Skill: kenerlee/moments-aieo-monitoring (version 1.0.0)

--- name: moments-aieo-monitoring description: AIEO 效果监控与追踪工具，用于定期监测品牌在 AI 搜索平台的可见性变化、内容质量评估和业务转化追踪。当用户提到"AIEO监控"、"AI可见性追踪"、"效果监控"、"监控报告"、"定期测试"或需要追踪品牌在AI平台表现变化时，自动调用此Skill。监控报告保存至 monitoring/ 目录，文件名格式：{品牌名}_AIEO监控报告_{YYYY-MM-DD}.md allowed-tools: Read, Write, Bash, Grep, Glob, WebFetch, WebSearch, mcp__playwright__browser_navigate, mcp__playwright__browser_snapshot, mcp__playwright__browser_click, mcp__playwright__browser_type, mcp__playwright__browser_take_screenshot, mcp__playwright__browser_wait_for, mcp__playwright__browser_close, mcp__playwright__browser_tabs, mcp__playwright__browser_press_key --- > **AIEO 服务流程**: 诊断(生成问题库初稿) → 定位(修正迭代问题库) → 内容(使用问题库) → **监控(使用问题库)** # AIEO 效果监控 Skill 专业的 AI Engine Optimization 效果监控工具，帮助品牌定期追踪和评估 AIEO 优化效果，包括 AI 可见性变化、内容质量评估、竞品动态监测和业务转化追踪。 ## 核心价值 ### AIEO 监控的特殊性 与传统 SEO 监控不同，AIEO 监控面临独特挑战： | 维度 | 传统SEO监控 | AIEO监控 | |------|------------|----------| | **数据获取** | GA/Search Console | 无直接数据，需手动测试 | | **结果稳定性** | 相对稳定 | AI回答存在随机性 | | **平台数量** | 主要看Google/百度 | 6+ AI平台需同时监测 | | **归因追踪** | 清晰的流量来源 | 间接归因为主 | | **更新频率** | 实时/每日 | 每周/每两周 | ### 监控三层体系 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 第一层：可见性监控 │ │ 品牌是否被AI提及？排名如何？竞品动态？ │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 第二层：质量监控 │ │ AI回答是否准确？定位是否一致？情感是否正面？ │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 第三层：转化监控 │ │ 品牌搜索量变化？官网流量变化？业务指标变化？ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 报告输出规范 ### 保存位置 ``` monitoring/ ``` ### 命名格式 ``` {品牌名}_AIEO监控报告_{YYYY-MM-DD}.md 示例： - 百威中国_AIEO监控报告_2025-12-13.md - 飞鹤奶粉_AIEO监控报告_2025-12-13.md - OurSchool_AIEO监控报告_2025-12-13.md ``` ### 截图保存 ``` monitoring/screenshots/ ├── {品牌名}_{平台名}_{问题编号}_{日期}.png ├── 百威中国_豆包_Q1_2025-12-13.png └── ... ``` --- ## 监控指标体系 ### 一、可见性指标 (Visibility Metrics) | 指标代码 | 指标名称 | 定义 | 计算方式 | 目标值 | |---------|---------|------|---------|--------| | **V-1** | AI提及率 | 品牌被AI提及的问题比例 | 提及问题数/测试问题数 | >80% | | **V-2** | AI首推率 | 品牌被首先推荐的比例 | 首推问题数/测试问题数 | >30% | | **V-3** | 平台覆盖率 | 品牌在各平台的覆盖 | 有提及平台数/总平台数 | >70% | | **V-4** | 竞品提及率 | 竞品被同时提及的比例 | 用于竞争分析 | 监测 | ### 二、质量指标 (Quality Metrics) | 指标代码 | 指标名称 | 定义 | 评估方式 | 目标值 | |---------|---------|------|---------|--------| | **Q-1** | 内容准确率 | AI回答中信息的准确性 | 人工评估 | >90% | | **Q-2** | 定位一致率 | AI描述与目标定位的一致性 | 对照定位声明 | >70% | | **Q-3** | 情感正面率 | AI描述的情感倾向 | 正面/中性/负面 | >70% | | **Q-4** | 信息完整率 | 核心信息点的覆盖程度 | 检查核心卖点 | >60% | ### 三、业务指标 (Business Metrics) | 指标代码 | 指标名称 | 数据来源 | 监测频率 | |---------|---------|---------|---------| | **B-1** | 品牌搜索量 | Google Trends / 百度指数 | 每周 | | **B-2** | 官网流量 | GA4 / 百度统计 | 每周 | | **B-3** | AI来源流量 | GA4 UTM标记 | 每周 | | **B-4** | 品牌词转化 | 电商后台 / CRM | 每月 | --- ## 监控问题库 ### 问题库来源 监控阶段使用定位阶段输出的问题库定稿（v2.0）作为监控基准： ``` 问题库获取路径: audits/positioning/{品牌名}_问题库_*.md ``` > **注意**: 问题库经过诊断(v1.0初稿)→定位(v2.0定稿)的迭代，已包含完整的核心问题和扩展问题。 ### 问题库流转示意 ``` 诊断阶段 定位阶段 内容阶段 监控阶段 │ │ │ │ ▼ ▼ ▼ ▼ 生成问题库初稿 ──────→ 修正/扩展问题库 ──────→ 基于问题库生成FAQ ──────→ 使用问题库监控 (v1.0 初稿) (v2.0 定稿) (内容输出) (追踪变化) │ │ │ │ audits/diagnosis/ audits/positioning/ content/ monitoring/ ``` ### 监控问题选取原则 从问题库定稿中选取 20-40 个核心问题作为监控基准： | 问题类型 | 建议数量 | 选取优先级 | 来源 | |---------|---------|-----------|------| | 品牌认知类 (BR) | 5-8题 | P0 必选 | 问题库 Tier 1 | | 品类推荐类 (CR) | 5-8题 | P0 必选 | 问题库 Tier 1 | | 对比决策类 (CP) | 5-8题 | P0 必选 | 问题库 Tier 1 | | 场景推荐类 (SC) | 3-5题 | P1 推荐 | 问题库 Tier 2 | | 产品详情类 (PD) | 2-3题 | P2 可选 | 问题库 Tier 2 | | 行业专属问题 | 3-5题 | P1 推荐 | 问题库 Tier 3 | ### 基准问题设定 首次监控时，读取问题库定稿设定监控基准： ``` Step 1: 读取问题库定稿 Glob: audits/positioning/{品牌名}_问题库_*.md Read: 最新版本的问题库 Step 2: 选取监控问题 - 全部 Tier 1 问题（约15题） - 筛选 Tier 2 核心问题（约10题） - 筛选 Tier 3 行业关键问题（约5题） Step 3: 记录监控基准 在监控报告中记录本次使用的问题清单 后续监控使用相同问题集，确保可比性 Step 4: 问题集更新 当定位策略调整时，同步更新监控问题集 记录变更历史，便于趋势分析 ``` --- ## AI 平台测试配置 ### 必测平台矩阵 | 平台 | URL | 优先级 | 免登录 | 监测重点 | |------|-----|--------|--------|---------| | **豆包** | doubao.com | P0 | 是(有限制) | 国内主流用户 | | **Kimi** | kimi.moonshot.cn | P0 | 是 | 深度内容消费者 | | **文心一言** | yiyan.baidu.com | P0 | 否 | 百度生态用户 | | **DeepSeek** | chat.deepseek.com | P1 | 是 | 技术人群 | | **Perplexity** | perplexity.ai | P1 | 是 | 国际市场参考 | | **ChatGPT** | chat.openai.com | P2 | 否 | 国际市场参考 | ### Playwright MCP 自动化测试 使用 Playwright MCP 进行自动化测试： ``` 测试流程： 1. mcp__playwright__browser_navigate → 导航到AI平台 2. mcp__playwright__browser_snapshot → 获取页面快照定位输入框 3. mcp__playwright__browser_type → 输入测试问题 4. mcp__playwright__browser_press_key (Enter) → 发送问题 5. mcp__playwright__browser_wait_for → 等待AI响应 6. mcp__playwright__browser_snapshot → 获取AI回答 7. mcp__playwright__browser_take_screenshot → 截图保存证据 ``` --- ## 监控频率建议 ### 按阶段推荐 | 阶段 | 时间段 | 监控频率 | 监控范围 | |------|--------|---------|---------| | **初期** | 优化后1-3个月 | 每周一次 | 全量问题+全平台 | | **稳定期** | 优化后3-6个月 | 每两周一次 | 核心问题+重点平台 | | **维护期** | 优化后6个月+ | 每月一次 | 抽样问题+主要平台 | ### 特殊监控时机 - **内容发布后**: 新FAQ/对比内容上线后3-7天 - **竞品动态**: 发现竞品优化动作后立即监测 - **负面舆情**: 发现负面AI回答后立即监测 - **重大事件**: 品牌重大活动/事件前后 --- ## 监控报告结构 完整的监控报告应包含以下章节： ```markdown # {品牌名} AIEO监控报告 **监控日期**: YYYY-MM-DD **监控周期**: 第X周/月 **对比基准**: 上次监控日期 --- ## 一、核心指标摘要 | 指标 | 本期 | 上期 | 变化 | 趋势 | |------|------|------|------|------| | AI提及率 | XX% | XX% | +X% | ↑/↓/→ | | AI首推率 | XX% | XX% | +X% | ↑/↓/→ | | 定位一致率 | XX% | XX% | +X% | ↑/↓/→ | | 情感正面率 | XX% | XX% | +X% | ↑/↓/→ | **整体评价**: [进步/稳定/需关注] --- ## 二、AI可见性详情 ### 2.1 各平台测试结果 | 问题 | 豆包 | Kimi | 文心 | DeepSeek | Perplexity | |------|------|------|------|----------|------------| | Q1: [品牌]怎么样？ | ✅首推 | ✅提及 | ❌ | ✅提及 | ✅首推 | | Q2: [品类]推荐 | ✅提及 | ✅首推 | ✅提及 | ❌ | ✅提及 | | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ### 2.2 与上期对比 [变化分析] ### 2.3 竞品动态 | 竞品 | 本期提及率 | 上期提及率 | 变化 | |------|-----------|-----------|------| | 竞品A | XX% | XX% | +X% | | 竞品B | XX% | XX% | -X% | --- ## 三、内容质量评估 ### 3.1 准确性检查 [AI回答中是否有错误信息] ### 3.2 定位一致性 [AI描述是否符合目标定位] ### 3.3 需修正的AI回答 [列出需要通过内容优化来修正的AI回答] --- ## 四、业务指标追踪 ### 4.1 品牌搜索趋势 [Google Trends / 百度指数数据] ### 4.2 官网流量变化 [GA4 / 百度统计数据] ### 4.3 转化指标 [相关业务转化数据] --- ## 五、发现与建议 ### 5.1 本期亮点 - [正面发现1] - [正面发现2] ### 5.2 需关注问题 - [问题1及建议对策] - [问题2及建议对策] ### 5.3 下期优化重点 1. [优化建议1] 2. [优化建议2] --- ## 六、附录 ### 测试截图 [截图链接或目录] ### 原始数据 [详细测试记录] --- **生成工具**: AIEO Monitoring Skill **版本**: v1.0 **生成日期**: YYYY-MM-DD ``` --- ## 执行流程 ### 完整监控流程 ``` Step 1: 获取历史基准 - 读取上一次监控报告（如有） - 读取诊断报告作为初始基准 - 确定监控问题集 Step 2: 执行AI平台测试 - 使用 Playwright MCP 自动化测试 - 按平台优先级依次测试 - 记录所有AI回答并截图 Step 3: 数据记录与分析 - 统计各项指标 - 与上期/基准对比 - 分析变化原因 Step 4: 质量评估 - 检查AI回答准确性 - 评估定位一致性 - 识别需修正内容 Step 5: 业务指标收集 - 获取品牌搜索趋势数据 - 获取官网流量数据 - 关联业务转化数据 Step 6: 生成报告 - 按报告模板整理内容 - 保存至 monitoring/ 目录 - 命名: {品牌名}_AIEO监控报告_{日期}.md ``` ### 快速监控流程 仅执行核心可见性测试（适用于周度快速检查）： ``` Step 1: 选取5-10个核心问题 Step 2: 测试3-4个主要平台（豆包、Kimi、文心、Perplexity） Step 3: 记录提及率和首推率 Step 4: 与上期快速对比 Step 5: 生成简要监控记录 ``` --- ## 必需工具清单 ### 基础必需（免费） | 工具 | 用途 | 优先级 | |------|------|--------| | **AI平台直接测试** | 可见性监控 | P0 必须 | | **Google Trends** | 品牌搜索趋势 | P0 必须 | | **百度指数** | 国内搜索趋势 | P0 必须 | | **GA4** | 官网流量分析 | P0 必须 | | **百度统计** | 国内流量分析 | P1 推荐 | ### 进阶可选（付费） | 工具 | 用途 | 价格参考 | |------|------|---------| | **Profound** | 自动化AI监控 | $500+/月 | | **Otterly.ai** | AI可见性追踪 | $200+/月 | | **Brand24** | 品牌舆情监控 | $100+/月 | --- ## 触发关键词 当用户提到以下关键词时，自动调用此 Skill： - "AIEO监控" / "AI监控" / "效果监控" - "可见性追踪" / "AI可见性监测" - "监控报告" / "定期监测" - "效果评估" / "AIEO效果" - "品牌追踪" / "AI表现追踪" --- ## Resources ### references/ - `monitoring_metrics.md` - 监控指标详细定义和计算方法 - `tools_guide.md` - 监控工具使用指南 ### assets/ - `monitoring_report_template.md` - 监控报告模板 - `quick_check_template.md` - 快速检查模板 - `tracking_spreadsheet.md` - 追踪表格模板 ### shared/（跨 Skill 共享资源） - `question_library.md` - **统一问题库**（监控问题来源） --- ## 与其他 Skill 的协作 ### 输入依赖 | Skill | 提供内容 | |-------|---------| | **aieo-diagnosis** | 初始基准数据、竞品列表、测试问题 | | **aieo-positioning** | 目标定位声明、核心信息点 | | **aieo-content** | 已发布内容清单、FAQ列表 | ### 输出价值 | 输出 | 用途 | |------|------| | 可见性变化趋势 | 评估优化效果 | | 需修正的AI回答 | 指导内容迭代 | | 竞品动态 | 调整竞争策略 | | 业务归因数据 | 证明AIEO ROI | --- ## 评分标准 ### AI可见性评分 | 得分 | 评级 | 说明 | |------|------|------| | 0-20% | 🔴 危险 | 紧急需要优化 | | 21-50% | 🟠 待改进 | 需要系统优化 | | 51-70% | 🟡 一般 | 有基础，需强化 | | 71-90% | 🟢 良好 | 保持并持续优化 | | 91-100% | ⭐ 优秀 | 行业领先水平 | ### 趋势评估 | 趋势 | 符号 | 定义 | |------|------|------| | 上升 | ↑ | 较上期提升5%以上 | | 稳定 | → | 较上期变化在±5%以内 | | 下降 | ↓ | 较上期下降5%以上 | --- ## 快速参考 ### 监控检查清单 - [ ] 监控问题集已确定（20-40题） - [ ] 测试平台已覆盖（至少4个主要平台） - [ ] 截图已保存 - [ ] 指标已计算并与上期对比 - [ ] 质量评估已完成 - [ ] 业务指标已收集 - [ ] 报告已生成并保存至 monitoring/ 目录 - [ ] 下期优化建议已明确 ### 常见问题处理 | 情况 | 处理方式 | |------|---------| | AI回答不稳定 | 同一问题测试2-3次取众数 | | 平台需要登录 | 优先测试免登录平台，记录限制 | | 首次监控无对比基准 | 使用诊断报告数据作为基准 | | 业务数据获取困难 | 先聚焦可见性监控，逐步完善 |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)