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AEO Content Optimization Skill

AEO内容优化技能

Answer Engine Optimization - Optimize content for AI citations, not traditional search rankings.

Answer Engine Optimization（答案引擎优化）——针对AI引用优化内容，而非传统搜索排名。

When to Use This Skill

适用场景

Use this skill when:

User asks to optimize content for AI search/citations
User mentions ChatGPT, Claude, Gemini visibility
User wants FAQ schema, JSON-LD, or structured data for AI
User asks about GEO (Generative Engine Optimization)
User wants to analyze content for AI extraction readiness
User mentions "AI Overviews" or "answer engines"

NOT for traditional SEO - This is specifically for AI/LLM citation optimization.

在以下场景中使用此技能：

用户要求为AI搜索/引用优化内容
用户提及ChatGPT、Claude、Gemini的可见性提升
用户需要为AI场景创建FAQ Schema、JSON-LD或结构化数据
用户询问GEO（生成式引擎优化）相关内容
用户希望分析内容是否具备LLM提取适配性
用户提及“AI概览”或“答案引擎”

不适用于传统SEO——此技能专门针对AI/LLM引用优化。

Core Reference

核心参考

Full templates and guidelines: Read

prd.md

in this directory for complete implementation details.

完整模板与指南： 阅读当前目录下的

prd.md

文件获取完整实现细节。

Quick Reference: Key Principles

快速参考：核心原则

The 18-Token Extraction Rule

18令牌提取规则

LLMs extract self-contained sentences of ~18 tokens (~15-20 words). Key claims must be complete, quotable statements requiring zero surrounding context.

Good: "Eight-API synthesis reduces property analysis errors by 67%." (9 tokens) Bad: "Our system is incredibly fast and delivers amazing results." (vague)

LLMs会提取约18个令牌（约15-20个单词）的独立完整句子。核心主张必须是无需上下文即可理解的完整、可引用语句。

优秀示例： "八API合成将属性分析错误率降低67%。"（9个令牌） 糟糕示例： "我们的系统速度极快，能带来出色的结果。"（表述模糊）

Single-Topic Focus Pages

单主题聚焦页面

Single-concept pages vastly outperform multi-topic content. Create focused URLs like

domain.com/specific-concept

rather than comprehensive guides.

单概念页面的表现远超多主题内容。创建如

domain.com/specific-concept

这类聚焦式URL，而非综合性指南。

Citations + Statistics = 30-40% More Visibility

引用+数据统计=提升30-40%可见性

Every major claim needs:

Verifiable data with methodology
Date of data collection
Expert attribution (Name + Credentials + Org)

每个核心主张都需要：

可验证的数据及研究方法
数据收集日期
专家署名（姓名+资质+所属机构）

Freshness is Critical

时效性至关重要

95% of AI citations come from content updated in last 10 months. Static content dies.

95%的AI引用来自过去10个月内更新的内容。静态内容会被淘汰。

Authority Level Determines Strategy

权威等级决定策略

Authority Level	Optimization Approach
Challenger (new sites, low authority)	Aggressive: 5-7 extraction points per page, heavy citations, weekly micro-updates
Established (top-ranked, well-known)	Light touch: 1-2 strategic points, trust existing credibility, avoid over-optimization

Princeton finding: Rank-5 sites gained 115% visibility with aggressive optimization. Rank-1 sites that over-optimized lost 30%.

权威等级	优化策略
挑战者（新站点，低权威）	激进策略：每页设置5-7个提取点，大量引用，每周进行微更新
已建立权威（排名靠前，知名度高）	轻量优化：每页设置1-2个关键提取点，依托现有可信度，避免过度优化

普林斯顿研究发现： 排名第5的站点通过激进优化获得了115%的可见性提升。而过度优化的排名第1站点则损失了30%的可见性。

What to Generate

生成内容类型

When user requests AEO content, generate:

当用户请求AEO内容时，需生成以下内容：

1. Product Overview (50 words)

1. 产品概述（50词左右）

What it is (one clause)
Scope/timeframe context
Why it matters (value proposition)
"Last updated" date

产品定义（单句）
适用范围/时间背景
核心价值（为何重要）
“最后更新”日期

2. 15 FAQs with Schema

2. 带Schema的15个常见问题（FAQ）

Questions: 7-12 words, natural language
Answers: 30-50 words (sweet spot for AI extraction)
FAQPage JSON-LD schema with
```
datePublished
```
and
```
dateModified
```
Persistent anchor IDs (#faq-slug)

问题：7-12词，自然表述
答案：30-50词（AI提取的最佳长度）
包含
```
datePublished
```
和
```
dateModified
```
的FAQPage JSON-LD Schema
持久锚点ID（#faq-slug）

3. Evidence Panels

3. 证据面板

For every important claim:

Claim statement
Methodology
Data source + URL
Date of data collection
Limitations
Contact for questions

针对每个重要主张：

主张陈述
研究方法
数据源+URL
数据收集日期
局限性说明
咨询联系方式

4. JSON-LD Schema

FAQPage (most important)
HowTo (for guides)
Product (for product pages)
Organization (for About page)

FAQPage（最重要）
HowTo（适用于指南类内容）
Product（适用于产品页面）
Organization（适用于关于我们页面）

Anti-Patterns (What to Avoid)

反模式（需避免）

Traditional SEO Tactics Harm GEO

传统SEO策略会损害GEO效果

Keyword stuffing
Generic listicles without original insight
Vague hedged language ("may help", "could potentially")
Multi-topic comprehensive guides
Over-optimization on established sites

关键词堆砌
无原创见解的通用列表文
模糊的不确定表述（“可能有帮助”、“或许潜在有效”）
多主题综合性指南
对已建立权威的站点过度优化

Content Structure Errors

内容结构错误

FAQ answers over 50 words
Buried answers (put conclusion first)
Pronoun ambiguity ("it" instead of "the product")
Missing dates and freshness signals
No schema markup

FAQ答案超过50词
结论后置（应将结论放在开头）
指代模糊（用“它”代替“该产品”）
缺失日期及时效性标识
未添加Schema标记

Assessment Framework

评估框架

When analyzing content for AEO readiness, score (0-10):

Dimension	What to Check
Extraction	How many citation-ready sentences under 18 tokens?
Focus	Single topic or sprawling multi-topic?
Authority	Expert attribution with credentials? Citations?
Freshness	Updated within 90 days? Dated content?

Quick test: Can you copy-paste 3 sentences that fully answer a question without context?

分析内容的AEO适配性时，按0-10分评分：

评估维度	检查要点
可提取性	页面中有多少个18令牌以内、可直接引用的句子？
聚焦性	单主题还是多主题分散内容？
权威性	是否有带资质的专家署名？是否有引用？
时效性	是否在过去90天内更新？内容是否有明确日期？

快速测试： 能否直接复制3个无需上下文即可完整回答问题的句子？

Implementation Checklist

实施检查清单

Product overview: 50 words, dated, under H1
15 FAQs: 30-50 words each, natural questions
Evidence panels: method, data, date, limitations
"Last updated" dates on every section
FAQPage JSON-LD schema in
```
<head>
```
Persistent anchor IDs for FAQs
Validated with Google Rich Results Test

产品概述：50词左右，带日期，位于H1标题下方
15个FAQ：每个答案30-50词，表述自然
证据面板：包含方法、数据、日期、局限性
每个板块都有“最后更新”日期
```
<head>
```
中添加FAQPage JSON-LD Schema
为FAQ设置持久锚点ID
通过Google富媒体结果测试验证

Testing Protocol

测试流程

After implementation, test with:

Recognition: "What is [Product]?" (ChatGPT, Claude, Gemini)
Comparison: "Compare [Product] to [Competitor]"
Best for: "What's the best [category] for [use case]?"
How-to: "How do I [task with product]?"

Track: Mentioned? Linked? Accurate? Evidence quoted?

实施完成后，通过以下方式测试：

识别测试： “[产品名称]是什么？”（在ChatGPT、Claude、Gemini中测试）
对比测试： “将[产品名称]与[竞品名称]对比”
适配场景测试： “针对[使用场景]，最佳的[品类]是什么？”
操作指南测试： “如何使用[产品]完成[任务]？”

跟踪指标： 是否被提及？是否被链接？信息是否准确？证据是否被引用？

Full Documentation

完整文档

For complete templates, examples, and detailed guidelines, read:

```
prd.md
```
- Full AEO content generation guide with HTML templates
```
story-structured.md
```
- Framework summary from Princeton study

如需完整模板、示例及详细指南，请阅读：

```
prd.md
```
- 包含HTML模板的完整AEO内容生成指南
```
story-structured.md
```
- 普林斯顿研究总结的框架摘要