Agentic AI in SEO: AI -Agenten und Workflows für Ideen (Teil 1)

Seit mehr als zwei Jahren entsteht ein neues Konzept, das als Agenten -SEO bezeichnet wird.

Die Idee ist, SEO mithilfe von Agenten auf der Grundlage von Sprachmodellen (LLMs) auszuführen, die komplexe Aufgaben autonom oder halbautonom ausführen, um Zeit für SEO-Experten zu sparen.

Natürlich bleiben Menschen in der Schleife, um diese Agenten zu leiten und die Ergebnisse zu validieren.

Heute ist es mit dem Aufkommen von Chatgpt, Claude, Gemini und anderen leistungsstarken LLM -Tools einfach, komplexe Prozesse mit Agenten zu automatisieren.

Agenten -SEO ist daher die Verwendung von AI -Agenten zur Optimierung der SEO -Produktivität. Es unterscheidet sich von der generativen Motoroptimierung (GEO), die darauf abzielt, die SEO zu verbessern, um in Suchmaschinen sichtbar zu sein, die von LLMs wie SearchGPT, Verwirrung oder KI -Übersichten betrieben werden.

Dieses Konzept basiert auf drei Haupthebeln: Ideen, Audit und Generation.

In diesem ersten Kapitel werde ich mich auf die Ideen konzentrieren, weil es so viel zu erforschen gibt.

In unserem nächsten Artikel werden wir sehen, wie dieses Konzept auf die Prüfung angewendet werden kann (vollständige Website-Analyse mit Echtzeitkorrekturen) und wie fehlender Inhalte mit einem „Menschen in der Schleife“-oder eher „SEO-Experte in der Schleife“-generiert werden können.

KI -Agenten und Arbeitsabläufe

Bevor detaillierte Anwendungsfälle bezüglich der Ideen vorgestellt werden, ist es wichtig, das Konzept eines Agenten zu erklären.

AI -Agent

Bild vom Autor, Februar 2025

AI -Agenten benötigen mindestens fünf Schlüsselelemente, um zu funktionieren:

• Werkzeuge: Dies sind alle Ressourcen und technischen Funktionen, die dem Agenten zur Verfügung stehen.
• Erinnerung: Dies wird verwendet, um alle Interaktionen zu speichern, damit sich der Agent an Informationen erinnern kann, die zuvor in der Diskussion geteilt wurden.
• Anweisungen: Die seine Grenzen, seine Regeln definieren.
• Wissen: Dies ist die Datenbank, die die Konzepte enthält, mit denen der Agent Probleme lösen kann. Es kann das Wissen der LLM- oder externen Datenbanken nutzen.
• Persona: Dies definiert seine „Persönlichkeit“ und häufig sein Fachwissen, einschließlich insbesondere seine Art der Interaktion.

Workflow

Mit Workflows können komplexe Aufgaben in einfachere Unteraufgaben unterteilt und logisch miteinander verkettet werden.

Sie sind in SEO nützlich, da sie die Sammlung und Manipulation von Daten erleichtern, die zur Ausführung spezifischer SEO -Aktionen erforderlich sind.

Darüber hinaus haben KI -Anbieter (OpenAI, Claude usw.) in den letzten Monaten davon ausgegangen, dass sie das Modell als solches einfach zur Bereicherung der Benutzererfahrung anbieten.

Beispielsweise ist die tiefe Forschungsfunktion in Chatgpt oder Verwirrung kein neues Modell, sondern ein Workflow, der es ermöglicht, komplexe Suchvorgänge in mehreren Schritten durchzuführen.

Dieser Prozess, der mehrere Stunden dauern würde, wird von KI -Agenten in wenigen Zehn Minuten durchgeführt.

Bild vom Autor, Februar 2025

Das obige Diagramm zeigt einen einfachen SEO -Workflow, der mit „Daten und Einschränkungen“ beginnt, das ein Tool namens „Tools SEO 1“ füttert, um eine bestimmte Aktion auszuführen (z. B. SERP -Analyse oder Schablone).

Als nächstes haben wir zwei AIS (IA 1 und IA 2), die eingreifen, um spezifische Inhalte zu erzeugen, und dann ist der Schritt „Hitl“ (Mensch in der Schleife) vor dem Erreichen der Ermittlung.

Obwohl KI und Automatisierung eine zentrale Rolle spielen, sind die menschliche Aufsicht und das Fachwissen für die Gewährleistung der Qualitätsergebnisse wesentlich.

Anwendungsfall: Ideen

Beginnen wir mit Ideen. Wie Sie wissen, zeichnet sich KI aus, Möglichkeiten zu eröffnen.

Mit den richtigen Methoden ist es möglich, KI zu drängen, um jede denkbare Idee zu einem Thema zu erforschen.

Ein SEO -Experte wählt dann die besten Vorschläge auf der Grundlage seiner Erfahrungen aus, verfeinert und priorisiert sie.

Zahlreiche Experimente haben den positiven Einfluss dieser Synergie zwischen menschlicher Kreativität und künstlicher Intelligenz gezeigt.

Unten zeigt Ethan Mollicks Diagramm auf X (Twitter) einen Maßstab des kreativen Prozesses mit und ohne KI:

In einer großen repräsentativen Stichprobe von Menschen im Vergleich zu GPT-4: „Die kreativen Ideen, die von AI-Chatbots produziert werden, werden kreativer bewertet [by humans ]als die von Menschen geschaffenen … Verbesserung des Menschen mit KI verbessert die menschliche Kreativität, wenn auch nicht so sehr Ideen, die von Chatgpt allein erstellt wurden.

– Ethan Mollick (@emollick) 2. Februar 2025

Die Abbildung zeigt die Verteilung der Kreativitätswerte (von 0 bis 10), die verschiedenen Quellen zugewiesen sind: Chatgpt, Bard (jetzt Gemini), eine menschliche Kontrollgruppe (Humanbaseline), eine menschliche Gruppe mit AI (Humanplusai) und eine andere Gruppe gegen AI (Humanagainstai).

Die horizontale Achse repräsentiert das wahrgenommene Kreativitätsniveau, während die vertikale Achse die Frequenz jeder Punktzahl (Dichte) angibt.

Wir können sehen, dass die Kurve, die HumanPlusai entspricht, im Allgemeinen nach rechts verschoben wird, was bedeutet, dass die Evaluatoren diese Human KI -Zusammenarbeit als der kreativste Ansatz betrachten.

Umgekehrt bleiben die durchschnittlichen Punktzahlen von Chatgpt und Gemini, obwohl sie hoch sind, unter denen, die von der Synergie der Menschenmaschine erhalten wurden.

Schließlich liegt die HumanBaseline -Gruppe (Menschen allein) knapp unter der Leistung des Human AI -Duos, während die HumanAgainstai -Gruppe am wenigsten kreativ ist.

Allein KI kann beeindruckende Ergebnisse erzielen, aber in Kombination mit menschlichem Fachwissen und Sensibilität wird die höchste Kreativitätsniveaus erreicht. Lassen Sie mich Ihnen einige konkrete Beispiele geben.

Tools wie Deep Research

Unter den verfügbaren Tools zeichnet sich die tiefe Forschung aus, um in mehreren Schritten eingehende Forschungen durchzuführen und eine wertvolle Inspirationsquelle für die Ideen zu bieten.

Ich empfehle, diese Open-Source-Version zu verwenden. Wenn Sie es vorziehen, können Sie auch die OpenAI- oder Verwirrungsversionen verwenden.

Wie funktioniert es?

Dieses Diagramm beschreibt den Betrieb des Open Source Deep Research -Tools.

Es generiert und führt Suchanfragen aus, krabbelt die resultierenden Seiten, untersucht dann rekursiv vielversprechende Leads und erstellt schließlich einen detaillierten Bericht im Markdown -Format.

Bild vom Autor, Februar 2025

Es gibt mehrere Schritte zur Verwendung von Deep Research:

1. Geben Sie Ihre Anfrage ein: Sie werden gebeten, Ihre Anfrage einzugeben. Sie müssen versuchen, so präzise wie möglich zu sein. Zögern Sie nicht, Chatgpt oder Claude zu fragen, Ihre DeepResearch -Suche zu erstellen.
2. Geben Sie die Tiefe der Suche an (empfohlen: zwischen 3 und 10, Standard: 6): Wie viele Themen finden Sie in jeder Iteration?
3. Geben Sie die Erkundungstiefe an (empfohlen: zwischen 1 und 5, Standard: 3): Wenn der Crawler ein interessantes Thema findet, wie viele Seiten tief erforschen er?
4. Verfeinerung: Manchmal müssen Sie Follow-up-Fragen beantworten, um die Richtung der Suche zu verfeinern.

Mit dieser Open-Source-Version können Sie dieses Open-Source-Projekt in ein echtes SEO-Tool machen. Ich habe mehr als vier Anwendungsfälle identifiziert:

• Analyse des Wettbewerbsinhalts: Das Tool kann die Sammlung und Analyse der Inhalte der Wettbewerber automatisieren, um ihre Strategien zu identifizieren und Möglichkeiten zur Differenzierung zu erkennen.
• Long-Tail-Keyword-Forschung: Durch die Analyse des Web können bestimmte Schlüsselwörter mit hohem Potenzial und weniger Wettbewerb identifiziert werden, was die Inhaltsoptimierung erleichtert.
• SERP -Analyse: Es kann Suchmaschinenergebnisse sammeln und analysieren, um die Trends und die Positionierung der Wettbewerber zu verstehen.
• Generierung der Inhaltsidee: Basierend auf eingehenden Forschungen kann es relevante Themen identifizieren und häufig Fragen in einer bestimmten Nische gestellt.

Sie können beispielsweise Cursorai, ein Codegenerierungs -Tool, installieren und ihn bitten, den Code zu ändern, um eine SERP -Analyse zu erstellen. Das Tool führt problemlos alle erforderlichen Änderungen vor.

Bei der agentischen SEO ist es nicht nur möglich, vorhandene Tools anzupassen und zu verbessern, sondern, was noch wichtiger ist, ein eigenes Tool zu erstellen, das Ihren spezifischen Anforderungen entspricht.

Andererseits rate ich Ihnen, eine No-Code-Lösung zu verwenden, wenn Sie überhaupt kein Entwickler sind.

No-Code-Agenten-Workflow-Tools

Hier ist ein Beispiel für ein No-Code-Tool namens Dng.ai.

Wir verwenden eine von Moz bereitgestellte CSV -Datei, die wir mit einem Agenten analysieren, der die Daten verarbeiten, Python -Code generiert und alle erforderlichen Informationen extrahiert.

In Blue haben Sie die Eingangsfelder, die als Ausgangspunkt dienen. In Orange haben Sie dann Tools wie Schaber, Crawler und Keyword -Tools, um alle erforderlichen Daten zu extrahieren. Und schließlich haben Sie in Lila die AIS, die alle Cluster identifizieren, die erstellt werden müssen.

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Der Agent vergleicht diese Daten dann mit den bereits auf Ihrer Website, um fehlenden Inhalte zu identifizieren.

Schließlich generiert es eine vollständige Liste von Themen zum Erstellen, um eine optimale Berichterstattung über Ihre SEO -Strategie zu gewährleisten. Es gibt viele No-Code-Tools für den Bau von Agenten-Workflows.

Ich werde sie nicht alle auflisten, aber wie Sie hier in diesem Tool sehen können, wird eine Schnittstelle automatisch aus dem Workflow generiert. Alles, was Sie tun müssen, ist, Ihr Thema und eine URL anzugeben und die Taste auszufahren, um die Ergebnisse in weniger als zwei Minuten zu erhalten.

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Erforschen Sie das volle Potenzial dieses Tools selbst

Ich überlasse Sie, die Ergebnisse eines Tools zu schätzen, das aus den SEO -Daten eines beliebigen Tools erstellt wurde.

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Ich denke, ich hätte mehr als zwei Stunden Videos auf YouTube nur auf den Ideenaspekt machen können, da es so viel zu sagen und testen kann.

Ich lade Sie jetzt ein, das volle Potenzial dieser Tools zu untersuchen und mit ihnen zu experimentieren, um Ihre SEO -Strategie zu optimieren. Das nächste Mal werde ich die Anwendungsfälle mit Agenten SEO abdecken.

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Ausgewähltes Bild: Jenny auf dem Mond/Shutterstock