B2B 外贸站"数字资产堡垒"工程化建设规范
面向个人创业者与小团队,从零基础到高权重运营闭环。三张表组成数据底座:关键词注册表管词、GEO 意图注册表管问、产品事实层管数;再由 Pillar-Cluster 骨架、pSEO + Digital PR + EEAT + GEO 四大引擎和 AI Skills 运营体系完成落地。
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从 GEO 与 SEO 的研究主线,到外贸增长、AI 自动化、出海实践与一人公司的方法论。
FEATURED / 精选研究
编辑部挑选的框架性文章,适合建立整体认知。
这张表的一行不是关键词,是「一个问题 → 一个主答块」的绑定。主答块精确到 slug + anchor,标准答案只存一句话,句子里每个数字指回产品事实层。这篇讲全部字段的设计逻辑、一致复述的三条规矩、以及为什么必须有一个「这个问题我们赢不了」的标记位。
两张表用 page_slug 一叠,每个页面就得到一张意图卡——它排哪些词、主答哪些问、复述哪些问、明确不答哪些问。叠加还会立刻暴露两类问题页:有排名但不回答任何具体问题的页,和零搜索量却被 AI 反复引用的页。这篇给出四象限诊断、意图卡模板和存量站的迁移路径。
判断一件事能不能交给 AI,别问"AI 会不会做",要问"它做错了我能不能发现"。文案写得平庸一眼看得出,交给 AI;参数编了个数字看起来完全正常,绝不交给 AI。这篇把这个标准讲透,并给出一张可直接套用的三档分类表。
SERIES / 系列专栏
每个系列有明确的阅读顺序和方法论主线。
B2B 外贸站"数字资产堡垒"工程化建设规范
面向个人创业者与小团队,从零基础到高权重运营闭环。三张表组成数据底座:关键词注册表管词、GEO 意图注册表管问、产品事实层管数;再由 Pillar-Cluster 骨架、pSEO + Digital PR + EEAT + GEO 四大引擎和 AI Skills 运营体系完成落地。
查看目录官方文档的工程化精读
基于 Google 官方文档的抓取与索引系列精读:Sitemap、robots.txt、规范化、JS 渲染与索引排查,逐项给出实操检查清单。
查看目录搜索结果呈现的规范与实战
Google 排名与搜索结果呈现:标题链接、结构化数据、富媒体摘要与精选摘要的官方规范与优化实战。
查看目录从选词逻辑到落地页匹配
B2B 与外贸场景的关键词研究方法:核心词筛选公式、搜索意图判断、竞争度评估、关键词架构与 GSC 数据复盘。
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把 GEO 从零散的内容优化,变成一套可执行、可审核、可复测的 30 天工作流:问题集、基线测试、品牌事实母库、知识库、内容生产、分发与指标迭代。
之前那个 GEO 覆盖审计 Skill 只能查结构,查不了覆盖——因为它没有期望值可比。补上意图注册表之后,审计从一层变三层:结构、覆盖与一致性、引用实测。其中复述块与主答块的一致性检查是纯确定性的,脚本能百分之百判定,这是升级带来的最大收益。
这张表的一行不是关键词,是「一个问题 → 一个主答块」的绑定。主答块精确到 slug + anchor,标准答案只存一句话,句子里每个数字指回产品事实层。这篇讲全部字段的设计逻辑、一致复述的三条规矩、以及为什么必须有一个「这个问题我们赢不了」的标记位。
GEO 意图注册表六篇正文的收口。正文只讲思路、不放长代码,所有实现件集中在这里——注册表模板(YAML 与 Airtable 两版)、校验规则、三条提示词、意图卡与四象限脚本、复述渲染组件、llms.txt 生成器、工业 B2B 起步问题集 40 问,以及存量站的四轮迁移清单。
SEO 三仓按词形分类——含 manufacturer 归商业、含 what is 归知识。这套规则切不动 AI 里的提问,因为人对着 AI 说的话带条件、带情境、带纠结,词形特征全被稀释了。这篇给出按约束条件完整度重新划分的六类意图,以及每一类对应的答案写法。
注册表覆盖率 100%、GEO 审计全绿,去 Perplexity 问一句带条件的问题,引用的还是别人。因为关键词注册表索引的是"词—页面",AI 搜索匹配的是"问题—答案块"。这篇讲清楚两者之间的三层错位,以及为什么第三层决定了必须建第二张表,而不是给注册表加几个字段。