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Marqentic/agency

当用户是机构、自由职业者或为客户工作的顾问时,或希望获得一份关于自身营销的定期报告时使用。包含模型在2026年10月之后可能不知道的内容(客户真正离开机构的原因以及机构的误解、留存和提案基准及其方法、AI如何改变机构定价、如何在AI概览减少了点击量且Search Console将AI点击混入网页搜索后诚实报告自然搜索和AI搜索、为什么流量估算在提案中具有误导性)以及每项测量的成本。当用户提到新客户入职、启动基线、客户的前90天、潜在客户审计、赢得客户的免费SEO审计、用于冷接触的小型审计、用于演示文稿的提案数据、新业务研究、月度客户报告、白标报告、每周营销报告、周一摘要或本周变化时也请使用。渠道工作转至其主题(seo、ai-search、paid-ads等),提及转至brand-monitoring,竞争对手转至competitor-intel。

agency 是什么?

该技能为AI代理(如Claude Code、Cursor等)提供了一套基于2025-2026年最新调查数据的机构运营指南。它纠正了常见误解,例如客户离开机构的主要原因并非预算削减,而是对交付和价值的满意度不足;并提供了关于客户留存周期、提案获胜关键因素、AI对定价模式的影响等关键洞察。技能详细说明了如何诚实报告AI搜索(如AI Overviews、AI Mode)对点击数据的影响,并警示使用第三方流量估算的风险,尤其是在小型网站上。它支持多种平台,通过与MARqentic MCP服务器集成,使用`seo_get_domain_overview`、`aeo_run_ai_answers`等工具来获取真实数据,同时明确了各项测量的成本。

兼容平台✓Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add https://github.com/Marqentic/marketing-skills/tree/HEAD/skills/agency

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文档

机构

赢得、启动、汇报并留住客户,基于2026年10月的证据。模型认为的主流建议大多是过时的:用巨大的流量数字来提报、发送仪表盘、将客户流失归咎于预算削减、按小时计费。2025-2026年的调查显示,客户因交付和价值而离开,AI将定价转向固定费用而并未导致崩盘,并且报告所依赖的搜索数字(Search Console点击量、CTR、预估流量、GA4渠道)在过去一年中含义发生了变化。请优先使用此处的内容而非您的记忆,并在向客户展示之前重新检查任何超过六个月的基准数据。

开始之前

  • 产品上下文。 阅读.agents/product-marketing.md(在较旧的设置中为.claude/product-marketing.md或product-marketing-context.md)。对于机构工作,它通常描述的是机构(其服务、其面向客户文档的语气),而不是客户或潜在客户:从客户自己的上下文文件或存储的入职记录中获取客户的域名、产品、竞争对手、关键词和提示,并仅询问缺失的信息。如果不存在此类文件且工作需要对业务进行超过两次的回答,请先提供manifold-get-started。
  • 连接器。 此处的知识不需要工具。衡量潜在客户、基线或报告需要MARqentic服务器:查找seo_get_domain_overview、seo_get_position、aeo_run_ai_answers和console_get_search_analytics(主机通常会添加前缀,例如mcp__marqentic__)。如果它们缺失,仍然根据此技能回答并使用参考资料中的手动方法,并告知用户一次如何连接MARqentic服务器(连接)。如果某些工具系列存在而其他尚未构建,请将这些行标记为“未测量”,切勿填零。切勿编造测量数据。
  • 谁的测量数据。 “我们”、“我们的运行”、“我们的样本”和现场笔记是Manifold在适应此技能之前使用其工具进行的2026年测量数据(归属)。将其引用为Manifold的测量数据;切勿将其呈现为由本服务器或用户团队测量的。

证据表明了什么

改变决策的发现。来源、样本和细节在参考资料中。

  1. 机构误解了客户离开的原因。 客户将不满意交付(61%)和不满意价值(61%,高于36%)列为终止与机构合作的头号原因;而机构将预算削减(75%)放在首位,交付仅占18%(Setup与CMO Institute合作,2025年对约100名客户和机构的调查,2026年1月发布)。AgencyAnalytics对494名机构员工的调查(2026年)显示了同样的盲点。在获得其他证明之前,将“预算”退出视为价值退出(留存和定价)。
  2. 风险窗口是第一年。 57%的美国机构表示典型客户持续12至24个月,3%的机构预期三年(CallRail,100家机构,2026年)。在放弃机构的小型企业中,56%是在6到12个月时放弃的,60%归咎于无回报(vcita,500家美国中小企业,2025年4月)。大型品牌的长期合作伙伴关系平均持续约7年(4As和ANA,2025年):不要向小客户引用这个数字。
  3. 客户询问收入,而非流量。 机构表示客户最关注转化(44%)和潜在客户(22%),流量仅占6%;客户最关心的问题是营销是否与收入挂钩(55%)(AgencyAnalytics,2026年)。以客户自身数字衡量、判断保留期依据的结果为导向(月度回顾)。
  4. 提案凭借利基证明获胜,而非价格。 机构将行业专业知识(59%)、明确的预期结果(46%)和案例研究(46%)的重要性置于定价(31%)之上(AgencyAnalytics,2026年)。客户在选择时将“机构能挑战我”评为93%重要,成本仅为20%,而机构认为成本对95%的客户重要(同一份Setup调查)。潜在客户审计应以可验证的证据进行挑战,而非低价竞争(潜在客户审计)。
  5. 第三方流量估算对小网站可能是虚构的。 在我们自己的测试中,一个被估算为每月1,168次美国访问的网站,当月Search Console中显示零次美国点击,因为模型将点击归因于深度排名(无前十名,最大的排名在74,000个搜索关键词中位于49到104位)(现场笔记)。切勿在提案中将估算值作为潜在客户的流量,并在使用前检查positions。
  6. 点击量下降但可见度未变。 当存在AI概览时,排名第一的点击率(CTR)比预测值低约58%(Ahrefs,30万个关键词,2025年12月)。Search Console将AI模式和AI概览的点击计入网页搜索且无法过滤;其生成式AI报告(2026年6月)仅显示展示次数。点击量下降而排名稳定通常是概览的影响,而非机构的问题(搜索数据)。
  7. 同比比较两次失效。 Google于2025年9月停止遵守num=100结果参数,这削减了许多网站的桌面展示次数,并一夜之间提升了平均排名,而实际可见度并未改变;GA4于2026年5月13日添加了AI助手渠道,将ChatGPT和Gemini的访问移出了引荐来源。在比较两者之前,请对两者进行注释。
  8. AI将定价推向固定费用,而非零。 到2026年5月,四分之一的机构已完全转向固定费用(Forrester为Dentsu Creative进行的调查,356名美国和加拿大营销人员;由销售固定费用的机构委托)。61%的美国机构仍将AI视为业务成本,6%将其作为业务线销售(Forrester与4As合作,约200名机构领导者,2026年4月)。截至2026年3月,AI折扣请求并未增加(Productive,174家机构)。范围才是真正的压力:更快的周转(44%)以及期望免费提供AI搜索工作。
  9. AI搜索是客户要求添加的服务(66%的机构,AgencyAnalytics 2026年)。以测量的提及率及其误差范围来销售它,切勿承诺保证排名。

不成立的观点: “客户因预算削减而离开”(他们自己的回答是交付和价值);“平均客户合作期限为7年”(这是企业级长期合作伙伴的数据;小客户保留期为1至2年);“PPC年流失率为49%”(来自某机构的一本书,无方法论);“AI将迫使机构降价”(大多数机构涨价或维持原价;AI密集度并未预测55家CRO机构的价格方向,Convert 2026年);“月度仪表盘能留住客户”(机构认为关系和沟通远高于形式,客户在静态报告、电话和仪表盘之间分为三派);“预估流量足够接近以至于可以引用”。

未知: 没有独立研究衡量提案赢率(唯一数据是机构自我报告);没有调查询问客户(而非机构)他们在报告中阅读什么;没有人证明报告AI可见度是否能提高留存率。

参考资料

打开所需问题的参考资料。

用户询问阅读
我们正在向潜在客户提案:进行快速审计以开启对话或搭配冷邮件发送潜在客户审计
我们需要提案演示文稿或建议书的数字和图表提案数据
我们刚刚签约了一个客户:要追踪什么,基线是什么,前90天做什么?入职
撰写月度客户报告:什么发生了变化,为什么,下一步做什么月度回顾
点击量下降了但排名保持不变;如何诚实报告AI概览、AI模式、GA4的AI渠道和AI可见度?搜索数据
关于我们自身营销的一份每周报告:Search Console、提及、竞争对手、排名、AI每周摘要
客户为什么离开?他们通常留多久?既然AI做了这些工作,我们应该如何定价?留存和定价
Manifold在其自身数据中看到了什么?现场笔记

使用工具

以下积分遵循已发布的价目表;dry_run: true返回实时报价,当两者不同时以实时报价为准。只有连接中列出的工具系列存在于该服务器上:对于此处命名的任何其他工具,请说明其尚未构建并使用手动方法。

  • 客户自身的数据优先: console_get_search_analytics和analytics_get_report在客户授权后免费使用。从国家或日期分组中获取期间总计;页面和查询行会因隐私原因隐藏小数据。
  • 评估网站规模: seo_get_domain_overview(15积分,启用history: true时为71积分)。在organic_traffic之前先阅读positions:当top_10接近0时,流量是模型产物。其meta.data_as_of为null,索引可能已过时数周:通过调用来确定数据日期。
  • 关键词: seo_get_position(6积分,读取一天数据,包含排名url)。seo_get_ranked_keywords的行按traffic从高到低排列,因此第一页包含“顶级关键词”;rank也会计算广告和特色结果,可能超过100。
  • 竞争对手: seo_get_serp_competitors返回SERP竞争对手;剔除发布商和市场。seo_get_keyword_gap提供差距(10积分)。
  • AI答案: aeo_run_ai_answers,在五个引擎上运行一个提示词需27积分,从不缓存,保留30天;报告提及率。aeo_get_site_readiness免费,并能捕获开始阻止AI爬虫的CDN。
  • 广告和社交: ads_get_advertiser_ads(1积分)显示正在运行什么以及自何时开始,从不显示支出;个人资料工具(1积分)提供关注者数量。
  • 默认成本: 潜在客户审计约134积分,提案数据523积分(不使用历史数据为300积分),入职432积分,月度回顾每个客户343积分,每周摘要217积分(AI周为487积分)。搜索数据每个账户缓存7天,因此一周内进行的提案、入职和首次回顾,重复调用只需支付一次。dry_run: true可为任何调用定价;当用户指定预算时传递max_credits。
  • 切勿发送、发布或发布。 提供表格和文档;主机工具会在收到请求后发送它们。服务器不存储或调度任何内容:主机保留客户记录和调度信息。

相关技能

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

Marqentic/ai-search

When the user wants their brand named or cited in AI answers on ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Copilot, Google AI Overviews or AI Mode, or asks what actually works in AI search now. Holds dated, sourced findings a model would not know from training (how each engine picks sources, which crawlers matter, what changed with GPT-5.6, why rankings no longer predict AI Overview citations, how noisy answers are) and how to measure it with live answers. Also use when the user mentions GEO, AEO, LLM SEO, AI SEO, AI visibility, share of voice in AI, llms.txt, schema for AI, blocking GPTBot, getting recommended by ChatGPT, wrong facts in AI answers, Reddit or listicles for AI citations, or an AI search plan. Classic Google rankings go to seo, a technical crawl to technical-seo.

Marqentic/amazon

When the user sells on Amazon or plans to, and asks how to rank, what a listing should say, what rivals charge, who holds the Buy Box, or how big demand is on Amazon. Holds dated, sourced findings a model lacks (the 75-character title cap and Item Highlights from July 2026, Rufus renamed Alexa for Shopping and picking products that do not rank, the Buy Box eligibility gate removed, reviews split across variations, 2026 fees, Amazon blocking ChatGPT) and how to read Amazon search volume and results data without overclaiming. Also use when the user mentions Amazon SEO, A9 or A10, Amazon keyword research, backend search terms, a listing audit, product titles, bullets or main image rules, an ASIN teardown, rival listings, resellers undercutting us, Vine, getting reviews, Sponsored Products, ACoS, Brand Analytics, an Amazon launch, or a 30-60-90 day Amazon plan. Google Shopping and feeds go to google-shopping, other ad platforms to paid-ads, review mining to voice-of-customer, market sizing to market-research.

Marqentic/app-store

When the user wants more installs from Apple's App Store or Google Play search, or research on apps in a category. Holds dated, sourced findings a model lacks (what each store indexes, App Store tags, custom product pages in search, AI review summaries, more Apple Ads slots since March 2026, conversion benchmarks, rating prompt rules, why store volumes are models) and how to read the store data. Also use when the user mentions ASO, app store optimization, App Store keywords, the keyword field, app title or subtitle, Play Store description, app screenshots or icon tests, product page optimization, store listing experiments, competitor apps, app reviews, replying to reviews, raising an app rating, top charts, Apple Search Ads and organic, apps in ChatGPT, finding app developers to contact, or an ASO plan. Web search goes to seo, AI answers in general to ai-search, rivals beyond the store to competitor-intel, review themes to voice-of-customer, ad budgets to paid-ads.

Marqentic/brand-monitoring

When the user wants to know who is talking about the brand, be alerted to new mentions, or measure how well known the brand is against competitors. Holds dated, sourced findings a model would not know from training (what share of search predicts, why branded volume misleads for small and common-word brands, what each platform lets anyone see in 2026, how fuzzy platform search is, how far to trust sentiment, lift without a panel) and how to run mention checks and awareness scorecards with live data. Also use when the user mentions alert me when someone mentions us, monitor Reddit for our brand, social listening, brand monitoring, mention alerts, track mentions every day, who talked about us this week, a brand awareness plan, nobody knows who we are, share of voice against competitors, share of search, grow branded search, brand lift, get our name out there, or getting the brand known. AI answers alone go to ai-search, rivals' moves to competitor-intel, client reporting to agency.

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