96SEO 2026-08-06 01:49 0
这类 GEO 软件的主要流程并不复杂:先批量拓词,建立选题池;再把公司介绍、服务说明、FAQ、案例等资料放进知识库;接下来基于关键词和知识库生成文章;最终发布和分发,话说回来,听起来像是 AI 写作。但真正落到程序开发时主要反而是数据怎么沉淀。
这一篇专门讲数据模型和 API。GEO 程序的数据模型要围绕「内容资产」设计,而不是围绕「AI 调用」设计。真正需要长期保存和复用的是关键词、知识库、文章、发布记录、账号、投放资源、配额和任务。模块拆分按这个方向做,程序会更像内容维护网站,而不是单点的写作工具。

使用者痛点:在多产品共用同一后端时经常出现路由冲突、权限混乱还有 token 失效导致的频繁调试。
frontend/src/api/backend.js 中有一个关键设计:GEO 相关接口会自动挂到 /apps/geo_app 下。被纳入应用作用域的资源包括:
/keyword-groups/keywords/articles/knowledge-bases/conversion-targets/article-styles/platforms/distribute/social-accounts/site-publish/auto-operations/soft-articles/ai-quotas/ai-generation-tasks
这代表着后端可以用同一套路由和权限框架服务多个产品,只要通过 X-App-Code 或 URL 前缀区分业务域。
这里可以使用 geo_app 作为应用标识。后续如果
其他垂直产品,也不用重写整套后端。
前端请求拦截器可以这样做,所有业务页面都不用重复处理 token、客户端模式和应用标识:
backendApi.interceptors.request.use(config => {
const token = storage.get
if {
config.headers.Authorization = `Bearer ${token}`
}
config.headers = APP_CODE
config.headers =
'electron' : 'browser_web'
config.url = withAppPrefix
return config
})
使用者痛点:关键词管理散落在多个页面缺少统一的数据结构导致批量操作经常出错。
有了应用作用域,接下来就要看第一类主要资产:关键词。关键词是 GEO 写内容的入口。话说回来,建议至少设计两个表:
keyword_groups 表结构:
iduser_idapp_codeThe rest continues...
/apps/geo_app 下被纳入应用作用域的资源包括:
/keyword-groups/keywords/articles/knowledge-bases/conversion-targets/article-styles/platforms/distribute/social-accounts/site-publish/auto-operations
This design allows backend to serve multiple products with a unified routing and permission framework—just switch business domain via X‑App‑Code. Future vertical products can reuse same infrastructure without rewriting whole backend.
The frontend request interceptor can be set up once so that every page automatically injects token,client mode and app identifier:
backendApi.interceptors.request.use(config => { const token = storage.get if { config.headers.Authorization = Bearer ${token}} config.headers = APPCODE config.headers = 'electron' : 'browserweb' config.url = withAppPrefix return config })
User Pain Point:The keyword management UI is scattered across several pages;without a unified schema batch operations often cause data inconsistency or loss.
这篇文章聚焦于使用者痛点——缺乏统一的数据模型导致业务难以复用与 还有 API 难以统一管理导致维护成本高涨。我们把 GEO 程序的数据模型围绕「内容资产」而非「AI 调用」来设计,解决主要问题这些痛点。
`frontend/src/api/backend.js` 中实现了一个关键约定:所有 GEO 接口自动挂载到
使用者痛点:缺乏统一结构导致批量导入/移动/删除操作经常出错。
为满足大规模拓词需求,仅需两张表:
| keywordgroups 表字段 | ||
|---|---|---|
| ID → bigint autoincrement PRIMARY KEY * | ID bigint auto_increment PRIMARY KEY *||
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