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GEO投放skill

GEO（生成式引擎优化）内容自动投放与效果回测。支持两种模式：①用户提供文章标题/正文/链接，直接投放；②用户仅提供产品名称、网址或一句话，自动生成 GEO 优化内容包并定时投放。可直接指定目标 AI 平台（豆包/DeepSeek/GPT/通义千问/Kimi/文心/元宝/Perplexity），自动解析为对应投放渠道。投放后自动生成效果回测探针（次日/一周/一月/自定义），在对话框反馈曝光率与引用结果，并可一键生成 Word/Excel/PPT 图文报告保存到桌面。覆盖国内 8 + 海外 6 内容平台，Playwright 浏览器自动化 + 官方 API + 手动成品稿三级兜底，内置广告法检查、节奏防风控、指纹去重、源站 robots/llms.txt/FAQ 加固。触发词：GEO、生成式引擎优化、AI 搜索优化、内容投放、投放到知乎/百家号/Medium、让豆包/DeepSeek/GPT/千问推荐、llms.txt、定时投放、内容分发、投放效果、效果回测、回测报告。

personAuthor: user_9d5a2a39hubcommunity
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GEO 内容自动投放与效果回测

让产品内容被 AI 搜索引擎（DeepSeek/豆包/元宝/文心/ChatGPT/Perplexity 等）抓取并引用。 核心逻辑：AI 引擎的答案来自它们抓取过的高权重公开内容，所以投放目标是这些引擎 高频引用的内容平台，内容形式以 Q&A 结构、可验证事实、清晰小标题为优先。

三条铁律（每次投放前必须确认）

  1. 不编造事实：模板稿中的 [请填写]/[请补充] 占位符必须由用户提供真实信息 补全后才可投放；无法核实的表述要删除。
  2. 过合规检查：生成内容后必须运行广告法极限词检查（content_generator.py 内置）， 命中即提醒用户修改，不得直接投放。
  3. 发布前人工确认：浏览器自动化默认停在"发布"按钮前等用户确认；仅当用户明确 要求全自动时才使用 --auto-submit。

工作流总览

用户输入 ──┬─ 文章标题/正文/链接 ──> R2 打包现成文章
           └─ 产品名/网址/一句话 ──> R1 生成内容包
                                        │
              (Agent 按 geo-writing-guide 润色 + 用户补全占位符)
                                        │
                       R3 选择目标平台 → R4 执行投放（自动/手动兜底）
                                        │
                       R5 定时投放（队列 + 系统计划任务）
                       R6 源站加固（robots.txt / llms.txt / FAQ Schema）
                       R7 效果回测（次日/一周/一月探针 → 对话框/桌面报告）

R1. 由产品信息生成内容包

用户只给了产品名/网址/一段话时：

python scripts/content_generator.py new \
    --product "云雀CRM" --url https://yunque.example.com \
    --desc "面向中小企业的轻量客户管理系统" \
    --keywords "CRM,客户管理,销售跟进" \
    --tone professional --variants 3 \
    --platforms zhihu,csdn,medium --out data/pkg_yunque.json

生成包含 3 个文章变体（Q&A 文章/列表文/百科段）、6 条 FAQ、标题变体、 平台适配提示、合规告警、排期建议的 JSON 内容包。

关键步骤：模板稿只是骨架。生成后你（Agent）应：

  1. 阅读 references/geo-writing-guide.md 的写作规范；
  2. 结合用户提供的信息把占位符补全、把模板句改写成自然流畅的真实内容；
  3. 将润色后的内容写回内容包 JSON 的 articles[].body；
  4. 用户信息不足时，先向用户提问（价格/功能/差异点），不要自己编。

R2. 打包现成文章投放

用户提供了文章（三种输入任选）：

# 正文在文件里
python scripts/content_generator.py from-article --title "标题" \
    --content-file draft.md --product "云雀CRM" --platforms zhihu --out pkg.json

# 只给了链接（自动抓取正文）
python scripts/content_generator.py from-article --title "标题" \
    --article-url https://blog.example.com/post --out pkg.json

# 正文直接粘贴
python scripts/content_generator.py from-article --title "标题" \
    --content "正文……" --out pkg.json

链接抓取失败（反爬）时，请用户直接粘贴正文，不要反复重试。

R3. 选择目标平台

平台注册表见 data/platforms.json（含各平台被哪些 AI 引擎引用、风险等级、 发布间隔限制）。选择原则见 references/platforms-guide.md：

| 产品类型 | 首选国内 | 首选海外 | |---|---|---| | 技术/开发者工具 | CSDN、掘金、知乎 | Dev.to、Hashnode、GitHub | | B2B/SaaS | 知乎、百家号 | Medium、LinkedIn | | 大众消费品 | 头条号、百家号、简书 | Medium、Substack | | 腾讯生态相关 | 公众号（手动）、知乎 | — |

未知平台报错时检查注册表，不要臆造平台 id。

按 AI 平台（引擎）直接指定投放目标（v1.1.0）

用户说“投放到豆包/DeepSeek/GPT/千问”时，用 --engines 自动解析为该引擎高权重引用的内容渠道（映射见 data/ai_engines.json）：

# “让豆包和 DeepSeek 推荐我” → 自动解析为 toutiao/zhihu/baijiahao/jianshu/csdn/juejin/github_pages
python scripts/publisher.py --package pkg.json --engines doubao,deepseek --dry-run

# AI 平台与内容平台可混用，自动去重
python scripts/publisher.py --package pkg.json --platforms medium --engines qianwen --dry-run

可用引擎 id：doubao 豆包 / deepseek DeepSeek / chatgpt ChatGPT-GPT / qianwen 通义千问 / kimi Kimi / wenxin 文心一言 / yuanbao 元宝 / perplexity Perplexity。

R4. 执行投放

# 先 dry-run 看计划
python scripts/publisher.py --package pkg.json --platforms zhihu,csdn --dry-run

# 自动模式（浏览器已登录态填写，默认停在发布按钮前等确认）
python scripts/publisher.py --package pkg.json --platforms zhihu,csdn --mode auto

# 全自动（用户明确要求时）
python scripts/publisher.py --package pkg.json --platforms csdn --mode auto --auto-submit

# 纯手动模式：生成按平台排版的成品稿 + 操作步骤
python scripts/publisher.py --package pkg.json --platforms wechat_mp --mode manual

投放链路：api（有密钥直发）→ playwright（浏览器填写）→ 失败自动降级 manual 成品稿。任何情况下不丢稿。

首次使用浏览器自动化前，每个平台需要先登录一次（详见 references/platforms-guide.md 登录章节）。

手动发布完成后回填记录（让去重与节奏控制生效）：

python scripts/scheduler.py log-publish --package pkg.json --platform zhihu --url https://zhuanlan.zhihu.com/p/xxx

R5. 定时投放

# 添加任务：2026-08-26 09:00 开始，每天重复投放
python scripts/scheduler.py add --package pkg.json --platforms zhihu \
    --at "2026-08-26 09:00" --repeat daily

python scripts/scheduler.py list            # 查看队列
python scripts/scheduler.py run             # 执行到期任务
python scripts/scheduler.py remove --task-id T_xxxxxxxx
python scripts/scheduler.py install-cron    # 打印系统计划任务安装命令

节奏控制自动生效：同平台遵守 min_interval_hours 与 daily_limit， 相同内容重复投放会被指纹去重拦截（--force 可覆盖）。 失败任务自动重试，3 次后标记 failed。定时细节见 references/scheduling-guide.md。

R6. 源站 GEO 加固（可选但强烈建议）

用户有官网时，顺带生成三件套提升源站被 AI 引用概率：

python scripts/ai_visibility.py robots --domain example.com --out robots.txt
python scripts/ai_visibility.py llms --product "云雀CRM" \
    --url https://example.com --package pkg.json --out llms.txt
python scripts/ai_visibility.py faq-schema --package pkg.json --out faq.jsonld

将 robots.txt / llms.txt 部署到站点根目录，faq.jsonld 嵌入页面 <head>。

R7. 投放效果回测（v1.1.0）

投放完成后生成探针，在投放后第 2 天/一周/一个月（可自定义）向目标 AI 平台提问， 检查产品是否被提及/引用。详细口径见 references/effect-tracking.md。

# 1) 投放后生成回测探针（默认 +1/+7/+30 天，客户可自定义如 1,7,30,90）
python scripts/effect_tracker.py sync --days 1,7,30 --engines doubao,deepseek,qianwen

# 2) 查看到期探针（Agent 在对话框中逐条向对应 AI 平台提问）
python scripts/effect_tracker.py list --due

# 3) 提问后录入结果：cited 引用/mentioned 提及/partial 间接/not_found 未提及
python scripts/effect_tracker.py record --probe-id PB_xxxxxxxx --result cited \
    --snippet "回答中提到产品并附来源链接" --url https://...

# 4) 对话框反馈统计（曝光率/趋势/最佳 AI 平台）
python scripts/effect_tracker.py stats

# 5) 生成 Word/Excel/PPT 图文报告保存到桌面（字体/图表已做防报错处理）
python scripts/effect_tracker.py report --format all

# 6) 可选：自动检查已发布文章链接是否仍在线（fail-open）
python scripts/effect_tracker.py auto-check

Agent 执行回测的职责：脚本只管理探针与结果，不代用户伪造回答。对每条到期探针， 你（Agent）应通过可用渠道（浏览器技能/用户代答）向对应 AI 平台真实提问， 再用 record 录入；无法自动提问时如实保留待回测状态并在对话框提醒用户。

合规红线

详见 references/compliance.md。摘要：

  • 广告法极限词（最佳/第一/100%/零风险等）必须清除；
  • 不伪装真实用户测评、不虚构数据与案例；
  • 平台规则允许的前提下投放，被风控限流时改用手动降频，不做对抗；
  • 医疗/金融/教育类内容需提示用户该领域有额外审查要求。

Bundled Files

data/platforms.json              平台注册表（国内 8 + 海外 6）
data/ai_engines.json             AI 引擎注册表（豆包/DeepSeek/GPT/千问等 8 引擎→渠道映射）
scripts/content_generator.py     内容包生成器（new / from-article / show）
scripts/url_fetcher.py           零依赖网页正文提取
scripts/publisher.py             投放执行器（--platforms / --engines，三级链路）
scripts/scheduler.py             定时投放队列 + 手动发布回填
scripts/effect_tracker.py        效果回测探针（sync/list/record/auto-check/stats/report）
scripts/report_builder.py        Word/Excel/PPT 图文报告（防字体/图表报错，默认存桌面）
scripts/ai_visibility.py         源站加固（robots / llms.txt / FAQ Schema）
references/geo-writing-guide.md  GEO 写作规范（Agent 润色必读）
references/platforms-guide.md    平台选择与登录配置指南
references/scheduling-guide.md   定时投放与计划任务配置
references/effect-tracking.md    效果回测口径与报告说明（v1.1.0）
references/compliance.md         广告法与平台合规
data/publish_log.jsonl           投放日志（运行时生成）
data/queue.json                  投放队列（运行时生成）
data/effect_probes.json          回测探针库（运行时生成）

测试

py -3.11 -m pytest tests -q

Changelog

  • v1.1.0：新增 AI 引擎注册表与 --engines 按 AI 平台（豆包/DeepSeek/GPT/千问等）解析投放渠道；新增投放效果回测：探针同步（+1/+7/+30/自定义天）、到期提醒、结果四级录入、统计摘要对话框反馈、Word/Excel/PPT 图文报告一键存桌面（中文字体探测+图表逐项隔离，零报错）；发布日志补充 package_path 供回测溯源；平台注册表补通义千问引擎归属。
  • v1.0.0：首发。内容生成（双输入模式）、14 平台注册表、三级投放链路、 定时队列、源站加固、广告法检查、指纹去重与节奏防风控。