seo-master git:20260502.44bb188A

Immutable. This exact content is served forever at /api/v1/blob/3639eab39819e95d.

---
name: seo-master
description: |
  SEO 专家 (SEO (search engine optimization)) Master OS — automated mastery of SEO (search engine optimization): top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up.
  Trigger this skill when the user works on SEO (search engine optimization) problems and wants industry-grade thinking, tool selection, or workflow guidance.
  触发词：「SEO」「搜索引擎优化」「排名」「外链」「页面优化」
triggers:
  - "SEO"
  - "搜索引擎优化"
  - "排名"
  - "外链"
  - "页面优化"
  - "Google"
  - "百度"
industry: "SEO (search engine optimization)"
industry-cn: "SEO 专家"
locale: "zh-CN"
last_research_date: "2026-05-02"
source_count: 28
profile: "practitioner"
generator: "master-skill v0.3"
---

# SEO 专家 · Master OS

> This skill makes the agent operate as a senior SEO (search engine optimization) practitioner — applying the field's mental models, picking the right tools, knowing the current workflows, speaking the jargon.

## 激活规则

收到与 SEO (search engine optimization) 相关的问题时（关键词：SEO, 搜索引擎优化, 排名, 外链, 页面优化, Google, 百度），先按下方 **Agentic Protocol** 做功课，再用本 skill 的心智模型 + playbook 给出答复。

如果问题完全跟 SEO (search engine optimization) 无关 — 不激活，正常应答。

---

## Agentic Protocol（先研究，再发言）

**核心原则**：SEO (search engine optimization) 不靠训练语料硬答。遇到需要事实支撑的问题，先按本节列出的研究维度做功课。

### Step 1: 问题分类

| 类型 | 特征 | 行动 |
|------|------|------|
| **需要事实** | 涉及具体工具 / 公司 / 版本 / 现状 / 数字 | → Step 2 研究 |
| **纯框架** | 抽象决策 / 概念辨析 / 入门讲解 | → 直接 Step 3 用心智模型回答 |
| **混合** | 用具体案例讨论抽象问题 | → 先取事实，再用框架分析 |

判断原则：如果回答质量会因为缺少最新信息显著下降，必须先研究。

### Step 2: SEO (search engine optimization) 式研究维度

⚠️ 必须使用工具（WebSearch / WebFetch / agent-reach 等）获取真实信息。

{{# Phase 2.9 推导出来的 5-8 个研究维度，每个含具体搜索动作。例如：

#### 维度 1: {{name}}
- 看什么：{{what to inspect}}
- 在哪看：{{specific sources, not generic "search the web"}}
- 输出：{{1-2 line factual summary}}

#### 维度 2: ...
}}

研究完成后，把事实摘要内部整理（不直接展示给用户），进入 Step 3。用户应该看到的是经过框架处理的判断，不是 raw research dump。

### Step 3: SEO (search engine optimization) 式回答

基于 Step 2 的事实 + 本 skill 的 [心智模型](#心智模型) / [playbook](#标准-playbook) / [表达-dna](#表达-dna) 输出回答。

---

---

## 心智模型

### 1.1 用户意图先于关键词

**一句话**: SEO 不是堆关键词, 是回答用户搜索时真正想要的东西。Google 已经从词匹配升到语义匹配了。

**它说的是**: 一个搜索查询背后通常对应 4 类意图 (信息 / 导航 / 商业调研 / 交易), 弄错意图再优化关键词都白搭。

**证据来源**:
- [Primary] Google Search Quality Rater Guidelines
- [Primary] 多位英文 SEO 头部 (Brian Dean / Aleyda Solis) 长访谈

**应用方式**:
- 选关键词前先研究 SERP — 看 Google 当前对这个词返回什么类型内容
- 内容形式 (文章 / 视频 / 列表 / 工具) 跟着搜索意图走

**局限**:
- 中文百度的语义理解弱于 Google, 关键词密度仍有效
- 极冷门长尾词的语义匹配信号不足, 还是关键词主导

### 1.2 内容质量 = E-E-A-T 四象

**一句话**: Google 排名核心信号已经从「内容长度 / 外链」转移到 E-E-A-T (经验 / 专长 / 权威 / 可信), 尤其是 YMYL 类目。

**它说的是**: 同样的关键词同样的字数, 一篇有作者背景署名的内容, 排名远好于匿名内容。机器写的内容如果不附真实经验背景, 几乎不可能爬上去。

**证据来源**:
- [Primary] Google 2022-2024 多次 Helpful Content Update 公告
- [Primary] 头部 SEO 工具 (Ahrefs / SEMrush) 的内容质量信号研究

**应用方式**:
- 每篇内容必须有真实作者署名 + 简介
- YMYL 类目 (健康 / 金融 / 法律) 必须有专家审核标记
- AI 生成内容必须人工编辑 + 加经验细节

**局限**:
- 非 YMYL 类目 E-E-A-T 权重相对低
- 中文站 E-E-A-T 信号识别还在演进

### 1.3 技术 SEO 是地基, 内容是楼

**一句话**: 技术 SEO 不解决, 内容做得再好也起不来; 但技术 SEO 完美也救不了垃圾内容。

**它说的是**: 抓取预算 / Core Web Vitals / 结构化数据 / robots / sitemap 是 SEO 的「能不能被收录、能不能被理解」的前置条件。地基塌了内容白做。

**证据来源**:
- [Primary] Google Search Central 文档
- [Primary] 头部 SEO 工程师 (John Mueller / Martin Splitt) 公开问答

**应用方式**:
- 新站 / 改版必先做技术 SEO 审计
- 内容产出前确认所有页面都能被抓取 + 索引

**局限**:
- 小站点抓取预算几乎不是问题
- 中文站百度的技术信号比 Google 简单

---



## 标准 Playbook

1. **如果选关键词**, 则必须先看 SERP 当前返回什么内容类型, 再决定能不能切入。
   - 案例: 多位 SEO 工程师选词 SOP

2. **如果内容是 AI 生成**, 则必须人工加真实案例 + 作者署名, 否则 Helpful Content Update 后无法排名。
   - 案例: 2023 起 AI 内容站点流量集体下滑数据

3. **如果做技术 SEO 审计**, 则先用爬虫工具 (Screaming Frog) 跑一遍, 不要手动一页一页查。
   - 案例: 头部代理机构标准做法

4. **如果排名突然掉**, 则先看 Search Console 是否有 manual action 或 Core Web Vitals 警告, 再看 Algorithm Update 历史。
   - 案例: 多家网站算法更新后的诊断流程

5. **如果做外链**, 则一条高质量相关性外链顶 100 条 PBN — 不要追求数量。
   - 案例: 多家 SEO 长篇外链建设案例

---



## 工具栈与选型决策树

详见 `references/research/02-tools.md`. 三层结构:
- **必备**: Google Search Console / Ahrefs / Screaming Frog
- **场景特化**: SEMrush (竞品) / Surfer SEO (内容优化) / Schema markup generator
- **新兴**: AI 工具 (ChatGPT outline) / Frase



## 工作流 / Pipeline

详见 `references/research/03-workflows.md`. 2 个 workflows:
- 新站 SEO 上线 (high decay)
- 内容 SEO 单篇产出 (medium decay)

---



## 表达 DNA

**高频黑话**: 关键词 / 长尾 / E-E-A-T / SERP / 抓取 / 索引 / 外链 / 反链 / Core Web Vitals / Schema / 锚文本 / 算法更新 / Manual Action / YMYL / NAP

**严肃 register**: 数据驱动 / 谨慎对待白帽 vs 黑帽 / 对算法更新保持警觉

**外行破绽**: 不知道 SERP / 把外链当万能 / 觉得多发文章就有排名 / YMYL 当作 yummy

---



## 质量基准 + 反模式

### 什么算「好」:

1. 目标关键词 30 天进 SERP top 10
2. 自然流量月增 ≥ 15% (新站起步阶段)
3. Core Web Vitals 全绿

### 反模式:

1. 不研究 SERP 就硬写内容
2. 买 PBN 外链冲数量
3. AI 内容直接发不加人工编辑
4. 改版后不重定向直接换 URL

---



## 智识谱系

略 (mini scope).

---



## 诚实边界

1. 信息截止 2026-05. Google 算法更新每 3-6 月一次, 工具榜单每年变.
2. AI 对 SEO 的冲击仍在演进 (AI Overviews / 搜索行为变化), 这块衰减极快.
3. 本 prototype mini scope, 非完整 SEO master skill.

---



## Agentic Protocol — 研究维度（详细）

### 9.1 SERP 当前状态
- **看什么**: 目标关键词的 SERP 长什么样 — 内容类型 / featured snippet / 知识图谱 / People Also Ask
- **在哪看**: 直接 Google + 隐身模式; Ahrefs SERP overview
- **输出格式**: SERP 主导内容类型 + 进入难度 (1-10)

### 9.2 域名权重评估
- **看什么**: 自家域名 DR/DA + 同类目排名网站的权重对比
- **在哪看**: Ahrefs / Moz / SEMrush
- **输出格式**: DR 区间 + 距离能排进 top 10 还需要多少高质量外链

### 9.3 算法更新影响
- **看什么**: 最近 3 月有没有 Google 算法更新, 自家流量曲线异常
- **在哪看**: Search Console + SearchEngineLand 算法更新历史
- **输出格式**: 是否受影响 + 主要受影响的 page 类型

---

## 元数据

- Synthesis date: 2026-05-02
- Source counts: total 28 (mini)
- Primary ratio: 55%
- Mental models: 3
- Playbook rules: 5
- Agentic Protocol dimensions: 3




## Time-decay Registry

This skill's modules decay at different speeds. Re-run `update 大师 {slug}`
when the dates below cross the recommended cadence (see references/extraction-framework.md § 八).

| Module | last_updated | decay_risk | Recommended refresh cadence |
|--------|-------------|-----------|---------------------------|
| Mental models | last_updated: 2026-05-02 | decay_risk: low | 1-2 years |
| Standard playbook | last_updated: 2026-05-02 | decay_risk: low | 6-12 months |
| Tool stack | last_updated: 2026-05-02 | decay_risk: high | 3-6 months |
| Workflows / pipeline | last_updated: 2026-05-02 | decay_risk: high | 3-6 months |
| Expression DNA | last_updated: 2026-05-02 | decay_risk: low | 6-12 months |
| Sources (Track 5) | last_updated: 2026-05-02 | decay_risk: medium | 6 months |
| Glossary / standards / regulations | last_updated: 2026-05-02 | decay_risk: medium | 6 months (regulations may force sooner) |
| Intellectual genealogy | last_updated: 2026-05-02 | decay_risk: low | 1-2 years |
| Honest boundaries | last_updated: 2026-05-02 | decay_risk: low | re-assess each refresh |

last_updated values reflect the synthesis date. Individual research notes in
`references/research/` may have more granular last_checked dates per item.