第一次给自己的产品 SayCraft 做 SEO/GEO:方法论和踩坑
本文最后更新于28 天前,其中的信息可能已经过时,如有错误请发送邮件到3368129372@qq.com

这篇想认真聊聊我作为一个单人公司(OPC,one-person company),是怎么用 Claude Code 把产品的 SEO/GEO 从 0 跑起来的。重点不是"我做了哪些事"的流水账,而是思考过程和一套可复用的方法论——我觉得真正有价值的,是解决问题的过程本身。

产品是 SayCraft:一个团队在会议里对话,AI 实时把它构建成一个能跑、带在线预览链接的 web app。和 Lovable / Bolt 那种一个人敲提示词的工具不一样,它是多人对话驱动的。

先说我的核心信条:对单人公司来说,尽可能压低人力成本才是对的。SEO 这种又杂又长期的活,请人请不起,自己全手动也耗不起。所以我所有动作都围绕一个原则——能让 AI(Claude Code)干的,就别自己干。


第一步:先找一套"打法",别自己瞎试

我没上来就乱改,而是先去搜"用 Claude Code 做 SEO/GEO 提权重"的现成 skill。结果发现一个问题:每家 skill 对 SEO/GEO 的理解都不一样,有的还互相冲突。比如有的流派认为"GEO 就是 SEO 换了个新标签,做好传统 SEO 就够";另一派认为"GEO 是独立学科,有自己的评分体系和技术要求"。我自己也拿不准谁对。

方法论 1:方案有分歧时,别自己拍脑袋——让 Agent 去横向比对取共识。

于是我让一个 Agent 去比对了几个主流的 SEO/GEO skill 方案,按"少数服从多数 / 哪些是公认做法"的原则筛。最后选了社区里比较火、也最全的一个:claude-seo(25 个 sub-skill + 18 个 sub-agent,MIT 开源,覆盖技术 SEO、E-E-A-T、Schema、GEO/AEO、外链、本地、语义聚类等)。

👉 GitHub:https://github.com/AgriciDaniel/claude-seo


第二步:让 Claude Code 照着 skill 分析站点

选好打法,剩下的体力活全交给 Claude Code:分析品牌名、找内容上的欠缺(比如少了哪些该写的博客)、想清楚该打哪些"战场"(关键词)……都让它照着 skill 跑。

但很快我意识到一个问题:光分析其实没那么顶用。分析告诉你的是"应该怎样",可它不知道"实际怎样"——到底有没有流量、哪些词真在排、用户到底点没点。没有观测和验证,分析就是空中楼阁。


第三步:接"谷歌两件套"做观测(GA4 + Search Console)

所以我把谷歌两件套——GA4 + Google Search Console接了进来。这俩是第一方真值:流量、在排关键词、点击、覆盖率,全是真的。这才符合预期。

方法论 2:先有观测,再谈优化。而且别信第三方工具的"0"。我就踩过这个坑:Serpstat 一直告诉我"0 关键词、0 流量",差点当真写进报告。结果打开 GA4 一看,过去 7 天 organic 已经有量了。第三方工具的 0 只是它采样滞后(域名太新),第一方数据才是真相


第四步:把流程自动化——谷歌两件套也接成 MCP

接进来之后还是麻烦:每次都得我手动导数据、喂给 Claude。于是干脆把 GA4 和 GSC 都接成了 MCP,这样 Claude Code 能自己拉数据、自己分析,我不用再当人肉管道。然后用 workflow 模式让它对之前做得不好的地方不断 review。

这里也学到一课:

方法论 3:AI 的结论必须自己复核。有个 agent 信誓旦旦地报告我的 sitemap "日期在撒谎,Google 会全站忽略"。我去读了源码 + 逐页对比,发现是误报——它只是看到"日期都一样"就脑补成了构建时间戳,其实那些文章确实是同一天改的。差点去改一个本来没坏的东西。不管是 AI 还是工具,结论都得拿真实数据和源码去验。


第五步:竞品调研——为此花了 $129 买 Serpstat MCP

竞品调研是很重要的一环:你得知道大家到底是靠什么被用户发现的、人家的 SEO 策略怎么搭。但谷歌两件套有个硬限制——它只能看你自己的站,看不了别人。

所以我花了 129 刀买了 Serpstat 的 MCP 服务。它既能分析自己站点的不足,也能扒竞对的关键词、外链、AI 引用、历史趋势。对单人公司来说,这种"花钱买数据 + 让 Claude 直接读"的杠杆很划算。


最出人意料的发现:竞对近三成流量,来自一篇蹭热点的文章

用 Serpstat 扒竞品的时候,有个发现直接颠覆了我的认知。拿 Lovable(一个 AI 建站竞品)举例:

它全站自然流量约 14.9 万/月,而单单一篇 /guides/is-chatgpt-plus-worth-it("ChatGPT Plus 到底值不值得充?")就吃掉了 41,248,占全站 约 28%。而且这篇基本只靠一个词撑起来——"chatgpt plus"(月搜 55 万)排在第 7 名

一篇和"AI 建站"八竿子打不着、纯蹭 ChatGPT 热度的文章,撑起了竞品近三成的流量。这件事让我顿悟:

方法论 4:做 SEO/GEO 的真相之一就是"蹭"。蹭大词、蹭热点产品的巨大搜索量,让自己成为那个问题的"诚实答案"。

我们的 "can ChatGPT / Gemini build a website?" 这一系列文章,就是照这个思路写的——借 ChatGPT/Gemini 的搜索量,但让 SayCraft 成为那个回答。


回头看自己:没把真正的优势打出来

有了竞品这面镜子,我也看清了自己之前的问题:老在挤 "vibe coding" 这种词。流量是大,但巨头扎堆、权重拼不过,纯属硬刚。

而我们真正的差异化——"talk to meeting",用对话开个会就把 App 造出来——这个赛道其实人很少,反而一直没重点打。

方法论 5:别在红海里和巨头拼权重,去找人少、能赢、又贴产品的赛道。哪怕它现在搜索量还小——那不是没机会,那是在创造一个新品类。


续:很多 AI 搜不到我,原来是索引没铺全

上面那版发出去后我发现个问题:不少 AI 里搜 "saycraft" 根本找不到我的产品,可 Google 上我是排第一的。问了下才明白——不同的 AI 吃的是不同的索引:ChatGPT / Copilot 走 Bing,Claude 走 Brave,Gemini 才是 Google。我之前只喂了 Google,Bing 和 Brave 压根没被通知去抓,自然搜不到。

知道原因就好办,把索引补上:

  • Bing(连带 Yandex 等):用 IndexNow 一次把全站 URL 推过去,还顺手接进了部署流程,以后每次上线自动推;Bing 也接了 Webmaster + MCP,能直接看收录、提交 URL。
  • Brave(Claude 用的那个):没有 API,只能人工单条提交,主要靠外链和真实访问慢慢收,这块只能等。

就这么个事——Google 排第一 ≠ 所有 AI 都搜得到你,记得把 Bing、Brave 这些索引也一并铺上。


方法论总结(TL;DR)

把上面的过程提炼成一套单人公司可复用的打法:

  • 选打法:方案有分歧,让 Agent 横向比对取共识,别自己拍脑袋;
  • 先观测:接第一方数据(GA4 + GSC),别信第三方工具的"0";
  • 再自动化:能接 MCP 就接,让 Agent 闭环自己看数据,你别当人肉管道;
  • 要复核:AI 和工具的结论都拿真实数据 + 源码验,它们会一本正经地胡说;
  • 看对手:花钱买竞品数据(Serpstat)是值的,看人家到底靠什么吃饭;
  • 会蹭:蹭大词、蹭热点产品的搜索量;
  • 打优势:在人少、能赢、贴产品的赛道发力,敢于创造品类。
  • 铺全索引:别只喂 Google——按"哪个 AI 吃哪个索引",把 Bing(IndexNow + MCP)、Brave 都铺到,能自动化的就接进部署。

附:具体落地了啥(清单)

方法论之外,按上面的判断实际做的事(精简版):

  • 技术 SEO:Serpstat 站点分 100/100,安全响应头、sitemap、canonical、brotli、IndexNow 全站提交;
  • Schema:Organization / FAQPage / Product+Offer / HowTo / VideoObject(没敢造 aggregateRating,违规会被取消富结果);
  • GEO 基建:放行 16 个 AI 爬虫、llms.txt + llms-full.txt + /ai/summary.json、每篇"直答开头 + 同源 FAQ"方便 AI 抽取引用;
  • 内容:vibe coding pillar + can-ChatGPT/Gemini 蹭量簇 + Lovable 替代品 + app ideas 等十几篇。

后续进展:把上面的 todo 真去做了一批

写完上一版之后,我照着"先解决收录、再补站外"的顺序又往前推了一截,记一下做了啥、又踩了哪些坑。

收录这条线,真接上了

  • IndexNow 接进了部署流程:以后每次上线,脚本会自动把全站 URL 推一遍给 Bing 那一系的索引,不用再记着手动推。
  • Bing 也接成了 MCP:和谷歌两件套一样,现在能让 Agent 直接读 Bing 的收录状态、提交 URL,不用再开网页一个个点。

实体:建了 Wikidata,也把站点接上了

给 SayCraft 建了一个 Wikidata 条目,又在网站的结构化数据里把 sameAs 补上了 X 账号和这个 Wikidata 条目——这样"网站 ↔ 实体"就双向链起来了,搜索引擎和 AI 更容易把它们认成同一个东西。

踩坑:Wikidata 不是用来写介绍的地方。它只能放一句短描述加一堆结构化属性,你要把一段产品介绍写上去会被当成广告打回。想让人看懂产品,只能靠属性一条条堆,真正的"段落版介绍"得放到 Crunchbase、G2 那类地方。另外它那个网页版的属性编辑器,想用脚本自动填是真难伺候。

外链:开始啃,也摸清了行情

  • 给两个免费的 awesome 榜单提了收录 PR(一个 vibe coding 榜、一个 AI 工具榜,都几千 star),fork 仓库、改 README、提 PR,合并之后就是两条 dofollow 外链。
  • 又提交了几个免费目录(vibecoding.app、AI 产品榜 AICPB)。
  • 顺手摸清了行情:现在的 AI 工具目录大半都转收费了——随手一查就有要 47 刀、69 刀、19 刀的,号称"免费提交"的越来越少。还有的卡账号资历,比如 AlternativeTo 要求账号注册满 7 天才让提交新应用。

顺手把 X 官号也立起来了

开了 @SayCraftAI,发了一条带介绍视频的帖子并置顶——给后面的外链和品牌实体先打个底。

一点体会

站外这摊活,真正能"让 Agent 自动批量做"的其实不多:免费 awesome 榜的 PR,加上个别免费表单。剩下的要么收费、要么要账号、要么得真人去发。所以外链是个慢功夫,没有一键搞定,只能一个一个啃——这也正是现在的天花板所在。


接下来要做的(todo)

现在瓶颈很明确:站内能做的基本做完了,站外信号还是 0,天花板卡在外链和品牌实体上。下一步全是站外的活:

  • [ ] Show HN / Reddit / Product Hunt 发帖;
  • [ ] 首批外链 + 建 Wikidata / Crunchbase / G2 实体(喂知识图谱,AI 引用的地基);
  • [ ] i18n:按竞品国别流量,先做 en-IN(英语零翻译)再 pt-BR;
  • [ ] 每月记录自己的 AI Overview 引用数——这是我现在的北极星指标;
  • [ ] 内容保持节奏,旧文定期刷新。

这套方法论会随着我自己踩坑持续更新。产品和 demo 在这儿,欢迎来玩、也欢迎拍砖:

感谢您的收看 祝你天天开心~
暂无评论

发送评论 编辑评论


				
|´・ω・)ノ
ヾ(≧∇≦*)ゝ
(☆ω☆)
(╯‵□′)╯︵┴─┴
 ̄﹃ ̄
(/ω\)
∠( ᐛ 」∠)_
(๑•̀ㅁ•́ฅ)
→_→
୧(๑•̀⌄•́๑)૭
٩(ˊᗜˋ*)و
(ノ°ο°)ノ
(´இ皿இ`)
⌇●﹏●⌇
(ฅ´ω`ฅ)
(╯°A°)╯︵○○○
φ( ̄∇ ̄o)
ヾ(´・ ・`。)ノ"
( ง ᵒ̌皿ᵒ̌)ง⁼³₌₃
(ó﹏ò。)
Σ(っ °Д °;)っ
( ,,´・ω・)ノ"(´っω・`。)
╮(╯▽╰)╭
o(*////▽////*)q
>﹏<
( ๑´•ω•) "(ㆆᴗㆆ)
😂
😀
😅
😊
🙂
🙃
😌
😍
😘
😜
😝
😏
😒
🙄
😳
😡
😔
😫
😱
😭
💩
👻
🙌
🖕
👍
👫
👬
👭
🌚
🌝
🙈
💊
😶
🙏
🍦
🍉
😣
Source: github.com/k4yt3x/flowerhd
颜文字
Emoji
小恐龙
花!
上一篇
下一篇