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这个标题我脑子里冒出来的第一个念头是这大概率不是一个单纯的营销课程或者营销理论合集而是一套把营销能力技能化模块化的东西。结合关键词里出现的 Claude Code、AI agents、SEO、CRO 这几个词基本可以判断这个项目的核心思路是把营销工作中那些重复性高、有明确判断标准的环节拆成一个个可以被 AI agent 调用的技能包然后通过 Claude Code 这类命令行 AI 工具去执行。为什么我会有这个判断因为过去一年里我接触过不少做独立站、做内容站、做 SaaS 增长的朋友大家遇到的痛点高度一致SEO 和 CRO 这两件事理论上都有一套成熟的方法论但真正落地的时候全是琐碎活儿。关键词调研要做页面结构要改FAQ 结构化数据要加落地页的 CTA 位置要测标题的点击率要对比内链要梳理元描述要重写。这些活儿单拎出来都不难难的是量大、重复、需要持续做而且做完之后还要复盘数据。传统做法是招人或者外包但成本高、沟通慢、质量不稳定。AI 出现之后很多人第一反应是让 AI 帮我写文章但写文章只是营销链条里最末端的一环。真正有价值的是把营销的判断逻辑和执行动作都交给 AI agent让它像一个初级营销专员一样能自己去看页面、分析关键词、给出修改建议、甚至直接改代码。marketingskills 这个项目我理解就是往这个方向走的。所以这篇博文我不打算把它写成一份项目说明书而是想从一个实际使用者的角度把这类营销技能 AI agent Claude Code的组合讲清楚它背后的核心逻辑是什么SEO 和 CRO 这两块具体怎么拆成技能Claude Code 在里面扮演什么角色实际跑起来会遇到哪些坑以及我自己在类似实践里总结出来的一些经验。如果你正在做独立站、内容站或者负责某个产品的增长这篇内容应该能给你一些可以直接抄作业的思路。2. 把营销拆成技能marketingskills 的底层设计逻辑2.1 为什么营销适合被拆成技能包营销这个工种有个特点它的上层是策略下层是执行中间那一层是判断。策略层需要人对市场、用户、竞品有深刻理解这部分 AI 短期内替代不了。执行层是纯体力活AI 早就能干。真正有意思的是中间那层判断——比如这个页面的标题应该改吗这个关键词值不值得做这个 FAQ 结构化数据加了之后会不会影响富摘要展示。这些判断看起来需要经验但拆开看其实都有相对明确的判断依据。标题要不要改看的是搜索意图匹配度和点击率数据关键词值不值得做看的是搜索量、竞争度、商业价值和内容匹配度FAQ 结构化数据要不要加看的是页面类型、查询类型和搜索结果展示规则。只要把这些判断依据写成结构化的规则AI agent 就能按照规则去执行而且执行得比人更稳定、更快。marketingskills 的核心设计我理解就是把这些判断依据封装成一个个技能。每个技能有明确的输入、明确的处理逻辑、明确的输出。比如一个关键词机会评估技能输入是一批候选关键词输出是每个关键词的优先级评分和推荐理由。一个页面 SEO 审计技能输入是一个 URL输出是一份问题清单和修改建议。这种设计的好处是技能可以被复用、被组合、被测试而且可以持续迭代。2.2 技能包和传统营销工具的区别很多人会问这不就是 SEO 工具干的事吗Ahrefs、Semrush 不也能做关键词分析、页面审计吗区别在于传统工具给你的是数据marketingskills 这类东西给你的是判断 动作。举个例子Ahrefs 会告诉你某个关键词的搜索量是 5000竞争度是 30但它不会告诉你以你现在的站点权重这个词你应该先做长尾变体等三个月后再攻主词。传统工具也不会帮你把修改建议直接落到页面上更不会在你改完之后自动去验证效果。而技能包的设计目标是让 AI agent 能够完成看数据 - 做判断 - 执行修改 - 验证结果这个完整闭环。另一个区别是定制化程度。传统 SEO 工具的判断逻辑是黑盒你只能接受它的评分。而技能包是你自己写的你可以根据自己站点的实际情况调整判断规则。比如你的站点是做 B2B SaaS 的那商业价值这个维度的权重就应该比做内容站的时候更高。这种灵活性是通用工具给不了的。2.3 技能包的粒度怎么把握这是我在实际做类似项目时踩过的最大的坑之一。技能包拆得太粗比如一个SEO 优化技能包打天下那 AI agent 根本不知道从哪下手输出会非常泛。拆得太细比如检查标题长度检查标题关键词位置检查标题标点符号各做一个技能那技能数量会爆炸维护成本极高而且 agent 调用的时候会频繁切换效率反而低。我的经验是一个技能包对应一个完整的判断单元。什么叫完整判断单元就是这个判断做完之后你能明确知道下一步该干什么。比如页面标题优化是一个完整判断单元因为它做完之后你要么改标题要么不改决策是明确的。而检查标题长度不是完整判断单元因为它做完之后你还得继续检查别的才能决定改不改。按照这个标准一个成熟的 marketingskills 体系SEO 方向大概会有 15 到 25 个技能CRO 方向大概会有 10 到 20 个技能。这个数量级既能覆盖主要场景又不至于让 agent 陷入选择困难。3. SEO 技能包的具体拆解从关键词到结构化数据3.1 关键词调研技能不只是找词而是找机会关键词调研是 SEO 的起点但大部分人对它的理解停留在找搜索量高的词。实际上关键词调研的核心是找机会——那些你的站点有能力排上去、而且排上去之后能带来实际价值的词。一个合格的关键词调研技能输入应该包括种子关键词、站点当前权重、目标市场、内容类型偏好。处理逻辑应该分三步走。第一步是扩展用种子词去挖相关的长尾词、问题词、对比词。第二步是过滤把搜索意图不匹配的、竞争度远超站点能力的、商业价值过低的词筛掉。第三步是排序按照机会分排序机会分的计算通常要考虑搜索量、竞争度、商业价值、内容匹配度这几个维度。这里有个细节很多人会忽略搜索意图的分类。同一个关键词用户可能是想了解信息可能是想比较产品可能是想直接购买。意图不同你需要的页面类型就不同转化路径也不同。所以关键词调研技能的输出里必须包含意图标签否则后面的内容规划和页面优化就没法做。我在实际使用中总结的一个经验是关键词调研技能最好能输出一个优先级矩阵横轴是机会分纵轴是执行难度把关键词分成四个象限。第一象限是高机会低难度立刻做第二象限是高机会高难度规划做第三象限是低机会低难度有空做第四象限是低机会高难度直接放弃。这种可视化输出比单纯给一个排序列表要有用得多。3.2 页面 SEO 审计技能把感觉不对变成具体问题页面 SEO 审计是另一个高频需求。传统做法是人肉看页面凭经验判断哪里有问题。但经验这东西不稳定不同的人看同一个页面结论可能完全不一样。技能包的价值在于把审计标准固化下来让每次审计都按照同一套规则走。一个完整的页面 SEO 审计技能应该覆盖这几个维度标题标签、元描述、H 标签结构、内容质量、内链外链、图片优化、页面速度、移动端适配、结构化数据。每个维度下面再细分具体的检查项。比如标题标签下面要检查长度、关键词位置、是否重复、是否包含品牌名、是否有吸引力。元描述下面要检查长度、是否包含关键词、是否有行动号召、是否和标题重复。这里我要特别说一下内容质量这个维度。很多审计工具对内容质量的判断很粗糙就是看字数。但字数多不等于质量高。真正的内容质量判断要看内容是否完整覆盖了搜索意图、是否有独特信息、是否有清晰的结构、是否回答了用户可能追问的问题。这些判断AI agent 是可以做的但需要你在技能包里把判断标准写清楚。提示页面 SEO 审计技能的输出最好分成必须改建议改可选改三档。全部标成必须改执行的人会崩溃全部标成建议改又等于没说。分档的核心依据是这个问题对排名或转化的影响程度。3.3 FAQ 结构化数据技能热词背后的真实需求热词里出现了谷歌 SEO 的 FAQ page 结构化数据是怎么回事说明很多人对这块有困惑。FAQ 结构化数据本质上是给搜索引擎看的一种标记告诉它这个页面里有一组问答内容。加了之后搜索结果里可能会展示富摘要也就是在标题和描述下面直接列出几个问题用户点开就能看到答案。但这里有几个坑。第一个坑是不是所有页面都适合加 FAQ 结构化数据。谷歌的规则是FAQ 结构化数据应该用在页面主要内容就是问答的场景如果你硬在一个产品页或者文章页里塞一段 FAQ可能被判定为滥用。第二个坑是加了结构化数据不等于一定会展示富摘要谷歌会根据查询类型和页面质量决定展不展示。第三个坑是结构化数据的格式必须符合规范字段缺失或者格式错误会导致整个标记失效。一个 FAQ 结构化数据技能应该能自动判断页面是否适合加、生成符合规范的 JSON-LD 代码、验证代码格式、并在上线后跟踪展示效果。这个技能的价值在于它把一件需要查文档、写代码、验证格式的琐事变成了一个自动化流程。3.4 内链优化技能被低估的 SEO 杠杆内链是 SEO 里最被低估的一块。很多人把精力全放在外链上却忽略了内链的作用。内链做得好可以提升整站的权重流动效率帮助搜索引擎发现和索引新页面还能提升用户在站内的停留时间。内链优化技能的核心逻辑是分析站点现有页面之间的链接关系找出孤岛页面没有任何内链指向的页面、链接过度集中所有链接都指向首页或少数几个页面、锚文本单一所有指向同一个页面的锚文本都一样这几类问题然后给出具体的加链建议。加链建议不能瞎给要基于内容相关性。比如一篇讲关键词调研方法的文章应该链接到关键词工具对比和搜索意图分析这两篇相关文章而不是随便链到首页。这个相关性判断AI agent 可以通过分析页面内容的语义相似度来做。我在实际操作中发现内链优化技能最好能输出一个链接图谱用节点和边的形式展示页面之间的链接关系。这样一眼就能看出哪些页面是枢纽、哪些是孤岛、哪些链接是冗余的。虽然不能用图表工具画出来但可以用文字描述或者表格形式呈现效果也不错。4. CRO 技能包让转化率优化不再靠猜4.1 CRO 和 SEO 的技能设计差异CRO 和 SEO 虽然都是营销技能但设计逻辑差别很大。SEO 的核心是匹配搜索意图判断标准相对客观有排名和流量数据可以验证。CRO 的核心是影响用户决策判断标准更主观需要靠 A/B 测试来验证。这个差异决定了 CRO 技能包的设计要更注重假设生成和实验设计。SEO 技能可以直接给结论比如这个标题应该改成 XXX。CRO 技能不能直接给结论因为没人能保证某个改动一定会提升转化率。CRO 技能应该给的是假设比如我观察到这个页面的 CTA 按钮在首屏之外假设把它移到首屏内可以提升点击率建议做 A/B 测试验证。所以 CRO 技能包的输出格式通常是一个实验清单每个实验包含观察到的现象、提出的假设、建议的改动、预期的效果、验证方法、优先级。这种格式的好处是它把 CRO 从拍脑袋改版变成了有依据的实验即使实验失败也能积累认知。4.2 落地页诊断技能从用户视角看问题落地页诊断是 CRO 里最高频的需求。一个落地页转化率低可能的原因有很多价值主张不清晰、信任元素不足、CTA 不显眼、表单太长、页面加载太慢、移动端体验差。人肉诊断容易漏项技能包可以保证每次诊断都覆盖所有关键维度。一个完整的落地页诊断技能应该按照用户决策路径来组织检查项。用户进入页面后第一眼看到什么能不能在 5 秒内理解这个页面是干什么的然后往下看有没有足够的理由相信你再往下有没有明确的行动指引最后行动的门槛高不高按照这个路径检查项可以分成四组首屏清晰度、信任建立、行动引导、摩擦消除。每组下面有具体的检查点。比如首屏清晰度下面要检查标题是否说清了价值、副标题是否补充了细节、主图是否相关、是否有社会证明。信任建立下面要检查是否有客户评价、是否有数据支撑、是否有权威背书、是否有隐私承诺。这里有个实操心得诊断技能最好能模拟第一次访问的用户视角而不是熟悉产品的人视角。很多做产品的人看自己的落地页觉得什么都清楚因为他对产品太熟了。但新用户没有这个背景他看到的东西完全不一样。技能包在设计的时候要刻意加入假设我不知道这个产品的检查逻辑。4.3 表单优化技能每减少一个字段都是胜利表单是转化的最后一道关卡也是最容易流失用户的地方。每多一个字段就多一分放弃的可能。表单优化技能的核心目标是在收集必要信息和降低填写门槛之间找到平衡。这个技能的处理逻辑分三步。第一步是字段审计列出当前表单的所有字段标注每个字段的用途、是否必填、是否可以延后收集。第二步是流失分析根据表单的填写数据找出哪个字段的流失率最高。第三步是优化建议给出具体的字段删减、合并、延后收集方案。我见过一个很典型的案例一个 B2B 产品的注册表单有 12 个字段包括公司名称、公司规模、职位、行业、电话、邮箱等。后来通过表单优化技能分析发现电话字段的流失率最高因为很多用户不愿意在注册阶段就留电话。把电话改成选填、延后到销售跟进阶段收集之后注册转化率提升了将近 30%。这个案例说明表单优化的杠杆效应非常大值得认真做。4.4 标题和 CTA 文案测试技能小改动大效果标题和 CTA 文案是 CRO 里最容易测试、见效最快的部分。因为它们改动成本低而且对转化率的影响直接。一个标题测试技能应该能基于当前标题生成多个变体每个变体针对不同的心理触发点。常见的心理触发点包括紧迫感限时、限量、社会证明多少人已使用、权威性专家推荐、行业认证、具体性具体数字、具体结果、好奇心悬念、反常识。每个变体针对一个触发点然后通过 A/B 测试看哪个效果最好。CTA 文案测试的逻辑类似但更注重行动动词和价值描述。比如立即注册和免费开始使用哪个好下载白皮书和获取行业报告哪个好这些都需要测试。技能包可以基于历史测试数据给出更有可能胜出的变体建议减少无效测试。注意A/B 测试需要足够的样本量才能得出可靠结论。如果流量太小测试结果可能只是随机波动。技能包在设计的时候应该包含样本量计算逻辑避免在小流量场景下给出误导性建议。5. Claude Code 在 marketingskills 里的角色不只是执行器5.1 为什么是 Claude Code 而不是别的工具热词里大量出现 Claude Code 相关的内容说明这个工具在开发者圈子里热度很高。但为什么 marketingskills 这类项目会选 Claude Code 作为执行层我的理解是三个原因。第一是 Claude Code 能直接操作文件系统和执行终端命令。这意味着技能包不只是给建议还能直接改文件、跑脚本、调 API。比如页面 SEO 审计技能发现标题有问题Claude Code 可以直接打开对应的模板文件把标题改掉然后跑构建命令验证。这个闭环能力是纯对话式 AI 工具做不到的。第二是 Claude Code 支持自定义技能和工具调用。你可以把 marketingskills 的技能包注册成 Claude Code 可以调用的工具然后 Claude Code 会根据任务自动选择合适的技能。这种AI 调度技能的架构比人调度技能效率高得多。第三是 Claude Code 的上下文管理能力比较强。营销任务往往需要参考大量背景信息比如站点结构、历史数据、品牌调性。Claude Code 能把这些信息加载到上下文里让技能执行的时候有足够的背景支撑。5.2 技能包怎么和 Claude Code 对接对接方式取决于技能包的实现形态。如果技能包是纯提示词那对接很简单把提示词写成 Claude Code 能识别的格式就行。如果技能包包含代码逻辑比如要调 API 拿数据、要跑脚本做分析那就需要把技能包封装成 Claude Code 可以调用的工具。我推荐的做法是每个技能包对应一个独立的脚本或者函数Claude Code 通过工具调用的方式触发。脚本的输入输出都用结构化格式比如 JSON。这样 Claude Code 拿到输出之后可以继续做后续处理也可以直接展示给用户。这里有个细节要注意技能包的输出要尽量结构化不要输出大段自然语言。因为 Claude Code 需要解析输出如果输出是自由文本解析起来会很麻烦。结构化输出的另一个好处是方便做质量校验和效果追踪。5.3 本地模型和第三方 API 的接入考虑热词里出现了claude code 调用 lmstudio 的本地模型使用 cc switch 接入 deepseek、qwen、glm 等模型这些内容说明很多人关心能不能用非官方模型来跑 Claude Code。这个需求是合理的因为官方模型有成本而且有些场景下本地模型或者国产模型也能胜任。从技术角度讲Claude Code 的架构是支持替换底层模型的只要模型能提供兼容的接口。但实际使用中不同模型的能力差异很大。营销技能包里的任务有些需要很强的语义理解能力比如判断搜索意图、分析内容质量有些只需要基础的文本处理能力比如格式化输出、提取字段。对于前者建议用能力强的模型对于后者可以用成本更低的模型。我的建议是不要一刀切地全用某个模型而是根据技能包的复杂度分级。核心判断类技能用强模型格式处理类技能用轻模型。这样既能保证效果又能控制成本。6. 实际跑起来会遇到的问题我的踩坑记录6.1 技能包之间的依赖关系没理清这是我最早踩的坑。一开始我把每个技能包都设计成独立的觉得这样灵活。结果实际跑的时候发现很多技能之间有依赖关系。比如页面 SEO 审计技能需要用到关键词调研技能的输出CRO 诊断技能需要用到页面 SEO 审计技能的输出。如果依赖关系没理清Claude Code 调用的时候就会缺数据或者拿到过期的数据。后来我的做法是在技能包设计阶段就画一张依赖图明确每个技能的前置技能和后置技能。然后在 Claude Code 的调度逻辑里按照依赖顺序执行。如果某个前置技能没跑过就自动触发它。这样虽然增加了一点复杂度但保证了数据的一致性。6.2 输出质量不稳定AI 执行任务有个通病同样的输入不同时候跑出来的结果可能不一样。这在营销场景下是个大问题因为你需要可复现的结果来做决策。我遇到过好几次同一个页面审计技能第一次跑说标题没问题第二次跑说标题需要改搞得我很困惑。解决这个问题的办法一是把技能包的判断标准写得更具体减少模糊空间。比如不要写标题要有吸引力而要写标题要包含目标关键词长度在 50 到 60 个字符之间包含至少一个数字或疑问词。二是加校验层技能输出之后用一个独立的校验技能检查输出是否符合预期格式和逻辑。三是固定模型参数比如温度调低减少随机性。6.3 数据源对接的坑营销技能包需要大量外部数据比如搜索量、竞争度、页面速度、转化率。这些数据来自不同的工具和平台对接起来很麻烦。有的工具有 API有的只能导出 CSV有的需要爬虫。而且每个工具的数据格式都不一样需要做归一化处理。我的经验是先把数据源分成必须实时和可以缓存两类。实时数据比如页面速度、排名需要每次跑技能的时候现拿。缓存数据比如搜索量、竞争度可以定期更新不用每次拿。这样能减少 API 调用次数降低成本也能提升技能执行速度。6.4 技能包维护的长期成本技能包不是写完就完事了搜索引擎的规则在变用户的行为在变你的站点也在变。技能包需要持续维护否则会慢慢失效。我见过一些团队一开始热情很高写了一堆技能包但没人维护半年后大部分技能包都跑不通了。降低维护成本的办法一是把技能包的逻辑和配置分离。逻辑是通用的判断规则配置是站点特定的参数。规则变了改逻辑站点变了改配置互不影响。二是加自动化测试定期跑一遍所有技能包看有没有报错或者输出异常。三是建立反馈机制技能包的使用者可以标记这个输出不对然后定期 review 这些反馈决定要不要更新技能包。7. 我对这类项目的一些个人判断做了一段时间类似的事情之后我最大的感受是AI 在营销领域的价值不在于替代人做创意而在于替代人做那些有明确判断标准但需要大量重复执行的工作。SEO 和 CRO 里这类工作特别多所以 marketingskills 这类项目的空间很大。但我也要泼一盆冷水技能包不是银弹。它能把执行效率提升几倍但不能替代策略思考。你仍然需要有人去理解市场、理解用户、理解竞争格局然后决定做什么。技能包解决的是怎么做和怎么做得更快的问题。另一个判断是技能包的质量取决于你对营销的理解深度。如果你自己对 SEO 和 CRO 的理解就是半吊子那写出来的技能包也是半吊子。AI 会放大你的能力也会放大你的无知。所以在做这类项目之前先把基本功打扎实比急着写技能包更重要。最后分享一个我在实际操作中觉得很有用的小技巧技能包写完之后先别急着全量上线找几个真实场景做小范围测试。比如挑三个页面跑一遍 SEO 审计挑一个落地页跑一遍 CRO 诊断看看输出是不是真的有用。很多时候你以为设计得很好的技能包实际跑起来会发现一堆问题。小范围测试能帮你快速发现问题避免大规模翻车。