Brand GEO Analysis Plus

安装指南

1. ClawHub CLI 从源直接安装技能的最快方式。
   npx clawhub@latest install brand-geo-analysis-plus
2. 手动安装 将技能文件夹复制到以下位置之一
   全局模式
   ~/.openclaw/skills/
   工作区
   /skills/
   优先级：工作区 > 本地 > 内置
3. 提示词安装 将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
   请帮我使用 Clawhub 安装 brand-geo-analysis-plus。如果尚未安装 Clawhub，请先安装（npm i -g clawhub）。
   更倾向于下载？
   获取包含原生技能文件的ZIP压缩包。
   下载技能 (.zip)

什么是

Brand GEO Analysis Plus 是用于分析中国互联网品牌认知的 Openclaw Skills 之一，包含三个互补模块：用于跨平台热门话题的 hub、用于近期社交讨论的 cn30，以及用于品牌在 AI 搜索中可见度的 geo。三者结合，帮助团队了解哪些内容正在吸引关注、用户在说什么，以及 AI 助手如何描述品牌。
针对明确的问题，可以使用单个模块；若要更全面地诊断品牌，则可组合使用全部三个模块。该 skill 可生成趋势排名摘要、社交研究发现、GEO 指标和 HTML 报告，为竞品研究、声誉监测、内容规划和 GEO 优化提供支持。

应用场景

查找 Baidu、Zhihu、Weibo、Douyin、Bilibili、Kuaishou 和 Toutiao 上当前或近期的热门话题。
研究 Xiaohongshu、Douyin 和 WeChat Official Accounts 上最多 30 天的用户讨论。
比较各社交平台上的品牌声誉、受众反馈和竞品提及情况。

简介

通过提及率、排名、情感、竞品比较和可用的来源引用，衡量 AI 搜索可见度。
综合趋势热度、社交口碑和 AI 回答，形成完整的品牌认知诊断。

工作原理

明确用户目标，并将请求路由到 hub、cn30、geo 或组合工作流。如果意图或主题不清楚，则提出澄清问题。
检查所需 API 密钥和模块依赖是否可用。对于研究工作流，需澄清含糊的关键词，或收集必要的品牌和品类信息。
使用所选模块收集数据：hub 获取趋势排名，cn30 搜索近期社交对话，geo 向所选 AI 搜索平台提交问题。
处理结果。该 skill 会总结趋势和讨论，或计算 GEO 可见度，并分析已完成的 AI 回答中的品牌排名、上下文、情感、竞品提及和主张。
生成适当的输出，例如简明摘要、JSON 数据或 HTML 报告。若要进行完整诊断，则将 hub、cn30 和 geo 的发现整合为一份包含建议的说明。

配置指南

将 skill 文件安装或放置在代理使用的 skill 目录中。文档记录的 WorkBuddy 路径为 ~/.workbuddy/skills/brand-geo-analysis-plus/；skill 文件未指定确切的安装流程。
从 Redfox hub 获取 REDFOX_API_KEY。三个模块共用此密钥。可按命令行参数、环境变量或代理配置值的顺序提供密钥，优先级依次递减。
export REDFOX_API_KEY=ak_your_api_key
也可以在 ~/.openclaw/openclaw.json 的 env 下添加 REDFOX_API_KEY。
确认 python3 可用。hub 和 cn30 模块使用 Python 标准库，无需第三方软件包。geo 模块需要安装 requests：
python3 -m pip install requests
从 skill 目录运行相应脚本。例如，cn30 接受搜索词、平台选择、时间范围和输出格式；geo 使用单独的脚本进行搜索、分析和报告生成。支持的选项请参阅模块说明。
Brand GEO Analysis Plus 数据架构与分类体系
由于各模块使用不同的数据源、工作流和输出格式，因此 skill 将它们分别保留。主要脚本和生成的文件包括：
模块或阶段 主要文件 数据和输出
hub：趋势聚合 scripts/hub_fetch.py 按平台分组的 TOP10 趋势数据、跨平台摘要和趋势预测；精简输出可能通过 dataFile 指向 JSON 数据文件。
cn30：社交研究 scripts/cn30_search.py 来自 Xiaohongshu、Douyin 和 WeChat Official Accounts 的近期讨论结果；支持 JSON、HTML 或两者同时输出。可根据已保存的 JSON 生成 HTML 报告。
geo：AI 搜索采集 scripts/geo_search.py 搜索回答写入 output/search_results.json，按查询和 AI 平台整理，并标注 completed、invalid、failed 或 timeout 等任务状态。
geo：分析 scripts/geo_analyze.py 生成 output/deterministic.json 和 output/ai_analysis_template.json；合并后的分析可保存为 output/analysis_result.json，AI 回答分析保存在 output/ai_analysis.json。
geo：报告 scripts/geo_report.py 根据分析结果和搜索结果生成交互式报告 output/geo_report.html。
GEO 分析会追踪品牌排名和上下文、情感及其依据、提及的竞品、竞品排名和情感、关键主张，以及可用时的来源信息。无效或失败的 AI 回答不会纳入可见度计算。hub 平台代码为 bd、zh、wb、dy、bz、ks 和 tt；cn30 使用 xhs、dy 和 gzh；geo 使用 doubao、kimi 和 deepseek。references/ 下的参考文档定义了报告规则、趋势预测逻辑、说明和 GEO 指标详情。

高级特性

模块化路由会选择最相关的精简工作流；组合使用 hub → cn30 → geo，则可支持完整的品牌诊断。
hub 支持按小时、按日、按周和历史趋势查询、关键词扩展、平台筛选及趋势预测。其精简输出包含指向完整数据文件的引用。
cn30 可搜索可配置天数范围内的内容，支持多个平台以及 JSON/HTML 输出，并使用定向 WebSearch 补充核心平台研究。
geo 最多可生成 12 个问题，涵盖推荐、比较、评估和场景类别；生成的问题需经用户确认后才能搜索。
geo 并行执行平台查询，对某些无效的平台回答重试一次，并将无效结果排除在得分分母之外，而不是将其视为品牌未被提及。
GEO 评分综合提及率（40%）、排名（30%）和情感（30%）。报告可包含平台细分、竞品比较和可用的来源域名。
各模块可独立维护：无需将工具合并为一个 CLI，即可更新单个脚本及其相关参考文档。

name: brand-geo-analysis-plus description: 中国互联网品牌感知监测统一工具。聚合全网热榜追踪（hub）、小红书/抖音/公众号近30天深度讨论研究（cn30）、豆包/Kimi/DeepSeek AI 搜索品牌可见度分析（geo）三个互补模块，帮助品牌方/市场运营/内容创作者从「话题热度—真实口碑—AI 回答」三层视角全面感知品牌。当用户需要研究中国社交媒体热点、分析品牌舆情、对比竞品口碑、分析品牌在 AI 搜索中的表现、做 GEO 优化、追踪全网热点时使用。触发词：品牌感知、舆情监测、社媒研究、热榜聚合、AI 搜索可见度、GEO 分析、跨平台舆情、热点追踪、品牌口碑、品牌竞品对比、社媒热榜。 agent_created: true
allowed-tools: Bash, Read, Write, AskUserQuestion, WebSearch