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github.com/infrasity-labs营销与增长15195 次安装18 周前更新
代码仓库

关于 blog-strategy

为营销团队和内容策略人员制定博客战略,涵盖主题集群、竞争分析及 AI 引用优化。流程还规划受众、内容差异化、分发与衡量。

主要功能

  1. 01主题集群与内容支柱规划
  2. 02竞争者及 AI 引用分析
  3. 03受众细分与内容评分目标
  4. 04GEO 与分发策略
  5. 05SEO 指标衡量框架

适用场景

  1. 01为新博客制定内容方向
  2. 02发现竞争内容和 AI 引用空缺
  3. 03规划主题集群及站内链接
  4. 04设定内容质量与衡量标准

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/infrasity-labs/dev-gtm-claude-skills --skill blog-strategy

安装后在 Claude Code 中输入/blog-strategy确认已加载。

详细介绍

博客策略:定位与内容架构

制定全面的博客策略,通过建立主题权威性提升 Google 排名,同时在 AI 引用平台上建立品牌影响力。包括主题集群架构、AI 引用渠道策略、内容评分目标,以及针对 GEO 的优化计划。

研究规范参考(v1.8.0):

  • skills/blog/references/research-quality.md - 5 维评分标准、预检陷阱类别、跨来源聚类、新鲜度下限
  • skills/blog/references/synthesis-contract.md - 综合输出的 6 条 LAW

自动加载的输入(v1.8.0):如果项目根目录下存在 DISCOURSE.md(来自 /blog discourse),请加载它,以便结合此技能的权威来源规划,获取跨平台讨论信号。

交叉参考

策略规划应考虑 FLOW 五渠道模型(自有网站、SERP 加 AI Overviews、AI 助手引用、本地商家列表、社区和视频)。本地商家列表相关工作由 claude-seo 负责;其他内容均由 claude-blog 负责。完整映射见 skills/blog/references/flow-alignment.md。

如需为策略规划提供基于证据的受众画像、关键词研究和内容优先级提示词,请参阅 /blog flow find。

工作流

步骤 1:调研

通过提问或分析项目来收集背景信息:

  1. 业务:你们销售什么产品或提供什么服务?客户是谁?
  2. 博客目标:流量?潜在客户?权威性?AI 引用?
  3. 当前状况:是否已有博客内容?(如果项目可用,则扫描)
  4. 竞争对手:你们的 3-5 个主要竞争对手是谁?
  5. 差异化优势:你们拥有哪些独特的专业知识或数据?
  6. 资源:写作能力(每周发文数)、视觉内容预算?
步骤 2:竞争格局

研究竞争对手的博客:

  1. 使用 WebSearch 搜索竞争对手的博客 URL
  2. 对每个竞争对手进行评估:
    • 发布频率
    • 内容类型(指南、案例研究、对比、新闻)
    • 视觉质量(图片、图表、视频)
    • Schema 使用情况
    • 社交媒体分发情况(YouTube、Reddit、LinkedIn)
    • AI 引用情况(在 ChatGPT/Perplexity 中搜索行业术语)
  3. 找出没有竞争对手能很好覆盖的空白领域
竞争对手 AI 引用分析

绘制竞争对手在各 AI 平台上的可见度。使用 WebSearch 查找竞争对手在目标关键词的 AI 生成回答中的呈现情况。

## Competitive AI Citation Map
| Query | ChatGPT Cites | Perplexity Cites | AI Overview Cites | Gap? |
|-------|--------------|-----------------|-------------------|------|
| [keyword] | [competitor/none] | [competitor/none] | [competitor/none] | [Yes/No] |
| [keyword] | [competitor/none] | [competitor/none] | [competitor/none] | [Yes/No] |
| [keyword] | [competitor/none] | [competitor/none] | [competitor/none] | [Yes/No] |

为每个竞争对手的 AI 可见度评分:

  • 高:在多个查询中被 3 个平台全部引用
  • 中:在 1-2 个平台上被引用,或仅在有限查询中被引用
  • 低:很少被引用,且仅出现在细分查询中
  • 无:未发现 AI 引用

找出 AI 引用空白:没有竞争对手被引用的查询。这些是新内容最具机会的目标。

注意:各平台间的重合率仅为 12%。在 ChatGPT 上表现出色的竞争对手,可能不会出现在 Perplexity 中。请分别分析各个平台。

步骤 3:受众划分

定义 2-3 个受众细分群体:

### Audience Segment: [Name]
- **Role**: [Job title / description]
- **Pain points**: [What problems do they have?]
- **Search behavior**: [What do they Google?]
- **AI behavior**: [What do they ask ChatGPT/Perplexity?]
- **Content preferences**: [Long guides? Quick answers? Video?]
- **Buying stage**: [Awareness / Consideration / Decision]
步骤 4:内容支柱设计与主题集群架构

根据受众需求和竞争空白,设计 3-5 个内容支柱。为每个支柱构建完整的中心页与子页面集群模型。

### Pillar: [Topic Area]
- **Purpose**: Build authority in [topic]
- **Primary keywords**: [3-5 keywords]
- **Content types**: Pillar guide, supporting posts, comparisons, FAQ
- **Unique angle**: [What first-hand experience/data can you provide?]
- **Estimated posts**: [N] to achieve topic coverage
- **AI citation potential**: [High/Medium/Low] - [why]
集群架构设计

为每个支柱设计完整的中心页与子页面结构:

### Cluster Architecture: [Pillar Topic]

                    ┌──────────────────┐
                    │   Pillar Page    │
                    │   3,000-4,000w   │
                    └────────┬─────────┘
                             │
           ┌─────────────────┼──────────────────┐
           │                 │                   │
    ┌──────▼──────┐   ┌─────▼──────┐   ┌───────▼──────┐
    │  Spoke #1   │   │  Spoke #2  │   │   Spoke #3   │
    │  1,500-2,500│   │  1,500-2,500│  │  1,500-2,500 │
    └──────┬──────┘   └─────┬──────┘   └───────┬──────┘
           │                │                   │
           └────────────────┼───────────────────┘
                    (cross-links between spokes)

为每个集群指定:

  • 每个支柱包含 8-12 个子主题,每个主题针对特定的长尾关键词
  • 内部链接方案,覆盖所有集群页面(每个子页面都链接至支柱页,支柱页链接至所有子页面,各子页面之间相互链接至相关内容)
  • 为每篇内容分配 内容模板,从以下 12 种可用模板中选择: how-to-guide、listicle、case-study、comparison、pillar-page、 product-review、thought-leadership、roundup、tutorial、 news-analysis、data-research、faq-knowledge
### Cluster Build Plan: [Pillar Topic]
| # | Spoke Topic | Template | Target Keyword | Word Count | Internal Links |
|---|------------|----------|---------------|-----------|----------------|
| P | [Pillar title] | pillar-page | [keyword] | 3,000-4,000 | Links to all spokes |
| 1 | [Spoke title] | how-to-guide | [keyword] | 1,500-2,500 | Pillar + Spokes 2,3 |
| 2 | [Spoke title] | comparison | [keyword] | 1,500-2,500 | Pillar + Spokes 1,3 |
| 3 | [Spoke title] | listicle | [keyword] | 1,500-2,500 | Pillar + Spokes 1,2 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |

参考:references/internal-linking.md,了解中心页与子页面模型及锚文本规则。

第 5 步:差异化策略

2025 年 12 月的核心更新更重视第一手经验。规划如何展现真正的专业能力:

信号类型实施方式
原创数据开展调查、分析专有数据、进行实验
案例研究记录真实客户/项目成果及相关指标
公开构建透明分享过程、经验和失败
专家访谈邀请掌握第一手知识的从业者参与
工具评测亲自测试产品,分享截图和结果
行业分析对公开数据提供独到见解
第 5.5 步:AI 引用覆盖面策略

规划如何最大限度地提高各平台上的 AI 引用率。大模型引用中有 80% 来自自然搜索结果排名前 100 之外。仅靠传统 SEO 远远不够。

站内优化

为 AI 引用优化每一篇内容的结构:

  • 每个 H2 标题下都以结论优先的段落开篇(40-60 词,包含统计数据和来源)
  • 引用摘要:每个 H2 章节都包含 40-60 词的独立段落
  • 问答格式:60-70% 的 H2 标题采用问句形式
  • 每篇文章都加入带有 schema 标记的 FAQ 部分
  • 实体清晰度:全文术语保持一致(关键概念不使用不同同义词)
  • 结构化数据:为 Article、FAQ、HowTo 和 Review schema 添加 JSON-LD
站外影响力(关键:88-92% 的 AI 引用来自站外)
渠道对 AI 引用的影响优先行动
YouTube相关性为 0.737(最强)为支柱文章制作配套视频
Reddit引用量激增 450%在 3-5 个子版块中真诚参与
评测平台2.6-3.5 倍提升在 G2、Capterra(B2B)上维护资料页
Wikipedia/Wikidata可信度决胜因素提升知名度,创建 Wikidata 条目
行业出版物第二至第三层级的引用来源发布客座文章、提供专家评论
跨平台监测
  • 跟踪品牌在 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews 中的提及情况
  • 各平台之间的重合度仅为 12%;应分别进行优化
  • 大模型引用中有 80% 来自自然搜索结果排名前 100 之外
  • 每月监测:在各个平台搜索 10-20 个目标查询,并记录引用情况

详细 GEO 策略请参阅:references/geo-optimization.md。

第 5.6 步:内容评分目标

为所有博客内容设定必须达到的质量标准:

### Content Quality Standards
| Metric | Target | Measured By |
|--------|--------|-------------|
| Blog quality score | 80+ | `/blog analyze` |
| E-E-A-T compliance | Named author + 8+ tier 1-3 sources | Manual review |
| AI citation readiness | Answer-first + FAQ + citation capsules | `/blog analyze` |
| Visual minimum | 2+ charts + 3+ images per post | Asset count |
| Internal links | 5+ per post (within cluster) | Link audit |
| Schema markup | Article + FAQ + relevant type | Structured data test |
| Word count | 1,500+ for spokes, 3,000+ for pillars | Word count tool |

发布前应为每篇文章评分。质量评分低于 80 分的文章应先修改,再上线。

第 5.7 步:GEO 专项策略

规划所有内容中段落级别的可引用性,并针对各 AI 平台进行调整。

AI 平台偏好优化重点
ChatGPT新近性、品牌权威性、对话式清晰表达在 30 天内更新文章,清晰定义实体
Perplexity引用、来源多样性、结构化答案使用第一至第三层级来源、编号列表和数据表格
Google AI Overviews结构化数据、schema、主题权威性使用 FAQ schema、HowTo schema,构建完整的主题集群

各平台策略:

  • ChatGPT:确保品牌名称始终保持一致,在 30 天内更新内容,并采用对话式的结论优先格式
  • Perplexity:尽可能增加外部引用数量(每篇文章 8 个以上),使用结构化数据表格,引用权威来源
  • AI Overviews:完整覆盖主题集群,实施所有相关 schema 类型,并采用精选摘要格式

各平台的具体优化指南请参阅:references/geo-optimization.md。

第 6 步:分发渠道策略

AI 可见度需要站外布局(88-92% 的 AI 引用来自站外信号)。规划品牌布局:

渠道对 AI 的影响策略
YouTube0.737 的相关性(最强)为支柱文章制作配套视频、操作指南和演示
Reddit引用量激增 450%在 3-5 个子版块中真诚参与,分享见解而非链接
评测平台引用量提升 2.6-3.5 倍在 G2、Capterra、TrustRadius(B2B)上维护资料页
Wikipedia/Wikidata可信度决胜因素通过赢得媒体报道建立知名度,并创建 Wikidata 条目
行业出版物Tier 2-3 引用来源投稿、专家评论、研究贡献
社交媒体品牌提及在 LinkedIn 上进行思想领导,在 Twitter/X 上分享见解

预算分配建议:40% 自有内容 / 60% 赢得媒体和分发。

详细的渠道策略和模板请参阅:references/distribution-playbook.md。

第 7 步:衡量框架
### Metrics to Track

#### Traditional SEO
- Organic traffic (monthly)
- Keyword rankings (top 10, top 3)
- Domain authority / Domain Rating
- Internal link coverage
- Core Web Vitals

#### AI Citation Metrics (New)
- Share of Voice in ChatGPT responses (manual tracking)
- AI Overview citation rate (Google Search Console)
- Perplexity mentions (manual tracking)
- AI referral traffic (GA4: source contains chatgpt, perplexity, claude)
- Brand mention volume (branded search + web mentions)

#### Content Quality
- Blog quality score via `/blog analyze` (target: 80+)
- Content freshness (% of posts updated within 30 days)
- Visual element coverage (charts + images per post)
- Citation tier quality (% tier 1-3 sources)

#### Business Impact
- Blog-attributed leads/conversions
- Email subscribers from blog
- Content-assisted revenue
第 8 步:生成策略文档

输出格式:

# Blog Strategy: [Business Name]

## Executive Summary
[2-3 sentences on the strategic direction]

## Audience
[Segment summaries]

## Content Pillars & Cluster Architecture
[3-5 pillars with full hub-and-spoke cluster plans]
[Internal linking map for each cluster]
[Template assignments for each piece]

## Competitive Positioning
[How we differentiate - what unique value we bring]
[Competitive AI Citation Map showing gaps to exploit]

## AI Citation Surface Strategy
[On-site optimization checklist]
[Off-site presence plan with priority channels]
[Platform-specific GEO tactics]

## Content Quality Standards
[Scoring targets for all content]
[E-E-A-T compliance requirements]

## Distribution Channels
[Priority channels with specific tactics]

## Content Velocity
- New posts: [N]/week
- Freshness updates: [N]/month
- Visual elements: [N] charts + [N] images per post

## 90-Day Roadmap
### Month 1: Foundation
- [ ] Publish [Pillar 1] guide + [N] supporting spokes
- [ ] Set up YouTube channel / Reddit profiles
- [ ] Establish measurement dashboard
- [ ] Complete competitive AI citation audit

### Month 2: Expansion
- [ ] Publish [Pillar 2] guide + [N] supporting spokes
- [ ] First freshness update cycle
- [ ] Begin Reddit/YouTube distribution
- [ ] Launch off-site presence on review platforms

### Month 3: Optimization
- [ ] Audit all posts with `/blog analyze` (target: 80+ score)
- [ ] Optimize lowest-scoring posts
- [ ] Publish [Pillar 3] guide
- [ ] Review AI citation metrics across all platforms
- [ ] Adjust strategy based on data

## Measurement
[KPIs and tracking approach - traditional SEO + AI citation metrics]

## Reference Documents
- `references/internal-linking.md` - Hub-and-spoke model, anchor text rules
- `references/distribution-playbook.md` - Channel tactics and templates
- `references/geo-optimization.md` - GEO platform-specific optimization
- `references/content-templates.md` - 12 content templates with structures

## Next Steps
1. Run `/blog calendar` to create the first month's editorial calendar
2. Run `/blog brief` for the first pillar page
3. Run `/blog write` to generate the first article
4. Set up AI citation monitoring for target queries

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