# 从0开发一套geo优化软件：数据模型与API设计

这类 GEO 软件的核心流程并不复杂：先批量拓词，建立选题池；再把企业介绍、服务说明、FAQ、案例等资料放进知识库；然后基于关键词和知识库生成文章；最后发布和分发。听起来像是 AI 写作，但真正落到系统开发时，重点反而是数据怎么沉淀。

所以这一篇专门讲数据模型和 API。GEO 系统的数据模型要围绕「内容资产」设计，而不是围绕「AI 调用」设计。真正需要长期保存和复用的是关键词、知识库、文章、发布记录、账号、投放资源、配额和任务。模块拆分按这个方向做，系统会更像内容运营平台，而不是单点的写作工具。

## 1. 应用作用域

`frontend/src/api/backend.js` 中有一个关键设计：GEO 相关接口会自动挂到 `/apps/geo_app` 下。被纳入应用作用域的资源包括：

- `/keyword-groups`
- `/keywords`
- `/articles`
- `/knowledge-bases`
- `/conversion-targets`
- `/article-styles`
- `/platforms`
- `/distribute`
- `/social-accounts`
- `/site-publish`
- `/auto-operations`
- `/soft-articles`
- `/ai-quotas`
- `/ai-generation-tasks`

这意味着后端可以用同一套路由和权限框架服务多个产品，只要通过 `X-App-Code` 或 URL 前缀区分业务域。这里可以使用 `geo_app` 作为应用标识，后续如果扩展其他垂直产品，也不用重写整套后端。

前端请求拦截器可以这样做，所有业务页面都不用重复处理 token、客户端模式和应用标识：

```js
backendApi.interceptors.request.use(config => {
  const token = storage.get('token')
  if (token) {
    config.headers.Authorization = `Bearer ${token}`
  }

  config.headers['X-App-Code'] = APP_CODE
  config.headers['X-Client-Mode'] =
    (window.require || window.electron) ? 'electron' : 'browser_web'
  config.url = withAppPrefix(config.url)

  return config
})
```

## 2. 关键词模型

有了应用作用域，接下来就要看第一类核心资产：关键词。关键词是 GEO 内容生产的入口。建议至少设计两个表：

`keyword_groups`

- `id`
- `user_id`
- `app_code`
- `name`
- `description`
- `enabled`
- `sort`
- `created_at`
- `updated_at`

`keywords`

- `id`
- `group_id`
- `user_id`
- `app_code`
- `word`
- `source`
- `created_at`
- `updated_at`

关键词页面已经把这些动作做成了日常运营入口：分组创建、关键词列表、AI 拓词、批量添加、批量删除、移动分组。API 层对应 `getKeywordGroups`、`createKeywordGroup`、`getKeywords`、`generateKeywords`、`batchCreateKeywords`、`moveKeywords` 等方法。

后端表结构可以先用这种粒度，不要一开始就把关键词扩展成很复杂的 SEO 表：

```sql
CREATE TABLE keyword_groups (
  id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  user_id BIGINT NOT NULL,
  app_code VARCHAR(64) NOT NULL,
  name VARCHAR(120) NOT NULL,
  description TEXT NULL,
  enabled TINYINT DEFAULT 1,
  sort INT DEFAULT 0,
  created_at TIMESTAMP NULL,
  updated_at TIMESTAMP NULL
);

CREATE TABLE keywords (
  id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  user_id BIGINT NOT NULL,
  group_id BIGINT NOT NULL,
  app_code VARCHAR(64) NOT NULL,
  word VARCHAR(180) NOT NULL,
  source VARCHAR(40) DEFAULT 'manual',
  created_at TIMESTAMP NULL,
  updated_at TIMESTAMP NULL,
  INDEX idx_group_id (group_id),
  INDEX idx_user_app (user_id, app_code)
);
```

## 3. 知识库模型

只有关键词还不够。关键词告诉系统写什么方向，知识库则告诉系统哪些内容是真实可信的。知识库用于保证文章不是空泛生成，而是能围绕真实产品、服务和案例展开。建议设计：

`knowledge_bases`

- `id`
- `user_id`
- `app_code`
- `name`
- `description`
- `enabled`
- `created_at`
- `updated_at`

`knowledge_files`

- `id`
- `knowledge_base_id`
- `name`
- `file_type`
- `file_path`
- `file_size`
- `content`
- `metadata`
- `created_at`
- `updated_at`

项目 API 已经包含上传文件、添加文本、获取文件内容、更新内容、移动文件、删除文件等能力。开发时要注意图片和文本的处理方式不同：文本可以直接进入提示词，图片更适合作为素材引用，让模型在文章中输出占位符。

## 4. 转化目标和文章风格

转化目标解决「文章最终要为谁服务」的问题。文章风格解决「内容怎么写」的问题。不要把这两个概念混在一个 prompt 字段里。

`conversion_targets`

- `name`
- `company_name`
- `official_website`
- `industry`
- `description`

`article_styles`

- `name`
- `type`
- `prompt`
- `enabled`

`article-creation.vue` 里把正文风格和标题风格拆开使用，并支持标题改写。这个设计很有必要：标题要负责点击和搜索匹配，正文要负责可信度和信息密度。

## 5. 文章模型

关键词、知识库、风格、转化目标最后都会汇聚到文章上。文章是系统的中心资产。建议字段：

- `id`
- `user_id`
- `app_code`
- `title`
- `content`
- `status`
- `source`
- `word_count`
- `keyword_ids`
- `knowledge_base_ids`
- `style_id`
- `title_style_id`
- `conversion_target_id`
- `error_message`
- `created_at`
- `updated_at`

状态建议至少包括：

- `created`
- `manual`
- `ai`
- `generating`
- `failed`

文章列表已经支持状态筛选、失败重试、发布、投放、导出 Word、发布记录展示。后端要把文章生成过程设计成任务化，避免页面等待大模型响应。

## 6. AI 配额和任务

数据资产之外，还要单独考虑 AI 任务和额度。项目里 `keywords.vue` 和 `article-creation.vue` 都会展示 AI 额度。关键词拓词调用后会轮询 `getAiGenerationTask`，这说明生成任务应该是异步的。

建议设计：

`ai_generation_tasks`

- `id`
- `user_id`
- `app_code`
- `task_type`
- `usage_type`
- `status`
- `request_payload`
- `result_payload`
- `error_message`
- `started_at`
- `finished_at`

`ai_quota_usages`

- `id`
- `user_id`
- `task_id`
- `usage_type`
- `amount`
- `period_key`
- `status`

状态要区分 `reserved`、`used`、`released`。任务失败或取消时释放额度，任务完成时确认扣减。这个设计能避免高并发下额度被重复消耗。

任务和额度建议用“预占 -> 确认 -> 释放”的状态机，伪代码如下：

```php
DB::transaction(function () use ($user, $payload) {
    $quota = AiQuota::lockForUpdate()
        ->where('user_id', $user->id)
        ->where('usage_type', 'article_generation')
        ->firstOrFail();

    if ($quota->remaining <= 0) {
        throw new RuntimeException('AI额度不足');
    }

    $task = AiGenerationTask::create([
        'user_id' => $user->id,
        'app_code' => 'geo_app',
        'task_type' => 'article',
        'usage_type' => 'article_generation',
        'status' => 'pending',
        'request_payload' => $payload,
    ]);

    AiQuotaUsage::create([
        'user_id' => $user->id,
        'task_id' => $task->id,
        'usage_type' => 'article_generation',
        'amount' => 1,
        'status' => 'reserved',
    ]);
});
```

## 7. 发布和投放模型

发布分两类：账号发布和站点发布。

账号发布依赖 `/social-accounts` 和 `/distribute/records`。站点发布依赖 `/site-publish` 和 `/site-publish/publish`。自动运营服务会在生成文章后创建分发记录，再调用 RPA 或站点发布接口。

软文投放是另一类商业资源，API 包括媒体资源、钱包、充值订单、余额记录、软文订单、违禁词检测。它不一定由客户端自动发布，而是更像「内容订单 + 媒体资源采购」。

## 8. API 响应规范

项目里 axios 拦截器假设 Laravel 统一响应格式是：

```json
{
  "code": 0,
  "message": "success",
  "data": {}
}
```

非 0 会被前端当成错误。401 会清理 token 并跳转登录页。后端实现时必须保持这个格式稳定，否则前端页面会出现难排查的状态异常。数据和接口打好基础后，下一步才适合深入 AI 生成链路，否则生成出来的内容很难被系统承接。

这类 GEO 软件的核心流程并不复杂：先批量拓词，建立选题池；再把企业介绍、服务说明、FAQ、案例等资料放进知识库；然后基于关键词和知识库生成文章；最后发布和分发。听起来像是 AI 写作，但真正落到系统开发时，重点反而是数据怎么沉淀。

从0开发一套geo优化软件：数据模型与API设计

后端

架构设计

开发工具

GEO优化软件开发核心在于数据模型与API设计，围绕关键词、知识库、文章等核心资产构建系统。采用应用作用域设计，统一管理API路由和权限，支持多业务扩展。关键词模型作为内容生产入口，知识库确保内容真实性，文章模型汇聚各类信息。AI任务采用异步处理，配额管理采用"预占-确认-释放"机制，确保系统稳定运行。发布投放模型支持多种分发方式，API响应规范统一，为后续AI内容生成奠定基础。

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