用满 200+ 小时后，我是这样使用 AI 营销助手的

在使用 Ahrefs 的 AI 营销助手 Agent A 超过 200 小时之后，我仍不确定它是我的挚友还是最大的威胁——它就是这么强。

这是我让 AI 助手替我写代码，而我在一旁思考 AI 末日场景的样子。

但空谈 AI 对工作的影响，终究作用有限。更值得你花时间的是，想清楚如何用这项技术重塑自己的角色。我的意思是，用它去做那些你过去没有足够时间、技能或资源去做的事——并在这个过程中为团队创造更多价值。

在本文中，我会展示我如何把 Agent A 用于营销：搭建小工具、自动化 SEO 调研、改进写作、整理知识、运行周期性检查，和连接我已经在用的各种工具。每个部分都包含一个你可以尝试的提示词（prompt），和我一路遇到的挫折和限制。

什么是 AI 营销助手，它与聊天机器人或通用型 AI 智能体有何不同？

AI 营销助手是一个专为营销任务打造的专属工作空间，它能调用工具、处理文件、连接数据源、记住偏好，并自动化那些可重复的工作流。

它表面上看起来像一个典型的 AI 聊天机器人，但那只是你与“引擎盖下”的智能体（agentic AI）技术对话的方式。

你可以用 Claude Code 或 ChatGPT 的 Agents 功能，在几分钟内用一句话就搭好你的第一个智能体，无需任何编程技能。

与主要回答问题的聊天机器人、或从零开始的通用型 AI 智能体不同，营销助手自带内置的营销专业知识、专用工具，和与你已经在用的平台之间的集成。

例如，Agent A 自带由 Ahrefs 团队基于多年营销经验合力打造的营销应用和技能。

Agent A 还能直接访问 Ahrefs 数据，并被设计为原生地与之协同工作。这意味着更少的设置、更少的变通，和从想法到落地之间快得多的路径。

我的 AI 营销助手所做的 9 件事，让我能专注于更重要的工作

自四月初以来，我在 Agent A（我的 AI 助手）中累计了 248 个会话、约 17,000 条消息、41 个应用、57 件产物（artifact）和 17 个自动化任务。

这就是为什么我不再把它当成一个聊天机器人。它更像一个工作坊——一个真正把活儿干出来的地方。我可以在那里搭建、试验、解决问题，然后邀请别人进来协作，或探索我创造出来的东西。

以下是我在日常工作中使用它的方式。

我的助手让我不至于在重复性的 SEO 工作中被榨干

SEO 涉及大量重复性工作：拉取数据、清洗数据、对比报告、核对假设，和弄清下一步该做什么。这些工作很重要，但不该占据你的一整天。我的 AI 助手承担了其中大部分杂活，让我能专注于策略和决策。

一个例子是我搭建的关键词研究中心。它把我多年来积累的框架、捷径和流程整合进一个单一工作流。我不必从零开始，而是能得到一份按优先级排序的机会清单、商业潜力评分和主题关系，让后续步骤清晰得多。

如果你想复制我这个应用的逻辑，把这个 GitHub 链接展示给任何 AI 智能体即可。我鼓励你把它改造成量身定制的样子——因为这正是其意义所在。

如果你在使用 Agent A，也可以试试 Sam Oh 开发的 Content Keyword Research 应用，你可能从我们的 YouTube 频道上认识他。

我的助手会监控那些我本来会忘记去查的指标

许多营销报告只有在首次分析之后继续运行才有价值。我的 AI 助手通过计划性检查、历史跟踪、告警和报告，把一次性的调研变成持续运行的系统。那些原本躺在待办清单上的事情，变成了自动运行的流程。

例如，在我做过的一个 AI SEO 实验中，我搭建了一个自定义仪表盘，用来展示我构建的页面所获得的引用和提及，也就是 AI 覆盖率。

随后，助手可以每周在 Slack 上给我发一份简化版的报告：

我的助手会记住产品知识和独特的分布操作指南

产品细节、客户洞察、决策和吸取的教训，往往被埋在聊天记录和被人遗忘的文档里。

我的 AI 助手就像一个图书管理员，把这些信息逐一记录在案，并让它们日后易于检索。这意味着花在翻找背景信息上的时间更少，因信息缺失而犯的错误也更少。

例如，我可以用这个应用获取一份演示所需的数据，然后让我的 AI 助手据此制作一张信息图：

如果你想要一个完全像这样的应用，把带有全部说明的这个 GitHub 链接展示给你的 AI 助手即可。

顺便说一句，整理所有指令并把它们推送到 GitHub，也是由 Agent A 完成的。我只是描述了我想达成的目标。

我的助手会记住我喜欢的写作方式

使用 AI 最令人抓狂的事情，就是不得不一遍又一遍地重复同样的风格偏好。所以，我教我的智能体该避免什么、该强调什么，使这些偏好成为它默认行为的一部分。

这份风格参考就像工具内部的一个技能，我可以随时通过说“用我的编辑指南”之类的话来调用它。

要做到这一点，我只需给助手一些我最喜欢的文章链接，和几条有关我偏好如何写作的准则。由此，它构建出一份我可以随时间不断打磨的写作画像。

你也可以这么做。给你的助手展示你欣赏的作品范例——或者你自己最出色的作品——它就能学会那些让你的写作“像你”的模式、偏好和风格。

我的助手帮我落地网上看到的好点子与好方法

网上有用的内容多到谁也读不完，更别说付诸实践了。我们大多数人都在不停收藏文章、指南和框架，满怀打算日后再回来研究，但实际上很少真的这么做。

AI 助手能帮上忙。你给它看一份有用的指南或框架，它学会这套流程，下次你在工作中需要那种方法时，它就已经知道该怎么执行了。

例如，我的同事 Louise 写过一篇很棒的 YouTube 监测指南，但其中的实操步骤太多，很难记住。于是，我让我的智能体把指南里的分部操作说明转变成一个可复用的技能。

看看图片里的提示词——你不需要成为一名 AI 提示词工程师，就能让你的助手立刻对你变得极其有用。

由于我的助手能访问 SEO 数据，它可以自主执行文章中给出的指令。

顺便提一句，像 ChatGPT 和 Claude Opus 这样的 LLM 提供了智能，但我们仍需给它们正确的上下文。这可以简单到只是把你喜欢的内容展示给你的助手。把助手连接到正确的数据集，例如 SEO 数据，然后

我的助手在后台运行内容调研，完成后通知我

作为一名内容创作者，你真正需要的是一份个性化的内容流：本周那些可能启发你下一篇作品的重要信号。

AI 智能体在这方面能帮上大忙。它可以规划工作流、按计划运行，并在有值得一读的内容时给你发消息。

我一直觉得自己对 Reddit 上正在发生的事后知后觉，所以我让助手做了一个 Reddit 监听应用。它会检查 r/SEO、r/bigseo 和 r/SEO_LLM，寻找有关 AI 搜索、生成式引擎优化和 AI 可见度的帖子。

不必手动刷帖，相关帖子每天被收集起来，与关键词匹配，以可检索的格式存储，并被汇总成一份每周报告。我用它来跟上这个快速变化的话题，而不必整天泡在 Reddit 上。

当然，我往往还是忘记去查这个应用。好在我的助手会把报告直接发到 Slack 上。

我的助手帮我搭建网页（连 CMS 也一起）

当你需要一张网页时，你真正想要的是快速上线页面，而不必等设计师排期或开发团队的冲刺。

AI 助手能帮上忙。它可以规划页面、把它搭建出来、发布到某个可分享的地方，并且即使页面已经上线，也仍能让你用大白话继续做修改。它甚至能为这个页面快速搭一个 CMS。

在 Agent A 中，我还可以直接在这个工具里购买一个新域名，让 Agent 替我发布到上面去。

找一款像 Agent A 这样的智能体 AI 工具，像给同事或外包承包商交代工作那样描述你想要的网站。分享示例、情绪板、竞品页面，或任何有助于传达网站外观、感觉和用途的东西。你提供的上下文越多，AI 就越容易理解你想搭建的是什么。

我的助手从我已在用的工具中拉取数据（这样我就不用亲自去拉）

内容往往依赖于存储在各个分析平台、CRM、电子表格和其他工具中的数据。与其手动把一切拼凑起来，我可以让 AI 收集相关数据并准备一份初步分析。

在此基础上，它可以呈现趋势、突出值得注意的发现，并生成可直接用于报告或文章中的图表或可视化。

例如，我最近那篇有关 Moltbook 的文章几乎完全是在这个 AI 工作空间里完成的，包括从 Ahrefs 拉取数据并将其可视化。

我的助手会构建恰好贴合我工作方式的工具

一件事做了多年之后，你会发展出自己的一套工作方式。问题在于，大多数软件是为普通用户设计的，而非针对你的具体工作流。AI 改变了这一点，它让围绕你现有工作方式来构建工具变得轻而易举。

例如，受同事 Louise 的启发，我搭了一个 Scrapbook（剪贴簿）应用。它接收文章、视频、链接或笔记，对它们做摘要，生成相关内容创意，并把所有东西存到 GitHub 上，这样我就能在任何地方访问，并与团队分享。

它一半是第二大脑，一半是研究资料库，一半是供未来写作项目使用的引文库。

所以每当我遇到鼓舞人心的内容时，只需来到 Agent 面前说一句“scrapbook URL”就行。

我的助手把我整个营销技术栈连接起来

有些应用多年来一直是我日常工作的一部分。如今我不必再在它们之间来回跳转，因为 AI 充当了这些系统之间的黏合剂。

我的助手帮助在工具之间搬运信息、记住决策、检查状态更新，并让工作流持续运转。

• Ahrefs：一切与 SEO 和 AI 搜索相关的事，包括报告、关键词研究、竞争对手分析等等。
• Apify：抓取网页和 SERP，获取那些任何工具里都还没有的数据——适合一次性的竞品数据拉取、构建自定义数据集，和监控会变化的页面。
• Github：我的笔记、知识库和小应用代码存放的地方。Markdown 文件会自动同步到那里，所以我总能拥有一份干净的备份，队友也能阅读或编辑同样的内容。
• Linear：我的工作日志。每一项任务、想法和跟进都记录在这里，让我能看到什么在推进、什么在等我、什么已完成。
• Slack：当有事需要关注时，智能体在这里跟我对话——每日摘要、已完成的任务、周期性检查的告警。省得我还要记得去查看每一个仪表盘。
• WordPress：发布文章以供审阅、更新文章。

与 AI 协作时，我不得不改掉的思维陷阱，和我是如何纠正它们的

使用一个强大的 AI 助手最困难的部分，是察觉到我自己的思维何时开始扭曲，去迎合它产出的东西。以下是我一再发现自己陷入的几个模式，和如何纠正它们。

以为 AI 产出越多，工作就越好

产出更多并不等于工作更好。

用 AI 最大的陷阱，就是以为产出更多就自动创造更多价值。并非如此。如果不小心，你最终会搭建更多东西，却维护好其中更少的部分。质量下滑、责任归属变得模糊，你的注意力也被摊得太薄。

答案不是少做，毕竟用 AI 的整个意义就是为了做得更多。关键在于从小处着手。在搭建应用、自动化或内容引擎之前，先做出最小可用版本——一个提示词、一份清单、一条笔记，或一个概念验证。然后只把被证明真正有用的东西再规模化。

这对 SEO 和内容营销同样适用。发布大量 AI 辅助内容本身并不必然不好。发布大量没有人工监督、没有原创洞见或没有真实价值的内容，才是问题所在。此时，Google 的垃圾内容系统和真人读者都会开始注意到。

让模型替我做思考

用 AI 最容易犯的错误，是把思考而不仅仅是工作交出去。

在这对搭档里，聪明的那一个不是模型。它擅长生成各种可能性、发现模式和填补空白，但它没有你的判断力、经验和品味。

当我过度依赖它的框架时，我就不再拿出自己的观点，最终只是在助手的 worldview 内做修改，而不是发展出我自己的看法。

我发现，最好的结果出现在我先拿出一个粗略观点的时候。我怎么想？我在什么地方没把握？一个好的答案实际上应该是什么样？有了这些之后，我再用模型来挑战我的假设、揭示盲点，或延展我的思考——而不是取代它。

把速度误当成进步

AI 让快速创造出东西变得极其容易。问题在于，创造只是工作的一部分。

我学到的是，动作更快并不总意味着取得进步。有时它只是积累了更多日后需要管理的东西——那些当下看起来有用、却从未成为一个可持续系统一部分的新工具、自动化、文档和工作流。

真正的代价会在日后显现：杂乱的工作空间、半途而废的项目，和没人真正负责的后台工作。

为避免这种情况，我把管理当作创造过程的一部分。我用 AI 通过 Linear 来帮助跟踪正在搭建的东西——审阅队列、工作日志、主管检查，和定期清理周期。创造某样东西很容易，而确保它持续有用，才是真正的挑战所在。

对智能体 AI 的潜力，我仍只是刚刚触及皮毛

没人会讨论“电脑的使用场景”，因为电脑是一个通用型环境。AI 智能体给人的感觉类似。真正的价值往往只有在你亲自尝试一项任务、看看智能体能否自己摸索出步骤、用对工具或补齐缺失的那块之后，才会显现。

看看我的同事们用他们的智能体做了什么，并从这些指南中获取更多灵感：

除此之外，还有很多其他工具可以连接到你的 AI 助手。例如，你可以把 Agent A 连接到 HubSpot、Notion、Airtable、Google Ads、Mailchimp、Stripe、Gong 等数十个工具。

结语

OpenAI 和 Anthropic 纷纷建立合作、帮助企业采用他们的技术，这大概并非偶然。

即便技术已经如此出色，它也不会自我解释。你可以给别人展示一个 AI 智能体，告诉他们它能做规划、调用工具、构建应用、记住上下文、在后台工作——而那个显而易见的问题依然是：好吧，可我用它到底能干什么？

在花时间用了 Agent A 之后，我对这个问题理解得更深了。我们都知道这项技术很强大，难的是学会如何用它来思考。

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