程序化 SEO 2.0 — Agent 技能参考文档

核心原则：切勿让 AI 自由生成内容，而应要求其严格填充预定义的 JSON Schema。

内容 = JSON 数据；设计 = React 组件。这两层完全解耦，互不混合。

系统架构

细分领域分类体系（309 个 niche）→ AI 填充 JSON Schema → 经验证的 JSON 文件 → React 渲染器 → 已发布页面

为何 Schema 优于自由生成：

• 所有页面结构高度一致
• 输出质量可预测、稳定
• 页面内容可校验、类型安全
• 可独立重构 UI，无需重新生成内容
• 可扩展至 10,000+ 页面，质量不衰减

步骤 1：构建细分领域分类体系（Niche Taxonomy）

这是最关键的战略投入。丰富的 niche 上下文，是区分真正有效的程序化 SEO 与空洞套壳内容的核心差异。

针对每个 niche，需明确定义：

{
  "slug": "travel",
  "name": "Travel",
  "context": {
    "audience": "Armchair travelers, digital nomads, family vacation planners",
    "pain_points": "Seasonal traffic swings, high competition for destination keywords",
    "monetization": "Affiliate (booking, gear), display ads, sponsored trips",
    "content_that_works": "Itineraries, cost breakdowns, off-the-beaten-path guides",
    "subtopics": ["budget travel", "luxury travel", "adventure travel", "solo travel"]
  }
}

初始建议构建 20–50 个 niche，后续可扩展至 300+ 以支撑规模化。该上下文将注入每一次内容生成提示词（prompt）中——正是它让“旅行类 SEO 检查清单”区别于“健康类 SEO 检查清单”。

详见 references/niche-taxonomy.md，其中包含完整的 niche 结构定义及 20 个起始 niche 示例。

步骤 2：为每种内容类型设计 JSON Schema

每种内容类型均对应专属 Schema。约束条件是刻意设定的——旨在强制输出一致性。

示例：Resource Article Schema

interface ResourceArticle {
  meta: {
    content_type: string;
    niche: string;
  };
  seo: {
    title: string;        // 模板化生成，非 AI 生成
    description: string;
    keywords: string[];
  };
  content: {
    intro: string;
    sections: {
      heading: string;
      items: {
        title: string;
        description: string;
        difficulty?: 'beginner' | 'intermediate' | 'advanced';
        potential?: 'high' | 'medium' | 'standard';
      }[];  // 每节严格限定为 15–20 条
    }[];
    pro_tips: string[];  // 严格限定为 5 条
  };
}

硬性约束（精确数量、必填字段等）可避免出现一个页面仅含 8 条内容、另一页面却达 40 条的混乱情况。详见 references/schema-library.md，其中提供 6 种开箱即用的 Schema。

步骤 3：六大内容类别

Resource 页面是最高产的内容机会，建议优先启动。

步骤 4：规模化内容生成

使用 Gemini Flash（在大批量生成结构化 JSON 场景下，其成本-质量比优于 GPT-4）。

为何选用 Gemini Flash：

• 原生支持结构化 JSON 输出（无需解析 Markdown 包裹）
• 成本足够低廉，可支撑 10,000+ 页面生成
• 响应速度足够快，适合批量作业

生成提示词（prompt）通用模式：

Given this niche context: {niche_json}
Fill this schema: {schema}
Content type: {content_type}
Title template: {title}

Return ONLY valid JSON matching the schema. No prose, no markdown.

校验（Validation）：生成后，须对每个 JSON 文件执行 TypeScript Schema 校验。任何校验失败的文件均应拒绝并重试。在生成 13,000 页面规模时，约 2–5% 的失败率属正常范围。

生成速度：借助并行 worker（10–20 路并发 API 调用），可在 3 小时内完成 13,000+ 页面生成。

步骤 5：React 渲染器（Renderers）

每种内容类型均配备专属渲染器。渲染器仅消费预生成的 JSON，并全权负责呈现逻辑。

/renderers/
  ResourceArticleRenderer.tsx   — 支持按类别/难度筛选
  ChecklistRenderer.tsx          — 交互式复选框
  ComparisonTableRenderer.tsx    — 结构化表格
  FreeToolRenderer.tsx           — 实际可用的工具 UI

关键规则：渲染器绝不可调用 AI，仅消费已预生成的 JSON。这意味着你可以：

• 任意重构页面 UI，无需重新生成内容
• 对布局进行 A/B 测试，完全不影响底层数据
• 新增 niche 时，无需修改任何 UI 层代码

关键指标（Jake Ward 实验，60 天周期）

• 上线页面数：13,000+
• 周自然搜索点击量：971 → 5,500（+466%）
• 约 50% 页面尚未被索引（增长曲线仍在上升中）
• 全量生成耗时：<3 小时（13,000 页面）

快速启动核对清单

• 定义 20+ 个 niche，完整覆盖受众、痛点、变现方式、子主题等上下文
• 初期选择 2–3 种内容类型启动（推荐 Resource 页面）
• 编写带硬性约束的 TypeScript Schema
• 构建内容生成脚本，集成 niche 注入与 JSON 校验逻辑
• 为每种内容类型构建对应 React 渲染器
• 生成首批内容（建议从 100 页面起步，验证质量）
• 人工审核输出 —— 重点核查 niche 特异性，而非仅结构合规性
• 扩大规模化生成
• 提交站点地图（sitemap），持续监控索引率

参考资料

• references/niche-taxonomy.md —— Niche 结构定义 + 20 个起始 niche
• references/schema-library.md —— 6 种开箱即用的内容类型 Schema

Tolstoy 专属配置

为 gotolstoy.com 生成 pSEO 内容时，每次生成前必须加载以下文件：

• 品牌语调（Brand voice）： ~/.openclaw/workspace/tolstoy-context/brand-voice.md
• 竞品分析（Competitor analysis）： ~/.openclaw/workspace/tolstoy-context/competitor-analysis.md
• 功能说明（Features）： ~/.openclaw/workspace/tolstoy-context/features.md
• 风格指南（Style guide）： ~/.openclaw/workspace/tolstoy-context/style-guide.md
• 写作范例（Writing examples）： ~/.openclaw/workspace/tolstoy-context/writing-examples.md
• 目标关键词（Target keywords）： ~/.openclaw/workspace/tolstoy-context/target-keywords.md
• 站内链接图谱（Internal links map）： ~/.openclaw/workspace/tolstoy-context/internal-links-map.md
• Schema 定义： ~/.openclaw/workspace/tolstoy-pseo/schemas/
• 规模化实施计划（Scale plan）： ~/.openclaw/workspace/tolstoy-pseo/SCALE-PLAN.md

Tolstoy 语调规则（不可协商）

1. 定位表述： 始终使用 “AI Agent for Ecommerce”，禁用 “tool” 或 “software” 等泛称
2. 产品命名： 必须明确使用：AI Studio、AI Player、AI Shopper
3. 核心词汇： “at scale”、“autonomous”、“closed loop”、“without manual work”
4. 语气风格： 第二人称（“you”）、数据驱动、面向同行运营者的平实表达
5. 实证指标： PDP 转化率提升 7 倍、平均订单价值（AOV）提升 232%、AI Shopper 带来的转化率提升 11 倍、2,000+ 品牌合作伙伴
6. 禁止事项： 正文中不得直接点名竞品，保持品类级（category-level）描述
7. 闭环框架： AI Studio 创建 → AI Player 分发 → AI Shopper 转化 → 数据回流闭环

Tolstoy 内容地图（共 20 页面）

最高优先级缺口（Tolstoy 当前未覆盖 AI Overview 类别）：

• "Best AI agent apps for Shopify 2026"
• "Best AI agents for Shopify Plus brands"
• "Best AI agents for dynamic product pages on Shopify"
• "AI agents for DTC brands"
• "Virtual try-on for fashion ecommerce"

Webflow 发布流程（待 API Key 可用后启用）

Tolstoy 博客基于 Webflow CMS 运行。发布流程如下：

1. 依据 Schema 生成内容 JSON
2. 通过渲染器将 JSON 渲染为 HTML / Markdown
3. 调用 Webflow CMS API 提交内容：POST /v2/collections/{collection_id}/items
4. 调用 Webflow CMS API 发布内容：POST /v2/collections/{collection_id}/items/{item_id}/publish

Webflow 博客条目必需字段（具体字段以获取 API Key 后确认为准）：

• name（文章标题）
• slug（URL slug）
• body（HTML 内容）
• meta-title、meta-description（SEO 字段）
• published（布尔值）