把 SEO 判讀寫成 Skill：它抓出了什麼，又差點害我們做白工
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大部分公司的 SEO 問題不是沒有數據。GA 開著，Search Console 也接了，每個月甚至有一份自動寄來的報表。問題是看完之後不知道要改什麼。曝光多少、點擊多少、排名第幾，這些數字本身不會告訴你下一步該動哪一頁。
把數據轉成行動的那一段，其實是一組固定的判斷：這個數字算好還是壞、跟上次比是不是惡化、如果惡化第一個該查什麼。這種「規則明確但每次都要重跑一遍」的判斷，正是適合寫進 Skill 的東西。這篇用我們自己站上跑了一輪的實際過程來說明，包含它抓出了什麼、以及它差點害我們做錯什麼。
查數字很容易，難的是知道多少算正常
接 API 撈數據是最簡單的一步，麻煩的是判讀。同樣是互動率 26%，在某些站是災難，在我們站上卻是正常的，因為這個數字被機器人流量拉低了。不知道這件事的人看到 26% 會得出完全錯誤的結論，然後開始改一個根本沒壞的東西。
這就是 SEO Skill 的價值所在：它裝的不是查詢邏輯，是你這個站特有的判讀基準。查詢邏輯到處都找得到，判讀基準只有你自己知道。
把站台特有的常識寫進去
我們站上最重要的一條基準是機器人流量的比例。實測下來，Direct 來源的互動率低於 5%、Unassigned 是 0%，這兩塊基本上全是機器人，而它們會執行 JavaScript，所以分析工具把它們當成真人計算。
這條知識寫進 Skill 之後，每次分析都會自動先扣掉這兩塊再談結論。沒有這條，每一次的判讀都會從錯誤的基數開始。
## 判讀鐵則：先分離機器人，再談任何結論
用來源報表的互動率分辨：
| 管道 | 互動率 | 判讀 |
| Direct | 低於 5% | 幾乎全是機器人 |
| Unassigned | 0% | 100% 機器人 |
| 自然搜尋 | 45-55% | 真人 |
任何結論都要基於扣除機器人後的數字。
總覽的互動率是被拉低的假數字，不可以拿來當 KPI。另一條同樣重要的是「轉換數以哪個來源為準」。分析工具的表單送出事件會把站上所有表單都算進去，包含搜尋框與訂閱框，所以那個數字永遠比真實詢問數高。我們的 Skill 裡寫死了一句：認定有幾筆詢問，一律以資料庫的名單表為準，事件數字只能當模糊訊號。這句話擋掉過好幾次「這個月有幾筆詢問」的誤判。
實際跑一次會發生什麼
這個月我們讓它跑了一次兩週的完整分析，結果值得分享，因為它示範了自動化判讀能做到什麼程度。
它先扣掉機器人，算出真人流量兩週成長了一倍以上，然後往下找成長來源，發現幾乎全部集中在單一題材。接著它比對搜尋成效，挑出「排名進了前十但點擊率明顯低於該名次應有水準」的頁面，列出五個具體該改標題的對象，每個都附上目前排名與實際點擊率。
最有價值的一項是我們自己沒想過要查的：它發現兩個曝光不低、排名在三到四名、點擊率卻是 0% 的查詢字串，追下去才確認那兩個查詢就是我們自己文章裡的 FAQ 問題。搜尋引擎把 FAQ 的問句當成查詢來匹配，給了很前面的排名，但因為答案在搜尋結果頁就顯示完了，沒有人需要點進來。這是典型的零點擊，而且是我們自己造成的。
這種發現的共通點是：它需要把兩份資料交叉比對才看得出來，而人通常只會分開看。
然後它差點害我們做白工
同一次分析裡，它非常有自信地建議我們「補 meta description，這是投報率最高的流量手段，全站九成五的文章都沒有寫」。
這句話寫在 Skill 裡，三個月前是對的。但我們後來已經把 meta 補到全站滿覆蓋，只是沒有人回去更新那份 Skill。於是它用權威的語氣，叫我們去做一件早就做完的事。
這件事真正麻煩的地方在於，這個建議讀起來完全合理，有數據、有實證、有明確的行動方案，唯一的問題是它已經不成立了。如果那天沒有順手驗證一下實際的覆蓋率，我們可能就照著做了。
後來的處理方式是把失效的段落留在原地，標成「已失效，別再照做」，而不是直接刪掉。理由是刪掉之後，同樣的建議過一陣子還是會被重新提出來一次，因為它本來就是個看起來很合理的建議。留著失效紀錄，等於留下一個路標。
哪些不要自動化
SEO 這塊有一條界線很清楚：分析可以自動，改動不要自動。
最典型的是標題。讓它找出該改的標題，很好；讓它直接把標題改掉，不行。原因是標題牽涉品牌語氣、承諾、以及跟內文的一致性，這些判斷需要人。而且標題改動會影響既有排名，改錯要等好幾週才看得出來。
另外兩件不要交出去的是：發布（不可逆）與外部連結建置（風險高且可能違反搜尋引擎規範）。AI 時代的 SEO 有哪些新的判斷維度，我們在 AI 時代 SEO 完整指南裡談過 AEO 與被引用的部分。
一個實用的小設計
寫這類分析 Skill 的時候，加一條「資料真實性自我驗證」很值得。做法是撈到熱門頁面清單之後，先實際去確認前三個網址真的存在，任何一個是 404 就停止分析並明說資料不可信。
這條規則擋的是環境設定錯誤或撈錯資源的狀況。分析工具的資源選錯不會報錯，只會給你一批看起來正常但完全不相干的數字，而這種錯誤如果沒被擋下來，後面所有結論都是廢的。
要從哪裡開始
不用一開始就做完整的分析流程。比較實際的起手式是把你每次看報表時心裡那些「這個數字要跟什麼比才知道好壞」的判斷寫下來，那就是第一版的 Skill。
然後每次跑完，把它判斷錯的地方回頭補進去。我們的那份跑了幾個月之後，最有價值的部分不是查詢邏輯，是累積下來的踩雷紀錄：哪個數字不能信、哪兩個欄位常常被搞混、哪個結論要有旁證才能下。這些東西沒有一條是查得到的。
我們自己也在做 AI 產品：Ocean Bot 業務助理、玄燈命理 DestineAI、PiMe AI 形象照，以及陪跑者 PACER 這個 AI 原生官網，都收在作品案例裡，可以看看落地之後實際長什麼樣。
如果你的公司已經有數據但一直卡在不知道要改什麼，或是想把 SEO 的判讀標準沉澱下來不要每次都靠某個人的直覺，這正是我們AI 自動化開發在幫客戶處理的事。跟我們聊聊你們現在看報表最常卡住的地方。
延伸閱讀
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SEO 分析交給 AI，最該先寫進去的是什麼？
為什麼分析工具的表單送出事件不能當詢問數？
Skill 裡的建議會不會過時？
發現失效的內容該直接刪掉嗎？
SEO 有哪些工作不該自動化？
這個主題的完整脈絡、選型比較與導入建議，都整理在指南裡。
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