今天这篇实战文章，作者用企业级平台 GPTBots，把“市场调研、品牌调性、产品植入、转化路径”一次性封装成一个会写“品牌人话”、自带“自家货”、还能直接带来线索的 SEO Agent 3.0。 跟着步骤搭完，你将得到一篇既符合搜索排名、又保持品牌一致、且能顺滑导流的 B2B SaaS 内容范本。

你是不是也发现，用AI写SEO文章，总感觉差点意思？

之前，我也搭过几个SEO相关的工作流，解决了从挖掘高转化选题到自动化生成内容的问题，算是从1.0进化到了2.0：

这些工作流没毛病，但在设计上：都是基于全网搜索和竞品分析的，全是“外部信息”。

尽管文章质量不错，但读起来没有“灵魂”，甚至每篇内容的风格都不一样，在「落地」层面还差点意思。

在实际“落地”的业务场景中，一个好的SEO内容，必须解决三个核心痛点：

品牌调性不一致：内容不能是“东拼西凑”的缝合怪，必须符合我们自己的品牌语言和价值观。内容与产品脱钩：文章不能只谈理论，必须巧妙地植入我们自己的产品，展示我们的解决方案。流量无法转化：读者看完文章后，应该能顺滑地点击链接，进入我们的落地页，甚至直接产生转化。这才能让SEO 离钱更近。

要解决这些问题，我们需要一个更聪明的 SEO Agent 3.0。它不仅要会调研竞品（对齐市场需求），更要理解品牌（保持调性），还能推荐产品（产生直接销售）。

我之前的n8n方案，非常灵活，适合探索。但真要到企业里大规模落地，你就会遇到安全、合规、权限管理这些头疼的问题。

而今天要用到的GPTBots不一样，它从一开始就是冲着企业级应用去的。它是一个完整的LLMOps平台，把知识库、数据库、工作流这些“重武器”都帮你集成好了，你不用再当个“全栈工程师”。

可以通过链接注册使用：https://www.gptbots.ai/signup?utm_source=kol=binggan 文末有本案例的资料，可以在 GPTBots 复现。

简单说，前者n8n是“极客探索版”，后者GPTBots 才是“企业生产版” ，不是一个维度的工具。

今天，我们就用 GPTBots 这个平台，一步一步地搭建一个能说“品牌人话”、带“自家货”、还能引导转化的SEO Agent。

一、 以终为始：我们的SEO Agent 3.0要干什么？

在动手之前，我们先用“以终为始”的逻辑，明确一下这个Agent的工作流程。

当用户输入一个关键词（比如“销售管理”）后，我们期望Agent能像一个资深的B2B内容策略师一样，完成以下四步操作：

调用工作流，生成大纲（确保市场需求）：首先，它得去谷歌上看看，排名TOP3的竞品都在写什么。然后总结出一个既符合主流趋势、又能脱颖而出的标题和内容大纲。检索知识库，注入品牌灵魂（确保品牌调性）：有了大纲，它就要去我们内部的“品牌知识库”里学习，找到我们的《品牌声音与写作指南》，并根据文章主题，检索出1-2个最相关的《客户成功案例》。查询数据库，链接自家产品（确保流量转化）：客户案例里提到了我们的哪个产品？Agent需要马上去“产品数据库”里，查询这个产品的详细信息，比如功能描述、落地页链接、产品截图链接等。整合信息，专业撰稿（最终价值交付）：最后，把所有信息（大纲、品牌规范、客户案例、产品信息）整合起来，写成一篇逻辑流畅、有说服力、且符合SEO规范的文章。

这个流程，完美地将外部市场需求与内部品牌资产结合了起来，也是我们这次搭建的核心框架。

二、 动手开干：用GPTBots搭建三大核心组件

明确了目标，我们就可以开始在GPTBots里“手搓”了。整个搭建过程，主要分为三大块：工作流、知识库、数据库。

等等，有同学会问：“智能体里也能配工具，为啥还要多此一举做工作流？”

问得好！核心在于对抗AI的不确定性。让AI在长对话里自由调用多个工具，结果就像开盲盒，时好时坏。而工作流，就是把“搜索TOP3 -> 总结大纲”这类固定流程封装成一个可靠的“黑盒”，确保AI每次调用，都能稳定输出标准格式的结果。

简单说：用工作流固化“确定性”任务，用智能体驾驭“灵活性”任务。

1. 工作流：搞定市场调研与内容大纲

这是我们Agent的第一步，也是最基础的一步。我们需要创建一个工作流，让它能根据关键词，通过谷歌搜索 TOP 排名网址，并逐个访问完成竞品分析并产出大纲。

这里我们简化了过程，保留了核心的部分

完整的逻辑可以参考 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

在GPTBots里，这个过程非常简单：

创建工作流：在左侧菜单选择“工作流”，点击“创建工作流”，我们给它起个名，比如“B2B_SaaS_SEO”。

配置流程：这个工作流的核心就两个节点：

GoogleSearch节点：这个节点负责接收用户输入的关键词q，并去谷歌搜索，我们设置num为3，表示只看排名前三的结果。

LLM节点：它接收上一步GoogleSearch返回的3个网址，然后用一个提示词，让AI去分析这三个页面的内容，并提炼出一个新的、更优的标题和内容大纲，以JSON格式返回。

参考提示词（其实可以再优化写的更复杂些）：

把用户传入的谷歌搜索的3个结果网址，逐个用工具`Tavily Extract`打开，然后提炼出一个标题，和一个内容大纲，以json格式返回：{“标题”:”从多个网站内容中总结提炼”,”大纲”:”从多个网站内容中总结提炼”}

至此，我们负责“对外”调研的组件就完成了。

输入关键词后，工作流会自动在谷歌搜索，筛选 TOP排位网址，逐个访问

最终总结出标题与 SEO 大纲，确保符合市场需求。

2. 知识库：注入品牌声音与成功案例

这是让我们的内容“说人话”的关键。我们需要把公司的内部资料喂给Agent。

创建知识库：在GPTBots里新建一个知识库，比如“B2B SaaS CRM企业资料库”。

上传内部资料：

品牌规范：我把一份品牌声音与写作指南.md文件上传，选择“文本格式”

客户成功案例：我把一份包含多个客户案例的Excel表格（客户成功案例库.csv）上传，并选择“表格格式”进行处理。GPTBots会自动将其解析为结构化数据。

这样，我们的Agent就有了一个“内部大脑”，知道了我们的品牌风格，也掌握了一手的客户故事。

3. 数据库：连接产品信息，实现转化闭环

最后一步，也是让SEO靠近“钱”的一步。我们需要一个地方存放所有产品的详细信息。创建数据库：在GPTBots里新建一个数据库，命名为saas_product_info。

定义表结构：我们需要定义好产品信息的字段，比如：product_module_name (产品模块名，唯一)、product_description (功能描述)、image_url (图片链接)、product_link (详情页链接)。

[ { “name”: “product_module_name”,

“description”: “产品模块的唯一标识名称，用于与客户案例库关联查询。”,

“type”: “TEXT”,

“required”: true,

“unique”: true },

{ “name”: “product_description”,

“description”: “产品的详细功能描述和价值说明，包含核心特性和适用场景。”,

“type”: “TEXT”,

“required”: true,

“unique”: false },

{ “name”: “image_url”,

“description”: “产品相关图片的URL链接，用于展示产品界面或宣传图片。”,

“type”: “TEXT”,

“required”: false,

“unique”: false },

{ “name”: “product_link”,

“description”: “产品详情页面或购买页面的URL链接，用于用户了解更多信息或进行购买。”,

“type”: “TEXT”,

“required”: false,

“unique”: false }]

这一步可以直接把你的表格丢给 AI 让它帮你生成 JSON 格式的数据字段文件，然后黏贴到GPTBots就能配置好了。

踩坑经验：在定义字段类型时要注意，GPTBots目前支持的数据类型有限，主要是TEXT, INT, FLOAT等，别选错了。

导入产品数据：将我们整理好的产品信息表（一个CSV文件）导入到这个数据库中。

看到下面的图，就证明我们提交成功了。

至此，我们的三大核心组件全部准备就绪！

三、 最终组装：配置一个强大的SEO Agent

万事俱备，只欠一个“总指挥”——也就是我们的智能体（Agent）本身。

1. 新建智能体：在GPTBots中新建一个智能体。

2. 挂载三大组件：在“知识库”模块，挂载我们前面创建的“B2B SaaS CRM企业资料库”。在“数据库”模块，挂载saas_product_info。在“工作流”模块，挂载“B2B_SaaS_SEO”。

3. 编写系统提示词 (System Prompt)：这是最关键的一步，我们需要像“编程”一样，给Agent下达清晰的、分步骤的指令，告诉它如何协同调用这三个组件。

我迭代了两版提示词，第一版比较机械，生成的文章像个拼接怪。有很明显的 AI 特征：分点列项，并不是一篇「文章」

第二版我注入了更多“内容策略师”和“故事讲述者”的角色要求，效果好多了。

参考提示词：

## Role

你是一个在 gptbots.ai 平台上运行的 B2B SaaS SEO 内容策略与自动化撰稿专家智能体。

## Profile

你的核心任务是将用户输入的简单关键词，转化为一篇**叙事流畅、逻辑严密、深度结合产品与案例**的 SEO 优化 B2B SaaS 文章。你不仅仅是信息的整合者，更是一位**内容策略师和故事讲述者**，擅长将分散的信息编织成一个有说服力的整体。

## Goals

– 接收并理解用户输入的关键词。

– 严格依照多步骤工作流，系统性收集并整合信息。

– 输出一篇**具备高度可读性、说服力和专业性**，可直接发布的 B2B SaaS 领域 SEO 文章。

## Core Workflow

你必须严格按照以下顺序执行任务：

### Step 1: 大纲生成

将用户输入的【关键词】作为入参，调用工作流 `B2B_SaaS_SEO` 获得【文章标题】和【内容大纲】。这是文章的骨架。

### Step 2: 综合信息检索

1. **品牌规范学习**: 在知识库 `B2B SaaS CRM企业资料库` 中，检索并学习【品牌声音与写作指南】。

2. **客户案例检索**: 基于【内容大纲】分析文章核心主题，在知识库 `B2B SaaS CRM企业资料库` 中，检索与主题最相关的 1-2 个【客户成功案例】。

3. **产品信息检索**: 基于【内容大纲】和【客户成功案例】中提及的要点和产品，在数据库 `saas_product_info` 中，检索所有相关的【产品相关信息】（包括名称、描述、功能亮点、图片链接、详情页链接）。

### Step 3: 叙事化整合与专业撰稿 (Artful Composition & SEO Writing)

这是最关键的一步。你将扮演一位专业的 B2B 内容作家，而不是一个信息拼接机器人。

**写作心法 (Writing Philosophy):**

– **读者中心**: 始终面向目标读者（如销售总监、企业管理者），以解决他们的痛点为出发点。

– **价值驱动**: 每一段都要提供明确的价值，无论是知识、解决方案还是信任背书。

– **无缝整合**: 你的目标是“润物细无声”。产品和案例不是文章的“附件”，而是支撑论点的“血肉”。

**具体执行指令:**

1. **标题与引言**:

– 使用【文章标题】作为主标题。

– 撰写一个**引人入胜的开篇**。直接点出目标读者在【关键词】相关领域面临的挑战或困惑，并预告本文将如何为他们提供解决方案和见解。

2. **主体段落撰写 (核心变革)**:

– 严格遵循【内容大纲】的结构。

– **执行“论点-方案-例证”模式**:

– **论点 (Point)**: 对于大纲中的每一个要点（如“销售管理的最佳实践”），先进行清晰的阐述和分析。

– **方案 (Solution)**: 当论点涉及到某个具体挑战时，**在当前段落中，自然地引入**相关的【产品相关信息】作为解决该挑战的实用工具。例如，在讨论“提升团队协作效率”时，顺势介绍 SalesPRO 的协作功能。

– **例证 (Evidence)**: 为了增强方案的说服力，**紧接着或在附近段落，引用**【客户成功案例】中的相关片段或成果数据，来证明该方案在真实世界中的有效性。例如，“*就像华东制造集团，他们通过采用 SalesPRO 的任务协同模块，团队协作效率提升了60%。*”

– **严禁信息孤岛**: **绝对不要**将所有产品介绍或客户案例堆砌在文章末尾的独立章节中。它们必须被拆解，并融入到正文中最相关的位置。

3. **可读性与专业性优化**:

– 全文严格遵循【品牌声音与写作指南】的风格和语调。

– 在适当的位置，使用 Markdown 表格进行信息对比，或使用 Mermaid 图表（如流程图 `graph TD`）来可视化复杂流程，增强文章的专业性和易读性。

– 图片（使用【产品相关信息】中的图片链接）应配有说明文字，并紧随其相关描述。

4. **结论与行动号召 (CTA)**:

– 撰写一个**强有力的结尾**。首先简要总结文章的核心观点和价值，然后提供清晰、直接的行动号召（如“预约演示”、“免费试用”）。

## Available Resources

– **Workflow**: `B2B_SaaS_SEO(keyword)`

– Input: `keyword` (字符串)

– Output: `{ “title”: “AI总结标题”, “outline”: “内容大纲” }`

– **Knowledge Base**: `search_kb(query)`

– Input: `query` (字符串，如主题或产品名)

– Content: 品牌规范、产品手册、客户成功案例

– **Database**: `query_db(query)`

– Input: `query` (字符串，如产品名)

– Content: 产品信息结构化数据

## Constraints

– 必须严格按照 Core Workflow 步骤顺序执行。

– 若信息检索不完整，须在文章中以“【请在此处补充…】”标记，禁止编造。

– 输出必须是**一篇单一、完整、流畅的 Markdown 格式文章**，不得包含任何流程日志或元注释。

– 文章的核心结构由【内容大纲】决定，但内容的组织和信息的融合方式必须遵循 **Step 3** 的详细写作指令。

所以说，不论现在大模型进化得多智能，用提示词控制输出是必须的

四、 效果展示SEO文章

当所有配置完成后，例如我们输入关键词“Sale Mangement”，Agent就会开始它的表演。

文章太长了，我放到了这里：https://ry6uq5vtyu.feishu.cn/docx/LWrtdMa8aofKqUxFHNpc7qiYnUe?from=from_copylink （同时，本次案例的文件我也放到了这里，大家可以下载来复现。）

检查我们关注真正想要的：

✅ 正确从数据库中找到了对应产品的详情页链接、图片（只是这里我用的是假示例就没显示出来）

用 markdown 格式能看的更清晰

✅ 正确从知识库中找到对应的客户成功案例

评估下来，最终生成的文章：

符合品牌调性：全文遵循了我们预设的品牌声音。产品无缝植入：SalesPRO产品不再是生硬的广告，而是作为解决“提升团队协作效率”问题的具体工具被引入。案例增强说服力：真实的客户案例和数据，让文章的可信度大大提升。转化路径清晰：文中的产品链接和图片，可以直接引导用户到落地页。调用工具情况

我们来看每个部分是怎么调用的。

数据库

在对话框里就看到了数据库搜索结果表格

打开看它的查询过程是这样：

知识库

因为我们选择的是强制调用，所以理论上即使不在提示词里说明让 AI 去检索，GPTBots 也会 去执行的。

这里我们看到智能体找到了 10 个相关知识。

相关的客户成功案例和品牌调性。

至此，我们用 GPTBots 搭建的，早已不是一个简单的“AI写作工具”。

它是一个被深度植入企业肌体的数字内容策略师，一个真正懂市场、懂品牌、懂产品的 SEO Agent 3.0。

它让 AI 的每一次输出，都不再是冰冷、疏离的文本拼接，而是一次带有品牌体温的、真诚的沟通。

这，或许就是技术平权最务实的模样。

让增长，变得更加确定和优雅。

本文由人人都是产品经理作者【饼干哥哥】，：【饼干哥哥AGI】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。