什么是 Agentic SEO？本周如何开始

Agentic AI 感觉有点像早期上网的时代，或者 2007 年左右发现社交媒体。有一种同样的大变革正在发生的感觉，即使目前还不完全清晰。

这是一种全新的工作方式，对 SEO 从业者也是如此。

你不再需要自己构建 SEO 工作流的每一个步骤——就像你在 n8n 或 Zapier 上看到的那些设置——你只需描述你想要的结果。Agent 会接管接下来的一切：规划步骤、执行工作、沿途修复问题，只有在需要做出真正决策时才会回来找你。

以下是 Agentic SEO 的概貌，以及本周如何尝试它。

Agentic SEO 实际上是什么（以及不是什么）

Agentic SEO 意味着将 AI agents 应用于 SEO 工作流，使其能够代表你行动、适应和恢复，而不仅仅是生成文本。

想象一下给一个有能力的初级 SEO 下达指令。你不会逐步指导他们每一次点击。你会说"找出我们流量同比下降前 20 的页面，诊断原因，并为每个页面起草修复方案。"他们会运行分析、碰几次壁、找到解决方案，然后带着建议回来。不完美，但足够好到可以改变你构建工作流的方式。

提示：你的简报和上下文文件的质量仍然决定输出质量。

话虽如此，Agentic SEO 并非完全自主。你不是交接一个工作流然后就不管了。Agent 仍然需要人在回路中处理所有重要事务——尤其是面向客户的内容。具体来说：

手动、工作流、Agentic——同一任务，不同体验

以一个任务为例：找到流量下降的页面并找出原因。

手动工作流：你拉取数据、清理数据、检查每个页面和 SERP，并撰写结论。速度慢、可靠，你执行每一步。

工作流自动化工具（n8n、Zapier 等）：你构建一个管道来拉取数据、合并数据并发送报告。当某些东西出错时——而且总会出错——你必须修复它。当需求变化时，你重建它。

Agentic 工作流：你只需描述结果：什么是"好的"。Agent 构建工作流、运行它，并在情况变化或失败时自适应。你审查结果而不是维护管道。一旦运行正常，agent 可以按计划自行运行，无需你在场。

开始使用 Agentic SEO 的工具

Agentic SEO 需要三个构建模块。

Agentic 环境

这是给模型"双手"的脚手架。Claude 或 GPT-4o 在聊天窗口中可以推理，但它无法自行运行代码、调用 API 或将步骤链接在一起。

环境使之成为可能——它处理工具使用、记忆、重试以及行动与结果之间的循环。Claude Code、ChatGPT Agents 和类似平台就是环境。模型是底层的引擎。

一些环境通过生成子 agent 来并行处理任务的不同部分，从而更进一步——Claude 的子 agent 功能就是一个好例子。你给它一个复杂指令，它会分解工作、并发运行专门的 agent，并合并输出。同样的结果，只是在需要同时查看多个数据源时更快、更不易出错。

MCP 服务器（如果没有则用 API）

MCP（Model Context Protocol）是你的 agent 连接外部世界的方式。它是将 agent 连接到数据和操作的标准插件。

例如：Ahrefs MCP 用于反向链接、关键词、SERP 和审计，以及用于你的 CMS（如 WordPress）的 MCP，这样 agent 就能实际发布更改。没有 MCP，你的 agent 只是一个有观点的聊天机器人。

提示：Ahrefs 有一个官方 MCP 连接器，你可以通过几次点击将 Agent 连接到 SEO 数据。

Skills（技能）

Skills 是经过策展的指令，帮助 agent 做好特定 SEO 任务。你可以没有它们就开始，但好的技能会产生很大差异。

与其花一个小时提示 agent"运行 SEO 审计"，不如将其变成一个简单的命令。你可以编写自己的技能、使用网上找到的技能，甚至将你喜欢的博客文章变成可复用的技能。

Agent A 是 SEO 从业者和营销人员的捷径。它是一个已经上线 Ahrefs MCP 的 agent，预装了 GA、GSC、广告账户和 CMS 的连接器，以及由 Ahrefs 团队策展的 SEO 技能库。相同的构建模块，零组装。设置就像让 Agent 知道它可以用你的数据做什么一样简单。

登录后，你会发现 Agent A 预装了 SEO 技能，所以它开箱即知很多 SEO 知识。

9 个今天就能构建的实用 Agentic SEO 工作流

作者使用 Agent A 运行了这些工作流——左侧聊天，右侧结果。其中一些技能已预装在工具中。

你也可以在其他 agentic 环境中设置这些工作流，只要它们连接到你的 SEO 数据。Agent A 在 GitHub 仓库中准备了详细的提示词。

一旦运行正常，你不必手动触发。任何这些工作流都可以按计划运行。只需告诉 agent："每周一早上 9 点运行流量下降内容扫描并发布到 #seo-alerts"，它会自行处理时间安排、重试和 Slack 发布。

设置提示词：如果你在不同的 agentic 环境中运行，在新的会话开始时粘贴一次设置提示词（包含你的网站、受众、竞争对手、已连接工具和运营规则）。Agent 会在整个聊天中携带上下文。Agent A 跳过此步骤，因为上下文、工具、技能和护栏都已内置。

1. 发现甚至修复技术 SEO 问题

站点审计会给你抛出 200 个问题，然后等你弄清楚哪些重要。大多数都不重要。

将 agent 指向你的域名，它会运行审计、过滤噪音，并按每个修复实际能带来的流量和抓取预算改进量对剩余问题排序。你会得到一个本冲刺值得做的 10-15 项任务队列，而不是一份你翻到第 3 页就会关闭的 40 页 PDF。

如果你愿意，Agent A 还可以修复你的代码并在 GitHub 上提交拉取请求。

2. 找到流量下降的页面

页面会悄悄流失流量。大多数团队直到排名已经下降、"快速修复"已变成更大项目时才发现。

每周一，agent 扫描你的内容库，发现开始下滑的页面，并告诉你发生了什么变化。也许是内容过时了。也许你失去了一个反向链接。也许是 AI Overview 正在抢走点击。也许是竞争对手把你挤下去了。

你得到的不是另一个充满警告的 SEO 仪表板，而是一个优先级排序的刷新队列，每个 URL 都有明确的下一步。

3. 找到相互竞争的页面（同类相食）

你在三年内写了三篇关于同一主题的文章，现在 Google 无法选出赢家，所以它们都排在第 8-15 位。

Agent 在你的域名上找到这些冲突，将竞争的 URL 分组，根据流量和权威性选出应该胜出的那个，并起草整合计划：合并什么、重定向什么、降低什么的优化程度。

4. 在竞争对手发现之前发布趋势内容

当一个主题出现在趋势关键词工具中时，你的一半竞争对手已经在起草内容了。

Agent 走得更广。从一个种子词开始，它拉取每个语义相邻的关键词；不仅是精确匹配变体，还包括任何共享含义或意图的词。"Agentic SEO"分支到"autonomous SEO agents"、"AI SEO workflows"、"self-running SEO stacks"，以及你手动搜索时不会想到的相邻领域。

从那里，它拉取完整集合的月度搜索量历史，显示在过去 3 个月中增长超过 25% 的关键词，并将它们聚类为主题，这样你就能看到你的领域中哪个角落正在升温。

5. 找到已有搜索需求的关键词模式

程序化 SEO 只有在模式背后的每个变体都有搜索量时才有效。Agent 找到已有需求的模式（"[X] in [city]"、"[product] vs [product]"、"[role] salary in [country]"），拉取完整变体列表的搜索量，并勾勒出模板应适合的内容模型。

6. 找到竞争对手出现而你未出现的 AI 提示词

Agent 找到竞争对手被提及而你没有被提及的提示词，按提示词量和每个竞争对手出现的频率排序，并给你一个具体的差距清单来弥补。不是"提高你的 AI 可见性"这样的泛泛之谈；而是实际需要定位的提示词。

7. 找到过时的 AI 引用

LLM 和 AI Overviews 依赖于它们认为权威的一小部分页面，然后引用它们数月。如果这些页面过时了，AI 就在重复关于你所在类别的过时信息，有时包括关于你的过时信息。

Agent 识别当前在你的主题领域中被引用的页面，检查每个页面是否新鲜，并标记过时的页面。

8. 找到你的 E-E-A-T 弱点

根据对 Google 质量评估员和 AI 排名系统至关重要的 Experience、Expertise、Authoritativeness 和 Trustworthiness 信号审计你的网站。包括作者署名、资质、引用、原创研究、审查流程等。按页面类型输出差距及具体修复建议。

9. 发现你的受众在 Reddit 上真正在问什么

严格来说不是 SEO，但很接近。监控 Reddit 上相关的对话（你的品牌、你的类别、你的痛点），并总结说了什么、在哪里说、以及如何加入对话。对需求发现和以真实帖子为起点的链接建设角度很有用。

安全提示：出于安全考虑，agent 可能会要求你批准某些操作——比如运行任务或访问网络。你也可以在需要细化或进一步探索结果时加入并与报告进行交互。

总结

Going agentic 意味着你可以创建超越 SEO 的自定义工具，以及你希望喜欢的应用已经拥有的功能。

作者个人案例 1：作者想要一种更简单的方式来跟踪特定页面的 AI 引用，但这个功能并不以作者需要的方式存在。于是作者让 Agent A 来构建它。效果足够好，以至于他们将其添加到了实际产品中。

作者个人案例 2：作者让 Agent A 构建的另一个工具——真相来源提取器（source-of-truth extractor）。每当作者写关于产品的内容时，经常从只记得一半的文章中提取信息。这个工具将所有这些信息收集到一个结构化的知识库中，并推送到 GitHub。然后，一个轻量级索引文件总结了所有存在的内容，这样任何 agent 在聊天开始时读取一个摘要，只获取它实际需要的完整页面。

原文链接：https://ahrefs.com/blog/agentic-seo/

本文为翻译分享，版权归原作者所有。