大家好，我是Geo老师于磊，今天要和大家分享的内容是“官网Geo优化与WorkBuddy结合”的使用体验。

提到Geo优化，只会想到站外的方式，但是很少有人真正的从自己的站内开始，今天我就和大家分享一下站内的优化以及结合WorkBuddy进行提效的经验。

对于站内的Geo优化，有一项很重要的内容就是对于Json-LD内容的完善（

JSON-LD是一种轻量级结构化数据格式

，用于将网页内容转化为机器可读的语义化标记，帮助AI和搜索引擎精准理解实体信息。‌‌

）。只有把这些内容结构化之后，才可以让AI更好的引用官网的内容，对于站内，Json-LD到底是什么样子的呢？看我以下的截图

截图部分只是展示了一部分关于Json-LD的标签，其实它包含很多标签，具体的可以看我之前写过的文章。

对于新站的话，其实这些内容可以随着新站的搭建一起布局，但是对于老站（比如页面几千、几万）的，使用人工的方式进行归纳总结，在进行代码布局，其实是很大的工作量，所以使用【WorkBuddy】进行自动化整理，是目前看来最方便的方式。我用我目前的做的网站为例【北京xxx】进行拆解，看看WorkBuddy到底可以如何进行提效。

我这个网站是做仪器设备的，所以为了让AI更好的了解，我需要把产品的【FAQ内容、产品的参数、产品的特点】分别进行数据结构化，为此，我专门做了3个Skills，专门做这件事情（非标准化Skill），这3个Skill十分别为：

这里先通过标准的网页浏览Skills，在加上LLM大模型理解产品信息，然后自动生成关于产品的FAQ

2、Skills：kanggaote-product-param-extractor（整理产品参数，使用API推送）

这里先通过标准的网页浏览Skills，在加上LLM大模型理解产品信息，自动提取产品参数

3、Skills：kanggaote-product-feature-extractor （整理产品特点，使用API推送）

这里先通过标准的网页浏览Skills，在加上LLM大模型理解产品信息，自动总结产品参数

注：LLM大模型的理解过程，都是直接打包到Skills当中的，可以看下面kanggaote-product-param-extractor这张截图

以上是我用WorkBuddy先生成我需要的Skills，根据具体需求内容了LLM大模型（Skills：faq-writer因为制作的比较做，所以没有找到制作的提示词），通过这种方式，先把需要的内容提取出来，然后让WorkBuddy通过API的方式自动推送到网站的管理后台，前端页面在调取后端数据，来完成整个过程，以下展示一些执行过程中的截图。

这个网站本身一共有2000+的产品，如果人工整理的话，

3个人预计需要3～6个月左右的时间

这些工作量直接被压缩到了4天。

大家可能也比较关心Token的消耗情况，因为我有两个账号，这里就先放一个账号的消耗情况（两个账号大概是5000w的token）

我通过一些事例，让大家看一下这件事儿的成果

以上几张图大家都可以看到，引用的来源都是来自【官网】

所以，对于老站的Json-LD的整理，

的帮助真的很大，并可以快速的进行布局，大幅度提升效率。

其实就是对于不懂技术的小白很优化，开箱即用。

官网Geo优化与WorkBuddy的结合经验分享

人工智能

前端

Geo老师分享站内Geo优化经验，详解Json-LD结构化数据与WorkBuddy结合应用。通过自动化Skills实现产品FAQ、参数、特点的智能提取，2000+产品数据整理从6个月缩短至4天，大幅提升SEO优化效率。

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