claude-seo 实战:用 FLOW 框架 Audience Avatar 提示词构建可执行的「Find」阶段受众画像交付物

发布时间:2026/9/21 3:25:53
claude-seo 实战:用 FLOW 框架 Audience Avatar 提示词构建可执行的「Find」阶段受众画像交付物 claude-seo 实战用 FLOW 框架 Audience Avatar 提示词构建可执行的「Find」阶段受众画像交付物【免费下载链接】claude-seoUniversal SEO skill for Claude Code. 25 sub-skills 18 sub-agents covering technical SEO, E-E-A-T, schema, GEO/AEO, backlinks, local SEO, maps intelligence, semantic clustering, e-commerce SEO, international SEO, Google APIs, and PDF/Excel reporting. Optional DataForSEO, Firecrawl, and Banana extensions.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/claude-seo本文围绕 claude-seo 仓库中 skills/seo-flow/references/prompts/find/prompt-audience-avatar.md 这份提示词文档展开讲解它如何在 FLOW 框架的 Find发现需求阶段把受众画像从模糊的灵感想变成结构化的可执行工作文档。读完本文你将掌握该提示词的完整用法、六支柱输出逻辑、输入设计、模型适配策略以及它背后与仓库源码编排逻辑、同步机制、测试、证据清单的对应关系。Audience Avatar 提示词在 FLOW 体系中的定位claude-seo 集成了 FLOWFind → Leverage → Optimize → Win证据驱动型 SEO 运营框架共内置 41 条分阶段提示词分布在 find、leverage、optimize、win、local 五个阶段见 skills/seo-flow/SKILL.md 的命令表与 skills/seo-flow/references/prompts/README.md 的完整索引。prompt-audience-avatar.md属于 find 阶段的 5 条提示词之一与 keyword-research-prompt、content-prioritization-prompt、content-planning-for-topical-relevance-prompt、keyword-variations-for-topical-relevance-prompt 同目录。它的任务不是列关键词而是为某个业务或资产构建受众化身Audience Avatar——把目标受众的搜索意图、现有证据、信任缺口、行动优先级、测量方案与待核实声明整理成一份团队可以直接执行的交付物。从工程编排看运行/seo flow find [url|topic]时SKILL 会读取references/prompts/find/下全部 5 条提示词并逐一应用skills/seo-flow/SKILL.md。因此这条提示词不是孤立文本而是 Find 阶段标准化分析流水线的一环。何时使用Use This When原文档给出的触发条件是当你需要一份结构化的 find 交付物并希望模型把观察observations、假设assumptions、建议行动recommended actions与需要核实的声明claims that need verification四类内容明确分开时。这一点对应 FLOW 框架的核心纪律——把可观察的证据与假设分离带数字的主张必须能溯源到文献否则删除skills/seo-flow/references/flow-framework.md。也就是说Audience Avatar 提示词不是让模型猜用户是谁而是让模型基于你提供的证据构建画像并把无证据支撑的部分显式标注为假设。输入设计Inputs原文档定义了 6 类输入是构造提示词参数的契约输入项说明填充分支Business or website name业务或网站名称必填决定画像主体Target page, profile, query set, or campaign目标页面、资料页、查询集或投放活动决定分析边界一次聚焦一个对象Audience and geography where relevant受众与地理范围如相关本地业务强烈建议填写服务区域Existing evidence现有证据分析数据、搜索结果、电话记录、评论、资料事实、来源笔记是模型唯一的事实输入来源Constraints, exclusions, and required sources约束、排除项与必用来源用于防止模型越界或引用被禁止的素材关键点在于第 4 项现有证据提示词正文明确要求Use only the supplied inputs模型不得自行编造数据。这意味着输入质量直接决定交付物质量——证据越完整假设占比越低结果越可直接执行。提示词全文解析以下为原文档的完整提示词英文原文可复制使用Act as a senior SEO strategist using the FLOW model. Task: create a find deliverable for: [BUSINESS OR ASSET]. Use only the supplied inputs and clearly label any assumption. Do not invent statistics. Do not reuse private examples. Build the answer around: 1. Searcher or buyer intent. 2. Evidence available now. 3. Gaps that block trust, extraction, or conversion. 4. Recommended changes in priority order. 5. Measurement events and review cadence. 6. Claims that require source verification before publication. Return a concise working document the team can execute.提示词由四层组成角色设定以使用 FLOW 模型的高级 SEO 策略师身份行事要求模型遵循 FLOW 的方法论纪律任务声明为[BUSINESS OR ASSET]创建 find 交付物——占位符替换为你传入的输入三条铁律只用给定输入、明确标注假设、不得编造统计数字、不得复用私人案例六支柱按 1–6 的顺序组织答案最后返回团队可执行的简明工作文档。六支柱逐项拆解这是提示词的核心骨架决定了输出内容的六个维度1. Searcher or buyer intent搜索者/买家意图回答目标受众带着什么问题、处于哪个决策阶段而来。FLOW 框架要求先命名搜索表面自然结果、AI 答案、本地包、社区讨论、付费落地页或销售辅助页再判断对应意图skills/seo-flow/references/flow-framework.md。例如本地服务页应区分信息型查询与高意向转化查询。2. Evidence available now当前可用的证据盘点已有事实客户语言、查询数据、资料详情、评论、分析数据、通话记录、销售异议、任何可支撑主张的公开来源skills/seo-flow/references/flow-framework.md。这一步是证据盘点不是头脑风暴。3. Gaps that block trust, extraction, or conversion阻碍信任、提取或转化的缺口识别三方面的断点信任缺口缺少证明、评价、资质、可提取性缺口页面结构/标记不利 AI 摘要或实体识别、转化缺口缺少下一步行动设计。这与 FLOW 中先判断哪个阶段在阻塞进展的思想一致skills/seo-flow/references/flow-framework.md。4. Recommended changes in priority order按优先级排序的建议改动输出必须排序而不是平铺列表。排序依据应与业务结果挂钩——例如资料事实不一致先于措辞优化因为前者直接破坏实体一致性与信任。5. Measurement events and review cadence测量事件与复查节奏明确测量什么事件、多久复查一次。FLOW 框架强调平衡记分卡可见性指标排名、曝光、本地包出现、引用、AI 提及必须与业务指标合格线索、电话、表单完成、销售机会、助攻转化、反复出现的异议关联skills/seo-flow/references/flow-framework.md。若页面无法测量先补测量事件再评价表现。6. Claims that require source verification before publication发布前需核实来源的声明把所有带数字的主张或强断言单列标注发布前必须核对。这与仓库的 Bibliography 证据清单直接呼应——可公开引用的统计数据必须有已核实的来源并带检索日期skills/seo-flow/references/bibliography.md。输出结构六类交付物提示词要求返回团队可执行的简明工作文档标准输出为六项Executive summary执行摘要一页讲清结论Priority table优先级表通常是改动项 × 优先级 × 影响 × 所需证据的结构化表格便于团队直接领取任务Recommended copy, structure, or audit findings建议的文案、结构或审计发现Evidence needed还缺什么证据、从哪里获取Measurement plan测量方案含事件定义与复查节奏Verification checklist发布前的核实清单。这六项构成了一个闭环从结论 → 排序 → 具体改动 → 证据补充 → 测量 → 复核正是团队可执行的具体含义。实战示例本地服务页原文档给出的示例输入与预期输出是最能体现该提示词价值的场景输入一个证明力薄弱、资料细节不一致的本地服务页a local service page with weak proof and inconsistent profile details。预期输出一份按优先级排列的重写简报prioritized rewrite brief、需核实一致的事实清单facts to reconcile、需新增的内部链接internal links to add以及要测量的转化事件the conversion event to measure。这个示例展示了 Audience Avatar 提示词如何把本地服务页转化差这种模糊问题拆解为可执行的工作项重写简报——对应支柱 4优先级改动落到文案/结构层面事实核实——对应支柱 6待核实声明因为 NAP名称/地址/电话不一致会破坏实体一致性与本地信任内部链接——对应支柱 3提取/转化缺口补充支撑页与证据页的链接路径转化事件——对应支柱 5测量事件例如合格电话呼叫或表单提交而不是仅看曝光。AI 兼容性与模型适配策略原文档明确说明该提示词适用于长上下文推理模型对较小模型应提供更窄的输入并每次只要求输出一个 section。实操建议长上下文模型如 Claude 系列可一次性输入完整证据集要求按六支柱输出完整交付物小模型把输入裁剪到单一页面/单一证据源分多次调用——第一次只输出搜索者意图第二次再输出优先级表逐段收敛避免上下文溢出导致质量衰减。从工程侧印证仓库的 FLOW 分析 Agentagents/seo-flow.md采用 sonnet 模型并限制 maxTurns: 15且规则规定每次调用最多应用 5 条提示词agents/seo-flow.md正是窄输入、分段输出策略的产品化体现。与仓库工程实现的结合提示词如何被真正执行这条提示词在 claude-seo 中不是静态文档而是由多层工程机制驱动的1. Skill 编排层skills/seo-flow/SKILL.md 定义/seo flow find [url|topic]的流程读取 find 目录全部提示词 → 逐条应用到 URL/主题 → 交叉引用/seo cluster做更深的 SERP 聚类。同时规定每次/seo flow激活前必须输出归属声明Framework and prompts © Daniel Agrici, CC BY 4.0不得省略或修改。2. Agent 执行层agents/seo-flow.md 定义了一个 FLOW 框架提示词分析 Agent先用 WebFetch 抓取目标 URL再读取对应 stage 的提示词文件并逐条应用最后按固定格式返回含 stage 标签、所用提示词及选择理由、结构化发现、证据需求。该 Agent 的 tools 仅授予Read, WebFetch, Glob, Grep不含 Bash并明确 WebFetch 响应属不可信外部内容agents/seo-flow.md——这些安全约束保证提示词执行过程不被外部内容注入污染。3. 同步与一致性保障提示词文件由 scripts/sync_flow.py 从上游仓库同步而来脚本按PROMPT_STAGES [find, leverage, optimize, win, local]遍历各阶段目录scripts/sync_flow.py为每个文件写入带日期的 CC BY 4.0 归属头scripts/sync_flow.py重写内部相对链接rewrite_flow_links并生成 SHA-256 锁文件flow-prompts.lock作为基线scripts/sync_flow.py。对应测试 tests/test_sync_flow.py 会断言每个同步文件必须以!-- Source: github.com/AgriciDaniel/flow开头确保归属不丢失。4. 证据标准层提示词中不得编造统计数字直接对应 skills/seo-flow/references/bibliography.md 的来源政策公开文案只能使用已核实来源矛盾或无法核实的统计数字一律从公开指导中剔除。这意味着模型生成的每一条带数字声明都应能在 Bibliography 中找到对应条目与检索日期。使用流程与运行方式在 claude-seo 环境下使用该提示词的标准路径在 Claude Code 中运行/seo flow find url|topicSKILL 会加载 find 阶段全部 5 条提示词含 Audience Avatar准备 6 类输入业务名、目标对象、受众与地理、现有证据、约束/排除项/必用来源按AI 兼容性策略选择一次性全量输出或分 section 输出对照六支柱逐项检查输出把待核实声明清单交给 Bibliography 验证若提示词文件缺失或需更新运行/seo flow sync执行python3 scripts/sync_flow.py拉取最新版本skills/seo-flow/SKILL.md。相关资源Prompt Library 完整索引 —— 41 条提示词的 stage/文件名/描述总表FLOW Framework —— Find→Leverage→Optimize→Win 运营模型与测量方法论Bibliography 证据清单 —— 公开主张的来源标准seo-flow Skill 定义 —— 命令编排与上下文匹配逻辑seo-flow Agent 定义 —— 提示词分析 Agent 的执行与安全规则同步脚本 与 同步测试 —— 提示词文件的同步、归属与一致性保障【免费下载链接】claude-seoUniversal SEO skill for Claude Code. 25 sub-skills 18 sub-agents covering technical SEO, E-E-A-T, schema, GEO/AEO, backlinks, local SEO, maps intelligence, semantic clustering, e-commerce SEO, international SEO, Google APIs, and PDF/Excel reporting. 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