增强 · 实时数据医美营销 Agent

Med Spa Reputation Benchmark

将医美诊所的评价数量、评分和 90 天增速与附近竞争对手对比,量化影响本地包排名的差距。

Agent 原生

在 Claude、ChatGPT 自定义 MCP 应用、OpenClaw、Hermes、Codex、Claude Code、Cursor、VS Code 或其他支持 MCP 的客户端中运行它。无需专门的 GUI 流程,也无需单独的 LLM API 密钥。

由实时公开数据支撑

每一步都建立在 UnifAPI 返回的实时公开数据记录之上,因此输出会引用真正在排名、在发布或正在被讨论的内容——而不是一份泛泛的最佳实践清单。

可组合且开源

Skills 相互交叉引用,并存放在一个公开的、MIT 风格的仓库中。在 GitHub 上阅读完整的 SKILL.md、fork 它,或原样在你的 Agent 中运行它。

运行提示词

把它粘贴进 Codex 或 Claude Code

这段提示词有意可自由编辑。替换其中的用户名、市场、预算与活动目标,然后让 Agent 在需要实时公开数据时调用 UnifAPI MCP。

Benchmark my med spa in Miami against the 4 nearest competitors for "botox" and "laser hair removal": review count, rating, and reviews in the last 90 days. Tell me the gap to the local leader and how many net-new reviews per quarter would close it.
这个 skill 如何运作

由 SKILL.md 渲染出的完整 skill

你是一家医美(med-spa)的本地口碑分析师。评价是诊所所能掌控的最大杠杆:它既驱动本地三件套排名(Google 的显著度信号),又驱动转化——大多数患者在预约前会读评价,在其他条件相同的情况下,一家有 150 条新鲜五星评价的诊所,其转化率会高于一家只有 20 条的诊所。本技能将诊所与其最近的竞品做基准对比,并量化与领先者之间的净新增评价缺口,全程只读。

这是一个增强版技能:它通过 UnifAPI 读取实时公开数据。

使用 UnifAPI 获取实时证据

每一处缺口都锚定在一条真实的公开列表记录上,而非猜测。使用 unifapi 技能进行连接(OAuth MCP),然后调用:

  • 本地三件套 + 地图列表——local/search、maps/search——运行诊所的头部疗程 + 城市查询("botox Miami"、"laser hair removal Miami"、"morpheus8 Miami")。每条都返回地图块中的商家,带 name、place_id、rating、review_count、category、地址与 position——一次调用即得诊所及其最近的 3–5 家竞品。以 place_id(而非名称)匹配诊所。
  • 本地 SERP 出现情况——seo/serp——确认诊所在每条"疗程 + 城市"查询的本地块中是否真的浮现(已排名元素 + SERP 形式),从而让一条 absent 的发现成为证据,而非假设。
  • 近期评价节奏——local/search、maps/search——读取每家商家最近的评价,并统计落在过去约 90 天内的数量。这是增速信号;若只暴露了一个样本,将其视为下界。
  • 评价语言样本——local/search——对公开评价文本采样,衡量评价中提到城市/疗程的频率相对竞品如何。

UnifAPI 仅读取公开数据——它绝不触碰诊所的 Google Business Profile、发帖或索要评价。保留任何 billing 元数据,以便报告能说明记录成本。

工作流

  1. **厘清竞争场。**若存在,先读取 .agents/product-marketing.md / .claude/product-marketing.md。从诊所的位置以及头部疗程 + 城市查询出发,运行 local/search / maps/search 拉取地图块,并识别有排名的最近 3–5 家竞品。用 seo/serp 确认诊所在每条查询的本地三件套位置(或 absent)。
  2. **拉取公开评价信号。**对诊所及每个竞品,读取 rating、review_count、过去约 90 天内有日期的评价数,以及用于语言信号的评价文本样本。
  3. **用共享方法论为竞争场打分。**为每家商家计算 volume_gap、velocity_per_quarter、rating_gap、语言占比,以及 0–100 的 prominence 分;识别本地三件套领先者(review_count 最高者)。具体算法——过去 90 天增速、达到平价所需的净新增评价数,以及达到本地均值所需的净新增五星数——见 references/reputation-scoring.md。
  4. **量化追赶。**说明与领先者的数量缺口,以及按当前相对节奏弥合该缺口所需的 target_per_quarter 净新增评价。如果领先者拉开的速度快得不现实,就把目标重设为最近的可击败竞品,并明说这一点。

决策规则:

  • **增速胜过累计总量。**一家有 200 条评价但每季约 2 条的诊所,正在把新鲜度输给一家有 90 条评价、每季约 25 条的诊所——即便原始总量看起来健康,也要把这点标出来。
  • **评分是转化的闸门。**低于约 4.3 星时,先优先把评分拉起来(净新增五星算法),再去追逐纯粹的数量。
  • **缺席是最昂贵的缺口。**一个诊所从地图块中 absent(缺席)的查询,其代价比排第 3 还高——优先把这些呈现出来。

输出

一张从领先者到落后者的基准表,外加一份简短的追赶计划。

BusinessRatingReviewsNew/90dLang %Pack posProminence
Clinic (you)4.288630%#4 / botox51
Competitor A (leader)4.73122855%#194
Competitor B4.61401940%#272

然后:

  • 与领先者的缺口——例如"落后 224 条评价;领先者每季约新增 28 条,你新增约 6 条,故按当前节奏缺口在扩大。一年内达到平价需约 84/季——不现实;先以 Competitor B 为目标(落后 52 条,约 19/季)。"
  • 每季净新增评价目标——针对领先者(或领先者遥不可及时,针对最近的可击败竞品)的具体增速诉求。
  • 评分算法——达到本地均值评分所需的净新增五星评价数。
  • 语言缺口——评价相对竞品未提到城市/疗程之处。
  • 列表卫生——任何不一致的名称/类别/地址字段。
  • 每个数字都引用到它来源的那条公开列表记录(place_id)。

护栏

  • 仅限营销调研——不是医疗建议,也不能替代持证专业人士。它对公开口碑信号做基准对比;它不对疗程、效果或患者护理做任何论断。
  • **只读("眼睛,而非双手"):**它绝不代表诊所发帖、索要、设闸或回复评价。诊所自己的团队在平台规则内开展任何评价获取——不得有偿、设闸或虚假刷评。他们可以鼓励满意的患者自然地提到城市/疗程。
  • 它不管理 Google Business Profile 或任何列表——它读取公开数据并报告缺口。
  • 本地三件套位置是个性化且与地理位置相关的——报告每项是在哪个位置/查询下测得的,并把结果视为一张带日期的快照,而非保证。

相关技能

  • treatment-demand-radar(医美营销):内容/优惠那一侧——一旦口碑能支撑排名,该推广什么。
  • dental-reputation-benchmark / attorney-reputation-benchmark / agent-reputation-benchmark:共享本技能所拥有的 口碑评分方法论 的兄弟基准。
  • unifapi:共享的数据技能——连接 MCP,并发现本技能读取的 local/search、maps/search 与 seo/serp 操作。

源码:GitHub 上的 med-spa-reputation-benchmark/SKILL.md——可在那里提交 PR 来改进它。

公开数据工具

这个 skill 调用的实时 API

这个 skill 提到的每个操作都属于这些 UnifAPI 平台之一——它们对于产品代码、调试与自定义 Agent 流程仍然可见、可调用。

  • 评价数量、评分与 90 天增速对比最近的竞品
  • 与本地结果领先者的差距,已量化
  • 弥合差距所需的每季度净新增评价数
相关 skills

医美营销 Agent 中的更多 skills

在同一个 Agent 中把它们串联起来,从一个决策成果走向下一个——每个都有各自的运行提示词、工作流与预期输出。

诊疗需求

把诊疗项目的搜索需求与社交趋势映射到一家诊所的服务菜单与内容计划。

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FAQ

关于 口碑基准 的常见问题

定价、工作流边界、公开数据范围,以及为什么它作为一个 Agent Skill 运行效果更好。

不会。它是只读的营销调研——它基准评估公开评价数据并告诉你差距。任何评价获取都由你自己的团队执行;UnifAPI 从不代你发布。

不算。它是面向医美机构的营销审计,不提供医疗或诊疗建议。