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审计程序化 SEO 站点的惩罚风险,并输出评分、结论与修复清单
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
请帮我安装 askskill 上的 "pseolint" MCP 服务: 执行:claude mcp add 'io-github-ouranos-labs-pseolint' -- npx -y @pseolint/mcp
请审计这个程序化 SEO 站点的 500 个落地页模板,给出整体 verdict、0-100 风险分数,并按高、中、低优先级输出可执行修复清单。
返回站点惩罚风险结论、量化评分,以及按优先级整理的修复建议列表。
我们准备上线新的城市页和服务页模板。请检查是否存在薄内容、重复内容、低价值页面模式或其他可能引发搜索惩罚的风险,并生成修复 manifest。
输出模板层面的风险项说明、风险等级判断,以及上线前应完成的修复任务。
这个程序化 SEO 站点近期自然流量下滑。请基于站点结构与页面模式做 penalty-risk audit,判断是否存在算法惩罚风险,并列出最可能的原因和修复步骤。
给出是否存在惩罚风险的判断、关键成因分析,以及可执行的修复路线图。