AI Blog-Überschrift- & Keyword-Optimierer

Dieser KI-gestützte Workflow findet die besten SEO-Keywords für Ihren Blogartikel und überarbeitet automatisch die Überschriften, um diese Keywords gezielt anzusprechen. So verbessert sich die Suchmaschinenleistung Ihrer Inhalte. Ideal für Content-Marketing-Profis und SEO-Spezialisten, die mit minimalem manuellem Aufwand die organische Reichweite und Relevanz steigern möchten.

Flows

So funktioniert der KI-Flow

Artikel-URL und Ziel-Keyword eingeben.: Sammelt die Artikel-URL und das Hauptkeyword vom Nutzer.
Überschriften aus dem Artikel extrahieren.: Ruft nur die Überschriften (H1, H2, H3) von der angegebenen Artikel-URL mithilfe eines KI-gestützten Agenten und URL-Retrievers ab.
SEO-Keyword-Cluster entdecken.: Findet verwandte und leistungsstarke Keywords für das Ziel-Keyword unter Verwendung von Google-Keyword-Daten.
Überschriften für SEO umschreiben.: Verwendet KI, um die Überschriften des Artikels gezielt auf die identifizierten Keywords auszurichten, wobei der ursprüngliche Artikelinhalt unverändert bleibt.
Optimierte Überschriften ausgeben.: Zeigt die aktualisierten Überschriften und die vorgenommenen Änderungen zur Überprüfung und Verwendung für den Nutzer an.

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-Vorlage zur Darstellung des Hauptkeywords und der verwandten Keywords im selben Cluster.

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

Prompt für die Umnutzung von Artikelüberschriften

Prompt-Vorlage, die das LLM anweist, Artikelüberschriften auf ein neues Keyword auszurichten, während die Absätze unverändert bleiben.

                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}
---

Prompt zur Anzeige der extrahierten Überschriften

Prompt-Vorlage für die Anzeige der extrahierten Artikelüberschriften.

                ## 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

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

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

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

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

Flow-Beschreibung

Zweck und Vorteile

Workflow-Übersicht: Keyword-Umnutzung für Artikel

Dieser Workflow automatisiert die Optimierung von Artikelüberschriften, um neue, vielversprechende Keywords gezielt anzusprechen. Er nutzt KI- und SEO-Tools, um anhand der Nutzereingabe die besten Keywords zu finden, extrahiert Überschriften aus bestehenden Artikeln und überarbeitet diese Überschriften dann zur besseren SEO-Ausrichtung – ohne den Artikelinhalt zu verändern.

Schritt-für-Schritt-Prozess

1. Nutzereingabe und Onboarding

Begrüßungsnachricht: Wenn ein Nutzer den Chat oder die Oberfläche öffnet, erhält er eine klare Anweisung:
“Gib einfach deine URL und das Keyword ein, für das du den Blog umnutzen möchtest, und ich optimiere die Überschriften, um dieses Keyword gezielt anzusprechen.”
Eingabesammlung: Der Nutzer gibt an:
- Die URL des zu optimierenden Artikels.
- Das Hauptkeyword, auf das der Fokus gelegt werden soll.

2. Strukturierte Datenerfassung

Der Workflow analysiert die Nutzereingabe, extrahiert die Artikel-URL und das neue Fokus-Keyword und bereitet sie in einem strukturierten Format für die weitere Verarbeitung auf.

3. Keyword-Recherche

Extraktion des Hauptkeywords: Das zentrale Fokus-Keyword wird aus der strukturierten Nutzereingabe isoliert.
Verwandte Keywords finden: Mithilfe einer Google-Keywords-API ruft der Workflow einen Cluster verwandter Keywords sowie Daten wie Suchvolumen, CPC und Wettbewerb ab.
Formatierung für die KI-Eingabe: Die Liste verwandter Keywords wird als Klartext für die eindeutige Übergabe an das KI-Modell aufbereitet.

4. Extraktion der Artikelüberschriften

URL-Scraping: Ein KI-Agent (konfiguriert als “Überschriften-Extraktor”) nutzt ein URL-Retriever-Tool, um den Artikelinhalt abzurufen.
Überschriften-Parsing: Der Agent extrahiert ausschließlich die Überschriften (H1, H2, H3) aus dem Artikel und erhält deren Struktur.

5. KI-gestütztes Umschreiben der Überschriften

Prompt-Engineering: Der Workflow erstellt einen detaillierten KI-Prompt, der Folgendes enthält:
- Das Haupt- und die verwandten Keywords.
- Die extrahierten Artikelüberschriften.
- Klare Anweisungen:
  - Nur die Überschriften (H1, H2, H3 und Titel) nach Bedarf anpassen, um die neuen Keywords gezielt anzusprechen.
  - Die Absätze des Artikels nicht verändern.
  - Die vorherigen und neuen Überschriften für Transparenz auflisten.
Experten-Texter-Agent: Ein KI-Agent, der als professioneller Texter agiert, verarbeitet den Prompt und erstellt optimierte Überschriften.

6. Sequenzielle Aufgabenausführung

Der Workflow organisiert diese Abläufe als sequenzielle Aufgabe:
- Die Aufgabe des Umschreibens der Überschriften wird dem KI-Agenten beschrieben und zugewiesen.
- Ausführung und Ausgabe werden schrittweise gesteuert, um eine logische Verarbeitung und Fehlerbehandlung sicherzustellen.

7. Ausgabe und Präsentation

Ergebnisanzeige:
- Die neuen, keyword-optimierten Überschriften (zusammen mit ihren vorherigen Versionen) werden dem Nutzer präsentiert.
- Die extrahierten Überschriften können zusätzlich separat zur Referenz angezeigt werden.
- Alle Ausgaben werden in einer interaktiven Chat-Oberfläche dargestellt.

Zusammenfassung der Workflow-Struktur

Schritt	Zweck	Verwendetes Tool/Agent
Nutzereingabe	URL und neues Keyword sammeln	Chat-Oberfläche
Datenerfassung	Eingabe parsen und strukturieren	Structured Output Generator
Keyword-Recherche	Keyword-Cluster und Metriken finden	Google Keywords API
Überschriftenextrakt.	Alte Überschriften aus Artikel extrahieren	Überschriften-Extraktor KI-Agent
Prompt-Erstellung	KI-Prompt mit Keywords & Überschriften bauen	Prompt Templates
Überschriften-Umschr.	Überschriften für SEO neu formulieren	Experten-Texter KI-Agent
Ergebnisanzeige	Optimierte Überschriften anzeigen	Chat Output

Vorteile und Anwendungsfälle

Skalierbarkeit: Automatisiert den zeitaufwendigen Prozess der Keyword-Recherche und Umschreibung von Überschriften und ermöglicht so die Massenoptimierung vieler Artikel.
SEO-Optimierung: Sichert die Ausrichtung der Artikel an aktuellen, trafficstarken Keywords und verbessert die organische Suchleistung.
Content-Umnutzung: Marketer und Autoren können bestehende Inhalte schnell auf neue Keyword-Chancen ausrichten.
Transparenz: Zeigt alte und neue Überschriften klar zum redaktionellen Abgleich und zur Freigabe an.

Ideal für

Content-Marketing-Profis, SEO-Spezialisten und Publisher, die die Inhaltsoptimierung skalieren möchten.
Agenturen, die mehrere Kundenblogs oder Websites betreuen.
Alle, die den Workflow der Keyword-Umnutzung für bestehende Artikel automatisieren und beschleunigen möchten.

Durch die Verbindung von KI-Texterstellung, SEO-Recherche und automatisierter Extraktion bietet dieser Workflow eine robuste, wiederholbare Lösung zur Überschriften-Optimierung, die stundenlange manuelle Arbeit spart und bessere Suchmaschinenplatzierungen ermöglicht.

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