关于 seo-ecommerce
seo-ecommerce 是用于产品页、商品结构化数据和电商市场表现的 SEO 分析技能,适合商店运营者和 SEO 从业者。它既能独立检查页面,也可借助 DataForSEO 分析 Google Shopping、Amazon 和定价竞争。
主要功能
- 01检查产品页标题、内容、图片与内链
- 02验证并生成 Product 结构化数据
- 03分析 Google Shopping 商品与卖家
- 04比较 Google Shopping 和 Amazon
- 05识别自然搜索与 Shopping 关键词差距
- 06检查 UCP 配置文件
适用场景
- 01审计产品页 SEO 与结构化数据
- 02比较商品价格及卖家分布
- 03发现自然搜索和 Shopping 曝光差距
- 04检查商店的 UCP 声明
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-ecommerce安装后在 Claude Code 中输入/seo-ecommerce确认已加载。
附带文件references/marketplace-endpoints.mdreferences/ucp-universal-commerce-protocol.md
详细介绍
电商 SEO 分析
全面的产品页面优化、市场情报和竞争性定价分析。可独立运行(页面内优化 + schema),也可配合 DataForSEO Merchant API 获取实时 Google Shopping 和 Amazon 数据。
命令
| 命令 | 用途 | 是否需要 DataForSEO? |
|---|---|---|
/seo ecommerce <url> | 全面的产品页面或商店电商 SEO 分析 | 可选 |
/seo ecommerce products <keyword> | Google Shopping 竞争分析 | 必需 |
/seo ecommerce gaps <domain> | 关键词差距:自然搜索与 Shopping 可见度对比 | 必需 |
/seo ecommerce schema <url> | 产品 schema 验证与增强 | 否 |
1. 产品页面分析(无需 DataForSEO)
获取并解析任意产品页面,评估其页面内 SEO 质量。
工作流
1. python scripts/fetch_page.py <url> → raw HTML
2. python scripts/parse_html.py --url <url> → SEO elements
3. Analyze product-specific signals (below)
产品 SEO 检查清单
标题标签
- 包含主要产品关键词
- 包含品牌名称
- 少于 60 个字符(避免在 SERP 中被截断)
- 格式:
[Product Name] - [Key Feature] | [Brand]
Meta 描述
- 包含产品关键词 + 优势
- 包含价格或“起价 $XX”(可提升富摘要吸引力)
- 包含行动号召(立即选购、购买、免费配送)
- 少于 155 个字符
标题结构
- 仅有一个与主要产品名称相符的 H1
- 使用 H2 标注:功能、规格、评价、相关产品
- 不同产品变体之间没有重复的 H1 标签
产品图片
- 替代文本包含产品名称 + 区别性特征
- 文件名具有描述性(而非
IMG_001.jpg) - 提供 WebP 格式(并回退至 JPEG)
- 每个产品至少有 3 张图片(主图、细节图、生活场景图)
- 图片尺寸 >= 800px,符合 Google Shopping 的收录要求
- 仅对首屏以下的图片启用延迟加载
内部链接
- 面包屑导航:主页 > 类别 > 子类别 > 产品
- 相关产品区域(交叉销售 / 向上销售)
- 使用包含丰富关键词的锚文本链接回类别页面
- 评价区域链接至完整评价页面(如果单独设有该页面)
内容质量
- 产品描述独特(不是直接复制制造商文案)
- 产品描述正文不少于 200 个词
- 包含规格表(不能只有文字描述)
- 页面上展示用户评价(UGC 信号)
评分
| 类别 | 权重 | 标准 |
|---|---|---|
| Schema 完整度 | 25% | 必需和推荐的 Product 字段 |
| 标题与 meta | 15% | 关键词位置、长度、格式 |
| 图片优化 | 20% | 替代文本、格式、尺寸、数量 |
| 内容质量 | 20% | 独特描述、规格、评价 |
| 内部链接 | 10% | 面包屑、相关产品、类别 |
| 技术 | 10% | 页面速度、移动端渲染、canonical |
2. Google Shopping 情报(DataForSEO Merchant API)
基于 Google Shopping 结果进行实时竞争分析。
成本管控(强制要求)
每次调用 Merchant API 之前:
python scripts/dataforseo_costs.py check merchant_google_products_search
"status": "approved"-- 继续"status": "needs_approval"-- 显示费用并征求用户同意"status": "blocked"-- 停止并告知用户
每次调用后:
python scripts/dataforseo_costs.py log merchant_google_products_search <cost>
工作流
# Product search: who sells what at what price
python scripts/dataforseo_merchant.py search "<keyword>" --marketplace google
# Seller analysis: merchant ratings and dominance
python scripts/dataforseo_merchant.py sellers "<keyword>"
# Normalize results for analysis
python scripts/dataforseo_normalize.py results.json --module merchant
分析结果
定价情报
- 价格分布:最低价、最高价、中位数、P25、P75
- 价格异常值(与中位数相差超过 2 个标准差)
- 价格与评分的相关性
- 将货币统一换算为 USD(或用户指定的货币)
卖家概况
- 按商品刊登数量排名的前 10 位卖家
- 商家评分分布
- 免运费情况
- 新卖家与成熟卖家
商品刊登质量
- 排名靠前的商品刊登中的标题关键词模式
- 平均评分和评价数量基准
- 每条商品刊登的图片数量
- 商品可用状态分布
加载 references/marketplace-endpoints.md,查看完整的 API 参数详情。
3. Amazon 市场(DataForSEO)
跨市场情报,对比 Google Shopping 和 Amazon。
成本护栏(强制)
python scripts/dataforseo_costs.py check merchant_amazon_products_search
Amazon 端点位于 warn_endpoints 集合中——始终需要用户批准。
工作流
# Amazon product search
python scripts/dataforseo_merchant.py search "<keyword>" --marketplace amazon
# Cross-marketplace comparison
python scripts/dataforseo_merchant.py compare "<keyword>"
跨市场报告
| 指标 | Google Shopping | Amazon |
|---|---|---|
| 平均价格 | $ | $ |
| 平均评分 | X.X | X.X |
| 平均评论数 | N | N |
| 头部卖家占比 | % | % |
| 免费配送占比 | % | % |
4. 市场关键词差距
识别自然搜索与 Shopping 曝光度之间的差异。
工作流
- 通过 seo-dataforseo 获取自然搜索排名:
对域名使用
dataforseo_labs_google_ranked_keywords - 通过 Merchant API 获取 Google Shopping 曝光情况:
对排名靠前的自然搜索关键词使用
merchant_google_products_search - 交叉参考结果
差距类型
| 差距类型 | 含义 | 操作 |
|---|---|---|
| 仅自然搜索 | 自然搜索排名靠前,但没有 Shopping 广告 | 创建 Google Merchant Center Feed,并对这些关键词出价 |
| 仅 Shopping | 有 Shopping 曝光,但自然搜索表现较弱或没有排名 | 为这些关键词创建内容(选购指南、比较页面) |
| 两者均有 | 两个渠道都有曝光 | 优化:确保价格一致,并完善 Schema |
| 两者均无 | 两者都没有曝光 | 优先级较低,除非搜索量很高 |
输出格式
## Keyword Gap Analysis: example.com
### Opportunities: Organic → Shopping (12 keywords)
| Keyword | Organic Pos | Volume | CPC | Recommended Action |
|---------|------------|--------|-----|-------------------|
### Opportunities: Shopping → Organic (8 keywords)
| Keyword | Shopping Rank | Volume | CPC | Content Type Needed |
|---------|-------------|--------|-----|-------------------|
5. 产品 Schema 增强
根据 Google 当前要求验证并生成 Product Schema。
必需属性(Google Merchant)
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Product",
"name": "",
"image": [""],
"description": "",
"brand": { "@type": "Brand", "name": "" },
"offers": {
"@type": "Offer",
"url": "",
"priceCurrency": "USD",
"price": "0.00",
"availability": "https://schema.org/InStock",
"seller": { "@type": "Organization", "name": "" }
}
}
推荐属性(增强富媒体搜索结果)
sku——产品标识符gtin13/gtin14/mpn——全球贸易商品标识符aggregateRating——星级评分 + 评论数review——单条评论(至少 1 条)color、material、size——变体属性shippingDetails——包含费率和配送时间的 ShippingDetailshasMerchantReturnPolicy——包含类型和天数的 MerchantReturnPolicy
验证规则
price必须是数字字符串,不能是 "$29.99"(不得包含货币符号)availability必须使用完整的 Schema.org URL 枚举值image应为数组,且至少包含 1 个高分辨率图片 URLpriceCurrency必须符合 ISO 4217(USD、EUR、GBP)brand.name不能为空或为 "N/A"priceValidUntil中的日期必须符合 ISO 8601- 如果存在
aggregateRating:则必须包含ratingValue和reviewCount
Schema 评分
| 完整度 | 分数 |
|---|---|
| 所有必需字段 | 50/100 |
| + aggregateRating | 65/100 |
| + sku/gtin/mpn | 75/100 |
| + shippingDetails | 85/100 |
| + merchantReturnPolicy | 90/100 |
| + reviews(3 条以上) | 100/100 |
跨技能集成
| 技能 | 集成点 |
|---|---|
| seo-schema | 委托生成 Product Schema;复用验证逻辑 |
| seo-images | 产品图片审核(替代文本、格式、尺寸)——并为 AI 生成的产品图片添加 DigitalSourceType: TrainedAlgorithmicMedia IPTC 标签(Merchant Center 要求) |
| seo-content | 产品描述的 E-E-A-T 和独特性分析 |
| seo-dataforseo | 用于差距分析的自然搜索关键词排名 |
| seo-technical | 产品页面的 Core Web Vitals(主图的 LCP) |
| seo-google | 通过 GSC 验证 Google Merchant Center Feed |
UCP — 通用商务协议(前瞻性)
由 Google 主导(与 Shopify、Etsy、Walmart、Wayfair、Visa、 Mastercard 等共同开发)的标准,让 AI Agent 无需一次性集成即可发现商家、协商并完成交易。目前已支持直接通过 AI Mode 和 Gemini 购买商品。
已接入 Google Merchant Center 且 Product Schema 完整的商家可以在 /.well-known/ucp 声明 UCP 配置文件,列出其能力
(dev.ucp.shopping.checkout、.fulfillment、.discount)。审核标准、
能力示例,以及与 AP2(Agent 支付协议)的关系,请参阅
references/ucp-universal-commerce-protocol.md。
Audit command
# Discover and validate the UCP profile
python scripts/ucp_check.py https://store.example.com --json
# With endpoint reachability probes (HEAD each declared capability)
python scripts/ucp_check.py https://store.example.com --probe-endpoints --json
脚本会返回:配置文件是否存在、版本、声明的功能,以及结构问题(缺少字段、未知功能 ID);使用
--probe-endpoints 时,还会返回每个端点的可访问性。被 SSRF 拦截的端点会明确报告。缺少配置文件会被报告为改进机会,而非失败
——UCP 的采用尚处于早期阶段。
错误处理
| 错误 | 原因 | 响应 |
|---|---|---|
| 未找到 Product schema | 页面缺少 JSON-LD | 分析页面内容,生成推荐的 schema |
| 缺少 DataForSEO 凭据 | 未设置环境变量 | 在不使用市场数据的情况下运行分析,并说明限制 |
| 成本检查未通过 | 超出每日预算 | 告知用户,并提供仅使用免费数据的分析选项 |
| Shopping 结果为空 | 没有匹配关键词的产品 | 建议使用更宽泛的关键词,并检查位置设置 |
| Amazon API 超时 | 网络或速率限制 | 使用退避策略重试,并回退为仅使用 Google |
| URL 无效 | 输入格式错误 | 通过 google_auth.validate_url() 验证,并显示错误 |
| 非产品页面 | URL 指向分类页或主页 | 检测页面类型,并建议改用 /seo ecommerce schema |
输出模板
## E-commerce SEO Report: [URL or Keyword]
### Overall Score: XX/100
### Product Page SEO
- Schema Completeness: XX/100
- Title & Meta: XX/100
- Image Optimization: XX/100
- Content Quality: XX/100
- Internal Linking: XX/100
### Marketplace Intelligence (if DataForSEO available)
- Google Shopping Listings: N products found
- Price Range: $XX - $XX (median: $XX)
- Top Seller: [name] (XX% market share)
- Amazon Comparison: [available/not checked]
### Top Recommendations
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