想讓一個網站在谷歌上獲得排名，有多難？傳統打法告訴你，至少需要半年以上。關鍵詞研究、內容鋪設、技術優化，最耗時的是漫長的外鏈建設和權重積累，整套流程下來，時間和金錢成本都非常高。

但如果我告訴你，這個過程可以被壓縮到24小時呢?

最近，我在油管上看到一個極其震撼的案例：一位名叫James的營銷人，用AI(主要是Claude Code)為一個全新的利基市場網站(卡車維修)，在24小時內沖上了谷歌多個核心關鍵詞的前三名，并立即帶來了超過3000美金的真實收入 。如圖：

原視頻：https://www.youtube.com/watch?v=gWNFna6fgS8

結合我自己的出海經驗，我發現這套打法完全可以復現，這完全是一套全新的、AI驅動的SEO執行邏輯。

今天，我們就來完整復盤這個案例，看看AI到底是如何改寫游戲規則的。如圖：

AI時代的SEO新打法：一套完整的執行框架

在深入細節之前，我們先要有一個清晰的框架。這套AI驅動的打法，可以總結為一個高效的執行流程如圖：

接下來，我們一步步拆解，看看Claude Code在每個環節到底做了什么，以及我們如何用具體的提示詞來驅動它。

Step 1：定義戰場 - AI驅動的關鍵詞與戰略洞察

傳統SEO需要用Ahrefs、SEMrush等多個付費工具進行復雜的關鍵詞研究，耗時耗力。

而案例中的做法非常直接，直接讓Claude Code擔任了“戰略分析師”的角色。正如James在視頻中所說，他只是簡單地把網站交給AI工具，然后提出要求。這背后是AI Agent訪問網站、進行市場分析、生成關鍵詞并識別用戶意圖的能力。

參考提示詞 :

“嘿，這是我的網站 [網站URL]，我的業務是 [例如：為本地卡車提供緊急維修服務]。請給我一個25到50個關鍵詞的列表，讓我的網站可以圍繞它們進行優化。”

AI迅速給出了一份包含緊急類、服務類、問題類和本地類關鍵詞的清單。操作者只需從中篩選出那些具有高購買意圖(用戶準備馬上打電話或下單)的關鍵詞即可。

Step 2：構建內容壁壘 - AI生成深度與廣度兼備的落地頁

針對第一步篩選出的每一個高意圖關鍵詞(特別是“服務+地點”的組合)，不能只做簡單的內容填充。案例中的高明之處在于，讓Claude Code為每個關鍵詞創建了一個信息密度極高的專屬落地頁。

視頻中提到，針對 Charlotte這個地點，AI甚至關聯到了當地的NASCAR賽車文化，并將其寫入了頁面內容。這體現了AI在深度內容生成、本地化信息整合和結構化頁面構建上的強大能力。

參考提示詞：

“請為關鍵詞‘mobile diesel mechanic Charlotte’創建一個極其詳盡的落地頁。內容必須超越競爭對手，不僅要包含服務詳情，還要深入挖掘并融入夏洛特本地的獨特信息，例如：[當地著名地標]、[可能影響卡車問題的本地因素，如天氣/路況]、[引用當地的文化特色，如NASCAR文化與運輸業的關聯]、[針對本地客戶的常見問題解答(FAQ)]。確保內容結構清晰，對SEO友好。”

用這種方式，你可以快速生成數十個高質量的落地頁，形成一個競爭對手難以逾越的內容矩陣。

Step 3：技術基礎優化 - AI自動化的全站技術診斷與修復

這是整個流程中最體現AI效率的一步。

傳統的技術SEO診斷，需要專業人員使用工具分析，再由開發人員逐項修復，過程漫長且溝通成本高。

而案例中，操作者直接讓Claude Code對全站進行技術診斷，并直接執行修復。視頻明確提到了他使用的指令包含了“Ultra think ”模式。這背后是AI強大的代碼審查、技術問題診斷、自動化代碼修復，甚至是多Agent并行處理的能力。

參考提示詞：

“請使用‘Ultra think’模式，對我的整個網站代碼庫進行一次全面的技術SEO診斷 。找出所有影響Google排名的問題，包括但不限于：robots.txt和sitemap.xml的缺失或配置錯誤、網站加載速度慢、缺少Schema結構化數據標記、移動端適配問題等。請列出問題清單，然后，直接在代碼庫中修復它們。”

更有甚者，案例中還提到了利用子Agent(Sub-agents)來并行處理任務，效率極高。

參考提示詞：

“啟動三個子Agent：第一個負責尋找內容機會，第二個負責分析我的競爭對手，第三個負責識別我網站上所有其他需要修復的問題。讓它們在后臺并行工作。”

這種“一鍵診斷+修復”的模式，將原本需要數周的工作壓縮到了幾分鐘。

Step 4：極致加速 - AI驅動的網站性能優化

網站速度是Google排名的關鍵因素之一。當發現網站在Google PageSpeed Insights上的得分不高時，案例中的操作者沒有自己去研究如何優化，而是把這個任務直接交給了Claude Code。

視頻中清晰地描述了這個反饋循環：從PageSpeed Insights復制錯誤詳情，直接粘貼給Claude Code，它就能理解并修復。

參考提示詞：

“我的網站在Google PageSpeed Insights上的移動端性能得分很低。這是報告中指出的問題和建議：[此處直接粘貼PageSpeed Insights報告中的錯誤詳情和優化建議]。請分析這些信息并自動執行優化操作，例如：將所有圖片批量轉換為WebP格式、壓縮相關文件、優化代碼等。目標是讓性能得分顯著提升。”

至此，一個在戰略、內容、技術和性能上都經過AI深度優化的網站就誕生了。

結果，就是24小時內排名飆升并開始盈利。

復盤與方法論總結：AI?SEO的正確邏輯

分析完這個案例，結合我自己的出海經驗，我提煉出了一套AI時代SEO的全新執行邏輯。這套邏輯的核心，在于利用AI的能力，實現規模化、速度和深度的統一。

1. 業務場景驅動，聚焦高轉化需求。

AI SEO的第一步不是追逐大流量詞，而是圍繞核心業務場景。

案例始終聚焦“卡車司機緊急維修”這一場景，讓AI優先挖掘并鎖定高轉化意圖的長尾關鍵詞和細分區域需求，確保流量的商業價值。

2. 內容極致細分，打造精準流量入口。

利用AI強大的內容生成能力，為每一個“服務+地點”的組合創建獨立的深度優化頁面。

這意味著每個頁面都是一個高度精準的流量入口，專門服務于一個特定用戶意圖，從而極大提升頁面相關性和轉化率。

3. 技術SEO的自動化，消除人工瓶頸。

通過向AI提供診斷報告或直接下達修復指令，可以實現技術SEO的全自動檢測與修復。

這徹底消除了在網站速度、代碼結構等問題上耗時最長的人工瓶頸，確保網站始終對Google保持最佳友好度。

4. 多Agent并行處理，實現規模化運營。 

面對龐大的內容和優化任務，利用多Agent并行處理(如同時進行內容挖掘、競品分析、問題修復)是核心優勢。這使得大規模、高效率的持續優化成為可能，這是傳統小團隊無法比擬的。

5. 數據驅動的閉環，實現動態內容優化 

下一步的邏輯必然是根據已上線頁面的流量表現(點擊率、轉化率)，反向指導AI自動調整內容結構和優化策略，實現轉化效率的最大化，達成真正的智能化運營。

彩蛋：兩個讓AI項目更落地的實用技巧

在視頻的最后，James還分享了兩個非常實用的技巧，幫助非技術背景的人更好地落地AI項目。

1. 設計技巧：Figma + Anima插件

先找設計師用Figma把網站設計得美觀、專業。然后使用Anima插件，將Figma設計稿一鍵轉換為React組件。再把這些組件交給Claude Code，它就能搭建出一個既美觀又功能強大的網站，完美避開AI直接生成的“廉價感”。

2. 部署技巧：GitHub + Vercel

這是一個非技術人員也能輕松掌握的自動化部署流程。用Claude Code生成代碼后，推送到GitHub倉庫。然后將GitHub與Vercel賬戶關聯，之后每次更新代碼到GitHub，Vercel都會自動完成網站的部署和上線，非常方便。