mcpField
P
programmatic-seo-spy

programmatic-seo-spy

github.com/gooseworks-ai营销与增长1.3k49 次安装3 天前更新
代码仓库

关于 programmatic-seo-spy

这项营销 skill 分析竞争对手的 URL 结构,以识别程序化 SEO 模式、估算表现、评估页面模板并发现覆盖空白。它支持基础分析,也可通过域名分析 API 增强分析。

主要功能

  1. 01抓取竞争对手站点地图与 URL
  2. 02将 URL 聚类为页面模式
  3. 03区分程序化页面与编辑内容
  4. 04估算或测量模式流量
  5. 05评估样例页面模板质量
  6. 06发现覆盖与变体空白

适用场景

  1. 01查找竞争对手采用的程序化 SEO 模式
  2. 02比较竞争对手对集成或行业的覆盖
  3. 03定位缺失的页面变体
  4. 04根据较弱的竞争对手模板安排机会优先级

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/gooseworks-ai/goose-skills --skill programmatic-seo-spy

安装后在 Claude Code 中输入/programmatic-seo-spy确认已加载。

附带文件skill.meta.json

详细介绍

程序化 SEO 竞争对手侦察

在构建自己的程序化 SEO 页面之前,先了解竞争对手已经在做什么。此技能会爬取竞争对手的网站地图,检测哪些 URL 模式属于程序化页面,估算哪些模式实际上能带来流量,评估模板质量,并找出他们遗漏的机会。

核心原则: 最佳 pSEO 策略始于竞争情报。如果有 3 个竞争对手都设有 /vs/ 页面,却没有人设有 /for-{industry}/ 页面,这就是一个信号。此技能可将竞争对手的网站结构转化为战略情报。

适用场景

  • “竞争对手在做哪些程序化 SEO?”
  • “逆向分析竞争对手的 SEO 页面”
  • “我们所在领域中,哪些 pSEO 模式确实有效?”
  • “找出竞争对手遗漏的 pSEO 机会”
  • “分析竞争对手的 URL 结构,寻找 SEO 模式”

工具增强(可选)

此技能可使用现有功能,但如果能获取显示各 URL 模式实际流量的域名分析数据,效果会好得多。

面向用户的 Agent 提示词

“我可以使用现有的爬取工具分析竞争对手的网站结构。为了获得最准确的结果,尤其是了解哪些模式确实带来流量、哪些只是存在,我建议连接一个域名分析 API。”

推荐:DataForSEO(按使用量付费,每次域名分析约 $0.02-0.05)

  • 在 dataforseo.com 注册 → 获取 API 登录名和密码
  • 设置 DATAFORSEO_LOGIN 和 DATAFORSEO_PASSWORD 环境变量

也可使用的替代方案:

  • SEMrush API(如果你有订阅)→ 设置 SEMRUSH_API_KEY
  • Ahrefs API(如果你有订阅)→ 设置 AHREFS_API_TOKEN
  • SimilarWeb API(如果你有访问权限)→ 设置 SIMILARWEB_API_KEY

“你想使用其中一种,还是让我以基线模式继续?基线模式会检测模式并评估模板质量,但流量估算将基于推断,而非实际测量。”

模式选择
  • 增强模式 — 域名分析 API 提供自然搜索关键词和各 URL 的预估流量。可据此自信地判断“此模式带来 X 流量”。还能展示某个模式下哪些具体页面排名靠前。
  • 基线模式 — 使用 site-content-catalog 爬取 URL,使用 seo-domain-analyzer 获取域名级指标,并使用 web_search 抽查排名。模式检测同样准确。流量归因仅提供大致方向,根据页面数量 × 域名权重 × 关键词指标进行估算。

阶段 0:信息收集

  1. 竞争对手 — 提供 1-5 个要分析的竞争对手 URL
  2. 你的产品 URL — 用于比较覆盖范围
  3. 类别 — 这些竞争对手属于哪个市场/类别?
  4. 具体关注点? — 是否有特定关注内容(/vs/ 页面、集成等),还是需要完整分析?
  5. 工具偏好 — 使用带域名分析 API 的增强模式,还是基线模式?(见上文“工具增强”)

阶段 1:网站地图爬取

针对每个竞争对手,运行 site-content-catalog:

python3 skills/site-content-catalog/scripts/catalog_content.py \
  --url "<competitor_url>" \
  --output json

收集:

  • 网站地图和内部爬取发现的所有 URL
  • 页面标题
  • URL 结构/层级
  • 最后修改日期(如果有)

阶段 2:模式检测

2A:URL 聚类

使用正则表达式匹配,按结构模式对 URL 分组:

模式正则表达式URL 示例类别
/vs/.* 或 /compare/.*/vs/competitor-a, /vs/competitor-b对比
/integrations?/.*/integrations/slack, /integrations/hubspot集成
/for-.* 或 /solutions/.*/for-startups, /for-enterprise垂直行业
/use-cases?/.*/use-cases/project-management使用场景
/alternatives?(-to)?/.*/alternatives/competitor-a替代方案
/templates?/.* 或 /examples?/.*/templates/invoice, /templates/proposal模板
/glossary/.* 或 /what-is/.*/glossary/term-a, /what-is/crm术语表
/tools?/.* 或 /calculat(or|e)/.*/tools/roi-calculator工具
/blog/.*(不纳入 pSEO)/blog/how-to-x编辑内容(非 pSEO)

对于检测到的每种模式:

  • 页面数量 — 有多少页面符合此模式?
  • 数据维度 — 每个页面有哪些变化?(竞争对手名称、工具名称、行业等)
  • URL 一致性 — URL 结构是否清晰,还是杂乱无章?
  • 覆盖完整性 — 是否涵盖了显而易见的各种变化?
2B:程序化与编辑内容分类

并非每种 URL 模式都是程序化的。请对每个集群进行分类:

  • 程序化 — 模板特征明显:URL 结构一致,页面标题遵循相似模式,页面数量较多,内容结构化
  • 半程序化 — 使用模板,但经过大量手动定制
  • 编辑内容 — 单独撰写,没有模板模式
  • 自动生成 — 内容单薄、质量低下的程序化页面(标签页、归档页)

分析仅聚焦于程序化和半程序化集群。

第三阶段:流量与表现分析

增强模式(DataForSEO / SEMrush / Ahrefs)

提取每个竞争对手域名的自然搜索关键词数据:

# DataForSEO example
POST /v3/dataforseo_labs/google/ranked_keywords/live
{
  "target": "competitor.com",
  "filters": [
    ["ranked_serp_element.serp_item.url", "contains", "/vs/"]
  ]
}

对于每个模式集群:

  • 该模式下所有页面的排名关键词总数
  • 该模式页面的估算月度自然搜索流量
  • 该模式页面的平均排名位置
  • 该模式下的表现最佳页面(哪些变化形式排名最好?)
  • 关键词难度分布(目标关键词是容易还是困难?)
基线模式

估算流量指标:

  • 运行 seo-domain-analyzer 获取整体域名指标
  • 通过 web_search 抽查每种模式下的 3-5 个页面——它们是否出现在前 10 名?
  • 检查页面是否已编入索引(site:competitor.com/vs/)
  • 推测相对流量:模式下的页面数量 × 收录率 × 域名权重代理指标
  • 注意:这些是趋势性估算,并非精确数据

第四阶段:模板质量评估

通过 fetch_webpage 获取每种程序化模式下的 3-5 个示例页面:

# Pick pages from the pattern — one high-variation, one low-variation, one middle

根据以下维度评估模板质量:

维度评分 1-5评估要点
内容深度字数、章节、细节程度
每页的独特价值每个页面是否提供了仅靠模板本身无法获得的内容?
数据丰富度表格、对比、统计数据、截图
内容新鲜度信号更新日期、当前价格、近期评价
内部链接指向相关页面的链接、枢纽结构
CTA 集成情境化 CTA 还是通用横幅
Schema 标记结构化数据、FAQ Schema、评价 Schema

质量等级:

  • 平均 4-5 分: pSEO 执行出色——若没有显著差异化,很难超越
  • 平均 3-4 分: 表现尚可,但仍有改进空间——有机会打造更好的模板
  • 平均 1-3 分: 内容单薄、质量低下——凭借更优质的内容即可轻松胜出

第五阶段:差距分析

5A:模式覆盖矩阵
模式类型竞争对手 A竞争对手 B竞争对手 C你是否存在差距?
vs/ 对比页25 个页面 ★★★★10 个页面 ★★★00✓ A 领先
integrations/40 个页面 ★★★60 个页面 ★★★★20 个页面 ★★0✓ B 领先
for-{industry}/008 个页面 ★★0✓ 机会广阔
alternatives/5 个页面 ★★★000✓ 竞争较少
glossary/100 个页面 ★★050 个页面 ★★★0⚠️ 以数量取胜
5B:变体差距

在每种竞争对手使用的模式中,找出缺失的变体:

  • 竞争对手尚未编写 vs/ 页面进行对比的对象
  • 他们支持但尚未创建页面的集成
  • 他们服务但尚未针对的行业
  • 这些都是你可以快速取胜的切入点
5C:模式空白

没有任何竞争对手采用的完整模式类型:

  • 机会最大——没有需要超越的对手,还能获得先发优势
  • 验证是否存在搜索需求(programmatic-seo-planner 的阶段 1D)
5D:质量差距

竞争对手有页面但质量较低的模式:

  • 内容单薄(少于 500 个单词,没有独特数据)
  • 内容过时(旧截图、错误定价)
  • 缺少结构化数据标记
  • 页面之间没有视觉差异
  • 这些都是“超越模板”的机会

阶段 6:输出

# Programmatic SEO Competitive Landscape — [Category] — [DATE]

## Competitors Analyzed
- [Competitor A] — [domain metrics, total pages crawled]
- [Competitor B] — [domain metrics, total pages crawled]
- [Competitor C] — [domain metrics, total pages crawled]

## Executive Summary
- [N] programmatic patterns detected across [M] competitors
- Strongest competitor pSEO: [Competitor X] with [pattern] ([N] pages, [quality])
- Biggest opportunity: [pattern type] — [reasoning]
- Quick wins: [N] variation gaps in existing competitor patterns

---

## Pattern-by-Pattern Analysis

### Pattern: [vs/ Comparisons]
**Who's doing it:** [Competitor A (25 pages, ★★★★), Competitor B (10 pages, ★★★)]
**Traffic estimate:** [X monthly visits across pattern] (enhanced) / [directional estimate] (baseline)
**Template quality:** [summary of strengths/weaknesses]
**Top-performing pages:** [specific pages that rank well]
**Variation gaps:** [competitors/variations they're missing]
**Your opportunity:** [specific recommendation]

### Pattern: [integrations/]
...

---

## Opportunity Ranking

| Priority | Pattern | Opportunity Type | Effort | Expected Impact |
|----------|---------|-----------------|--------|----------------|
| P0 | [pattern] | White space — no competitors | Medium | High |
| P0 | [pattern] | Quality gap — beat weak templates | Low | Medium |
| P1 | [pattern] | Variation gap — fill missing pages | Low | Medium |
| P2 | [pattern] | Head-to-head — outrank strong competitor | High | High |

---

## Recommended Action Plan

1. **Immediate (Week 1-2):** Build [pattern] — [rationale]
2. **Short-term (Month 1):** Build [pattern] — [rationale]
3. **Medium-term (Month 2-3):** Build [pattern] — [rationale]

---

## Raw Data
[Link to crawl data, pattern clusters, sample pages analyzed]

保存到当前工作目录,或保存到用户指定的位置。

成本

组件成本
每个竞争对手的站点目录(Apify)~$0.05-0.10
每个竞争对手的 SEO 域名分析器~$0.10-0.20
页面抓取(每种模式 3-5 页 × N 种模式)~$0.01-0.05
DataForSEO 域名分析(增强版)每个竞争对手 ~$0.10-0.50
分析免费(LLM 推理)
总计(基线版,3 个竞争对手)~$0.50-1.00
总计(增强版,3 个竞争对手)~$0.80-2.00

所需工具

  • Apify API token — APIFY_API_TOKEN 环境变量
  • 上游技能: site-content-catalog、seo-domain-analyzer、fetch_webpage
  • 可选(增强版): DataForSEO(DATAFORSEO_LOGIN + DATAFORSEO_PASSWORD)、SEMrush(SEMRUSH_API_KEY)、Ahrefs(AHREFS_API_TOKEN)或 SimilarWeb(SIMILARWEB_API_KEY)

触发短语

  • “竞争对手在做哪些 pSEO?”
  • “逆向分析竞争对手的程序化页面”
  • “分析竞争对手的 URL 结构”
  • “找出我们所在领域的 pSEO 差距”
  • “竞争对手有哪些对比页面?”

评论

支持 Markdown