Un onglet, une pâte de copie zéro, 28% de clics en plus

Pensez à un flux de travail de référencement de routine: console de recherche Google dans un onglet, Semrush dans un autre, résultats de recherche Google, sites Web des concurrents, grenouille hurlant ou extensions de chrome pour le grattage et une feuille de calcul pour tous les casting de copie.

Données en direct, moins d'onglets, résultats mesurables… c'est La promesse derrière les vérifications de travail d'agent authentiques. Un agent bien construit s'effondre qui s'étend en un seul espace de travail, transformant le temps de contexte en temps de décision.

Je voulais prouver qu'un workflow SEO pouvait fonctionner débutant dans un seul environnement. Pas des onglets sans fin.

Le test: Prouvez qu'un agent connecté directement à Google Search Console (GSC) peut repérer les termes de Recrowing et recommander des mises à jour précises sur la page. Tout sans quitter un onglet.

Becquet: Dans les sept jours, notre phrase cible est passée à la position 6 et cliquez sur Rose 28%.

Voici comment je l'ai fait.

Des onglets sans fin à un plan de jeu: construire des workflows de référencement agentiques

Alors, comment prouvez-vous qu'un workflow SEO pourrait fonctionner commencer à terminer Dans un environnement d'agent unique? La preuve de concept s'est déroulée en quatre mouvements:

Évaluer les données.
Tirer Termes de la liste de frappe (Positions 7-12) directement à partir de GSC (debout pour les signaux)
Rassembler des informations.
Gratter les serps en direct et interroger Google en utilisant les outils intégrés de Ninjacat – pas d'extensions
Intel et analyse de contenu.
Extraire le texte intégral De notre page et les meilleurs concurrents
Suggérer (et mettre en œuvre!) Modifications.
Comparez le contenu côte à côte et le dépôt automatique d'un plan d'action de référencement ciblé

Un test décisif rapide sur la façon dont un processus «agentique» est réellement résumé à deux chefs d'accusation:

Onglets du navigateur ouvert
Actions de copie et de caste requises par moi

Lorsque les deux nombres s'approchent de zéro, vous savez que l'automatisation transporte la charge. S'ils augmentent, le flux de travail vit toujours principalement avec l'humain.

Pourquoi cela compte: Les recommandations (optimiser les titres, resserrer l'intention, ajouter des exemples de support) sont familières. La percée les génère sans quitter un espace de travail, en maintenant la valeur des recommandations comme si je les avais tiré moi-même, tout en préservant le contexte et la vitesse pour les analystes.

(Regardez mes 10 minutes. Demo ou lisez la suite)

Étape 1: Connectez les données et définissez les filtres

Ninjacat intègre GSC hors de la boîte, mais il propose également des connecteurs pour Google Ads, GA4 et des dizaines d'autres sources. Pour cette preuve de concept, j'ai lié uniquement GSC, puis j'ai donné à l'agent un plan de match concis:

Requête Mots-clés Classement dans les positions 7-15 (notre fenêtre de strie-distance)
Tirez les impressions, les clics et le CTR pour chaque terme
Carte les mots clés aux URL
Liste 15 Pages de destination où les termes à haute impression / faible CTR apparaissent à une distance de frappe

Je lui ai demandé de me donner une liste de 15 pages qui avait des impressions élevées, mais des taux de clics faibles, où il y avait aussi des mots clés à distance de frappe.

Une URL a sauté: une comparaison que j'ai écrite sur Google Deep Research et la recherche en profondeur d'Openai.

Étape 2 – Vérifiez les mots clés et validez la compétition

L'outil de console de recherche de l'agent a saisi certains mots clés supérieurs à distance de frappe:

Ensuite, l'outil de recherche Google a obtenu les résultats supérieurs actuels pour ces termes de tête. Sans surprise, Google, Openai et Perplexity.ai possédaient les principaux spots. Frappeurs lourds. Ce n'est pas le genre de marques que vous allez dépasser simplement en peaufinant une méta description.

Plutôt que de poursuivre les mots clés de tête bien définis, j'ai pivoté l'invite à des variantes de queue plus long et gratté notre propre page pour un contexte supplémentaire.

Étape 3: Identifiez un angle viable

Comment pouvons-nous pivoter la stratégie afin que nous ne concurrenions pas où nous aurions du mal à gagner du terrain?

Les recommandations sont soudainement devenues beaucoup plus de niche. Applications pour les spécialistes du marketing numérique, parlant directement au public que je voulais atteindre. Plus de conseils pratiques pour ajouter à l'article, j'aime ça.

En utilisant l'exportation GSC, l'agent a suggéré une variante pratique: la meilleure IA de recherche profonde pour les spécialistes du marketing numérique. La phrase était assise en position 12 avec des impressions solides et un biais minimal de marque.

Étape 4 – Comparez le meilleur contenu et rédigez le plan

Alors maintenant nous:

Tiré dans les résultats de recherche supérieurs pour ce terme clé (des sites comme Bytebridge, Reddit Threads et Techradar)
Grattez ces 3 meilleures URL afin que nous puissions comprendre le contenu qui fonctionne
Comparez-le à notre page pour informer comment nous pouvons faire mieux

L'agent a résumé les forces de chaque concurrent (profondeur, ton impartial, rétroaction des utilisateurs) et les lacunes signalées de notre côté. Il a produit un contour structuré qui:

Ajout de cas d'utilisation réel pour les SEO
Introduit un tableau de comparaison de fonctionnalités
Sous-titres resserrés autour de l'intention

Étape 5: Appliquez des modifications sans aller nulle part

« Appliquez votre plan d'optimisation directement à la version grattée de notre page. »

Tag de titre: depuis Openai vs Gemini à Meilleure IA de recherche profonde pour les spécialistes du marketing numérique
Ajouté un table de comparaison axé sur tâches qui comptent pour le référencement
Narrative de base conservé mais Recadré des sections clés pour répondre à «pourquoi cet outil est important pour les équipes marketing»

Les résultats:

Dans une semaine, la page est passée à la position 6 pour la meilleure IA de recherche profonde pour les spécialistes du marketing numérique et a enregistré un soulèvement de clics de 28%. Ensuite, nous surveillerons les conversions en Valider l'impact commercial. *

Ce que les équipes In – House devraient faire ensuite

Les agents de l'IA peuvent vous permettre de faire beaucoup de choses. Et «des trucs pour les trucs de trucs» est juste plus de travail. Si c'est l'avenir, vous voulez être sûr que vous réfléchissez de manière critique * Comprendre les résultats vers lesquels vous construisez et la valeur commerciale qu'il apporte.

Définissez vos objectifs et vos principaux résultats commerciaux, puis:

Connectez les données de première partie. Dans SEO, par exemple: pouvez-vous connecter vos sources de données de recherche: console de recherche, Google Analytics et Google ADS directement à vos agents?
D'accord sur les filtres. Exemple: la fenêtre de classement (par exemple, 7-15) et les seuils CTR GAP gardent l'agent concentré
Gardez un stratège dans la boucle. Le jugement humain redirige le flux de travail lorsque la saturation de la marque ou la surface de difficulté des mots clés, et pour vous assurer de garder un œil sur la valeur commerciale tout au long (pas seulement pour exécuter sans relâche)
Marquer l'impact. Suivre les choses comme le rang, les clics et les mesures de plomb (pas le volume de tâche) pour prouver la valeur

À retenir

Les flux de travail des agents brillent lorsque les données en direct rencontrent des garde-corps clairs. En liant les données GSC à un ensemble de filtres discipliné et en gardant la stratégie guidée par l'homme, nous avons produit des résultats plus rapidement et avec moins d'efforts manuels.

Intéressé par la chaîne rapide complète ou une construction étape par étape? Parlons.