Agentes e fluxos de trabalho da IA ​​para ideação (parte 1)

Por mais de dois anos, um novo conceito está emergindo chamado Agentic Seo.

A idéia é executar SEO usando agentes com base em modelos de idiomas (LLMs) que executam tarefas complexas de forma autônoma ou semi-autônoma para economizar tempo para os especialistas em SEO.

Obviamente, os seres humanos permanecem no loop para orientar esses agentes e validar os resultados.

Hoje, com o advento de ChatGPT, Claude, Gêmeos e outras ferramentas poderosas LLM, é fácil automatizar processos complexos usando agentes.

O SEO Agentic é, portanto, o uso de agentes de IA para otimizar a produtividade do SEO. Difere da otimização generativa do motor (GEO), que visa melhorar o SEO para ser visível nos mecanismos de pesquisa alimentados pelo LLMS como SearchGPT, Perplexity ou Visões gerais de AI.

Esse conceito é baseado em três alavancas principais: ideação, auditoria e geração.

Neste primeiro capítulo, vou me concentrar na ideação, porque há muito o que explorar.

Em nosso próximo artigo, veremos como esse conceito pode ser aplicado à auditoria (análise completa do site com correções em tempo real) e como o conteúdo ausente pode ser gerado usando um “humano no loop”-ou melhor, “especialista em SEO no loop”-abordagem.

Agentes de IA e fluxos de trabalho

Antes de apresentar casos de uso detalhados em relação à ideação, é essencial explicar o conceito de agente.

Você tem um agente

Os agentes da IA ​​precisam de pelo menos cinco elementos -chave para funcionar:

• Ferramentas: Estes são todos os recursos e funcionalidades técnicas disponíveis para o agente.
• Memória: Isso é usado para armazenar todas as interações para que o agente possa lembrar informações compartilhadas anteriormente na discussão.
• Instruções: Que definem seus limites, suas regras.
• Conhecimento: Este é o banco de dados que contém os conceitos que o agente pode usar para resolver problemas; Ele pode usar o conhecimento do LLM ou bancos de dados externos.
• Persona: Que define sua “personalidade” e muitas vezes seu nível de especialização, incluindo, em particular, sua maneira de interagir.

Fluxo de trabalho

Os fluxos de trabalho permitem que tarefas complexas sejam divididas em subtarefas mais simples e acorrentadas logicamente.

Eles são úteis no SEO porque facilitam a coleta e a manipulação dos dados necessários para executar ações específicas de SEO.

Além disso, nos últimos meses, os provedores de IA (Openai, Claude etc.) passaram de simplesmente oferecer o modelo como tal para enriquecer a experiência do usuário.

Por exemplo, o recurso de pesquisa profundo no ChatGPT ou Perplexity não é um modelo novo, mas um fluxo de trabalho que permite que pesquisas complexas sejam executadas em várias etapas.

Esse processo, que levaria um humano por várias horas, é realizado por agentes de IA em algumas dezenas de minutos.

O diagrama acima ilustra um fluxo de trabalho de SEO simples que começa com “dados e restrições”, que alimenta uma ferramenta chamada “Ferramentas Seo 1” para executar uma ação específica (como análise SERP ou raspagem).

Em seguida, temos dois AIs (IA 1 e IA 2) que intervêm para gerar conteúdo específico e, em seguida, vem o passo “Hitl” (humano no loop) antes de atingir as entregas.

Embora a IA e a automação desempenhem um papel central, a supervisão e a experiência em humanos permanecem essenciais para garantir resultados de qualidade.

Caso de uso: Ideação

Vamos começar com a ideia. Como você sabe, a AI se destaca em abrir possibilidades.

Com os métodos certos, é possível pressionar a IA para explorar todas as idéias concebíveis sobre um tópico.

Um especialista em SEO selecionará, refinará e priorizará as melhores sugestões com base em sua experiência.

Inúmeras experiências demonstraram o impacto positivo dessa sinergia entre criatividade humana e inteligência artificial.

Abaixo, o diagrama de Ethan Mollick postado no X (Twitter) ilustra uma referência do processo criativo com e sem IA:

Em uma grande amostra representativa de seres humanos em comparação com o GPT-4: “As idéias criativas produzidas pelos chatbots da IA ​​são classificadas mais criativas (por seres humanos) do que aqueles criados por humanos … Aumentar os seres humanos com a IA melhora a criatividade humana, embora não tanto quanto as idéias criadas por chatgpt sozinhas” pic.twitter.com/rjduzxj4il

– Ethan Mollick (@emollick) 2 de fevereiro de 2025

A figura mostra a distribuição dos escores de criatividade (de 0 a 10) atribuída a diferentes fontes: ChatGPT, Bard (agora Gêmeos), um grupo de controle humano (HumanBaseline), um grupo humano que trabalha com IA (HumanPlusai) e outro grupo que trabalha contra a IA (HumanAgainstai).

O eixo horizontal representa o nível percebido de criatividade, enquanto o eixo vertical indica a frequência de cada pontuação (densidade).

Podemos ver que a curva correspondente a HumanPlusai é geralmente deslocada para a direita, o que significa que os avaliadores consideram essa colaboração humana+ai como a abordagem mais criativa.

Por outro lado, as pontuações médias de ChatGPT e Gêmeos, embora altas, permanecem abaixo daquelas obtidas pela sinergia humana-máquina.

Finalmente, o grupo HumanBaseline (somente os humanos) está logo abaixo do desempenho da dupla Human+AI, enquanto o grupo HumanAgainstai é o menos criativo.

Somente a IA pode produzir resultados impressionantes, mas está em combinação com a experiência humana e a sensibilidade que os níveis mais altos de criatividade são alcançados. Deixe -me dar alguns exemplos concretos.

Ferramentas como pesquisas profundas

Entre as ferramentas disponíveis, a pesquisa profunda se destaca por sua capacidade de realizar pesquisas aprofundadas em várias etapas, fornecendo uma fonte valiosa de inspiração para a ideação.

Eu recomendo usar esta versão de código aberto; Se preferir, também pode usar as versões OpenAI ou Perplexity.

Como funciona?

Este diagrama descreve a operação da ferramenta de pesquisa profunda de código aberto.

Ele gera e executa consultas de pesquisa, rasteja as páginas resultantes e, em seguida, explora recursivamente leads promissores e, finalmente, produz um relatório detalhado no formato de marcação.

Existem várias etapas para usar pesquisas profundas:

1. Digite sua consulta: Você será solicitado a inserir sua consulta. Você deve tentar ser o mais preciso possível. Não hesite em pedir chatgpt ou claude para criar sua pesquisa de pesquisa.
2. Especifique a profundidade da pesquisa (recomendada: entre 3 e 10, padrão: 6): Quantos tópicos podem ser encontrados em cada iteração?
3. Especifique a profundidade da exploração (recomendada: entre 1 e 5, padrão: 3): Se o rastreador encontrar um tópico interessante, quantas páginas profundas ele explorará?
4. Refinamento: Às vezes, você precisa responder a perguntas de acompanhamento para refinar a direção da pesquisa.

Com esta versão de código aberto, você pode transformar este projeto de código aberto em uma ferramenta de SEO real. Eu identifiquei mais de quatro casos de uso:

• Análise de Conteúdo dos Concorrentes: A ferramenta pode automatizar a coleta e análise do conteúdo dos concorrentes para identificar suas estratégias e identificar oportunidades de diferenciação.
• Pesquisa de palavras-chave de cauda longa: Ao analisar a Web, ela pode identificar palavras -chave específicas com alto potencial e menos concorrência, facilitando a otimização de conteúdo.
• Análise SERP: Ele pode coletar e analisar os resultados dos mecanismos de pesquisa para entender as tendências e o posicionamento dos concorrentes.
• Geração de ideias de conteúdo: Com base em pesquisas aprofundadas, ele pode identificar tópicos relevantes e perguntas frequentes em um determinado nicho.

Por exemplo, você pode instalar o Cursorai, uma ferramenta de geração de código e pedir para modificar o código para criar uma análise SERP. A ferramenta fará facilmente todas as alterações necessárias.

Com o Agentic SEO, é possível não apenas personalizar e melhorar as ferramentas existentes, mas, mais importante, criar sua própria ferramenta para atender às suas necessidades específicas.

Por outro lado, se você não é um desenvolvedor, aconselho você a usar uma solução sem código.

Ferramentas de fluxo de trabalho do agente sem código

Aqui está um exemplo de uma ferramenta sem código chamada dng.ai.

Utilizamos um arquivo CSV fornecido pela MOZ, que analisamos usando um agente capaz de processar os dados, gerar código Python e extrair todas as informações necessárias.

Em azul, você tem os campos de entrada que servem como ponto de partida; Então, em laranja, você tem ferramentas como raspadores, rastreadores e ferramentas de palavras -chave para extrair todos os dados necessários; E, finalmente, no roxo, você tem o AIS que identifica todos os clusters que precisam ser criados.

O agente compara esses dados com os tópicos já no seu site para identificar o conteúdo ausente.

Por fim, gera uma lista completa de tópicos para criar, garantindo uma cobertura ideal da sua estratégia de SEO. Existem muitas ferramentas sem código para a construção de fluxos de trabalho agênticos.

Não vou listar todos eles, mas como você pode ver aqui nesta ferramenta, uma interface é gerada automaticamente a partir do fluxo de trabalho, e tudo o que você precisa fazer é especificar seu tópico e um URL e pressionar o botão Executar para obter os resultados em menos de dois minutos.

Explore todo o potencial desta ferramenta para si mesmo

Deixo que você aprecie os resultados de uma ferramenta criada a partir dos dados de SEO de qualquer ferramenta.

Eu acho que poderia ter feito mais de duas horas de vídeo no YouTube apenas no aspecto da ideação, pois há muito a dizer e testar.

Agora, convido você a explorar todo o potencial dessas ferramentas e experimentar com elas para otimizar sua estratégia de SEO e, da próxima vez, abordarei os casos de uso de auditoria com SEO Agentic.

Mais recursos:

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Imagem em destaque: Jenny on the Moon/Shutterstock