这篇讲什么
多数独立站都有同样的 5 个 SEO 问题（title 太长、description 空泛、缺 h1、内链弱、没有结构化数据）—— LLM 一轮 prompt 就能全抓住，前提是你写对了。这篇是完整的 prompt 链 + 输入格式，把 sitemap 转成逐页修复清单，附验证步骤，避免你信了 AI 对它根本看不到的 meta 标签做的判断。
这篇适合谁看
跑内容站（Astro / Next / WordPress / Hugo）的独立开发者、内容创作者、小型营销团队。50-500 页、雇不起 $5k SEO 顾问但有 LLM 订阅的人最合适。
什么时候适合用
内容站上线前（趁修起来还便宜）。上线后每季度一次（因为 title 会漂、description 会过时、内链会死）。重大内容迁移或换主题之后也跑一次。
开始前准备
- 准备 sitemap（
/sitemap.xml）或重点 URL 列表。没输入 LLM 就会编。 - 定下 title 长度目标（主流 50-60，必要时到 70）和 description 目标（140-160 字符）。目标不同审计标准不同。
- 选 LLM：GPT-5.5 / Claude 带 web 浏览，或者写脚本把 HTML 喂进去。不要靠模型训练数据判断当前页面状态。
- 留出修复时间——审计快，修 50 页要几个小时。
具体步骤
- 把 sitemap 或重点页样本喂给 AI。 先用 Search Console 里流量最高的 20 个 URL，再扩到全站。先样本后规模。
- 逐页检查结构化字段： title 长度、description 具体度、h1 是否存在、h1 是否唯一、内链数量、schema.org 标记、canonical。把字段显式列出来。
- 生成逐页修复清单，单张表：URL / 问题 / 严重度（P0/P1/P2）/ 建议改法。不接受”你的 title 可以更好”——要逐页一行。
- 应用修复 —— CMS 无 API 就手改，内容是 markdown / MDX 带 frontmatter 就写脚本批改。
- 复核 —— 部署后用同一份 prompt 再跑。理论上应该清净；不清净的差距就是下一轮迭代。
一份真正能用的 prompt
你是 SEO 审计员。对每个 URL：抓页面（或用我提供的 HTML），报告：
- Title: 文本、字符数、是否含主关键词（Y/N）、是否 ≤60 字符（Y/N）
- Description: 文本、字符数、是否针对本页（Y/N）、是否 ≤160 字符（Y/N）
- H1: 是否存在、是否与 title 不同、是否含主关键词
- Schema.org JSON-LD: 是否存在、类型（Article/Product/FAQ）、是否有效
- Canonical: 是否存在且自指
- 外向内链: 数量、锚文本多样性（好 / 重复）
- 发现的问题: P0（破损）/ P1（弱）/ P2（锦上添花）
输出 markdown 表格。要具体——"title 太长（74 字符）"而不是"title 可以再短点"。
URLs:
{这里粘 20 个 URL}“要具体”这句很关键。少了它输出全是空话。
AI 在 SEO 上做得好和做不好的事
- 擅长： 按固定 checklist 做逐页审计、重写 title / description、找内链空缺、生成 FAQ schema、识别相似 title 之间的同类化（cannibalization）。
- 一般： 关键词研究（跟 Ahrefs / Semrush 配合更好）、竞品分析（受训练数据限制）。
- 不擅长： 估搜索量、预测排名影响、当前 SERP 排版、任何需要实时 SERP 数据但没开 browsing 的事。
- 危险： 编 schema 不存在的字段、不查就说”这页排名第 3”、伪造外链数。
AI 的 SEO 结论一律拿 Search Console / Ahrefs / curl 实际页面去验。
建议的操作流程
sitemap 样本（20 个 URL）-> 审计 prompt -> 逐页修复清单（P0/P1/P2）-> 应用修复 -> 部署 -> 重审同样的 URL -> 干净就扩到全站 -> 每季度排程重跑。首次审 30-60 分钟；之后季度复审 10-15 分钟。
FAQ
- AI 能估关键词难度吗？: 不可靠。KD 用真 SEO 工具，AI 用于优先级和重写。
- Core Web Vitals 呢？: AI 能读 PageSpeed 报告并定优先级，但读不出实时数据。数据从 PageSpeed Insights 或 CrUX 拉。
- 新 title 让 AI 写吗？: 首稿可以，必复核。AI 写的 title 略平淡，要人来”加味”。
- 能在每个 PR 自动审吗？: 能——把 AI 接进 CI 步骤，审改动的页面并在 PR 评论里发现。内容驱动的站很有用。
- 多久重审一次？: 最低季度；内容更新快就月度；任何改版或迁移之后立刻重审。
- 针对 LLM 的 SEO（GEO）怎么办？: 基本面一样，外加：清晰 h1、FAQ 块、事实语调、引用。AI 引擎奖励的整洁度跟 Google 一致。
容易踩的坑
- 不测试就信 AI 结论——模型可能在描述它实际看不到的 meta 标签。
- 审一次不再做——title 会漂、description 会过时、内链会死。
- 问”这够 SEO 友好吗”——太空泛，输出也空泛。
- 不抽查就批量套 AI 改写——总有一页冒出来怪翻译或事实错。
- 完全忽略 P2 ——它们会复利；季度复一遍很值。
- 只靠 AI ——关键词工具（Ahrefs / Semrush）和 Search Console 能抓 AI 抓不到的。