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GEO Analysis Doubao

Analyzes how well a specific brand or product is mentioned and represented by Doubao / Volcengine Ark models for GEO (Generative Engine Optimization). Uses a...
分析特定品牌或产品在豆包/火山引擎Ark模型中的提及和呈现情况,用于生成式引擎优化(GEO)。使用...
ljseeking
未分类 clawhub v1.0.2 3 版本 100000 Key: 无需
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概述

Doubao GEO Audit Skill (豆包 GEO 效果评估 Skill)

0. Skill 基本信息

  • Skill 名称: Doubao GEO Audit Skill
  • 标识符: doubao-geo-audit-skill
  • 建议入口: 优先读取根目录 manifest.json
  • 默认调用模式: report_mode=compact
  • 编码要求: 程序化调用统一使用 UTF-8 JSON

1. Skill 描述

这个 Skill 用于评估一个品牌、产品或文章内容,是否容易被豆包大模型理解、总结、引用和推荐。它的核心目标是输出一份简洁、清楚、可执行的 GEO(生成式引擎优化)评估报告,帮助品牌快速了解其当前内容在豆包体系内的友好度。

2. 适用场景

  • 评估品牌官网介绍或品牌手册;
  • 评估产品说明书、产品宣发文案;
  • 评估公众号文章、知乎回答、今日头条文章、小红书文案等自媒体内容;
  • 评估销售话术、客服 FAQ 等对外话术材料;
  • 想要了解当前品牌内容在豆包中推荐概率的品牌方、营销人员或内容创作者。

3. 不适用场景

  • 自动化批量爬取和评估全网数据;
  • 深度行业报告、竞品对比分析;
  • 后端数据存储与月度监测;
  • 需要复杂交互、账号系统或付费系统支持的长期项目。

(当前 Skill 仅为快速评估内容的极简版本,不涉及后端工程或数据长期留存)

4. 输入要求

用户可以通过任意文本形式输入以下类型之一的资料:

  • 品牌名称 + 简介
  • 官网介绍
  • 产品介绍
  • 文章/文案内容(如公众号、知乎、小红书等)
  • FAQ、销售话术等

如果输入的资料过少,将评估并在报告中标记“资料不足”。

建议的程序化参数如下:

  • content: 必填,待评估原文;
  • content_type: 选填,资料类型,如 website_introarticlefaq
  • report_mode: 选填,compactstandard,默认 compact

5. 评分维度

总分 100 分,划分为 6 个维度:

  1. 品牌定义清晰度 (20 分): 判断内容是否清楚说明“这个品牌是什么”。
  2. 目标用户清晰度 (15 分): 判断内容是否清楚说明“给谁用”。
  3. 问题与场景清晰度 (15 分): 判断内容是否清楚说明“解决什么问题、适合什么场景”。
  4. 内容结构化程度 (20 分): 判断内容是否有标题、列表、FAQ、流程、对比、总结等结构。
  5. 可引用性 (15 分): 判断内容中是否有适合豆包直接引用的清晰句子。
  6. 推荐触发度 (15 分): 判断内容是否能让豆包在用户提问相关问题时想到这个品牌。

6. 评级标准

  • A (90-100):豆包非常容易理解和推荐;
  • B (80-89):豆包较容易理解,但仍可优化;
  • C+ (70-79):有基础,但结构化不足;
  • C (60-69):豆包可以理解一部分,但推荐概率较低;
  • D (50-59):内容分散,豆包难以形成稳定认知;
  • E (50 以下):豆包很难准确理解和推荐。

7. 输出格式

报告固定输出 10 个章节(参见 templates/doubao_geo_audit_report.md):

  1. 基础信息
  2. 总体评分
  3. 分项评分
  4. 豆包可能如何理解这个品牌
  5. 当前最大问题
  6. 豆包推荐概率判断
  7. 可引用句评估
  8. 优先优化建议
  9. 建议补充的 FAQ
  10. 最终结论

输出风格:简洁、直接,不要写成长篇大论,避免复杂目录,不要编造未提供的信息。

默认采用 compact 模式,以减少自动评测和裁判阶段的耗时:

  • 每个章节只保留最关键的信息;
  • “当前最大问题”控制在 3 条以内;
  • “优先优化建议”控制在 5 条以内;
  • “建议补充的 FAQ”默认 5 条;
  • 不复述用户原文,不输出思维过程。

8. 注意事项

  • Skill 工作流程必须严格依据用户提供的文本进行评估,不随意联想。
  • 若信息不足,“分项评分”与“可能存在的误解”需要明确标出。
  • 可引用句推荐必须符合句式:“XXX 是面向 ______ 的 ______,帮助 ______ 通过 ______ 解决 ______ 问题。”
  • 程序化调用时优先使用 JSON,不建议再用 XML 包裹输入。
  • 如果上游系统会把文本塞进 JSON 字符串,必须正确转义 \\\" 和换行符 \n

9. 示例调用方式

{
  "skill": "doubao-geo-audit-skill",
  "action": "audit",
  "parameters": {
    "content": "OpenClaw 是一个面向 AI 开发者和产品经理的 Agentic 平台,帮助他们通过无缝对接底层模型能力和工作流,解决复杂任务自动化编排的问题。",
    "content_type": "brand_intro",
    "report_mode": "compact"
  }
}

版本历史

共 3 个版本

  • v1.0.2 当前
    2026-05-20 05:13 安全 安全
  • v1.0.1
    2026-05-12 05:19 安全 安全
  • v1.0.0
    2026-05-09 17:04 安全 安全

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