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bencium-aeo

bencium-aeo

github.com/bencium营销与增长4683.4k 次安装3 周前更新
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关于 bencium-aeo

bencium-aeo 是用于答案引擎优化的内容创作与审查技能，目标不是传统搜索排名。它提供便于引用的写作、FAQ 与结构化数据、证据和时效性指导，以及 AEO 准备度评估。

主要功能

  1. 01引用友好型内容指导
  2. 02聚焦单一主题的页面结构
  3. 03FAQ 与 JSON-LD 指导
  4. 04证据与时效性检查
  5. 05AEO 准备度评估

适用场景

  1. 01优化页面以获得 AI 引用
  2. 02创建 FAQ 内容与结构化数据
  3. 03审查主张及其佐证
  4. 04评估内容是否便于提取

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/bencium/bencium-marketplace --skill bencium-aeo

安装后在 Claude Code 中输入/bencium-aeo确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

CLAUDE.md
prd.md
README.md
story-structured.md

详细介绍

AEO 内容优化技能

答案引擎优化——针对 AI 引用优化内容，而非传统搜索排名。

何时使用此技能

在以下情况下使用此技能：

  • 用户要求针对 AI 搜索／引用优化内容
  • 用户提到 ChatGPT、Claude、Gemini 的可见度
  • 用户需要 FAQ 架构、JSON-LD 或面向 AI 的结构化数据
  • 用户询问 GEO（生成式引擎优化）
  • 用户希望分析内容是否便于 AI 提取
  • 用户提到“AI Overviews”或“答案引擎”

不适用于传统 SEO——此技能专门用于优化 AI／大模型引用。

核心参考资料

完整模板和指南： 阅读此目录中的 prd.md，了解完整实现细节。

快速参考：关键原则

18 个 Token 提取规则

大模型会提取约 18 个 Token（约 15–20 个单词）的独立完整句子。关键主张必须是完整、可引用且无需上下文的陈述。

好例子：“八个 API 综合分析将房产分析错误减少了 67%。”（9 个 Token）
坏例子：“我们的系统速度极快，效果也好得惊人。”（含糊）

聚焦单一主题的页面

围绕单一概念的页面表现远胜于多主题内容。创建 domain.com/specific-concept 这样的聚焦 URL，而不是综合指南。

引用 + 统计数据 = 可见度提升 30%–40%

每项重要主张都需要：

  • 可验证的数据及其方法
  • 数据收集日期
  • 专家署名（姓名 + 资历 + 机构）
内容新鲜度至关重要

95% 的 AI 引用来自过去 10 个月内更新的内容。静态内容会失去价值。

权威级别决定策略
权威级别优化方法
挑战者（新网站、权威度低）积极优化：每页设置 5–7 个提取点，大量引用，每周进行微更新
成熟网站（排名靠前、知名度高）轻量优化：设置 1–2 个策略性提取点，依托现有信誉，避免过度优化

**普林斯顿大学的发现：**排名第 5 的网站通过积极优化提升了 115% 的可见度。排名第 1 的网站因过度优化而损失了 30%。

需要生成的内容

用户要求生成 AEO 内容时，请生成：

1. 产品概览（50 个单词）
  • 产品是什么（一句话）
  • 范围／时间段背景
  • 产品的重要性（价值主张）
  • “最后更新”日期
2. 15 个带架构标记的常见问题
  • 问题：7–12 个单词，自然语言
  • 答案：30–50 个单词（最适合 AI 提取的长度）
  • FAQPage JSON-LD 架构，包含 datePublished 和 dateModified
  • 持久锚点 ID（#faq-slug）
3. 证据面板

每项重要主张都包括：

  • 主张陈述
  • 方法
  • 数据来源 + URL
  • 数据收集日期
  • 局限性
  • 问题联系渠道
4. JSON-LD 架构
  • FAQPage（最重要）
  • HowTo（用于指南）
  • Product（用于产品页面）
  • Organization（用于“关于”页面）

反模式（应避免的做法）

传统 SEO 策略会损害 GEO
  • 关键词堆砌
  • 缺乏原创见解的通用列表文章
  • 含糊、附带保留的措辞（“可能有帮助”“也许有潜在作用”）
  • 多主题综合指南
  • 在成熟网站上过度优化
内容结构错误
  • FAQ 答案超过 50 个单词
  • 答案埋得太深（先给出结论）
  • 代词指代不明确（使用“它”而非“该产品”）
  • 缺少日期和新鲜度信号
  • 缺少架构标记

评估框架

分析内容是否符合 AEO 要求时，请按以下维度评分（0–10）：

维度检查内容
提取性有多少个少于 18 个 Token、可直接引用的句子？
聚焦度是否聚焦于单一主题，还是涵盖多个主题？
权威性是否有附带资历的专家署名？是否有引用？
新鲜度是否在 90 天内更新？内容是否标注日期？

**快速测试：**能否复制粘贴 3 个完整回答问题且无需上下文的句子？

实施清单

  • 产品概览：50 个词，注明日期，置于 H1 标题下方
  • 15 个常见问题：每个 30–50 个词，问题表达自然
  • 证据面板：方法、数据、日期、局限性
  • 每个章节都标注“上次更新”日期
  • 在 <head> 中添加 FAQPage JSON-LD 架构
  • 为常见问题设置持久锚点 ID
  • 使用 Google Rich Results Test 验证

测试流程

实施完成后，使用以下问题进行测试：

  1. 识别：“什么是 [Product]？”（ChatGPT、Claude、Gemini）
  2. 比较：“将 [Product] 与 [Competitor] 进行比较”
  3. 最佳选择：“针对 [use case]，最佳的 [category] 是什么？”
  4. 操作指南：“如何使用产品完成 [task]？”

**跟踪：**是否提及？是否链接？是否准确？是否引用了证据？

完整文档

如需完整模板、示例和详细指南，请阅读：

  • prd.md - AEO 内容生成完整指南，含 HTML 模板
  • story-structured.md - 普林斯顿研究的框架摘要

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