大家好，我是花姐。最近在研究一个很有意思的方向——AI Agent 如何改造 SEO 研究。大家都知道，搜索引擎和AI的关系正在发生巨大的变化。特别是今年，ChatGPT 等 AI Agent 的搜索流量翻倍增长，这已经在悄悄改变 SEO 的规则。

但是问题来了：AI 大模型虽然聪明，却不知道最新的关键词趋势、竞争对手排名、新闻热点。而 SEO 又恰恰依赖这些最新的数据。于是，我就试着把 OpenAI 的推理能力 + SerpApi 的实时搜索数据结合起来，做了一个 SEO Research Agent（SEO研究助手）。

它的目标很简单：让SEO研究自动化、系统化、透明化。

为什么要用 AI Agent 来做 SEO？

传统的 SEO 研究，说白了就是不停地搜：

去 Google Autocomplete 找关键词看 SERP 结果分析竞争对手去新闻里追热点再去挨个查自己的网站排名

一个字：累。两个字：低效。

而 AI Agent 最大的价值，就是把这一切自动化：

它会先规划需要搜什么（关键词、竞争对手、新闻等）；然后批量调用 SerpApi 去抓取 SERP、Autocomplete、News、排名数据；最后综合整理，生成一个带引用的 SEO 报告。

这样做的好处是：

实时性强（数据都来自 Google 当下的搜索）覆盖全面（关键词、排名、竞争对手、新闻一个不落）可追溯（报告里每条结论都能找到对应的来源）

对我们做 SEO 策略的人来说，就是一份随时更新的“情报简报”。

它是怎么工作的？

整个 Agent 的流程其实很清晰，分成三步：

Phase 1：制定计划模型先自己想一遍：“我需要哪些数据？”比如：先拿品牌关键词去跑 Autocomplete，再看 SERP 里有哪些竞争对手，最后查自己域名的排名。

Phase 2：批量抓取一次性丢出所有搜索请求（并行执行），让 SerpApi 去跑。这里避免了验证码、代理的问题，返回的都是干净的 JSON 数据。

Phase 3：生成报告模型把搜到的东西结构化整理：

关键词机会（Autocomplete 里挖到的长尾词） SERP洞察（竞争对手和特色摘要） 域名排名（某些词你在第几位） 新闻与趋势（相关热点新闻）最后加上模型自己的建议与行动点。关键能力一览实时 SERP 数据从搜索结果里挖竞争对手、内容空白点。关键词发现利用 Autocomplete 挖出用户真正在搜的长尾词。趋势与新闻Google News API 一下子就能看行业热点。排名追踪自动查你的网站在特定关键词的排名。

这些都是原本需要人工挨个做的事情，现在交给 Agent 批量跑就行。

报告长啥样？

最终出来的报告，基本会有以下几个模块：

Keyword Opportunities：关键词清单SERP Insights：竞争对手与内容缺口Domain Ranking：目标域名的排名情况News & Topical Opportunities：新闻热点与选题机会Recommendations：模型基于数据给的策略建议

比如它可能会告诉你：

你的竞争对手 A 在“某某关键词”上有内容优势；你的网站在“主打关键词”上排第4，但在“长尾词”里没有进入前50；最近有关于“AI SEO 工具”的新闻热度，可以趁机写文章蹭流量。

这就是一份可以拿去开会、直接讨论的数据驱动SEO方案。

如何快速上手？

其实很简单，三步走：

安装依赖：pip install openai serpapi配置 API Key（OpenAI + SerpApi）。运行：python seo_agent.py -q "SEO report for vanta.com"

然后等它生成一份完整的 Markdown 报告，就能直接拿来用了。

花姐观点

SEO 这个行业，说白了就是信息差。谁能更快拿到最新的搜索数据、谁能更快洞察到趋势，谁就能占据先机。

而 AI Agent 的优势，就是把“收集信息”的环节彻底自动化，让我们更专注于策略和创意。

我个人认为，未来的 SEO 团队，必备的不是“十几个实习生帮你搜关键词”，而是一套 AI SEO Agent 工作流。

毕竟，效率就是竞争力。