差距分析的核心是集合运算：多个竞品都有排名而你完全没有的词价值最高（需求被多方验证）。脚本做集合运算并计算机会分（搜索量×竞品覆盖数÷难度），模型负责剔除业务不相关词和判断是否可复用现有页面，输出待建页面和待优化页面两类清单。

AI Skill：竞品关键词差距分析

差距分析的价值层次

不是所有“竞品有你没有”的词都值得做。按价值排序：

第 4 层常被忽略但 ROI 最高——你已经有页面和一定权重，只需优化内容就能提升，比新建页面快得多。

一、数据准备

需要导出的数据

竞品数据（每个竞品一份）：

工具：Ahrefs Site Explorer → Organic Keywords
筛选：排名 1–20（只看有实际流量的词）
导出字段：Keyword, Position, Volume, KD (难度), URL

自己站点的数据（两个来源，都要）：

来源 1：Ahrefs 导出自己域名的 Organic Keywords（同样筛选 1–50）
来源 2：GSC 导出 Query 数据（更准，包含 Ahrefs 抓不到的长尾词）

为什么两个来源都要：Ahrefs 的关键词库有限，很多长尾词它没收录，但 GSC 有真实曝光数据。只用 Ahrefs 会误判“我没有这个词”，实际上你有曝光只是排名靠后。

竞品选择

选 3 个，类型要分开：

竞品 A：行业头部（流量最大的，看天花板在哪）
竞品 B：规模相近（最直接的对标，最容易学）
竞品 C：细分领域强者（在某个应用场景做得特别深的）

只选头部竞品的问题：它们的词往往需要很高权重才能排，对你不现实。规模相近的竞品的词才是可达成的目标。

二、Skill 说明书

# Skill：竞品关键词差距分析

## 何时使用
- 季度内容规划前
- 注册表覆盖度审计（第 46 篇）显示覆盖率已达标，需要发现新机会
- 进入新的应用场景或产品线前

## 输入
- 竞品关键词 CSV × 3（Ahrefs/Semrush 导出）
- 自己站点的关键词 CSV（Ahrefs 导出）
- GSC Query 导出 CSV（可选但强烈建议）
- `registry.json`（判断是否已规划）

## 执行步骤

### Step 1：运行集合运算脚本
执行 `scripts/competitor-gap.mjs`

脚本输出四类清单（对应上文四个价值层次）和机会分排序。

### Step 2：业务相关性过滤（你来判断，最关键的一步）

脚本输出的词里会有大量**不该做的词**。逐个判断并剔除：

**必须剔除的类型**：
1. 业务范围外的产品/服务
   例：竞品做泵也做阀门，"ball valve manufacturer" 应剔除
   （除非你也要进入这个品类）
2. 竞品品牌词
   例："[竞品名] pump price" — 无法也不该争
3. 售后/维修类词（如果你不提供该服务）
   例："pump repair service near me"
4. 地域限定词与你的市场不符
   例："pump manufacturer india"（如果你不做印度市场）
5. 二手/租赁类词
   例："used centrifugal pump for sale"

**保留但降低优先级的类型**：
- 搜索量 < 50 的极长尾词（除非商业意图极强）
- 难度 (KD) > 60 且你当前域名权重较低的词

**剔除时必须记录原因**——下次分析时可以直接复用剔除列表，
避免重复判断。

### Step 3：判断可否复用现有页面（你来判断）

对每个保留的词，检查是否可以并入现有页面而不是新建：

判断规则：
1. 从注册表找出与该词**意图相同且主题相近**的现有页面
2. 如果找到，且该词可以作为现有页面的 SKW → 归为"优化现有页面"
3. 如果该词的意图或主题与所有现有页面都不同 → 归为"新建页面"

**倾向复用而非新建**：新页面需要从零积累权重，把词加进已有权重的
页面通常更快见效。只有当该词代表一个独立的搜索意图时才新建。

⚠️ 加词到现有页面前，必须确认不会违反注册表的唯一性约束
（该词不能是其他页面的 PKW），也不能在该页面的 NKW 里。

### Step 4：输出机会清单

## 输出格式

竞品关键词差距分析报告

分析日期：[YYYY-MM-DD] 竞品：[A域名]（[N] 词）、[B域名]（[N] 词）、[C域名]（[N] 词） 自有词库：[N] 词（Ahrefs [N] + GSC 独有 [N]）

差距总览

优先级 1：优化现有页面（[N] 项，ROI 最高）

1. /applications/centrifugal-pump-chemical-transfer/

当前排名情况：

竞品 B 的对应页面：[URL] 竞品覆盖了什么你没有的：

• 具体酸类的材料对照表（硫酸/盐酸/硝酸各自的推荐材料）
• 浓度分界点的明确说明
• CIP 清洗兼容性说明

建议动作：

• 在现有页面新增 H2 “Material Selection by Chemical Type”， 含 HTML 表格覆盖 5–6 种常见介质
• 将 acid transfer pump material 加入注册表该页的 SKW
• 预估工时：2 小时
• 唯一性检查：✅ 该词不是其他页面的 PKW，不在本页 NKW 中

优先级 2：新建页面（[N] 项）

1. PKW: centrifugal pump for mining dewatering

• 竞品覆盖：A（排名 4）、B（排名 8）、C（排名 6）→ 三家都有
• 月搜索量：320　难度 KD：28
• 机会分：89（搜索量 × 竞品数 ÷ 难度）
• 意图：engineering　建议 page_type：cluster-app
• 建议 slug：/applications/centrifugal-pump-mining-dewatering/
• 相关长尾词（可作为 SKW）：
  • mine dewatering pump selection（85）
  • slurry pump for mining（60）
• 竞品页面共同覆盖的内容点（写作时应包含）： □ 含固量对泵型选择的影响 □ 磨损件材料（高铬合金 vs 橡胶衬里） □ 井下安装的空间限制 □ 相关标准：ISO 5199、AS 2417

已剔除（[N] 项，附原因）

（剔除列表已保存至 data/excluded-keywords.json， 下次分析自动过滤）

数据缺口提醒

以下高价值词缺少难度数据（Ahrefs 未收录）， 建议手动查一次 SERP 判断可行性：

• centrifugal pump for battery electrolyte（新兴场景，估计难度低）

## 禁止行为
- 不要把所有差距词都列为机会（业务相关性过滤是必需步骤）
- 剔除词必须记录原因并保存到排除列表
- 不要在未做唯一性检查的情况下建议把词加入现有页面
- 优先级 1（优化现有页面）必须排在优先级 2（新建）之前呈现

三、集合运算脚本

// scripts/competitor-gap.mjs
import fs from 'fs/promises';
import { parse } from 'csv-parse/sync';

// ── 读取数据 ──
async function readKeywordCsv(file) {
  const raw = await fs.readFile(file, 'utf8');
  const rows = parse(raw, { columns: true, skip_empty_lines: true });
  return rows.map(r => ({
    keyword: (r.Keyword ?? r.keyword ?? '').toLowerCase().trim(),
    position: Number(r.Position ?? r.position ?? 999),
    volume: Number(r.Volume ?? r.volume ?? 0),
    kd: Number(r.KD ?? r.Difficulty ?? r.kd ?? 0) || null,
    url: r.URL ?? r.url ?? null,
  })).filter(r => r.keyword);
}

const competitorFiles = [
  { name: 'competitor-a', file: 'data/competitor-a.csv' },
  { name: 'competitor-b', file: 'data/competitor-b.csv' },
  { name: 'competitor-c', file: 'data/competitor-c.csv' },
];

const competitors = [];
for (const c of competitorFiles) {
  try {
    competitors.push({ name: c.name, keywords: await readKeywordCsv(c.file) });
  } catch {
    console.error(`Warning: ${c.file} not found, skipping`);
  }
}

const ownAhrefs = await readKeywordCsv('data/own-keywords.csv');

// GSC 数据（更全的长尾词来源）
let ownGsc = [];
try {
  const raw = await fs.readFile('data/gsc-queries.csv', 'utf8');
  const rows = parse(raw, { columns: true, skip_empty_lines: true });
  ownGsc = rows.map(r => ({
    keyword: (r.Query ?? '').toLowerCase().trim(),
    position: Number(r.Position ?? 999),
    volume: null,
    impressions: Number(r.Impressions ?? 0),
  })).filter(r => r.keyword);
} catch {
  console.error('Warning: gsc-queries.csv not found');
}

// 合并自有词库：GSC 优先（数据更准）
const ownMap = new Map();
for (const k of ownAhrefs) ownMap.set(k.keyword, k);
for (const k of ownGsc) {
  const existing = ownMap.get(k.keyword);
  ownMap.set(k.keyword, {
    ...k,
    volume: existing?.volume ?? null,
    source: existing ? 'both' : 'gsc-only',
  });
}

// 排除列表（历史剔除的词，自动过滤）
let excluded = new Set();
try {
  const list = JSON.parse(
    await fs.readFile('data/excluded-keywords.json', 'utf8')
  );
  excluded = new Set(list.map(e => e.keyword.toLowerCase()));
} catch {}

// ── 构建竞品词的覆盖映射 ──
const competitorCoverage = new Map();  // keyword → [{ competitor, position, url }]

for (const comp of competitors) {
  for (const kw of comp.keywords) {
    if (excluded.has(kw.keyword)) continue;
    if (!competitorCoverage.has(kw.keyword)) {
      competitorCoverage.set(kw.keyword, {
        keyword: kw.keyword,
        volume: kw.volume,
        kd: kw.kd,
        competitors: [],
      });
    }
    competitorCoverage.get(kw.keyword).competitors.push({
      name: comp.name,
      position: kw.position,
      url: kw.url,
    });
  }
}

// ── 分层 ──
const L1 = [];  // 三竞品都有，你完全没有
const L2 = [];  // 两竞品有，你排名 > 50
const L3 = [];  // 单竞品有，你完全没有
const L4 = [];  // 你有但排名远落后于竞品

for (const [keyword, data] of competitorCoverage) {
  const own = ownMap.get(keyword);
  const compCount = data.competitors.length;
  const bestCompPosition = Math.min(...data.competitors.map(c => c.position));

  // 机会分：搜索量 × 竞品覆盖数 ÷ (难度 or 30)
  const opportunityScore = Math.round(
    (data.volume || 0) * compCount / (data.kd || 30)
  );

  const entry = { ...data, own: own ?? null, bestCompPosition, opportunityScore };

  if (!own) {
    if (compCount >= 3) L1.push(entry);
    else if (compCount === 1) L3.push(entry);
    else L2.push(entry);   // 2 家有，你没有 → 归 L2
  } else {
    if (own.position > 50 && compCount >= 2) {
      L2.push(entry);
    } else if (own.position > 15 && bestCompPosition <= 5) {
      // 你有排名但远落后 → ROI 最高
      L4.push({ ...entry, gap: own.position - bestCompPosition });
    }
  }
}

// 按机会分排序
const byScore = (a, b) => b.opportunityScore - a.opportunityScore;
L1.sort(byScore);
L2.sort(byScore);
L3.sort(byScore);
L4.sort((a, b) => b.gap - a.gap);

// ── 关联注册表：判断是否已规划 ──
const registry = JSON.parse(await fs.readFile('registry.json', 'utf8'));
const registeredKeywords = new Set(
  registry.map(r => r.keyword.toLowerCase())
);
const registeredPkw = new Map(
  registry.map(r => [r.pkw.toLowerCase(), r.page_slug])
);

function annotate(list) {
  return list.map(e => ({
    ...e,
    alreadyInRegistry: registeredKeywords.has(e.keyword),
    isOtherPagePkw: registeredPkw.get(e.keyword) ?? null,
  }));
}

console.log(JSON.stringify({
  summary: {
    competitorsAnalyzed: competitors.length,
    competitorKeywordsTotal: competitorCoverage.size,
    ownKeywords: ownMap.size,
    ownSources: {
      ahrefs: ownAhrefs.length,
      gscOnly: ownGsc.filter(k => !ownAhrefs.find(a => a.keyword === k.keyword)).length,
    },
    excludedFiltered: excluded.size,
    layers: {
      L1_allCompetitorsHaveIt: L1.length,
      L2_twoCompetitorsYouWeak: L2.length,
      L3_oneCompetitorHasIt: L3.length,
      L4_youHaveButFarBehind: L4.length,
    },
  },
  // 交给模型做业务相关性过滤
  L1: annotate(L1).slice(0, 60),
  L2: annotate(L2).slice(0, 40),
  L3: annotate(L3).slice(0, 40),
  L4: annotate(L4).slice(0, 40),
}, null, 2));

四、排除列表的维护

data/excluded-keywords.json 是这个 Skill 的长期资产——跑几轮之后，它会自动过滤掉大量不需要重复判断的词。

[
  {
    "keyword": "ball valve manufacturer",
    "reason": "业务范围外（不做阀门）",
    "excludedAt": "2026-08-04",
    "reconsiderIf": "进入阀门品类"
  },
  {
    "keyword": "pump repair service",
    "reason": "不提供维修服务",
    "excludedAt": "2026-08-04",
    "reconsiderIf": "开展售后服务业务"
  }
]

reconsiderIf 字段很有用——业务变化时可以快速找出哪些词该重新纳入。

五、分析频率

不要每月跑——数据变化不大，但每次都要花 1–2 小时做业务相关性过滤，投入产出不划算。

六、辅助 Skills 六篇小结

到这里，辅助体系六篇完成。六个 Skill 覆盖了内容生产的完整链路：

典型的工作流串联：

第 56 篇 竞品差距分析 → 发现机会词
    ↓
第 51 篇 聚类分类 → 确定意图和归属页面
    ↓
第 45 篇 注册表审计 → 检查冲突后写入注册表
    ↓
第 53 篇 Content Brief → 生成写作简报
    ↓
第 54 篇 pSEO 生成（批量）或人工写作（单页）
    ↓
第 52 篇 Meta 生成 + 第 55 篇 Schema 生成
    ↓
第 50 篇 健康度报告 → 验证整体状态

十二个 Skill（审计 6 + 辅助 6）合起来就是一套完整的 SEO/GEO 运营操作系统。

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