本地AI可见性与SEO技能

为AI代理和开发者提供专业的AI可见性和本地SEO优化指导。

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在 GitHub 查看 local-falcon/local-visibility-skill

使用说明

本地Falcon AI可见性和本地SEO技能

Expert AI Visibility and Local SEO guidance for AI agents and developers


这个技能有什么作用

该技能为AI代理(Claude、ChatGPT、Cursor等)提供以下方面的专家级知识:

  • AI可见性优化 -如何被ChatGPT、Google AI Mode、Gemini、AI Overviews和Grok提及
  • 本地SEO最佳实践 -谷歌商业档案优化、地图包排名、评论策略
  • 当地猎鹰平台专业知识 -解释地理网格扫描,了解SoLV/SAIV指标,活动管理
  • MCP集成 -连接到Local Falcon的数据进行实时分析

对于AI代理

这种技能提供了结构化的知识,使代理能够提供专家级的本地SEO和AI可见性建议,而不是通用的建议。

面向开发者

将此技能与 @当地猎鹰/mcp 服务器构建应用程序,通过专家解释分析真实的本地猎鹰数据。


快速开始

克劳德代码/光标/VS代码

# Install the skill
npm install @local-falcon/local-visibility-skill

# Copy to your skills directory
cp -r node_modules/@local-falcon/local-visibility-skill ~/.config/claude/skills/local-falcon

或手动复制 SKILL.md 文件到您的Claude Code技能目录。

对于其他AI代理

参考 SKILL.md 直接归档或将其内容包含在代理的系统提示中。


关键概念

SoLV与SAIV(关键区别)

度量 全名 度量内容 平台
溶解 本地语音份额 地图网格点排名第1-3位的百分比 谷歌地图、苹果地图
SAIV AI可见性份额 AI回复中提到业务的百分比 ChatGPT、Gemini、Grok、AI Mode、AI概述

这些是 完全不同的指标 测量 完全不同的东西.

AI平台数据源

平台 主要数据源
谷歌人工智能概述 GBP、评论、Reddit、Yelp、Quora、商业网站
谷歌人工智能模式 与上述相同,但完全取代了传统结果
谷歌双子座 训练数据+实时网页浏览,可能会重定向到搜索/地图
ChatGPT Bing搜索、维基百科、Yelp、BBB、Foursquare、编辑列表
Grok X/推特帖子(独家),网络搜索

与本地猎鹰MCP配对

对于实时数据分析,请安装MCP服务器:

npm install @local-falcon/mcp

该技能自动检测MCP可用性:

  • 使用MCP: 提取真实数据,运行扫描,提供具体分析
  • 没有MCP: 提供教育内容和最佳实践

文件结构

local-falcon-skill/
├── SKILL.md                    # Main skill file (load this)
├── package.json                # npm package metadata
├── marketplace.json            # Skill directory metadata
├── LICENSE                     # MIT license
├── local-falcon-ai-logo.svg    # Logo asset
└── references/
    ├── metrics-glossary.md     # Complete metrics definitions
    ├── ai-platforms.md         # AI platform deep dives
    ├── mcp-workflows.md        # MCP integration patterns
    └── prompt-templates.md     # User prompt templates

示例用例

“为什么我在ChatGPT上不可见?”

该技能知道ChatGPT根本无法访问谷歌——它使用Bing搜索、维基百科和各种目录。它将指导您专门优化这些平台。

“我的SoLV下降了,但SAIV保持不变”

该技能理解这些是独立的系统。SoLV下降(映射)的原因与SAIV下降(AI平台)的原因不同,并将相应地进行诊断。

“帮助我解释此扫描报告”

通过ATRP、ARP、SoLV和Found-In等指标,该技能应用了Local Falcon的分析框架来提供可操作的见解,而不仅仅是数据背诵。


这是给谁的

受众 用例
机构专业人员 多客户端工作流程、竞争分析、报告
企业营销人员 多地点管理、品牌一致性、趋势监控
SMB所有者 可操作的优化指导,了解什么是重要的
开发者 利用内置的专家知识构建本地SEO工具
AI代理 为用户提供专家级的本地SEO和AI可见性指导

相关资源


贡献

问题和拉取请求欢迎访问 github/local-falcon/local-visibility技能.


许可证

MIT许可证-请参阅 许可证 文件。


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