Агентный ИИ в SEO: ИИ-агенты и рабочие процессы для генерации идей

Уже более двух лет развивается новая концепция под названием Agentic SEO.

Идея состоит в том, чтобы выполнять SEO с использованием агентов на основе языковых моделей (LLM), которые выполняют сложные задачи автономно или полуавтономно, чтобы сэкономить время SEO-экспертов.

Конечно, люди остаются в курсе событий, направляя этих агентов и проверяя результаты.

Сегодня, с появлением ChatGPT, Claude, Gemini и других мощных инструментов LLM, стало легко автоматизировать сложные процессы с помощью агентов.

Таким образом, агентное SEO — это использование агентов ИИ для оптимизации производительности SEO. Оно отличается от генеративной оптимизации (GEO), которая направлена ​​на улучшение SEO для видимости в поисковых системах, работающих на LLM, таких как SearchGPT, Perplexity или AI Overviews.

Эта концепция основана на трех основных рычагах: генерация идей, аудит и генерация.

В первой главе я сосредоточусь на формировании идей, поскольку здесь предстоит многое исследовать.

В следующей статье мы рассмотрим, как эту концепцию можно применить к аудиту (полный анализ веб-сайта с исправлениями в реальном времени) и как можно сгенерировать недостающий контент, используя подход «Человек в курсе» или, скорее, «SEO-эксперт в курсе».

Агенты ИИ и рабочие процессы

Прежде чем представить подробные примеры использования идей, необходимо объяснить концепцию агента.

Агент ИИ

Для функционирования агентов ИИ необходимо как минимум пять ключевых элементов:

1. Инструменты: это все ресурсы и технические функции, доступные агенту.
2. Память: используется для хранения всех взаимодействий, чтобы агент мог вспомнить информацию, которой он ранее поделился в ходе обсуждения.
3. Инструкции: которые определяют его границы, его правила.
4. Знания: это база данных, содержащая концепции, которые агент может использовать для решения проблем; он может использовать знания LLM или внешние базы данных.
5. Персона: определяет его «личность» и часто уровень его компетентности, включая, в частности, его способ взаимодействия.

Рабочий процесс

Рабочие процессы позволяют разбить сложные задачи на более простые подзадачи и объединить их в логическую цепочку.

Они полезны в SEO, поскольку облегчают сбор и обработку данных, необходимых для выполнения определенных действий SEO.

Более того, в последние месяцы поставщики ИИ (OpenAI, Claude и т. д.) перешли от простого предложения модели как таковой к расширению пользовательского опыта.

Например, функция Deep Research в ChatGPT или Perplexity — это не новая модель, а рабочий процесс, позволяющий выполнять сложный поиск в несколько этапов.

Этот процесс, на который у человека ушло бы несколько часов, выполняется агентами ИИ за несколько десятков минут.

На схеме выше показан простой рабочий процесс SEO, который начинается с «Данных и ограничений», которые передаются инструменту под названием «Инструменты SEO» для выполнения определенного действия (например, анализа SERP или парсинга).

Далее у нас есть два Искусственных Интеллекта (ИИ 1 и ИИ 2), которые вмешиваются для создания определенного контента, а затем наступает этап «человек в контуре» (HITL - Human In The Loop), предшествующий достижению результатов.

Хотя искусственный интеллект и автоматизация играют центральную роль, человеческий контроль и опыт по-прежнему необходимы для обеспечения качественных результатов.

Сценарий использования: Генерация идей

Давайте начнем с генерации идей. Как известно, ИИ отлично справляется с поиском возможностей.

При правильном подходе ИИ может проработать любые мыслимые варианты.

Используя правильные методы, можно подтолкнуть ИИ к исследованию всех мыслимых идей по теме.

Затем SEO-эксперт выберет, уточнит и расставит по приоритетам лучшие предложения, основываясь на своем опыте.

Многочисленные эксперименты продемонстрировали положительное влияние синергии человеческого творчества и искусственного интеллекта.

Ниже представлена ​​диаграмма, которая иллюстрирует эталон творческого процесса с использованием ИИ и без него:

Горизонтальная ось представляет воспринимаемый уровень креативности, а вертикальная ось указывает частоту каждого показателя (плотность).

Мы видим, что кривая, соответствующая HumanPlusAI, в целом смещена вправо, что означает, что оценщики считают такое сотрудничество человека и ИИ наиболее креативным подходом.

Напротив, средние баллы ChatGPT и Gemini, хотя и высокие, остаются ниже тех, которые получены при взаимодействии человека и машины.

Наконец, группа HumanBaseline (только люди) немного уступает по производительности дуэту Human+AI, в то время как группа HumanAgainstAI является наименее креативной.

ИИ сам по себе может производить впечатляющие результаты, но именно в сочетании с человеческим опытом и чувствительностью достигаются самые высокие уровни креативности. Позвольте мне привести вам несколько конкретных примеров.

Инструменты, такие как глубокое исследование

Среди доступных инструментов Deep Research выделяется своей способностью проводить глубокие исследования в несколько этапов, предоставляя ценный источник вдохновения для формирования идей.

Я рекомендую использовать эту версию с открытым исходным кодом; при желании вы также можете использовать версии OpenAI или Perplexity.

Как это работает?

Использование Deep Research состоит из нескольких этапов:

1. Введите свой запрос: Вам будет предложено ввести свой запрос. Вы должны постараться быть максимально точными. Не стесняйтесь попросить ChatGPT или Клода создать ваш DeepResearch поиск.
2. Укажите глубину поиска (рекомендуется: от 3 до 10, по умолчанию: 6): Сколько тем можно найти за каждую итерацию?
3. Укажите глубину исследования (рекомендуется: от 1 до 5, по умолчанию: 3):  Если поисковый робот найдет интересную тему, на сколько страниц в глубину он ее изучит?
4. Уточнение: Иногда вам нужно ответить на дополнительные вопросы, чтобы уточнить направление поиска.

С этой версией с открытым исходным кодом вы можете превратить этот проект с открытым исходным кодом в настоящий инструмент SEO. Я выявил более четырех вариантов использования:

1. Анализ контента конкурентов: инструмент может автоматизировать сбор и анализ контента конкурентов для определения их стратегий и выявления возможностей для дифференциации.
2. Исследование ключевых слов с длинным хвостом: анализируя Интернет, можно определить конкретные ключевые слова с высоким потенциалом и меньшей конкуренцией, что облегчает оптимизацию контента.
3. Анализ SERP: он может собирать и анализировать результаты поисковых систем, чтобы понимать тенденции и позиционирование конкурентов.
4. Генерация идей для контента: на основе глубоких исследований он может определять актуальные темы и часто задаваемые вопросы в заданной нише.

Например, вы можете установить CursorAI, инструмент генерации кода, и попросить его изменить код для создания анализа SERP. Инструмент легко внесет все необходимые изменения.

С помощью Agentic SEO можно не только настраивать и улучшать существующие инструменты, но, что еще важнее, создавать собственные инструменты, соответствующие вашим конкретным потребностям.

С другой стороны, если вы вообще не разработчик, я советую вам использовать решение без написания кода.

Откройте для себя весь потенциал 

Я предоставляю вам возможность оценить результаты инструмента, созданного на основе SEO-данных любого инструмента.

Думаю, я мог бы снять на YouTube более двух часов видео только по аспекту формирования идей, поскольку там так много всего можно сказать и протестировать.

Теперь я предлагаю вам изучить весь потенциал этих инструментов и поэкспериментировать с ними, чтобы  оптимизировать вашу SEO-стратегию, а в следующий раз я расскажу о вариантах использования аудита с помощью Agentic SEO.

Пояснения терминов в контексте SEO и LLM:

• Agentic AI (Агентный ИИ) — это системы искусственного интеллекта, способные самостоятельно планировать, принимать решения и выполнять последовательности действий для достижения поставленных целей. В отличие от обычных LLM, которые просто отвечают на запросы, агентный ИИ может использовать инструменты, анализировать данные и выполнять многоэтапные задачи.
• AI Agents (ИИ-агенты) — автономные программы, которые могут взаимодействовать с различными системами и API для выполнения SEO-задач (анализ конкурентов, исследование ключевых слов, оптимизация контента).
• Workflows (Рабочие процессы) — автоматизированные последовательности действий, которые агенты выполняют для решения комплексных SEO-задач.
  Ideation (Генерация идей) — процесс создания новых идей для контента, стратегий продвижения, ключевых слов и SEO-кампаний.