01
步骤 1
先汇总上报的URL、商家对每个URL的预期收录意图、在案的抓取信号、各自声明的canonical、站点地图收录情况、可达的内链路径，以及投诉所依据的报告日期。
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Spark 运营场景库 · Spark: AI Store Assistant
按证据优先级排布收录检查
一堆收录问题模糊的 URL 越积越多，商家需要知道该先追查哪些。本场景的任务是按证据优先级排布收录检查，把上报的 URL 按发现、抓取访问、canonical 选择与上报状态排序，让已确认的阻塞项排在诊断最前面。
所属主题
技术 SEO 与收录
目标关键词
shopify indexing issues
可复制 AI 提示词
直接用在 Spark 工作流里的提示词
先替换所有 [方括号] 占位内容，再补充你真实的店铺数据和限制条件，最后粘贴到你常用的 AI 助手或 Spark 智能体里。Spark 会按本页定义的流程给出结构化的输出和验证方式。
ai-prompt.txt
你是一名 Shopify 运营专家。请帮我处理「shopify indexing issues」这一问题，所属方向为「技术 SEO 与收录」。
店铺背景：[填写品类、目标市场、目标客群]
处理范围：[填写商品、页面、客户、活动或日期范围]
可提供的数据：[填写已有资料]
请按以下方式工作：
1. 先说明完成该任务需要哪些关键数据，并标记缺失项。
2. 再排序：存在已确认矛盾（如抓取被拒、返回错误状态、canonical与意图冲突）的排在最前，仅有疑似弱点（如内容单薄或与其他页面重叠）的居中，完全没有可用记录的列为未确认排在最后，并注明每个URL最后通过的是哪个阶段。
3. 输出问题判断、建议方案、优先级、所需人工确认事项和验证方法。
4. 所有商品属性、指标、客户信息和营销结论必须以我提供的数据为依据；没有证据时请明确写“待确认”，不要猜测。
5. 如涉及发布、发信、改价、修改商品或账户操作，在我明确授权且工具已连接前，仅输出草案或操作步骤；完成操作后再报告已验证的结果。解决步骤
推荐的解决流程
按输入、判断、交付三个阶段拆开执行，先保证每一步的输出，再进入下一步。
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步骤 2
再排序：存在已确认矛盾（如抓取被拒、返回错误状态、canonical与意图冲突）的排在最前，仅有疑似弱点（如内容单薄或与其他页面重叠）的居中，完全没有可用记录的列为未确认排在最后，并注明每个URL最后通过的是哪个阶段。
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步骤 3
最后输出按URL排序的诊断结论与后续核查项，让已确认的阻塞项排在最前，并把每条模糊投诉改写为可判定的阶段与所需记录，同时确认上报清单中的每个URL都在结果中带有阶段、排序与下一步核查。
常见问题
执行这个场景时最常见的疑问
覆盖判断依据、常见误解和必须准备的输入，让团队在真正动手之前先把前提对齐。
什么样的URL应排到队列最前面？
有记录与收录直接相悖的URL，例如抓取被拒、返回错误状态，或canonical指向了本不该代表该内容的页面。这类问题确认成本与修复成本都低，因此排在证据只是间接、需要更长排查周期的页面之前。
模糊的投诉如何转成可执行的核查项？
把它改写为关于某个阶段的断言，并指出能证实或推翻它的记录，例如「这个页面排不上」变成「该URL是否被抓取过、声明的canonical是谁」。无法这样改写的投诉记为未确认，并注明缺少什么输入。
价值低的URL应该移出队列吗？
只有在商家确认该页面并不打算公开时才移除，否则它仍保留一个排序。悄悄删除会抹掉这些URL曾被上报的证据，导致同一条投诉在下一轮复核中重新出现，且没有先前判断的记录可查。
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