local-seo
Über
Diese Fähigkeit bietet einen Rahmen für die Implementierung von lokaler SEO und strukturierten Daten auf öffentlichen Produktseiten wie Shopfronts oder Listings. Sie kodifiziert Anforderungen für schema.org-Typen, Core Web Vitals, lokale On-Page-Signale und technische Hygiene. Senior-Entwickler wenden sie während des initialen Seitenaufbaus an, um sicherzustellen, dass Seiten korrekt für die lokale Suche strukturiert sind.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add avelikiy/great_cto -a claude-code/plugin add https://github.com/avelikiy/great_ctogit clone https://github.com/avelikiy/great_cto.git ~/.claude/skills/local-seoKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
Dokumentation
Local SEO — built to be found, not just reviewed
For a storefront, a restaurant, or a listing site, being discoverable IS the product. SEO designed in is cheap; SEO retrofitted is a rebuild. Build these signals from the first page.
1. Structured data (schema.org) — the biggest local lever
Emit JSON-LD matching the entity, validated against Google's Rich Results requirements:
- LocalBusiness (+ the specific subtype: Restaurant, HomeAndConstructionBusiness, RealEstateAgent) — name, address (PostalAddress), geo, telephone, openingHours, priceRange, url, sameAs (social). This is the single highest-impact local SEO signal.
- Product + Offer (storefront) — name, image, price, availability, aggregateRating.
- Menu / MenuItem (restaurant online-ordering).
- RealEstateListing / Residence (listings) — price, address, floorSize, numberOfRooms.
- BreadcrumbList on every deep page; FAQPage where there's Q&A.
Validate every type with the Rich Results test before shipping; invalid JSON-LD earns nothing.
2. NAP consistency + Google Business Profile alignment
Name / Address / Phone must be byte-identical across the site, the LocalBusiness JSON-LD, and the Google Business Profile. Inconsistent NAP fractures local ranking. State the canonical NAP once and reuse it.
3. Core Web Vitals are a ranking input (not just perf)
LCP / INP / CLS feed search ranking for these pages. Coordinate with performance-engineer,
but the SEO-driven minimums: optimized responsive images (AVIF/WebP + srcset — see
media-pipeline-engineer), no layout shift on load (sized media), fast TTFB. A slow local
page loses to a fast competitor regardless of content.
4. Crawl + index hygiene
- sitemap.xml auto-generated from the catalog/listings, with
lastmod; submitted. - robots.txt allows indexable pages, blocks app/admin/checkout-internal.
- Canonical on every page (self or the preferred variant) — kills duplicate-content loss from filters/pagination/UTM.
- noindex authenticated + thin/internal pages explicitly.
- Clean, stable, keyword-relevant URLs (
/menu/margherita, not/p?id=8842).
5. On-page + content signals
- One
<h1>per page; descriptive<title>+ meta description per page (templated from the entity, not duplicated site-wide). - Descriptive
alttext on every image (a11y AND image search). - Internal linking between related entities (product↔category, listing↔neighborhood).
- Location pages for multi-location businesses (one indexable page per location, unique content).
6. Syndication (where the product distributes)
For listings/storefronts that syndicate (MLS/IDX, Google Shopping, marketplaces), the canonical lives on our page; syndicated copies point back. Define the feed format + update cadence (coordinate the source-of-truth with integrations-engineer).
Output
When applied, contribute an SEO section to the architecture/design doc and a checklist the senior-dev build satisfies:
## SEO
- schema.org types: <LocalBusiness subtype + Product/Menu/Listing> · JSON-LD validated
- canonical NAP: <name/address/phone> (identical in JSON-LD + GBP)
- CWV minimums: LCP/INP/CLS targets (with performance-engineer)
- crawl: sitemap.xml (lastmod) · robots.txt · canonical on all · noindex app/admin
- on-page: 1×h1, per-page title/meta, alt text, clean URLs
- syndication (if any): canonical = our page; feed = <format/cadence>
GitHub Repository
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Skill local-seo?
local-seo ist ein Claude Skill von avelikiy. Skills bündeln Anweisungen und Ressourcen, die Claude bei Bedarf lädt, um Aufgaben rund um local-seo ohne zusätzliche Eingaben auszuführen.
Wie installiere ich local-seo?
Verwende die Installationsbefehle auf dieser Seite: Füge local-seo als Plugin zu Claude Code hinzu oder klone das Repository in dein Skills-Verzeichnis. Starte Claude danach neu, damit der Skill geladen wird.
Zu welcher Kategorie gehört local-seo?
local-seo gehört zur Kategorie Meta.
Kann ich local-seo kostenlos nutzen?
Ja. local-seo ist auf AIMCP gelistet und kann kostenlos installiert werden.
Verwandte Skills
Diese Skill bietet eine produktionsgetestete Einrichtung für Content Collections – ein TypeScript-first-Tool, das Markdown/MDX-Dateien in typsichere Datensammlungen mit Zod-Validierung umwandelt. Verwenden Sie ihn beim Erstellen von Blogs, Dokumentationsseiten oder inhaltsstarken Vite + React-Anwendungen, um Typsicherheit und automatische Inhaltsvalidierung zu gewährleisten. Er behandelt alles von der Vite-Plugin-Konfiguration und MDX-Kompilierung bis hin zur Deployment-Optimierung und Schema-Validierung.
Diese Fähigkeit ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen mit der Polymarket-Prognosemärkte-Plattform zu erstellen, einschließlich API-Integration für Handel und Marktdaten. Sie bietet außerdem Echtzeit-Datenstreaming über WebSocket, um Live-Trades und Marktaktivitäten zu überwachen. Nutzen Sie sie zur Implementierung von Handelsstrategien oder zur Erstellung von Tools, die Live-Marktaktualisierungen verarbeiten.
Diese Fähigkeit unterstützt Entwickler dabei, OpenCode-Plugins zu erstellen, die in über 25 Ereignistypen wie Befehle, Dateien und LSP-Operationen eingreifen. Sie bietet die Plugin-Struktur, Event-API-Spezifikationen und Implementierungsmuster für JavaScript/TypeScript-Module. Nutzen Sie sie, wenn Sie den Lebenszyklus des OpenCode KI-Assistenten mit benutzerdefinierter ereignisgesteuerter Logik abfangen, überwachen oder erweitern müssen.
SGLang ist ein hochperformantes LLM-Serving-Framework, das sich auf schnelle, strukturierte Generierung für JSON, Regex und agentenbasierte Workflows unter Verwendung seines RadixAttention-Prefix-Cachings spezialisiert. Es bietet deutlich schnellere Inferenz, insbesondere für Aufgaben mit wiederholten Präfixen, was es ideal für komplexe, strukturierte Ausgaben und Mehrfachdialoge macht. Wählen Sie SGLang gegenüber Alternativen wie vLLM, wenn Sie constrained decoding benötigen oder Anwendungen mit umfangreicher Präfix-Weitergabe entwickeln.
