1. 从marketingskills这个标题说起它到底想解决什么问题第一次看到marketingskills这个词我脑子里冒出来的不是某个具体工具而是一类很实际的需求把营销这件事拆成一项项可复用的技能然后让 AI 去执行。这两年 AI agents 火起来之后很多人都在琢磨同一个问题——能不能让 AI 帮我做 SEO、做转化率优化、做内容分发而不是每次都要我手把手写提示词。marketingskills 这个方向本质上就是在回答这个问题。它不是一个现成的商业产品更像是一种组织思路把营销工作中反复出现的动作比如关键词调研、页面结构优化、FAQ 结构化数据生成、落地页文案打磨、转化漏斗分析抽象成一个个独立的技能模块每个模块有明确的输入、输出和执行逻辑。然后这些模块可以被 AI agent 调用也可以被人在工作流里手动触发。关键词里出现的 Claude Code、AI agents、SEO、CRO其实正好勾勒出了这个方向的四个支点执行载体是 AI agent落地场景是 SEO 和 CRO而 Claude Code 是当前比较顺手的一个 agent 运行环境。为什么我觉得这个方向值得认真聊因为大多数人对AI 做营销的理解还停留在让 ChatGPT 写篇文案的阶段。写文案只是最表层的一环真正吃时间、吃经验的是那些需要判断力的环节这个词值不值得做、这个页面为什么转化差、这段结构化数据到底该怎么标。marketingskills 的价值就在于它试图把这些判断力沉淀成可复用的技能而不是每次从零开始。这篇文章适合谁看如果你是一个独立站的运营者或者是一个小团队的营销负责人又或者你是个开发者想给营销团队搭一套 AI 工作流那这篇内容应该能给你一些可以直接抄的思路。我会从技能拆解的逻辑讲起然后落到 Claude Code 这个具体环境里怎么跑起来再重点讲 SEO 和 CRO 两个场景下的技能设计最后聊聊实测中踩过的坑。全程不吹概念只讲能落地的东西。2. 把营销拆成技能拆解逻辑与模块边界2.1 为什么是技能而不是提示词很多人做 AI 营销的第一步是攒提示词库一个文档里塞几十条 prompt用的时候复制粘贴。这个做法在早期没问题但很快就会遇到瓶颈。提示词是扁平的它不携带上下文不知道上一个步骤的输出是什么也没法在多个任务之间传递状态。你今天写了一条帮我优化这个页面的标题明天想让它基于优化后的标题再生成 meta description就得手动把结果搬过去。技能这个概念不一样。一个技能至少包含四样东西触发条件、输入契约、执行逻辑、输出格式。触发条件决定了什么时候该用它输入契约规定了它需要哪些数据执行逻辑是核心的处理过程输出格式保证了结果能被下一个环节消费。这四样东西凑齐了这个技能才能被 agent 自动编排而不是靠人肉串联。举个具体的例子。在 SEO 场景里关键词意图分类可以是一个技能。它的触发条件是拿到一批新关键词输入契约是关键词列表加上目标市场执行逻辑是判断每个词属于信息型、导航型、商业型还是交易型输出格式是带意图标签的结构化列表。这个技能跑完之后下一个技能内容类型匹配就能直接消费这个输出决定哪些词该做博客、哪些词该做产品页。整条链路是通的不需要人插手。2.2 一个营销技能应该包含哪些字段我在实际搭这套东西的时候把每个技能定义成了类似下面这样的结构。你可以把它理解成一份技能说明书agent 读得懂人也能看懂。skill_name: keyword_intent_classifier version: 1.2 trigger: 当输入包含一批未分类的关键词时触发 inputs: - keywords: list[string] - target_market: string - language: string outputs: - classified_keywords: list[object] fields: [keyword, intent, confidence, suggested_content_type] logic: | 1. 对每个关键词做语义分析判断搜索者处于购买旅程的哪个阶段 2. 结合目标市场的语言习惯调整判断阈值 3. 对置信度低于 0.6 的词标记为待人工复核 constraints: - 不臆造搜索量数据 - 意图判断必须给出理由这份说明书里logic字段是最关键的它决定了技能的执行质量。我见过太多人把 logic 写得特别笼统比如分析关键词意图这种写法 agent 执行起来全靠猜。好的 logic 应该是可操作的步骤每一步都有明确的判断依据。2.3 技能之间的编排关系单个技能价值有限技能串起来才有意思。在 marketingskills 这个体系里技能之间有两种关系串行和并行。串行关系就是前一个的输出是后一个的输入比如关键词调研 → 意图分类 → 内容规划 → 文案生成 → 结构化数据生成这是一条完整的内容生产链路。并行关系则是多个技能同时处理同一批数据的不同维度比如一批落地页同时跑标题吸引力评分和CTA 按钮文案评分最后汇总成一份优化建议。编排关系决定了 agent 的工作流。在 Claude Code 里你可以用简单的脚本把技能串起来也可以用更结构化的方式定义依赖关系。我个人的经验是初期不要搞太复杂的编排先把三到五个核心技能跑通验证输出质量稳定了再往上加。一上来就设计十几步的自动化流程大概率会在某个环节卡住然后你连问题出在哪都找不到。2.4 技能库的版本管理这一点很多人会忽略但实际用起来特别重要。技能是会迭代的今天你觉得意图分类的阈值设 0.6 合适跑了一个月发现 0.7 更准这个改动得记录下来。否则你三个月后回头看某个页面的优化建议根本不知道当时用的是哪个版本的技能。我的做法是给每个技能加版本号每次修改 logic 或 constraints 就升一个版本同时在技能库里保留变更日志。变更日志不用写得很正式一两句话说明改了什么、为什么改就行。比如v1.2将置信度阈值从 0.6 提到 0.7因为实测发现 0.6 到 0.7 之间的词人工复核后有一半判断是错的。这种记录积累下来就是你自己的营销方法论。3. 在 Claude Code 里把技能跑起来环境与调用方式3.1 为什么选 Claude Code 作为执行环境市面上能跑 AI agent 的环境不少选 Claude Code 主要是三个原因。第一它对终端命令的支持比较直接营销技能里经常需要读写文件、调用外部 API、处理数据这些在终端环境里做起来很自然。第二它的上下文管理做得不错一个技能跑完的输出能比较顺畅地传给下一个技能。第三它支持接入第三方模型这意味着你可以根据任务类型选择不同的模型比如意图分类用便宜快速的模型文案生成用质量更高的模型。需要说明的是Claude Code 本身是一个命令行工具它的安装和配置在不同系统上略有差异。Windows、macOS、Ubuntu 都有对应的安装方式核心是确保运行环境里有合适的 Node.js 版本。安装完成后你可以在 VS Code 里配置对应的插件这样写技能定义和调试的时候会方便很多。关于账号注册和订阅的问题不同地区的可用性不一样这个需要你自己确认所在环境是否支持。3.2 技能在 Claude Code 里的组织方式我习惯把技能库放在一个独立的目录里结构大概是这样marketingskills/ ├── skills/ │ ├── seo/ │ │ ├── keyword_intent_classifier.yaml │ │ ├── faq_schema_generator.yaml │ │ └── content_gap_analyzer.yaml │ ├── cro/ │ │ ├── landing_page_scorer.yaml │ │ └── cta_optimizer.yaml │ └── shared/ │ └── brand_voice_checker.yaml ├── workflows/ │ ├── content_pipeline.yaml │ └── page_optimization.yaml ├── data/ │ ├── inputs/ │ └── outputs/ └── logs/这个结构的好处是技能按场景分类共享技能单独放工作流定义和技能定义分离。data目录用来存放输入输出方便追溯。logs目录记录每次执行的详细日志出问题的时候能快速定位。在 Claude Code 里调用技能最简单的方式是写一个入口脚本读取工作流定义按顺序执行技能。你也可以用自然语言直接告诉 agent跑一下关键词意图分类这个技能输入是 data/inputs/keywords.csv它会去技能库里找对应的定义并执行。后一种方式更灵活适合探索阶段前一种方式更稳定适合固化下来的流程。3.3 接入第三方模型的注意事项Claude Code 支持接入第三方 API这对控制成本很有帮助。但这里有几个坑要注意。第一个坑是模型能力差异。不同模型在结构化输出上的表现差别很大。意图分类这种需要输出固定格式 JSON 的任务有些模型会时不时给你加一段解释文字导致解析失败。解决办法是在技能定义里把输出格式约束写得非常死并且在解析层做容错处理比如用正则提取 JSON 部分。第二个坑是上下文长度。营销场景里经常要处理长文本比如一整篇落地页的文案。如果模型上下文不够内容会被截断分析结果就不准。选模型的时候要确认上下文窗口够用或者把长文本拆成段落分别处理再汇总。第三个坑是速率限制。批量处理几百个关键词的时候很容易触发 API 的速率限制。我的做法是在技能执行层加一个简单的队列和重试机制遇到限流就等几秒重试而不是直接失败。这个逻辑不复杂但能省很多事。3.4 本地模型的可能性有些团队出于数据安全考虑希望用本地模型跑营销技能。这个思路可行但要做好心理准备本地模型在复杂判断任务上的表现通常不如云端大模型。我的建议是分层使用简单的分类、提取、格式化任务用本地模型复杂的创意生成和策略判断用云端模型。这样既保护了敏感数据又保证了关键环节的质量。在 Claude Code 里配置本地模型核心是确保本地模型服务提供了兼容的 API 接口。配置好之后在技能定义里指定使用哪个模型就行。实测下来本地模型跑意图分类这种任务准确率大概能到云端模型的八成左右对于内部初筛够用了。4. SEO 技能设计从关键词到结构化数据的完整链路4.1 关键词意图分类技能的实际调优前面提到的关键词意图分类技能我在实际使用中改了好几版。最初版本只输出意图标签后来发现不够用因为同样是信息型意图有的是想了解概念有的是想对比产品对应的内容策略完全不同。所以第二版加了子意图把信息型细分成概念了解问题解决对比评估三类。第三版加了置信度和判断理由。置信度低于阈值的词会被标记出来人工复核。判断理由则是给运营看的让他们理解为什么这个词被归到这一类而不是盲目相信 AI 的判断。这个改动看起来小但实际用起来体验差别很大。运营看到这个词是商业型意图因为搜索者用了best和vs这类对比词心里就有底了。调优过程中最大的收获是不要追求 100% 的自动化。意图分类这种任务AI 能做到 80% 到 85% 的准确率就很不错了剩下的 15% 到 20% 交给人工复核整体效率反而比追求全自动更高。因为一旦出错后面整条内容链路都跟着错返工成本很高。4.2 FAQ 结构化数据生成技能FAQ 结构化数据是 SEO 里一个很实用的东西。它的原理是在页面里嵌入一段特定格式的代码告诉搜索引擎这个页面包含问答内容搜索引擎在展示结果的时候可能会把这些问题直接显示出来增加页面的曝光面积。热词里提到的谷歌 SEO 的 FAQ page 结构化数据是怎么回事问的就是这个。写这个技能的时候关键点有三个。第一问题要从真实搜索意图里来不能自己拍脑袋编。我的做法是让技能先分析目标关键词相关的人们还问类问题再结合页面内容生成 FAQ。第二答案要简洁准确通常控制在 40 到 60 个字太长了搜索引擎可能不展示。第三结构化数据的格式必须严格符合规范字段名、嵌套结构都不能错否则搜索引擎识别不了。技能的输出是一段 JSON-LD 代码可以直接嵌入页面。我一般会让技能同时输出一份人类可读的版本方便运营审核内容确认没问题了再把代码嵌进去。这里有个细节FAQ 的数量不是越多越好一个页面放 3 到 6 个高质量问答比较合适太多了反而稀释权重。4.3 内容差距分析技能内容差距分析解决的是我该写什么的问题。它的逻辑是拿你的网站现有内容和竞争对手的内容做对比找出对手有而你没有的主题或者对手覆盖得比你深的主题。这个技能的实现依赖数据输入。你需要一份自己网站的内容清单一份竞争对手的内容清单以及目标关键词列表。技能的执行逻辑是先把内容按主题聚类然后对比两边的主题覆盖情况最后输出一份差距报告按优先级排序。优先级排序的维度我用了三个搜索量、竞争难度、和现有内容的关联度。搜索量高、竞争难度低、和现有内容关联度高的主题排前面。这个排序逻辑不是绝对的你可以根据自己的业务目标调整权重。比如你是新站可能更看重竞争难度低的主题你是成熟站可能更看重搜索量大的主题。4.4 页面 SEO 体检技能这个技能是给已有页面做体检的。输入是一个页面的 URL 或者 HTML 内容输出是一份体检报告包含标题长度、meta description 质量、H 标签结构、内链数量、图片 alt 属性、页面加载相关因素等检查项。我设计这个技能的时候把检查项分成了三档硬性错误、优化建议、锦上添花。硬性错误是必须改的比如标题缺失、H1 有多个、meta description 为空。优化建议是改了有好处但不紧急的比如标题可以更有吸引力、内链可以更丰富。锦上添花是那些影响很小的细节。这样分档的好处是运营知道先改什么。一份报告如果列了 30 个问题不分轻重运营看了会懵。分成三档之后先解决硬性错误再挑优化建议里性价比高的做节奏就清楚了。5. CRO 技能设计让页面转化率可量化、可优化5.1 落地页评分技能的设计思路CRO 和 SEO 的区别在于SEO 关注的是能不能被找到CRO 关注的是找到之后会不会转化。落地页评分技能的目标是把一个页面的转化潜力拆成可打分的维度让优化有方向。我设计的评分维度包括首屏信息清晰度、价值主张强度、信任元素密度、行动号召明确度、表单复杂度、页面加载速度相关因素。每个维度 0 到 10 分加权汇总成总分。权重可以根据行业调整比如 SaaS 行业信任元素权重要高一些电商行业行动号召权重要高一些。评分不是目的目的是找出短板。所以技能的输出不只是分数还有每个维度的具体问题和改进建议。比如信任元素密度得分 4 分页面缺少客户评价、案例展示、资质认证等信任信号建议在首屏下方增加客户 logo 墙在产品介绍区增加两个客户案例。5.2 CTA 文案优化技能行动号召按钮的文案对转化率的影响比大多数人想象的大。立即购买和开始免费试用带来的转化行为完全不同前者适合已经决策的用户后者适合还在犹豫的用户。CTA 优化技能就是帮你找到最适合当前页面和当前用户阶段的文案。这个技能的输入包括页面类型、目标用户阶段、当前 CTA 文案、产品核心价值。输出是一组候选文案每个都附带适用场景说明。我一般会让技能生成 5 到 8 个候选然后运营挑几个做 A/B 测试。这里有个经验CTA 文案的优化不要一次改太多变量。如果你同时改了文案、颜色、位置最后转化率变了你也不知道是哪个因素起的作用。一次只改一个变量测试周期至少两周样本量够了再下结论。5.3 表单字段精简技能表单字段越多转化率越低这是 CRO 里的常识。但具体该删哪些字段很多人拿不准。表单字段精简技能的逻辑是对每个字段评估这个字段收集的信息对后续业务流程是否必需非必需的字段建议删除或改为选填。评估的时候要考虑业务实际情况。比如邮箱字段如果后续要做邮件营销那就是必需的如果只是用来发验证码那可能手机号就够了。技能会输出一份字段评估表每个字段标注必需建议保留可删除可改为选填并说明理由。实测下来把表单字段从 8 个减到 4 个转化率提升 20% 到 30% 是常见的结果。但要注意删字段之前要确认后端流程能不能适配别前端删了后端还在等这个数据那就出问题了。5.4 转化漏斗分析技能这个技能处理的是多步骤流程的转化分析比如注册流程、结算流程。输入是每个步骤的进入人数和完成人数输出是各步骤的转化率和流失率以及流失最严重的环节。分析的重点是找出异常流失点。正常来说转化漏斗的流失是渐进的如果某个步骤突然流失率飙升那这个步骤大概率有问题。技能会标记出这些异常点并给出可能的原因假设比如步骤 3 流失率 65%显著高于前后步骤可能原因表单字段过多、页面加载慢、要求的信息敏感度高。有了原因假设下一步就是针对性优化。这个技能的价值在于把感觉转化不好变成步骤 3 有问题可能是表单太长优化方向就明确了。6. 实测中踩过的坑与排查链路6.1 技能输出格式不稳定导致链路中断这是最早遇到也最头疼的问题。技能 A 的输出要喂给技能 B但技能 A 有时候输出标准 JSON有时候在 JSON 外面包一段解释文字技能 B 解析就失败了。排查的时候一开始以为是技能 B 的问题查了半天才发现是 A 的输出不稳定。解决思路分两层。第一层是在技能定义里把输出格式约束写到最死明确要求只输出 JSON不要任何额外文字。第二层是在技能之间加一个格式校验和清洗环节用正则提取 JSON 部分提取失败就重试或者报错。这个清洗环节看起来多余但实际能挡掉大部分格式问题。6.2 模型对中文营销语境理解偏差用云端模型处理中文营销内容的时候发现它对一些中文特有的表达理解不准。比如种草这个词模型有时候理解成字面意思的种植而不是营销语境下的推荐。类似的还有拔草安利破防这些网络用语。解决办法是在技能定义里加一个语境说明字段把目标市场的语言习惯和常见表达列出来让模型在处理之前先读一遍。另外就是在关键词意图分类这种任务上对中文内容适当降低置信度阈值让更多词进入人工复核用人工判断弥补模型偏差。6.3 批量处理时的速率限制与成本失控批量跑几百个关键词的时候遇到过两个问题。一个是速率限制短时间内请求太多被限流技能执行到一半失败。另一个是成本失控跑完一批发现 API 费用比预期高不少。速率限制的解决办法前面提过加队列和重试。成本控制则需要在技能设计阶段就考虑哪些任务必须用大模型哪些可以用小模型。意图分类、格式转换这类任务小模型完全够用成本能降一个数量级。只有文案生成、策略分析这类需要创造力的任务才值得用大模型。6.4 技能版本混乱导致的复现困难这个问题是在用了几个月之后才暴露的。当时想复现三个月前的一次页面优化发现怎么跑都跑不出当时的结果。查了半天才意识到中间技能改过好几个版本当时的输出是用旧版本跑的现在用新版本自然不一样。从那以后我养成了两个习惯。第一每次技能执行都把版本号写进日志。第二重要的输出结果单独存档标注清楚是用哪个版本、哪次执行产生的。这样即使技能迭代了历史结果还能追溯。7. 技能库的扩展方向与个人体会7.1 从单点技能到技能网络跑通十几个技能之后我开始尝试把它们连成网络。不是简单的串行而是根据任务类型动态选择技能组合。比如同样是优化一个页面如果是新页面走关键词调研 → 内容规划 → 文案生成 → 结构化数据这条链路如果是老页面走页面体检 → 差距分析 → 优化建议这条链路。这种动态编排需要一层路由逻辑判断当前任务该走哪条链路。实现方式可以是一个简单的规则引擎也可以让 agent 根据任务描述自己判断。我目前用的是规则加人工确认的方式agent 给出建议链路人确认后再执行。全自动的路由还在摸索因为营销任务的边界有时候比较模糊机器判断容易出错。7.2 技能效果的量化评估技能跑得好不好不能凭感觉得有数据。我给每个技能加了效果追踪记录它的输出被采纳的比例、采纳后的实际效果、人工复核的修改率。比如关键词意图分类技能如果人工复核修改率超过 30%说明这个技能需要调优如果低于 10%说明可以放心用。这种量化评估做起来有点麻烦但长期看很值。它让你知道哪些技能靠谱、哪些技能需要改进而不是凭印象分配精力。我现在的做法是每个月跑一次技能效果报告重点看修改率高的技能针对性优化。7.3 关于AI 能不能替代营销人的看法跑了这么久 marketingskills 这套东西我的体会是AI 替代不了营销人但会改变营销人的工作方式。技能能处理的是那些有明确规则、有历史数据可参考的任务比如关键词分类、页面体检、格式转换。但真正的策略判断比如这个市场值不值得进这个品牌定位对不对这个活动创意好不好还是得人来拍板。所以我的建议是把技能当成助手而不是替代者。让技能处理重复性的、有标准答案的工作把人的精力释放出来做那些需要判断力和创造力的工作。这样人和 AI 是互补的而不是竞争的。7.4 给刚起步的人的建议如果你刚开始搭自己的 marketingskills我的建议是从一个最痛的点切入不要贪多。比如你最大的痛点是关键词调研太慢那就先把关键词意图分类这一个技能做扎实跑上一个月确认输出质量稳定了再考虑加第二个技能。技能定义不要写得太复杂先跑通再优化。我见过有人一上来就设计一个包含二十个字段的技能定义结果跑起来各种报错最后放弃了。其实最开始五六个字段就够了跑通了再根据实际需要加字段。最后一点技能库是要养的不是搭完就完事。每个月花点时间看看哪些技能用得多、哪些用得少、哪些输出质量下降了该调的调该删的删。养上一年你就有了一套真正适合自己的营销技能库这东西的价值比任何现成的工具都高因为它是按你的业务逻辑长出来的。
