程序化 SEO - 2026 指南

感谢 John 的组织，大家分享的很干货！我还在看其他嘉宾的分享，复盘学习ing。如上图，我今天跟大家聊聊我对程序化 SEO 的一些观点：

一、从失败案例，找到一些 pSEO 观点

先说说我自己踩过的坑吧。看上面这组数据，左边那个网站流量掉得像垂垂直降落，右边那个计算器小站更是直接被 Google 干掉了。为啥？

原因：

• AI 内容农场翻车：抓 YouTube 视频，AI 改写成博客，洗稿拼贴，看起来很高效。但 Google 不傻啊，而且 YTB 是谷歌全家桶的数据，这种"换汤不换药"的玩法，人家一眼就看穿了
• 关键词聚合聊天记录：把 Chatbot 的对话记录拼成一页，想着能覆盖长尾词。结果呢？用户看了一脸懵逼，Google 更是收录后，直接 kill。那个 xxx.app 这个站大家有印象吧
• 模板关键词替换空壳：最经典的就是那个 "$40000 hourly rate"，换个数字、换个地名，就想糊弄过去。这不是程序化 SEO，这是自欺欺人（这是鄙人 2019 年玩具的站）

复盘下来，我总结了几个核心观点：

1. 谷歌不反对 AI 内容，但反对"垃圾"内容：现在 Google 都有 AI Mode、AI Overview 了，官方文档也说了，只要能解决用户搜索意图、提供有价值的内容，AI 生成的当然可以。关键是你得真的有价值，而不是批量堆砌关键词
2. 人工创作也会翻车：你想想，如果有一百万人，每天写一个垃圾页面，内容质量差到爆，一样会被 Google kill。所以问题不在于"是不是 AI 写的"，而在于"内容到底有没有价值"
3. pSEO 的本质是规模化信息增量：记住这个等式，pSEO = 规模自动化 + 信息增量导向的内容。你的内容要能给用户带来新的信息、新的价值，而不是重复别人说过的话

ps：那个第三个计算器网站，是 2019 年跟 pollo ai 彪哥学的小玩具站，这里感谢当时彪哥不忙，手把手教我谷歌 SEO。

二、从成功案例，得出一些 pSEO 等式

说完失败，再聊聊成功案例。看看 zoominfo 这数据（这图还是彪哥整理的），年环比自然流量涨了 2000 万！这才是真正的 pSEO 该有的样子。

从成功案例中，我总结出这个 pSEO 实操公式：

程序化 SEO (pSEO) = 围绕 {topic} 关键词簇规划 + 把内容模块化做成可抽取的事实块 + 用工程化闭环批量生成并持续更新

简单点说，就是：

1. 找准主题：确定你要覆盖的核心关键词簇（比如 zoominfo 的公司信息、人员信息）
2. 模块化内容：把页面拆成多个可复用的模块（公司简介、联系方式、员工列表等）
3. 工程化批量生成：用技术手段批量生成这些页面，但每个页面都有独特的信息增量

关键点在于： 程序化 SEO 只是将"人工可以做的内容方式"，转成用 Agent / AI / n8n 等等神器组成的一种自动化方法。但内容的本质没变，依然是要解决用户的搜索意图，提供有价值的信息。

三、具体 pSEO 三步骤和要点

好了，具体怎么做 pSEO？我总结成三步走：

Step 1：规划关键词簇（Cluster-First 思维）

第一步，别急着生成内容，先把关键词簇规划好。

• 确定主词簇：比如你做包装设计，那就是 "xx packaging design"、"xx label design" 这些大类
• 扩展二级关键词：wine label design、beer label design... 每个主簇下面再细分
• 无限长尾组合：功能 × 风格 × 场景 × 行业 × ... 这样组合下来，能覆盖成千上万个长尾词

怎么找到这些蓝海关键词？

1. 找低 DR 竞品：用 Ahrefs 看他们的 Top Pages，找到他们排名好的蓝海词
2. 继续挖掘：把这些词的 SERP 前一两页的低 DR 域名再找一遍，层层挖掘
3. 归类成簇：先用业务直觉做首轮归纳，再用 GPT 梳理、扩展出新的词根

还比如 AI 珠宝设计，我看到有人搜 "黄金珠宝设计"、"白银 xx"、"3d xx"、"AI ring 设计"... 我就发现了材质、品类、形状等 3 个维度可以做 pSEO。

关键词教程详见：bysocket.com/keywords-research

还有： 根据你做的网站方向，去做关键词调研。最重要的是，有些站根本不适合程序化 SEO，别硬套！选品的时候就决定了能不能做 pSEO。

Step 2：拆模块内容生成（有价值 & 可自动化）

第二步，把页面拆成可自动化的模块。

• 确定页面骨架：H1 + 若干 H2 模块，这是标准结构

• 每个模块设计自动化方案：

  • 案例模块：用 UGC 内容（用户生成的案例）
  • 教程模块：用 RPA 软件自动截图配文案
  • Prompt 模块：采买或接入 hot prompt 集合站
  • 对比模块：抓取竞品信息 vs 自己知识库，AI 总结
  • FAQ 模块：常见问题解答

核心思路： 站在搜索用户角度，各个模块都要提供有价值的内容，同时技术上要能自动化。

要点提醒： 规模化是最难的部分。你可以把某一类页面按模块拆分，再针对各个模块去设计自动化。利用的手段很多：UGC 内容、n8n、爬虫、AI DeepResearch（虽然我没用过）等，都行！

Step 3：工程化闭环（CMS & GSC API）

第三步，把 Step 2 工程化，构造一条流水线。

• CMS 设计：推荐无头 CMS（Strapi、Payload），字段可编排，灵活性高

• 自动提交索引：

  • Sitemap 策略：分片、自动 lastmod
  • GSC 自动提交：用 Indexing API 提交，提高收录效率

• 多语言自动化：推荐 GPT-4.1 翻译，配合 i18n 多语言，页面量可以乘积

• 人工审核：Money Pages（高转化率页面）必须人工审核，保证质量

核心思路： 一个主词簇 + 一条流水线 = 无限页面。批量按模块产出，组合成高质量页面。

数据观察闭环： 盯收录、盯排名波动。不收录或排名差的内容，及时改或下线；排名好的，手动 review 多做 update，持续优化。

更多 pSEO 成功范式库

给大家看看几个成功的 pSEO 范式：

1. pollo.ai：功能模板 × 场景组合（ai kissing video、ai hug video 等）
2. n8n.io：工作流 × 集成组合（Notion to Gmail Automation 等）
3. framer.com：模板 × 组件组合（Portfolio Template with 3D 等）

共同点： 都是"功能/模板 × 场景/行业"的组合，形成规模化的内容矩阵。

四、小结

字数、Money Pages 必须人审 小技巧 先上 10 个样本页验证,再做 1000 页能被规模","width":1066,"height":600,"status":"loading"}" text="" type="">

聊了这么多，总结几个核心观点：

pSEO 不是什么：

• ❌ 不是 AI 内容农场（批量洗稿、拼贴）
• ❌ 不是"换词"的空壳堆量（模板关键词替换）
• ❌ 不是关键词聚合聊天记录

pSEO 是什么：

• ✅ pSEO = 模板设计 × 结构化内容创作规划 × 自动化
• ✅ 关键词簇 → 模块化内容 → 工程化发布
• ✅ 内容黄金公式：功能 × 场景 × 行业 × ...

核心标准：

1. 信息增量 > 字数：内容要有价值，不是堆字数
2. Money Pages 必须人审：高转化率页面必须人工审核
3. 先验证再规模化：先上 10 个样本页验证，效果好再做 1000 页

不管是程序化 SEO (pSEO)，还是现在火爆的 AI 批量生成内容，本质上都不是绝对的垃圾内容。

程序化 SEO，非常考验 SEO 人员如何去策划好这个批量生成内容的"模板"，如何做出"信息增量"(Information Gain)，如何让内容对用户有价值。

我用自己惨痛的失败案例和优化后的成功案例，希望能让大家领略程序化 SEO 的魅力。

但是，想要真正发挥出程序化 SEO 的最大效果，我建议一定要培养自己学习 & 掌握基本的程序员思维！

群里面大家一些额外的思考

关于 AI 写内容的分类策略：

AI 创作内容需要区分，什么样的话题适合 AI，什么样的不适合：

• 客观事实内容：知识库、行业常识、行业新闻 → AI 优先，少量人工干预
• 主观判断内容：Roundup Review、具体解决方案（高转化类话题） → 人工干预大于 AI

Google 的判断不是"这文章是不是 AI 写的"，而是"除了这篇内容，我还有没有其他更好的选择"。如果有，自然会选更好的（纵向对比）；如果没有（比如基于 Google Trends 的新内容），那就比"谁速度快"、"谁先占位"，这时候 AI 写的内容肯定优于人工。

关于长尾词矩阵打法：

核心在于理解"词根"、"SEED KEYWORDS"。进入一个行业，基于行业 SEED KEYWORDS 进行关键词挖掘，然后分类。这一套流程下来，你自然对这个行业的搜索需求有一定认知了，更容易挖掘到真正有价值的词。

最后的最后：

"谷歌搜索官网文档提到，用 AI 生成的内容解决搜索问题有价值，辅助原创即可，本质是信息的增量和优质。"

"关键不是工具多锋利，而是握刀的手有多稳。"

"AI 的内容生成有价值就行，技术又可以自动化就可以了。"

当下启发： pSEO 是快速覆盖长尾词的有效手段，但很多人陷入"只求数量不求质量"的误区。其实只要把控好内容增量和人工审核关，先小批量测试再放大，就能既高效又安全地实现流量增长。