Nyckelordsgrupp-prompt
Prompt för att presentera det primära fokusnyckelordet och andra gruppnyckelord för kontext.
Primary keyword to focus on: {input}
Other Keywords in the same cluster:
{context}
SEO-artikelrubrikoptimerare
Optimera automatiskt din artikels rubriker och titel för ett specifikt nyckelord eller nyckelordsgrupp för att förbättra SEO-prestandan. Detta arbetsflöde analyserar din artikel, samlar relaterade nyckelord, extraherar befintliga rubriker och använder AI för att skriva om och förbättra dem för bättre rankingpotential.
Flows
Så fungerar AI Flow
- Ta emot artikel-URL och målnyckelord.
- Samla in artikelns URL och önskat nyckelord från användaren.
- Hämta och analysera relaterade nyckelord.
- Hämta nyckelordsgrupp och relaterade söktermer för målnyckelordet med hjälp av Google-data.
- Extrahera och analysera artikelnrubriker.
- Skrapa artikeln för att extrahera befintliga H1-, H2- och H3-rubriker.
- Skriv om rubriker för SEO.
- Använd AI för att skriva om artikelns titel och rubriker så att de bättre riktar in sig på den valda nyckelordsgruppen samtidigt som artikelns innehåll förblir oförändrat.
- Visa optimerade rubriker.
- Presentera de förbättrade rubrikerna och titeln för användarens granskning.
Prompts som används i detta flow
Nedan är en komplett lista över alla prompts som används i detta flow för att uppnå dess funktionalitet. Prompts är instruktioner som ges till AI-modellen för att generera svar eller utföra åtgärder. De vägleder AI:n i att förstå användarens avsikt och generera relevanta resultat.
Instruktion för rubrik-omskrivning
Prompt som instruerar LLM att skriva om artikelnrubriker och titel för att rikta in sig på angivna nyckelord, utan att ändra stycken, och att visa före/efter ru...
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}
---
Presentation av extraherade rubriker
Prompt för att presentera de extraherade rubrikerna i ett formaterat format.
## The Extracted Headlines:
{context}
Komponenter som används i detta flow
Nedan är en komplett lista över alla komponenter som används i detta flow för att uppnå dess funktionalitet. Komponenter är byggstenarna i varje AI Flow. De låter dig skapa komplexa interaktioner och automatisera uppgifter genom att koppla olika funktioner. Varje komponent tjänar ett specifikt syfte, som att hantera användarindata, bearbeta data eller integrera med externa tjänster.
Chatinmatning
Chatinmatningskomponenten i FlowHunt initierar användarinteraktioner genom att fånga upp meddelanden från Playground. Den fungerar som startpunkt för flöden och möjliggör att arbetsflödet kan bearbeta både text- och filbaserade indata.
Strukturerad Output Generator
Komponenten Strukturerad Output Generator låter dig skapa exakt, strukturerad data från valfri inmatningsprompt med din valda LLM-modell. Definiera de exakta datafälten och utdataformatet du vill ha, vilket säkerställer konsekventa och tillförlitliga svar för avancerade AI-arbetsflöden.
Parsa Data
Komponenten Parsa Data omvandlar strukturerad data till vanlig text med hjälp av anpassningsbara mallar. Den möjliggör flexibel formatering och konvertering av datainmatningar för vidare användning i ditt arbetsflöde, vilket hjälper till att standardisera eller förbereda information för nedströmskomponenter.
Google Nyckelordsfinnare
Lås upp värdefulla insikter om nyckelord med komponenten Google Nyckelordsfinnare—automatisera upptäckten av relaterade nyckelord, trender för sökvolym, konkurrens och kostnad per klick. Perfekt för att bygga flöden som kräver realtidsbaserad nyckelordsanalys och SEO-optimering.
Promptkomponent i FlowHunt
Lär dig hur FlowHunts Prompt-komponent låter dig definiera din AI-bots roll och beteende, vilket säkerställer relevanta och personliga svar. Anpassa prompts och mallar för effektiva, kontextmedvetna chatbotflöden.
AI-agent
Komponenten AI-agent i FlowHunt ger dina arbetsflöden autonom beslutsfattande och verktygsanvändande förmåga. Den utnyttjar stora språkmodeller och kopplar till olika verktyg för att lösa uppgifter, följa mål och ge intelligenta svar. Perfekt för att bygga avancerade automatiseringar och interaktiva AI-lösningar.
URL-hämtare
Lås upp webbinnehåll i dina arbetsflöden med komponenten URL-hämtare. Extrahera och bearbeta enkelt text och metadata från valfri lista av URL:er – inklusive webbartiklar, dokument och mer. Stöder avancerade alternativ som OCR för bilder, selektiv metadataextraktion och anpassningsbar cache, vilket gör den idealisk för att bygga kunskapsrika AI-flöden och automatiseringar.
Sekventiell Uppgift
Komponenten Sekventiell Uppgift organiserar arbetsflödessteg genom att definiera en tydlig uppgiftsbeskrivning, förväntat resultat och tilldela en agent för att utföra uppgiften. Perfekt för strukturerade processer i flera steg, säkerställer att varje steg är väldokumenterat och tilldelat, vilket stödjer komplexa automatiseringar i FlowHunt.
Sekventiell Grupp
Upplev organiserad arbetsflödesautomatisering med komponenten Sekventiell Grupp i FlowHunt. Denna komponent låter dig gruppera flera agentuppgifter och utföra dem en efter en, vilket gör den idealisk för processer som kräver tydlig, steg-för-steg-uppgiftsbearbetning.
Chattutgång
Upptäck Chattutgång-komponenten i FlowHunt—slutför chatbottsvar med flexibla, flerdelade utdata. Oumbärlig för smidig avslutning av flöden och skapande av avancerade, interaktiva AI-chattbottar.
Meddelande-widget
Meddelande-widget-komponenten visar anpassade meddelanden i ditt arbetsflöde. Perfekt för att välkomna användare, ge instruktioner eller visa viktig information – den har stöd för Markdown-formatering och kan ställas in att visas endast en gång per session.
LLM Anthropic AI
FlowHunt stödjer dussintals AI-modeller, inklusive Claude-modeller från Anthropic. Lär dig hur du använder Claude i dina AI-verktyg och chatbots med anpassningsbara inställningar för skräddarsydda svar.
Flow-beskrivning
Syfte och fördelar
Översikt
Detta arbetsflöde automatiserar processen för att optimera bloggartiklars titlar och rubriker (H1, H2, H3) för att fokusera på ett specifikt målnyckelord eller en nyckelordsgrupp. Genom att utnyttja AI-agenter, nyckelordsforskningsverktyg och innehållsextraherare hjälper det innehållsskapare och SEO-specialister att uppdatera befintliga artiklar så att de bättre matchar önskade söktermer—vilket förbättrar deras relevans och rankingpotential.
Steg-för-steg-process
1. Introduktion och användarinmatning
Välkomstmeddelande och instruktioner: När arbetsflödet startas hälsas användaren välkommen med ett meddelande som förklarar verktygets syfte och instruerar dem att ange:
- URL:en till artikeln de vill optimera.
- Det primära nyckelordet att fokusera på.
Användarinmatning: Användaren skickar in artikelns URL och det valda nyckelordet.
2. Extrahera och strukturera inmatningsdata
- Generering av strukturerad output: Arbetsflödet tolkar användarens inmatning och organiserar den i strukturerad data:
article_url: Bloggens/artikelns URL.focusing_keyword: Målnyckelordet.
3. Nyckelordsforskning och -expansion
- Nyckelordsextraktion:
- Målnyckelordet skickas till ett Google-nyckelordsforskningsverktyg för att hämta relaterade nyckelord (från samma grupp), tillsammans med användbara SEO-mått.
- Formatering: Dessa relaterade nyckelord formateras för smidig inmatning i efterföljande AI-prompter.
4. Extrahera artikelnrubriker
- Hämta URL-innehåll:
- Systemet använder en innehållshämtare för att hämta och tolka artikeln från den angivna URL:en.
- Rubrikextraktionsagent:
- En AI-agent, specialiserad på att identifiera rubrikstruktur (H1, H2, H3) i en artikel, extraherar alla relevanta rubriker.
5. Omskrivning av rubriker för SEO
Bygga prompt:
- Arbetsflödet bygger en detaljerad prompt till en expert-copywriter-agent, inklusive:
- De ursprungliga extraherade rubrikerna.
- Målnyckelordet och dess grupp.
- Tydliga instruktioner om att endast ändra titeln och rubriker, inte artikeltexten.
- Ett krav på att lista både tidigare och nya versioner av alla ändrade rubriker.
- Arbetsflödet bygger en detaljerad prompt till en expert-copywriter-agent, inklusive:
AI-drivna optimeringar:
- Med Anthropic Claude 3.5 Sonnet (eller liknande) genererar copywriter-agenten optimerade versioner av titeln och rubrikerna med fokus på nyckelordsgruppen.
6. Genomförande och output
- Sekventiell uppgiftskörning:
- Alla steg orkestreras i en sekventiell “crew” för att säkerställa att varje del körs i rätt ordning och att beroenden hanteras.
- Resultatpresentation:
- Arbetsflödet visar de optimerade rubrikerna, med före- och efterversioner för transparens, och presenterar resultatet för användaren för granskning.
Sammanfattande tabell
| Steg | Inmatning(ar) | Process | Output(s) |
|---|---|---|---|
| Välkomstmeddelande/användarinmatning | Ingen | Hälsa användaren, samla URL & nyckelord | Användarinmatning |
| Strukturera inmatning | Användarinmatning | Strukturera som article_url & nyckelord | Strukturerad data |
| Nyckelordsforskning | Nyckelord | Hämta relaterade nyckelord via Google-verktyg | Nyckelordsgrupp |
| Rubrikextraktion | URL | Hämta och tolka artikelrubriker | Extraherade rubriker |
| Omskrivning | Rubriker, nyckelord | AI skriver om rubriker för SEO | Optimerade rubriker |
| Output | Optimerad data | Visa före/efter-resultat | Slutligt resultat till användaren |
Varför detta arbetsflöde är användbart
- Skalbarhet: Automatiserar en traditionellt manuell process och möjliggör snabb optimering av många artiklar.
- Konsekvens: Använder AI för att tillämpa standardiserade, beprövade SEO-principer på alla rubriker.
- Transparens: Visar de ursprungliga och reviderade rubrikerna, vilket förenklar redaktionell granskning.
- SEO-effekt: Genom att fokusera på nyckelordsgrupper, inte bara enstaka termer, kan arbetsflödet hjälpa artiklar att fånga en bredare mängd relevant söktrafik.
- Tidseffektivitet: Minskar tiden och expertisen som krävs för att uppdatera innehåll för nya nyckelordsstrategier.
Ideala användningsområden
- Massuppdatering av äldre innehåll för nya SEO-mål.
- Byråer eller utgivare som hanterar stora innehållsportföljer.
- Snabb A/B-testning av rubrikstrategier.
- Icke-tekniska innehållsteam som vill använda AI för SEO-optimering.
Detta arbetsflöde erbjuder en robust, automatiserad pipeline för att skriva om artiklars rubriker för nyckelordsoptimering, vilket gör det till ett kraftfullt verktyg för att skala uppdateringar av innehåll och förbättra organisk sökprestanda.
Låt oss bygga ditt eget AI-team
Vi hjälper företag som ditt att utveckla smarta chatbotar, MCP-servrar, AI-verktyg eller andra typer av AI-automatisering för att ersätta människor i repetitiva uppgifter i din organisation.
Lär dig mer
AI Bloggrubriks- & Nyckelordsoptimerare
Detta AI-drivna arbetsflöde hittar de bästa SEO-nyckelorden för din bloggartikel och skriver automatiskt om rubriker för att rikta in sig på dessa nyckelord, vi...
3 min läsning
AI Nyckelordsforskning med SEO-mått
Detta arbetsflöde automatiserar nyckelordsforskning genom att generera en detaljerad tabell med relaterade nyckelord för din målfras, inklusive viktiga SEO-mått...
3 min läsning
AI-sidans titelgenerator
Generera unika, SEO-optimerade webbsidetitlar med hjälp av AI och aktuella Google-sökdata. Ange dina målinriktade nyckelord och få ett förslag på en titel med h...
3 min läsning