1. 从marketingskills这个词说起它到底指什么第一次看到marketingskills这个标题很多人会下意识以为是一个营销技巧合集或者某个培训课程的代号。但结合热搜词里高频出现的 Claude Code、AI agents、SEO、CRO 这几个词基本可以判断出这里说的 marketingskills 更接近一个面向 AI Agent 的营销技能包——把 SEO、CRO 这类营销动作拆成可被 AI 调用的结构化能力让 Claude Code 这类命令行 AI 工具在跑任务时能直接调用营销技能而不是每次都要人肉写一大段提示词。我最早接触这个概念是在折腾 Claude Code 的时候。当时想让 AI 帮我批量分析一批落地页的转化问题结果发现每次都要重新描述什么是好的 CRO 分析SEO 检查要看哪些维度重复劳动特别多。后来才意识到问题不在于模型不够聪明而在于缺少一层把营销方法论固化成可复用技能的结构。marketingskills 解决的正是这个问题。这篇文章适合三类人看一是已经在用 Claude Code 或类似 AI Agent 工具、想把它用到营销场景的从业者二是做独立站、做 SEO、做转化率优化想借 AI 提效的运营和增长同学三是纯粹对AI Agent 技能包这个工程模式感兴趣、想自己搭一套的技术人。我会从概念拆解讲到落地实操包括目录结构怎么设计、技能怎么被调用、SEO 和 CRO 这两块具体怎么写、踩过哪些坑尽量把能抄的作业都给你。需要先说明一点marketingskills 目前没有一个官方统一的定义它更像是一个约定俗成的工程模式——用一组结构化的文件通常是 Markdown 加少量配置把营销领域的专业知识和操作流程封装起来供 AI Agent 按需加载。所以下面讲的结构和写法是我基于常见实践总结出来的合理方案不是唯一标准答案你可以按自己的场景调整。2. 为什么营销需要技能包而不是提示词2.1 提示词的天花板在哪里大部分人用 AI 做营销第一步都是写提示词。写帮我分析这个页面的 SEO 问题模型给你一堆泛泛而谈的建议写帮我优化这个落地页的转化率模型给你十条放之四海皆准的废话。问题出在哪出在提示词是一次性的、扁平的、没有上下文的。你每次调用都要重新交代背景模型每次都要从零理解你的业务。更麻烦的是营销是个高度依赖方法论和经验的领域。一个资深 SEO 看到页面脑子里会自动跑一套检查清单标题标签长度、H1 唯一性、内链结构、结构化数据、页面加载、移动端适配、内容与搜索意图的匹配度……这套清单是多年积累的你很难在一次对话里完整传达给模型。提示词的另一个问题是不可维护。你今天写了一段很长的 CRO 分析提示词效果不错明天想加一条要考虑首屏折叠线以上的信息密度你得回去改那段提示词改完可能又影响了别的部分。提示词越长越脆弱这是所有用过 AI 工具的人都有的体感。2.2 技能包的本质把方法论变成可加载的模块技能包的思路完全不同。它把营销方法论拆成一个个独立的技能单元每个单元是一个文件里面写清楚这个技能解决什么问题、需要什么输入、按什么步骤执行、输出什么格式、有哪些注意事项。AI Agent 在执行任务时根据当前任务类型按需加载对应的技能文件而不是把所有知识一股脑塞进上下文。打个比方提示词像是你每次做饭都要把菜谱从头背一遍技能包像是你把菜谱分门别类贴在厨房墙上做川菜就看川菜那张做甜点就看甜点那张。厨房还是那个厨房但效率完全不一样。这种模式对营销场景特别合适因为营销本身就是分模块的SEO 是一块、CRO 是一块、内容营销是一块、投放是一块。每块都有自己的检查清单、指标体系和操作流程。把它们拆开AI 就能在需要的时候精准调用而不是每次都把整个营销知识库翻一遍。2.3 和 Claude Code 这类工具的关系Claude Code 这类命令行 AI 工具的一个核心能力就是读取本地文件并据此行动。它可以在项目目录里读取你放好的技能文件理解里面的指令然后按指令执行任务。这就给技能包提供了天然的落地土壤——你不需要写复杂的插件只要把技能文件放在约定好的目录里工具就能读到。热搜词里还有claude code 如何直接执行终端命令claude code 使用教程这些说明很多人已经在探索怎么让 AI 真正动手干活而不只是聊天。技能包正好补上了让 AI 知道该怎么干这一环。工具负责执行技能包负责指导两者配合起来AI 才真正像个能独立干活的营销助理。3. 一套 marketingskills 的目录结构该怎么设计3.1 顶层结构按领域分不按工具分我见过不少人一开始就把目录按工具分比如给 Claude 用的给别的 AI 用的这是典型的过早优化。正确的分法应该按营销领域分因为领域是稳定的工具是会换的。今天你用 Claude Code明天可能换别的但 SEO 还是那个 SEO。一个我实测下来比较顺手的顶层结构长这样marketingskills/ ├── seo/ │ ├── on-page-audit.md │ ├── keyword-research.md │ ├── structured-data.md │ └── internal-linking.md ├── cro/ │ ├── landing-page-review.md │ ├── funnel-analysis.md │ └── ab-test-design.md ├── content/ │ ├── brief-writing.md │ └── content-refresh.md ├── analytics/ │ └── metric-diagnosis.md └── README.md每个.md文件就是一个独立技能。README.md负责说明整个技能包的用法、每个技能的适用场景相当于一个总目录。这样设计的好处是AI 在接到任务时可以先读 README 判断该加载哪个技能再深入读具体文件。3.2 单个技能文件的标准骨架一个技能文件写得好不好直接决定 AI 用得顺不顺。我踩过的坑是一开始写得太随意模型读完之后还是不知道该干嘛。后来固定了一套骨架效果稳定很多# 技能名称On-Page SEO Audit ## 适用场景 当需要对单个页面做 SEO 体检时使用。 ## 输入要求 - 页面 URL 或 HTML 内容 - 目标关键词可选 - 目标市场/语言 ## 执行步骤 1. 检查 title 标签长度 50-60 字符包含目标关键词不堆砌 2. 检查 meta description长度 150-160 字符有行动号召 3. 检查 H1全页唯一与 title 呼应但不重复 4. 检查 H2-H3 层级逻辑递进覆盖相关子话题 5. 检查图片 alt描述性不堆关键词 6. 检查内链至少 3 条指向相关页面 7. 检查结构化数据是否有 FAQ、Article、Breadcrumb 等 8. 检查页面加载相关信号图片大小、脚本数量 ## 输出格式 用表格列出检查项 | 现状 | 问题 | 建议 | 优先级 ## 注意事项 - 不要脱离搜索意图谈优化 - 关键词密度不是硬指标语义覆盖更重要 - 移动端优先先看移动端表现这套骨架的关键在于执行步骤要具体到可操作。写检查标题没用要写长度 50-60 字符包含目标关键词。模型需要的是明确的判断标准不是模糊的方向。3.3 命名和版本管理的小细节文件名我建议用小写加连字符比如on-page-audit.md别用中文名或空格因为命令行工具处理路径时容易出问题。另外技能是会迭代的建议在文件头部加一个简单的版本标记!-- version: 1.2 | updated: 2025-01 --这样你改过几版之后能快速知道哪个技能是最新的。如果团队多人维护还可以加个changelog.md记录每次改动的原因。这些看起来是小事但技能包一旦超过十个文件没有版本管理就会乱。4. SEO 技能包从关键词到结构化数据的完整链路4.1 关键词研究技能怎么写才不空关键词研究是 SEO 的起点也是最容易被写成废话的技能。很多模板写分析关键词的搜索量和竞争度但没告诉模型怎么分析。我的写法是把流程拆成可执行的判断# 技能名称Keyword Research ## 执行步骤 1. 种子词扩展从核心业务词出发列出 20-50 个相关词 2. 意图分类把每个词归入四类之一 - 信息型what/how/why - 导航型品牌词 - 商业型best/review/vs - 交易型buy/price/discount 3. 长尾筛选优先保留 3 词以上的长尾竞争度低、意图明确 4. 聚类把意图相同的词归为一组一组对应一个页面 5. 优先级排序按意图匹配度 × 预估流量 × 竞争度打分 ## 输出格式 分组表格词群 | 代表词 | 意图 | 建议页面类型 | 优先级这里有个经验意图分类比搜索量更重要。我见过太多人盯着搜索量大的词做结果那些词全是信息型意图用户看完就走根本不转化。反倒是那些搜索量中等、但意图是交易型的长尾词转化率高得多。技能文件里把意图分类放在搜索量前面就是在引导模型优先考虑意图。4.2 结构化数据这块FAQPage 到底怎么回事热搜词里有人问谷歌 SEO 的 FAQPage 结构化数据是怎么回事这个问题很典型值得单独说。FAQPage 是一种结构化数据标记告诉搜索引擎这个页面包含问答内容。标记之后搜索结果里可能会展示出可展开的问答占据更多视觉空间点击率通常会有提升。但这里有个坑不是所有页面都适合加 FAQPage。如果你的页面主体不是问答形式硬加 FAQPage 属于滥用可能被判定为垃圾标记。正确的做法是页面本身就有真实的问答内容比如产品常见问题、教程的 QA 部分再用标记把它显性化。在技能文件里我会这样写# 技能名称Structured Data Markup ## 适用判断 - FAQPage页面有真实问答内容时使用纯营销页不要硬加 - Article博客、新闻、教程类页面 - Breadcrumb有层级导航的页面 - Product电商产品页含价格、库存、评价 ## FAQPage 写法要点 1. 每个 Question 用完整问句符合用户真实搜索习惯 2. Answer 简洁2-3 句说清不要塞关键词 3. 问答内容必须页面上可见不能只藏在代码里 4. 一个页面 FAQ 数量控制在 5-10 个太多反而稀释 ## 验证方式 用 Google Rich Results Test 检查确保无报错注意结构化数据是锦上添花不是雪中送炭。页面内容和搜索意图不匹配标记做得再规范也没用。我见过有人把精力全花在标记上内容却写得稀烂排名照样上不去。4.3 内链和内容刷新被低估的两个技能内链是 SEO 里最被低估的一块。很多人做外链很积极内链却随便糊弄。实际上内链决定了权重在站内怎么流动也影响搜索引擎对页面关系的理解。一个内链技能应该包含锚文本怎么写描述性、不堆关键词、链接放几个每页 3-5 条相关内链、指向哪里优先指向需要提升的重点页面。内容刷新是另一个被低估的技能。老内容排名下滑不一定要重写可能只需要更新数据、补充新章节、优化标题。技能文件里可以写清楚判断标准流量连续三个月下滑、内容超过 12 个月未更新、有新的搜索意图出现满足任一条就进入刷新流程。这套判断标准固化下来AI 就能定期帮你扫描哪些页面该刷新了。5. CRO 技能包把转化率优化拆成可执行动作5.1 落地页审查先看首屏再看动线CRO 的核心是落地页。一个落地页审查技能最关键的是审查顺序。很多人一上来就看按钮颜色、看文案措辞这是本末倒置。正确的顺序是先看首屏再看动线。首屏决定用户是留是走。首屏要回答三个问题这是什么、对我有什么用、我下一步该干嘛。这三个问题答不清楚后面的优化都是白费。技能文件里我会把首屏检查单独列出来# 技能名称Landing Page Review ## 首屏检查折叠线以上 1. 主标题3 秒内能看懂这是什么、给谁、解决什么问题 2. 副标题补充主标题说清差异化价值 3. 主 CTA位置显眼文案是动词开头不是提交这种模糊词 4. 信任信号首屏是否有客户 logo、数据、评价等 5. 视觉焦点是否只有一个焦点还是被多个元素分散 ## 动线检查折叠线以下 1. 信息递进是否按问题-方案-证据-行动展开 2. CTA 重复长页面每屏至少一个 CTA 3. 异议处理是否预判并回答了用户顾虑 4. 摩擦点表单字段是否过多、是否强制注册这里有个实操心得首屏测试用5 秒测试。把页面给一个没看过的人看 5 秒然后问他这页面是干嘛的。答不上来首屏就有问题。这个测试比任何分析工具都直接。5.2 漏斗分析找到漏得最狠的那一环漏斗分析的关键不是看整体转化率而是找到流失最严重的那一环。一个电商漏斗可能是访问 → 商品页 → 加购 → 结算 → 支付。如果加购到结算流失 70%问题就在结算流程如果商品页到加购流失 90%问题在商品页的说服力。技能文件里要写清楚每一环的健康基准和诊断方向漏斗环节健康基准流失过高时的诊断方向访问→商品页40-60%流量精准度、导航清晰度商品页→加购8-15%产品描述、价格、信任信号加购→结算50-70%运费透明度、结算步骤结算→支付70-85%支付方式、表单摩擦这些基准不是绝对的不同行业差异很大但有个参照系总比没有强。技能文件里注明基准仅供参考需结合自身历史数据校准避免模型生搬硬套。5.3 A/B 测试设计别测那些测不出来的东西A/B 测试最大的坑是样本量不够就下结论。很多人改个按钮颜色跑了两天转化率从 3% 涨到 3.2%就宣布胜利。这种差异大概率是随机波动不是真实提升。技能文件里必须包含样本量估算。一个简化的判断如果基准转化率是 3%想检测出 10% 的相对提升即 3.3%在 95% 置信度下大约需要每组 2 万次访问。达不到这个量级测试结果就不可信。# 技能名称AB Test Design ## 前置检查 1. 当前转化率基准是多少 2. 想检测的最小提升幅度是多少 3. 按公式估算所需样本量 4. 当前流量能否在 2 周内跑够样本 ## 测试原则 - 一次只测一个变量否则无法归因 - 测试周期至少覆盖一个完整周含周末 - 不要中途偷看结果就提前结束 - 显著性达到 95% 再下结论提示如果流量太小跑不起 A/B 测试就别硬跑。改用定性方法比如用户访谈、热图分析、会话回放这些不需要大样本也能发现问题。6. 让 AI Agent 真正调用技能配置与实操6.1 技能怎么被加载进上下文技能包放在那里不会自动生效得让 AI Agent 知道去读。以 Claude Code 这类工具为例通常有两种方式一是在项目根目录放一个说明文件比如CLAUDE.md告诉它技能包在哪、什么时候读哪个技能二是在具体任务里直接指明参考 seo/on-page-audit.md 执行。第一种方式更适合日常使用因为不用每次手动指定。CLAUDE.md里可以这样写# 项目说明 本项目包含一套营销技能包位于 marketingskills/ 目录。 ## 技能调用规则 - 涉及页面 SEO 检查时读取 seo/on-page-audit.md - 涉及关键词研究时读取 seo/keyword-research.md - 涉及落地页转化分析时读取 cro/landing-page-review.md - 涉及结构化数据时读取 seo/structured-data.md ## 通用要求 - 输出用中文 - 建议要具体到可执行不要泛泛而谈 - 涉及数据判断时说明判断依据这样配置之后你在对话里说帮我检查一下这个页面的 SEO工具就会自动去读对应的技能文件按里面的步骤执行。省去了每次重复交代的麻烦。6.2 本地模型和第三方 API 的接入思路热搜词里有人问claude code 调用 lmstudio 的本地模型使用 cc switch 接入 deepseek、qwen、glm 等模型说明很多人想在本地或第三方模型上跑这套东西。思路是通的技能包本质是文本文件任何能读文件、能按指令行动的 AI 工具都能用不绑定特定模型。不过要注意不同模型对长指令的遵循能力差异很大。技能文件写得再规范模型如果指令遵循能力弱执行起来也会打折扣。我的经验是技能文件里的步骤要尽量短、尽量具体减少模型的推理负担。如果一个技能有 20 步考虑拆成两个技能每个 10 步执行质量会好很多。另外本地模型跑的时候上下文窗口是个约束。技能文件别写太长单个文件控制在 500-1000 字比较合适太长了模型读到后面就忘了前面。6.3 一个完整的调用示例假设你想让 AI 帮你审查一个落地页完整流程是这样的你把落地页的 HTML 或 URL 提供给工具工具读取CLAUDE.md发现涉及落地页审查加载cro/landing-page-review.md工具按技能文件里的步骤先检查首屏再检查动线按技能文件规定的输出格式生成表格化的审查报告你根据报告里的优先级决定先改哪里整个过程你只需要说一句帮我审查这个落地页剩下的交给技能包。这就是技能包的价值——把专业方法论沉淀下来让每次调用都站在同一套标准上。7. 踩过的坑和几条实在的经验7.1 技能写太细反而不好用我一开始追求事无巨细一个 SEO 技能写了 3000 字结果模型读到后面就抓不住重点了。后来发现技能文件的最佳长度是 500-1000 字把最关键的步骤和判断标准写清楚就行细节可以放在附录或单独文件里。技能是给 AI 看的操作手册不是给人看的教科书简洁比全面重要。7.2 输出格式一定要固定早期我没规定输出格式模型每次给的报告结构都不一样有的用列表有的用段落有的干脆只给结论。后来在技能文件里强制规定用表格输出列为检查项 | 现状 | 问题 | 建议 | 优先级输出就稳定了。固定格式的好处是你可以把多次审查的结果直接汇总对比不用每次重新整理。7.3 技能要定期校准别写完就不管搜索引擎的规则在变用户的偏好在变技能包也得跟着变。我现在的习惯是每季度过一遍技能文件看看哪些判断标准过时了哪些步骤可以优化。特别是 SEO 相关的技能搜索引擎算法更新频繁半年不校准就可能给出过时建议。7.4 别指望 AI 替你做决策技能包能让 AI 执行得更规范但决策还是得人来做。AI 可以告诉你这个页面首屏缺少信任信号但要不要加、加什么、怎么加得结合你的业务判断。我见过有人把 AI 的建议直接照搬结果改出来的页面千篇一律反而失去了品牌特色。技能包是工具不是替你做主的老板。7.5 从小处开始别一上来就搭大框架如果你刚开始搞技能包别想着一次搭完整套。先挑一个你最常做的任务比如落地页审查写一个技能文件用起来跑顺了再写第二个。我见过太多人花两周搭了个庞大的目录结构结果一个技能都没真正用起来。技能包的价值在于用不在于全。8. 技能包还能往哪些方向长跑通基础流程之后技能包可以往几个方向扩展。一是跨技能组合比如关键词研究 内容简报 页面审查串成一条内容生产流水线AI 按顺序调用多个技能你只需要在关键节点做决策。二是接入数据源让技能文件里包含读取 Search Console 数据读取分析工具数据的步骤AI 就能基于真实数据做判断而不是凭空分析。三是沉淀成团队资产把技能包放进版本控制团队成员共用一套标准新人上手也能快速对齐方法论。我个人的体会是技能包这东西写的时候费劲用的时候省心。前期投入时间把方法论固化下来后面每次调用都是在复用这套积累。尤其是营销这种高度依赖经验的领域把老手的判断标准写进技能文件等于给 AI 装上了一套专业直觉。这套直觉不一定完美但比每次从零开始强太多。最后分享一个小技巧技能文件写完之后别自己闷头用找个不懂营销的同事让他按技能文件的步骤手动执行一遍。如果他执行得磕磕绊绊说明步骤写得不够清楚AI 执行起来大概率也会出问题。能让人照着做通的技能文件才是好技能文件。