AEO Skill：让你的内容被 ChatGPT 和 Claude 引用为权威来源

为什么你的内容没人引用——AEO 才是 2026 的新 SEO

在 ChatGPT、Perplexity、Claude 能直接给用户答案的时代，光靠 Google 排名已经不够了。你的内容必须成为 LLM 的”引用来源”——这就是 AEO（Answer Engine Optimization），一种新兴的内容优化方法论，而 aeo Skill 正是帮你系统化做到这一点的工具。

功能与原则

aeo 是一个 Claude Code / Agent Skill，专注于让内容在 LLM 生成答案时被选为权威引用来源。它不是传统 SEO 的替代品，而是一套独立的优化体系——SEO 优化搜索排名，AEO 优化 LLM 引用率，两者在 2026 年已成互补关系。

核心原则：E-E-A-T（Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness）+ 结构化事实信号 + LLM 可解析的内容层级。

认可度

• 母仓库 stars：alirezarezvani/claude-skills 累计 5,200+ GitHub Stars（截至 2026-08-11），持续活跃维护（最新 release v2.9.0，2026-06）
• Skill 安装量：aeo 在 SkillMD 平台累计安装 20,000+ 次（via SkillMD leaderboard 数据）
• 平台认可：在 SkillMD.com Top Agent Skills Leaderboard 排名靠前，且已通过 SkillMD 官方安全审核（Safety Reviewed）
• 同类对比：同一作者的 pulse、code-reviewer、ship-gate、aeo 等多个 Skill 均进入 SkillMD Top，验证了技能库的质量

链接

GitHub（母仓库，包含 aeo 等 345 个 Skill）：
https://github.com/alirezarezvani/claude-skills

SkillMD 详情页：
https://skillmd.com/skills/alirezarezvani/aeo

原作者

Alireza Rezvani（GitHub: @alirezarezvani），专注 AI 编码助手技能生态的独立开发者。其 claude-skills 仓库是 GitHub 上规模最大的开源 Claude Code Skills 集合之一，覆盖工程、营销、安全、合规、产品、运营等多个领域。

介绍

aeo Skill 将 Answer Engine Optimization 的完整方法论封装为可执行的工作流。

传统的 SEO 优化关键词密度和外链；AEO 则优化内容被 LLM 选为引用来源的概率。两者的根本差异在于受众不同：SEO 的受众是搜索引擎爬虫，AEO 的受众是大语言模型。LLM 选引用来源看的是 E-E-A-T 信号、事实密度、结构化数据，而不是外链数量。

这个 Skill 提供了三个核心能力：

1. 内容审计（aeo_audit.py）：从 Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness 四个维度给内容打分（0-100），输出结构化 Markdown 报告，列出具体改进建议。

2. 内容优化（aeo_optimizer.py）：对已有内容做 AEO 增强改造，包括：H2/H3 层级重写以适配 LLM 解析、添加带编号的引用标注、注入 JSON-LD 结构化数据（FAQ、HowTo、Article schema）、将可验证事实前移至前 200 词。支持三种强度模式：保守（改动 <10%）、平衡（<30%）、激进（全文改写）。

3. 引用追踪（citation_tracker.py）：维护本地引用台账，记录哪个 URL 在哪个 LLM（ChatGPT/Perplexity/Claude/Gemini/Mistral）的哪个查询下被引用，数据本地存储，无遥测。

特点

• 区别于 SEO 的独立方法论：AEO 与 SEO 并行存在，Skill 文档详细说明了两者的受众、指标、信号差异，帮你判断何时该用 AEO
• E-E-A-T 系统化审计：用结构化评分取代主观判断，输出可量化的内容质量基线
• 结构化数据自动注入：自动生成 FAQ、HowTo、Article 类型的 JSON-LD，LLM 能更高效地读取和引用
• 引用追踪本地化：citation_tracker.py 完全在本地运行，隐私友好，数据导出自选 CSV 格式
• 多强度优化模式：保守/平衡/激进三档，适配不同场景（日常维护 vs 重大改版 vs 新内容首发）

使用方法

安装（Claude Code）：

claude mcp add skillmd -- npx -y skillmds
claude
# 在对话中输入：Add the aeo skill

或通过 plugin install：

claude plugin install marketing-skills@claude-code-skills

使用工作流：
1. 审计已有内容：告诉 Claude「用 aeo 审计这段内容」，Skill 会调用 aeo_audit.py 输出 E-E-A-T 四维评分和改进建议
2. 优化新内容：告诉 Claude「用 aeo（balanced 模式）优化这篇草稿」，Skill 产出改写版本
3. 追踪引用：在 ChatGPT/Perplexity/Claude 的回答中发现自己的内容被引用，告诉 Claude「用 aeo 记录这个引用」，自动写入台账

使用场景与人群

适用场景：
– 技术博客、API 文档想让 LLM 在回答相关问题时引用自己
– 内容团队在 AI Overview / Perplexity Search 时代调整内容策略
– B2B SaaS 营销团队评估哪些页面有 AEO 潜力
– 技术写作者希望在 LLM 训练周期中占据引用位置

目标用户：
– 内容营销从业者（SEO 转 AEO 必读）
– 技术写作者 / DevRel（API 文档、教程）
– 独立博主 / newsletter 作者
– 增长/产品营销团队

输入与输出案例

案例 1：技术博客审计
– Input：一段关于「如何用 RAG 提升 LLM 问答质量」的 1500 字技术博客
– Output：E-E-A-T 评分报告（Experience 62/Expertise 78/Authoritativeness 55/Trustworthiness 71），附具体改进建议如「缺少具体案例数据，建议在第二段补充 2026 年生产环境数字」

案例 2：内容优化
– Input：一篇关于 LLM 推理优化的通用文章（无结构化数据、无引用标注）
– Output：重写版本，包含 JSON-LD FAQ schema、前 200 词加入「我们在 2026 年 3 月的实际测试中…」等 Experience 信号句、添加 [1] 引用标注，保守模式下改动约 15% 文字

相关工具（同一作者的其他 Skill）

• pulse：跨平台趋势调研 Skill（Reddit/HN/全网 → 单次简报），SkillMD Top 常驻
• ship-gate：部署前安全/代码质量扫描 Skill，拦截高风险 deploy
• aeo：Answer Engine Optimization（本篇主角）
• code-reviewer：14+ 语言自动代码审查 Skill

这些 Skill 均来自 alirezarezvani/claude-skills 仓库，可通过 SkillMD 一键安装。

GitHub: https://github.com/alirezarezvani/claude-skills