01
步骤 1
收集页面清单、渲染后的标题层级、元数据字段、带声称证据的未排序问题清单，以及商家的修复成本等级。
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Spark 运营场景库 · Spark: AI Store Assistant
找出可执行的 SEO 内容与元数据问题
商家已经积累了一长串未经排序的疑似 SEO 问题，分不清哪些值得本周就占用开发资源。本场景的当前任务是找出可执行的 SEO 内容与元数据问题。流程应输出带优先级的问题清单，每条注明证据充分程度、受影响 URL 与修复成本。
所属主题
SEO 元数据与内容审计
目标关键词
shopify seo issue checker
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 seo issue checker」这一问题，所属方向为「SEO 元数据与内容审计」。
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. 依据商家持有的记录把清单中的每条判定为已确认或未确认，按证据强度与既定成本等级对已确认问题排序，并把未经核实的推测移入单独的未确认名单、写明尚需的核查。
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。
02
步骤 2
依据商家持有的记录把清单中的每条判定为已确认或未确认，按证据强度与既定成本等级对已确认问题排序，并把未经核实的推测移入单独的未确认名单、写明尚需的核查。
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步骤 3
输出按序的问题短名单，逐条附受影响URL、证据依据与修复成本，再验证每条已确认问题都能在记录中找到、每条未确认条目都写明所缺的核查。
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。
问题清单如何进入排序？
先依据商家持有的记录把每条判定为已确认或未确认，只有已确认问题按证据强度和既定成本等级参与排序。未确认条目转入单独名单并写明尚需的核查。这样本周的短名单才有依据可查。
已确认问题与推测的分界在哪里？
已确认问题能在记录中指出：哪个字段为空、哪些页面共用标题、哪个标题层级缺失；推测是尚无记录支撑的说法。短名单为每条已确认项注明其记录出处，开发者动手前可以逐条核实。
短名单为每条发现记录什么？
受影响URL、证据及其出处、修复建议、按商家等级标注的成本，以及排序位置。未确认项记录的是尚缺的核查而不是修复建议。凭借这些字段，复核者可以质疑任何一项排序而不必重开整份清单。
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