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seo-backlinks

seo-backlinks

github.com/infrasity-labs营销与增长15088 次安装18 周前更新
代码仓库

关于 seo-backlinks

seo-backlinks 是面向 SEO 分析的技能,按可用数据源评估反向链接概况、风险和竞争对手差距。它结合 API、Common Crawl 与验证爬虫,并根据数据充分度限制健康评分。

主要功能

  1. 01检测并选择可用数据源
  2. 02分析链接概况与锚文本
  3. 03评估引用域质量和毒性链接
  4. 04比较竞争对手链接差距
  5. 05核验已知反向链接
  6. 06按数据覆盖度计算健康评分

适用场景

  1. 01审查网站反向链接健康状况
  2. 02查找竞争对手的链接建设机会
  3. 03排查可疑或失效的反向链接

MCP 相关

可在 DataForSEO MCP 的反向链接摘要工具可用时使用该数据源;也支持 Moz、Bing Webmaster、Common Crawl 和验证爬虫。

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 seo-backlinks

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

详细介绍

反向链接档案分析

来源检测

分析前,检测可用的数据源:

  1. DataForSEO MCP(付费):检查是否有 dataforseo_backlinks_summary 工具可用
  2. Moz API(免费注册):python scripts/backlinks_auth.py --check moz --json
  3. Bing Webmaster(免费注册):python scripts/backlinks_auth.py --check bing --json
  4. Common Crawl(始终可用):域名级图谱,包含 PageRank
  5. 验证爬虫(始终可用):检查已知反向链接是否仍然存在

运行 python scripts/backlinks_auth.py --check --json 一次检测所有来源。

如果除始终可用的来源外,没有配置其他来源:

  • 仍使用 Common Crawl 域名指标生成报告
  • 建议:“运行 /seo backlinks setup 添加免费的 Moz 和 Bing API 密钥,以获取更丰富的数据”

快速参考

命令用途
/seo backlinks <url>完整的反向链接档案分析(使用所有可用来源)
/seo backlinks gap <url1> <url2>竞争对手反向链接差距分析
/seo backlinks toxic <url>有毒链接检测与拒绝建议
/seo backlinks new <url>新增和丢失的反向链接(仅限 DataForSEO)
/seo backlinks verify <url> --links <file>验证已知反向链接是否仍然存在
/seo backlinks setup显示免费反向链接 API 的设置说明

分析框架

生成以下全部 7 个部分。每个部分按优先顺序列出数据源。

1. 档案概览

DataForSEO: dataforseo_backlinks_summary → 反向链接总数、引荐域名、域名排名、follow 链接比例、趋势。

Moz API: python scripts/moz_api.py metrics <url> --json → 域名权威度、页面权威度、垃圾评分、链接根域名、外部链接。

Common Crawl: python scripts/commoncrawl_graph.py <domain> --json → 入度(引荐域名数量)、PageRank、调和中心性。

评分标准:

指标良好警告严重
引荐域名>10020-100<20
Follow 链接比例>60%40-60%<40%
域名多样性没有单个域名占比 >5%1 个域名占比 >10%1 个域名占比 >25%
趋势增长或稳定缓慢下降快速下降(>20%/季度)
2. 锚文本分布

DataForSEO: dataforseo_backlinks_anchors

Moz API: python scripts/moz_api.py anchors <url> --json

Bing Webmaster: python scripts/bing_webmaster.py links <url> --json(从链接详情中提取锚文本)

健康分布基准:

锚文本类型目标范围过度优化信号
品牌词(公司/域名名称)30-50%<15%
URL/裸链接15-25%不适用
通用词(“点击此处”“了解更多”)10-20%不适用
完全匹配关键词3-10%>15%
部分匹配关键词5-15%>25%
长尾词/自然词5-15%不适用

如果完全匹配锚文本超过 15%,则标记为 Google Penguin 风险信号。

3. 引荐域名质量

DataForSEO: dataforseo_backlinks_referring_domains

Moz API: python scripts/moz_api.py domains <url> --json → 包含 DA 评分的域名

Common Crawl: python scripts/commoncrawl_graph.py <domain> --json → 主要引荐域名(域名级数据,无权威度评分)

分析:

  • 顶级域名分布:.edu、.gov、.org = 权威度高。过多的 .xyz、.info = 质量低
  • 国家/地区分布:应与目标市场匹配。80% 以上来自无关国家/地区 = PBN 信号
  • 域名排名分布:健康的档案会包含来自所有权威度层级的链接
  • 每个域名的 follow/nofollow 链接:仅提供 nofollow 链接的网站 = SEO 价值有限
4. 有毒链接检测

DataForSEO: dataforseo_backlinks_bulk_spam_score + 参考资料中的有毒模式

Moz API: 通过 python scripts/moz_api.py metrics <url> --json 获取 Spam Score(1–17% 的量表,>11% = 高风险)

验证爬虫: python scripts/verify_backlinks.py --target <url> --links <file> --json(验证可疑链接是否仍然存在)

高风险指标(立即标记):

  • 来自已知 PBN(私人博客网络)域名的链接
  • 不自然的锚文本模式(来自同一域名的锚文本 100% 完全匹配)
  • 来自受处罚或已从索引中移除的域名的链接
  • 大量提交到目录(50+ 个目录链接)
  • 链接农场(每个页面有 10K+ 个出站链接的网站)
  • 付费链接模式(某个域名所有页面的页脚/侧边栏链接)

中风险指标(人工审核):

  • 来自不相关领域的链接
  • 互惠链接模式
  • 来自内容单薄页面(<100 个字)的链接
  • 来自单个域名的链接过多(单个域名有 >50 个反向链接)

加载 references/backlink-quality.md,查看完整的 30 种有毒模式和拒绝链接标准。

5. 反向链接数最多的页面

DataForSEO: 使用目标类型 "page" 的 dataforseo_backlinks_backlinks

Moz API: python scripts/moz_api.py pages <domain> --json

查找:

  • 哪些页面吸引了最多的反向链接
  • 拥有高权威链接的页面(链接磁石)
  • 没有反向链接的页面(内部链接机会)
  • 拥有反向链接的 404 页面(可通过重定向找回链接权益)
6. 竞争对手差距分析

DataForSEO: 对两个域名使用 dataforseo_backlinks_referring_domains,然后进行比较

Bing Webmaster(独有!): python scripts/bing_webmaster.py compare <url1> <url2> --json — 唯一内置竞争对手比较功能的免费工具

Moz API: 分别通过 python scripts/moz_api.py metrics <url> --json 比较各域名的 DA/PA

输出:

  • 链接到竞争对手但未链接到目标的网站 = 链接建设机会
  • 同时链接到双方的网站 = 验证现有关系
  • 仅链接到目标的网站 = 竞争优势
  • 排名前 20 的链接建设机会及其域名权威度
7. 新增和流失的反向链接

仅限 DataForSEO: 使用带日期筛选条件的 dataforseo_backlinks_backlinks 查看 30/60/90 天的变化

验证爬虫: 对已知链接使用 python scripts/verify_backlinks.py 验证当前状态

注意: 免费来源无法追踪一段时间内新增/流失的链接。如果用户在未使用 DataForSEO 的情况下请求此部分,请告知用户:“链接增长速度追踪需要 DataForSEO 扩展。免费来源仅提供某个时间点的快照。”

危险信号:

  • 新链接突然激增(可能是负面 SEO 攻击)
  • 大量链接突然流失(网站受处罚或内容被移除)
  • 连续 3+ 个月增长速度下降(内容未能吸引链接)

反向链接健康评分

计算 0-100 分的评分。混合使用多个来源时,按置信度加权:

因素权重来源(优先级顺序)置信度
引荐域名数量20%DataForSEO > Moz > CC 入度1.0 / 0.85 / 0.50
域名质量分布20%DataForSEO > Moz DA 分布1.0 / 0.85
锚文本自然度15%DataForSEO > Moz > Bing 锚文本1.0 / 0.85 / 0.70
有毒链接比例20%DataForSEO > Moz 垃圾评分1.0 / 0.85
链接增长趋势10%仅 DataForSEO1.0
Follow/nofollow 比例5%DataForSEO > Bing 详情1.0 / 0.70
地理相关性10%DataForSEO > Bing 国家/地区1.0 / 0.70

**数据充足性门槛:**统计 7 个因素中至少有一个可用数据来源的因素数量。

  • **有数据的因素达到 4 个或更多:**生成 0-100 的数值评分(按比例重新分配缺失因素的权重)
  • **少于 4 个因素:**请勿生成数值评分。改为显示:
    Backlink Health Score: INSUFFICIENT DATA (X/7 factors scored)
    
    显示可用的各项因素评分,并标注其来源和置信度。 建议:“配置 Moz API(免费)以获取可评分的概况。运行 /seo backlinks setup”

仅当 CC 可用时,最高评分限制为 70/100。 少于 4 个数据来源时给出数值评分会产生误导——这会让人以为健康状况不佳,而实际情况只是我们缺少数据。

输出格式

反向链接健康评分:XX/100(或数据不足)
部分状态评分数据来源
概况通过/警告/失败XX/100Moz (0.85)
锚文本分布通过/警告/失败XX/100Moz (0.85)
引荐域名质量通过/警告/失败XX/100CC (0.50)
有毒链接通过/警告/失败XX/100Moz 垃圾评分 (0.85)
热门页面信息不适用Moz (0.85)
链接增长趋势通过/警告/失败XX/100仅 DataForSEO
严重问题(立即修复)
高优先级(1 个月内修复)
中优先级(持续改进)
链接建设机会(前 10 项)

错误处理

错误原因解决方法
未配置来源没有 API 密钥,也没有 DataForSEO运行 /seo backlinks setup
Moz 速率限制免费版:每 10 秒 1 次请求等待 10 秒后重试。脚本已内置此处理。
Bing 未验证站点站点未在 Bing 中验证在 https://www.bing.com/webmasters 验证
CC 下载超时图文件较大,连接速度较慢使用 --timeout 180 标志
DataForSEO 不可用未安装扩展运行 ./extensions/dataforseo/install.sh
未返回反向链接数据域名较新或规模很小注意:小型站点的反向链接可能少于 10 个

回退链:

  1. DataForSEO 可用?→ 将其用作主要来源(置信度:1.0)
  2. 已配置 Moz?→ 将其用于 DA/PA/垃圾评分/锚文本(置信度:0.85)
  3. 已配置 Bing?→ 将其用于链接/竞争对手对比(置信度:0.70)
  4. 始终使用:Common Crawl 获取域名级指标(置信度:0.50)
  5. 始终使用:验证爬虫检查已知链接(置信度:0.95)
  6. 都无法使用?→“运行 /seo backlinks setup 配置免费 API”

交付前审查(必须执行)

向用户展示任何反向链接分析前,先在内部运行此检查清单。 请勿跳过此步骤。展示报告前修复发现的所有问题。

核查每项声明
  • Schema 声明:parse_html 是否为每个区块都返回了 @type?如果有任何 @type 缺失, 请重新检查——它可能使用了 @graph 包装器(这是有效的 JSON-LD,并非格式错误)。
  • “link_removed”发现:页面是否由 JS 渲染?如果是 unverifiable_js,请如实说明——绝不要 将由 JS 渲染的页面报告为“link removed”(这是误报)。
  • H1 发现:h1_suspicious 列表中是否有 H1?如果有,请注明它们很可能是 计数器或统计信息,而非语义标题。
  • 互惠链接:如果网站 A 链接到网站 B,且 B 也回链到 A,请将其标记为互惠链接模式。将出站链接 与已验证的入站来源进行核对。
  • 健康评分:7 个因素中是否至少有 4 个获得评分?如果没有,请报告数据不足——绝不要 显示可能造成误导的数值评分。
验证数据来源标签
  • 报告中的每项指标都有来源标签(例如,“解析(0.95)”、“CC(0.50)”)
  • 每项“未找到”的结果都要区分“未抓取”“低于阈值”和“错误”
  • 社交媒体页面应标记为 unverifiable_js(而非 link_removed)
交叉核对一致性
  • 平台检测结果与实际信号相符(检查是否存在 wp-content、Shopify CDN 等)
  • 摘要中的引荐域名数量与已验证链接列表中的实际数量一致
  • 每项声明都有数据来源作为依据

如果任何一项检查未通过,请先修正发现结果,再进行呈现。切勿将推断数据当作事实呈现。

分析后

完成任何反向链接分析命令后,始终询问: “生成专业 PDF 报告?使用 /seo google report”

参考文档

按需加载(启动时不要加载):

  • skills/seo/references/backlink-quality.md -- 详细的有毒链接模式和评分方法(共享参考资料,分析有毒链接或垃圾信息评分时加载)
  • skills/seo/references/free-backlink-sources.md -- 来源比较、置信度权重和设置指南(共享参考资料,配置免费反向链接 API 时加载)

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