昨天提了下 GCS MCP 这个开源项目，那继续就着这个话题补充一下这个 MCP 的主要用途。
其实看基础自然搜索指标，随便打开网页便可以看到，那单纯使用这款 MCP 去看网站数据就有点大材小用。
像我平时做一般的数据统计，基本不会特意去使用这款 MCP，仅在做一些数据分析或者问题挖掘上才会深度使用。
比如较常见的关键词蚕食场景，就挺适合用这个 MCP 来分析。
直接让 AI 把同一个查询关键词对应的多个页面找出来，再比较它们的点击、曝光和排名。
如果同一个关键词词条长期由多个页面轮流获得曝光，便值得检查页面主题是否重叠、内部链接是否分散了。
这种场景，用大白话去要求 AI 执行便可以，不像过去还需要手动筛选数据并进行分析。
“找出过去 90 天内有多条 URL 获得曝光的关键词词，并列出每个查询关键词对应的页面、各自的点击和曝光，并区分“可能的主题重叠”和“正常的不同页面覆盖”。”
像上面这样的 Prompt 便可以很好完成这个任务，做起来比人工处理快得多，且也足够精准。
当然这属于是线索排查，并不能判断一定是出现了关键词蚕食这种情况，最后仍需要人工去审核一下。
除了关键词蚕食这种场景之外，还有两个需求分析场景我用得比较多，「潜力关键词发现」与「流量下降问题排查」。
「潜力关键词发现」的逻辑很简单，就是筛选曝光较高，但平均排名在 8–20 左右的关键词，再去对这些关键词做针对性优化。
是意图不对，还是内容不够丰富，亦或者是内外链的权重传递不够，才导致这些关键词没能上到搜索结果页面的首页上去。
毕竟 MCP 筛选出来的结果，可以作为内容优化的候选清单。
至于做什么补充，就需要根据我们自己的判断来处理了，是补充缺失的小节，还是改善标题与摘要描述，亦或者是加强页面对搜索意图的匹配，具体问题具体分析吧。
而「流量下降问题排查」这个场景的操作就更简单了，只需要数据足够且能将操作记录连起来，MCP 大概率都能发现问题。
“比较最近 28 天与此前 28 天的点击、曝光、CTR、平均排名变化，先按查询词拆分、再按页面拆分来输出结论，注意每个结论都引用对应的数据，不要只根据站点总量猜原因。”
上面这样的 Prompt 我经常会使用，用来定位网站流量异常的原因。
如果曝光和点击一起下降，大概率需要检查关键词的需求变化、排名变化、季节性或页面收录情况。
如果曝光稳定、点击下降，则优先检查 CTR 是否变化，再查看标题、摘要和搜索结果页面的变化。
如果排名变差但曝光上升，可能是更多关键词开始带来曝光，但新增关键词排名较后，需要进一步拆分查询词。
如果平均排名改善但点击没增加，可能是曝光主要来自低流量查询，或页面摘要没有吸引目标用户。
反正对症下药呗，一个一个处理。
注意过程中一定要做好数据监控与操作记录，便于后续定位问题，同时在这个过程中自己的运营能力自然而然就成长起来了。
