报表与域名清单直接回传飞书
绑定飞书或微信 Bot 后,Agent 跑出的分析报表和未知 AI 引荐源列表会直接发到指定群聊。原生支持这两个协作工具意味着不用人工切回电脑复制结果。需要注意的是,Agent 读不到本地的 Word、Excel 或 PPT,发给它之前要把办公文档另存成 CSV 或 Markdown 文本,否则无法解析数据。
ZCode × SEO 与 GEO · 原生覆盖 86%
AI 搜索流量分析 Skill有 7 个执行步骤,其中 6 步可以在 ZCode 里直接完成。它能通过 MCP 或连接器读取外部系统数据,正好对应这个 Skill 里最吃工具的一段。定时任务属于有条件支持,执行路径和原生能力不同,下面单独说明。
WHY ZCODE
适配结论
在 ZCode 的推荐清单里,AI 搜索流量分析 Skill排在第 8 位。它不在预设的三条路径中,适合作为独立任务单独使用。
用这个 Agent 跑这个 Skill,盘点实际 AI 来源和补充 AI Overviews 观察能原生直读本地资料或连网写文件。配置来源正则、设置渠道优先级和加入质量指标属于纯判断,换任何 Agent 都一样。真正的变化在于长任务:把几千个 AI 引荐域名和落地页丢进同一上下文跑几小时,不用反复交代背景。唯一要额外做的是定期更新来源表,它定时触发能力有限,需要手工配 Cron 或设日历提醒。如果只盘点一次 AI 流量就出报告,别选它。
CAPABILITY × STEP
核心差异
AI 搜索流量分析 Skill 共 7 个环节。ZCode 可直接执行 6 个环节(含 4 个仅需判断的环节),1 个需要相应工具与配置。判断质量取决于输入资料与具体推理。
| 步骤 | 所需能力 | 等级 | 在 ZCode 下具体怎么做 |
|---|---|---|---|
| 01 盘点实际 AI 来源 | 读本地资料MCP 与连接器 | 直接执行 | 直接交给 ZCode:它能直接读取本机目录里的资料。 |
| 02 选择报告方式 | 纯判断 | 任意 Agent | 纯判断步骤,任何 Agent 都一样,取决于你给的资料质量。 |
| 03 配置来源正则 | 纯判断 | 任意 Agent | 纯判断步骤,任何 Agent 都一样,取决于你给的资料质量。 |
| 04 设置渠道优先级 | 纯判断 | 任意 Agent | 纯判断步骤,任何 Agent 都一样,取决于你给的资料质量。 |
| 05 加入质量指标 | 纯判断 | 任意 Agent | 纯判断步骤,任何 Agent 都一样,取决于你给的资料质量。 |
| 06 补充 AI Overviews 观察 | 联网检索写本地文件 | 直接执行 | 直接交给 ZCode:它能自己发起搜索并扩展检索词。 |
| 07 定期更新来源表 | 定时任务 | 有条件 | 可以做但有条件:长任务可以持续推进,但定时触发能力有限。 |
盘点实际 AI 来源这个环节经常遇到几千个 URL 和几十个未知引荐域名。长上下文让它们一次性留在一个任务上下文里,中途切到补充 AI Overviews 观察时不用重新喂数据。跑长任务时离开电脑,通过飞书或微信 Bot 追问当前进度,终端输出和页面预览都能存续。省掉的动作是反复复制粘贴数据表,以及守在屏幕前等终端跑完。判断标准是提问时是否需要重述刚才比对过哪些域名。
用 MCP 连接器直连 GA4 与 Search Console,把几万条访问记录和本地 CSV 里的已知 AI 域名放同一上下文交叉比对。不用手动导出中间表,Agent 直接在终端输出未知引荐源清单。
Agent 联网检索目标关键词的 AI Overviews 展示情况,把抓取到的摘要文本和落地页直接写进本地文件。后续在聊天里追加要求即可让它重跑特定词库,不用重传背景。
Agent 能在长任务里持续跟进,但定时触发能力有限。周期性巡检需要在服务器手工设置 Cron 任务,或者在飞书日历设提醒来人工触发 Agent 重新跑一遍盘点。
IMPORT · RUN
资料导入与任务下发
ZCode可以直接读取目录里的资料,把这些文件放在同一个位置即可。
打开营销项目工作区,用 @ 引用网站文件、品牌资料、数据表或需求文档,并为长任务设置一个可以验收的目标。
从设置页导入或安装 Skill,在对话中输入 $ 选择技能;它可以结合文件、终端、预览和子任务持续推进。
把现有的 AI 引荐域名清单存成 CSV 或 Markdown,放进项目目录。在 ZCode 工作区用 @ 引用该文件,用 $ 选择 AI 搜索流量分析 Skill。输入指令时直接写出可验收的 Goal,比如「比对本月新增引荐域名并输出未识别列表」。长任务启动后,手机扫码绑定当前任务,后续直接在微信或飞书里查看进度条并追问细节。安装 Skill 时复制到 `~/.zcode/skills/` 目录,也能从 Codex 或 Claude Code 一键导入。
COLLABORATE · CHAIN
协作与后续衔接
绑定飞书或微信 Bot 后,Agent 跑出的分析报表和未知 AI 引荐源列表会直接发到指定群聊。原生支持这两个协作工具意味着不用人工切回电脑复制结果。需要注意的是,Agent 读不到本地的 Word、Excel 或 PPT,发给它之前要把办公文档另存成 CSV 或 Markdown 文本,否则无法解析数据。
长上下文让串联多个 Skill 最省事。这个 Skill 产出的高转化 AI 落地页清单,直接作为下一个 Skill 的输入,不用导出再导入。主 Agent 负责汇总,每个子 Agent 各自维护独立上下文。比如先跑这个 Skill 找出流量洼地,再串程序化 SEO Skill 批量生成页面,中间产物在同一个任务里自动流转。
COMBINATION CASE
场景化实战案例
团队负责一个针对北美市场的工具型网站,每个月要向增长负责人交一份 GEO 月度效果报表。GA4 里来自 Perplexity 和 ChatGPT 的流量混在自然搜索里,每次手动分离和比对要花大半天。
预期结果:交付了一份按 AI 引荐源细分的流量和转化报表,包含三张可直接复用的 GA4 自定义渠道规则。未识别的几十个长尾域名需要人工去浏览器里复核一遍实际来源,确认是否归类为 AI 搜索体验。
VERIFY · TROUBLESHOOT
效果验证方法
装完先让它跑一次最小任务:导出最近一周 GA4 的引荐来源 CSV,只挑五十行,用 @ 引用这个文件并让它识别 ChatGPT 和 Perplexity 的访问。看三个信号判断它真的在起作用。第一看终端是否输出自定义正则规则。第二看它是否在终端生成预览格式的比对表。第三看离开电脑后用手机微信 Bot 问它「目前找到几个 AI 域名」,能不能直接回复具体数字。
请在 ZCode 中使用「AI 搜索流量分析 Skill」。本次要完成:创建 GA4 AI 流量自定义渠道。我会提供GA4 与 Search Console 数据和已知 AI 引荐域名。请先完成一份小样,交付AI 流量渠道规则和分析报表与维度建议,并列出需要我核对的事实和数字。
安装完成后,请 ZCode 读取这份 Skill 与已提供的输入资料,复述本次任务,并列出缺少的材料。只返回核对结果,不修改文件或网页。
7 步里 6 步可直接执行,1 步需要相应工具与配置。请结合逐步说明确认实际做法。
ZCode可以直接读取目录里的资料,把这些文件放在同一个位置即可。
安装完成后,请 ZCode 读取这份 Skill 与已提供的输入资料,复述本次任务,并列出缺少的材料。只返回核对结果,不修改文件或网页。
这个 Skill 用到的都是通用能力,7 个 Agent 差别不大,可以按你已经在用的工具来选。
Skill 没有出现时,在设置页刷新并确认已启用;外部 Agent 的 Skill 没有导入时,重新选择复制或软链接模式;长任务偏离目标时,更新 Goal 并用 @ 指定本次优先文件。
这个 Skill 在盘点实际 AI 来源这个环节最值得改。把团队常关注的国产 AI 搜索域名比如豆包和 Kimi 补进正则规则库,能显著提升识别准确率。在项目文件里维护一份 domain_rules.md,每次跑完任务让 Agent 自动把新发现的域名追加进去。逐步固化成团队版本后,换其他工具也能从 `~/.zcode/skills/` 直接拷走这份规则文件。
INSTALL
安装到 ZCode
把提示词复制给 ZCode,它会自己下载 ZIP 并完成安装,装完会报告实际目录。
METHOD 01 · 交给 AI 自己装
适合大多数情况。Agent 会下载 ZIP、解压、放到正确目录,并在缺少权限时告诉你需要手工做哪一步。
请帮我把「AI 搜索流量分析 Skill」安装到 ZCode。 1. 下载完整 Skill ZIP:https://www.vibemarketing.work/packages/skill-ai-search-traffic/1.0.0/skill-ai-search-traffic.zip 注意:网页 HTML 不能当作 Skill 文件安装,必须使用 ZIP 里的完整文件。 2. 解压后保留 SKILL.md 及全部配套文件,按 ZCode 的方式安装:mkdir -p ~/.zcode/skills && cp -R ./skill-ai-search-traffic ~/.zcode/skills/ 3. 安装完成后告诉我实际安装目录。 4. 用一个只读小任务验证:在设置页确认技能已启用,对话中输入 $ 选择技能,再跑一个只读小任务。 5. 如果你没有联网、下载或写目录权限,请直接告诉我哪几步需要我手工完成。 参考:原始 SKILL.md https://www.vibemarketing.work/raw/skill-ai-search-traffic/SKILL.md;安装指南 https://www.vibemarketing.work/agent-install/skill-ai-search-traffic.md
METHOD 03 · 手动放目录
解压 ZIP 后,在 ZCode 中执行:
mkdir -p ~/.zcode/skills && cp -R ./skill-ai-search-traffic ~/.zcode/skills/
验证:在设置页确认技能已启用,对话中输入 $ 选择技能,再跑一个只读小任务。
HTML 业务页面不能直接当作 Skill 文件安装。AI 需要下载完整 ZIP 并保留配套文件。
OTHER AGENTS
跨 Agent 适配对比
下面的步数来自逐步比对。卡在哪一步,就看哪个 AI 能直接完成那一步。
WorkBuddy在这个 Skill 上直接覆盖 7/7 步,而且能按设定时间自动重复执行——如果你这次的卡点正是定时任务,换它更省事。
Hermes Agent在这个 Skill 上直接覆盖 5/7 步,而且能按设定时间自动重复执行——如果你这次的卡点正是定时任务,换它更省事。
FURTHER READING
围绕 ZCode 和这个任务的共同标签挑出来的,换成别的 Agent 看到的不是同一批。
越来越多人把选型直接丢给ChatGPT、Perplexity、Gemini,或者购物、采购类助手。答案是模型拼出来的,不一定点开你的网页。世界经济论坛把这件事叫做智能体引擎优化(AEO):你要进的不是
GEO(生成式引擎优化)不是SEO的升级版,而是针对AI答案引擎的不同优化逻辑。本文从展示形式、排名机制、内容策略和技术实现四个维度对比GEO与SEO的核心差异,帮助营销团队理解两种流量来源的共存策略
品牌想在 AI 搜索的回答里被提及,正确的做法不是频繁去问 AI「你有没有提我」,而是先建一张品牌查询地图,摸清在哪些问题下 AI 会提到谁、怎么提;再针对差距补充可独立引用的事实和内容资产;最后按月
GEO 不是 SEO 的替代品,而是在基础 SEO 之上提升内容被 AI 答案引擎理解、引用和点击的概率。本文讲清两者的关系与四条落地调整。
关键词拓展 Skill 的正确用法,是把它当成一个有明确输入输出契约的执行单元:你交给它种子词、业务边界和排除规则,它返回一张带意图标注的候选词表。多数人调用后拿到一堆不可用的词,问题不在 Skill
相似关键词该合并还是分开写,取决于读者要完成的任务是否同一件,而不取决于字面差了几个字。先判断搜索意图、答案框架和独占信息能不能独立成立,再决定一页还是两页。写成两篇却回答同一问题,传统搜索会互相抢排
NEXT WORKFLOW
搭配使用
按产出物与输入资料的衔接关系计算,都是同一个 Agent 下的版本,装完可以直接接着跑。
用 ZCode 完成「给新上线的 SaaS 工具设计按销售额分成的佣金政策」,最终得到一份 CPS/CPL 佣金结构表。
用 ZCode 完成「新产品出海要做 Google 和 ASA 投放规划」,最终得到各平台买量适用场景与转化目标对照表格。
用 ZCode 完成「Meta 和 GA4 报的转化数差了一倍」,最终得到多渠道数据差异对齐与去重对照表 (xlsx 格式)。