SEO

5 步 Perplexity 工作流：把一个种子问题变成 200+ 没被写过、没被挖透的长尾话题——包括关联问题栏、Focus 模式切换、引用源挖掘，这些都是关键词工具复刻不出来的。

3 步用 ChatGPT 生成一批 Meta 标题候选，按 CTR 预测指标打分，再通过一个干净的 A/B 测试把赢家上线。

Gemini Deep Research 凭 1M+ 上下文窗口和多步浏览能力，在技术 SEO 审计上是个"不一样的物种"。3 步工作流、真正能用的 prompt 模板、以及它做不到的事，一次讲清。

E-E-A-T 里多出来的那个 E 不是 Expertise 的弱化版——它才是 2025 年决定排名的那一个。一线视角拆解为什么堆头衔不再管用，到底什么才管用。

Google AI Overviews 现在覆盖约 15% 的搜索、月活用户 15 亿——正在吃掉排第一页面的点击量。7 步实操指南，帮你 2025 年被引用，而不只是被排名。

用 GSC + ChatGPT 的 4 步流程找出互相蚕食的页面，决定该合并、跳转还是拆分意图，在排名下滑之前修掉。

为什么直接让模型写 JSON-LD 会过不了 Google 的校验器,以及一套提示词结构 + 校验回路,让结构化数据一两次就通过。

把 300 个孤岛页织成一张连通图，5 步、一下午——核心是让 Claude 读你的 sitemap，然后给出带锚文本和插入位置的内链建议。

两个免费的 Google 工具能给你关于网站表现最原始的数据。把它们和 Claude 配合起来,90 分钟就能得到过去需要一周才能在 Excel 里整理出的内容决策。这篇文章给出完整工作流、Prompt 模板,以及它能稳定回答的 3 个问题。

一个真实的内容审计案例：1200 个 URL、340 个被标记、280 个被删除、流量回升 23%。我用来给页面打分的 7 个信号、两周跑完的 AI 工作流，以及没人愿意讲的艰难分诊决策。

Google 的 PAA 框只给 6-8 个问题，但真正的 PAA 宇宙有 80-150 个，散落在 Reddit、Quora、论坛里。4 步工作流，15 分钟挖全。

6 步用 Anthropic 的 Computer Use 驱动排名追踪仪表盘在早上 6 点跑一次、跟昨天对比、变化发到 Slack。搭建 90 分钟，每次约 0.04 美元。