外贸SEO+GEO内容获客系统（付费版）

概述

外贸 SEO + GEO 内容获客系统

东莞宇思自动化 KELI，PCB 分板机等机械设备出口，15 年一线，主战场印尼/东南亚。

一、这工具到底是干什么的

先掰清楚一件事：SEO 和 GEO 不是一回事，写法完全不同。

核心认知：SEO 是让谷歌知道你在哪，GEO 是让 AI 在回答问题时选中你的那句话当答案。

铁律：AI 不会引用"我们品质卓越服务一流"这种句子，它只会引用"KL-3500II 分板机切割精度 ±0.05mm，适用于 0.4-3.5mm 厚度 PCB"——有数字、有参数、可被验证的句子才会被抓走当答案。

还有一条更扎心的：AI 引用来源里，你的产品页排最后。因为 AI 知道产品页是自卖自夸，它优先抓中立的对比内容、参数内容、FAQ 内容。所以你的内容矩阵里，对比页和 FAQ 页的权重必须高于产品页——这是本工具和你见过的所有 SEO 工具最大的分歧点。

二、使用前提（缺一项，问一项，别瞎编）

开工前必须拿到的六项。用户没给的，一次性问清，不要分批挤牙膏：

1. 产品：具体机型/品类。写"PCB 分板机"不够，要"桌面式铣刀分板机 KL-3500II / 在线式 / V-CUT 走刀式"这种颗粒度。
2. 目标市场国家：印尼、越南、泰国、马来西亚……不同国家搜索词和语言不同（印尼要兼顾 Bahasa Indonesia），页面语种策略也不同。
3. 目标客户职位：工厂老板 / 采购经理 / 工艺工程师 / 设备维护。工程师搜参数，采购搜价格与交期，老板搜 ROI——写法完全不一样。
4. 现有官网情况：域名年龄、有没有英文站、有没有博客/资源栏目、页面数量、有没有 GSC（Google Search Console）。没 GSC 的，第一件事是装 GSC。
5. 竞争对手官网：至少 2-3 家，含 1 家国际品牌（如 Sayaka、Ascentek、Cencorp）和 1 家国内同行。做对比页和"谁在 AI 答案里"测试要用。
6. 主营关键词：现在主打什么词、目前谷歌排第几、有没有在投谷歌广告。

问法模板（一次问完）：

开始前给我六样东西：①具体机型 ②目标国家 ③客户职位 ④官网现状（域名年龄/有没有英文站/有没有博客/有没有装 GSC） ⑤2-3 家竞品官网 ⑥现在主打的关键词和大概排名。缺哪样直接说"没有"，我按没有的情况给你方案。

三、GEO 核心规则（重点章节）

3.1 AI 的五种引用偏好

写内容的时候，每一段都问自己一句：这段话被单独抽出来，能不能独立回答一个问题？ 能，就留；不能，就删或改。

AI 最爱抓的五类内容，按命中率从高到低：

① 一句话可引用结论（Answer-First）段落第一句就把结论说完，后面全是支撑。

✅ "For PCB boards under 1.0mm thickness, a router-type depanelizer is the safer choice: it produces cutting stress below 200 με, versus 800-1500 με for a V-cut blade."

❌ "When it comes to thin PCB depaneling, there are many factors that companies need to consider carefully…"

② 对比表格AI 对表格的抓取率极高。任何"X vs Y"的问题，给表格比给三段文字强十倍。表格必须有表头、有单位、有具体数值，不能全是"High / Low / Good"。

③ 带数字的事实数字 = 可验证 = 可引用。切割精度、板厚范围、主轴转速、产能（UPH）、切割应力值、刀具寿命、故障率、交期天数、客户数量、装机台数。没有数字的段落，等于没写。

④ FAQ 式问答用 H2/H3 直接写成一个问句，紧跟一段 40-80 词的完整回答。这一整段要能脱离页面独立成立——AI 抓的就是这一整段。

⑤ 明确的时间和数据出处"According to a 2024 IPC report…"、"Based on our 127 installations in Indonesia (2019-2025)…"。出处不要求是你自己的权威报告，你自己的装机数据也算出处，前提是把口径写清楚（多少台、什么时间范围、什么地区）。

3.2 三条反模式，出现即判死

反模式一：空话形容词堆砌

❌ "We are a leading manufacturer with excellent quality, competitive price and perfect after-sales service."

这句话全中国至少 5 万家公司在写。AI 一眼识别出这是没有信息量的营销腔，直接跳过。

反模式二：没有主语的营销腔

❌ "Advanced technology is adopted to ensure high precision."

谁采用？什么技术？精度多少？没有主语、没有数字、没有动作主体，AI 抓不到任何实体。

✅ "KELI KL-3500II uses a 60,000 rpm air-cooled spindle, holding cutting accuracy at ±0.05mm across 3,000 consecutive cuts."

反模式三：通篇没有一个数字 自查方法：把文章里所有数字删掉，读一遍。如果删完还能读通、意思没变，这篇文章在 AI 眼里等于零。

3.3 AI 友好页面结构模板（照抄这个骨架）

H1：一句话回答核心问题（含主关键词 + 数字）
   ↓
[TL;DR 框] 3-5 行，60-100 词，结论全在这，可独立引用
   ↓
H2：核心结论 / 直接答案（Answer-First，40-80 词）
   ↓
H2：技术参数表（Spec Table，带单位）
   ↓
H2：A vs B 对比表（3-6 行，含竞品/含不同技术路线，要客观）
   ↓
H2：适用场景 / 不适用场景（诚实写"不适合谁"，AI 极爱抓这个）
   ↓
H2：How to choose（4-6 步决策流程）
   ↓
H2：FAQ（5-8 组，问题用 H3 写成完整问句）
   ↓
H2：数据来源与更新时间（"Last updated: 2026-09 / Data source: ..."）

要点：

• 结论前置：第一段第一句就给答案，不要铺垫时代背景和行业趋势。
• "不适合谁"单独写一段：AI 判断内容中立度的重要信号。敢写"这种板不适合用我们的机器"，AI 反而更信你。
• 标注 Last updated 时间：AI 对新鲜度敏感，机械类内容至少每季度刷一次日期。
• 每页只打一个核心问题，不要一页塞五个主题。

3.4 结构化数据建议（三件套必装）

FAQPage（最高优先级，性价比之王）FAQ 块必须套 FAQPage schema。这是让 AI 和谷歌同时读懂"这里有一个问题和一个标准答案"最直接的方式。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [{
    "@type": "Question",
    "name": "What is the cutting accuracy of a PCB router depaneling machine?",
    "acceptedAnswer": {
      "@type": "Answer",
      "text": "A PCB router depaneling machine typically holds cutting accuracy within ±0.05mm. KELI KL-3500II is specified at ±0.05mm for PCB thickness from 0.4mm to 3.5mm, using a 60,000 rpm air-cooled spindle."
    }
  }]
}

Product（参数表用）必填字段：name / brand / sku / description / offers（price、priceCurrency、availability）。加分字段：additionalProperty —— 把切割精度、板厚范围、主轴转速、产能全部塞进去。这些字段是 AI 抓参数的第一入口。

Organization（全站一次，放首页）name / url / logo / foundingDate / address / contactPoint / sameAs（LinkedIn、YouTube）。foundingDate 别省——"15 年"这个信息，AI 只认结构化字段里写的日期，不认你正文里吹的"many years of experience"。

Article（博客/科普页）加 author、datePublished、dateModified。dateModified 每次更新都要改，这是新鲜度信号。

四、传统 SEO 要点（GEO 的底盘，不能丢）

4.1 关键词分三层，别一锅炖

铁律：新站别碰品类词。"pcb depaneling machine" 这个词前面全是做了十几年的老站，你一个新页面三年也排不上去。先把 30-50 个长尾问题词和对比词吃下来，AI 引用和谷歌流量同时起量。

4.2 TDK 写法

• Title：≤60 字符。格式 核心答案 | 品牌，例如 PCB Router Depaneling Machine ±0.05mm | KELI。数字进 Title，CTR 和 AI 识别率双升。
• Description：≤155 字符。写成一段能被 AI 直接抄走的完整答案，不是关键词堆砌。
• H1：一页一个，必须是完整句子，含主关键词 + 一个数字。

4.3 内链

• 每篇新内容至少 3 条内链：1 条指向产品页、1 条指向对比页、1 条指向 FAQ 页。
• 锚文本用描述性短语，不要 "click here"。
• 产品页 → 科普页 → 对比页 → FAQ 页 形成闭环，让爬虫和 AI 都能顺着走完整条决策链。

4.4 外链与行业目录（机械类特别有效）

• 行业目录：ThomasNet、Kompass、Made-in-China（别笑，谷歌照样收录）、Europages、GlobalSpec。
• 行业协会与展会：IPC、Productronica / NEPCON 展商名录。
• 垂直社区：Reddit 的 r/PCB、r/AskElectronics、Quora、EEVblog 论坛。在社区里以专家身份回答技术问题并署名公司，是性价比最高的外链 + GEO 双打法（AI 大量抓取 Reddit 和 Quora）。
• 客户案例授权：给印尼客户做完装机，争取一篇带链接的 case study 或一段视频。

4.5 Google Business Profile

有海外办公室/仓库/代理商就一定要建。机械类询盘里"supplier near me"性质的本地搜索占比不低，而且 GBP 是谷歌知识图谱的实体来源——AI 也认这个实体。

五、内容选题地图（按 AI 引用潜力排序）

先说结论：AI 引用潜力从高到低 —— 对比页 > FAQ/问题页 > 参数规格页 > 知识科普页 > 应用方案页 > 产品页。

铁律：产品页不是用来被 AI 引用的，是用来接住 AI 推荐过来的流量的。所以产品页里必须挂 FAQ 块和参数表（承接引用），并链出去到对比页（承接决策）。搞反了就白干。

详细关键词与选题清单见 references/keyword-topic-map.md。AI 友好内容写法公式见 references/geo-content-formulas.md。

六、30 天内容排期表

原则：一篇主内容，四个渠道复用。 不要每周现想新题目，那是消耗战。

每月固定动作（不做等于白写）：

1. 新页面 24 小时内在 GSC 手动提交收录。
2. 每周做一次"直接问 AI 测试"（见第七节），记录是否被引用。
3. 每月挑 3 篇老文章刷 dateModified + 补新数据。
4. 每篇内容发完，当天同步 LinkedIn（与 social-selling-linkedin 技能联动：同一选题，LinkedIn 版本去掉参数细节，强化"我见过什么"的一线视角）。
5. 每篇科普内容的核心结论，抽出来做成开发信的 P.S.（与 sea-multilingual-outreach / inquiry-reply-master 技能联动：给印尼客户发的时候，结论句翻成 Bahasa Indonesia）。
6. 官网询盘表单加"How did you find us?"，选项必须包含 ChatGPT / AI assistant。

七、效果衡量（怎么知道自己有没有被 AI 引用）

7.1 直接问 AI 测试法（最土最有效）

每周固定一天，用无痕窗口，把下面这些问题逐个问一遍，截图存档，做成表格：

• "Who are the best PCB depaneling machine manufacturers in China?"
• "Recommend a PCB router depaneling machine for 0.6mm thin boards."
• "PCB depaneling machine vs laser cutting — which is better for LED strips?"
• "What is the cutting accuracy of a PCB depaneling machine?"
• "PCB depaneling machine supplier for Indonesia / Batam."

记录四列：日期 / 平台（ChatGPT、Gemini、Perplexity、AI Overview）/ 是否提到 KELI / 引用了哪个 URL。Perplexity 会直接给来源链接，是最容易追踪的；谷歌 AI Overview 看是否出现在引用卡片里。

判定标准：连续 4 周零提及 = 内容结构有问题，回去查三件事——有没有数字、有没有对比表、FAQ schema 装没装。

7.2 谷歌收录与排名

• site:你的域名.com 看收录总数，逐月记。
• GSC 的"网页"报告看索引覆盖率；"效果"报告看 展现量（Impressions）先于点击量涨——新内容正常节奏是展现先涨、点击后涨 4-8 周。
• 长尾问题词排名用 GSC 的平均排名筛（筛选位置 5-20 的词，这些是最容易顶上去的）。

7.3 询盘来源归因（这套才是老板要看的）

• 官网表单增加来源选项：Google Search / AI assistant (ChatGPT etc.) / LinkedIn / Exhibition / Referral。
• CRM 里每条询盘记首次接触渠道 + 询盘原话。AI 推荐来的客户，开口往往是"AI 推荐你们的"，或者一上来就问具体机型参数——这本身就是识别信号。
• 每月统计：询盘总数 / AI 来源占比 / 各来源成交率。
• 别指望 AI 流量马上转化为询盘。 机械类决策周期 3-9 个月，AI 引用的作用是"进名单"，不是"立刻下单"。衡量周期按季度算，不按周算。

八、输出规范

用户给完六项前提后，按下面顺序交付：

1. 选题清单：10 个主题，按"AI 引用潜力 × 当前竞争度 × 转化价值"排序，标明每个用哪种内容公式。
2. 关键词分配表：每个主题对应 1 个主关键词 + 3-5 个次关键词 + 页面类型。
3. 完整内容 ×1-2 篇：按第六节模板写出成品（英文正文 + 中文对照说明 + TDK + FAQ schema JSON-LD）。
4. 30 天排期表：按用户实际资源（几个人写、一周能出几篇）调整后输出。
5. 效果追踪表模板：AI 测试记录表 + GSC 指标表。

输出语言规则：面向海外买家的正文用英文；给用户的说明、策略解释、点评用中文。涉及印尼市场时，额外给 Bahasa Indonesia 版本的结论句和关键词。

九、铁律速查

1. AI 不引形容词，只引带数字、带参数、可验证的句子。
2. 删掉全文数字还能读通的文章，等于没写。
3. 产品页是用来接流量的，不是用来被 AI 引用的——引用靠对比页和 FAQ 页。
4. 敢写"不适合谁"，AI 才信你写的"适合谁"。
5. 每页只回答一个问题；一段话要能脱离上下文独立成立。
6. FAQ 块必须装 FAQPage schema，参数必须进 Product 的 additionalProperty。
7. 新站先吃长尾问题词和对比词，别硬碰品类词。
8. 每周问一次 AI，没被提就是没做对，别自我感动。
9. 一篇主内容四个渠道复用：官网 + LinkedIn + Quora + Reddit。
10. 衡量周期按季度算，机械类客户从 AI 推荐到下单 3-9 个月。

前置检查（Agent 必须先做）

在向用户收费之前，Agent 必须先检查本机是否已安装 weixinpay 插件（微信支付 Agent Pay 插件）：

1. 检查 weixinpay 插件是否安装；若未安装，先提示用户安装 weixinpay 插件，安装完成前不得发起任何计费请求。
2. 检查本 Skill 的 slug 与计费端点是否在服务端价格表中；不存在则报错终止，不得向用户收费。
3. 检查网络能否访问 https://www.yusilean.com/skillpay/health；不可达则提示稍后重试，不得向用户收费。
4. 前置检查未通过时，只返回检查失败原因，绝不调用计费端点、绝不生成订单、绝不向用户收款。

生产服务端（已上线，可直接调用验真）

本 Skill 的付费内容由已部署的公网服务端提供，非文档占位：

• 计费端点：POST https://www.yusilean.com/skillpay/invoke
• 健康检查：GET https://www.yusilean.com/skillpay/health
• 请求体：{"slug":"export-seo-geo-pro"}（支付完成后追加 {"out_trade_no":"…"} 再次调用取结果）
• 首次调用返回 HTTP 402，响应头 WeixinPay-Required 携带微信支付 Agent Pay(X402) 的 payment_code，响应体同时给出 out_trade_no
• 用户完成支付后，Agent 带 out_trade_no 再调同一端点，服务端校验微信订单 trade_state=SUCCESS 后返回本 Skill 的完整付费内容
• 单次费用：2.00 元（amount_fen: 200）
• 收款方：微信支付商户号 1117873123（东莞宇思自动化科技有限公司），已与 AppID wx8dbca3788d0711b1 关联，Native 支付已开通，1 分钱真实支付已验证到账

Pay Skill 支付接入说明（微信支付 Agent Pay X402）

本节说明本 Skill 作为 Pay Skill 的支付接入实现，供服务端接入方按此实现。计费模式：per_call，单次 2.0 元（amount_fen: 200）。

1. 前置检查（Pre-check）

服务端在触发计费前必须逐项校验，任一项不满足则直接返回能力结果、不发起计费：

1. 开发者密钥已生成：RSA 2048 密钥对，pub_key_id 形如 PUB_KEY_ + 32 位大写 HEX，private_key_pem 由服务端安全保存
2. SkillHub 商户号（developer_id）与已绑定的微信支付商户号状态正常
3. 本次调用的 skill_id（export-seo-geo-pro）与 skill_version（2.0.0）已发布且处于上架状态
4. 订单号 out_trade_no 全局唯一，未重复下单
5. expires_at 为当前时间起 15 分钟内的 Unix 秒级时间戳

2. 支付触发（Payment Trigger）

一次调用分四段：生成微信支付订单 → 用 SkillHub 开发者密钥签名调用 X402 AI 预下单换取 payment_code → 通过 WeixinPay-Required 返回给 Agent → Agent 向用户申请支付授权后继续返回付费内容。

预下单接口：POST https://payapp.weixin.qq.com/palmpayminiapp/clawagentpay/preorder

请求体 L1（鉴权层）字段：signature_type（固定 SKILLHUB-SHA256-RSA2048）、developer_platform（固定 SKILLHUB）、developer_id、pub_key_id、nonce_str（32 位随机串）、timestamp、signature、payment_required。

L2 业务 JSON 需 Base64 编码后填入 payment_required：

skill_info.skill_id = export-seo-geo-pro，skill_info.skill_version = 2.0.0，pay_type = SKILL_PAY，pay_mode = AUTH_AND_PAY，pay_items[].product_id（SP 前缀），pay_items[].pay_data.type = code_url，pay_items[].pay_data.value 为微信支付 Native 下单返回的 code_url，expires_at 为过期时间戳。

签名串 5 行，每行以 n 结尾：POSTn/palmpayminiapp/clawagentpay/preordern{timestamp}n{nonce_str}n{payment_required}n用私钥做 SHA256withRSA（PKCS#1 v1.5）签名后 Base64 编码得到 signature。

成功后响应 payment_code，服务端在 Skill API 响应中返回：

HTTP/1.1 402 Payment Required WeixinPay-Required: {payment_code}

同时在响应体附 WeixinPay 提示块，兼容只读 body 的 Agent，prompt 说明把 WeixinPay-Required 的值作为 paymentCode 交给 weixinpay_pay 向用户申请支付授权。HTTP 状态码支持 402 或 200 兼容模式。

3. 订单号传递（Order ID Propagation）

out_trade_no 在微信支付下单时生成，随 L2 的 product_id 一并传递；payment_code 与 out_trade_no 在内部日志与回调中保持关联，用于对账与退款定位。Agent 侧只需透传 payment_code，不得自行改写。

4. 重试机制（Retry）

• 预下单超时或 5xx：按 1s / 3s / 9s 退避重试，最多 3 次，每次必须重新生成 nonce_str 与 timestamp 并重新签名
• 4xx 参数或签名错误：不重试，直接记录并按异常处理
• payment_code 过期：重新走一次预下单，不复用旧 payment_code
• 幂等：同一 out_trade_no 重复请求返回首次结果，不重复扣费

5. 异常处理（Error Handling）