一次实验:让AI Agent从50万关键词中写了33篇SEO文章并自动上线

[打印]2026-07-18449
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背景

上周用 Claude Code 的 Explore Agent 跑了一个完整的 SEO 内容工程实验。目标是把一份 50 万行的 5118 关键词 CSV(暖通温控器领域)变成一组上线的技术文章。

文章目录
  1. 背景
  2. 技术架构
  3. 最大的坑
  4. 数据

技术架构

关键词评分算法

5118 的 CSV 有个特征:50 万行里只有 47 个头部词有搜索指数,其余全是空数据。不能依赖搜索量筛选。

写了三维评分算法:

  • 业务词匹配(关键词是否包含地暖/壁挂炉/分水器/管材等)
  • 意图信号(\"怎么接线\"是教程意图,\"多少钱\"是商业意图,\"不热\"是故障意图)
  • 长尾特征(词长、中文字符占比、问句格式等)

评分结果:70% 是教程意图词,15% 故障排查,仅 5% 商业意图。这直接决定了全站的信息型内容策略。

覆盖率分析器

发布 8 篇支柱文章后,用正则语义域匹配 50 万词,找缺口:

  • 把每篇文章定义为一组正则模式
  • 遍历 50 万关键词,检查每个词是否命中至少一篇文章
  • 未命中的按业务领域聚类

结果发现了 10 个明显缺口(电采暖设备 2789 词、控制箱接线 1145 词、传感器选型 1068 词……),驱动了三批扩展。

自动发布 Pipeline

Markdown → strip frontmatter → md_to_html →
POST /api/locoy.php → TOC 注入 → CTA 注入 →
内链转换 → Schema 注入 → sitemap 更新 → IndexNow 提交

每篇文章 15 秒完成。TOC/CTA/Schema 通过 PHP 脚本在服务器端自动执行。

质量评分系统

六维 100 分:

  • 内容深度 (25) — 字数、H2 数、表格、FAQ
  • 结构清晰 (20) — TOC、层级
  • SEO 优化 (20) — Meta、Schema
  • 内链质量 (15) — 相关阅读链接
  • 转化引导 (10) — CTA
  • 格式规范 (10) — 表格/列表/代码块

Python 爬虫逐篇爬取打分。最终均分 89.5,20 篇 A 级。

最大的坑

目标站点是 Destoon CMS。尝试在 header.htm 模板中加 OG 标签时,误删了一个 {/if}。模板 54 对 {if}/{/if},少一个直接全站白屏。从系统备份恢复了三次才稳定。

教训:永远不要动 Destoon 模板里的 {if} 结构。改 .inc.php 逻辑层,不改 .htm 模板层。改完必须清 file/cache/tpl/。

数据

  • 33 篇文章,13 万中文字
  • 5 个系列课程(course.html)
  • 均分 89.5/100
  • 8 小时自主完成
  • 站点可访问 https://www.syuan.vip/course.html

代码和文档已整理到 GitHub: https://github.com/DeYU035/thermostat-seo-content-engine

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