Flow-beskrivelse
Formål og fordele
Denne arbejdsgang med titlen “Søgeordsforskning” er designet til at automatisere processen med at finde og analysere relaterede søgeord til SEO-formål. Den effektiviserer opgaven med at generere en omfattende søgeordsrapport, inklusiv vigtige SEO-målinger, som svar på et brugerangivet søgeord. Arbejdsgangen er særligt nyttig for indholdsskabere, bloggere og SEO-specialister, der ønsker at udvide rækkevidden af deres artikler og forbedre deres placeringsstrategier effektivt.
Trin-for-trin beskrivelse af arbejdsgangen
1. Brugerinteraktion og onboarding
- Velkomstbesked: Når chatten startes, bydes brugeren velkommen med en venlig besked, der forklarer værktøjets formål. Beskeden opfordrer brugeren til at angive et målsøgeord for at begynde forskningsprocessen.
- Indsamling af input: Brugeren bliver bedt om at indtaste deres målsøgeord via en chatinput-grænseflade.
2. Oprettelse af søgeordsforskningsopgave
- Udarbejdelse af prompt: Arbejdsgangen bruger en promptskabelon til dynamisk at konstruere en anmodning baseret på brugerens input. Skabelonen spørger:
“Given the keyword, find the top related keywords that my blog should also rank for: my keyword: {input}”
- Opgavetildeling: Denne prompt sendes som en opgave til en AI-agent med speciale i søgeordsforskning.
- Søgeordsudvidelse: AI-agenten er udstyret med et værktøj, der søger i Googles søgeordsdatabase og henter op til 30 relaterede søgeord til brugerens input.
- Indsamling af SEO-målinger: For hvert søgeord indsamles følgende målinger:
- Søgevolumen (sidste måned)
- Pris pr. klik (CPC)
- Højeste bud
- Laveste bud
- Søgeordssværhedsgrad
- Søgevolumentrends (seneste 12 måneder)
- Søgeordsprioritering: Agenten sorterer søgeordene, så transaktionssøgeord (dem, der sandsynligvis fører til konverteringer) prioriteres øverst på listen.
- Dataformateringsagent: Listen over søgeord og deres tilhørende målinger sendes videre til en anden AI-agent, hvis rolle er at formatere disse data professionelt.
- Oprettelse af Markdown-tabel: Denne agent genererer en klar, velstruktureret markdown-tabel med alle relevante søgeordsdata. Dette format er ideelt til nem kopiering, deling og inkludering i rapporter eller planlægningsdokumenter til blogindlæg.
5. Levering af output
- Sekventiel opgaveudførelse: Arbejdsgangen udfører disse opgaver sekventielt og sikrer, at data indsamles, behandles og formateres i den korrekte rækkefølge.
- Endelig præsentation: Markdown-tabellen med alle søgeordsindsigter vises for brugeren i chatgrænsefladen, klar til gennemgang eller download.
Centrale fordele ved skalering og automatisering
- Tidsbesparelse: Automatiserer den tidskrævende proces med søgeordsforskning, så brugere kan generere handlingsorienterede SEO-rapporter på få sekunder i stedet for timer.
- Konsistens: Sikrer ensartet format og grundighed i søgeordsanalysen og minimerer menneskelige fejl og forglemmelser.
- Skalerbarhed: Kan behandle flere søgeord og generere flere rapporter samtidigt, hvilket gør den velegnet til bureauer eller brugere, der administrerer flere blogs eller kunder.
- Handlingsorienterede indsigter: Giver alle væsentlige SEO-målinger samlet ét sted og hjælper brugere med at træffe informerede beslutninger om søgeordsvalg og indholdsstrategi.
Eksempel på output-tabel
| Søgeord | Søgevolumen | CPC | Højeste bud | Laveste bud | Sværhedsgrad |
|---|
| eksempel kw 1 | 12.000 | $1,20 | $1,80 | $0,80 | 38 |
| eksempel kw 2 | 8.500 | $0,90 | $1,10 | $0,60 | 42 |
Bemærk: Faktiske output vil indeholde rigtige data for brugerens valgte søgeord og op til 30 relaterede søgeord.
Hvornår bør denne flow anvendes
- Planlægning af blogindhold: Find hurtigt en klynge af relaterede søgeord, der kan målrettes i en ny artikel eller indholdsserie.
- SEO-auditering: Vurder konkurrenceevnen og mulighederne for specifikke søgeord før lancering af en kampagne.
- Kunderapportering: Udarbejd professionelle, datadrevne søgeordsrapporter til kunder eller interessenter.
Ved at automatisere søgeordsforskningsprocessen og levere strukturerede, handlingsorienterede indsigter gør denne arbejdsgang det muligt for brugere at skalere deres SEO-indsats, spare værdifuld tid og træffe mere datadrevne beslutninger i deres indholdsstrategier.
