2025 年人工智能SEO 的点击率将超过广告

提高效率

人工智能工具让SEO工作不再繁琐。无需手动挖掘数据，团队只需花很少的时间就能立即发现关键词机会、找出页面差距并分析竞争对手。

例如，NLP可以扫描来自 Google Search Console 等平台的成千上万个真实搜索查询，从而找到表现优异的关键词集群，而机器学习则可以标记出您的内容所缺少的内容。

数据驱动的洞察力

即使使用传统的分析工具，也很难将大型网站和复杂的关键词集联系起来。

人工智能可以揭示容易被忽视的模式和性能趋势，从而加强这一过程，尤其是在大规模的情况下。

例如，Clearscope 和 SurferSEO 等SEO 平台使用LLMs 和 NLP 快速定位表现不佳的内容，找出内容差距，并提出优化建议，而无需进行数小时的人工分析。

使用人工智能就等于更快地了解情况，更明智地确定优先次序。

提高内容质量

人工智能驱动的SEO 工具可自动进行数据分析、优化内容并找出大型数据库中的性能差距，从而提高效率。

需要更新 200 页博客档案的元描述？生成式人工智能可以快速生成与关键字意图相一致的上下文感知描述--有助于提高点击率，而无需在每个页面上进行人工操作。

人工智能模型可以根据高效内容的模式进行训练。这使得它能有效地生成SEO内容一致的SEO语言。

1.关键词研究

人工智能将关键词研究从一次性任务变成了一个持续的过程，尤其是当团队在SEO stack中建立代理人工智能工作流时。

现在，团队可以使用人工智能代理和LLMs 来监控关键字趋势并发现高意向关键字，而不是每隔几周手动提取报告。

例如，设想一个人工智能代理注意到围绕新产品功能的兴趣激增。它可以及早发现这一趋势，并提出长尾关键词的目标，让团队在竞争中抢占先机。

在关键词研究中使用人工智能也能帮助团队：

• 使用 NLP 提示按意图对关键词进行分类
• 在数秒内分析从 Google Search Console 或 Semrush 导出的数据
• 标记竞争对手的关键字，并就如何行动提出建议

通过建立代理人工智能工作流程，关键词研究变得更具战略性。

2.内容审计

当你有 100 页的内容时，内容审核会很有趣，有 1000 页时就没那么有趣了，有 20000 页时就不可能了。除非有人工智能代理帮你。

具体操作如下

人工智能审计代理会抓取公司网站的每一页数据。如流量、跳出率、标签缺失、内容过时等。 

在此基础上，LLM 对内容本身进行审查，检查关键词的覆盖范围以及是否与排名靠前的网页相匹配。

人工智能的主要优势之一是，它不只是转储数据，而是告诉团队下一步该怎么做。例如

• "这 42 篇博文正在失去流量。原因如下"
• "这 17 个产品页面缺少 H1 或元描述"
• "你们完全没有涉及 [主题群]。这就是差距"

更妙的是，代理可以总结趋势（比如网站的哪些部分需要最多的工作），并标记优先修复事项。

最终，团队可以清楚地了解哪些方面在起作用、哪些方面出了问题、哪些方面需要快速修复。

3.竞争对手分析

人工智能代理正在接管数字营销中最耗时的一项工作：竞争分析。 

在Botpress，我使用了一个竞争情报机器人，它基本上就是竞争对手网站的数字看门狗。它能自动扫描可见内容和 HTML，并跟踪以下变化：

• 新功能或产品更新
• 定价转变
• 新的集成或合作伙伴关系
• 后台更改（如工具或基础设施）
• SEO 和内容策略更新

每周，机器人都会汇总上一周的变化情况，并将其发送到Slack 或 HubSpot，这样我就可以清楚地看到竞争对手的发展情况，而无需四处挖掘。

机器人也能帮我回答问题。比方说，我要与竞争对手进行交易。我只需询问机器人 "他们的网站最近有什么变化？"他们的网站最近有什么变化？"我很快就能得到明确的答案。

它就像一个活生生的竞争对手数据库，可以自我更新。随着时间的推移，它能帮助我发现模式、信息转变和行业趋势，否则我是不会注意到的。

4.主题聚类

告别手动关键字映射。

长期以来，主题集群一直是SEO 核心策略，但人工智能正在加快建立主题集群的速度。

LLMs 和自然语言处理 NLP 对搜索行为、SERP 模式和语义关系进行分析，从而自动对相关主题进行分组。 

人工智能还能根据用户的实际搜索方式推荐内部链接和相关子主题，帮助团队构建更易于查找和导航的内容。

电气与电子工程师学会 (IEEE) 使用这种方法重组了其庞大的内容库。最终，他们的有机流量增加了 47%，这一切都要归功于他们的新集群。 

5.内容优化

我曾花了无数个深夜修改博客草稿，试图在SEO 规则和文案之间取得平衡，使其听起来像人写的。 

手动检查关键词的使用、语气、结构和可读性很容易耗费大量时间。

现在呢？我使用的GPT 工作流程就像一个人工智能编辑器。我输入草稿，它就会标记出密集的部分，并推荐相关的自然匹配的关键词（再也不会塞得满满的了！）。

如果我想更深入地了解，我会使用经过训练的人工智能代理，将我的草稿与排名靠前的网页进行比较。它可以检查我对主题的覆盖程度，并指出竞争对手提到的我所忽略的内容。

最棒的是什么？营销团队不需要开发人员来设置。 

通过ChatGPT 或 Claude 等 GenAI 平台，团队可以建立一个内容审查工作流程，标记问题并提出改进建议。然后，使用Botpress 这样的无代码工具，他们可以将其连接到内容管理系统，这样每份草稿都能在发布前自动审核。

6.本地SEO

本地SEO 很快就会变得一团糟：列表过期，评论堆积如山，为每个地区找出正确的关键词也成了一项持久的工作。

人工智能代理就是为这种工作而生的。它们在后台悄无声息地运行，扫描区域趋势，浮现出需要关注的内容。

例如

• 一个代理可以跟踪本地搜索模式，并突出显示每个地区特有的高意向关键词
• 另一种方法是密切关注谷歌业务简介，在时间或联系信息不一致造成问题之前就加以标记
• 其他人可以在收到客户评论时进行观察，然后在某个城市的人们开始抱怨服务延迟时，快速发送有关变化的摘要。

这些代理商将本地SEO 变成了更易于管理的事情，而不是杂乱无章地使用电子表格或在各种工具之间跳来跳去，甚至跨越数十个地点。

7.建立链接

挖掘反向链接电子表格不再是唯一的选择。 

人工智能代理可自动完成大部分流程。它们可以

• 使用 Ahrefs 或 Semrush 等工具提供的数据监控竞争对手的反向链接
• 根据域名权威性、相关性和反向链接潜力对新的潜在客户进行评分
• 利用实时网站上下文生成个性化外联信息
• 将合格线索同步到 HubSpot 或 Apollo 等 CRM 中

告别忙碌。你好，自动反向链接。

8.SEO 审计

人工智能驱动的审计不需要梳理电子表格，而是对整个网站进行扫描，并立即发现可能拖累排名的问题。链接断裂？已标记。内容重复？已识别。索引问题？突出显示。

团队可以建立一个人工智能代理，通过扫描断链、重复内容、索引问题和性能下降，全天候监控网站的健康状况。该代理甚至可以连接到 Google Search Console 或 PageSpeed Insights 等工具，并在出现问题时通知他们。

需要结构化数据方面的帮助？人工智能可以使用自然语言线索，根据页面内容建议正确的模式。

人工智能可以根据SEO 影响，总结核心网络生命体征，并强调哪些地方确实值得修复，而不是一味地堆砌指标。

最重要的是，团队花在发现问题上的时间更少，而花在解决问题上的时间更多。

9.SEO 绩效分析

没有什么比看到一篇博文获得大量流量......但转化率为零更令人沮丧的了。我常常盯着仪表盘，试图找出问题所在：是号召行动被埋没了吗？引言是否有误？搜索意图改变了吗？

但人工智能代理通过分析数据，告诉我实际发生了什么，从而解决了这个问题。 

这些代理连接到 Google Search Console 和 HubSpot 等工具，以获取数据，寻找模式并建议下一步行动。

例如

• 如果一篇文章有点击但没有转化，它就会提出更新建议，如调整 CTA 或调整引言，使其更符合搜索意图。
• 如果两个页面在同一关键词上排名靠前，它可能会建议将它们合并，以避免相互蚕食

它甚至可以自动触发下一个步骤，如与 HubSpot 同步或使用LLM 生成重写摘要。

Botpress

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Botpress 是一个用于构建和部署人工智能代理的平台，无需开发团队。

与只提供人工智能功能的传统SEO 工具不同，Botpress 可让团队建立自己的工作流程--从汇总搜索控制台数据的代理，到利用内部内容检索增强生成（RAG）生成博客摘要的代理。

它有一个可视化流程生成器，因此无需编码，而且能与Google Analytics、HubSpot、Notion 和Slack 等工具轻松集成。这意味着团队可以建立完全适合自己的流程。

Chatsonic

Chatsonic 是一款人工智能写作助手，专为营销人员、内容创作者和SEO 团队设计，他们需要的不仅仅是文本生成。 

它将大型语言模型（如GPT、Claude 和 Gemini）的功能与实时网络搜索和结构化SEO 规划结合在一个平台上。

通过 Canvas 工具，用户可以直观地规划主题集群、组织内容日历，并设计从研究到执行的完整SEO 工作流程。此外，由于该工具可以获取实时网络数据，因此可以帮助团队随时了解新出现的搜索趋势，而不是依赖于静态的关键词集。

SE 排名

SE Ranking 是一个多功能于一身的SEO 平台，专为需要强大功能而价格又不昂贵的中小型企业设计。 

它涵盖了SEO的方方面面：从关键字跟踪到网站审计，再到竞争对手研究和白标报告。

在我现在所在的初创公司，我们一直在探索 SE Ranking，因为它特别适合处于成长期的公司。它提供了团队实际使用的核心功能，其用户界面即使非专业人士也能轻松浏览。

Semrush

多年来，Semrush 一直是我常用的SEO 平台。 

令人高兴的是，他们已经开始添加人工智能功能。这不是什么华而不实的 "人工智能优先 "工具，而更像是一个有用的副驾驶，悄悄地让事情变得更简单。

我最喜欢的是人工智能驱动的关键词魔术工具。它不是将关键字列表倾倒出来，而是按意图将关键字分组，帮助我找到我想不到的长尾关键字机会。

对于已经在使用 Semrush 的用户来说，人工智能功能会自然而然地融入其中。没有很大的学习曲线。只有更快的洞察力和更智能的建议。

但要注意的是，Semrush 中的人工智能更像是一个智能助理，而非完全的战略家：它善于指出可能需要注意的问题，如表现不佳的页面或具有潜力的关键词，但仍将决策权交给团队。

Ahrefs

Ahrefs 是一种可能已经在浏览器标签页中打开的工具。

长期以来，它在反向链接跟踪、关键词研究和网站审计方面一直备受信赖，现在它开始推出一些人工智能功能，以帮助加快工作进度。 

人工智能种子关键词建议和内容分级器等工具可突出显示值得关注的内容，如流行关键词或根据当前搜索结果可能需要更新的旧网页。

这些人工智能功能并非全面革新。对于已经经常使用 Ahrefs 的团队来说，它们更像是有用的快捷方式。 

需要提醒的是：人工智能功能更像是辅助层，而不是独立的工具。它们会帮助标记机会并节省分析时间，但不会端到端地执行SEO 策略，也不会取代亲身参与的决策。

与人类SEO 专家相比，人工智能生成的SEO 建议有多准确？

人工智能生成的SEO 建议在关键字聚类、技术审核或确定排名差距等数据驱动型任务方面具有很高的准确性，其速度和一致性往往可以与人工智能相媲美，甚至更胜一筹；但是，在创意策略以及根据品牌的独特声音和业务目标调整建议方面，人类SEO 专家的表现仍然优于人工智能。

使用人工智能进行SEO 是否会冒着被谷歌视为 "垃圾 "或低质量内容而受到惩罚的风险？

如果使用人工智能来进行SEO ，在没有人工监督的情况下，可能会产生垃圾或低质量的内容；但是，如果结合熟练的编辑和原创能力，人工智能内容可以符合谷歌的指导原则，避免受到惩罚，因为谷歌是根据有用性、专业知识和用户价值来评估质量的，而不是根据用于生成文本的工具。

人工智能SEO 工具如何处理谷歌的突然算法更新？

人工智能SEO 工具通常通过分析新的排名模式和性能指标来发现搜索行为的变化，从而对谷歌突然的算法更新做出反应，但它们并不能自动 "了解 "算法的变化，仍然需要依靠人类来调整策略、重新训练模型或更新规则，以符合最新的SEO 最佳实践。

与人工智能工具共享专有网站或关键词数据是否安全？

如果提供商使用安全的数据处理、加密并遵守 GDPR 等隐私法，那么与信誉良好的人工智能SEO 工具共享专有网站或关键词数据通常是安全的，但企业应始终审查工具的隐私政策和数据存储做法，以确保敏感信息不会暴露或被滥用。

设置和有效使用人工智能SEO 工具需要多少技术技能？

大多数现代人工智能SEO 工具都是为没有技术背景的营销人员设计的，通常只需要基本的数字知识就能运行报告或解读见解；但是，要最大限度地发挥这些工具的价值，如创建自定义工作流程或微调高级设置，可能需要中等技术水平。