SEO 菜鳥成長史 · #22

發布：2026-06-21

Claude Code / AI Agent keyword surface 30 天回收記:從 audit 81 推到實測戰果

起點是 ChatGPT 給的一句評語:「你網站有 70 篇,但 Claude Code title 0 hit、AI Agent title 0 hit。內文出現 41 次、title 出現 0 次 — 屬於『內容夠強但招式名字寫錯』狀態。」

我先用 workflow 跑 5 軸 audit (Claude Code / AI Agent / 非工程師 / GEO / 首頁定位),然後 30 天分 4 週系統性回收。這篇是這 30 天的 build-in-public 紀錄。

為什麼值得寫 — 因為「招式名字寫錯」是中文 SEO 圈普遍問題,我自己撞了才系統性整理出回收 SOP。給其他「實質強內容但 keyword surface 0 hit」的個人站主參考。

1. 5 軸 audit 找出 keyword surface 流失

用 5 個平行 sub-agent 對自家網站做關鍵字 audit (Claude Code / AI Agent / 非工程師做網站 / GEO 結構 / 首頁定位),最後 1 個 agent 收斂優先順序。產出 audit report 在 5 軸都有具體缺口加修法建議:

• Claude Code 軸 60% 覆蓋 — 安裝 / vs Cursor / 第一個網站三大長尾有實戰文,但缺「Claude Code 是什麼」TOFU anchor。
• AI Agent 軸內容極端豐富(workflows 9 篇加上 4 case study)但 title 0 hit — 內文 41 次 title 0 次的失衡狀態。
• 非工程師軸 USP 已是 67 個檔案 294 次出現 — entity schema 滿分,但「Claude / ChatGPT 做網站」「個人品牌網站」等 4 個 query 0 hit。
• GEO 結構軸 SEO Journey 滿分但 Workflows 軸幾乎裸體 — 9 篇 0% quick_answer / info_gain / HowTo / FAQPage。
• 首頁定位軸 4 套並存沒收斂 — H1 / Schema / llms.txt / ai/* 講 4 種不同的話。

5 軸最重的發現:這站「內功 9 段、招式名字寫錯」 — entity schema 等結構性 GEO 訊號已滿分,但 title / H1 / meta 沒打到高搜尋詞。一輪 keyword surface 回收就能把 audit 從 81 推上 88+。

2. Week 1 — 收斂定位句 + 首頁 Quick Answer + explore 5 卡重排

Week 1 重點是「定位收斂單一事實來源」。建 data/positioning.py 把 BRAND_HERO_LINE / BRAND_DESCRIPTION / BRAND_PILLARS / BRAND_KEYWORDS 4 個常數抽出來,讓 lib/schemas.py / build.py / llms.txt / ai/summary.json / ai/faq.json 全部 import 同一份。改全站文案只動 1 處,不再 6 處漂移。

首頁 hero 4 行全部換新 edit key (eyebrow.v5 / h1.v6 / lede.v5 / credibility.v2,舊 key 保留作為 Supabase fallback)。Person.knowsAbout 13 → 17 項補 AI Agent / Claude Code for non-developers 等 entity。Organization 新增 knowsAbout 8 項 (entity-level GEO 信號)。

首頁 hero 下插 Quick Answer 區塊 (~720 字 4 段),解 audit 標的 thin_content 扣分項 (首頁字數 276 → 995)、補 sections_in_range (0 → 4 個落在 RAG 60-300 字甜蜜區)。同時首頁 explore 5 卡重排成三主題:Claude Code 新手教學 / AI Agent 工作流圖書館 (解鎖) / SEO + GEO 實驗紀錄。workflows hub title 補「10 個 AI Agent 自動化案例」字串 (title hit 從 0 → 38 次)。4 篇 AI 實戰文 title 統一改「AI Agent 實戰｜我用 Claude Code 做了 X」格式。Week 1 結束:1 commit,76 files changed,402+ / 266−。

3. Week 2 — 3 篇 TOFU 認知層補洞

Week 2 補 ChatGPT keyword audit missing 第 A/B/F 項:「Claude Code 是什麼」「AI Agent 是什麼」「AI Agent vs ChatGPT」3 個 ChatGPT 點名的 0-hit query。每篇 7600+ 字含 quick_answer + info_gain + 對照表 (table block GEO 武器) + 5 題 FAQ + FAQPage schema。

整合 6 個 anchor 點:article_dates 加 3 筆 / 首頁 latest insert PIT-014 / hub stage-tof +3 cards / series-map 認知層 +3 / start-here Route A 標題改「用 Claude Code 做東西(非工程師路線)」/ llms.txt + sitemap 自動同步。Week 2 結束:1 commit,14 files,1307+ / 27−。

意外發現:build_pitfall_article 已內建 spec.faq 機制,不需新建 faq_block partial。原 Day 8-9 規劃跳過,直接用 spec dict 機制。Mac setup 篇按本人決定 skip (無實機經驗,避免違反 #15 build-in-public 校正後的不寫 AI 唬爛原則)。

4. Week 3 — Workflow 9 篇四件套 + tldr 自動升級 + Day 20 hub

Week 3 重點:build_workflow_article 加 3 個 optional 欄位 (quick_answer / info_gain / faq) + 自動注入 FAQPage schema。然後 data/workflow_articles.py 9 個 spec 全加四件套 (每篇約 700 字內容)。9/9 全綠:quick-answer + info-gain-fit + FAQPage schema 全寫入。

意外槓桿:build_pitfall_article 改 render_block 偵測 ('p', 'tldr', ...) block 自動升級成 quick-answer + qa-label 結構 — 一處改動讓 17 篇有 tldr 的 newbie-pitfalls 全部升級,比原計畫 6 篇手動修改更乾淨。剩 2 篇早期 spec 沒 tldr key 未升級 (屬於「補內容」非「升級結構」)。

Day 20 新文章 ai-agent-can-do-what.html (8178 字) 做為 TOFU 總覽 hub — 5 大類分類框架 (table block) + 10 個真實案例詳述 (連結 workflows/ 各文章做內部連結 hub,SEO + GEO 雙打 topical authority)。Week 3 結束:1 commit,35 files,1444+ / 29−。

5. Week 4 — Route A pillar + 4 spec + about credibility grid + 本篇

Week 4 最重的是 Route A pillar ai-make-website-guide.html — 5000+ 字長文章,一次吃下「不會寫程式做網站 / AI 做網站 / Claude 做網站 / 個人品牌網站 / 新手架站」5 個 ChatGPT 點名的 0-hit query。結構:認知 / 工具選擇 / 30-60 分鐘上線 / 部署 / 個人品牌應用 5 phase。每段都連結到既有實作文做內鏈 hub。

其他 Day 27 claude-code-vs-chatgpt (對照表 + 何時用哪個)、Day 28 claude-code-guide.html 新手村聚合頁 (30 天從 0 到能跑閱讀路徑)。Day 29 about.html 加「我做出的東西」book-cluster — 4 個 nes-container grid 列 1 網站 + 9 workflow + 70+ 文章 + 1 教學服務,credibility 可驗證。

本篇 Day 30 ai-agent-keyword-recovery.html (你正在看的) — 把 30 天優化過程本身寫成 build-in-public 一篇,這也是「優化過程二次回收」 — keyword surface 回收的過程本身就是新的內容資產。

6. 30 天戰果統計 + 三個核心教訓

Week 1+2+3+4 累計戰果 (預期 deploy 後可驗證):

三個核心教訓:(1) 「招式名字寫錯」是中文站普遍問題 — 內容很強但 title / H1 / meta 沒打高搜尋詞,等於滿手好牌但桌上看不到。回收只要動 schema 跟 title 不需要重寫內容。(2) 單一事實來源 (positioning.py) 比 6 處硬編碼省每次改文案的成本,改 1 處全站同步。(3) AI 跑 audit + 平行 5 sub-agent 可以系統性找出自己 blind spot — 自己看自己網站總是覺得「該補的都補了」,外部視角 (ChatGPT / workflow agent) 會看到 9 段內功用錯招式名字。

30 天結束。下一步是等 Vercel deploy + GSC / GA4 反映新 keyword surface 效果,2-4 週後再寫一篇實測 audit (88+ 是否達標、ChatGPT referral 是否增加、Claude Code / AI Agent query impression 是否上升)。SEO 不是一次性工程,是「30 天回收 + 90 天觀察 + 持續迭代」的長期遊戲。這篇是 30 天回收紀錄,下一個里程碑是 90 天 audit 復盤。

名詞解釋

AI 代理（AI agent）

會「動手做事」的 AI：自己讀檔案、寫程式、跑指令、修錯誤，你只負責描述需求跟監督方向。跟只會「回答問題」的聊天機器人是兩種東西。

Claude Code

Anthropic 推出的 AI 寫程式工具，裝在自己電腦的終端機裡，能直接讀寫你的檔案、跑指令，把你用中文描述的需求做成真的網站或工具。

GEO（生成式引擎優化）

讓 ChatGPT、Perplexity 這類 AI 在回答問題時引用你網站內容的優化方法，是 SEO 在 AI 時代的延伸戰場。

ChatGPT

OpenAI 的對話式 AI。本站常拿它跟 AI 代理對比：ChatGPT 給你答案、你自己動手；AI 代理直接幫你把事做完。

SEO（搜尋引擎優化）

讓網站在 Google 搜尋結果排得更前面的一整套方法，涵蓋技術體質、內容品質、連結結構三層。

結構化資料（Schema / JSON-LD）

用機器看得懂的格式跟搜尋引擎說明「這頁是文章、作者是誰、何時更新」，有機會換到更豐富的搜尋結果外觀。

主題群（pillar + cluster）

內容策略：一篇總覽型長文（pillar）搭配多篇深入單點的文章（cluster），全部互連，形成搜尋引擎眼中的主題權威。

llms.txt

放在網站根目錄、寫給 AI 看的網站導覽檔（社群慣例）：告訴 AI 這個站有什麼內容、重點頁在哪、全文去哪抓。

內部連結（internal link）

站內文章互相連的連結，幫讀者跟搜尋引擎理解「哪些內容相關、哪一頁重要」，是成本最低的 SEO 訊號。

公開打造（build-in-public）

一邊做產品一邊公開過程、數據跟踩坑的創作方式。本站的 SEO 連載整個系列就是這個玩法。

看完這篇之前先確認:

這篇是收斂後寫的版本。
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