我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地
6177点击    2025-07-14 15:33

你是不是也发现,用AI写SEO文章,总感觉差点意思?


之前,我也搭过几个SEO相关的工作流,解决了从挖掘高转化选题自动化生成内容的问题,算是从1.0进化到了2.0:

用n8n做AI工作流驱动网站出海赚美金3:搭建「SEO策略优化」AI Agent

我用n8n+Scrapeless搭了个「SEO内容引擎」,全自动挖掘高转化选题,解决出海流量难题


这些工作流没毛病,但在设计上:都是基于全网搜索和竞品分析的,全是“外部信息”。


尽管文章质量不错,但读起来没有“灵魂”,甚至每篇内容的风格都不一样,在「落地」层面还差点意思。


在实际“落地”的业务场景中,一个好的SEO内容,必须解决三个核心痛点:


  1. 品牌调性不一致:内容不能是“东拼西凑”的缝合怪,必须符合我们自己的品牌语言和价值观。
  2. 内容与产品脱钩:文章不能只谈理论,必须巧妙地植入我们自己的产品,展示我们的解决方案。
  3. 流量无法转化:读者看完文章后,应该能顺滑地点击链接,进入我们的落地页,甚至直接产生转化。这才能让SEO 离钱更近。


要解决这些问题,我们需要一个更聪明的 SEO Agent 3.0。它不仅要会调研竞品(对齐市场需求),更要理解品牌(保持调性),还能推荐产品(产生直接销售)。


我之前的n8n方案,非常灵活,适合探索。但真要到企业里大规模落地,你就会遇到安全、合规、权限管理这些头疼的问题。


而今天要用到的GPTBots不一样,它从一开始就是冲着企业级应用去的。它是一个完整的LLMOps平台,把知识库、数据库、工作流这些“重武器”都帮你集成好了,你不用再当个“全栈工程师”。


可以通过链接注册使用:https://www.gptbots.ai/signup?utm_source=kol=binggan 文末有本案例的资料,可以在 GPTBots 复现。


简单说,前者n8n是“极客探索版”,后者GPTBots 才是“企业生产版” ,不是一个维度的工具。


今天,我们就用 GPTBots 这个平台,一步一步地搭建一个能说“品牌人话”、带“自家货”、还能引导转化的SEO Agent。


我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地


一、 以终为始:我们的SEO Agent 3.0要干什么?


在动手之前,我们先用“以终为始”的逻辑,明确一下这个Agent的工作流程。


当用户输入一个关键词(比如“销售管理”)后,我们期望Agent能像一个资深的B2B内容策略师一样,完成以下四步操作:


  1. 调用工作流,生成大纲(确保市场需求):首先,它得去谷歌上看看,排名TOP3的竞品都在写什么。然后总结出一个既符合主流趋势、又能脱颖而出的标题和内容大纲。
  2. 检索知识库,注入品牌灵魂(确保品牌调性):有了大纲,它就要去我们内部的“品牌知识库”里学习,找到我们的《品牌声音与写作指南》,并根据文章主题,检索出1-2个最相关的《客户成功案例》。
  3. 查询数据库,链接自家产品(确保流量转化):客户案例里提到了我们的哪个产品?Agent需要马上去“产品数据库”里,查询这个产品的详细信息,比如功能描述、落地页链接、产品截图链接等。
  4. 整合信息,专业撰稿(最终价值交付):最后,把所有信息(大纲、品牌规范、客户案例、产品信息)整合起来,写成一篇逻辑流畅、有说服力、且符合SEO规范的文章。


这个流程,完美地将外部市场需求内部品牌资产结合了起来,也是我们这次搭建的核心框架。


我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地


二、 动手开干:用GPTBots搭建三大核心组件


明确了目标,我们就可以开始在GPTBots里“手搓”了。整个搭建过程,主要分为三大块:工作流、知识库、数据库


等等,有同学会问:“智能体里也能配工具,为啥还要多此一举做工作流?”


问得好!核心在于对抗AI的不确定性。让AI在长对话里自由调用多个工具,结果就像开盲盒,时好时坏。而工作流,就是把“搜索TOP3 -> 总结大纲”这类固定流程封装成一个可靠的“黑盒”,确保AI每次调用,都能稳定输出标准格式的结果。


简单说:用工作流固化“确定性”任务,用智能体驾驭“灵活性”任务


1. 工作流:搞定市场调研与内容大纲


这是我们Agent的第一步,也是最基础的一步。我们需要创建一个工作流,让它能根据关键词,通过谷歌搜索 TOP 排名网址,并逐个访问完成竞品分析并产出大纲。


这里我们简化了过程,保留了核心的部分

完整的逻辑可以参考我用n8n+Scrapeless搭了个「SEO内容引擎」,全自动挖掘高转化选题,解决出海流量难题


在GPTBots里,这个过程非常简单:


  • 创建工作流:在左侧菜单选择“工作流”,点击“创建工作流”,我们给它起个名,比如“B2B_SaaS_SEO”。


我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地


我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地


  • 配置流程:这个工作流的核心就两个节点:


我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地


GoogleSearch节点:这个节点负责接收用户输入的关键词q,并去谷歌搜索,我们设置num为3,表示只看排名前三的结果。


我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地


LLM节点:它接收上一步GoogleSearch返回的3个网址,然后用一个提示词,让AI去分析这三个页面的内容,并提炼出一个新的、更优的标题和内容大纲,以JSON格式返回。


我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地


参考提示词(其实可以再优化写的更复杂些):


把用户传入的谷歌搜索的3个结果网址,逐个用工具`Tavily Extract`打开,然后提炼出一个标题,和一个内容大纲,以json格式返回:


{

"标题":"从多个网站内容中总结提炼",

"大纲":"从多个网站内容中总结提炼"

}


至此,我们负责“对外”调研的组件就完成了。


效果是这样:

输入关键词后,工作流会自动在谷歌搜索,筛选 TOP排位网址,逐个访问


最终总结出标题与 SEO 大纲,确保符合市场需求。


2. 知识库:注入品牌声音与成功案例


这是让我们的内容“说人话”的关键。我们需要把公司的内部资料喂给Agent。


  • 创建知识库:在GPTBots里新建一个知识库,比如“B2B SaaS CRM企业资料库”。
  • 上传内部资料


我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地


  • 品牌规范:我把一份品牌声音与写作指南.md文件上传,选择“文本格式”。
  • 客户成功案例:我把一份包含多个客户案例的Excel表格(客户成功案例库.csv)上传,并选择“表格格式”进行处理。GPTBots会自动将其解析为结构化数据。


我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地


我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地


这样,我们的Agent就有了一个“内部大脑”,知道了我们的品牌风格,也掌握了一手的客户故事。


我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地


3. 数据库:连接产品信息,实现转化闭环


最后一步,也是让SEO靠近“钱”的一步。我们需要一个地方存放所有产品的详细信息。


  • 创建数据库:在GPTBots里新建一个数据库,命名为saas_product_info。


我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地


  • 定义表结构:我们需要定义好产品信息的字段,比如:product_module_name (产品模块名,唯一)、product_description (功能描述)、image_url (图片链接)、product_link (详情页链接)。


[

{

"name": "product_module_name",

"description": "产品模块的唯一标识名称,用于与客户案例库关联查询。",

"type": "TEXT",

"required": true,

"unique": true

},

{

"name": "product_description",

"description": "产品的详细功能描述和价值说明,包含核心特性和适用场景。",

"type": "TEXT",

"required": true,

"unique": false

},

{

"name": "image_url",

"description": "产品相关图片的URL链接,用于展示产品界面或宣传图片。",

"type": "TEXT",

"required": false,

"unique": false

},

{

"name": "product_link",

"description": "产品详情页面或购买页面的URL链接,用于用户了解更多信息或进行购买。",

"type": "TEXT",

"required": false,

"unique": false

}

]


这一步可以直接把你的表格丢给 AI 让它帮你生成 JSON 格式的数据字段文件,然后黏贴到GPTBots就能配置好了。


  • 踩坑经验:在定义字段类型时要注意,GPTBots目前支持的数据类型有限,主要是TEXT, INT, FLOAT等,别选错了。


我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地


  • 导入产品数据:将我们整理好的产品信息表(一个CSV文件)导入到这个数据库中。


我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地


我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地


看到下面的图,就证明我们提交成功了。


我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地


至此,我们的三大核心组件全部准备就绪!


三、 最终组装:配置一个强大的SEO Agent


万事俱备,只欠一个“总指挥”——也就是我们的智能体(Agent)本身。


  1. 新建智能体:在GPTBots中新建一个智能体。
  2. 挂载三大组件
  • 在“知识库”模块,挂载我们前面创建的“B2B SaaS CRM企业资料库”。
  • 在“数据库”模块,挂载saas_product_info。
  • 在“工作流”模块,挂载“B2B_SaaS_SEO”。


我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地


3. 编写系统提示词 (System Prompt):这是最关键的一步,我们需要像“编程”一样,给Agent下达清晰的、分步骤的指令,告诉它如何协同调用这三个组件。


我迭代了两版提示词,第一版比较机械,生成的文章像个拼接怪。有很明显的 AI 特征:分点列项,并不是一篇「文章」


我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地


第二版我注入了更多“内容策略师”和“故事讲述者”的角色要求,效果好多了。


参考提示词:


## Role

你是一个在 gptbots.ai 平台上运行的 B2B SaaS SEO 内容策略与自动化撰稿专家智能体。


## Profile

你的核心任务是将用户输入的简单关键词,转化为一篇**叙事流畅、逻辑严密、深度结合产品与案例**的 SEO 优化 B2B SaaS 文章。你不仅仅是信息的整合者,更是一位**内容策略师和故事讲述者**,擅长将分散的信息编织成一个有说服力的整体。


## Goals

- 接收并理解用户输入的关键词。

- 严格依照多步骤工作流,系统性收集并整合信息。

- 输出一篇**具备高度可读性、说服力和专业性**,可直接发布的 B2B SaaS 领域 SEO 文章。


## Core Workflow

你必须严格按照以下顺序执行任务:


### Step 1: 大纲生成

将用户输入的【关键词】作为入参,调用工作流 `B2B_SaaS_SEO` 获得【文章标题】和【内容大纲】。这是文章的骨架。


### Step 2: 综合信息检索

1. **品牌规范学习**: 在知识库 `B2B SaaS CRM企业资料库` 中,检索并学习【品牌声音与写作指南】。

2. **客户案例检索**: 基于【内容大纲】分析文章核心主题,在知识库 `B2B SaaS CRM企业资料库` 中,检索与主题最相关的 1-2 个【客户成功案例】。

3. **产品信息检索**: 基于【内容大纲】和【客户成功案例】中提及的要点和产品,在数据库 `saas_product_info` 中,检索所有相关的【产品相关信息】(包括名称、描述、功能亮点、图片链接、详情页链接)。


### Step 3: 叙事化整合与专业撰稿 (Artful Composition & SEO Writing)

这是最关键的一步。你将扮演一位专业的 B2B 内容作家,而不是一个信息拼接机器人。


**写作心法 (Writing Philosophy):**

- **读者中心**: 始终面向目标读者(如销售总监、企业管理者),以解决他们的痛点为出发点。

- **价值驱动**: 每一段都要提供明确的价值,无论是知识、解决方案还是信任背书。

- **无缝整合**: 你的目标是“润物细无声”。产品和案例不是文章的“附件”,而是支撑论点的“血肉”。


**具体执行指令:**


1. **标题与引言**:

- 使用【文章标题】作为主标题。

- 撰写一个**引人入胜的开篇**。直接点出目标读者在【关键词】相关领域面临的挑战或困惑,并预告本文将如何为他们提供解决方案和见解。


2. **主体段落撰写 (核心变革)**:

- 严格遵循【内容大纲】的结构。

- **执行“论点-方案-例证”模式**:

- **论点 (Point)**: 对于大纲中的每一个要点(如“销售管理的最佳实践”),先进行清晰的阐述和分析。

- **方案 (Solution)**: 当论点涉及到某个具体挑战时,**在当前段落中,自然地引入**相关的【产品相关信息】作为解决该挑战的实用工具。例如,在讨论“提升团队协作效率”时,顺势介绍 SalesPRO 的协作功能。

- **例证 (Evidence)**: 为了增强方案的说服力,**紧接着或在附近段落,引用**【客户成功案例】中的相关片段或成果数据,来证明该方案在真实世界中的有效性。例如,“*就像华东制造集团,他们通过采用 SalesPRO 的任务协同模块,团队协作效率提升了60%。*”

- **严禁信息孤岛**: **绝对不要**将所有产品介绍或客户案例堆砌在文章末尾的独立章节中。它们必须被拆解,并融入到正文中最相关的位置。


3. **可读性与专业性优化**:

- 全文严格遵循【品牌声音与写作指南】的风格和语调。

- 在适当的位置,使用 Markdown 表格进行信息对比,或使用 Mermaid 图表(如流程图 `graph TD`)来可视化复杂流程,增强文章的专业性和易读性。

- 图片(使用【产品相关信息】中的图片链接)应配有说明文字,并紧随其相关描述。


4. **结论与行动号召 (CTA)**:

- 撰写一个**强有力的结尾**。首先简要总结文章的核心观点和价值,然后提供清晰、直接的行动号召(如“预约演示”、“免费试用”)。


## Available Resources

- **Workflow**: `B2B_SaaS_SEO(keyword)`

- Input: `keyword` (字符串)

- Output: `{ "title": "AI总结标题", "outline": "内容大纲" }`

- **Knowledge Base**: `search_kb(query)`

- Input: `query` (字符串,如主题或产品名)

- Content: 品牌规范、产品手册、客户成功案例

- **Database**: `query_db(query)`

- Input: `query` (字符串,如产品名)

- Content: 产品信息结构化数据


## Constraints

- 必须严格按照 Core Workflow 步骤顺序执行。

- 若信息检索不完整,须在文章中以“【请在此处补充...】”标记,禁止编造。

- 输出必须是**一篇单一、完整、流畅的 Markdown 格式文章**,不得包含任何流程日志或元注释。

- 文章的核心结构由【内容大纲】决定,但内容的组织和信息的融合方式必须遵循 **Step 3** 的详细写作指令。


所以说,不论现在大模型进化得多智能,用提示词控制输出是必须的


我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地


四、 效果展示


SEO文章


当所有配置完成后,例如我们输入关键词“Sale Mangement”,Agent就会开始它的表演。


文章太长了,我放到了这里:https://ry6uq5vtyu.feishu.cn/docx/LWrtdMa8aofKqUxFHNpc7qiYnUe?from=from_copylink (同时,本次案例的文件我也放到了这里,大家可以下载来复现。)


检查我们关注真正想要的:


✅ 正确从数据库中找到了对应产品的详情页链接、图片(只是这里我用的是假示例就没显示出来)


我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地


用 markdown 格式能看的更清晰


我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地


✅ 正确从知识库中找到对应的客户成功案例


我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地


评估下来,最终生成的文章:


  • 符合品牌调性:全文遵循了我们预设的品牌声音。
  • 产品无缝植入:SalesPRO产品不再是生硬的广告,而是作为解决“提升团队协作效率”问题的具体工具被引入。
  • 案例增强说服力:真实的客户案例和数据,让文章的可信度大大提升。
  • 转化路径清晰:文中的产品链接和图片,可以直接引导用户到落地页。


调用工具情况


我们来看每个部分是怎么调用的。


  • 数据库


在对话框里就看到了数据库搜索结果表格


我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地


打开看它的查询过程是这样:


我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地


  • 知识库


因为我们选择的是强制调用,所以理论上即使不在提示词里说明让 AI 去检索,GPTBots 也会 去执行的。


这里我们看到智能体找到了 10 个相关知识。


我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地


相关的客户成功案例和品牌调性。


我用GPTBots搭建了一个懂品牌、懂产品的SEO Agent,让 AI 真正在内容营销落地


至此,我们用 GPTBots 搭建的,早已不是一个简单的“AI写作工具”。


它是一个被深度植入企业肌体的数字内容策略师,一个真正懂市场、懂品牌、懂产品的 SEO Agent 3.0。


它让 AI 的每一次输出,都不再是冰冷、疏离的文本拼接,而是一次带有品牌体温的、真诚的沟通。


这,或许就是技术平权最务实的模样。


让增长,变得更加确定和优雅。


GPTBots 可以通过链接注册使用:https://www.gptbots.ai/signup?utm_source=kol=binggan 也可以通过「阅读原文」进入

本案例的资料放在了这:https://ry6uq5vtyu.feishu.cn/docx/LWrtdMa8aofKqUxFHNpc7qiYnUe?from=from_copylink

可以在 GPTBots 复现。


以上,

既然看到这里了,如果觉得不错,随手点个赞、推荐、转发三连吧,你的支持是我持续创作的动力。我们下期见。


文章来自于“饼干哥哥AGI”,作者“饼干哥哥”。

关键词: AI , AI seo , GPTBots , 工作流分享
AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


2
AI工作流

【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费)


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)

3
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

4
知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT

5
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI

6
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0