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根据理想客户画像生成 SEO 种子关键词

新上架第 1 版 · 更新于

概览

一个提出 SEO 种子关键词的 n8n 工作流。你用五个简短字段描述理想客户,Claude 模型返回 15 到 20 个核心关键词,每个一个条目,可以直接送到表格或数据库。

根据理想客户画像生成 SEO 种子关键词 是一款 n8n 工作流,属于营销类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,或复制它的 JSON,再导入 n8n 画布。在 n8n 里启用之前,它不会运行。

速览

用在
  • n8n Cloud:在那里新建一个工作流,把文件导入进去
  • 你自己的 n8n 服务器:同一个文件,同样的步骤
  • 别的模型:把 Anthropic Chat Model 节点换成任何聊天模型节点

平台

连接 1 个应用

运行方式

触发

手动开始

你手动开始,需要:

  • 产品和客户的痛点
  • 客户的目标、现在的解决办法和专业程度

动作

  1. 五个客户画像字段被汇集成一个条目
  2. Claude 模型读取画像和挑选关键词的规则
  3. 模型先写出思路,再返回 15 到 20 个关键词的答案列表
  4. 列表被拆开,每个关键词成为一个条目

结果

一份 15 到 20 个小写种子关键词的清单,每个一个条目,可以直接送到表格或数据库

集成

开始之前要准备好这些。

Anthropic

关键词模型

读取客户画像,返回种子关键词。

需要Anthropic API 密钥

工作流检查

由 Mindket 于 2026年11月13日检查

步骤
6 个步骤,手动启动
AI
1 个步骤调用 AI 模型:AI Agent
登录
需要登录:Anthropic
API 密钥
文件里没有留下 API 密钥
步骤类型
Mindket 的检查器能读懂它全部 6 种步骤类型

以上内容读自工作流文件,并非实际运行的结果。

关于

它是什么

这个 n8n 工作流帮你提出 SEO 种子关键词。你用五个简短的文本字段描述理想客户,Claude 模型就返回 15 到 20 个核心关键词,覆盖认知、考虑和决策三个阶段的搜索。每个关键词是一个条目,可以直接送到表格或数据库。干活的是八个节点,旁边还有八张便签。

适合谁

刚开始做 SEO 计划、想先得到一份待研究主题清单的营销人员和创始人。如果你已经有 SEO 工具给出的关键词数据,就别选它,因为这份清单出自模型,没有搜索量。

谁在用,怎么用
行业谁在用怎么用例子
软件产品营销从客户的需求出发开始内容计划一位营销人员描述一款账单工具的客户,得到 18 个待核对的核心关键词。
创业创始人为博客找最初的主题一位创始人贴上客户的痛点,写作之前先读这份清单。
代理SEO 顾问在深入研究之前,为新客户起草种子词一位顾问根据一次客户电话填好五个字段,再把清单发到表格里。
内容编辑得到符合读者所处阶段的选题一位编辑要求得到覆盖认知和决策搜索的词。

你需要会一点 n8n:导入一个文件、添加一个 Anthropic 凭据,再填写五个文本字段。

用在哪里

任何能访问 Anthropic 的 n8n 都能运行它。它手动开始,关键词最后停在一个占位节点,由你接到自己的存储上。

  • n8n Cloud:在那里新建一个工作流,把文件导入进去
  • 你自己的 n8n 服务器:同一个文件,同样的步骤
  • 别的模型:把 Anthropic Chat Model 节点换成任何聊天模型节点

设置

点“获取”会把一个压缩包存到你的下载文件夹,里面有 workflow.json 和 Mindket 写的设置说明。你需要一个 Anthropic 密钥和一段客户的简短描述。

先准备好这些
需要说明
n8nn8n Cloud 或你自己的服务器
Anthropic一个 API 密钥,或者你更喜欢的别的聊天模型
你的客户产品、他们的痛点、他们的目标、现在怎样解决问题,以及专业程度
  1. 在 n8n 里新建一个工作流,打开它的菜单,选 Import from File,选中 workflow.json。
  2. 添加一个 Anthropic 凭据,在 Anthropic Chat Model 里选中它。
  3. 打开 Set Ideal Customer Profile (ICP),把五段占位文字换掉:product、pain points、goals、current solutions 和 expertise level。
  4. 点 Test workflow,查看 Split Out 返回的条目,每个关键词一条。
  5. 把 Connect to your own database 接到 Google Sheets、Airtable 或数据库节点,用来保存这份清单。

如何使用

填好画像再运行。换一个画像再运行一次,就得到另一个角度,留下你觉得合理的关键词。

想要不同的效果,改这里
要改的在哪里改
业务类型AI Agent 里的系统消息和提示词,两处都写着 B2B SaaS
关键词数量规则和最后指令里的数字
模型Anthropic Chat Model,或别的聊天模型节点
关键词去哪里Connect to your own database 节点

示例

一位产品营销人员为一款开票工具填字段。产品是面向自由职业者的在线开票,痛点是回款拖延和手动催款,客户是一位几乎没有财务知识的独立设计师。

模型先写出它的思路,再返回一份清单,比如“freelance invoicing software”和“how to chase late invoices”。Split Out 把清单拆成每个关键词一个条目。

新手与专家

新手:n8n 把工作流画成用线连起来的方框,每个方框是一个节点,只做一件事。种子关键词是一个宽泛的搜索词,之后再扩展成主题。AI 智能体是一个让聊天模型作答的节点,这里它还按固定的格式返回答案。

专家:Aggregate for AI node 把五个字段放进一个 data 条目,提示词把整个对象作为 JSON 文字发出去。Structured Output Parser 给智能体一个 thoughts 字符串和一个 answer 列表,所以 Split Out 能读取 output.answer。

值得细看的地方
节点做什么要知道的
Set Ideal Customer Profile (ICP)保存五个文本字段要换掉的占位文字
AI Agent按提示词里的规则写关键词2.2 版,带输出解析器
Structured Output Parser把回复整理成 thoughts 和 answerMindket 的副本加的
Split Out每个关键词一个条目读取 output.answer

注意事项

文件里有几处错误,这份副本已修复,而这份清单只是模型的建议。

  • 智能体类型:原来的智能体用 Conversational 模式,n8n 的源码把它标为已弃用。Mindket 的副本是 2.2 版的普通 AI Agent
  • 输出格式:原来的智能体把 JSON 当文字返回,所以 Split Out 找不到列表。Mindket 的副本加了一个 Structured Output Parser
  • 画像:只有 product 字段到了模型那里。Mindket 的副本把五个都发出去
  • 模型:节点没有指定模型,所以 n8n 会用 claude-3-5-sonnet-20240620,Anthropic 已于 2025 年 10 月 28 日停用它。Mindket 的副本指定了 claude-sonnet-5-5,在 2026 年 11 月 12 日列为可用
  • 没有数据:清单没有搜索量或难度,所以要在 SEO 工具里核对
  • 业务类型:措辞是写给 B2B SaaS 公司的
  • 你的数据:你的客户画像会发给 Anthropic
  • 凭据:JSON 里没有任何凭据

README 和文件

README

根据理想客户画像生成 SEO 种子关键词

一个提出 SEO 种子关键词的 n8n 工作流。你用五个简短的文本字段描述理想客户,Claude 模型就返回一份 15 到 20 个核心关键词的清单,覆盖认知、考虑和决策三个阶段的搜索。每个关键词是一个条目,可以直接送到表格或数据库。

包里有什么

  • workflow.json:n8n 导出的工作流,16 个节点,其中 8 个运行,8 个是便签,有 3 个已关闭。里面没有任何凭据。
  • README.md:这份设置说明,压缩包里的是英文版。

我们相对原来的副本改了什么

  • AI Agent 原来是 1.6 版、Conversational 模式。n8n 的源码(2026 年 11 月 12 日查阅)把这个模式标为已弃用,并会在 n8n v3 中移除。现在它是 2.2 版的 AI Agent。
  • 提示词要求模型返回带 thoughts 文字和 answer 列表的 JSON,而 Split Out 读取 output.answer。原来的智能体把这段 JSON 当作普通文字返回,所以 Split Out 没有列表可拆。新加的 Structured Output Parser 节点给智能体这个格式:thoughts 是文字,answer 是字符串列表。
  • 提示词原来只把 product 字段发给模型,另外四个字段从没到达过模型。现在五个字段都作为 JSON 文字发出去。
  • Anthropic Chat Model 没有指定模型,所以 n8n 用了它这个版本的默认值 claude-3-5-sonnet-20240620。Anthropic 已于 2025 年 10 月 28 日停用这个模型,并给出 claude-sonnet-5-5 作为替代。节点现在用 claude-sonnet-5-5,Anthropic 的页面在 2026 年 11 月 12 日把它列为可用。
  • 原来给一次运行标价的便签是为旧模型写的,现在只说一次运行就是一次简短的模型调用。
  • 凭据关联已删除,文件的名称是我们起的。
  • 别的都没改。提示词里的规则、系统消息和占位字段照原文件。

开始之前

  • 一个 n8n 实例,n8n Cloud 或自己的服务器都行。
  • 一个 Anthropic API 密钥。你也可以换成别的聊天模型。
  • 一段对理想客户的简短描述:产品、他们的痛点、他们的目标、现在怎样解决问题,以及专业程度。

设置

  1. 在 n8n 里新建一个工作流,打开它的菜单,选 Import from File,选中 workflow.json。
  2. 添加一个 Anthropic 凭据,在 Anthropic Chat Model 里选中它。
  3. 打开 Set Ideal Customer Profile (ICP),把五段占位文字换掉。字段是 product、pain points、goals、current solutions 和 expertise level。
  4. 点 Test workflow,查看 Split Out 返回的条目,每个关键词一条。
  5. 把还什么都不做的 Connect to your own database 接到 Google Sheets、Airtable 或数据库节点,用来保存这份清单。

一次运行的过程

  1. When clicking ‘Test workflow’ 手动开始这次运行。
  2. Set Ideal Customer Profile (ICP) 保存五个文本字段。
  3. Aggregate for AI node 把它们收进一个 data 列表。
  4. AI Agent 把提示词和它带编号的规则发给模型。规则要求宽泛的核心词、难度和意图的搭配、相关工具、适用时的地区词,以及没有标点的小写文字。模型先写出它的思路,再给出答案。
  5. Structured Output Parser 把回复整理成 thoughts 和一个 answer 列表。
  6. Split Out 每个关键词拆成一个条目,Connect to your own database 把它们往下传。

想改的地方

  • 业务类型:AI Agent 里的系统消息和提示词,两处都写着 B2B SaaS。
  • 关键词数量:规则和最后指令里的数字。便签写的是 20,提示词要的是 15 到 20。
  • 模型:Anthropic Chat Model,或者换成别的聊天模型节点。
  • 关键词去哪里:换掉 Connect to your own database。

要知道的

  • 模型只是在提建议。它没有搜索量或难度的数据,所以围绕这份清单规划内容之前,先在 SEO 工具里核对。
  • 提示词和规则是写给 B2B SaaS 公司的。商店或本地服务需要自己的措辞。
  • 提示词里有两条规则的编号都是 13。工作流照样能运行。
  • 数据去向:你的客户画像会发给 Anthropic。
  • 费用:每次运行一次模型调用,由 Anthropic 计费。
文件
NOTICE.md  616 B
README.md  4 KB
workflow.json  12 KB

3 个文件,共 17 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

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