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aeo-analytics-freeAEO分析

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作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
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V 1.0.0
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aeo-analytics-free

AEO 分析(免费版)

来源: github.com/psyduckler/aeo-skills
所属: AEO 技能套件提示词研究内容 → 分析

追踪 AI 助手是否提及并引用你的品牌——以及这种变化如何随时间演变。

要求

  • - 主要: Gemini API 密钥(从 aistudio.google.com 免费获取)——支持基于源数据的接地
  • 备用: 仅 websearch——信号较弱,但无需任何 API 密钥
  • webfetch——可选,用于对引用页面进行更深入分析

输入

  • - 域名(必需)——品牌的网站(例如 tabiji.ai)
  • 品牌名称(必需)——在回复中搜索的名称(例如 [tabiji, tabiji.ai])
  • 提示词(首次扫描必需)——要追踪的目标提示词列表。可来自 aeo-prompt-research-free 的输出。
  • 数据文件路径(可选)——扫描历史记录的存储位置。默认:aeo-analytics/.json

命令

该技能支持三个命令:

scan — 运行新的可见性扫描

针对 AI 模型执行所有追踪的提示词并记录结果。

report — 生成可见性报告

分析累积的扫描数据并生成格式化报告。

add-prompts / remove-prompts — 管理追踪的提示词

从追踪列表中添加或移除提示词。



扫描工作流程

第 1 步:加载或初始化数据

检查该域名是否存在数据文件。如果存在,则加载。如果不存在,则创建新文件。
完整 JSON 模式请参见 references/data-schema.md。

第 2 步:运行提示词

对于每个追踪的提示词:

方法 A — 使用接地的 Gemini API(推荐):
API 详情请参见 references/gemini-grounding.md。

  1. 1. 向 Gemini API 发送提示词,启用 googleSearch 工具
  2. 从回复中提取:
- 回复文本 — AI 的回答 - 接地块 — 引用的网络来源(URL + 标题) - 网络搜索查询 — AI 搜索的内容
  1. 3. 分析回复:
- 是否提及? — 在回复文本中搜索品牌名称(不区分大小写,单词边界匹配) - 提及摘录 — 提取包含品牌名称的句子 - 是否引用? — 检查品牌域名是否出现在任何接地块 URI 中 - 引用 URL — 列出引用的具体品牌 URL - 情感倾向 — 将提及上下文分类为正面/中性/负面 - 竞争对手 — 从回复和引用中提取其他品牌名称和域名

方法 B — 网络搜索备用(如果没有 Gemini API 密钥):

  1. 1. 对确切的提示词文本进行 web_search
  2. 检查品牌域名是否出现在搜索结果中
  3. 记录为web-proxy方法(不如接地直接)

第 3 步:保存结果

将扫描结果追加到数据文件中。切勿覆盖之前的扫描——历史记录才是关键。

第 4 步:快速摘要

扫描后,输出简要摘要:

  • - 已扫描的提示词
  • 当前提及率和引用率
  • 与上次扫描相比的变化(如适用)
  • 任何显著变化(新提及、丢失的引用)



报告工作流程

每个提示词的详细信息

对于每个追踪的提示词,显示:

  1. 1. [提示词文本]
扫描次数:[总数](自[首次扫描日期]起) 提及次数:[次数]/[总数]([百分比])— [趋势箭头] [趋势描述] 引用次数:[次数]/[总数]([百分比]) 最新:[✅/❌ 已提及] + [✅/❌ 已引用] 情感倾向:[正面/中性/负面] 提及的竞争对手:[列表]

如果在最新扫描中被提及,则包含提及摘录。
如果未被提及,则注明引用了哪些来源,并评估机会等级(高/中/低)。

摘要部分

可见性评分
品牌提及:[X]/[总数] 个提示词([百分比])在最新扫描中
品牌引用:[X]/[总数] 个提示词([百分比])在最新扫描中

趋势(最近 [N] 天,[N] 次扫描)
提及率:[百分比] → [趋势]
引用率:[百分比] → [趋势]
改善最大:[提示词]([旧比率] → [新比率])
波动最大:[提示词](在 [X]/[N] 次扫描中被提及)
持续缺席:[从未被提及的提示词列表]

竞争对手声量占比
[竞争对手 1] — 在 [X]/[总数] 个提示词中被提及
[竞争对手 2] — 在 [X]/[总数] 个提示词中被提及
[品牌] — 在 [X]/[总数] 个提示词中被提及

下一步行动
→ [基于差距和趋势的优先推荐]

推荐逻辑

  • - 高机会: 提示词提及率为 0% + 引用中无强势占有者 → 创建内容
  • 接近成功: 提示词有提及但无引用 → 刷新内容以提升引用价值
  • 波动: 提及率在 20-60% 之间 → 内容存在但需要加强
  • 已获胜: 提及率 >80% + 引用率 >50% → 维持,监控衰退

数据管理

  • - 数据文件位置:aeo-analytics/.json
  • 模式:参见 references/data-schema.md
  • 每次扫描追加到 scans 数组——绝不删除历史记录
  • 提示词可以添加/移除,不影响历史数据
  • 添加新提示词时,它们从 0 次扫描开始(不回溯填充)

提示

  • - 以一致的时间间隔(每周或每两周)运行扫描,以获得有意义的趋势数据
  • 发布新的 AEO 内容后,等待 2-4 周让搜索引擎索引,再预期变化
  • Gemini 的接地结果可能因运行而异——这很正常。多次扫描的聚合数据比任何单次结果更可靠
  • 最多追踪 10-20 个提示词以获得聚焦的视图。太多会稀释信号
  • 该技能完成 AEO 循环:研究(aeo-prompt-research-free)→ 创建/刷新(aeo-content-free)→ 衡量(本技能)→ 重复

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 aeo-analytics-free-1776419933 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 aeo-analytics-free-1776419933 技能

通过命令行安装

skillhub install aeo-analytics-free-1776419933

下载

⬇ 下载 aeo-analytics-free v1.0.0(免费)

文件大小: 6.4 KB | 发布时间: 2026-4-17 18:08

v1.0.0 最新 2026-4-17 18:08
Initial publish

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