核心用法
Content Gap Analysis 是一款面向SEO与内容营销团队的竞品情报技能，通过对比你的站点与竞争对手的内容资产，系统识别覆盖缺口并输出可执行的选题规划。
典型工作流：
1. 定义分析范围 — 确认目标站点、竞争对手、业务目标与受众画像
2. 审计现有内容 — 梳理索引页面、内容类型、话题集群表现
3. 竞品内容分析 — 对比内容体量、流量、类型组合与独特资产
4. 识别关键词缺口 — 按搜索量、难度、相关性分组为高优先级/快速见效/长期布局
5. 映射话题缺口 — 对比话题集群覆盖度，推荐支柱页面与集群内容策略
6. 分析内容格式缺口 — 识别缺失的指南、教程、对比评测、案例、工具、模板、视频等形态
7. GEO/AI 缺口分析 — 发现竞争对手被AI引擎引用的Q&A、定义、对比类内容缺口
8. 受众旅程映射 — 评估认知-考虑-决策-留存各阶段的内容覆盖均衡性
9. 输出行动计划 — 交付执行摘要、分级缺口清单、内容日历与成功指标
显著优点
- 多语言触发支持：内置英/中/日/韩/葡/西等多语言触发词，适配全球化团队
- GEO-Aware：专项分析生成式引擎（GEO）引用场景，超越传统SEO视角
- 结构化输出：严格遵循Skill Contract，自动输出标准交接摘要，无缝衔接下游技能（如seo-content-writer）
- 工具链兼容：支持Claude Code、Cursor、Windsurf、Codex CLI等主流AI编程环境
- 优先级算法：内置Quick Wins / Strategic Builds / Long-term三级分类，降低决策成本
潜在局限
- 数据依赖：无SEO工具接入时，需手动提供站点URL、内容清单、竞争对手列表，分析深度受限
- 实时性限制：未接入Search Console/API时，索引状态与流量数据可能滞后
- 行业差异：模板化框架对高度垂直或监管敏感行业（医疗、金融）需额外人工校验
- 执行落地：选题规划需配合内容生产资源，技能本身不直接生成最终内容
适合人群
- 内容营销负责人：制定季度/年度内容 roadmap
- SEO 增长团队：识别排名机会与流量增长点
- 产品市场经理（PMM）：竞品情报收集与差异化定位
- GEO 优化专员：针对AI搜索优化引用覆盖率
常规风险
| 风险类型 | 说明 | 缓解建议 |
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| 数据隐私 | 分享站点URL与流量数据可能泄露商业情报 | 优先使用脱敏数据或本地工具接入 |
| 误判优先级 | 纯算法打分可能忽略品牌调性冲突 | 人工复核战略级选题 |
| 过度对标 | 盲目跟随竞品可能导致同质化 | 结合品牌独特价值（UVP）筛选缺口 |
| 执行疲劳 | 缺口清单过长造成团队负担 | 按季度滚动执行，聚焦Quick Wins |
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版本: 9.9.5 | 协议: Apache-2.0 | 维护: aaron-he-zhu
> 完整文档与示例报告：https://github.com/aaron-he-zhu/seo-geo-claude-skills