给汽车外链候选站自动打分并写进机会表

原文要点

原模板手动触发：读取Google Sheets的Pending_Leads候选线索和欧盟、北美两个WooCommerce店铺的商品，校验区域、URL安全、必填字段和授权状态并匹配对应区域商品；抓取候选页标题与meta描述，连同话题和商品信息交OpenAI返回JSON相关性评分、理由、切入角度和锚文本建议；再结合域名权重与自然流量定状态，按opportunity_key把结果追加或更新到Opportunities表，无效或未授权线索写入“Needs input or permission review”状态。

这次做成什么

用一份合成的Pending_Leads表和虚构商品数据，跑通“校验线索→抓页面元数据→AI打分→按opportunity_key更新机会表”的外链初筛流程，产出一页可人工复核的机会清单。练手阶段抓取目标用自建测试页，不抓取真实第三方站点。

准备什么

• 一个Google账号及n8n的Google Sheets OAuth凭据，表格含Pending_Leads与Opportunities两个标签页
• 两个WooCommerce店铺（EU与NA）的API凭据，练手可改用静态商品JSON代替
• OpenAI API密钥，以HTTP Bearer Auth形式挂到请求节点（另计费）
• 一个可公开访问的测试网页用于练习抓取标题与meta描述

具体怎么做

1. 建Pending_Leads表

   在Google Sheet建Pending_Leads标签页，必填列：prospect_id、target_url、target_region、brand、model、part_category、permission_status；可选评分列：domain_rating、organic_traffic、placement_type、link_attribute。用下方合成CSV填四行虚构线索。

2. 准备商品目录

   练手时用一个Code节点内置下方虚构EU/NA商品JSON代替WooCommerce调用；正式使用时配置两个店铺的WooCommerce凭据，并确保商品permalink域名与模板里的host校验一致。

3. 校验与匹配

   加Manual Trigger，读取Pending_Leads后在Code节点逐行校验：区域必须是EU或NA、URL必须https且域名不在黑名单、必填字段齐全、permission_status为approved；通过后从对应区域目录按brand+model+part_category挑最匹配的商品。

4. 抓取页面元数据

   对通过校验的线索用HTTP Request节点抓target_url的HTML，在Code节点里正则提取<title>和meta description；练手阶段把target_url指向你的测试页。

5. OpenAI打分

   HTTP Request节点挂Bearer Auth调OpenAI，提示词见下方，要求只输出JSON：relevance_score（0-100）、rationale、pitch_angle、anchor_suggestions数组。输入包含页面标题、meta描述、线索话题和选中商品的名称、类目、卖点。

6. 定状态并回写

   在Code节点合并信号：AI评分、domain_rating、organic_traffic按下方规则映射status（如review_ready/needs_review/rejected）并设review_flags；Opportunities表建opportunity_key列并设为匹配列，用Google Sheets的append-or-update按该键回写；校验失败的线索同样写入并标“Needs input or permission review”。

可直接复制的材料

你是SEO外链拓展评估员。根据候选页面的元数据、线索话题和目标商品，评估在该页面获取编辑型外链的相关性。
只输出JSON：{"relevance_score":0到100的整数,"rationale":"两句话内的理由","pitch_angle":"建议的外联切入角度","anchor_suggestions":["2到3个自然锚文本"]}
评分参考：页面话题与商品类目强相关且面向购买决策读者给高分；话题泛泛或受众不符给低分；不得仅凭域名权威度给分。
输入：
页面标题：{{ $json.page_title }}
Meta描述：{{ $json.meta_description }}
线索话题：{{ $json.topic }}
商品：{{ $json.product }}

prospect_id,target_url,target_region,brand,model,part_category,permission_status,domain_rating,organic_traffic,placement_type,link_attribute
L-001,https://test-blog.example.com/brake-guide,EU,AutoNova,AN-200,brakes,approved,42,18500,article,do_follow
L-002,https://demo-site.example.net/review,NA,AutoNova,AN-350,filters,approved,28,4300,resource,nofollow
L-003,https://test-blog.example.com/oil-tips,EU,AutoNova,AN-200,oil,pending,55,22000,article,do_follow
L-004,not-a-url,ASIA,AutoNova,AN-200,brakes,approved,10,500,forum,do_follow

{
  "status_rules": [
    {"status": "review_ready", "when": "relevance_score >= 70 && domain_rating >= 30 && organic_traffic >= 5000"},
    {"status": "needs_review", "when": "relevance_score >= 50 || domain_rating >= 30"},
    {"status": "rejected", "when": "relevance_score < 50 && domain_rating < 30"}
  ],
  "review_flags": {"low_traffic_below": 1000, "missing_metrics": true},
  "opportunity_key_format": "{{prospect_id}}::{{product_sku}}"
}

输入与输出示例

本站虚构演示输出，非原模板或OpenAI实际返回。

输入

对合成线索L-001（target_url指向测试页，页面标题“2026 Brake Pad Buying Guide”，meta描述“How to choose replacement brake pads for European compact cars”，匹配商品AutoNova AN-200刹车片）运行打分

对应输出

{"relevance_score":82,"rationale":"页面是刹车片选购指南，与AN-200刹车片类目直接相关且读者处于选购阶段","pitch_angle":"向作者提供一份刹车片磨损自检清单作为补充资源","anchor_suggestions":["replacement brake pads","brake pad buying checklist"]}；合并DR=42、流量18500后status=review_ready，按opportunity_key“L-001::AN-200-EU”更新到Opportunities表

做完检查这些

• 四行合成线索中L-003与L-004被写入Opportunities且状态为Needs input or permission review
• L-001的打分输出是合法JSON且四个字段齐全
• 同一opportunity_key重复运行不会产生重复行而是更新原行
• EU线索只匹配EU目录商品，不会跨到NA目录
• 抓取失败（如测试页404）时该线索被标记而非让整个工作流崩溃

容易卡住的地方

• opportunity_key列若不存在或未设为匹配列，append-or-update会退化为重复追加
• WooCommerce商品permalink域名与模板host校验不一致会导致商品被全部过滤
• permission_status非approved的线索不应进入抓取与打分，避免侵权外联
• 抓取第三方页面可能遇到反爬或超时，需设超时与失败兜底
• OpenAI按调用量另计费，批量线索前先小样试跑
• 域名权重与自然流量缺口径统一来源，否则状态判定失真