--- name: geo-content-optimizer description: 面向LLM的内容优化(GEO),让文章不仅被Google收录,还能被AI引用。针对ChatGPT/Claude等大模型的阅读习惯优化内容结构。 --- # 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 ```markdown # 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: - 模板ID: 8768 - 原名: Google Form, AI, SEO, GEO Optimization, Human Approval - 链接: https://n8n.io/workflows/8768