搜索排名与结果特征跟踪

要解决的问题

在自然搜索优化中，关键词排名位置只是流量获取的一半真相。另一半取决于页面是否触发了 AI Overviews、Featured Snippets、People Also Ask 等结果特征，这些模块直接决定点击率和品牌曝光。过去团队往往需要维护两套数据：一套来自排名追踪工具，另一套依赖人工记录或第三方平台导出，数据口径不一致导致决策延迟。当 AI Overviews 开始出现在结果页顶部时，问题变得更复杂——传统工具无法区分品牌是被 AI 引用还是仅仅出现在同一查询的结果列表中。

技能如何工作

@user_fccf428b/serp-tracker 已被合并到 /digital-marketing-pro:rank-monitor 技能的 --features 模式中。这意味着关键词排名和 SERP 特征现在在同一个配置集下一次性采集，无需再维护单独的特征关键词列表。

核心能力包括：

• 统一关键词集：rank-monitor 读取同一组关键词，同时输出排名位置和特征触发情况。
• 特征覆盖：跟踪 AI Overviews、Featured Snippets、People Also Ask、Knowledge Panels、Local Pack、Image Pack、Video Carousel、Shopping、Sitelinks 等常见结果模块。
• 特征归属分析：对比目标页面与竞争对手在每个特征上的触发情况，识别哪些特征被竞品占据。
• 查询-特征矩阵：生成每个查询对应的特征触发矩阵，快速定位高价值特征机会。

工作方式分为三步：首先配置包含关键词和追踪域名的 YAML 文件，然后运行 rank-monitor --features 命令，最后读取输出的报告。特征数据来源于连接的 rank-tracker MCP 或手动观察，因为 Google Search Console 不导出逐查询的 SERP 特征布局或 AI Overview 引用列表。

适用边界与注意点

AI Overview 的跟踪结果是二元信号：要么出现要么不出现，并标记品牌是否被引用。这不是 AI 可见度评分。如果需要跨六个标准渠道（如 ChatGPT、Perplexity、Google AI Mode 等）的 AI 可见度评分，应使用 /digital-marketing-pro:geo-monitor 或 /digital-marketing-pro:aeo-audit。如果需要实际的 AI 曝光数据，应使用 /digital-marketing-pro:gsc-ai-performance。

特征数据依赖外部 rank-tracker MCP 的连接状态或手动记录，这意味着自动化程度取决于你的工具链配置。在缺少 MCP 连接时，技能会退化为手动输入模式，无法自动拉取特征数据。

安全边界方面，该技能不会自动安装依赖或修改系统权限，所有外部写入操作（如发送报告、更新数据库）都需要用户明确确认。凭据仅用于指定的官方服务，不会记录或转发。

输出示例

典型的输出包含三个部分：

1. 关键词排名表：列出每个关键词的当前排名位置和历史变化。
2. 特征触发矩阵：显示每个关键词触发了哪些 SERP 特征，以及竞争对手的触发情况。
3. 机会报告：基于特征归属分析和排名数据，指出哪些关键词可以通过优化特征触发来提升流量。