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
- 01抓取竞争对手站点地图与 URL
- 02将 URL 聚类为页面模式
- 03区分程序化页面与编辑内容
- 04估算或测量模式流量
- 05评估样例页面模板质量
- 06发现覆盖与变体空白
适用场景
- 01查找竞争对手采用的程序化 SEO 模式
- 02比较竞争对手对集成或行业的覆盖
- 03定位缺失的页面变体
- 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
- 竞争对手 — 提供 1-5 个要分析的竞争对手 URL
- 你的产品 URL — 用于比较覆盖范围
- 类别 — 这些竞争对手属于哪个市场/类别?
- 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?
- 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 ★★★ | 0 | 0 | ✓ A 领先 |
| integrations/ | 40 个页面 ★★★ | 60 个页面 ★★★★ | 20 个页面 ★★ | 0 | ✓ B 领先 |
| for-{industry}/ | 0 | 0 | 8 个页面 ★★ | 0 | ✓ 机会广阔 |
| alternatives/ | 5 个页面 ★★★ | 0 | 0 | 0 | ✓ 竞争较少 |
| glossary/ | 100 个页面 ★★ | 0 | 50 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?”