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geo-content-optimizer

SKILL.md

GEO 内容优化器

优化内容使其同时对搜索引擎(SEO)和 AI 大模型(GEO - Generative Engine Optimization)友好。

什么是 GEO?

GEO(Generative Engine Optimization)是面向 AI 大模型的内容优化:

  • SEO: 让 Google 收录并排名靠前
  • GEO: 让 ChatGPT/Claude/Perplexity 引用你的内容

随着 AI 搜索的普及,内容不仅要对爬虫友好,还要对 LLM 友好。

触发条件

当用户说以下内容时启动此技能:

  • "优化这篇文章的SEO"
  • "让这个内容对AI更友好"
  • "GEO优化"
  • "帮我优化内容结构"

工作流程

┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│  接收原始内容    │───▶│  SEO 分析优化    │───▶│  GEO 分析优化    │
│  (文本/URL)     │    │  关键词/结构     │    │  AI友好结构      │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘
                                          ┌─────────────────────┐
                                          │  输出优化后内容       │
                                          │  + 优化建议清单       │
                                          └─────────────────────┘

执行步骤

步骤 1:接收内容

接受以下输入格式:

  • 纯文本内容
  • Markdown 文档
  • 网页 URL(使用 WebFetch 获取)

步骤 2:SEO 分析与优化

检查并优化以下要素:

标题优化

  • 标题长度:50-60字符最佳
  • 包含主要关键词
  • 吸引点击的表述

Meta 描述

  • 长度:150-160字符
  • 包含行动召唤
  • 自然融入关键词

内容结构

  • 使用层级标题(H1 > H2 > H3)
  • 段落不超过3-4句
  • 关键词密度:1-2%
  • 内链和外链布局

技术要素

  • 图片 Alt 文本
  • URL 结构清晰
  • Schema 标记建议

步骤 3:GEO 分析与优化

让内容更容易被 AI 大模型理解和引用:

结构化信息

  • 使用清晰的定义格式:"X 是..."
  • 提供事实性陈述而非模糊描述
  • 使用编号/列表呈现步骤或要点

引用友好

  • 关键结论放在段首
  • 使用明确的因果关系:"因为X,所以Y"
  • 提供具体数据和来源

知识密度

  • 每段包含可被引用的核心观点
  • 避免过多填充词和废话
  • 专业术语配简明解释

权威性信号

  • 引用权威来源
  • 包含第一手数据/案例
  • 作者专业背景说明

步骤 4:输出优化结果

# 内容优化报告

## 原始内容分析

**SEO 评分**: X/100
**GEO 评分**: X/100

### 发现的问题
1. [问题1]
2. [问题2]

---

## 优化后内容

[优化后的完整内容]

---

## 优化清单

### SEO 优化项
- [x] 已优化:标题长度调整为 55 字符
- [x] 已优化:添加 H2 子标题
- [ ] 建议:添加 3-5 个内链

### GEO 优化项
- [x] 已优化:段首添加核心结论
- [x] 已优化:模糊表述改为具体数据
- [ ] 建议:添加权威来源引用

---

## 关键词建议

| 主关键词 | 长尾关键词 |
|---------|-----------|
| [关键词1] | [长尾1], [长尾2] |

## AI 引用提示

以下句子最有可能被 AI 引用:
1. "[可被引用的关键句1]"
2. "[可被引用的关键句2]"

数据存储

优化结果默认保存到:~/.claude/cache/geo-content-optimizer/

建议保存:

  • report-{YYYYMMDD-HHMMSS}.md:本次优化报告(包含问题清单与可引用关键句)
  • optimized-{YYYYMMDD-HHMMSS}.md:优化后的完整内容(可直接发布或再编辑)
  • result-{YYYYMMDD-HHMMSS}.json:结构化结果(评分、关键词建议、变更要点),便于后续批量处理与对比

使用示例

示例 1:优化博客文章

用户: 帮我优化这篇文章
[粘贴文章内容]

Claude:
1. 分析当前内容结构
2. 检查 SEO 要素
3. 评估 GEO 友好度
4. 输出优化版本和建议

示例 2:优化网页内容

用户: 优化这个页面的内容 https://example.com/article

Claude:
1. 获取页面内容
2. 分析并优化
3. 输出优化建议

GEO 优化技巧

1. 定义式开头

❌ 不好:GEO是一种新兴的优化方法,正在被越来越多人使用...
✅ 好的:GEO(Generative Engine Optimization)是针对 AI 搜索引擎的内容优化策略,目标是让内容被 ChatGPT、Claude 等大模型引用。

2. 因果关系明确

❌ 不好:好的内容结构可能会提高 AI 引用率。
✅ 好的:使用层级标题和编号列表的内容,AI 引用率提高 40%,因为 LLM 更容易解析结构化信息。

3. 可引用片段

❌ 不好:这个方法有很多优点。
✅ 好的:这个方法的三个核心优点是:1) 降低成本 50%;2) 提高效率 3 倍;3) 减少人工干预。

依赖工具

  • WebFetch: 获取网页内容(如果输入是 URL)
  • Read/Write: 读取/保存优化后的内容

限制说明

  • 图片无法直接优化,只能提供 Alt 文本建议
  • 无法检测实际的搜索排名变化
  • GEO 效果取决于 AI 搜索引擎的算法更新

原始来源

改编自 n8n 模板:

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