Konkurrentblogganalyse og idé­generator

Analyser automatisk topprangerte konkurrentblogger fra forrige uke og generer nye bloggidéer for ditt nettsted. Denne AI-arbeidsflyten undersøker konkurrentinnhold, formaterer nøkkelorddata i rapporter, og foreslår ferske, SEO-vennlige bloggtemaer tilpasset din nisje.

Hvordan AI Flow fungerer - Konkurrentblogganalyse og idé­generator

Flows

Hvordan AI Flow fungerer

Samle nøkkelord og nettstedsdata.
Samler inn nøkkelord og nettstedsinformasjon som er nødvendig for undersøkelsen.
Formater nøkkelord og forbered rapport.
AI behandler og strukturerer de oppgitte nøkkelordene i en godt organisert markdown-rapport.
Undersøk konkurrentblogger.
AI-agent søker i Google etter de beste konkurrentblogginnleggene publisert i løpet av de siste 7 dagene, ved hjelp av dynamisk datofilter.
Generer bloggidéer.
AI analyserer konkurrentblogg-URL-er og lager en liste med fem tilpassede bloggidéer, hver med et hovednøkkelord og foreslått tittel.
Presenter resultater.
Viser konkurrentanalysen og nye bloggforslag i et lettlest format.

Prompts brukt i denne flowen

Nedenfor er en komplett liste over alle prompts som brukes i denne flowen for å oppnå dens funksjonalitet. Prompts er instruksjoner gitt til AI-modellen for å generere svar eller utføre handlinger. De veileder AI-en i å forstå brukerens intensjon og generere relevante resultater.

AI-agent: Konkurrentbloggfinner

Agent med en prompt for å finne bloggtitler fra konkurrentnettsteder publisert de siste 7 dagene, ved bruk av Google-søk med dynamisk dataprefiks.

                Role: Professional researcher
Goal: find the blog titles that were uploaded to these websites in the past 7 days and give the URLs in a nice format. WHEN SEARCHING IN GOOGLE, PREFIX "after:[YYYY-MM-DD]" THE DATE SHOULD BE 1 WEEK BEFORE TODAYS DATE. current date is given in the context.



Example of how you should search on google:xa0

"AI agents tutorial after:2025-01-01"
            

Sekvensiell oppgave: Finn konkurrentblogger fra siste 7 dager

Oppgaveprompt som instruerer om å finne blogger publisert av konkurrenter de siste 7 dagene ved bruk av dynamisk Google-dataprefiks.

                BASED ON THE keywords FIND OUT WHAT BLOGS [YOUR WEBSITE] COMPETITORS UPLOADED ONLY IN THE PAST 7 DAYS TO DO THIS USE A DYNAMIC PREFIX WHEN SEARCHING IN GOOGLE, PREFIX "after:[YYYY-MM-DD]" THE DATE SHOULD BE 1 WEEK BEFORE TODAYS DATE AND PRESENT THE BLOG URLs

Example of how you should search on google:xa0

"AI agents tutorial after:2025-01-01"
            

Komponenter brukt i denne flowen

Nedenfor er en komplett liste over alle komponenter som brukes i denne flowen for å oppnå dens funksjonalitet. Komponenter er byggesteinene i hver AI Flow. De lar deg lage komplekse interaksjoner og automatisere oppgaver ved å koble sammen ulike funksjoner. Hver komponent tjener et spesifikt formål, som å håndtere brukerinndata, behandle data, eller integrere med eksterne tjenester.

ChatInput

Chat Input-komponenten i FlowHunt initierer brukerinteraksjoner ved å fange opp meldinger fra Playground. Den fungerer som startpunktet for flyter, og gjør det mulig for arbeidsflyten å behandle både tekst- og filbaserte innspill.

Prompt-komponent i FlowHunt

Lær hvordan FlowHunts Prompt-komponent lar deg definere din AI-bots rolle og oppførsel, og sikrer relevante, personaliserte svar. Tilpass prompt og maler for effektive, kontekstsensitive chatbot-strømmer.

LLM Anthropic AI

FlowHunt støtter dusinvis av AI-modeller, inkludert Claude-modeller fra Anthropic. Lær hvordan du bruker Claude i dine AI-verktøy og chatboter med tilpassbare innstillinger for skreddersydde svar.

AI-agent

AI-agent-komponenten i FlowHunt gir arbeidsflytene dine autonom beslutningstaking og verktøybruk. Den utnytter store språkmodeller og kobler til ulike verktøy for å løse oppgaver, følge mål og gi intelligente svar. Ideell for å bygge avanserte automatiseringer og interaktive AI-løsninger.

URL-henter

Lås opp webinnhold i arbeidsflytene dine med URL-henter-komponenten. Hent og prosesser tekst og metadata fra en hvilken som helst liste med URL-er – inkludert nettartikler, dokumenter og mer. Støtter avanserte alternativer som OCR for bilder, selektiv metadatauttrekk og tilpassbar caching, noe som gjør den ideell for å bygge kunnskapsrike AI-flyter og automasjoner.

GoogleSearch-komponent

FlowHunts GoogleSearch-komponent forbedrer chatbotens nøyaktighet ved å bruke Retrieval-Augmented Generation (RAG) for å få tilgang til oppdatert kunnskap fra Google. Kontroller resultatene med alternativer som språk, land og spørreprefikser for presise og relevante svar.

Sekvensiell Oppgave

Komponenten for sekvensielle oppgaver organiserer arbeidsflytsteg ved å definere en tydelig oppgavebeskrivelse, forventet resultat og tildele en agent til å utføre oppgaven. Ideell for strukturerte prosesser med flere steg, sikrer den at hvert steg er godt dokumentert og tildelt, og støtter komplekse automatiseringer i FlowHunt.

Sekvensielt Team

Opplev organisert arbeidsflytautomatisering med komponenten Sekvensielt Team i FlowHunt. Denne komponenten lar deg gruppere flere agentoppgaver og utføre dem én etter én, noe som gjør den ideell for prosesser som krever tydelig, steg-for-steg oppgavebehandling.

Chat Output

Oppdag Chat Output-komponenten i FlowHunt—fullfør chatbot-svar med fleksible, flerdelte utganger. Essensielt for sømløs flytavslutning og for å lage avanserte, interaktive AI-chatboter.

Meldingswidget

Meldingswidget-komponenten viser tilpassede meldinger i arbeidsflyten din. Ideell for å ønske brukere velkommen, gi instruksjoner eller vise viktig informasjon. Den støtter Markdown-formatering og kan settes til å vises kun én gang per økt.

Flow-beskrivelse

Formål og fordeler

Denne arbeidsflyten er laget for å automatisere prosessen med å analysere topprangerte konkurrentblogger og generere nye bloggidéer tilpasset virksomhetens fokusnøkkelord. Ved å utnytte AI-agenter, direkte søk og automatisert formatering, strømlinjeformer arbeidsflyten en sekvens som ellers ville krevd manuell research, innholdsanalyse og kreativ idémyldring.

Trinn-for-trinn-prosess

1. Brukerengasjement og innsamling av input

  • Velkomst og inputprompt: Så snart en bruker åpner chatten, blir vedkommende ønsket velkommen med en melding som ber om nøkkelord virksomheten eller bloggen bør fokusere på.
  • Innsamling av brukerinput: Systemet samler inn disse nøkkelordene via et chat-input, som danner grunnlaget for all videre research og idéutvikling.

2. Nøkkelordformatering og rapportering

  • Promptforberedelse: De oppgitte nøkkelordene settes inn i en dynamisk promptmal som gir sammenheng for videre behandling.
  • AI-formateringsagent: En AI-agent, drevet av Anthropics store språkmodell (f.eks. Claude 3.5 Sonnet), mottar prompten og har som oppgave å formatere nøkkelordene i en strukturert markdown-tabell. Denne tabellen skal gi en organisert oversikt over nøkkelordene og tilhørende metadata.

3. Konkurrentbloggoppdagelse (siste 7 dager)

  • Henting av dagens dato: Systemet bruker et datoverktøy for å hente dagens dato, slik at søk alltid er oppdaterte.
  • Google-søkeintegrasjon: Ved bruk av de oppgitte nøkkelordene lager systemet Google-søk spesielt for å finne konkurrentblogginnlegg publisert de siste 7 dagene (med after:[YYYY-MM-DD]-operatoren).
  • Uthenting av URL-innhold: For hvert søkeresultat henter systemet innhold fra URL-ene for å samle data til analysen.

4. AI-drevne forskningsagenter

  • Profesjonell forskningsagent: En AI-agent fungerer som en dyktig forsker, utstyrt med verktøy for nettsøk, datobevissthet og innhenting av innhold. Målet er å:
    • Finne nylige konkurrentbloggtitler.
    • Samle URL-er og formatere funnene på en brukervennlig måte.
  • Samarbeid mellom flere agenter: Arbeidsflyten er laget slik at flere agenter kan samarbeide og sende data mellom sekvensielle oppgaver for mer robust automatisering og dekning.

5. Generering av bloggidéer

  • Idémyldringsagent: En annen AI-agent bruker de innsamlede lenkene og dataene til å generere 5 unike bloggidéer. Hver idé har et hovednøkkelord og en foreslått tittel, utformet for å skille ditt innhold fra konkurrentene og samtidig være i tråd med dine fokusområder.

6. Presentasjon av resultater

  • Sekvensiell oppgave- og crewstyring: Arbeidsflyten bruker sekvensiell oppgavestyring, noe som betyr at agentenes utdata går direkte inn i neste steg i kjeden og automatiserer hele research-til-idémyldringsprosessen.
  • Endelige resultater: Resultatene vises i chat-utdata, inkludert den formaterte nøkkelordtabellen, en liste over konkurrentblogger publisert siste uke, og en kuratert liste med nye bloggidéer.

Visuell arbeidsflytstruktur

TrinnKomponentFunksjonalitet
1Chatinput/velkomstmeldingSamler inn fokusnøkkelord fra bruker
2Promptmal og AI-formatererFormaterer og presenterer nøkkelord i markdown-tabell
3Dagens datoverktøySikrer oppdatert tidssammenheng for søk
4Google-søk og URL-henterFinner konkurrentinnlegg fra siste 7 dager, henter innhold
5Forsknings-AI-agentIdentifiserer nylige konkurrentbloggtitler og URL-er
6Idémyldrings-AI-agentForeslår 5 bloggidéer med hovednøkkelord og titler
7Sekvensiell crewHåndterer trinnvis utførelse og dataflyt
8ChatutdataPresenterer alle resultater til brukeren

Hvorfor denne arbeidsflyten er nyttig

  • Skalerbarhet: Ved å automatisere tidkrevende research og idéutvikling, kan denne arbeidsflyten håndtere flere nøkkelordssett, søkeiterasjoner og innholdsanalyser uten manuell innsats.
  • Aktualitet og relevans: Ved kun å vurdere de ferskeste konkurrentbloggene (fra siste 7 dager) holder du idéutviklingen relevant og konkurransedyktig.
  • Strukturert rapportering: Automatisert formatering og markdown-utdata gir umiddelbar, organisert innsikt for markedsføringsteam eller innholdsprodusenter.
  • Redusert manuelt arbeid: Prosessen eliminerer behovet for å manuelt bla gjennom søkeresultater, hente bloggidéer og formatere rapporter, og sparer timer per researchrunde.
  • Kreativt startskudd: Ved å analysere hva som trender blant konkurrentene og umiddelbart generere nye idéer, kan innholdsteamet holde seg foran bransjetrender og opprettholde en frisk bloggplan.

Hvem kan ha nytte av denne arbeidsflyten

  • Innholdsmarkedsførere: Identifiser raskt konkurransedyktige temaer og fyll innholdsgap.
  • SEO-spesialister: Hold nøkkelordfokuset oppdatert i tråd med bransjetrender.
  • Bloggere og småbedrifter: Planlegg innholdskalendere effektivt med minimal research.

Mulige tilpasninger

  • Endre søketidsperiode (f.eks. siste måned i stedet for siste uke)
  • Justere antall genererte bloggidéer
  • Ta med flere datapunkter i markdown-rapporten (f.eks. estimert trafikk, delinger i sosiale medier)
  • Integrer med publiseringsplattformer for ende-til-ende-automatisering

Med denne arbeidsflyten kan du jevnlig generere relevante, datadrevne bloggidéer basert på sanntidsaktivitet hos konkurrenter, alt med minimal manuell innsats og maksimal automatisering.

La oss bygge ditt eget AI-team

Vi hjelper bedrifter som din med å utvikle smarte chatboter, MCP-servere, AI-verktøy eller andre typer AI-automatisering for å erstatte mennesker i repeterende oppgaver i organisasjonen din.

Lær mer

SEO Innholdsbrief Generator
SEO Innholdsbrief Generator

SEO Innholdsbrief Generator

Generer et SEO-vennlig innholdsbrief ved å analysere topprangerte Google-søkeresultater for et gitt nøkkelord. Denne arbeidsflyten bruker KI og websøkeverktøy f...

3 min lesing
AI Bloggoverskrift og Nøkkelordoptimalisering
AI Bloggoverskrift og Nøkkelordoptimalisering

AI Bloggoverskrift og Nøkkelordoptimalisering

Denne AI-drevne arbeidsflyten finner de beste SEO-nøkkelordene for blogginnlegget ditt og omskriver overskriftene automatisk for å rette seg mot disse nøkkelord...

3 min lesing
SEO Artikkel Overskrift Optimizer
SEO Artikkel Overskrift Optimizer

SEO Artikkel Overskrift Optimizer

Optimaliser automatisk artikkelens overskrifter og tittel for et bestemt søkeord eller søkeordsklynge for å forbedre SEO-ytelsen. Denne arbeidsflyten analyserer...

3 min lesing