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AI可见性分析(Ryze-AI-Adgent/open-seo-mcp-skills)

衡量真实的AI引擎可见性——通过实际的GA4引荐数据(而非提示采样)追踪来自ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini等AI引擎的流量以及它们引用的页面。适用于询问“AI可见性”、“GEO/AEO检查”、“LLM是否引用我们”、“来自ChatGPT的流量”或“我们在AI搜索中的表现”时使用。

open-seo-mcp-skills) 是什么?

该技能专为需要衡量AI引擎(如ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini、Copilot等)真实可见性的开发者或AI Agent用户设计。它不依赖采样或猜测,而是直接利用Google Analytics 4(GA4)中的实际引荐数据,提供AI流量的精确测量。支持平台包括Claude Code、claude.ai、Desktop客户端和Cursor,通过免费的Ryze MCP连接器集成。工作流程从按引擎获取AI流量开始,生成日趋势、引用的落地页、引荐细节和转化数据,然后诊断表现最佳的页面以推导引证模式,最后通过Google Search Console数据交叉对比找出未被引用的高潜力页面,并给出具体的重构建议。该技能输出AI流量份额、趋势、引擎分布表格、引证模式以及需要重构的前5页面列表,确保结果具体、可操作。

兼容平台✓Claude Code~Codex CLI✓Cursor✓Gemini CLI
npx skills add https://github.com/Ryze-AI-Adgent/open-seo-mcp-skills/tree/HEAD/skills/ai-visibility

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文档

AI可见性

需要

免费的Ryze MCP连接器(https://connector.get-ryze.ai/mcp)。Claude Code:claude mcp add ryze --transport http https://connector.get-ryze.ai/mcp。claude.ai /桌面版 / Cursor:使用相同的URL添加为自定义连接器。设置指南:https://www.get-ryze.ai/how-to-connect-claude-to-google-meta-ads-mcp

每个“AI可见性追踪器”都会对提示进行采样和猜测。而GA4记录的是AI引擎实际发送的点击。先测量真实数据,再诊断问题。

工作流程

  1. 按引擎统计流量。 google_analytics__getAiTrafficByEngine — 按AI来源(ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claude、Copilot等)的会话数,当前期与上期对比。
  2. 趋势。 google_analytics__getAiTrafficDaily — AI流量是否在增长,以及是否有任何激增(激增意味着有内容开始引用你;找到它)。
  3. 被引用的页面。 google_analytics__getAiLandingPages — AI引擎实际发送用户访问的URL。这些是已验证的可引证页面。
  4. 引荐详情。 google_analytics__getAIReferrals 获取来源级别的详细信息和转化数据——AI流量的转化率是否优于或低于自然流量。
  5. 诊断赢家。 阅读排名前2–3的被引用页面(获取其内容)。注意模式:页面顶部直接回答、统计数据/定义、清晰的标题、结构化数据。该模式就是该网站的引证配方。
  6. 找出遗漏。 与google_search_console__runRawSearchAnalytics交叉对比:那些自然查询强劲但AI引荐为零的页面——它们是候选页面,需要按照第5步的引证配方进行重构。

输出

结论(AI流量占自然流量的份额、趋势、主要引擎),然后是:引擎表格、包含转化数据的被引用页面表格、在胜出页面上观察到的引证配方,以及需要重构的前5页面列表。保持具体——要明确指出页面和需要做出的具体改动。

备用方案

如果工作区中未提供GA4 AI流量工具,可以使用google_analytics__runRawReport并过滤sessionSource匹配已知的AI引荐来源(chatgpt.com, perplexity.ai, gemini.google.com, claude.ai, copilot.microsoft.com)来构建相同的报告。

Individual skills in this repo

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