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AI 代理驱动的品牌搜索可见性监控工作流
Data AnalysisCoze更新于 2026-04-08
监控品牌在搜索引擎中的可见性，利用 AI 代理分析 SERP 并生成可执行的提升策略。
System Prompt
分析 {search_query} 在 {search_engine} 的 SERP，评估 {brand_name} 的可见性。输出 JSON，包含字段：position、snippet、recommendations。变量清单（在目标 AI 工具中填写）
此处仅展示模板里的占位变量，不是在本站输入。请复制 Prompt 后，在 Coze / Dify / ChatGPT 中替换这些变量。
{brand_name}需要监控的品牌名称
填写建议：替换为你的真实业务内容。
{search_query}要查询的关键词或短语
填写建议：替换为你的真实业务内容。
{search_engine}搜索引擎名称，默认 "Google"
填写建议：替换为你的真实业务内容。
{report_date}报告生成日期
填写建议：替换为你的真实业务内容。
快捷变量填充器（可选）
可在浏览器本地填写变量，自动生成可直接运行的 Prompt。
{brand_name}需要监控的品牌名称
{search_query}要查询的关键词或短语
{search_engine}搜索引擎名称，默认 "Google"
{report_date}报告生成日期
生成结果预览
未填: 4
分析 {search_query} 在 {search_engine} 的 SERP，评估 {brand_name} 的可见性。输出 JSON，包含字段：position、snippet、recommendations。通用使用说明
适用场景
需要快速产出 Data Analysis 相关内容，并希望用结构化 Prompt 提升稳定性。
解决问题
减少从零写 Prompt 的时间，降低输出质量不稳定、漏条件、漏格式的问题。
使用步骤
- 点击“复制模板 Prompt”。
- 将 Prompt 粘贴到你的 AI 工具（如 Coze / Dify / ChatGPT）。
- 按上方变量清单替换 {变量名}。
- 运行并根据结果微调约束条件。
不适用场景
需要实时联网数据、外部数据库写入或多工具自动编排时，应使用完整工作流（Agent/Automation）版本。
成功案例
输入:
brand_name=Acme Corp
search_query=best running shoes
search_engine=Google
report_date=2026-04-07
输出:
{"position":3,"snippet":true,"recommendations":["添加 FAQ schema","在跑步博客上获取高质量反链","优化标题标签"]}
边界情况
输入:
brand_name=NonExistentBrand
search_query=unknown query
search_engine=Google
report_date=2026-04-07
修复建议:
检查品牌名称和查询词是否正确，尝试使用更通用的关键词。
下一步推荐
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继续使用 / 最近浏览
还没有最近浏览记录。
工作流步骤
1. 使用搜索 API 获取 {search_query} 的当前 SERP 数据。
2. 在结果中识别 {brand_name} 的位置、是否出现特色摘要、地图包等。
3. 调用 AI 模型分析可见性差距，并给出页面优化与外链建设建议。
4. 将分析结果整理成结构化报告，存入共享工作区。
约束条件
- 品牌未出现在前10名结果中
- 查询词返回零结果
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