ai-seo

概覽

ai-seo 技能在做什麼

ai-seo 是一個專注於 AI 搜尋的專業 SEO 與內容策略技能，而不只是傳統的 Google 排名。它協助你讓網頁被各種 AI 系統（包含 Google AI Overviews、ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini 和 Copilot）更容易發現、擷取與引用。

ai-seo 的重點，不是只優化藍色連結，而是引導你：

• 稽核你目前在 AI 生成答案中的能見度
• 改善內容結構，讓 LLM 可以乾淨地引用你的內容
• 強化權威訊號，讓你的網站成為優先引用的來源
• 讓內容更貼合不同 AI 平台選擇與排序來源的邏輯

這個技能的核心依據包括：

• 結構化的 AI 能見度稽核（AI Visibility Audit） 流程
• 一套 三大支柱框架：Structure、Authority、Presence
• 實用的答案引擎（AEO）與生成式引擎（GEO）內容樣式
• 針對主要 AI 助理的跨平台排名因素指引

ai-seo 適合哪些人

如果你是以下角色，ai-seo 很適合你：

• 想讓品牌在 AI 答案中被點名的行銷或 SEO 負責人
• 規劃 AI 搜尋能見度藍圖的內容策略專家
• 常在 ChatGPT 或 Perplexity 裡看到競品被引用的創辦人或 PMM
• 提供 AI SEO / AEO / GEO 服務的代理商或顧問

它不主要適用於：

• 深度技術 SEO 稽核（抓取錯誤、網站速度、內部連結）→ 改用 seo-audit
• Schema.org 或結構化資料實作細節 → 改用 schema-markup
• 完全與 AI 搜尋無關的一般關鍵字研究

ai-seo 解決的問題

在你需要回答下列問題時，可以使用 ai-seo：
-「我們的 SaaS 要怎麼進入 ChatGPT 和 Perplexity 的推薦清單？」
-「為什麼 AI Overviews 從來不引用我們的內容？」
-「哪些內容樣式可以幫我們搶下 AI 答案框與摘要？」
-「我們應該在 robots.txt 裡開放還是封鎖 AI 爬蟲？」
-「不同 AI 平台是怎麼決定要引用哪些網站？」

這個技能可以系統化地幫你：

• 檢查你的品牌目前是否、以及在哪些 AI 回應中出現
• 找出內容結構上的缺口，導致 LLM 無法引用你的內容
• 在關鍵頁面套用經驗證有效的 AEO 與 GEO 內容模組
• 根據研究支持的排名訊號，排出具體的下一步優先順序

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使用方式

安裝與設定

要在你的 agent 環境加入 ai-seo，請從 coreyhaines31/marketingskills repository 安裝：

npx skills add https://github.com/coreyhaines31/marketingskills --skill ai-seo

安裝完成後：

1. 開啟 skills/ai-seo/ 資料夾。
2. 先從 SKILL.md 開始閱讀核心行為、範圍與決策邏輯。
3. 接著查看 references/ 與 evals/ 資料夾中的樣式與範例。

關鍵檔案：

• SKILL.md – ai-seo 技能與工作流程的主要定義
• references/content-patterns.md – 可重複使用的 AEO 與 GEO 內容樣式
• references/platform-ranking-factors.md – 各大 AI 平台如何選擇來源
• evals/evals.json – 驗證用的範例提示與預期行為

核心流程：從稽核到行動計畫

ai-seo 的設計是循序漸進的策略流程，而不是零散的小技巧。整體流程大致包括：

1. 取得 AI 能見度背景資訊

在進入深度分析前，技能會先尋找更廣泛的產品與品牌背景。

如果你的 repo 裡有產品行銷背景檔案，ai-seo 會預期優先讀取：

• .agents/product-marketing-context.md（目前推薦樣式）
• .claude/product-marketing-context.md（較舊的設定）

若該檔案缺失或內容不完整，流程會詢問關鍵資訊，例如：

• 你的產品與品類（例如：「B2B project management SaaS」）
• 主要使用情境與目標受眾
• 你在 AI 回答裡常看到的競品品牌
• 你最在意的查詢或主題

這能避免反覆問同樣的問題，並讓 AI SEO 決策與你的市場定位保持一致。

2. 執行 AI 能見度稽核（AI Visibility Audit）

接著，ai-seo 會帶你檢視在主要平台上的 AI 能見度，通常包含：

• Google AI Overviews
• ChatGPT
• Perplexity
• Claude
• Gemini
• Copilot

稽核重點在於：

• 你的品牌是否有出現在目標查詢中
• 與競品相比，你被引用的頻率如何
• 哪些頁面類型（指南、說明文件、價格頁、比較頁）較常被引用

這個階段會幫你找出「完全沒有能見度」的缺口，並優先決定要先處理哪些查詢或頁面。

3. 套用三大支柱：Structure、Authority、Presence

ai-seo 使用的三大支柱框架，會貫穿所有提示與參考資料：

1. Structure – 讓內容容易被擷取

   • 使用清楚的標題、精準的定義與獨立完整的答案區塊
   • 把複雜說明拆解成步驟式或 FAQ 模式
   • 加入結構良好的比較與優缺點表格

2. Authority – 讓內容值得被引用

   • 用作者專業、可信來源等強化 E-E-A-T 訊號
   • 納入統計數據、外部引用與明確的主張
   • 在 AI 常用作資訊來源的教學頁，避免過度銷售式文案

3. Presence – 出現在 AI 會找的地方

   • 確保內容被各 AI 平台使用的搜尋索引收錄
   • 如果你希望被引用，確認在 robots.txt 允許 AI bots 存取
   • 發佈各 AI 助理偏好引用的內容形式與主題

技能會用這三大支柱，把稽核結果轉化為有優先順序的改善清單。

4. 使用 AEO 與 GEO 內容樣式

references/content-patterns.md 提供一組現成樣式，專為答案引擎與生成式引擎設計。

從這份指南，你可以取得：

• Answer Engine Optimization (AEO) 樣式

  • 「What is X?」查詢用的定義區塊
  • 「How to」查詢用的步驟式區塊
  • 「[Tool] vs [Tool]」內容用的比較表格區塊
  • 容易掃讀的優缺點、FAQ 與清單式區塊

• Generative Engine Optimization (GEO) 樣式

  • 統計數據引用區塊
  • 專家引言與權威主張區塊
  • 可讓 AI 直接嵌入回應中的獨立答案區塊
  • 以證據為核心、結合主張與佐證的「三明治」結構

ai-seo 可以幫你判斷某個頁面適合使用哪些樣式，以及如何調整成符合品牌語氣的版本。

5. 對齊各平台的專屬排名因素

不同的 AI 平台依賴不同的索引與排序邏輯。references/platform-ranking-factors.md（ai-seo 用於推理的指南）會說明：

• 共同基礎：是否被收錄、可否抓取、是否容易擷取
• Google AI Overviews 如何在傳統 SEO 訊號上再疊加 AI 選取邏輯
• 為什麼引用、統計數據與結構化資料，往往與較佳能見度相關
• 網域權威性與主題相關性研究如何影響 AI 引用

技能會利用這些知識，調整具體建議，例如：

• 對 Google AI Overviews 強調 E-E-A-T 與結構化資料
• 對 ChatGPT 和 Perplexity 等 LLM 則優先強化有清楚來源、可獨立引用的段落

6. 產出具優先順序的行動計畫

基於稽核結果與內容樣式，ai-seo 通常會給出一份精簡但有排序的計畫，例如：

• 使用 AEO/GEO 樣式重寫高影響力頁面
• 針對特定查詢的能見度缺口，規劃新的內容頁
• 關於 AI bot 存取與索引用途的技術與政策決策

接下來，你可以把這些任務指派給寫手、SEO 或產品行銷人員執行。

使用 ai-seo 的範例提示方式

安裝完成後，當你看到與 AI 相關的 SEO 需求時，就可以把查詢導向 ai-seo，例如：
-「我們完全沒有出現在 Google AI Overviews 裡，應該先修什麼？」
-「我要怎麼優化部落格文章，讓 ChatGPT 把我們當作引用來源？」
-「幫我們的 fintech SaaS 做一份 AI 能見度稽核清單。」
-「幫我重新設計這個比較頁，讓 Perplexity 更可能引用我們。」

在每種情境下，ai-seo 都會：

• 搜尋產品行銷背景資訊
• 帶你走過三大支柱框架
• 參考能見度稽核與內容樣式指南
• 回傳結構清楚、具優先順序的行動建議

何時不適合使用 ai-seo

如果你的主要需求是以下內容，建議使用其他技能：

• 技術 SEO 健康檢查（抓取預算、sitemaps、404 等）→ 使用 seo-audit
• Schema 標記規劃與驗證 → 使用 schema-markup
• 單純的社群內容行事曆，沒有 AI 搜尋目標 → 使用偏重社群或內容的技能

ai-seo 最適合的情境，是你把 AI 驅動的搜尋能見度、答案引擎最佳化與 AI 引用，視為主要目標時。

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常見問題

ai-seo 和傳統 SEO 工具有什麼不同？

ai-seo 專門聚焦在 AI 搜尋與答案引擎。它不是只想提升傳統 SERP 的排名，而是幫你：

• 稽核你在 AI 生成答案中出現的頻率
• 讓內容結構更適合 LLM 直接引用
• 對齊 repository 參考指南中整理出的 AI 專屬排名因素

若要處理完整的技術 SEO 或整站健康狀況，建議搭配其他較傳統的 SEO 技能與工具一起使用。

我要如何安裝 ai-seo 技能？

從 coreyhaines31/marketingskills repository 安裝 ai-seo：

npx skills add https://github.com/coreyhaines31/marketingskills --skill ai-seo

然後開啟 skills/ai-seo/ 資料夾，先閱讀 SKILL.md，再依序查看 references/ 與 evals/ 目錄。

安裝後應該先看哪些檔案？

如果你想快速掌握重點，建議依序閱讀：

1. SKILL.md – 說明 ai-seo 的功能與預期行為。
2. references/content-patterns.md – 展示可立即套用的 AEO 與 GEO 內容模組。
3. references/platform-ranking-factors.md – 解釋不同 AI 平台如何選擇內容來源。
4. evals/evals.json – 提供範例提示與預期輸出，讓你了解技能應如何回應。

ai-seo 能告訴我是否要在 robots.txt 封鎖 AI 爬蟲嗎？

可以。evals 和 references 裡包含關於 AI bot 存取的情境。技能會考量：

• 你的顧慮（例如內容再利用 vs. 品牌能見度）
• 封鎖 bots 與失去引用機會之間的取捨
• 可抓取性（crawlability） 對被 AI 答案引用的重要性

你可以問 ai-seo 類似：
-「我們應該封鎖 GPTBot 和 PerplexityBot 嗎？」
-「如果我們禁止 AI 爬蟲，AI 能見度會發生什麼變化？」

ai-seo 有涵蓋結構化資料與 schema markup 嗎？

ai-seo 知道結構化資料有助於在 AI Overviews 與答案引擎中取得能見度，但它不是 schema 實作的專家。若你需要更深入的 schema 策略與標記協助，建議搭配使用專門的 schema-markup 技能。

ai-seo 適用於非 SaaS 產業嗎？

適用。雖然很多範例以 SaaS 和 B2B 為主，但底層框架同樣可以套用在：

• 電子商務
• 內容出版網站
• 服務型產業
• 專業諮詢與顧問公司

只要你的目標是出現在 AI 答案中並被引用，ai-seo 就能透過你的產品行銷背景，調整成適合你的領域。

我要怎麼知道 ai-seo 是否有效？

你可以透過以下方式追蹤成效：

• 定期重做 AI 能見度稽核並記錄改善情況
• 檢查你的品牌是否在目標查詢中，較常被當作引用來源
• 觀察來自 AI 影響查詢的流量與協助轉換變化（在可測量的情況下）

ai-seo 本身提供的是策略計畫與結構化建議；實際成效則需要透過你既有的分析工具與各 AI 平台的檢查來追蹤。