Desarrollan un agente SEO en n8n para optimizar el tráfico web

Una especialista en contenido ha creado un agente SEO utilizando n8n para manejar tres sitios web. En 2025, la empresa experimentó una caída significativa en el tráfico de búsqueda, lo que llevó a la necesidad de una herramienta de análisis más eficaz.

El nuevo agente se alimenta de datos de Screaming Frog, Yandex Metrica y otros recursos, almacenando un historial y filtrando las páginas que requieren atención. En ocasiones, se incorpora un modelo de lenguaje para generar hipótesis sobre el tráfico.

Antes de la caída, el tráfico era positivo, con hasta 30 solicitudes mensuales desde el canal orgánico. Sin embargo, la situación cambió drásticamente en verano, y la analista se vio obligada a profundizar en el SEO para comprender los cambios en el comportamiento de búsqueda y la intención del usuario.

Las causas de la disminución del tráfico incluyen una crisis en la industria de software y un cambio en el comportamiento de búsqueda que llevó a que parte de la demanda se desviara hacia respuestas más automatizadas. Esto afectó especialmente a la empresa, que dependía de contenido informativo para generar interés en sus productos.

A pesar de las recomendaciones de los contratistas para expandir el núcleo semántico y modificar metatags, la analista no consideró estas soluciones adecuadas. Por ello, decidió investigar por su cuenta y buscar métodos alternativos para optimizar el contenido del blog y su rendimiento en línea.

El agente que desarrolló tiene como objetivo recoger datos de manera regular, identificar áreas que necesitan atención y generar hipótesis que luego son revisadas por ella. Esto le permite ahorrar tiempo en el análisis manual y centrarse en las decisiones estratégicas que requieren intervención humana.