选题：运营同学打开 Google Trends，输入一个核心词（比如电商卖家搜“dropshipping”，SaaS 公司搜“Project Management”），看看趋势，然后凭感觉找几个相关的“Rising”词。
调研：把这些词扔到 Google 里，手动打开排名前 10 的竞品文章，一篇一篇地读，把要点复制粘贴到文档里。
写作：综合这些要点，自己再重新组织语言，写一篇文章。
发布：发布到博客或独立站上，然后祈祷 Google 大神能看上。

这个流程最大的痛点是什么？两个字：低效和不确定。

而低效的根源，就是**「数据采集」这个巨大的鸿沟。你手动去 Google Trends 查几个词还行，想大规模分析几百个长尾关键词的趋势？不可能。你想把排名前几的竞品全文扒下来做分析？99% 的概率会被目标网站的反爬机制**直接干掉，跳出个验证码或者直接 403 Forbidden，让你前功尽弃。

AI 工作流解决方案

我们的“SEO 内容引擎”工作流，就是为了解决这个核心痛点而设计的。它的核心思想，是把重复性的、繁琐的、容易被封锁的数据采集和分析工作，全部交给 AI 和自动化工具。

我把它总结成了一个三步走的框架：

graph TD
    A[阶段一: 机会发现] --> B[阶段二: 深度分析] --> C[阶段三: 内容生成]

    subgraph A [阶段一: 机会发现]
        A1("输入种子关键词 (如 'Project Management')") --> A2{"利用Google Trends API<br>挖掘海量'相关问题'"}
        A2 --> A3{"AI分析趋势<br>自动判断选题优先级 (P0-P3)"}end

    subgraph B [阶段二: 深度分析]
        B1("筛选出高优先级选题 (P0, P1)") --> B2{"利用Google Search API<br>获取该选题的Top 3竞品"}
        B2 --> B3{"利用网页抓取 (Crawl) API<br>获取竞品全文内容"}end

    subgraph C [阶段三: 内容生成]
        C1("将选题、趋势、竞品全文<br>打包喂给AI") --> C2{"AI撰写高度优化的<br>SEO结构化文章"}
        C2 --> C3[自动存入数据库]end

看到这个框架，你就能明白，这套系统的核心能力在于稳定、大规模地获取数据。而要实现这一点，一个可以**“无障碍采集”** 的工具就至关重要了。

这里，推荐使用 Scrapeless。

Scrapeless 提供面向企业与开发者的一体化数据抓取、自动化解决方案，通过云浏览器和智能反反爬机制，帮你高效获取真实、干净的数据内容，开发者也可以使用他们的云浏览器实现自己的自动化、数据爬取脚本。

除了 n8n，它还能通过 API 调用，也在 Make 等主流平台上有节点。

也可以直接在官方使用：https://www.scrapeless.com/?utm_source=binggan

好了，理论铺垫到此结束。接下来，让我们进入实操环节，看看这个工作流在 n8n 里是如何一步步搭建起来的。

二、保姆级教程：从 0 到 1 搭建「SEO 内容引擎」

为了方便理解，我们以一家做出海项目管理 SaaS 工具的公司为例，看看他们如何利用这套系统来获客。当然，这套逻辑你可以轻松迁移到任何行业。

阶段一：热点选题 (从大海捞针到精准锁定)

这个阶段的目标是，从一个宽泛的“种子关键词”出发，自动挖掘出一批具有增长潜力的、值得投入资源的长尾关键词，并为它们评定优先级。

节点：设置种子关键词 (Set)

作用：这是我们整个工作流的起点。在这里，我们定义一个业务核心词。对于我们的 SaaS 公司案例，这个词就是“Project Management”。
配置：非常简单，新建一个名为 seedKeyword 的变量，值为 Project Management。

在落地场景中，可以通过监控谷歌表格文章，或者封装成 Chatbox，用户提交想要写 SEO 文章的关键词，给到工作流。

节点：Google Trends (Scrapeless)
- 作用：这是第一步关键操作。我们把种子关键词喂给这个节点，让它去 Google Trends 挖掘所有“相关的查询”(Related Queries)。这是手动操作无法大规模完成的。
- 而 Scrapeless 节点本身就内置了 Google Trends 的功能。

配置：
- Credentials: 你需要先到 Scrapeless 官网注册 https://app.scrapeless.com/?utm_source=binggan，获取你的 API Key，然后在 n8n 里新建一个 Scrapeless 的凭证。
- Operation: 选择 Google Trends。
- Query (q): 填入我们上一步设置的变量 {{ $json.seedKeyword }}。
- Data Type: 选择 Related Queries，这正是我们想要的“相关问题”。
- **Date：**设置需要查询哪段时间内的流量趋势，近一个月的就填 today 1-m

节点：Split Out
- 作用：上一步返回的相关查询是一个列表，这个节点的作用就是把列表拆成一个个独立的条目，方便我们后续逐个处理。
节点：Google Trends(Scrapeless)
- 作用：现在，我们对每一个“相关查询”词，再次调用 Google Trends，这次是为了获取它过去一段时间的**“热度时间序列数据”** (Interest Over Time)。

配置：
- Operation: 依然是 Google Trends。
- Query (q): 填入从 Split Out 节点传来的查询词 {{ $json.query }}。
- Data Type: 这次留空，默认就是获取 Interest Over Time。

节点：AI Agent (LangChain)
- 作用：AI 扮演“SEO 内容策略分析师”的角色，基于每个选题的热度数据，根据我们预设的规则，判断这个选题的趋势，并给出 P0-P3 的优先级。
- 配置：核心在于 Prompt。我在这个节点的 System Message 里内置了一套非常详细的规则，AI 会比较热度数据的前后半段均值，来判断趋势是“飙升”、“稳定上升”、“稳定”还是“下降”，并据此映射到“P0-立即抢占”到“P3-暂不考虑”的优先级。
- Prompt：

### 背景与角色 (Context & Role)

你是一名专业的SEO内容策略分析师。你的核心任务是解读 Google Trends 的时间序列数据，以判断一个选题关键词的市场热度趋势，并给出明确的内容创作优先级建议。

### 任务 (Task)

根据下方提供的`输入数据`（一个包含 Google Trends `timeline_data` 的 JSON 对象），分析其热度走势，并严格按照指定的 `输出格式` 返回一个包含三个字段的 JSON 对象：`数据解读`, `趋势状态`, 和 `建议优先级`。

### 规则 (Rules)

你必须遵循以下规则来判断 `趋势状态` 和 `建议优先级`：

1.  **分析 `timeline_data` 数组**:
    *   将时间序列数据大致分为前后两半部分。
    *   比较后半部分的平均热度值与前半部分的平均热度值。

2.  **确定 `趋势状态` (Trend Status)** - **必须从以下选项中选择一个**:
    *   **`飙升 (Breakout)`**: 如果数据显示在最近的时间点出现一个远超平均水平的、剧烈的峰值。
    *   **`稳定上升 (Rising)`**: 如果后半部分的平均热度显著高于前半部分（例如，高出20%以上）。
    *   **`稳定 (Stable)`**: 如果前后两部分的平均热度相差不大，或呈现有规律的周期性波动但无明显长期增长/下降趋势。
    *   **`下降 (Falling)`**: 如果后半部分的平均热度显著低于前半部分。

3.  **确定 `建议优先级` (Recommended Priority)** - **必须根据你判断出的 `趋势状态` 进行直接映射**:
    *   如果 `趋势状态` 是 **`飙升 (Breakout)`**, 则 `建议优先级` 为 **`P0 - 立即抢占`**。
    *   如果 `趋势状态` 是 **`稳定上升 (Rising)`**, 则 `建议优先级` 为 **`P1 - 优先布局`**。
    *   如果 `趋势状态` 是 **`稳定 (Stable)`**, 则 `建议优先级` 为 **`P2 - 择机发布`**。
    *   如果 `趋势状态` 是 **`下降 (Falling)`**, 则 `建议优先级` 为 **`P3 - 暂不考虑`**。

4.  **撰写 `数据解读` (Data Interpretation)**:
    *   用1-2句简短的中文，概括你对数据趋势的观察。例如：“该关键词热度呈现明显的周期性，周末下降，工作日上升，但整体趋势稳定。” 或 “该关键词在过去一个月内热度持续走高，显示出强劲的增长潜力。”

### 输出格式 (Output Format)

你 **必须** 严格按照以下 JSON 结构输出，不要添加任何额外的解释或文字。

```json
{
  "data_interpretation": "你的中文数据解读文本",
  "trend_status": "从['飙升 (Breakout)', '稳定上升 (Rising)', '稳定 (Stable)', '下降 (Falling)']中选择一个",
  "recommended_priority": "从['P0 - 立即抢占', 'P1 - 优先布局', 'P2 - 择机发布', 'P3 - 暂不考虑']中选择一个"
}

记得设置 Structured Output Parser，确保输出结果 JSON 能被下一阶段解析。

节点：新增记录 (Feishu)
- 作用：将 AI 分析出的结果——包括数据解读、趋势状态和建议优先级，连同选题本身，一起存入飞书多维表格。这样，我们就得到了一张动态更新的、带优先级的“选题库”。

至此，第一阶段完成。我们已经从一个模糊的领域，自动化地收获了一张清晰的、数据驱动的、可行动的选题清单。

从飞书的结果表可以看到：一次性就跑了 20 个选题，根据 Google Trends 的热度分析，只有 3 个值得拿来写 SEO 文章的。

阶段二：竞品内容调研 (知己知彼，百战不殆)

这个阶段的目标是，自动筛选出第一阶段产出的高优先级选题，并对这些选题在 Google 上的 Top 3 竞品进行“扒皮式”的深度分析。

把上一阶段的 3 个值得写 SEO 文章的选题筛选出来

这里有两种形式。

1 是按以下三个节点联动，从飞书的“选题库”中，Filter 筛选出建议优先级不是“P3 – 暂不考虑”的所有选题。

2 是直接把过滤条件写到飞书提取记录的节点里。

其实这里我是为了测试方便，大家可以直接从上一阶段加个 Filter，就行了，也不需要从飞书获取。

节点：Google search (SerpApi)
- 作用：拿着筛选出来的高价值选题，去 Google 进行搜索，获取排名前几的竞品 URL。

解释一下，正常我们想调用谷歌的搜索接口，会比较麻烦，同时也会有网络问题，于是市面上就有比较多封装好的接口，让用户更方便的获取谷歌搜索结果。Scrapeless 的 Deep SerpApi 就是其中性能强大的一个，可以注册使用：https://www.scrapeless.com/en/product/deep-serp-api?utm_source=binggan

节点：Edit Fields & Split Out2
- 作用：对搜索结果进行处理，我们通常只关心前 3 名的自然搜索结果（Organic Results），所以这里做了个筛选，并把 3 个竞品拆分开，逐一处理。
节点：Crawl (Scrapeless)
- 作用：这是整个工作流的又一个核心价值点！ 我们把竞品的 URL 喂给这个节点，它会自动访问这个页面，并把整个页面的正文内容以 Markdown 格式返回给我们。
  
  这步要是自己写爬虫，也不是不行，就需要耐心，毕竟每个网站的结构都不同，而且大概率有反爬。
  而 Scrapeless 的 Crawl 操作，明面上你给它一个网址，它就能干净地把核心内容给你提炼出来。
  这背后用的是他们家设置好的服务器：通过动态 IP 池 + JS 渲染 + 验证码自动解析（如 recaptcha、cloudflare、hcaptcha 等验证码），对 99.5% 的网站实现‘无感采集’，并且可以设置页面深度和过滤选项，在未来该功能还会加入 AI 大语言模型，对爬取到的数据进行上下文理解、页面操作、以及结构化输出
- 配置：
  - Operation: 选择 Crawl。
  - URL: 填入从上一步传来的竞品链接 {{ $json.link }}。
节点：Aggregate
- 作用：将 3 个竞品的全文 Markdown 内容，合并到一个数据项里，为最后投喂给 AI 做准备。

阶段三：完成 SEO 文章写作

节点：AI Agent
- 作用：这是我们的“AI 写手”。它会接收到一份包含（来自前两个阶段的）所有上下文的“SEO 简报”，包括：
  - 我们要写的目标关键词。
  - 我们自己产品的名字（在我们的案例中是某个 SaaS 产品）。
  - 关于这个关键词的最新趋势分析。
  - 3 篇排名最高的竞品全文。
- 提示词：

角色与目标

你是一家专注于“项目管理软件”的出海 SaaS 公司的资深 SEO 内容作者。你的核心任务是根据上下文信息，直接撰写一篇完整、可直接发布的、高质量的 SEO 优化文章。

上下文与数据

目标关键词: {{ $(‘筛选出 P2 以上优先级的选题’).item.json.fields[‘相关选题’][0].text }}
你的 SaaS 产品名: SaaS 产品
最新趋势分析: "{{ $(‘筛选出 P2 以上优先级的选题’).item.json.fields[‘数据解读’][0].text }}"
竞品 1 (排名靠前) 全文内容:
"""
{{ $json.markdown[0] }}
"""
竞品 2 (排名靠前) 全文内容:
"""
{{ $json.markdown[1] }}
"""
竞品 3 (排名靠前) 全文内容:
"""
{{ $json.markdown[2] }}
"""

你的任务

请基于以上所有信息，撰写一篇文章。你需要：

深入分析竞品，吸取优点，并找到内容突破口。
融合趋势：必须将“最新趋势分析”的洞察巧妙地融入文章，使其具有独特性和时效性。
直接写作：不要给我写作要点或大纲指令，直接产出完整的段落内容。
严格遵循格式：你的最终输出必须是一个格式规整的 JSON 对象，不得包含任何 JSON 格式之外的文字。

请严格按照以下 JSON 结构进行输出：

{
"title": "一个引人注目且包含目标关键词的 SEO 文章标题",
"slug": "a-keyword-rich-and-user-friendly-url-slug",
"meta_description": "一段约 150 个字符的 Meta 描述，包含关键词和行动号召。",
"strategy_summary": {
"key_trend_insight": "概括此文融合的核心趋势洞察。",
"content_angle": "说明此文采取的独特内容角度。"
},
"article_body": [
{
"type": "H2",
"title": "这是文章的第一个 H2 标题",
"content": "这里是针对第一个 H2 标题撰写的、内容丰富、流畅的完整段落。段落应该至少有 150-200 字，提供实质性的信息，而不仅仅是简单的介绍。"
},
{
"type": "H2",
"title": "这是文章的第二个 H2 标题",
"content": "这里是第二个 H2 部分的完整内容。你需要深入探讨这个子主题，可以引用数据，给出实例，确保内容的深度和价值。"
},
{
"type": "H3",
"title": "这可以是一个 H3 子标题，用于细化 H2 内容",
"content": "针对 H3 子标题的详细阐述，保持与上一个 H2 主题的相关性。"
},
{
"type": "H2",
"title": "这是文章的第三个 H2 标题，可能是关于产品如何解决问题的",
"content": "这里是决策层的内容，详细描述[你的 SaaS 产品名]如何帮助用户解决前面提到的问题。内容需具有说服力，并自然地引导用户采取下一步行动。"
}
]
}

	**看这个Prompt的精髓：**不仅要吸取竞品优点，找到内容突破口，更要融合我们之前分析出的“趋势洞察”，并最终输出一个**结构化的JSON对象**，包含标题、slug、meta描述和完整的文章正文。



1. **节点：Code **

这一步是把前面AI结果解析成n8n可识别的JSON格式

![n8n-scrapeless-seo-content-engine](https://bggg.tech/wp-content/uploads/2025/11/n8nscrapelessseo-19.jpg)

如果你的内容结构跟我不一样，别担心，直接让AI生成就好了

![n8n-scrapeless-seo-content-engine](https://bggg.tech/wp-content/uploads/2025/11/n8nscrapelessseo-20.jpg)



1. **节点：Create a row (Supabase)**

最后一步，将AI生成的JSON格式文章，解析并存入Supabase数据库（你也可以换成MySQL、PostgreSQL等）。

参考以下生成表格的SQL语句

```abap
-- 创建一个名为 seo_articles 的表，用于存储AI生成的SEO文章
CREATE TABLE public.seo_articles (
  -- 主键，自动递增
  id BIGINT PRIMARY KEY GENERATED ALWAYS AS IDENTITY,
  
  -- 文章标题，直接从JSON的 'title' 字段获取
  title TEXT NOT NULL,
  
  -- 文章的URL slug，必须是唯一的，用于生成页面链接
  slug TEXT NOT NULL UNIQUE,
  
  -- SEO Meta描述，用于搜索引擎结果页的摘要
  meta_description TEXT,
  
  -- 文章的发布状态，默认为'draft'（草稿），可以是 'published', 'archived' 等
  status TEXT NOT NULL DEFAULT 'draft',
  
  -- 存储目标关键词，方便追溯和分析
  target_keyword TEXT,

  -- 存储内容的策略摘要，如趋势洞察和内容角度，使用JSONB格式以获得最佳性能
  strategy_summary JSONB,
  
  -- 存储文章正文，这是一个包含H2/H3标题和内容的数组，使用JSONB格式
  body JSONB,
  
  -- 存储来源记录的ID，用于关联到n8n工作流的原始数据
  source_record_id TEXT,
  
  -- 记录创建时间，默认为当前时间
  created_at TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW(),
  
  -- 记录最后更新时间，默认为当前时间
  updated_at TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW()
);

-- 添加注释以解释每个字段的用途
COMMENT ON TABLE public.seo_articles IS '存储由AI工作流生成的SEO优化文章';
COMMENT ON COLUMN public.seo_articles.title IS '文章的SEO标题';
COMMENT ON COLUMN public.seo_articles.slug IS '用于URL的唯一标识符';
COMMENT ON COLUMN public.seo_articles.status IS '文章的发布状态 (e.g., draft, published)';
COMMENT ON COLUMN public.seo_articles.strategy_summary IS '存储文章的策略背景信息，如趋势洞察';
COMMENT ON COLUMN public.seo_articles.body IS '以JSON格式存储的结构化文章正文';
COMMENT ON COLUMN public.seo_articles.source_record_id IS '关联到n8n数据源的记录ID';

这样，你的内容团队就可以直接从数据库里取用这些“弹药”，或者你的网站可以直接通过 API 调用这些内容进行发布。

番外：进阶 SEO 补课

有没有发现一个问题，为什么我们不让 AI 直接生成一整个 Markdown 内容，而是要拆开多个部分组成 json？这样让后端解析到网站上还麻烦。

这就是一个“AI 玩具”和“落地内容引擎”的区别。

简单来说，结构化的 JSON，有几点好处：

动态内容插入：我们可以在文章任意位置自动插入高转化的 CTA 按钮、产品视频或相关文章，这是提升转化率的利器，也是静态 Markdown 无法实现的。
自动生成“富媒体摘要”：可以轻松提取所有 H2 标题和内容，生成 Google 青睐的 FAQ Schema，从而在搜索结果中获得更高的点击率。
内容资产复用：每个 JSON 块都是一个独立的知识点，未来可以轻松地用于训练 AI 客服，或对某个段落进行 A/B 测试。

工作流文件：

👤 关于作者：饼干哥哥 & NGS

我是饼干哥哥，数据分析师、AI 博主，和出海业务专家朋友创立了公司 NGS NextGrowthSail，专注 AI 在出海营销场景下的落地。上周我们内部复盘AI SEO流量优化数据时，发现如果用上这套n8n工作流，内容生产效率能提升300%。

🔗 访问 NextGrowthSail 官网 →

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

摘要

一、一个好的 SEO 框架是什么样的

传统的 SEO 内容生产方式（手工作坊模式）

AI 工作流解决方案

二、保姆级教程：从 0 到 1 搭建「SEO 内容引擎」

阶段一：热点选题 (从大海捞针到精准锁定)

阶段二：竞品内容调研 (知己知彼，百战不殆)

阶段三：完成 SEO 文章写作

角色与目标

上下文与数据

你的任务

番外：进阶 SEO 补课

工作流文件：

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摘要

一、 一个好的 SEO 框架是什么样的

传统的 SEO 内容生产方式（手工作坊模式）

AI 工作流解决方案

二、 保姆级教程：从 0 到 1 搭建「SEO 内容引擎」

阶段一：热点选题 (从大海捞针到精准锁定)

阶段二：竞品内容调研 (知己知彼，百战不殆)

阶段三：完成 SEO 文章写作

角色与目标

上下文与数据

你的任务

番外：进阶 SEO 补课

工作流文件：

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一、一个好的 SEO 框架是什么样的

二、保姆级教程：从 0 到 1 搭建「SEO 内容引擎」

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