Communitygithub.com

引用回復優化器

當使用者希望改善現有網頁,以提升被AI模型引用的次數時使用此技能。它會分析AI可見度資料、找出有潛力但表現不佳的頁面、與競爭對手頁面進行比較,並產生章節級別的重寫,最後將修訂版本推送至CMS作為草稿。

引用回復優化器 是什麼?

此技能旨在解決一個常見的內容困境:現有頁面未能獲得足夠的AI模型引用,而競爭對手的內容卻佔據主導地位。它的核心邏輯是「修復現有資產比從零開始更快」。技能首先透過AI可見度工具識別品牌的所有自有頁面,並根據引用次數排序。接著,它會分析這些頁面所涵蓋的主題,找出在同一主題上獲得最多引用的外部競爭頁面,從而量化「引用差距」。基於此差距、頁面類型(如產品比較、清單文章)以及主題相關性,技能會對需要優先修復的頁面進行評分與排序。對於選定的頁面,它會深入診斷內容在「答案直接性」、「常見問題覆蓋率」、「具體性」等方面的不足,然後生成有針對性的章節級別重寫。最後,技能會將這些修訂作為草稿推送至支援的CMS(如Sanity、Contentful、HubSpot等),或提供清晰的Markdown差異輸出。此技能支援多種開發工具與AI代理平台,其工作流程建立在與AI可見度資料和CMS MCP工具的整合之上。

相容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/amplitude/builder-skills/tree/HEAD/content-marketing-skills/skills/citation-recovery-optimizer

在你喜歡的 AI 中提問

開啟一個已預先載入此 Agent Skill 的新對話。

說明文件

引用回復優化器 是做什麼的?

你正在協助一個內容團隊,從現有頁面中擠出更多的AI引用。邏輯很簡單: 改善一個已經有部分訊號的頁面,比從頭建立一個新頁面更快。AI可見度 會顯示哪些自有頁面已經被引用——以及哪些競爭對手的頁面在同一主題上勝出。 這兩個數據之間的差距,正是重寫的重點所在。


步驟 0 — CMS 探索 (在每次會話開始時執行一次)

在執行任何其他操作之前,先弄清楚修訂後的內容將落腳何處。這可以避免 工作流程結束時出現複製貼上的死胡同。

檢查是否已連接到現有的CMS工具

掃描你當前上下文中可用的工具。已知的 CMS MCP 模式:

CMS要尋找的工具名稱模式
Sanitysanity, create_documents_from_markdown, patch_document_from_markdown
Contentfulcontentful, create_entry, update_entry
HubSpot CMShubspot, update_blog_post, create_blog_post
WordPresswordpress, wp_update_post, wp_create_post
Ghostghost, update_post, create_post
Webflowwebflow, update_cms_item, create_cms_item

如果已經連接了 CMS MCP: 用一句話確認: 「我看到 [CMS] 已連接 — 完成後,我會將修訂後的內容以更新草稿的形式推送過去。 這樣可以嗎?」 然後繼續步驟 1。

如果沒有任何連接: 簡潔地問一次:

「在我們開始之前 — 您在哪個 CMS 上發布內容?我可以直接將修訂後的內容以 草稿形式推送過去,而不是交給您一段需要手動貼上的文字。」

提供選項:Sanity · Contentful · HubSpot · WordPress · Webflow · Ghost · 其他 · 「直接給我重寫內容」

然後根據他們的回答提供量身打造的設定建議(請參閱 prompt-gap-to-publish 技能中的相同指引)。 不要因為設定而耽誤進度 — 立即開始分析,並說明當他們連接好時你已經準備好推送。


步驟 1 — 識別品牌並提取自有頁面

使用 list_ai_visibility_org_brands 來識別品牌(或使用使用者指定的品牌)。

然後呼叫 get_ai_visibility_pages,並帶入兩個關鍵限制條件:

  • orgBrandId = 選擇的品牌
  • mentionsBrandId = 相同的品牌 ID(這會過濾出提及該品牌的頁面)
  • sortBy: "citationCount"

從結果中,過濾出品牌自有網域上的頁面 — 例如 amplitude.com,而不是 pendo.io 或 g2.com。每個頁面上的網域欄位可以簡化這個操作。這些就是你將要改善的自有資產。

為每個自有頁面收集資料:

  • url 和 title
  • citationCount 和 responseCount
  • type (landing-page, blog, product-comparison, listicle)
  • brandNames — 此頁面上與其一同被提及的其他品牌名稱(表示主題範圍)

步驟 2 — 找出在同一主題上勝出的競爭對手頁面

針對自有頁面所涵蓋的相同主題,提取引用次數最高的外部頁面。再次使用 get_ai_visibility_pages,但不加上網域過濾條件 — 只需按 citationCount 排序 — 並尋找來自其他網域、提及相同品牌且涵蓋重疊主題的頁面。

同時,呼叫 get_ai_visibility_sources 並按 citationCount 排序,以查看 哪些網域整體獲得了最多的引用。一個排名遠高於品牌自有網站的網域,就是一個值得仔細研究的競爭對手。

你正在建立一個對照表:對於每個自有頁面,誰是在同一主題上勝出的外部頁面,以及勝出多少?例如:

自有頁面自有引用數頂級競爭頁面競爭對手引用數
amplitude.com/compare/best-session-replay-tools49contentsquare.com/blog/session-replay180

這個差距就是機會所在 — 而競爭對手頁面的結構就是你的參考,告訴你在這個主題上,什麼樣的頁面才算被良好引用。


步驟 3 — 評分並排序頁面

並非所有表現不佳的頁面都值得投入相同的精力。根據以下條件為每個自有頁面評分:

引用差距 (最高優先級訊號):competitor_citations - own_citations。一個自有引用數為 49 但競爭頁面引用數為 180 的頁面,其差距為 131 — 這是一個高價值的重寫目標。

頁面類型槓桿:產品比較頁面和清單文章往往會因為直接回答「最佳 X」的提示而被 AI 模型大量引用。關於概念性主題的部落格文章也很強。著陸頁和首頁很少因特定查詢而被引用 — 不要優先處理這些。

主題相關性:將頁面主題與 AI 可見度的主題進行交叉比對。如果頁面涵蓋了一個品牌具有高相關性但低可見度的主題,那麼引用差距就更加具有開發潛力。

向使用者呈現一份排名後的3–5 個待修正頁面的簡短清單,顯示引用差距和每個頁面的單行診斷:

#頁面自有引用數差距診斷
1/compare/best-session-replay-tools49−131競爭頁面涵蓋了憤怒點擊、滾動深度、行動裝置重播;此頁面沒有
2/compare/best-ab-testing-platforms-for-mobile-apps30−95缺乏統計方法說明和常見問題;競爭頁面兩者皆有

詢問:「您想先修正哪個頁面?」 等待他們的選擇。


步驟 4 — 診斷選定的頁面

使用 web_fetch 或 Chrome(如果可用)擷取所選自有頁面的實際內容。 然後以相同方式擷取頂級競爭頁面。仔細閱讀兩者。

根據以下維度進行比較:

答案直接性 — 自有頁面是否在頭兩句話中就回答了核心的 AI 提示? 被引用的競爭頁面通常會這麼做。如果自有頁面將答案埋藏在後面,這就是第一個要修正的地方。

常見問題覆蓋率 — 自有頁面是否有結構化的常見問題區塊?計算問題數量。 主導引用的競爭頁面通常有 5–10 個直接的問答。如果自有頁面沒有,或將其埋藏在文章中,這就是一個高價值的修正點。

具體性 — 自有頁面是對產品做出具體聲明(「同時追蹤憤怒點擊、滾動熱圖和會話記錄」)還是模糊的聲明(「幫助您了解使用者行為」)?AI 模型引用具體事實,而非籠統概括。

遺漏章節 — 競爭頁面有哪些 H2 章節是自有頁面沒有的?列出每一個。這些是要填補的缺口。

競爭性框架 — 自有頁面是否公正地承認了競爭格局?誠實比較工具的被 AI 回應引用時,其排名通常比假裝替代方案不存在的頁面要好。

結構性訊號 — 結構化標記、標題層級、目錄、比較表格。這些可以提高 AI 模型的可解析性。

在開始撰寫之前,將診斷結果總結為一簡短的發現清單。使用者應該能夠 看到你的發現並同意,然後你再開始重寫。


步驟 5 — 產生重寫內容

根據診斷結果,產生修訂版本。優先採用精細的章節層級修補,而不是 全文重寫——除非頁面有根本性的結構問題。針對性的重寫審查更快、更容易獲得批准,而且不太可能破壞已經正常運作的部分。

章節層級修補的格式

對於每個更改的章節,顯示清晰的「之前/之後」對比:

### 章節:[H2 標題]

之前:
[原始文字,引用或改寫]

之後:
[修訂後的文字 — 完整、真實的句子,不是骨架]

原因:[與診斷結果相關的一句話理由]

要修正的內容,按優先級排序

  1. 開頭段落 — 重寫它,以便在頭兩句話中直接回答核心的 AI 提示。不要讓讀者滾動才能找到答案。

  2. 遺漏的章節 — 添加競爭頁面有但自有頁面沒有的 H2 章節。完整地編寫它們,並包含 Amplitude 特有的功能和具體細節。

  3. 常見問題區塊 — 如果缺失,則添加一個。如果薄弱,則擴充它。使用 AI 可見度中的真實提示(從 get_ai_visibility_prompts 獲取相關主題)作為問題來源。每個答案應為 2–4 句話,直接了當,並包含至少一個產品特定的事實。

  4. 具體性升級 — 找出每個模糊的句子(「幫助團隊了解行為」)並用具體的內容替換它(「顯示點擊地圖、滾動深度、憤怒點擊和無效點擊,以及漏斗流失情況,讓您確切知道使用者在哪裡放棄以及原因」)。

  5. 比較表格 — 如果頁面比較工具但沒有功能表,則添加一個。AI 模型喜歡引用結構化的比較資料。

要更新的中繼欄位

始終在重寫內容中包含更新的中繼欄位:

  • metaTitle — 50–60 個字元,關鍵字豐富
  • metaDescription — 140–160 個字元,回答核心查詢並包含行動呼籲
  • slug — 確認其正確性;僅在明顯不佳時才建議更改

步驟 6 — 在發布前模擬 (可選,但建議執行)

在推送至 CMS 之前,提及 AI 可見度的「模擬變更」功能:

「AI 可見度有一個『模擬變更』功能,可以預測您更新後的內容在發布前 的表現。如果您想先執行此操作,請將修訂後的內容貼到 AI 可見度控制 面板中的『模擬變更』,並檢查預測的引用改善情況。我可以等待,或者 現在就推送草稿,您可以同時進行模擬。」

讓使用者決定。如果他們想先模擬,請在此暫停,並告訴他們要貼上什麼。如果他們準備好要推送,請直接前往步驟 7。


步驟 7 — 將更新推送至 CMS

使用您在步驟 0 中發現的資訊。

如果已連接 CMS MCP

這是對現有頁面的更新,而不是新文件。請使用更新操作,而不是建立:

Sanity — 使用 patch_document_from_markdown 搭配現有頁面的文件 ID。僅修補已更改的欄位。如果您沒有文件 ID,請與使用者確認:「此頁面的 Sanity 文件 ID 是什麼?」。切勿在沒有明確指示的情況下使用 publish_documents。

Contentful — 使用 update_entry 搭配條目 ID。僅修補已更改的欄位。設定 published: false 使其進入草稿/審核狀態。

HubSpot — 使用 update_blog_post 搭配文章 ID。設定 state: DRAFT。

WordPress — 使用 wp_update_post 搭配文章 ID。設定 status: draft。

Ghost — 使用 update_post 搭配文章 ID。設定 status: draft。

Webflow — 使用 update_cms_item 搭配項目 ID。保持其未發布狀態。

推送後,確認:「完成 — 修訂後的 [頁面標題] 已作為草稿保存在 [CMS] 中。以下是 其 ID/URL:[連結]。請在發布前在那裡進行審查。」

如果沒有連接 CMS

以乾淨的 Markdown 區塊輸出完整的修訂內容,結構化為差異比較:

  • 保持不變的章節:標記為 [未更改]
  • 新的或重寫的章節:完整顯示
  • 更新的中繼欄位:放在頂部

然後提供:「想現在就連接 [CMS] 嗎?這樣下次我就可以直接推送了。大約需要 2 分鐘。」

即使在 CMS 推送成功時,也始終提供 Markdown 輸出,以便團隊有本地副本。


什麼讓一個頁面值得被 AI 引用

目標是成為 AI 模型在回答您類別中的問題時會參考的來源。以下是一些始終有效的原則:

  • 快速回答。 頁面的前兩句話承載著不成比例的權重。如果答案在第 40 行,AI 模型通常根本不會引用該頁面。
  • 常見問題區塊是引用的磁鐵。 結構化的問答直接對應到 AI 模型接收的提示格式。一個比較頁面上的 5 個問題的常見問題可以讓引用次數翻倍。
  • 具體性勝過權威性。 一個聲稱「Amplitude 以低於 100 毫秒的延遲捕捉憤怒點擊、滾動深度和使用者會話記錄」的頁面,會比一個聲稱「我們幫助您了解使用者」的頁面獲得更多引用——即使後者來自更大的品牌。
  • 比較表格會被抓取。 AI 模型喜歡結構化資料。一個功能比較表格的被引用次數遠高於以散文形式呈現的相同資訊。
  • 公平的競爭對手覆蓋率代表可信度。 承認競爭對手的優勢——同時解釋為什麼品牌在特定使用案例中更合適——的頁面,會被視為比純粹的促銷文案更權威的來源。

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

amplitude/builder-skills

Performs deep analysis of a specific Amplitude chart to explain trends, anomalies, and likely drivers. Use when a metric looks unusual, investigating a spike or drop, or understanding the "why" behind numbers.

amplitude/builder-skills

Deeply analyze Amplitude dashboards by analyzing key charts, surfacing top areas for concern and takeaways, identify anomalies, then explain changes using customer feedback trends.

amplitude/builder-skills

Designs A/B tests with proper metrics and variants, analyzes running or completed experiments, and interprets results with statistical rigor. Use when setting up experiments, checking experiment status, analyzing results, or making ship decisions.

amplitude/builder-skills

Synthesizes customer feedback into actionable themes including feature requests, bugs, pain points, and praise. Use when planning product roadmap, understanding user sentiment, investigating specific issues, or preparing voice-of-customer reports.

amplitude/builder-skills

Analyze MCP server usage instrumented with Amplitude's MCP Analytics SDK: break usage and errors down by tool, read the rationales within each tool to see what callers are trying to do, and produce a prioritized write-up of actionable fixes. Use this skill whenever the user asks to understand how their MCP server is being used, what agents/users are trying to do with it, why tool calls are failing, what to fix or improve in their MCP server, or asks for an "MCP usage report", "tool error analysis", "intent analysis", "rationale clustering", or "MCP insights". Also trigger when the user mentions [MCP]-prefixed events, tool rationale, tool call errors, or just finished instrumenting their MCP server and wants to see what the data says. Requires the Amplitude MCP connector.

amplitude/builder-skills

Read lost deals and churned accounts from your CRM, extract reasons clustered by theme (missing features, pricing, competitors, UX), and write a prioritized weekly analysis with product improvement recommendations. Use before roadmap planning or to build the case for prioritizing retention work.

amplitude/builder-skills

Creates Amplitude charts from natural language descriptions, handling event selection, filters, groupings, and visualization choices. Use when you know what you want to measure but prefer not to build the chart manually.

amplitude/builder-skills

Guide an Amplitude user through building a custom agent by suggesting use cases grounded in their role and data, shaping the idea into a well-formed spec, and generating a ready-to-run Global Agent deeplink that creates it. Use to create, build, or set up a custom agent, automate a recurring analysis, or put a repeated report on a schedule.

amplitude/builder-skills

Builds comprehensive Amplitude dashboards from requirements or goals, organizing charts into logical sections with appropriate layouts. Use when creating a complete dashboard from scratch or assembling existing charts into a cohesive view.

amplitude/builder-skills

Monitors all active and recently completed experiments across Amplitude projects, triages them by importance, then runs deep analysis and reporting on the most impactful ones. Use when the user asks to "check on experiments", "experiment status", "experiment review", "what experiments are running", or wants a periodic experiment health report.

amplitude/builder-skills

Pull Intercom tickets and Slack support messages from the past 7 days, classify each signal, enrich with CRM data (ARR, plan, renewal), score by customer value and churn risk, and output a tiered priority report saved to Drive. Use when you need a fast, data-driven view of what support signals matter most.

amplitude/builder-skills

Use this skill whenever a user wants to win AI citations on prompts that competitors currently dominate — whether they say "competitors are getting cited instead of us", "we're losing on these prompts", "how do I outrank [competitor] in AI answers", "find prompts where we should be winning", "create content to beat [competitor]", or any variation where the goal is capturing AI share on prompts a competitor currently owns. This skill pulls competitor visibility data from AI Visibility, identifies the specific prompts where competitors win and Amplitude is absent, clusters them by intent, and produces targeted comparison pages, alternatives content, or rebuttal assets — then pushes drafts to CMS. Trigger on any mention of competitor, prompt hijack, outrank, or "why is [competitor] getting cited instead of us".

amplitude/builder-skills

Use this skill whenever a user wants to turn AI Visibility data into published content — whether they say "find content gaps", "what should we write about", "which topics have low visibility", "help me get cited by AI models", "create a blog post from our AI Visibility gaps", "we're losing to competitors on these prompts", or any variation where they want to go from AI visibility weakness to a draft article, landing page, or FAQ. This skill connects directly to Amplitude AI Visibility data (topics, prompts, visibility scores, citations, competitor data, full LLM responses and sources) and produces a publish-ready content brief plus full article draft. If the user mentions CMS (WordPress, Webflow, Contentful, Sanity, HubSpot, Ghost, Shopify), also trigger this skill to push the draft directly. Trigger even if they just say something vague like "what content should we create?" in an AI Visibility context.

amplitude/builder-skills

Use this skill whenever a user wants to test content variants before publishing to find which one will get cited most by AI models — whether they say "which version of this content will perform better", "test this article before we publish", "simulate how AI will respond to this content", "which angle should we use", "generate content variants and pick the winner", "run a simulation before publishing", or any variation where the goal is data-driven content selection rather than gut-feel publishing. This skill takes an identified content opportunity, generates 2–3 distinct variants with different angles or structures, scores them against actual AI model responses from AI Visibility, references the Simulate Changes feature for pre-publish validation, and produces a clear recommendation on which variant to publish — then pushes the winner to CMS. Trigger on any mention of "simulate", "test variants", "which performs better", "A/B content", or "before we publish".

amplitude/builder-skills

Use this skill whenever a user wants to understand which external sources are being cited by AI models on topics relevant to their brand, and wants to create content that will outrank those sources — whether they say "what sources are AI models citing", "why is [third-party site] being cited instead of us", "we want to be the definitive source on X", "build something that gets cited more than G2 or TechRadar", "create an authoritative asset", or any variation where the goal is producing a new reference asset (definition page, benchmark, methodology, glossary, comparison hub) designed to beat existing top-cited sources. This skill analyzes AI Visibility source data, reverse-engineers what makes top-cited pages authoritative, and produces a superior source asset — then pushes it to CMS as a draft. Trigger on any mention of "sources", "third-party citations", "authoritative content", "definitional pages", or "outrank".

amplitude/builder-skills

Instrument a Node/TypeScript MCP server with Amplitude's @amplitude/mcp-analytics SDK so tool calls, sessions, and rationale are tracked as Amplitude events. Use this skill whenever the user wants to add Amplitude analytics to their MCP server, mentions "MCP Analytics", "@amplitude/mcp-analytics", "instrument my MCP server", "track MCP tool calls", "add rationale to my MCP tools", or wants agent traffic (Claude, Cursor, ChatGPT) attributed back to Amplitude. Also use for adding UTM tagging to MCP-returned links, or for troubleshooting identity/user_id mismatches between MCP events and web/mobile Amplitude data.

amplitude/builder-skills

Instruments a pull request with Amplitude analytics that conform to the project's existing taxonomy. Reads the tracking plan via the Amplitude MCP server (events, properties, naming conventions), analyzes the PR diff to find the few user actions genuinely worth tracking, detects the codebase's SDK and tracking patterns, and adds instrumentation that matches both. Optionally (opt-in) stages new events and properties on an Amplitude tracking-plan branch for data-governance review. Use when asked to "instrument this PR", "add analytics to this change", "add tracking", "add Amplitude events", "instrument this feature", or "what should I track here".

amplitude/builder-skills

Diagnoses product health by cross-referencing Amplitude analytics (dashboards, charts, funnels, feedback, AI agent analytics), optionally Datadog (errors, latency, stack traces), and optionally Slack (qualitative feedback, bug reports, feature requests). Identifies what's broken, what's working, and what to do about it — with root causes, not just symptoms. Use when asked to "diagnose my product", "what's going on", "product health check", "what's broken", "where are users struggling", "give me a product diagnosis", or "what should I focus on".

amplitude/builder-skills

Turn one or more meeting transcripts, notes, or Slack threads into concise takeaways and clear action items with DRIs. Works with a single meeting or a batch from the whole week.

amplitude/builder-skills

Summarizes B2B account health by analyzing usage patterns, engagement trends, risk signals, and expansion opportunities. Use for customer success reviews, renewal preparation, QBRs, or account prioritization.

相關技能