SEO怎么做？

　　在付费广告成本日益高涨的今天，内容营销（Content Marketing）几乎是所有出海人的必选项。于是，你带着团队，吭哧吭哧写了一堆英文博客、How-to教程，希望能拦截Google上的潜在客户。

　　老板过来一问ROI，你瞬间就汗流浃背了——因为大部分文章要么没人搜，要么被淹没在Google搜索结果的第10页，石沉大海。

　　这种“无的放矢”的感觉，我太懂了。我们花费大量精力创作的内容，往往因为选题不对、竞争太激烈、内容深度不够，导致投入产出比极低，陷入了“无效内卷”的怪圈。

　　那么，有没有一种方法，能让我们像开了“上帝视角”一样，精准地找到那些流量大、竞争小、转化潜力高的“神仙选题”，并自动完成竞品分析，直接生成高质量文章呢？

　　今天，饼干哥哥就手把手带你用n8n + Scrapeless，从0到1搭建一个全自动的“SEO内容引擎”。这套工作流，能将一个模糊的业务领域，自动转化为一系列可执行的、具有明确ROI预期的SEO内容任务，最终成果会源源不断地存入你的数据库。

　　之前我们做过n8n+SEO的工作流：出海赚美金3：n8n 搭建「SEO策略优化」AI Agent，今天算是进阶版本。

　　下图就是我们最终要搭建的自动化工作流，它分为三大阶段：热点选题 - 竞品调研 - SEO文章写作。

　　怎么样，是不是已经有点小激动了？别急，这套系统不仅看起来酷，更重要的是，它背后有一套严谨的、能落地的商业逻辑。

　　在进入n8n的复杂操作前，我们必须先搞清楚这套打法背后的核心逻辑。为什么这套流程是科学的？它解决了传统SEO内容生产的哪些核心痛点？

　　：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。

　　：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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　: 你需要先到Scrapeless官网注册，获取你的API Key，然后在n8n里新建一个Scrapeless的凭证。

　　：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。

　　：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

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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就是其中一个，甚至是更强大的Deep Serpapi

　　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

　　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）。

　　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。

　　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。

　　：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。

　　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。

　　：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。