01 · 我用 n8n 搭了一个关键词调研工作流，再也不用在一堆工具之间切来切去了

上个月我写过一篇长文，讲我用 n8n 搭了一套 Shopify 博客自动化的工作流。从选题到文章生成、质量审核、Shopify 发布、索引提交，全链路跑通。那篇文章写了七千字，很多人看完之后问我一个同样的问题。

你的选题从哪来？

我说，关键词调研。

那你关键词调研怎么做的？

我说。。。半自动。

那篇文章把整套工作流拆成了四个部分，唯独第一部分「关键词&竞品调研」，我没有做成自动化。当时的做法是用 Claude Code 搭配 Semrush 和 Similarweb，手动导出数据，手动喂给 AI，手动整理成选题清单。能用，但每次调研都在不同工具之间切来切去，导 CSV、截图、复制粘贴。

后来花了几天时间，把这个环节也搭进了 n8n。

填一个表单，点提交，三十秒之后，Google Sheets 里会多出一张关键词数据表。关键词、搜索量、难度、CPC、搜索意图，常规字段一应俱全。最后面还跟了两列 AI 打标的结果，一列是优先级，告诉你这个词该先做还是后做；一列是写作角度，一句话的写作方向建议。这张表不只是给你看的——它可以直接作为下游 blog 选题生成工作流的输入，人工筛选之后一键触发，选题到文章全自动跑通。不用开 Semrush，不用开 Similarweb，不用截图，不用导 CSV。

今天这篇，就聊聊这个工作流是怎么设计的

旧的做法，新的方案

如果你做过独立站 SEO，你一定知道关键词调研有多折磨人。

不是说它有多难。是它太碎了。

传统流程大概是这样。打开 Semrush，输入主关键词，跑关键词差距分析，筛选 KD 0 到 30、搜索量 100 以上的词，导出 CSV。再打开 Similarweb，输入竞品链接，导出前 100 个自然搜索关键词。然后把两份 CSV 整理一下格式，丢给 Claude 或者 ChatGPT 让它帮你分析。

一套流程走下来，快的半个小时，慢的一个小时往上。而且中间任何一个环节断了，比如 Semrush 会员过期了，比如 Similarweb 的数据不全，你的流程就卡在那里。

更烦的是，调研这件事不是做一次就完了。每当你拓展一个新品类、瞄上一个新市场、换了一个新竞品，你都得重新走一遍。

当然你可以不做。

但如果没有持续的关键词调研，你的 blog 选题就会断粮。选题一断，整套自动化流水线就空转了。

我在上一篇 blog 工作流的文章里写过一句话，「我更倾向把精力放在战略型、策略型的事情上，而不是这种反馈周期长、需要打持久战执行的工作。」

关键词调研恰好就卡在两者中间。它需要策略判断力，哪些词值得做，哪些是坑。但它同时也有巨大的执行工作量，API 调用、数据清洗、格式整理。

理想的方案是什么？策略判断留给人，执行全部交给机器。

顺着这个思路往下想，事情其实挺清晰的。关键词调研需要的无非就是这几样东西。

多维度的关键词数据。 光看搜索量不够，你得知道这个词的竞争难度、搜索意图是什么、CPC 多少、当前排在 SERP 前面的都是什么网站。单一来源的数据永远有盲区。

数据清洗和聚合。 不同来源的数据格式千奇百怪，你得把它们统一成同一种结构，才能喂给 AI 分析。

有决策能力的分析报告。 拿到数据只是第一步。真正的价值在于从几百个关键词里挑出最值得做的那些，告诉你为什么值得做、怎么做、先做哪个。

这三件事，用 n8n 来实现，我跟你说，门槛真不高，效果出奇的好。

41 个节点，四个阶段

我搭的这个工作流，一共 41 个节点。听起来挺复杂的对吧。但其实逻辑拆开来看，就四个阶段。

六个维度并行采集关键词数据。

这是整套工作流的数据底盘。我用的是 DataForSEO 的 API，一次调用六个端点。

Related Keywords，语义相关的关键词。Keyword Suggestions，基于 Google Suggest 的推荐词。Keyword Ideas，更广泛的关键词创意发现。SERP，当前搜索结果页的真实排名数据。Sub Topics，子话题聚类。Autocomplete，Google 搜索框里的自动补全。

你想想看，以前你在 Semrush 里看到的那些数据，搜索量、关键词难度、CPC、搜索意图、SERP 排名，其实背后就是这些 API 在跑。区别在于付费模式。**Semrush 是月费会员，一个月几百块，不管你那个月做了几次调研，钱照扣。DataForSEO 也是付费的，但它是按调用量收费，跑一次才花一次的钱，不跑就不花钱。而且新用户注册就送 1 美元免费额度，够你测好几轮了。**对于不是天天做调研的个人卖家来说，这个计费方式友好太多了。

而且这六个调用是并行的。不是你一个一个等，而是一口气全发出去。DataForSEO 服务器那边同时处理，几秒钟之后六份数据一起回来。

数据聚合清洗。

六个端点返回的 JSON 结构各不相同。Related Keywords 跟 Autocomplete 的字段名不一样，SERP 跟 Keyword Ideas 的数据层级也不一样。

工作流的第二阶段，六个 Code 节点各自负责清洗自己的那路数据。把 keyword、MSV（月搜索量）、搜索意图、KD、CPC 这些关键字段提取出来，统一格式化成「分组文本」。

什么叫分组文本？就是一段干净的、结构一致的、AI 能直接读懂的文字。不是 JSON，不是 CSV，就是一段像「关键词 custom pet portrait，搜索量 5400，难度 32，意图 commercial，CPC $2.45」这样的纯文本。

六段这样的分组文本拼在一起，就是一份全景关键词数据档案。

AI 分类打标。

拿到全景数据之后，工作流把这六段文本灌给一个 LLM 节点。模型用的是 Claude Sonnet，配了一套专门设计的 system prompt。但跟之前不一样的是，我这次没有让 AI 去写长篇报告，而是让它做两件更简单、更实用的事。

给每个关键词打一个优先级。给每个关键词写一句写作角度。

就这么简单。

优先级分三档，判定规则定得很具体。

P1 是强烈推荐。低难度（KD 不到 40）加高搜索量（MSV 大于 500），或者商业意图强、CPC 超过 1.5 美金，或者 SERP 前三名内容质量明显不行、有超越空间的词，都标 P1。P2 是推荐。中等难度加中等搜索量的词，或者跟 P1 不同搜索意图、能帮你补全内容矩阵角度的词。P3 是备选。偏长尾的、或者当下难度高但有长期布局价值的词。

而且它设了一个上限，最多推 30 个。不凑数，候选池里好词多就筛到 30，只有 3 个值得做就只推 3 个。

写作角度呢？AI 会根据这个词的搜索意图、当前 SERP 排在前面的都是什么内容、还有哪些信息缺口没被填上，给你一句直接能用的写作方向。比如「写一篇不同风格和尺寸的定制宠物画像价格对比指南，突出真实报价区间而不是模糊的话术」。这句话可以直接作为 blog 选题生成工作流的输入，AI 拿着它就能写出方向对的文章。

AI 不是给你堆数据，是帮你把决策做在前面。

最后一步，这张带优先级和写作角度的关键词表写进 Google Sheets，直接供下游的 blog 选题生成工作流消费。优先级高的词筛出来，一键触发，选题到文章全自动跑通。

整套流程，从用户填表到报告落表，三十到六十秒。

你人在里面做的事情，只有一个。填四个字段，主关键词、目标市场、语言、深度，然后点提交。

没了。

最让我觉得值了的三个瞬间

说真的，搭完这个工作流之后，我有三个瞬间是特别想拿出来讲的。

第一个瞬间。关键词调研从三十分钟变成了三十秒。

我不是在玩数字游戏。这个对比是真的。

以前做一次关键词调研，我大概的节奏是这样。打开 Semrush，登录，跑到关键词差距分析那个页面，输入我的网站和竞品网站，跑一轮，等 Semrush 加载数据。加载完之后筛条件，KD 设 0 到 30，搜索量设 100 以上，导出 CSV。

然后切到 Similarweb，输入竞品链接，导出一份自然搜索关键词的 CSV。两份 CSV 打开，整理格式，合并，把没用的列删掉。再开 Claude Code，人工把数据贴进去，等 AI 返回分析结果。

整个过程，顺利的话三十分钟。不顺利的话，一个小时很正常。

现在是什么样？n8n 群里有一个表单。我点开，输入几个主关键词，选一下目标市场，点提交。然后我去倒杯水，回来刷新 Google Sheets，一份三千字的决策报告已经在那里了。

不是「少花了点时间」。是你不需要再参与到这个过程里了。

这种体验上的质变，如果你自己也是独立站卖家，你一定懂我在说什么。你的时间不是被节省了，是被腾出来了。

第二个瞬间。我再也不用开 Semrush 了。

这个话说出来可能有点得罪人，但我确实是这么想的。

Semrush 是个好工具。数据全面，功能强大。但对于一个还在增长期的新站来说，它的会员费是一笔不算小的开销。而且更关键的一点是，不管你月费多少钱，操作流程还是那套，你还是要手动去跑报告。

我之前做调研的时候，因为舍不得一直开着会员，就跑到闲鱼上去买月卡。用几天，调研一批词，攒够选题之后就停了。下次需要调研再买。这个操作模式听着有点寒酸对吧。但它确实是很多个人卖家的真实状态。

DataForSEO 的计费模式跟 Semrush 不一样。它是按 API 调用量收费的，跑一次调研的调用成本远低于一个月的会员费。因为目前我也不是特别大规模地跑这个工作流，具体单次成本还不好核算，但方向上是更可控的。不需要为了偶尔做一次调研去养一个月费账号。

而且因为它跟 n8n 是天然配套的，你不需要再手动操作任何软件。填一个 n8n 表单，后面的东西它自己跑。

你不是在用工具。你是在用一条自动化的流水线。

第三个瞬间。好玩的地方不在于 AI 写了什么，而在于它没写什么。

一开始我也想让 AI 出一份很完整的报告。三千字，Top 5，市场洞察，主题集群。后来实际跑了两次，发现一个问题。

报告是好报告。但你每次调研完要读三千字，读完再去手动整理选题，这个链路其实没有省掉多少精力。

后来我想明白了，这个词到底值不值得做、该写成什么方向，其实一句话就够了。不需要三千字。那为什么非要让 AI 写一份长报告呢？

所以我直接砍掉了报告，让 AI 只输出两个字段。优先级，高、中、低。写作角度，一句话，直接能用。

举个例子。custom pet portrait cost 这个词，MSV 3200，KD 28，CPC $3.5，搜索意图 commercial。AI 判断完优先级，标一个「高」，写作角度给一句话「写一篇不同风格和尺寸的定制宠物画像价格对比指南，突出真实报价区间」。

就这一行。

没有长报告，没有推荐理由，没有市场洞察。你需要的全部信息都在一行里。

把这张表筛一下，「高」优先级的词捞出来，后面 blog 选题生成工作流直接消费。从调研到选题到文章生成，一张表打通。

这种感觉怎么说呢。以前觉得 AI 就是要写很多内容才算有价值。现在我反而觉得，写得越少、越精准、越能直接进流水线，才越有用。

拼图补上了

回到开头那篇文章。

我在上个月的文章结尾里，列了一个 roadmap。哪些工作流已经搭好了，哪些正在搭，哪些还在调研可行性。「关键词调研」那行字旁边标的是「搭建中」。

现在这块拼图终于补上了。

回过头来看这套 SEO 自动化体系，关键词调研 → blog选题调研->blog草稿生成/内链配图→ 质量审核 → Shopify 定时发布 → 索引提交，全链路都可以在 n8n 里跑通。而且下游的 blog 选题生成工作流本身就接在 Google Sheets 上，所以关键词调研产出的结果可以直接被消费，不用人工交接。

我自己现在每周在 SEO 上花的时间，大概就是扫一眼新生成的文章，在 Shopify 后台设个定时发布时间，每周一读下机器人发来的SEO数据总结。其他时间，全部交给了这套自己跑的工作流。

AI 时代的独立站运营，我始终觉得有一个原则是对的。你能想清楚策略和方向的，你来。需要重复执行和持续跑的，交给机器。

这个关键词调研工作流，就是一个很好的例子。

SEO系列已经更新了很多篇，欢迎阅读：

这套 SEO 自动化系统从搭建到跑通，前前后后花了我好几个月。关键词调研、blog 生成发布、Pinterest 自动分发、产品 meta 一键优化、SEO 周报自动推送，每个环节都是踩了坑再改、改了再跑，才调到现在这个版本。

身边很多做独立站的朋友跟我说，思路看懂了，但 n8n 一打开就头大，自己搭不出来。

所以我把自己跑了大半年的全套 SEO / GEO 自动化系统打包成了一门课。不是视频课跟着抄，是文字教程加可直接导入的 n8n 工作流源码，每个节点都配了图文配置步骤，零基础也能跟着搭出来。一次部署之后它自己跑，你每周要做的，就是扫一眼。

感兴趣的话加我微信 Aiyuyu_2025 聊聊，备注 SEO。