Search Experience Optimization: reads Google SERPs backwards to detect page-type mismatches, derives user stories from search intent signals, and scores pages from multiple persona perspectives. Identifies why well-optimized pages fail to rank by analyzing what Google rewards for each keyword. Use when user says "SXO", "search experience", "page type mismatch", "SERP analysis", "user story", "persona scoring", "why isn't my page ranking", "intent mismatch", or "wireframe".
搜尋體驗最佳化 (SXO)
SXO 橋接了 SEO（Google 獎勵的內容）與 UX（使用者需要的內容）之間的差距。
傳統 SEO 稽核檢查技術健康度。SXO 則問：「根據 Google 在 SERP 中實際獎勵的內容，這個頁面是否值得為這個關鍵字排名？」
核心洞察
一個頁面可能在技術 SEO 上獲得 95/100 分，但仍然無法排名，因為它是該關鍵字的錯誤頁面類型。如果 Google 為你的關鍵字顯示 8 個產品頁面和 2 個比較頁面，你的部落格文章永遠無法突破——無論它優化得多好。
指令
| 指令 | 用途 |
|---|---|
/seo sxo <url> |
完整 SXO 分析（從頁面自動偵測關鍵字） |
/seo sxo <url> <keyword> |
針對特定關鍵字的完整 SXO 分析 |
/seo sxo wireframe <url> |
產生 IST/SOLL 線框圖，包含具體佔位符 |
/seo sxo personas <url> |
僅人物誌評分（跳過 SERP 分析） |
執行流程
步驟 1：目標取得
- 透過
scripts/render_page.py --mode auto取得目標 URL（支援 SPA 且 SSRF 安全） - 使用
scripts/parse_html.py解析，擷取：標題、H1、meta 描述、
標題層級、字數、結構化標記、CTA、媒體元素 - 若未提供關鍵字，從 title 標籤與 H1 重疊處擷取主要關鍵字
- 在繼續前驗證關鍵字非空
步驟 2：SERP 反向分析
閱讀 references/page-type-taxonomy.md 了解分類規則。
- 搜尋 Google 目標關鍵字（WebSearch）
- 對前 10 個自然結果，記錄：
- URL 與網域權威層級（品牌 / 利基權威 / 未知）
- 頁面類型（使用分類法分類）
- 內容格式（長文、列表文、教學文、比較文、工具、影片）
- 字數估計（根據摘要長度與頁面結構）
- 存在的結構化資料類型（從目前支援的 SERP 功能；排除 FAQ/HowTo）
- 媒體訊號（影片輪播、圖片包、縮圖存在）
- 記錄存在的 SERP 功能：
- 精選摘要（段落 / 列表 / 表格 / 影片）
- 其他人也問（擷取所有可見問題）
- 廣告（頂端與底部——計算並分析廣告文案主題）
- 相關搜尋（擷取所有）
- 知識面板 / 本地商家包 / 購物結果
- AI 概覽存在與來源類型
- 計算 SERP 共識：
- 主導頁面類型（>60% = 強共識，40-60% = 混合，<40% = 分散）
- 內容深度期望（平均字數層級）
- 結構化資料期望（最常見的結構化資料類型）
- 媒體期望（需要影片？圖片關鍵？）
步驟 3：頁面類型不符偵測
這是 SXO 的核心洞察。比較目標頁面類型與 SERP 共識。
不符嚴重程度：
| 目標類型 | SERP 期望 | 嚴重程度 | 建議 |
|---|---|---|---|
| 部落格文章 | 產品頁面 | 嚴重 | 建立專屬產品頁面 |
| 部落格文章 | 比較 | 高 | 重構為含矩陣的比較頁面 |
| 產品 | 資訊型 | 高 | 增加教育內容層 |
| 登陸頁面 | 工具/計算機 | 高 | 建立互動工具元件 |
| 服務頁面 | 本地結果 | 中 | 增加位置訊號 + 本地結構化資料 |
| 任何類型相符 | - | 一致 | 專注於內容深度與 UX |
分類規則：
- 使用
references/page-type-taxonomy.md分類目標頁面 - 使用相同分類法分類每個 SERP 結果
- 若目標類型與 SERP 主導類型不同，標記為不符
- 若 SERP 分散（無主導類型），註記差異化機會
步驟 4：使用者故事推導
閱讀 references/user-story-framework.md 了解完整框架。
從 SERP 訊號推導使用者故事：
- PAA 問題揭示知識缺口與疑慮
- 廣告文案主題揭示商業觸發點與價值主張
- 相關搜尋揭示搜尋旅程（前後關聯）
- 精選摘要格式揭示預期的答案結構
- AI 概覽揭示 Google 認為的權威答案
對每個訊號群集，產生一個使用者故事：
作為一個[從訊號推導的人物誌]，
我想要[從查詢意圖推導的目標]，
因為[從廣告文案 / PAA 語氣推導的情感驅動力]，
但我被[從 PAA 問題 / 相關搜尋推導的障礙]阻礙。
產生 3-5 個涵蓋主要意圖角度的使用者故事。
步驟 5：差距分析
比較目標頁面與 SERP 期望，涵蓋 7 個維度：
| 維度 | 比較項目 | 分數 |
|---|---|---|
| 頁面類型 | 目標類型 vs SERP 主導類型 | 0-15 |
| 內容深度 | 字數、標題深度、主題涵蓋 | 0-15 |
| UX 訊號 | CTA 清晰度、折疊以上內容、行動版佈局 | 0-15 |
| 結構化標記 | 現有 vs 預期的結構化資料類型 | 0-15 |
| 媒體豐富度 | 圖片、影片、互動元素 vs SERP 常態 | 0-15 |
| 權威訊號 | E-E-A-T 標記、社會證明、專業資格 | 0-15 |
| 新鮮度 | 最後更新、日期訊號、內容時效性 | 0-10 |
總分：0-100 SXO 差距分數（越低 = 差距越大，越高 = 越一致）
步驟 6：人物誌評分
閱讀 references/persona-scoring.md 了解方法論。
- 從 SERP 意圖訊號推導 4-7 個人物誌：
- 按主題分組 PAA 問題
- 按目標受眾區分廣告文案
- 將相關搜尋對應到旅程階段
- 對每個人物的目標頁面在 4 個維度上評分（各 25 分）：
- 相關性：頁面是否滿足此人物誌的需求？
- 清晰度：此人物誌能否在 10 秒內找到答案？
- 信任度：對此人物誌是否有足夠的信任訊號？
- 行動：對此人物誌是否有明確的下一步？
- 輸出人物誌卡片，包含分數與具體改善建議
- 按最弱人物誌優先排序建議（最大機會）
步驟 7：線框圖產生（選擇性）
僅在呼叫 /seo sxo wireframe 時執行。
閱讀 references/wireframe-templates.md 了解模板。
- 從解析的頁面結構產生 IST（現狀）線框圖
- 根據以下內容產生 SOLL（目標狀態）線框圖：
- SERP 共識頁面類型
- 差距分析發現
- 人物誌評分弱點
- 使用超具體佔位符：
- 不要：「在此處加入 CTA」
- 要：「在英雄區下方加入含年省金額徽章的定價 CTA，連結至 /pricing#enterprise」
- 輸出為語意 HTML 區段大綱，附註解
DataForSEO 整合
如果 DataForSEO MCP 工具可用：
- 在任何 API 呼叫前，執行成本估算並與使用者確認
- 使用
serp_organic_live_advanced取得精確 SERP 資料（排名、功能、摘要） - 使用
kw_data_google_ads_search_volume取得搜尋量與競爭指標 - 若 DataForSEO 不可用，回退至 WebSearch——在輸出中註明精度降低
SXO 分數 vs SEO 健康分數
SXO 分數獨立於主要的 SEO 健康分數。
- SEO 健康分數 = 技術合規性（可爬性、速度、結構化資料等）
- SXO 差距分數 = 頁面與 SERP 期望的一致性
- 一個頁面可能獲得 95 SEO + 30 SXO = 技術完美但策略錯位
- 當兩者皆可用時，應一併報告
跨技能參考
| 發現 | 轉交至 |
|---|---|
| 人物誌評分中的 E-E-A-T 缺口 | /seo content 進行深度 E-E-A-T 稽核 |
| 缺少結構化資料類型 | /seo schema 進行產生 |
| SERP 中偵測到本地意圖 | /seo local 進行 GBP 分析 |
| 內容深度缺口 | /seo page 進行深度頁面分析 |
| 擷取時發現技術問題 | /seo technical 進行完整稽核 |
| 圖片/媒體缺口 | /seo images 進行最佳化 |
輸出格式
完整 SXO 分析
## SXO 分析：[URL]
### 目標關鍵字：[keyword]
### 1. SERP 概覽
- 主導頁面類型：[type]（[confidence]% 共識）
- SERP 功能：[list]
- 內容深度常態：[word count range]
- 結構化資料期望：[types]
### 2. 頁面類型一致性
- 你的頁面類型：[type]
- SERP 期望：[type]
- 判定：[ALIGNED | MISMATCH (severity)]
- 影響：[explanation]
### 3. 使用者故事（從 SERP 訊號推導）
[3-5 個使用者故事，附來源訊號]
### 4. 差距分析（SXO 分數：XX/100）
[7 維度細項表]
### 5. 人物誌分數
[4-7 個人物的卡片，附 4 維度分數]
### 6. 優先行動
[排序清單：先修復不符，再處理最弱人物誌缺口]
### 7. 限制
[無法評估的項目、資料來源備註]
錯誤處理
| 錯誤 | 行動 |
|---|---|
| URL 擷取失敗 | 回報錯誤，建議檢查 URL 可存取性 |
| 未提供或偵測到關鍵字 | 要求使用者提供目標關鍵字 |
| WebSearch 回傳少於 5 個結果 | 以可用資料繼續，註明樣本有限 |
| SERP 無自然結果（全部廣告） | 註記高度商業化 SERP，僅分析廣告文案 |
| 目標頁面為 JavaScript 渲染 | 註記限制，使用可用 HTML 內容 |
| DataForSEO 成本超過門檻 | 回退至 WebSearch，通知使用者 |
品質檢查清單
在交付結果前，確認：
- [ ] 目標 URL 已透過
scripts/render_page.py --mode auto擷取（非原始 curl/fetch） - [ ] 頁面類型分類使用參考資料中的分類法
- [ ] 至少分析了 5 個 SERP 結果
- [ ] 使用者故事引用特定 SERP 訊號作為證據
- [ ] 人物誌分數包含具體改善建議
- [ ] SXO 分數清楚標示為獨立於 SEO 健康分數
- [ ] 限制部分存在且誠實
- [ ] 在相關處包含跨技能建議
