seo-backlinks

反向链接画像分析

数据源检测

分析前，检测可用数据源：

1. DataForSEO MCP（高级）：检查 dataforseo_backlinks_summary 工具是否可用
2. Moz API（免费注册）：claude-seo run backlinks_auth.py --check moz --json
3. Bing Webmaster（免费注册）：claude-seo run backlinks_auth.py --check bing --json
4. Common Crawl（始终可用）：域名级图谱，含 PageRank
5. 验证爬虫（始终可用）：检查已知反向链接是否仍然存在

运行 claude-seo run backlinks_auth.py --check --json 一次性检测所有数据源。

如果除始终可用层级外未配置任何数据源：

• 仍使用 Common Crawl 域名指标生成报告
• 建议：“运行 /seo backlinks setup 添加免费的 Moz 和 Bing API 密钥以获取更丰富的数据”

快速参考

命令	用途
/seo backlinks <url>	完整反向链接画像分析（使用所有可用数据源）
/seo backlinks gap <url1> <url2>	竞争对手反向链接差距分析
/seo backlinks toxic <url>	毒性链接检测和拒绝建议
/seo backlinks new <url>	新增和丢失的反向链接（仅 DataForSEO）
/seo backlinks verify <url> --links <file>	验证已知反向链接是否仍然存在
/seo backlinks setup	显示免费反向链接 API 的设置说明

分析框架

生成以下全部 7 个部分。每个部分按优先顺序列出数据源。

1. 画像概览

DataForSEO： dataforseo_backlinks_summary → 总反向链接数、引荐域名数、域名排名、关注链接比例、趋势。

Moz API： claude-seo run moz_api.py metrics <url> --json → 域名权威度、页面权威度、垃圾评分、链接根域名、外部链接。

Common Crawl： claude-seo run commoncrawl_graph.py <domain> --json → PageRank、调和中心性、低置信度排名/存在数据。

评分：

指标	良好	警告	严重
引荐域名数	>100	20-100	<20
关注链接比例	>60%	40-60%	<40%
域名多样性	无单一域名 >5%	1个域名 >10%	1个域名 >25%
趋势	增长或稳定	缓慢下降	快速下降（>20%/季度）

2. 锚文本分布

DataForSEO： dataforseo_backlinks_anchors

Moz API： claude-seo run moz_api.py anchors <url> --json

Bing Webmaster： claude-seo run bing_webmaster.py links <url> --json（从链接详情中提取锚文本）

健康分布基准：

锚文本类型	目标范围	过度优化信号
品牌（公司/域名名称）	30-50%	<15%
URL/裸链接	15-25%	不适用
通用（“点击这里”、“了解更多”）	10-20%	不适用
精确匹配关键词	3-10%	>15%
部分匹配关键词	5-15%	>25%
长尾/自然	5-15%	不适用

如果精确匹配锚文本超过 15%，则标记为需审查的启发式信号；可能表明不自然或链接垃圾模式。

3. 引荐域名质量

DataForSEO： dataforseo_backlinks_referring_domains

Moz API： claude-seo run moz_api.py domains <url> --json → 含 DA 评分的域名

Common Crawl： claude-seo run commoncrawl_graph.py <domain> --json → 域名级排名/存在数据，无已验证的引荐域名计数

分析：

• TLD 分布：.edu、.gov、.org = 高权威。过多的 .xyz、.info = 低质量
• 国家分布：匹配目标市场。80%+ 来自不相关国家 = PBN 信号
• 域名排名分布：健康画像包含来自所有权威层级的链接
• 每个域名的关注/不关注比例：仅使用不关注链接的网站 SEO 价值有限

4. 毒性链接检测

DataForSEO： dataforseo_backlinks_bulk_spam_score + 参考文档中的毒性模式

Moz API： 来自 claude-seo run moz_api.py metrics <url> --json 的原始供应商垃圾评分（标注来源；仅在与当前 Moz 文档验证后应用阈值）

验证爬虫： claude-seo run verify_backlinks.py --target <url> --links <file> --json（验证可疑链接是否仍然存在）

高风险指标（立即标记）：

• 来自已知 PBN（私人博客网络）域名的链接
• 不自然的锚文本模式（来自某个域名的 100% 精确匹配）
• 来自被惩罚或取消索引的域名的链接
• 大量目录提交（50+ 个目录链接）
• 链接农场（每个页面有 10K+ 出站链接的网站）
• 付费链接模式（域名所有页面上的页脚/侧边栏链接）

中风险指标（手动审查）：

• 来自不相关领域的链接
• 互惠链接模式
• 来自内容单薄页面的链接（<100 字）
• 来自单一域名的过多链接（1 个域名超过 50 个反向链接）

加载 ../seo/references/backlink-quality.md 获取完整的 30 种毒性模式和拒绝标准。

5. 反向链接最多的页面

DataForSEO： dataforseo_backlinks_backlinks，目标类型为“page”

Moz API： claude-seo run moz_api.py pages <domain> --json

查找：

• 哪些页面吸引了最多的反向链接
• 具有高权威链接的页面（链接磁石）
• 零反向链接的页面（内部链接机会）
• 有反向链接的 404 页面（重定向机会以回收链接权益）

6. 竞争对手差距分析

DataForSEO： 对两个域名分别使用 dataforseo_backlinks_referring_domains，然后比较

Bing Webmaster： claude-seo run bing_webmaster.py compare <url1> <url2> --json
仅当两个属性都已注册且同一 Bing API 账户可访问时。对于任意竞争对手，使用 DataForSEO、Moz 或 Common Crawl。

Moz API： 通过 claude-seo run moz_api.py metrics <url> --json 比较域名间的 DA/PA

输出：

• 链接到竞争对手但未链接到目标的域名 = 链接建设机会
• 同时链接到两者的域名 = 验证现有关系
• 仅链接到目标的域名 = 竞争优势
• 前 20 个链接建设机会及其域名权威度

7. 新增和丢失的反向链接

仅 DataForSEO： dataforseo_backlinks_backlinks 使用日期过滤器查看 30/60/90 天变化

验证爬虫： 对于已知链接，使用 claude-seo run verify_backlinks.py --target <url> --links <file> --json 验证当前状态

注意： 免费数据源无法追踪随时间变化的新增/丢失链接。如果未使用 DataForSEO 而请求此部分，请告知用户：“链接速度追踪需要 DataForSEO 扩展。免费数据源仅提供时间点快照。”

红旗：

• 新链接突然激增（可能的负面 SEO 攻击）
• 大量链接突然丢失（网站惩罚或内容删除）
• 超过 3 个月的速度持续下降（内容未吸引链接）

反向链接健康评分

计算 0-100 分。混合数据源时，应用置信度权重：

因素	权重	数据源（优先顺序）	置信度
引荐域名数	20%	DataForSEO > Moz	1.0 / 0.85
域名质量分布	20%	DataForSEO > Moz DA 分布	1.0 / 0.85
锚文本自然度	15%	DataForSEO > Moz > Bing 锚文本	1.0 / 0.85 / 0.70
毒性链接比例	20%	DataForSEO > Moz 垃圾评分	1.0 / 0.85
链接速度趋势	10%	仅 DataForSEO	1.0
关注/不关注比例	5%	DataForSEO > Bing 详情	1.0 / 0.70
地理相关性	10%	DataForSEO > Bing 国家	1.0 / 0.70

数据充分性门槛： 统计 7 个因素中至少有一个数据源可用的数量。

• 4+ 个因素有数据： 生成 0-100 的数值评分（按比例重新分配缺失权重）
• 少于 4 个因素： 不生成数值评分。改为显示：

  反向链接健康评分：数据不足（已评分 X/7 个因素）
  

  显示可用的单个因素评分及其数据源和置信度。
  建议：“配置 Moz API（免费）以获得可评分的画像。运行 /seo backlinks setup”

当仅 CC 可用时，不生成数值评分；仅报告低置信度的排名/存在数据。
少于 4 个数据源的数值评分具有误导性，它暗示健康状况不佳，而实际上我们只是缺乏数据。

输出格式

反向链接健康评分：XX/100（或数据不足）

部分	状态	评分	数据源
画像概览	通过/警告/失败	XX/100	Moz (0.85)
锚文本分布	通过/警告/失败	XX/100	Moz (0.85)
引荐域名质量	通过/警告/失败	XX/100	CC (0.50)
毒性链接	通过/警告/失败	XX/100	Moz 垃圾评分 (0.85)
热门页面	信息	不适用	Moz (0.85)
链接速度	通过/警告/失败	XX/100	仅 DataForSEO

严重问题（立即修复）

高优先级（1 个月内修复）

中优先级（持续改进）

链接建设机会（前 10 个）

错误处理

错误	原因	解决方法
未配置数据源	无 API 密钥，无 DataForSEO	运行 /seo backlinks setup
Moz 速率限制	免费层级：1 请求/10 秒	等待 10 秒后重试。已内置于脚本中。
Bing 网站未验证	网站未在 Bing 中验证	在 https://www.bing.com/webmasters 验证
CC 下载超时	图谱文件过大，连接慢	使用 --timeout 180 标志
DataForSEO 不可用	扩展未安装	运行 ./extensions/dataforseo/install.sh
未返回反向链接数据	域名太新或非常小	注意：小网站可能只有 <10 个反向链接

降级回退：

1. DataForSEO 可用？→ 作为主要数据源（置信度：1.0）
2. Moz 已配置？→ 用于 DA/PA/垃圾评分/锚文本（置信度：0.85）
3. Bing 已配置？→ 仅用于已注册属性的链接和比较，当两个属性都可访问时（置信度：0.70）
4. 始终：Common Crawl 用于域名级指标（置信度：0.50）
5. 始终：验证爬虫用于已知链接检查（置信度：0.95）
6. 全部无效？→ “运行 /seo backlinks setup 配置免费 API”

交付前审查（必做）

在向用户呈现任何反向链接分析之前，内部执行此检查清单。
请勿跳过此步骤。在显示报告前修复发现的任何问题。

事实核查每项声明

• [ ] Schema 声明：parse_html 是否为每个块返回了 @type？如果缺少任何 @type，请重新检查，它可能使用了 @graph 包装器（有效的 JSON-LD，并非格式错误）。
• [ ] “link_removed”发现：页面是否为 JS 渲染？如果是 unverifiable_js，请说明，切勿将 JS 渲染页面报告为“链接已移除”（这是假阴性）。
• [ ] H1 发现：是否有任何 H1 在 h1_suspicious 列表中？如果是，请注意它们很可能是计数器/统计信息，而非语义标题。
• [ ] 互惠链接：如果网站 A 链接到网站 B，且 B 链接回 A，则标记为互惠链接模式。对照已验证的入站来源检查出站链接。
• [ ] 健康评分：是否已评分 4+ 个因素（共 7 个）？如果否，则报告数据不足，切勿显示误导性的数值评分。

验证数据源标签

• [ ] 报告中的每个指标都有数据源标签（例如，“解析 (0.95)”、“CC (0.50)”）
• [ ] 每个“未找到”结果都区分了“未爬取”、“低于阈值”和“错误”
• [ ] 社交媒体页面标记为 unverifiable_js（而非 link_removed）

交叉检查一致性

• [ ] 平台检测与实际信号匹配（检查 wp-content、shopify CDN 等）
• [ ] 摘要中的引荐域名数与实际验证的链接列表一致
• [ ] 没有声明在没有数据源支持的情况下呈现

如果任何检查失败，请在呈现前修复发现。切勿将推断数据作为事实呈现。

分析后

完成任何反向链接分析命令后，始终提供：
“生成专业 PDF 报告？使用 /seo google report”

参考文档

按需加载（启动时不加载）：

• skills/seo/references/backlink-quality.md -- 详细的毒性链接模式和评分方法（共享参考，分析毒性链接或垃圾评分时加载）
• skills/seo/references/free-backlink-sources.md -- 数据源比较、置信度权重、设置指南（共享参考，配置免费反向链接 API 时加载）