SEO-artikelgenerering fra spørgsmål med menneskelig kontrol

SEO-artikelgenerering fra spørgsmål med menneskelig kontrol

AI LLM CrewAI Automation

I den tempofyldte digitale marketingverden er det en monumental udfordring at producere indhold af høj kvalitet, der er SEO-optimeret og kan skaleres. Det kræver strategisk planlægning, grundig research, dygtig skrivning og omhyggelig redigering. Men hvad nu, hvis du kunne samle et specialiseret team af AI-agenter til at klare det tunge arbejde?

I dag gennemgår vi et stærkt CrewAI-workflow, der netop er designet til dette formål. Det handler ikke bare om at generere tekst ud fra et enkelt prompt; det er et sofistikeret multi-agent-system, der automatiserer hele artikelskabelsesprocessen – fra idé til publicering – mens et menneske bevarer kontrollen over de vigtigste beslutninger.

Thumbnail for Automatisering af handelsresearch med AI og Polygon MCP Server

Overblikket: Et automatiseret workflow i to faser

Dette workflow er elegant opdelt i to hovedfaser, der hver håndteres af et dedikeret crew af agenter:

  1. Fase 1: Idé- og strategi-motoren: En orkestrator-agent researcher emner og genererer en liste over potentielle artikels spørgsmål til godkendelse af et menneske.
  2. Fase 2: Produktionslinjen for indhold og publicering: Når et spørgsmål er godkendt, aktiveres et specialiseret crew, der laver søgeordsanalyse, skriver artiklen sektion for sektion og publicerer den på WordPress.

Lad os se nærmere på, hvordan hver fase fungerer.

Fase 1: Master Orchestrator (Idégenereringsagenten)

Processen starter med Master Orchestrator Agenten. Dens primære mål er ikke at skrive indhold, men at generere strategiske idéer. Den kan aktiveres på tre måder:

  • Konkurrentanalyse: Angiv en konkurrents URL, og agenten crawler deres side for at identificere indholdstemaer og foreslå relevante spørgsmål.
  • Emnebaseret idégenerering: Giv et bredt emne, og agenten bruger Google Søgning til at finde artikler, der allerede rangerer, og genererer en liste over specifikke undertemaer og spørgsmål.
  • Direkte spørgsmål: Lever et konkret spørgsmål, og agenten bruger det som udgangspunkt for at generere relaterede spørgsmål.

Et nøgleelement her er integrationen af et vedvarende hukommelsessystem. Før researchen begynder, tjekker agenten sin hukommelse for at se, om emnet tidligere er blevet dækket. Det forhindrer dobbeltarbejde og sikrer, at indholdet forbliver friskt.

Når researchen er færdig, præsenterer agenten en kurateret liste med spørgsmål til brugeren. Dette er det afgørende “Human in the Loop”-trin. Brugeren gennemgår forslagene og vælger det bedste spørgsmål at gå videre med, så AI’ens indsats altid er tilpasset virksomhedens strategi.

Diagram, der viser en AI-agent, som researcher konkurrenter og emner for at generere en liste over artikelspørgsmål til menneskelig gennemgang.

Fase 1: Idéagenten researcher emner og foreslår spørgsmål til godkendelse hos et menneske.

Fase 2: Indholdsskabelses-crewet

Med et menneskegodkendt spørgsmål i hånden starter Master Orchestrator den anden fase: Indholdsskabelses-crewet. Her kommer magien ved en multi-agent produktionslinje for alvor til udtryk.

Trin 1: SEO-strategen

Den første agent på banen er SEO-strategen. Dens opgave er at analysere det valgte spørgsmål og bruge en række SEO-værktøjer (GoogleKeywordsForKeyword, GoogleSearchVolume) til at finde en liste over relevante søgeord med høj trafik. Denne datadrevne tilgang sikrer, at artiklen får et solidt SEO-fundament fra start.

Trin 2: Skrivespecialisterne

Herefter opdeles artiklen i fire distinkte sektioner, hvor en Copywriter Agent får til opgave at skrive hver del ud fra et unikt, detaljeret prompt:

  1. Svar i hverdagssprog: Et kort, letforståeligt svar, der direkte besvarer brugerens spørgsmål.
  2. Faktuel baggrund: En grundig forklaring på den juridiske eller tekniske baggrund, der giver kontekst og fortolkning.
  3. Praktiske eksempler: 3-5 eksempler fra virkeligheden, der illustrerer begreberne i praksis.
  4. Professionelle anbefalinger: Anvendelige råd og vejledning til læseren.

Denne modulære tilgang sikrer, at hver del af artiklen er gennemarbejdet og opfylder sit formål. SEO-søgeordene fra forrige trin gives videre til hver skriveopgave, med instrukser om at indarbejde dem naturligt.

En illustration af en artikel, der samles fra fire forskellige sektioner skrevet af specialiserede AI-agenter.

Artiklen opbygges modulært med specialiserede opgaver til hver sektion.

Trin 3: Samling, sidste finish og publicering

Når alle sektioner er skrevet, samles de til én sammenhængende artikel. Men automatiseringen stopper ikke her. To afsluttende Generator-opgaver udføres:

  • Titelgenerering: En AI genererer en fængende, SEO-venlig titel til indlægget.
  • Slug-generering: En anden AI laver en pæn, URL-venlig slug.

Til sidst overdrages hele pakken – titel, slug og fuldt HTML-indhold – til CreateWordPressPost-værktøjet. Denne komponent forbinder automatisk til et WordPress-site og uploader den færdige artikel som et kladdeindlæg, klar til en sidste menneskelig gennemgang og et klik på “Udgiv”.

Et mockup, der viser en automatisk genereret artikel som kladde i WordPress-editoren.

Sidste trin: automatisk publicering til WordPress til endelig gennemgang.

Hvorfor dette workflow er banebrydende

Dette CrewAI-flow demonstrerer, hvordan multi-agent-systemer kan revolutionere indholdsskabelse:

  • Skalerbarhed: Automatiserer de mest tidskrævende dele af processen, så én person kan håndtere hele outputtet fra et indholdsteam.
  • Konsistens & kvalitet: Ved at bruge detaljerede prompts og specialiserede agenter opretholdes en ensartet tone, struktur og kvalitet på tværs af alle artikler.
  • Datadrevet SEO: SEO er ikke en eftertanke, men indarbejdes fra første skridt i skriveprocessen.
  • Strategisk kontrol: Designet med menneske i loopet sikrer, at automatisering understøtter strategien – aldrig omvendt.

Ved at opdele en kompleks, kreativ opgave i en række håndterbare, sammenhængende delopgaver, bygger dette workflow mere end bare en artikel – det opbygger en pålidelig, skalerbar og intelligent indholdsmaskine.

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er et 'Human in the Loop'-system i denne sammenhæng?

Et 'Human in the Loop' (HITL)-system integrerer menneskelig overvågning på kritiske beslutningspunkter. I dette workflow foreslår AI'en artikel-emner og spørgsmål, men et menneske foretager det endelige valg, så det genererede indhold altid stemmer overens med de strategiske mål, før den automatiserede skriveproces starter.

Hvordan sikrer dette workflow SEO-optimering?

Workflowet indeholder en dedikeret 'SEO Strateg'-agent, der bruger specialværktøjer til at finde søgeord med høj trafik relateret til det valgte emne. Disse søgeord gives videre til skriveagenterne, som instrueres i at indarbejde dem naturligt i indholdet, så artiklen bliver optimeret til søgemaskiner.

Kan dette workflow tilpasses forskellige typer indhold?

Helt bestemt. Den modulære opbygning – baseret på separate agenter, opgaver og prompts – gør det meget fleksibelt. Ved at ændre prompts til skriveagenterne og udskifte værktøjer kan du konfigurere crewet til at generere teknisk dokumentation, opslag til sociale medier, nyhedsbreve og meget mere.

Arshia er AI Workflow Engineer hos FlowHunt. Med en baggrund inden for datalogi og en passion for AI, specialiserer han sig i at skabe effektive workflows, der integrerer AI-værktøjer i daglige opgaver og øger produktivitet og kreativitet.

Arshia Kahani
Arshia Kahani
AI Workflow Engineer

Byg din egen AI-arbejdsstyrke

Klar til at automatisere komplekse workflows som dette? Dyk ned i AI-agenternes verden og byg dit eget specialiserede crew til at skalere din forretning.

Lær mere

SelfManaged Crew
SelfManaged Crew

SelfManaged Crew

Lad teams af AI-kolleger håndtere komplekse opgaver. Opdag, hvordan FlowHunt's SelfManaged Crew-komponent gør det muligt for AI-agenter at samarbejde som rigtig...

7 min læsning
AI Agents Automation +3
Sekventielt Crew
Sekventielt Crew

Sekventielt Crew

Lad hele teams af AI-kolleger håndtere komplekse opgaver. Lær mere om at oprette agentteams med komponenten Sekventielt Crew i FlowHunt.

8 min læsning
AI Agents Workflow Automation +3