2026年多语言SEO：全球搜索可见性完全指南（附AI Agent工作流）

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name: multilingual-market-scorer
description: 分析GA4和GSC数据，为目标市场打分并排名，用于多语言SEO扩展规划
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# 多语言市场评分器

利用现有分析数据对潜在目标市场进行评分。此技能帮助你优先确定哪些语言和国家应首先进行多语言SEO扩展。

## 前置条件
- 用户已分享GA4和GSC数据（各平台的CSV导出）
- 用户已定义其排名前5的英文目标关键词
- 用户了解其业务限制（可配送区域、支持的货币、客服语言）

## 输入
1. GA4国家级别的自然流量导出（CSV）
2. GSC国家级别的效果导出（CSV）
3. 排名前5的英文目标关键词
4. 业务目前运营的国家/地区列表

## 工作流

### 阶段一：提取需求信号
- 解析GA4 CSV，提取：国家、月度自然访问会话数、按国家划分的转化率
- 解析GSC CSV，提取：国家、点击量、展示量、平均点击率、平均排名
- 按国家名称合并两个数据集

### 阶段二：为每个市场打分
对每个有可衡量流量的国家：
- **需求得分（1-5）：** 基于月度自然访问会话数。低于100 = 1，100-500 = 2，500-2000 = 3，2000-5000 = 4，5000以上 = 5
- **机会得分（1-5）：** 基于平均点击率。低于1% = 5（高机会——用户找到了你但读不懂），1%-2% = 4，2%-4% = 3，4%-7% = 2，7%以上 = 1
- **业务匹配度（1-5）：** 用户必须根据其是否在该国运营来提供。未知时默认为3。

### 阶段三：排名与推荐
- 将需求 × 机会 × 业务匹配度相乘，得出综合分数（最高125）
- 第一梯队（60+）：即时优先——立即为这些市场启动本地化
- 第二梯队（30-59）：第二波候选——计划下个季度推进
- 第三梯队（低于30）：持续监测——待第一、第二梯队上线后再重新评估
- 输出排名表格，包含：国家、主要语言、综合评分、需求得分、机会得分、业务匹配度、推荐URL结构、预计需本地化的页面数量

### 阶段四：输出优先级行动计划
- 首先应针对的3个市场，附推荐语言和URL结构
- 首先应本地化的页面列表（基于GSC中每个国家的热门页面）
- 预计字数和翻译预算（使用当前AI翻译API定价）
- 风险提示：列出高需求+低点击率、但业务不运营的国家——标记为需要战略决策的项目

## 输出
一份结构化报告，包含：
1. 市场优先级表格（所有国家均已打分和分级）
2. 排名前3的推荐市场及理由
3. 第一波本地化页面列表（每个市场最多20页）
4. 预计预算和时间表
5. 标记出的战略空白区域

## 局限性
- 所有分数均为基于可用数据的估计——真实世界表现会有差异
- 不能替代母语市场调研或本地竞争分析
- GA4和GSC数据反映的是当前英文表现，而非潜在的非英语需求
- 不访问付费API；依赖用户提供的CSV导出

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name: multilingual-keyword-research
description: 为任何目标语言和国家生成并验证本地化关键词列表，结合AI翻译和SERP验证
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# 多语言关键词研究Agent

为任何目标语言和市场生成本地化关键词研究报告。结合AI翻译和SERP验证步骤，生成反映真实用户搜索方式的关键词列表。

## 前置条件
- 用户已定义目标国家（ISO代码）和语言
- 用户提供了10-20个英文（或其他源语言）种子关键词
- 用户可访问Google Keyword Planner、DataForSEO，或可以手动进行SERP检查
- 基础工作流无需API密钥；DataForSEO集成是可选的，用于自动化搜索量数据

## 输入
1. 目标国家（如`DE`、`ES`、`JP`）和语言（如`de`、`es`、`ja`）
2. 10-20个源语言的种子关键词
3. 业务类别或行业（用于提供上下文）
4. 可选：DataForSEO API凭据（用于自动化搜索量数据）

## 工作流

### 阶段一：翻译和扩展种子关键词
对每个种子关键词：
- 使用AI生成第一轮目标语言翻译（注明使用了哪个模型）
- 识别3-5个自然变体：同义词、更长的长尾表达、问题形式、本地术语
- 标记任何直接翻译可能与当地搜索习惯不符的关键词

### 阶段二：SERP验证（手动或自动化）
对每个翻译后的关键词：
- 在目标国家的Google域名上检查Google Autocomplete——记录排名前5的建议
- 检查SERP底部的"相关搜索"——记录所有相关词语
- 如果DataForSEO可用：查询每个关键词的搜索量、CPC和竞争度
- 如果DataForSEO不可用：注明此情况，并提供手动Keyword Planner查询的指南

### 阶段三：按搜索意图聚类
将关键词分组：
- **信息型：** "什么是X"、"如何Y"、指南、定义
- **商业型：** "最佳X"、"X vs Y"、评测、对比
- **交易型：** "购买X"、"X价格"、"X附近"、产品名称
- **导航型：** 品牌名称、特定网站搜索

### 阶段四：优先级排序
对每个关键词组按以下维度评分：
- 与业务的相关性（1-5）
- 预估搜索量级别（低/中/高——如果API数据不可用，不要虚构具体数字）
- 基于SERP分析的竞争水平（首页优化良好的页面数量、广告密度）
- 内容空缺：用户在该语言中是否已有针对此关键词的内容？

### 阶段五：输出关键词地图
对排名前20的关键词：
- 目标语言的关键词
- 英文翻译（供用户参考）
- 搜索意图类别
- 搜索量级别（低/中/高）
- 推荐内容类型（着陆页、博客文章、产品页面、词汇表条目）
- 如果有任何语言版本的现有内容可以适配，列出其现有URL

## 输出
一份结构化的关键词研究报告，包含：
1. 市场概览：发现的关键词机会总数、意图分布、搜索量概览
2. 排名前20的优先级关键词及完整元数据
3. 内容映射：哪些关键词对应哪些现有或新页面
4. 母语者验证清单：排名前10的关键词发送给母语者审核，并附上具体问题（"[关键词]听起来自然吗？当地人通常会怎么说？"）
5. 使用的数据来源、检索日期以及数据空缺（哪些关键词缺少搜索量数据）

## 局限性
- AI关键词翻译是起点，不是最终答案——始终用母语者验证
- 搜索量数据是数据提供方的估算值；实际搜索量因季节和市场条件而异
- 除非用户已配置付费关键词API，否则无法访问；提供手动回退方案说明
- 无法在缺乏母语输入的情况下捕捉超小众的本地俚语或新兴用语

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name: translation-quality-check
description: 审计AI翻译页面的常见质量问题——未翻译内容、术语表违规、文本膨胀、元数据缺失和本地化一致性
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# 翻译质量检查Agent

审核AI翻译或人工翻译的页面是否存在常见的多语言SEO质量问题。生成一份优先级修复列表。

## 前置条件
- 用户提供源页面和翻译后页面的URL或HTML文件
- 用户可选提供术语表文件（CSV：源语言术语、目标语言术语、注释）
- 用户指定源语言和目标语言

## 输入
1. 源页面URL或HTML文件路径
2. 翻译后的页面URL或HTML文件路径（可为多种目标语言）
3. 源语言代码（ISO 639-1）
4. 目标语言代码（ISO 639-1）
5. 可选：用于术语一致性的术语表CSV
6. 可选：品牌语调指南或翻译记忆备注

## 工作流

### 阶段一：结构检查
对每个翻译后的页面：
- 验证页面是否有唯一的、已翻译的URL（不是与源页面相同的URL）
- 验证HTML `lang`属性是否与目标语言匹配
- 验证页面是否提供真实的HTML（而非客户端JS翻译）——检查翻译后的文本是否存在于原始HTML源代码中
- 检查所有meta标签是否已翻译：`<title>`、`<meta name="description">`、`<meta property="og:title">`、`<meta property="og:description">`

### 阶段二：内容覆盖检查
对比源页面和翻译后的页面：
- 统计`<h1>`到`<h4>`标题——确认全部已翻译
- 检查图片`alt`属性——标记任何仍停留在源语言的部分
- 检查按钮文本、表单标签、错误提示、页脚链接——这些经常被遗漏
- 检查结构化数据（JSON-LD）——标记schema内容是否停留在源语言

### 阶段三：翻译质量指标
标记潜在的质量问题：
- **未翻译段落：** 出现在翻译后页面上的源语言文本块
- **文本膨胀/截断：** 比较关键元素（标题、CTA、导航项）的字符数。标记目标语言字符数超出40%以上的元素（存在SERP和UI截断风险）
- **术语表违规：** 如果提供了术语表，检查定义的术语是否使用了批准的翻译
- **术语不一致：** 同一源语言术语在同一页面上被翻译为不同的目标语言（例如，"checkout"在同一德语页面上被翻译为"Kasse"和"Zur Kasse gehen"）

### 阶段四：本地化深度检查
对页面进行本地化质量评分（不仅是翻译准确性）：
- **示例和引用：** 案例研究、统计数据和示例是否已本地化，还是仍以美国/英国为中心？
- **货币、日期、度量单位：** 是否采用本地格式？
- **文化标记：** 货币符号、地址格式、电话号码格式
- **图片：** 图片中的文字是否为目标语言，还是仍停留在源语言？

### 阶段五：输出优先级修复列表
问题分类：
- **严重（上线前必须修复）：** 缺少hreflang、标题/元描述未翻译、lang属性错误、仅客户端渲染
- **高（1周内修复）：** 未翻译的标题、缺少alt文本、schema语言错误
- **中（1个月内修复）：** 术语不一致、UI文本未翻译、文本膨胀风险
- **低（改进待办）：** 示例未本地化、图片含源语言文字、格式问题

## 输出
一份结构化的质量报告，包含：
1. 整体质量评分（A–F）和摘要
2. 严重问题列表（附精确的元素定位）
3. 高优先级问题列表
4. 源页面与翻译后页面的逐元素对比表
5. 母语者审核清单：预算有限时优先审核的具体部分
6. 按优先级分层的预估修复时间

## 局限性
- 自动化检查无法评估自然度、惯用地道程度或文化细微差别——仍需母语者进行最终审核
- 术语表匹配仅为精确字符串匹配；没有全面的术语表则无法捕捉词形变化
- 不评估相对于参考译文的翻译准确性——这是一项覆盖度和一致性检查，而非流利度评估

<link rel="alternate" href="https://example.com/blog/" hreflang="x-default">
<link rel="alternate" href="https://example.com/blog/" hreflang="en">
<link rel="alternate" href="https://example.com/blog/de/" hreflang="de">
<link rel="alternate" href="https://example.com/blog/es/" hreflang="es">
<link rel="alternate" href="https://example.com/blog/fr/" hreflang="fr">

<url>
  <loc>https://example.com/blog/</loc>
  <xhtml:link rel="alternate" hreflang="en" href="https://example.com/blog/"/>
  <xhtml:link rel="alternate" hreflang="de" href="https://example.com/blog/de/"/>
  <xhtml:link rel="alternate" hreflang="es" href="https://example.com/blog/es/"/>
  <xhtml:link rel="alternate" hreflang="x-default" href="https://example.com/blog/"/>
</url>

Link: <https://example.com/brochure.pdf>; rel="alternate"; hreflang="en"
Link: <https://example.com/brochure-de.pdf>; rel="alternate"; hreflang="de"

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name: hreflang-auditor
description: 爬取并审计整个多语言网站的hreflang实现——捕获失效链接、缺失回指标签、无效代码、canonical冲突等问题，并生成可直接修复的报告
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# Hreflang审计Agent

爬取多语言网站，逐一审计每个hreflang标签是否符合Google要求。生成一份包含精确URL、错误类型和严重性评级的可修复报告。

## 前置条件
- 用户提供网站的基准URL（任何语言版本均可——agent将通过hreflang链接发现其他版本）
- 用户确认使用的是哪种URL结构（子目录、子域名或ccTLD）
- 无需API密钥——使用HTTP请求和HTML解析

## 输入
1. 网站基准URL（如`https://example.com/`或`https://example.com/de/`）
2. 已知语言代码（如果并非所有语言都可被发现）（如`["en", "de", "es", "fr", "ja"]`）
3. 可选：如果hreflang通过XML sitemap实现，提供sitemap URL
4. 可选：忽略列表——要跳过的URL模式（如`/tag/`、`/author/`、`/page/`）

## 工作流

### 阶段一：发现所有语言版本
- 爬取提供的基准URL
- 从HTML `<head>`中的`<link rel="alternate" hreflang="...">`标签提取所有hreflang链接
- 如果提供了XML sitemap，也从sitemap中提取hreflang集群
- 构建语言-页面矩阵：每个URL × 每种语言版本

### 阶段二：验证集群中的每个页面
对矩阵中的每个页面，检查以下8条规则：

1. **自引用：** 页面自身的hreflang值指向其自身的canonical URL
2. **双向性：** 对每一对（A→B），验证B→A存在
3. **有效代码：** 语言代码符合ISO 639-1；地区代码符合ISO 3166-1 Alpha-2
4. **x-default存在：** 集群中至少有一个页面设置了`hreflang="x-default"`
5. **Canonical对齐：** 每个hreflang URL均为canonical版本（非参数化或备用URL）
6. **HTTP状态：** 每个hreflang URL返回200（非301、302、404或500）
7. **无跨语言canonical：** 每个页面的canonical指向同一语言版本的URL
8. **HTML lang匹配：** `<html lang="...">`属性值与页面的hreflang值一致

### 阶段三：检查结构性问题
- **集群不一致：** 页面的hreflang标签集合与集群中其他页面的不一致
- **孤立页面：** 存在但未被任何hreflang集群引用的翻译页面
- **链式重定向：** 发生重定向（301/302）的hreflang URL——这些应直接指向最终URL
- **协议不匹配：** hreflang集合中存在HTTP与HTTPS不一致

### 阶段四：生成修复报告
对发现的每个问题，输出：
- 错误类型（来自上述8条规则）
- 严重性：**严重**（破坏整个集群）、**高**（可能导致显示错误页面）、**中**（合规性问题）、**低**（最佳实践偏差）
- 来源URL（发现错误的页面）
- 目标URL（有问题的hreflang链接）
- 修复说明：所需的确切代码或配置变更

### 阶段五：生成修正后的hreflang标签
对有可修复错误的集群：
- 输出每个页面修正后的`<link>`标签集
- 如适用，输出修正后的XML sitemap条目
- 标记无法自动修复的集群（例如，需先创建缺失页面）

## 输出
一份结构化的审计报告，包含：
1. 执行摘要：爬取的总页面数、发现的语言版本数、按严重性统计的错误数、整体健康评分（A–F）
2. 错误表格：每个错误的类型、严重性、来源URL、目标URL和修复说明
3. 逐一集群健康度：每个页面集群的每条规则通过/未通过状态
4. 自动生成的修复代码：每个破损页面的修正后hreflang标签
5. 优先级行动计划：应先修复哪些错误及其原因

## 局限性
- 仅爬取在已发现的hreflang集群中链接的页面；应该有hreflang标签但没有的页面不会被发现
- 无法在服务端修复页面——输出仅为建议性内容
- 对于JavaScript渲染的hreflang标签，原始HTML方式不适用——请改用XML sitemap方法
- 不检查每个语言版本的内容是否真的已翻译（请使用翻译质量agent来完成此项检查）

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name: international-visibility-monitor
description: 跨传统SERP和AI回答呈现追踪多语言搜索可见性——按语言和市场生成周度或月度可见性报告
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# 国际可见性监测器

监测你的网站在不同语言的传统搜索和AI回答呈现中的表现。生成结构化报告，追踪每个市场的排名、流量和AI引用存在性。

## 前置条件
- Google Search Console访问权限（用户提供CSV导出或授予查看权限）
- GA4访问权限（用户提供按语言分割的流量CSV导出）
- 可选：Ahrefs/Semrush/DataForSEO API访问权限用于自动化排名追踪
- 手动数据导入无需API密钥

## 输入
1. 需要监测的目标语言和国家
2. 每种语言排名前10-20的关键词
3. GSC效果数据导出（CSV，按国家筛选）
4. GA4按语言的流量导出（CSV）
5. 可选：排名追踪API凭据
6. 上一期监测报告（用于趋势对比）

## 工作流

### 阶段一：收集传统搜索数据
- 解析GSC CSV：提取按国家和语言子目录划分的点击量、展示量、点击率和平均排名
- 解析GA4 CSV：提取按语言版本划分的会话数、转化率和互动率
- 如果排名追踪API可用：按国家拉取追踪关键词的当前排名
- 如果排名追踪API不可用：标注此情况并提供手动查询指南

### 阶段二：AI可见性检查（手动或自动化）
对每种目标语言及排名前5的关键词：
- 记录品牌是否出现在这些查询的Google AI Overviews中（从目标国家的Google域名搜索）
- 如果工具访问权限允许：对Perplexity和ChatGPT进行相同的查询检查
- 记录：是否被引用、被引用的URL、引用是否准确
- 注意任何跨语言污染（例如，英文URL被引用于西语查询）

### 阶段三：竞争对手可见性快照
对每个目标市场中排名前3的竞争对手：
- 记录在你们的共享关键词上的排名位置
- 检查在相同关键词上的AI Overviews引用存在性
- 标记月度可见性增减的竞争对手

### 阶段四：趋势分析
将当前数据与上一期对比：
- 每种语言的流量变化（%）
- 每个追踪关键词的排名变化（上升/下降的名次）
- AI引用存在性变化（新增引用、丢失的引用）
- 竞争对手动向（重大增减）

### 阶段五：生成报告
输出结构化可见性报告，包含：
1. **执行仪表盘：** 一个表格，包含所有语言及其关键指标（流量、平均排名、AI引用、趋势箭头）
2. **语言深度分析：** 每种语言的热门关键词分解、排名变化、AI可见性状态和竞争对手活动
3. **预警部分：** 需要立即注意的红旗项目——流量下降超过20%、丢失AI引用、GSC中发现hreflang错误、竞争对手在热门关键词上取得进展
4. **行动项目：** 基于发现结果的具体、优先级排序的任务（例如，"德语博客文章 'beste Laufschuhe' 排名第11位——优化并增加内部链接以推进至前10"）

## 输出
一份结构化的监测报告，包含：
1. 多语言仪表盘（所有语言、关键指标、趋势箭头）
2. 每种语言的详细部分，包括关键词排名、AI引用和竞争对手快照
3. 红旗预警
4. 带预期影响的优先级行动项目
5. 数据新鲜度：每个数据来源的最后更新时间和数据缺失之处

## 局限性
- AI可见性检查是某一时刻的快照——AI回答变化频繁，相隔几分钟的查询可能得到不同结果
- 没有API的排名追踪需要手动查询；自动化排名数据依赖第三方API的可用性
- GSC和GA4数据存在固有延迟（GSC 24-48小时，GA4最多48小时）
- AI引用追踪是观察性的，而非穷尽的——目前没有任何工具能提供覆盖所有平台的完整AI引用数据