backlink-gap

/digital-marketing-pro:backlink-gap

脚本位置。 如果你的宿主未设置 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}，脚本位于此插件的 scripts/ 文件夹中，与 skills/ 同级。请使用 Python 3.10 或更高版本运行：python；如果找不到 python，则使用 python3（macOS 和许多 Linux 系统）。

用途

找出最有价值的反向链接潜在对象——那些链接到多个竞争对手、却没有链接到你的网站的域名，并根据综合权威性、链接重合信号、下游流量和主题相关性的优先级评分进行排序。生成编号输出包，可直接交接给外联团队。

上下文效率

此技能开销较大。读取任何引用文件前，先使用 Grep 搜索；然后仅通过 offset + limit 读取匹配范围。打开文件前，先列出 ${CLAUDE_PLUGIN_DATA}/<brand>/。在会话中途重新调用时，跳过已载入上下文的文件。

适用场景

• 季度反向链接审计——“本季度竞争对手新增了哪些链接，而我们没有？”
• 为新产品或内容中心制定发布前的链接建设计划
• 数字公关筛选——区分“谁都愿意链接”的对象与“很有可能会链接到我们领域”的对象
• 竞争恢复——竞争对手抢走了你的位置，而你想了解哪些链接发生了转移
• 接手新客户，需要建立“首批 50 个链接目标”待办清单

不要在以下场景使用： 只需要反向链接的数量数据（请直接使用该品牌已连接的反向链接 MCP），或需要分析自身链接档案的锚文本（这是单独的审计，在 seo-audit 中介绍）。

品牌上下文（自动应用）

1. 读取 ~/.claude-marketing/brands/_active-brand.json 获取当前活动品牌的 slug，然后加载 ~/.claude-marketing/brands/{slug}/profile.json
2. 如果不存在品牌：询问“先设置品牌吗（/digital-marketing-pro:brand-setup）？”——也可以使用默认值继续
3. 应用 skills/context-engine/industry-profiles.md 中针对行业的链接质量阈值（YMYL 行业应设置更高的 --min-dr）
4. 应用 skills/context-engine/compliance-rules.md，过滤掉被禁止的发布商（例如品牌明确禁止的 PBN 类网站或付费链接网络）

输入

输入	来源	必填？
我们的反向链接 CSV	从已连接的反向链接 MCP（Ahrefs / Semrush / SE Ranking / Moz）导出，适用于品牌的主域名	是
竞争对手反向链接 CSV（2 份以上）	使用同一导出工具，每位竞争对手一份（至少 2 份才能判断链接重合信号；3–5 份效果最佳）	是
DR / DA 最低筛选值	CLI 标志、品牌档案默认值或行业标准	可选
Top-N 数量	要展示的潜在对象数量	可选

允许仅提供一位竞争对手（脚本会发出警告，但不会报错），但由此得到的“共同信号”噪声较大——仅分析一位竞争对手的链接差距，实际上只是回答“谁链接到了他们”，而非“谁会持续链接我们所在的领域”。

流程（10 步，按编号文件输出）

所有输出都保存到 ${CLAUDE_PLUGIN_DATA}/{brand}/seo/backlink-gap/{YYYY-MM-DD}/。

1. 00-input.md — 记录我们的域名、竞争对手列表（附理由：为什么选这 N 个？）、筛选参数和运行时间戳
2. 01-data-pull.md — 通过品牌已连接的反向链接 MCP 拉取 {brand}.tld 和每个竞争对手的反向链接。预算保护：如果 MCP 提供额度费用，则汇总预计费用；当总费用超过 200 个额度时，在获取数据前询问“继续？（y/N — 默认 N）”
3. 02-ours.csv — 我们的反向链接导出数据（原始数据）
4. 03-comp-{competitor}.csv — 每个竞争对手各一个 CSV（原始数据）
5. 04-gap-run.json — 运行脚本：

   python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/backlink_gap.py" \
       --ours "${CLAUDE_PLUGIN_DATA}/{brand}/seo/backlink-gap/{date}/02-ours.csv" \
       --competitors \
         "${CLAUDE_PLUGIN_DATA}/{brand}/seo/backlink-gap/{date}/03-comp-competitor1.csv" \
         "${CLAUDE_PLUGIN_DATA}/{brand}/seo/backlink-gap/{date}/03-comp-competitor2.csv" \
       --min-dr {brand.profile.min_link_dr or 20} \
       --top 100 \
       --out "${CLAUDE_PLUGIN_DATA}/{brand}/seo/backlink-gap/{date}/04-gap-run.json"
   

   --competitors 接受以空格分隔的 CSV 路径列表（nargs="+"）——逐一列出每个 03-comp-*.csv 文件；脚本不会展开 * 通配符，因此加引号的 03-comp-*.csv 会因 FileNotFoundError 而失败。每个竞争对手列出一个路径。
6. 05-quality-scorecard.md — 从 04-gap-run.json 中读取 quality_scorecard。如果 status: needs_review，请排查：
   • data_freshness: fail → 输入 CSV 的时间超过 90 天。重新拉取数据；反向链接图谱衰减很快。
   • sample_size: fail → 任意输入中的唯一引荐域名少于 50 个。域名可能太新，或者导出数据被截断。取消行数限制后重新导出。
   • competitor_coverage: warn → 只有 1 个竞争对手。至少再添加 1 个，才能获得真实的重叠信号。
   • link_overlap_signal: fail → 少于 5 个引荐域名链接到 ≥2 个竞争对手。要么竞争对手选择不当（彼此的内容领域并不重合），要么数据不完整。重新选择竞争对手。
7. 06-prospect-shortlist.md — 排名前 30 的潜在对象，按便于移交拓展工作的格式整理：域名、DR、竞争对手的链接数、建议的拓展角度（客座文章、失效链接、资源页面提及）
8. 07-broken-link-candidates.md — 其中一个或多个竞争对手链接返回 4xx 的对象子集（通过品牌已连接的网页抓取 MCP，对竞争对手的反向链接 URL 快速执行一次 HTTP HEAD 请求）。这些是“唾手可得的机会”——推荐用你的 URL 替换。
9. 08-outreach-templates.md — 三种模板变体：(a) 资源页面冷邮件推介，(b) 失效链接替换，(c) 竞争对手提及。根据品牌资料中的语气字段以及 skills/context-engine/guidelines-framework.md，预先填入品牌语气。
10. PLAN.md — 一页摘要：统计数据 + 评分卡 + 排名前 10 的潜在对象及拓展角度 + 建议频率（每周 3-5 次推介，以保持可持续的拓展质量）。

输出格式

${CLAUDE_PLUGIN_DATA}/{brand}/seo/backlink-gap/2026-06-04/
├── 00-input.md
├── 01-data-pull.md
├── 02-ours.csv
├── 03-comp-{competitor1}.csv
├── 03-comp-{competitor2}.csv
├── ...
├── 04-gap-run.json
├── 05-quality-scorecard.md
├── 06-prospect-shortlist.md
├── 07-broken-link-candidates.md
├── 08-outreach-templates.md
└── PLAN.md

质量评分卡（四项门槛）

门槛	检查内容	重要原因
data_freshness	所有输入 CSV 的 mtime 均在 90 天内	反向链接图谱衰减很快——过期数据会让你追逐失效链接
sample_size	每个输入至少有 50 个唯一引荐域名	少于此数时，差距计算的信号太弱，无法进行排序
competitor_coverage	提供至少 2 个竞争对手 CSV	“共享信号”能从噪声中区分真正的潜在对象
link_overlap_signal	至少 5 个引荐域名链接到至少 2 个竞争对手	如果没有域名重合，说明你的竞争对手实际上并非在同一内容领域竞争

status: ready 要求四项门槛全部通过（competitor_coverage: warn 不会阻止就绪——它只是一个软信号）。

优先级评分（0–1，显示在 04-gap-run.json 中）

priority = 0.40 × DR_normalised
         + 0.25 × link_count_normalised  (how many competitors this domain links to)
         + 0.20 × traffic_normalised
         + 0.15 × topical_relevance

为什么链接数的权重高于流量： 一个链接到 3/3 个竞争对手的域名，明确属于你的领域，也愿意提供链接。一个流量很高、但只链接到其中 1 个竞争对手的域名，可能只是一级出版商，恰好顺带报道过你们中的一个。

审计之后

询问：“您想让我：

• 将排名前 10 的潜在对象发送到数字公关工作流吗？（/digital-marketing-pro:digital-pr）
• 为排名前 5 的断链替换机会起草推介吗？（/digital-marketing-pro:pr-pitch）
• 安排每季度重新运行，以追踪进展吗？（/digital-marketing-pro:seo-drift）
• 打开潜在对象候选名单供您审核吗？”

链式交接

此技能是较长链条中的上游环节：

1. /digital-marketing-pro:competitor-analysis — 选出合适的竞争对手
2. /digital-marketing-pro:backlink-gap — 此技能
3. /digital-marketing-pro:digital-pr — 使用 06-prospect-shortlist.md + 08-outreach-templates.md
4. /digital-marketing-pro:pr-pitch — 为每个潜在对象起草单独的推介
5. /digital-marketing-pro:performance-report — 每季度重新运行此技能，为“新增链接”KPI 提供数据

提示与注意事项

• 竞争对手更多 ≠ 效果更好。 选 3 到 5 个有针对性的竞争对手，胜过选 10 个随机对象。当所有竞争对手都处于同一内容领域时，“共同信号”关卡效果最佳。
• 不同导出工具提供的 DR/DA 不具可比性。 不要混用 Ahrefs 导出数据和 Moz 导出数据——脚本不知道如何对不同导出工具的数据进行标准化。每次审计选择一个服务提供商。
• 在大多数导出数据中，主题相关性是最弱的信号，因为很少有导出工具能很好地提供这一指标。如果缺少该指标，脚本默认使用 0.5，这是合适的中性值。只有在你有经过整理的主题相关性评分时才覆盖默认值。
• 不要在一周内联系 100 个潜在对象。 输出是一份待办清单，而不是待联系队列。可持续的节奏是：每位负责联系的负责人每周发送 3-5 封高度个性化的推介。
• 断链候选通常命中率最高（断链替换推介的回复率通常远高于冷推介——“30-60% 对比 5-15%”仅为示意性的经验法则，并非实测结果；请根据自己的外联数据进行验证）——始终优先处理 07-broken-link-candidates.md 列表。
• **每季度重新运行，**而不是每月。反向链接数据变化较慢，因此每月运行大多只会产生噪声。
• YMYL 行业（医疗、金融、法律）应设置 --min-dr 40，以过滤掉可能损害 E-E-A-T 的低权威发布商。

使用的 Agent

• seo-specialist（主要）——解读潜在对象质量
• competitive-intel — 竞争对手集合的选择依据（步骤 1）
• pr-outreach — 起草外联模板（步骤 8）
• brand-guardian — 步骤 6 的禁用发布商筛选器

另请参阅

• /digital-marketing-pro:competitor-analysis — 为本次审计选择竞争对手
• /digital-marketing-pro:digital-pr — 执行实际外联
• /digital-marketing-pro:seo-drift — 每季度重新运行以追踪变化
• /digital-marketing-pro:seo-audit — 更全面的网站级审计，包括自身资料的健康状况
• scripts/backlink_gap.py — 底层差距分析引擎