SEO博客写作 —— 完整工作流程

适用场景

• 撰写任何类型的博客文章（对比类、教程类、清单类、指南类、观点类）
• 创作长篇SEO内容（2000字以上）
• 为任意网站或博客生成内容

执行模式（重要）

此技能需要执行 shell 命令（第5阶段链接验证、第6阶段QA运行）。必须在具备完整执行权限的环境中运行。

**始终以 security: "full" 启动写作子代理：**

sessions_spawn(
  task: "[完整文章提纲]",
  runtime: "subagent",
  security: "full"   ← 必需 —— 缺少此项，执行审批将阻塞第5与第6阶段
)

若直接在主会话中运行（仅作为降级方案），已有执行权限则可正常进行。

**切勿省略 security: "full" —— 子代理将静默跳过QA环节，交付未经验证的草稿。**

失败恢复防护机制（强制要求）

1. 逐节撰写 —— 每个 H2 节点写完后立即保存至磁盘。上下文内绝不保留超过一个章节的内容。
2. 内联AI检查 —— 每完成一个 H2 节点后，立即执行4点检查（见第3阶段），发现问题立即修正，不批量处理。
3. QA循环上限 —— 最多3轮QA。每轮仅修复最新报告中的具体“失败”项。绝不重新生成已通过的部分。
4. 超时恢复 —— 若文章撰写过程中被中断，应立即将已生成内容写入磁盘，记录断点位置，从该处继续，不得从零开始。

预飞行准备

1. 阅读产品上下文文件（如 product/context.md）获取当前产品事实
2. 阅读品牌指南（如 brand/voice.md）明确语气风格与禁忌
3. 检查内部链接地图（如 blog/plan/internal-links-map.md）确认可链接目标
4. 检查内容计划（如 blog/plan/content-plan.md）确定本文在主题集群中的定位

第一阶段：研究（写作前）

关键词研究

1. 主关键词 —— 我们希望排名的精确短语（例如：“2026年最佳AI邮件应用”）
2. 次级关键词 —— 自然融入的关联短语（3-5个）
3. 长尾变体 —— 问题形式查询，用于FAQ部分

竞品分析

针对主关键词，在Google中搜索并分析前5名结果：

• 每篇文章的字数
• H2/H3结构
• 他们覆盖了哪些内容，我们应包含
• 他们遗漏了什么，我们可以填补（内容空白）
• 他们使用的外部链接（权威来源）

在研究阶段运行QA检测器，分析SERP内容缺口：

python3 skills/seo-geo-qa/scripts/seo_qa_runner.py path/to/draft.md --keyword "best email apps for mac"

仅在隔离调试SERP缺口时使用底层分析器：

python3 skills/seo-geo-qa/scripts/serp_gap_analyzer.py "best email apps for mac" path/to/draft.md
python3 skills/seo-geo-qa/scripts/serp_gap_analyzer.py "best email apps for mac" path/to/draft.md --urls https://competitor1.com https://competitor2.com

搜索意图分类

输出：研究简报

在开始写作前，保存至博客计划目录（如 blog/plan/）：

## 研究简报：[标题]
- 主关键词：
- 次级关键词：
- 搜索意图：
- 目标字数：
- 前5名竞品URL + 字数
- 可利用的内容缺口
- 应包含的内部链接
- 识别出的外部权威来源

第二阶段：大纲

标准文章结构

# H1 — 包含主关键词，不超过60字符

开篇钩子（150-200字）
- 描述问题或疑问
- 说明其当前重要性
- 交代本文涵盖内容

## 快速对比表（适用于对比类文章）

## 详细评测 / 分节内容（文章主体）
### H3 子节按需添加

## 我们的测试方法 / 评估流程

## 如何选择 / 决策框架

## 常见问题（4-6个问题，支持Schema标记）

## 进阶阅读（内部+外部链接）

标题规则

• 每篇文章仅一个H1，包含主关键词
• H2 尽可能匹配搜索查询
• H3 用于H2内的子节
• 绝不跳级（H1 → H3错误）
• 标题描述内容，而非用于样式设计

第三阶段：撰写

开篇（前100字 —— 至关重要）

• 主关键词出现在前100字内
• 提供直接回答或清晰钩子（避免空话铺垫）
• 明确告知读者将学到什么

正文撰写标准

按类型划分的字数要求：

关键词密度：

• 主关键词：1%-2%（自然分布，不可堆砌）
• 次级关键词：每项0.5%-1%
• 检查标准：关键词应让读者感觉不到刻意植入

段落结构：

• 每段最多3-4句话
• 每段表达一个核心思想
• 短句与长句交替使用
• 使用项目符号和编号列表提升可读性

可读性目标：

• Flesch阅读易度：60-70（标准/口语化）
• 年级水平：8-10（易懂但不失深度）
• 平均句长：15-20词，最长不超过35词

内部链接策略

• 使用描述性锚文本（不要使用“点击这里”）
• 在同一主题集群内链接相关博客文章
• 在自然位置链接产品/功能页面
• 遵循枢纽-辐条模式（参见 internal-links-map）
• 参考内部链接地图（例如：blog/plan/internal-links-map.md）

外部链接标准（比例原则）

核心原则： 每个提及的实体都应有链接；每个事实性主张都应有来源。不为链接而链接。

• 优先顺序：官方站点 > 媒体评测 > 研究论文
• 避免：个人博客、付费墙内容、临时页面
• 绝不链接至竞争对手的对比文章（应链接至其产品页面）
• 所有链接必须经过验证（第 5 阶段）

权威信号（GEO/AEO 优化）

这些信号可提升在 AI 搜索引擎（如 ChatGPT、Perplexity、Google AI 概览）中的可见性：

证据三明治结构 —— 每个主要主张按以下方式组织：主张 → 证据 → 解读

“大多数用户更偏好 [X] [主张]。2024 年对 1,000 名专业人士的研究发现 Y [证据]。这意味着 Z 对你的具体工作流具有意义 [解读]。”

无解读的统计数据是噪音。无证据的解读是主观意见。三明治结构同时满足两者，是 AI 系统最可能摘录的格式。

内容可提取性（用于 AI 引用）

AI 系统提取的是片段，而非整页内容。每个关键点应能独立成立：

• 每个章节以直接答案开头（不要隐藏）
• 关键答案段落控制在 40-60 字之间
• 比较类内容优先使用表格
• 流程类内容优先使用编号列表
• 自包含的答案块，无需上下文即可理解

平台特定 GEO 优化

不同 AI 系统的引用偏好不同。每个主要章节应同时满足以下四者：

实际操作建议： 一个结构良好的章节可同时满足四类平台需求。以直接答案开头（Google），随后提供有来源的证据（Perplexity），加入多角度分析（ChatGPT），确保全程逻辑连贯（Claude）。

对比类文章专项要求

针对“最佳 X”、“X 替代方案”、“X 对比 Y”等文章：

• 必须在顶部包含一张对比表格
• 每项需包含：名称、价格、核心功能、支持平台、适合场景
• 对竞争对手保持诚实 —— 承认其优势
• 对自己保持诚实 —— 承认自身不足，建立信任，有助于排名
• 将自家产品置于首位，但需通过真实论据赢得位置
• 为每个产品章节添加锚点 ID

内联 AI 识别检查（每写完一个 H2 后执行 —— 不批量处理）

每完成一个 H2 章节后，立即检查以下四项，发现问题立即修正。不要留到第 4 阶段统一处理。

□ 禁用词汇：深入、无缝、强大、利用、革命性、整体性、图景、导航（隐喻）、驾驭、范式、协同、颠覆性、提升
□ 长句：是否存在超过 35 个字的句子？如有，请拆分。
□ 开场套话：章节是否以“重要的是……”或“说到……”开头？
  若有，请删除，直接切入要点。
□ 破折号密度：每 200 字内破折号超过 1 个？请改用逗号、分号或拆分句子。

若任一选项被勾选：仅重写标记的句子。完成后继续下一部分。每节耗时不到 30 秒，可在源头解决问题，避免后期大规模修改的痛苦。

第四阶段：优化

SEO 检查清单（提交审核前）

• [ ] H1 包含主关键词，长度不超过 60 字符
• [ ] 撰写元描述：150-160 字符，包含关键词
• [ ] 主关键词出现在前 100 字内
• [ ] 主关键词出现在至少一个 H2 中
• [ ] URL 别名包含关键词且清晰简洁
• [ ] 至少包含一个表格或列表（利于获得精选摘要机会）
• [ ] 包含 FAQ 章节（已准备好结构化数据标记）
• [ ] 文末注明“最后更新：[月份 年份]”
• [ ] 内部链接 ≥ 3 个
• [ ] 外部链接 ≥ 10 个
• [ ] 所有图片均配有 alt 文本（如适用）

AI 写作模式规避

至关重要：内容不得读起来像 AI 生成。

常见 AI 写作模式需避免：

自我检查： 大声朗读文章。如果某句话听起来像新闻稿，就重新改写。

阶段 5：链接验证（强制执行）

在交付内容前，必须验证每一个链接。

验证流程

1. 从文章中提取所有 URL
2. 使用 web_fetch 或 curl -sI 测试每个链接
3. 检查：404 错误、403 禁止访问、重定向至错误内容、付费墙
4. 对非明显权威来源，进行源质量快速核查（使用 AITDK/Ahrefs/搜索证据）

源质量快速核查

对于非明显权威的外部来源，判断是否值得引用：

• AITDK 流量页面： https://aitdk.com/traffic/<domain>，用于获取流量、关键词、域名年龄等线索（如可访问）
• Ahrefs 反链检查器： 快速评估域名权重与反链情况
• 搜索证据： 使用 site:domain.com、品牌关键词查询，以及第三方工具受限时查看近期收录页面

不要追求完美指标。 目标是提前发现弱、过时、垃圾或无关的来源，防止其进入文章。

链接失效处理

• 寻找支持相同主张的替代来源
• 优先顺序：官网 > 研究报告 > 主流媒体
• 如有必要，更新上下文文字
• 记录修改：

**原文链接：** https://broken-link.com (404)
**替换链接：** https://working-link.com
**原因：** 原链接返回 404
**已验证：** ✅ 数据一致确认

引用与出处验证（至关重要——血泪教训）

• 若引用评论 → 验证引文真实存在，并且原文整体语气与你的表述相符
• 语气匹配测试： 阅读源文章前 3 段。是正面、负面还是中立？

- 源文为正面 → 可自由引用

- 源文为负面 → 不引用，或如实表述：“即使 [来源] 的批评也承认……”

- 源文为中立 → 准确呈现语气后引用

• 不要从负面评论中截取正面片段——读者点击后会失去信任
• 统计数据必须与引用来源完全一致（数字、日期、方法）
• “根据 [来源]” → 必须核实来源确实如此表述

阶段 6：自动化 QA（强制执行——在人工审核前运行）

完成阶段 5 后，必须始终运行 QA 运行器，再启动审核代理或交付初稿。不得跳过，不得询问是否运行。

python3 skills/seo-geo-qa/scripts/seo_qa_runner.py path/to/article.md --keyword "primary keyword"

自动执行内容

1. 所有链接验证（存活性 + 来源质量分级）
2. 标记死链、弱来源、已迁移链接
3. 检查 FAQ 数量、外部链接数量、SERP 差距
4. Markdown 与 JSON 报告保存至 qa-reports/{slug}/，与文章同目录
5. 输出结果：通过（PASS）或失败（FAIL）

若失败

• 修复关键问题（死链、过多 TIER-D 来源）
• 重新运行，直至通过
• 最多允许 3 次尝试

若通过

• 进入阶段 7（人工审核）
• 在交接时附上 QA 报告链接

阶段 7：审核（自动触发）

阶段 6 通过后，必须自动触发审核代理。审核代理需检查：

审核必须包含：

• QA 运行器结果为 PASS（附带报告链接）
• SEO 检查清单已完成
• 品牌语气符合要求
• 事实准确性（价格、功能）
• 已消除 AI 写作模式
• 达到可读性标准

文件规范

存放位置

• 研究简报：blog/plan/brief-{slug}.md
• 文章草稿：blog/seo/{slug}.md（SEO 类）或 blog/{slug}.md（通用类）
• 文章配图：由 CMS 或网站仓库单独处理

Slug 格式

• 全小写，使用短横线分隔
• 与目标 URL 路径一致：/blog/{slug}

标题年份规则（2026-03-24 决定）

• 教育类文章的新鲜度信号放在文末：“最后更新：[月份 年份]”
• 对比类文章每年 Q1 集中更新（标题 + 内容 + slug）
• 参考：Anthropic claude.com/blog 所有文章均未使用年份标题，全靠内容新鲜度信号维持时效性

相关技能

• content-production — 强制执行“创作 → 审核 → 修改”的工作流程
• content-qa — 内容质量检查清单与审核代理
• seo-audit — 整站技术 SEO 检查
• seo-geo — 针对 AI 搜索引擎的地理优化
• competitor-alternatives — 竞品对比页面结构
• schema-markup — JSON-LD 实现
• copy-editing — 多轮编辑框架