Claude Code / AI Agent keyword surface 30 天回收記:從 audit 81 推到實測戰果
文 / Coolkid發布：2026-06-21 · 最後更新：2026-08-04閱讀約 9 分鐘
摘要
2026 年 6 月那時我有 70 篇文章，但「Claude Code」「AI Agent」這兩個高搜尋詞在標題、H1、meta 裡幾乎是 0 次。ChatGPT 跑了 5 軸盤點，找出「內功 9 段但招式名字寫錯」的狀態。30 天分 4 週系統性回收，第 1 週收斂定位句加首頁快答，第 2 週補 3 篇認知層文章，第 3 週 workflow 9 篇補四件套，第 4 週寫入門路線的 pillar 加 about 可信度區塊。170 個以上檔案變動、4 次提交、6 篇新文章。本篇就是那 30 天的紀錄。
起點是 2026 年 6 月 ChatGPT 給的一句評語。
「你網站有 70 篇，但 Claude Code 在標題出現 0 次。內文出現 41 次、標題 0 次。這是內容夠強、但招式名字寫錯的狀態。」
我先用 workflow 跑了一輪五軸盤點，然後 30 天分四週系統性回收。
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 圈的普遍問題。
我自己撞到了，才系統性整理出一套回收流程。給其他「內容很實但關鍵字曝光是 0」的個人站主參考。
這件事我撞到才發現。
1. 5 軸 audit 找出 keyword surface 流失
我用 5 個平行的 sub-agent 對自家網站做盤點。
最後再用 1 個 agent 收斂優先順序。
五個軸是這樣分的。
產出的報告在 5 個軸上都有具體缺口跟修法建議：
- 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 軸最重的發現是，這個站「內功 9 段，招式名字寫錯」。
結構性的 GEO 訊號已經滿分。但標題、H1、meta 都沒打到高搜尋詞。
一輪關鍵字曝光回收，就能把盤點分數從 81 推上 88 以上。
問題比想像中好修。
2. Week 1 — 收斂定位句 + 首頁 Quick Answer + explore 5 卡重排
第 1 週的重點是把定位收斂成單一事實來源。
建一個定位檔，把品牌主標、描述、支柱、關鍵字四個常數抽出來。
讓 schema、build.py 跟三份給 AI 讀的檔案全部引用同一份。
改全站文案只要動一處，不會再有六處各自漂移的問題。
首頁 hero 的 4 行文案全部換成新的編輯鍵，舊的鍵保留當備援。
Person 的專業領域從 13 項補到 17 項。Organization 也新增了 8 項。
補進去的是 AI Agent 跟「給非工程師的 Claude Code」這些實體。
首頁 hero 下面插了一個快答區塊，大約 720 字 4 段。
這解掉了盤點標的內容太薄。首頁字數從 276 字變成 995 字。
也補上 4 個落在甜蜜區的段落。
同時把首頁的 5 張探索卡重排成三個主題。
Claude Code 新手教學、AI Agent 工作流圖書館、SEO 實驗紀錄。
workflow hub 的標題補上「10 個 AI Agent 自動化案例」，標題命中從 0 變 38 次。
第 1 週結束，1 次提交，76 個檔案變動。
3. Week 2 — 3 篇 TOFU 認知層補洞
第 2 週補三個 0 命中的查詢詞。
「Claude Code 是什麼」「AI Agent 是什麼」「AI Agent 跟 ChatGPT 差在哪」。
每篇 7600 字以上。含快答、對照表、5 題 FAQ 跟對應的 schema。
整合了 6 個接點。
日期登錄檔加 3 筆，首頁最新文章插一則，hub 的認知層加 3 張卡，系列地圖加 3 篇。
入門路線的標題也改了。第 2 週結束，1 次提交，14 個檔案。
意外發現，文章建構器裡已經內建了 FAQ 機制，不需要另外做一個。
原本第 8 到 9 天的規劃直接跳過。
Mac 安裝那篇我自己決定不寫。沒有實機經驗，寫了會違反 #15 說好的原則。
4. Week 3 — Workflow 9 篇四件套 + tldr 自動升級 + Day 20 hub
第 3 週的重點是給 workflow 的建構器加三個選填欄位。
快答、資訊增益、FAQ，再自動注入 FAQPage schema。
然後 9 個規格全部補上這四件套，每篇大約 700 字。
9 篇全綠，三個欄位全部寫入。
這一週的槓桿最大。
意外的槓桿出現在這裡。
我改了 pitfall 的渲染器，讓它偵測到 tldr 區塊就自動升級成快答結構。
一處改動，當時 17 篇有 tldr 的新手教學全部升級，比原計畫手動改 6 篇乾淨得多。
剩下 2 篇早期規格沒有 tldr 這個鍵，沒升級到。那屬於補內容，不是升級結構。
第 20 天上了新文章 ai-agent-can-do-what.html，8178 字，當作認知層的總覽 hub。
裡面有 5 大類的分類框架，加上 10 個真實案例詳述，每個都連回 workflows 底下的文章當內部連結中心，SEO 跟 GEO 一起打主題權威。第 3 週結束，1 次提交，35 個檔案。
5. Week 4 — Route A pillar + 4 spec + about credibility grid + 本篇
第 4 週最重的是入門路線的支柱文章 ai-make-website-guide.html，5000 多字的長文。
它一次吃下 ChatGPT 點名的 5 個 0 命中查詢，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。
結構分五個階段，認知、工具選擇、30 到 60 分鐘上線、部署、個人品牌應用。
每一段都連結到既有的實作文，當內鏈中心。
第 27 天做了 claude-code-vs-chatgpt，附對照表跟「什麼時候用哪個」。
第 28 天做了 claude-code-guide.html，一個新手村聚合頁，30 天從 0 到能跑的閱讀路徑。
第 29 天在 about 加了「我做出的東西」區塊，4 個格子列出 1 個網站、9 個 workflow、70 多篇文章、1 個教學服務，每一項都驗證得了。
本篇是第 30 天，也就是你正在看的這一篇。
把 30 天的優化過程本身寫成一篇 build-in-public。這也是優化過程的二次回收，回收關鍵字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
四週累計的戰果，部署後可以驗證：
數字比過程好看。
| 指標 | 起始 | 30 天後 |
|---|---|---|
| commits | 0 | 4 個 (Week 1-4 每週 1 個) |
| files changed total | 0 | 170+ 個 (跨 4 週累積) |
| 認知層 TOFU 篇數 | 9 | 14 篇 (+5 新增) |
| Workflow 四件套覆蓋 | 0/9 | 9/9 全覆蓋 |
| 「Claude Code」title 命中 page | 3 | 9 個 |
| 「AI Agent」title 命中 page | 0 | 8 個 |
| 首頁字數 | 276 | 約 995 (+260%) |
| 預期 GEO audit | 81 | 88-90+ (待 deploy 實測) |
三個核心教訓。
第一，「招式名字寫錯」是中文站的普遍問題。內容很強但標題、H1、meta 沒打到高搜尋詞，等於滿手好牌但桌上看不到。回收只要動 schema 跟標題，不需要重寫內容。
第二，單一事實來源比六處硬編碼省下每次改文案的成本，改一處全站同步。
第三，用 AI 跑盤點加上 5 個平行的 sub-agent，可以系統性找出自己的盲點。
自己看自己的網站，總是覺得該補的都補了。外部視角才會看到你 9 段內功用錯了招式名字。
30 天結束。
下一步是等部署完成，看 GSC 跟 GA4 怎麼反映新的關鍵字曝光，2 到 4 週後再寫一篇實測。盤點有沒有到 88 分、ChatGPT 來的訪客有沒有增加、Claude Code 跟 AI Agent 的曝光有沒有上升。
SEO 不是一次性工程，是 30 天回收、90 天觀察、持續調整的長期遊戲。這篇是 30 天回收紀錄，下一個里程碑是 90 天總檢討。
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:
- 個人 / 小團隊網站,內容夠多但 keyword 沒打到位
- GEO audit 在 70-85 卡關想推上 90+
- 想看 30 天系統性 SEO/GEO 回收實戰紀錄
- 還沒有 30 加上篇內容的新站 (先寫內容)
- 企業大站需 enterprise SEO (這是個人站等級)
- 想找黑帽 / PBN / 快速排名技巧
- 只動 title 不動 H1 / meta / Schema — 不一致 GEO consistency trust 扣分
- 覆蓋既有 Supabase override edit key — 應該用 .v2 新 key 保留舊 fallback
- 30 天做完不持續迭代 — 排名動向要 2-4 週才反映,要長期觀察
如果內容對你有用就太好了
隨喜斗內
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這篇背後的真實開發過程記錄在 Build Log。
搜尋標籤：geo、keyword-recovery、build-in-public、30-day-sprint、audit、claude-code、ai-agent。
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