SEO-Artikel-Headline-Optimierer

Optimieren Sie automatisch die Überschriften und den Titel Ihres Artikels für ein bestimmtes Keyword oder eine Keyword-Cluster, um die SEO-Leistung zu verbessern. Dieser Workflow analysiert Ihren Artikel, sammelt verwandte Keywords, extrahiert vorhandene Überschriften und verwendet KI, um sie für ein besseres Ranking-Potenzial neu zu schreiben und zu verbessern.

Flows

So funktioniert der KI-Flow

Artikel-URL und Ziel-Keyword eingeben.: Sammeln Sie die Artikel-URL und das gewünschte Keyword vom Nutzer.
Verwandte Keywords abrufen und analysieren.: Rufen Sie das Keyword-Cluster und verwandte Suchbegriffe für das Ziel-Keyword mithilfe von Google-Daten ab.
Artikelüberschriften extrahieren und analysieren.: Scrapen Sie den Artikel, um die bestehenden H1-, H2- und H3-Überschriften zu extrahieren.
Überschriften für SEO umschreiben.: Nutzen Sie KI, um den Titel und die Überschriften des Artikels so umzuschreiben, dass das ausgewählte Keyword-Cluster besser angesprochen wird, während der Inhalt des Artikels erhalten bleibt.
Optimierte Überschriften anzeigen.: Präsentieren Sie die verbesserten Überschriften und den Titel dem Nutzer zur Überprüfung.

In diesem Flow verwendete Prompts

Nachfolgend finden Sie eine vollständige Liste aller in diesem Flow verwendeten Prompts, um dessen Funktionalität zu gewährleisten. Prompts sind die Anweisungen, die dem KI-Modell gegeben werden, um Antworten zu generieren oder Aktionen auszuführen. Sie leiten die KI dabei, die Absicht des Benutzers zu verstehen und relevante Ausgaben zu generieren.

Keyword-Cluster-Prompt

Prompt, um das Hauptfokus-Keyword und andere Cluster-Keywords im Kontext zu präsentieren.

                Primary keyword to focus on: {input}
Other Keywords in the same cluster:
{context}

Anleitung zur Überschriften-Umgestaltung

Prompt, das das LLM anweist, die Überschriften und den Titel des Artikels so umzuschreiben, dass die angegebenen Keywords angesprochen werden, die Absätze unver...

                You are given an article Headline Structure, and a keyword. try to repurpose the article to focus on the given keyword. generate Title, and change the headlines as needed to focus on keywords in the same cluster. KEEP THE PARAGRAPHS OF THE ARTICLE AS THE SAME AS IT WAS. ONLY CHANGE THE HEADLINES (H1, H2, H3) AND TITLE

Also mention the previous headline and the new headline that you changed.

--- Keywords to repurpose the article---
{input}
---

---ARTICLE---
{context}
---

Präsentation der extrahierten Überschriften

Prompt, um die extrahierten Überschriften formatiert darzustellen.

                ## The Extracted Headlines:
{context}

In diesem Flow verwendete Komponenten

Nachfolgend finden Sie eine vollständige Liste aller Komponenten, die in diesem Flow verwendet werden, um seine Funktionalität zu gewährleisten. Komponenten sind die Bausteine jedes KI-Flows. Sie ermöglichen es Ihnen, komplexe Interaktionen zu erstellen und Aufgaben zu automatisieren, indem verschiedene Funktionalitäten verbunden werden. Jede Komponente dient einem bestimmten Zweck, wie z.B. der Verarbeitung von Benutzereingaben, der Datenverarbeitung oder der Integration mit externen Diensten.

ChatInput

Die Chat Input-Komponente in FlowHunt initiiert Benutzerinteraktionen, indem sie Nachrichten aus dem Playground erfasst. Sie dient als Startpunkt für Flows und ermöglicht die Verarbeitung von Text- und dateibasierten Eingaben im Workflow.

Sehen ChatInput

Strukturierter Ausgabe-Generator

Die Komponente Strukturierter Ausgabe-Generator ermöglicht es Ihnen, mit Ihrem gewählten LLM-Modell präzise und strukturierte Daten aus jeder Eingabeaufforderung zu erstellen. Definieren Sie die gewünschten Datenfelder und das genaue Ausgabeformat, um konsistente und zuverlässige Antworten für fortschrittliche KI-Workflows sicherzustellen.

Sehen Strukturierter Ausgabe-Generator

Daten parsen

Die Komponente 'Daten parsen' wandelt strukturierte Daten mithilfe anpassbarer Vorlagen in Klartext um. Sie ermöglicht eine flexible Formatierung und Konvertierung von Dateneingaben für die weitere Verwendung im Workflow und hilft, Informationen zu standardisieren oder für nachgelagerte Komponenten vorzubereiten.

Sehen Daten parsen

Google Keywords Finder

Entdecken Sie wertvolle Keyword-Einblicke mit der Google Keywords Finder-Komponente – automatisieren Sie die Suche nach verwandten Keywords, Suchvolumentrends, Wettbewerb und Cost-per-Click-Daten. Perfekt für Flows, die Echtzeit-Keyword-Recherche und SEO-Optimierung benötigen.

Sehen Google Keywords Finder

Prompt-Komponente in FlowHunt

Erfahren Sie, wie die Prompt-Komponente von FlowHunt es ermöglicht, die Rolle und das Verhalten Ihres KI-Bots zu definieren und so relevante, personalisierte Antworten sicherstellt. Passen Sie Prompts und Vorlagen an, um effektive, kontextbewusste Chatbot-Flows zu erstellen.

Sehen Prompt-Komponente in FlowHunt

KI-Agent

Die KI-Agent-Komponente in FlowHunt erweitert Ihre Workflows um autonome Entscheidungsfindung und die Fähigkeit zur Nutzung integrierter Tools. Sie nutzt große Sprachmodelle (LLMs) und verbindet sich mit verschiedenen Tools, um Aufgaben zu lösen, Ziele zu verfolgen und intelligente Antworten zu liefern. Ideal zum Erstellen fortschrittlicher Automatisierungen und interaktiver KI-Lösungen.

Sehen KI-Agent

URL-Retriever

Entsperren Sie Webinhalte in Ihren Workflows mit der URL-Retriever-Komponente. Extrahieren und verarbeiten Sie mühelos Text und Metadaten aus beliebigen URL-Listen – einschließlich Webartikeln, Dokumenten und mehr. Unterstützt erweiterte Optionen wie OCR für Bilder, selektive Metadatenextraktion und anpassbares Caching, was sie ideal für den Aufbau wissensreicher KI-Flows und Automatisierungen macht.

Sehen URL-Retriever

Sequenzielle Aufgabe

Die Komponente 'Sequenzielle Aufgabe' organisiert Workflow-Schritte, indem sie eine klare Aufgabenbeschreibung, das erwartete Ergebnis und die Zuweisung eines Agenten zur Ausführung der Aufgabe definiert. Ideal für strukturierte, mehrstufige Prozesse sorgt sie dafür, dass jeder Schritt dokumentiert und zugewiesen wird und unterstützt komplexe Automatisierungen in FlowHunt.

Sehen Sequenzielle Aufgabe

Sequenzielles Team

Erleben Sie organisierte Workflow-Automatisierung mit der Komponente Sequenzielles Team in FlowHunt. Diese Komponente ermöglicht es Ihnen, mehrere Agentenaufgaben zu gruppieren und nacheinander auszuführen – ideal für Prozesse, die eine klare, schrittweise Aufgabenbearbeitung erfordern.

Sehen Sequenzielles Team

Chat-Ausgabe

Entdecken Sie die Chat-Ausgabe-Komponente in FlowHunt – finalisieren Sie Chatbot-Antworten mit flexiblen, mehrteiligen Ausgaben. Unverzichtbar für nahtlose Flow-Abschlüsse und die Erstellung fortschrittlicher, interaktiver KI-Chatbots.

Sehen Chat-Ausgabe

Nachrichten-Widget

Die Nachrichten-Widget-Komponente zeigt individuelle Nachrichten in Ihrem Workflow an. Ideal, um Nutzer zu begrüßen, Anweisungen zu geben oder wichtige Informationen darzustellen. Sie unterstützt Markdown-Formatierung und kann so eingestellt werden, dass sie pro Sitzung nur einmal erscheint.

Sehen Nachrichten-Widget

LLM Anthropic KI

FlowHunt unterstützt Dutzende von KI-Modellen, einschließlich der Claude-Modelle von Anthropic. Erfahren Sie, wie Sie Claude in Ihren KI-Tools und Chatbots mit anpassbaren Einstellungen für maßgeschneiderte Antworten nutzen können.

Sehen LLM Anthropic KI

Flow-Beschreibung

Zweck und Vorteile

Workflow-Beschreibung: Keyword-Umgestaltung für Artikelüberschriften

Übersicht

Dieser Workflow automatisiert den Prozess der Optimierung von Blog-/Artikel-Titeln und Überschriften (H1, H2, H3), um sich auf ein bestimmtes Ziel-Keyword oder ein Keyword-Cluster zu konzentrieren. Durch den Einsatz von KI-Agenten, Keyword-Recherche-Tools und Content-Extraktionsdiensten unterstützt er Content-Ersteller und SEO-Profis dabei, bestehende Artikel besser auf gewünschte Suchbegriffe auszurichten – und so deren Relevanz und Ranking-Potenzial zu verbessern.

Schritt-für-Schritt-Prozess

1. Onboarding und Nutzereingabe

Begrüßung und Anleitung: Beim Start des Workflows wird der Nutzer mit einer Begrüßungsnachricht empfangen, die den Zweck des Tools erklärt und ihn auffordert, Folgendes bereitzustellen:
- Die URL des zu optimierenden Artikels.
- Das Haupt-Keyword, auf das der Fokus gelegt werden soll.
Nutzereingabe: Der Nutzer übermittelt die Artikel-URL und das gewählte Keyword.

2. Extraktion und Strukturierung der Eingabedaten

Strukturierte Ausgabe-Erstellung: Der Workflow analysiert die Nutzereingaben und organisiert sie als strukturierte Daten:
- article_url: Die URL des Blogs/Artikels.
- focusing_keyword: Das Ziel-Keyword.

3. Keyword-Recherche und -Erweiterung

Keyword-Extraktion:
- Das Fokus-Keyword wird an ein Google-Keyword-Recherchetool übergeben, um verwandte Keywords (aus dem gleichen Cluster) sowie nützliche SEO-Metriken zu erhalten.
Formatierung: Diese verwandten Keywords werden für die nahtlose Eingabe in nachfolgende KI-Prompts formatiert.

4. Artikel-Überschriften extrahieren

URL-Inhaltsabruf:
- Das System verwendet einen Content-Retriever, um den Artikel von der angegebenen URL abzurufen und zu analysieren.
Überschriften-Extraktionsagent:
- Ein auf die Identifikation von Überschriftenstrukturen (H1, H2, H3) spezialisierter KI-Agent extrahiert alle relevanten Überschriften.

5. SEO-Umgestaltung der Überschriften

Prompt-Erstellung:
- Der Workflow erstellt einen detaillierten Prompt für einen Experten-KI-Texter, einschließlich:
  - Der ursprünglich extrahierten Überschriften,
  - des Ziel-Keywords und seines Clusters,
  - expliziter Anweisungen, nur Titel und Überschriften zu ändern – nicht den Textkörper,
  - der Vorgabe, jeweils die vorherigen und neuen Versionen geänderter Überschriften aufzulisten.
KI-gesteuerte Optimierung:
- Mithilfe von Anthropic Claude 3.5 Sonnet (oder ähnlichem) generiert der Texter-Agent optimierte Versionen des Titels und der Überschriften, mit Fokus auf das Keyword-Cluster.

6. Ausführung und Ausgabe

Sequentielle Aufgabensteuerung:
- Alle Schritte werden sequenziell in einer “Crew” orchestriert, sodass alle Abhängigkeiten beachtet und die Schritte in der richtigen Reihenfolge ausgeführt werden.
Ergebnispräsentation:
- Der Workflow gibt die optimierten Überschriften aus, zeigt Vorher-Nachher-Versionen zur Transparenz und präsentiert die Ergebnisse dem Nutzer zur Überprüfung.

Übersichtstabelle

Schritt	Eingabe(n)	Prozess	Ausgabe(n)
Begrüßung/Eingabe	Keine	Nutzer begrüßen, URL & Keyword sammeln	Nutzereingabe
Strukturierung	Nutzereingabe	Als article_url & keyword strukturieren	Strukturierte Daten
Keyword-Recherche	Keyword	Verwandte Keywords via Google-Tool holen	Keyword-Cluster
Überschriften-Extraktion	URL	Artikelüberschriften abrufen & parsen	Extrahierte Überschriften
Umgestaltung	Überschriften, Keywords	KI schreibt Überschriften für SEO um	Optimierte Überschriften
Ausgabe	Optimierte Daten	Vorher/Nachher-Ergebnisse präsentieren	Endausgabe an Nutzer

Warum dieser Workflow nützlich ist

Skalierbarkeit: Automatisiert einen traditionell manuellen Prozess und ermöglicht eine schnelle Optimierung vieler Artikel.
Konsistenz: Setzt KI ein, um standardisierte, SEO-Best-Practices für alle Überschriften anzuwenden.
Transparenz: Zeigt die ursprünglichen und überarbeiteten Überschriften, was die redaktionelle Kontrolle erleichtert.
SEO-Impact: Durch den Fokus auf Keyword-Cluster – nicht nur einzelne Begriffe – können Artikel ein breiteres Spektrum relevanter Suchanfragen abdecken.
Zeiteffizienz: Reduziert Zeitaufwand und erforderliche Expertise für die Content-Optimierung mit neuen Keyword-Strategien.

Ideale Anwendungsfälle

Massenhafte Aktualisierung von Legacy-Content für neue SEO-Ziele.
Agenturen oder Verlage mit großen Content-Portfolios.
Schnelles A/B-Testing von Überschriften-Strategien.
Nicht-technische Content-Teams, die KI für SEO-Optimierungen nutzen möchten.

Dieser Workflow bietet eine leistungsstarke, automatisierte Pipeline zur Umgestaltung von Artikelüberschriften für die Keyword-Optimierung – ein wertvolles Tool, um Content-Updates zu skalieren und die organische Sichtbarkeit zu steigern.

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