AI 提示词：搜索引擎优化术语百科专家

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Oct 10, 2025更新

本提示词旨在打造一个专业级的搜索引擎优化术语解释专家系统，能够为用户提供全面、准确且易于理解的SEO术语定义和应用指导。系统通过深度分析用户输入的SEO相关术语，结合行业标准和最佳实践，生成结构化的术语解释，包含核心定义、应用场景、技术要点和实践建议。该提示词特别适用于SEO初学者、数字营销从业者、内容创作者等需要快速理解和应用SEO专业术语的场景，能够有效提升用户对复杂SEO概念的理解深度和应用能力，助力制定更加科学有效的搜索引擎优化策略。系统采用分步推理和链式思维分析方法，确保输出内容的专业性和实用性。

示例1

## 术语定义
- 核心概念：索引（Indexing）指搜索引擎在抓取与处理网页内容后，将可收录的页面信息存入其索引库，使页面有资格出现在搜索结果中的过程。索引不是简单的“收录列表”，它包含页面的文本内容、标题与描述、链接结构、结构化数据、语言与区域标记等，并进行规范化与去重。被抓取并不等于被索引；即使被索引也不保证获得排名。
- 技术要点：
  - 流程：发现 → 抓取 → 渲染（含JS执行） → 处理 → 规范化（Canonical 选择与去重） → 索引 → 展现。
  - 可索引性条件：正确的HTTP状态（优选200）、未被robots指令阻止（robots.txt不阻抓取、页面/HTTP头无noindex）、明确的规范链接标记（rel="canonical"）、可访问并可渲染的主要内容。
  - 典型影响因素：
    - HTTP状态码：200可索引；3xx重定向通常不索引源URL；4xx/5xx不可索引；410比404更明确地表示永久移除。
    - Robots控制：meta robots与X-Robots-Tag可设置index/noindex、follow/nofollow；robots.txt仅控制抓取，不直接控制索引，但被阻抓取的页面通常难以索引。
    - 规范化与重复：搜索引擎会选择首选版本（canonical）；大量重复或近重复内容可能导致“已抓取但未索引”或“选择了其他规范页”。
    - 渲染与JS：重要内容与内链需在无用户交互的情况下可渲染；阻塞渲染、依赖客户端生成核心内容会降低索引成功率。
    - 移动优先索引：以移动版内容为主要参考，桌面与移动版内容不一致可能影响索引与排名信号。
    - 质量阈值：极低质量、薄弱或无价值页面可能被抓取但不进入索引。

## 应用解析
- 主要用途：
  - 技术SEO中，索引管理的核心目标是：让“重要且高质量”的页面稳定进入索引；减少重复与低价值URL对抓取与索引资源的浪费；加快新内容或关键变更的索引速度；保持索引集的干净与可控。
- 实践建议：
  1. 索引可达性审计（Indexability Audit）
     - 确认重要页面均返回200且不含noindex；静态与动态资源均可访问。
     - 检查robots.txt不误阻爬关键目录；使用URL检验工具核实渲染后的可见内容。
     - 对非HTML文件（PDF等）通过HTTP头X-Robots-Tag控制索引策略。
  2. 规范化与重复控制
     - 为重复或参数化URL设置一致的rel="canonical"指向首选版本；避免多重自相矛盾的canonical。
     - 使用站点级规则控制URL参数（例如在内部链接与导航中避免生成无穷组合）。
     - 处理软404（内容稀薄或模板页）：提升内容质量或返回合适的404/410。
  3. 信息架构与内部链接
     - 重要页面需可通过少量点击到达；使用清晰的站点导航与面包屑。
     - 避免JS事件依赖的“不可爬”链接；确保HTML中存在可抓取的<a href>。
  4. 提交与提示
     - 提供高质量XML站点地图（分拆大站点、仅包含可索引的200页面）。
     - 使用Google Search Console（GSC）URL检验工具请求索引关键页面；Google Indexing API仅适用特定类型（如JobPosting、BroadcastEvent），勿滥用。
  5. 渲染与性能
     - 关键内容在初次渲染可见；减少阻塞资源与重度客户端渲染。
     - 优化Core Web Vitals与服务器稳定性，避免抓取阶段频繁5xx。
  6. 清理索引与生命周期管理
     - 对下线页面返回410或持久404；在必要时使用移除工具加速从搜索结果中消失。
     - 用noindex管理“永不需要排名的页面”（后台、过滤结果、隐私页等）。
- 效果评估：
  - 指标与方法：
    - 索引覆盖率：重要URL中“已索引”的比例（GSC页面索引报告与站点地图对比）。
    - 索引速度：新页面从发布到“已索引”的平均耗时。
    - 排除原因分布：GSC“已抓取未索引”“发现但未抓取”“被noindex”“选择其他规范”等占比变化。
    - 抓取健康：GSC抓取统计中的响应码分布、抓取失败率、平均响应时间。
    - 日志分析：Googlebot/Bingbot命中频率、抓取深度、重复抓取模式。
  - 评估周期：周度监控关键集群（核心模板、目录页、内容页），月度回顾全站趋势，重大改动后密切跟踪2–4周。

## 相关知识
- 相关术语：
  - 抓取（Crawling）、可索引性（Indexability）、规范化（Canonicalization）
  - robots.txt、meta robots、X-Robots-Tag
  - 站点地图（XML Sitemap）、抓取预算（Crawl Budget）
  - 渲染（Rendering，含JS）、软404、重复内容、URL参数
  - 结构化数据、hreflang、移动优先索引（Mobile-first indexing）
- 层次关系：
  - 基础层：发现与抓取 → 渲染与处理 → 索引（是否进入索引库）
  - 上层：排名与展现（建立在已索引之上）
  - 作用：索引是技术SEO的承上启下环节；确保“该被看见的内容”被搜索引擎收录，为后续排名与流量奠定前提。

## 学习建议
- 进阶学习：
  - 研读搜索引擎官方文档（Google Search Central、Bing Webmaster Guidelines），重点章节：索引、规范化、抓取与渲染。
  - 熟悉GSC“页面索引报告”“URL检验工具”“抓取统计报告”的状态与语义。
  - 学习常见重复与参数化场景的治理策略（电商筛选、分页、跟踪参数）。
  - 建立日志分析能力，理解抓取行为与索引结果的因果关系。
- 实践练习：
  1. 选取100个业务关键URL，进行索引审计：HTTP状态、robots指令、canonical、渲染可见性、内链深度。
  2. 构建/优化XML站点地图：只含可索引的200页面，分模块提交并在GSC监控索引率。
  3. 修复“已抓取未索引”样本：提升内容质量、排除重复、改善渲染和性能；记录修复前后索引耗时与覆盖率变化。
  4. 参数治理：为常见跟踪参数与筛选参数制定统一策略（首选URL+canonical+内部链接规范），观察重复相关状态的下降。
  5. 定期复盘：以月为周期输出索引健康报告（覆盖率、排除原因Top5、抓取稳定性、改进清单），形成持续优化闭环。

示例2

## 术语定义
- 核心概念：元描述（Meta Description）是放置在网页<head>中的描述性元标签，用于以简洁语言概括页面内容。搜索引擎通常将其作为搜索结果摘要（snippet）的主要候选来源之一，以帮助用户判断页面是否匹配其查询。元描述不是主要的排名信号，但会显著影响搜索结果的点击率（CTR）与用户预期管理。
- 技术要点：
  - 标签形式：<meta name="description" content="...">，置于<head>中，每页唯一。
  - 长度与截断：搜索引擎以像素宽度而非固定字符数截断摘要。常见宽度约为920px（桌面）与约680px（移动）。以中文全角字符估算，约：
    - 桌面：60–80字左右易完整展示
    - 移动：45–60字左右更稳妥
    （实际展示会随字体、标点、查询词加粗等变化）
  - 重写与动态生成：搜索引擎可能根据用户查询改写或从正文提取更相关的片段，即使存在元描述。首屏正文质量要足够好，可作为“备用摘要”。
  - 摘要控制：可使用robots相关指令影响摘要，如max-snippet（限制摘要最大长度）、nosnippet（禁用摘要）、以及data-nosnippet（标记页面局部不用于摘要）。请谨慎使用，避免影响可读性与点击率。
  - 规范化与多语言：与canonical保持一致，避免重复页面共享同一描述；多语言/多地区页面应提供对应语言与本地化描述，并与hreflang策略一致。
  - 与社交摘要的关系：Open Graph（og:description）、Twitter Card与schema.org的description影响社交平台与部分富摘要展示，但与搜索引擎元描述用途不同，建议分别维护并信息一致。

## 应用解析
- 主要用途：
  - 提升CTR：在搜索结果中传达核心价值与差异点，吸引目标点击。
  - 设定预期：准确描述页面内容与可获得的具体信息，降低跳出与“进出即退”（pogo-sticking）。
  - 匹配意图：围绕目标查询的主意图与次意图组织描述，提高摘要与用户问题的相关性。
- 实践建议：
  1. 研究意图与承诺价值
     - 明确页面服务的主要查询意图（信息型、交易型、导航型等），提炼独特卖点（USP）或关键收益。
     - 自然包含核心主题词与近义表达，避免关键词堆砌。
  2. 结构化表达
     - Who/What/Why/Benefit/CTA 的简洁组合：你是谁/页面提供什么/为何有用/具体收益/温和行动引导（如“查看完整指南”“比较规格与价格”）。
     - 避免含糊承诺或过度营销词汇；确保与页面实际内容一致。
  3. 不同页面类型的写作模板示例（可按需微调）
     - 首页/品牌页：定位+核心能力+服务范围+价值保证（如“官方”“权威”“全面”）+轻CTA。
     - 分类/列表页：类别定义+覆盖范围（品牌/型号/主题）+筛选维度与便捷性+信任要素（库存、更新频率）+轻CTA。
     - 产品/服务页：主要规格/关键优势+使用场景/解决痛点+保障（售后/合规）+CTA（预约/购买/试用）。
     - 内容页（文章/指南）：主题与适用人群+解决的问题/学习收获+结构特点（步骤/清单/案例）+更新频率或时效承诺。
  4. 技术与运营要点
     - 唯一性：全站去重检查，避免大量页面共享通用描述。
     - 动态生成：大规模站点可使用数据驱动模板（抓取品类、属性、地理等），但对关键页面坚持人工优化与审校。
     - 字数与可读性：优先自然流畅与信息密度；控制在可完整展示范围，重要信息靠前。
     - 与正文协同：确保首段或关键段也能作为优秀摘要，以应对搜索引擎改写。
     - 摘要控制：仅在确有隐私、价格波动或不宜展示片段时使用data-nosnippet；慎用nosnippet。
     - 合规与可信：避免夸大、虚假或无法验证的声明，特别是YMYL（医疗、金融等）主题。
- 效果评估：
  - 主要指标：
    - 自然搜索CTR（按查询与页面维度）
    - 展示量与平均排名（用于剔除排名变化影响）
    - 跳出率/停留时间/转化率（点击后的行为质量）
  - 方法与对照：
    - 变更标注：记录每一批元描述修改日期与页面集合。
    - 分组对比：选取相似排名与流量级别的页面作为对照，进行前后对比（2–4周观察）。
    - 查询层面：优先评估与目标意图高度匹配的查询的CTR变化。
    - 归因控制：同时记录其他改动（标题、结构化数据、内部链接），避免误判。

## 相关知识
- 相关术语：
  - 标题标签（Title Tag）：与元描述共同组成搜索结果的主要可见文案，标题对点击与排名更敏感。
  - 摘要（Snippet）与摘要改写：搜索引擎生成的展示文本，可能来源于元描述或正文。
  - 关键词与搜索意图：决定描述应强调的信息点与词汇。
  - Robots元标签与指令：max-snippet、nosnippet、data-nosnippet等影响摘要展示。
  - 规范化（Canonical）、hreflang：确保正确页面与语言版本被索引并展示对应描述。
  - 结构化数据与富结果：不直接提升排名，但可增强展示形态，间接影响CTR。
  - Open Graph/Twitter Card：面向社交平台的摘要，与SEO协同但用途不同。
- 层次关系：
  - 所属：页面级On-Page优化 → HTML头部元素 → 搜索结果展示优化。
  - 作用：不直接决定排名，主要影响点击与用户预期；与标题、结构化数据共同构成SERP可读性与吸引力。

## 学习建议
- 进阶学习：
  - 深入理解搜索引擎关于摘要生成与改写的官方指南与最佳实践。
  - 学习摘要控制指令的使用边界与影响，掌握在隐私、合规场景下的应用。
  - 研究不同意图与行业的文案策略与信息架构，使描述更贴近用户任务完成。
- 实践练习：
  1. 全站审计：导出页面列表，标记缺失、过长/过短、重复的元描述，按价值优先级建立修复清单。
  2. 写作演练：为同一页面写3版不同策略的描述（价值导向、信息密度导向、意图匹配导向），在小规模页面集试验。
  3. 模板化与个性化：为四类页面（首页/分类/产品/内容）建立写作模板，同时为Top页面保留个性化手写流程。
  4. 评估闭环：每两周在搜索分析工具中复盘CTR与行为指标，保留最佳文案要素并迭代次优页面。
  5. 守则清单：建立团队级元描述规范（长度、语气、包含信息、禁用词、审校流程），确保持续一致的内容优化质量。

示例3

## 术语定义
- 核心概念：结构化数据是以机器可读的标准化格式（常用JSON-LD）在网页中标注页面实体及其属性的方式，使用统一的词汇表（如schema.org）。对电商网站而言，结构化数据帮助搜索引擎准确理解商品、价格、库存、评价、面包屑等信息，使页面有资格展示丰富结果（Rich Results）与“商家信息/商品列表”体验，从而提升检索呈现的完整性与点击吸引力。
- 技术要点：
  - 标准与格式：优先使用JSON-LD；词汇表采用schema.org；遵循搜索引擎（如Google Search Central）的富结果与商家标注规范。
  - 主要类型（电商核心）：Product、Offer、AggregateRating、Review、BreadcrumbList、Organization。可拓展：ImageObject、VideoObject、FAQPage（注意：Google的FAQ富结果展示已被大幅限制，电商不应依赖其获得额外展示）。
  - 一致性要求：标注内容必须与页面可见内容一致；价格/库存等动态属性需及时同步；避免误导性或过度标注，以免触发结构化数据违规处理。
  - 可见性与可抓取性：JSON-LD应能被未执行复杂交互的爬虫读取；尽量在初始HTML中输出或确保服务端渲染/稳定的客户端注入。
  - 国际化：支持多货币、多区域；可通过Offer与Shipping/Returns相关属性表达地域、运费与退货政策（例如OfferShippingDetails、MerchantReturnPolicy，适配Google的商家列表体验）。

## 应用解析
- 主要用途：
  - 商品富结果：在搜索结果中展示商品名称、价格、库存、评分、评价计数、面包屑等，提升结果的可读性与可信度。
  - 商家商品列表体验：通过完善的Product/Offer以及运输与退货信息标注，提升在“商品列表/购物”相关搜索体验中的呈现质量与覆盖。
  - 品牌与站点信息强化：Organization、BreadcrumbList等增强站点结构理解与品牌识别；Sitelinks Searchbox有助于站内搜索直达（需配合站内搜索功能）。
- 实践建议：
  - 页面级实施清单（Product详情页）：
    - Product：name、description、image、sku；品牌（brand）与唯一标识（gtin8/12/13/14或mpn）建议补充。
    - Offer（嵌套在Product中）：price、priceCurrency、availability（如InStock、OutOfStock、PreOrder）、url；可选：itemCondition、seller。
    - 评价与评分：AggregateRating（ratingValue、reviewCount）；Review（author、datePublished、reviewBody、reviewRating）。确保评价真实且用户可见，勿标注来自第三方汇总而非本页主体内容的评分。
    - 面包屑：BreadcrumbList，反映站点层级路径，有助于结果显示清晰的导航。
    - 运输与退货（如适用商家列表体验）：OfferShippingDetails（目的地、费用、时效）、MerchantReturnPolicy（退货窗口、条件、费用）。确保与实际政策一致并在页面可见。
  - 变体与多SKU：如颜色/尺码等变体，避免为同一产品创建多个相互竞争的独立页面；可用规范化URL（canonical）与结构化数据表达变体（例如使用hasVariant或在同一Product中清晰呈现所选变体）。保证每个页面标注与该页面的实际变体一致。
  - 数据来源与同步：将PIM/库存系统与前端模板打通，自动更新JSON-LD中的价格与库存，减少手工维护与数据不一致风险。
  - 技术实现与验证：
    - 输出JSON-LD于详情页模板，尽量在初始HTML中渲染。
    - 使用Google Rich Results Test与Search Console的“增强功能”报告验证必填与推荐字段、检查错误/警告。
    - 对JS框架站点，确保爬虫可抓取JSON-LD（SSR或稳定注入）。
  - 合规与风险防范：
    - 不要标注不可见或与页面不一致的信息；不得夸大评分或虚构评价。
    - 不要用组织级评分去标注单个商品，也不要将外部聚合评分当作该商品本页自有评价。
    - FAQPage仅对页面真实可见的问答内容使用，且电商不应期望其带来显著富结果展示。
- 效果评估：
  - 搜索呈现层面：观察富结果的出现率、CTR、展示的属性完整度（价格、库存、评分是否显示）。
  - Search Console指标：增强功能报告中的有效/无效项目、错误类型（缺失必填字段、格式错误）、覆盖变化趋势。
  - 商家列表体验相关：若已覆盖，关注“商家/商品列表”相关问题提示、属性完整度（运输/退货等）。
  - 业务层面：商品详情页有结构化数据与无结构化数据的CTR、加购率等对比；监控价格/库存变更后的更新时效与结果一致性。

## 相关知识
- 相关术语：
  - schema.org：结构化数据的通用词汇表。
  - JSON-LD：最推荐的嵌入格式，独立于HTML结构，易维护。
  - Rich Results（富结果）：搜索中展示的增强型结果卡片或片段。
  - Product、Offer、AggregateRating、Review、BreadcrumbList、Organization：电商场景的核心类型。
  - OfferShippingDetails、MerchantReturnPolicy：用于运输与退货信息的结构化表达（与商家列表体验相关）。
  - Microdata、RDFa：其他标注方式，维护成本较高，建议优先JSON-LD。
  - 规范化（Canonical）、重复内容与变体管理：与商品变体策略紧密关联。
- 层次关系：
  - 结构化数据属于“技术与语义标注”层，服务于“搜索理解与结果呈现”；
  - 与内容质量、可爬取性、索引与站点信息架构共同作用；不是直接排名因子，但影响可解释性与展示质量。

## 学习建议
- 进阶学习：
  - 熟读Google Search Central的“产品富结果”“商家列表/运输与退货标注”“结构化数据通用指南”与schema.org相关类型定义。
  - 建立电商属性映射表（站内字段→schema.org属性），明确必填/推荐字段与数据来源。
  - 关注结构化数据更新与展示策略变化（例如FAQ富结果的展示限制），动态调整标注策略。
- 实践练习：
  - 选取1个SKU的商品详情页，完成最小可用集：Product+Offer+AggregateRating+BreadcrumbList；确保价格/库存与页面一致。
  - 用Rich Results Test验证通过后，上线至小范围，监测Search Console的增强报告与SERP呈现变化，再逐步扩展至全站。
  - 为含国际化的商品，新增priceCurrency与分区域Offer，测试不同区域的展示一致性；如有明确运输与退货政策，在页面可见处呈现并补充相应结构化数据。
  - 制定数据治理流程：当价格/库存/政策变更时，自动触发JSON-LD更新与回归测试，减少人工失误。

通过上述方法，电商网站的结构化数据不仅能满足搜索引擎的技术规范，更能稳定输出对用户有价值的商品信息，提升搜索呈现质量与点击表现，同时降低违规与数据不一致的风险。

适用用户

SEO初学者

借助术语卡片快速建立知识框架，搞懂关键词、抓取、索引等核心概念，生成入门实践清单，边学边做完成首轮站点优化。

内容创作者/编辑

为文章与页面一键获取标题、元描述、内链等优化建议，避免堆砌与过度优化，形成可复用写作规范，稳步提升自然搜索流量。

电商运营/营销经理

面向活动页与商品页明确SEO重点，制定类目与标签策略，设定衡量指标与复盘方法，指导团队执行并持续提升转化。

解决的问题

把复杂的SEO术语“一句话讲明白、一步步教会用”。用户只需输入术语和工作场景，即可获得权威、通俗、可落地的解释与操作指南，覆盖定义、应用方法、注意事项、效果评估与延伸学习。面向SEO新手、内容团队、营销与运营岗位，帮助快速入门、统一团队语言、提升执行效率，让方案更稳、见效更快，进而激发试用兴趣并促成付费升级。

特征总结

• 一键生成标准化SEO术语卡片，含定义、要点、示例与实践清单，便于团队共享与复盘。

• 自动识别用户意图与术语类型，提供贴近场景的解释和操作路径，一步到位。

• 针对不同角色输出差异化深度，新手速懂，专家可获进阶方法与细节。

• 将复杂概念转为通俗语言，搭配可落地的步骤与检查点，降低试错成本。

• 关联扩展相关概念，形成知识网络与学习清单，快速补齐认知盲区，持续进阶。

• 提供应用效果评估指标与监测建议，帮助明确期望并持续优化策略，闭环提升。

• 支持按页面、文章、产品、活动等场景调用，快速给出定制化应用建议。

• 内置合规指南与风险提醒，避免违规做法，确保策略稳健、可持续，放心落地。

• 以结构化输出便于整理与复用，适配培训、复盘、内宣等知识沉淀场景。

• 快速对齐团队术语认知，缩短沟通时间，提升跨部门协作效率与质量。

如何使用购买的提示词模板

1. 直接在外部 Chat 应用中使用

将模板生成的提示词复制粘贴到您常用的 Chat 应用（如 ChatGPT、Claude 等），即可直接对话使用，无需额外开发。适合个人快速体验和轻量使用场景。

2. 发布为 API 接口调用

把提示词模板转化为 API，您的程序可任意修改模板参数，通过接口直接调用，轻松实现自动化与批量处理。适合开发者集成与业务系统嵌入。

3. 在 MCP Client 中配置使用

在 MCP client 中配置对应的 server 地址，让您的 AI 应用自动调用提示词模板。适合高级用户和团队协作，让提示词在不同 AI 工具间无缝衔接。

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