用 OpenClaw 打造本地化 SEO 数据查询系统

现在的工作流是什么样的？

早上起床，泡杯咖啡，然后随口问 AI:

“帮我看看 slitherlinks.com 最近一周的 SEO 表现”

30 秒后，AI 给我一份完整的分析报告：

不用登录任何后台，不用导出 CSV，不用手动对比数据。AI 自动帮我完成了所有分析工作，甚至还能发现我自己可能忽略的优化机会。

这就是我想要的工作方式。

技术架构：极简主义

整个系统的设计哲学是：不需要云服务，不需要数据库，不需要复杂的中间层。

工作流程非常简单：

1. AI Agent 收到我的请求
2. 通过 exec 工具调用本地 Node.js 脚本
3. 脚本直接调用 Google / Bing 的官方 API
4. 返回纯文本结果给 AI
5. AI 分析数据并给出建议

所有代码都放在本地 Mac mini 上，密钥文件也在本地，完全不依赖任何第三方服务。

文件结构：

~/.openclaw/workspace/
├── scripts/
│   ├── gsc-report.cjs         # Google Search Console 查询
│   ├── ga4-report.cjs         # Google Analytics 4 查询
│   └── bing-report.cjs        # Bing Webmaster 查询
└── credentials/
    ├── gcp-service-account.json # Google 服务账号密钥
    └── bing-webmaster-api-key.txt # Bing API Key

三个脚本文件，两个密钥文件，就这么简单。

配置过程：一步步来

整个配置过程大约需要 60 分钟，主要时间花在 Google Cloud Console 的各种授权上。我把它拆成了 6 个步骤，每个步骤都标注了预计时间：

总计： 约 60 分钟 | 难度： ⭐⭐⭐☆☆

下面我会详细讲解每一步，以及我踩过的坑。

mkdir -p ~/.openclaw/workspace/scripts
mkdir -p ~/.openclaw/workspace/credentials

第一步：Google Cloud Console 配置 (15 分钟)

Google 的 API 访问需要通过 Service Account 来实现。这是一个“机器人账号”，专门用于程序化访问。

创建 Service Account

1. 打开 Google Cloud Console (console.cloud.google.com)
2. 创建新项目（我取名叫 openclaw-seo）
3. 进入 IAM & Admin → Service Accounts
4. 点击「Create Service Account」，名字随意（比如 openclaw-seo-reader）
5. 角色可以不选，后续在各平台单独授权
6. 创建好后，点击该 SA → Keys → Add Key → Create new key → JSON
7. 下载 JSON 文件，保存到 ~/.openclaw/workspace/credentials/gcp-service-account.json

JSON 文件里有一个 client_email 字段，长这样：

openclaw-seo-reader@your-project.iam.gserviceaccount.com

记住这个邮箱地址，后面 GSC 和 GA4 授权都要用到它。

启用 API

在 Google Cloud Console 的「APIs & Services → Library」中搜索并启用：

• Google Search Console API
• Google Analytics Data API

两个都要启用，否则脚本会报 “API has not been enabled” 错误。

第二步：Google Search Console 授权 (10 分钟)

这里有个容易混淆的地方：GSC 的权限不是在 Google Cloud 设置的，而是在 Search Console 网站本身。

1. 打开 Google Search Console (search.google.com/search-console)
2. 选择你的站点（每个站都要单独操作）
3. 左侧「设置」→「用户和权限」→「添加用户」
4. 输入刚才的 client_email
5. 权限选择「受限」即可（只读，够用了）

第三步：Google Analytics 4 授权 (10 分钟)

GA4 的授权流程和 GSC 类似：

1. 打开 Google Analytics (analytics.google.com)
2. 左下角「管理」→ 选择目标媒体资源（Property）
3. 「媒体资源」栏 →「媒体资源访问权限管理」
4. 右上角「+」→「添加用户」
5. 输入 client_email，角色选「查看者」

第四步：Bing Webmaster Tools 配置 (5 分钟)

Bing 的方式简单多了，不需要 Service Account，直接用 API Key:

1. 打开 Bing Webmaster Tools (bing.com/webmasters)
2. 右上角「设置」（齿轮图标）→「API access」
3. 点击「Generate API Key」
4. 复制 API Key，保存到 ~/.openclaw/workspace/credentials/bing-webmaster-api-key.txt

文件里直接放纯文本的 key，一行即可。

第五步：安装依赖 (5 分钟)

在脚本目录里初始化 npm 并安装依赖：

cd ~/.openclaw/workspace/scripts
npm install googleapis google-auth-library

第六步：脚本实现 (15 分钟)

现在到了最核心的部分：写出可以运行的查询脚本。

const { google } = require('googleapis');
const path = require('path');

// 指向你在第一步下载的秘钥文件
const KEY_PATH = path.join(__dirname, '../credentials/gcp-service-account.json');

async function getGscData(siteUrl) {
  const auth = new google.auth.GoogleAuth({
    keyFile: KEY_PATH,
    scopes: ['https://www.googleapis.com/auth/webmasters.readonly'],
  });
  const searchconsole = google.searchconsole({ version: 'v1', auth });
  
  const res = await searchconsole.searchanalytics.query({
    siteUrl: siteUrl,
    requestBody: {
      startDate: '2024-01-01', // 你可以修改为你需要的时间
      endDate: '2024-01-28',
      dimensions: ['query'],
      rowLimit: 5,
    },
  });
  
  console.log(`=== ${siteUrl} ===`);
  console.log(res.data.rows);
}

// 获取命令行传入的网站参数
const targetSite = process.argv[2] || 'sc-domain:example.com'; 
getGscData(targetSite).catch(console.error);

# 打开终端，替换为真实域名测试运行：
node ~/.openclaw/workspace/scripts/gsc-report.cjs "sc-domain:yoursite.com"

node ~/.openclaw/workspace/scripts/ga4-report.cjs slitherlinks 7

const https = require('https');
const fs = require('fs');

const key = fs.readFileSync('../credentials/bing-webmaster-api-key.txt', 'utf8').trim();
const siteUrl = process.argv[2] || 'https://yoursite.com';

https.get(`https://ssl.bing.com/webmaster/api.svc/json/GetRankAndTrafficStats?siteUrl=${siteUrl}&apikey=${key}`, (res) => {
  let data = '';
  res.on('data', chunk => data += chunk);
  res.on('end', () => console.log(JSON.parse(data)));
});

第七步：让 AI Agent 使用这些脚本

很多纯小白配置完脚本后，依然不知道 AI 是怎么调用的。事实上，我们需要通过创建一份 Skill (技能) 文件授权给 OpenClaw：

在我们系统的 ~/.openclaw/skills/ 目录下新建文件 seo-assistant.yaml，输入以下内容并保存：

name: "SEO 数据监控"
description: "调用本地 Node.js 脚本读取 Google Search Console 数据"
version: "1.0.0"
triggers: ["SEO表现", "分析网站流量"]

steps:
  - action: execute_command
    command: "node ~/.openclaw/workspace/scripts/gsc-report.cjs {{site_url}}"
  - action: respond
    message: "我已成功查询了您的后台日志，结合数据，分析建议如下：\n\n{{stdout}}"

完成并保存后，在终端运行 openclaw skills reload 让配置生效。

进阶玩法：定时报告

如果你想让 AI 每天早上自动给你发送 SEO 报告，可以用 cron:

设置方法：

1. 编辑 crontab: crontab -e
2. 添加定时任务：

0 8 * * * node /Users/yourname/.openclaw/workspace/scripts/gsc-report.cjs >> /tmp/seo-report.log 2>&1

这样每天早上 8 点，脚本就会自动运行并生成报告。或者在 OpenClaw 的 HEARTBEAT.md 里加入 SEO 检查任务，让 Agent 定期主动查询。

安全注意事项

虽然这套系统完全本地化，但密钥管理还是要注意：

• credentials/ 目录已在 .gitignore 中，绝对不要上传到 GitHub
• Service Account 只申请了只读权限（readonly scope），即使密钥泄露也无法修改数据
• Bing API Key 是纯文本文件，注意文件权限

推荐设置更严密的权限：

chmod 600 ~/.openclaw/workspace/credentials/bing-webmaster-api-key.txt
chmod 600 ~/.openclaw/workspace/credentials/gcp-service-account.json

我踩过的所有坑

配置过程中我遇到了不少问题，这里总结一下：

总结

整套流程下来大约需要 30-60 分钟，主要时间花在 Google Cloud Console 配置和各站点授权上。

但一旦配置完成，你就拥有了一个完全自动化的 SEO 数据分析系统：

对我来说，这是一个巨大的效率提升。现在我每天早上只需要问 AI 一句话，就能了解所有网站的 SEO 表现，然后专注于真正重要的优化工作。

如果你也在管理多个网站，强烈推荐试试这套方案。