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。

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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

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

json

{
  "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

json

{
  "action": "score",
  "content": "文章内容..."
}

返回格式

优化模式输出

json

{
  "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

json

{
  "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

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

输入:

json

{
  "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:

json

{
  "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