能和文章的实现。
    2. 用语音输入。现在 AI 语音输入法非常方便，有时候不需要打字，直接口喷，效率加倍，爽度升级。
    3. 多使用 Markdown 格式。很简单的结构化输出格式，让 AI 更容易理解，也可以梳理自己的思路。
    4. 指令尽量丰富。多说点废话都没问题。
    5. 可建立本地信息库。比如 Markdown、Excel、CSV 格式，我用的是 Markdown + Obsidian 的组合。

    心法

    AI 4 个心法

    技巧和方法会过时，这几个心法不会。

    1. 认知是关键。AI 是认知的放大器，你的 Know-how 越多，AI 放大之后就越强。我前天跟一个开发大佬聊天，他就提到 AI 在某种程度上让老开发更强、更有竞争力了，因为老开发的经验更多，具备系统性开发思路，借助 AI 之后更是以一顶百，这是年轻开发无法匹敌的。
    2. 多思考。现在 AI 生成非常快速，连输入都是口喷了，但要多思考，想得越多、越深、越完整，产出的质量越高。我觉得思考时间至少要占一半。
    3. 最好有开发基础。了解开发逻辑、常用工具和模型的能力边界，这样能更好地跟 AI 交互，获得想要的产出。我推荐可以学下 Python，简单易学，相关库也很完整。
    4. 增加确定性。虽然给 AI 一句话也能生成，但最好确定好框架、格式、流程，这样可以减少 AI 产出的随机性，保证产出质量更靠谱。

    工作之外

    AI 不止是生产力工具

    AI 能力不光可用在工作中，也可以用在生活上。比如我会用来：

    • 做自己的小工具。比如我给儿子做的五上语文预习教程，做成了火影忍者风格

    关键字词：

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