Una responsable de contenido construyó en n8n un agente que revisa cada semana los blogs de tres sitios. Las reglas filtran las páginas y el modelo de IA analiza solo entre cinco y siete.
Una responsable de contenido sin perfil técnico construyó en n8n un sistema que revisa los blogs de tres sitios cada semana. Cuesta menos de 100 euros al mes y solo envía al modelo de IA entre cinco y siete páginas.
El caso
Anastasia Nikulina dirige el área de contenido de una empresa de software B2B. En 2025 el tráfico orgánico de su compañía cayó casi un 40 % y las propuestas de sus proveedores (más semántica, metaetiquetas, enlaces) no resolvían el problema. Decidió construir su propia herramienta de control y publicó el proceso en Habr el 4 de octubre de 2026.
No es desarrolladora: diseñó la arquitectura y las reglas, y escribió el código de los nodos con ayuda de ChatGPT. El agente no sustituye a un especialista SEO; reúne datos, elimina ruido y propone hipótesis. Las decisiones las toma ella.
La arquitectura, paso a paso
- Fuentes. Screaming Frog para el rastreo técnico, y Yandex Webmaster y Yandex Metrica para búsqueda y comportamiento. Fuera de Rusia, el equivalente natural es Google Search Console y GA4; esta adaptación es nuestra, no de la autora.
- Limpieza. Los datos se normalizan y las URL se emparejan entre fuentes.
- Memoria. Google Sheets guarda el estado actual, el historial semanal y las decisiones manuales, que el agente no puede sobrescribir.
- Reglas. Umbrales y un sistema de puntos deciden qué páginas merecen atención.
- Modelo de IA. Clasifica páginas nuevas y analiza a fondo las pocas seleccionadas.
- Persona. Tres mensajes breves en Telegram: técnico, contenido y visión general del sitio.
Qué resuelven las reglas sin IA
El comportamiento (rebote, profundidad, tiempo) solo se interpreta con muestra suficiente:
- 1 a 4 visitas desde búsqueda: no se interpreta.
- 5 a 9 visitas: señal débil.
- 10 o más: se considera con cautela.
Después, cada página suma puntos según señales concretas:
- Sin Title: +40.
- 20 o más impresiones y ningún clic: +35.
- Sin Description o sin H1: +30.
- Top 10 con CTR inferior al 3 %: +30.
- Posición 11–20: +20.
- Tenía clics y desaparecieron: +20.
- Impresiones caen un 30 % o más: +15.
Con menos de 20 puntos, la página no pasa al análisis profundo. El tráfico cero, por sí solo, no suma: de lo contrario, los artículos nuevos o de nicho ocuparían siempre la cola. La autora advierte que estos valores están ajustados a su sitio y no son una fórmula universal.
Dónde entra el modelo
La IA se usa en dos puntos. El primero es clasificar publicaciones (SEO o producto, medios, noticia o PR), porque las reglas por URL no bastaban. Lo hace un modelo barato y el resultado se guarda: en un control posterior, las 113 publicaciones ya estaban en la tabla y no hubo ninguna llamada nueva al modelo.
El segundo es el análisis profundo. De unas 50 páginas SEO, entre cinco y siete llegan a un modelo más potente, que recibe métricas, señales y hasta 6.500 caracteres del texto del artículo. Devuelve un diagnóstico, una hipótesis principal y un máximo de tres acciones para comprobarla.
Dos lecciones sobre el prompt. Pedir «una auditoría SEO» produce consejos genéricos; funciona mejor pedir una hipótesis que explique los datos de esa página. Y en lugar de acumular prohibiciones, la autora formuló reglas en positivo: usar solo los datos entregados, indicar la señal detrás de cada conclusión y avisar cuando la muestra es pequeña.
Cuánto cuesta
- n8n Cloud: unos 75 euros al mes.
- API de modelos: unos 10 dólares al mes.
- Screaming Frog: 245 euros al año.
Para sitios de hasta 500 URL se puede empezar con la versión gratuita de Screaming Frog y exportar el rastreo a mano cada semana.
Límites
La autora no atribuye al agente mejoras de tráfico: necesita varios meses de historial. El efecto, por ahora, es de tiempo: estima que podría pasar de dos a cuatro artículos SEO al mes a entre ocho y diez, pero lo plantea como potencial. Además, el sistema detecta cambios solo por Title y H1; si se reescribe el cuerpo de un texto, no lo nota.
Por dónde empezar
Describir el proceso manual: qué datos se miran y qué decisiones se toman. Luego separar tres tipos de tarea: lo que resuelven reglas y aritmética, lo que requiere memoria y lo que exige entender un texto. Solo esto último necesita un modelo.
Lo que hay que saber
¿Qué hace el agente SEO construido en n8n?
Reúne datos de rastreo, búsqueda y comportamiento, los guarda en Google Sheets, filtra las páginas con reglas y envía tres informes semanales a Telegram. Las decisiones las toma una persona.
¿Cuánto cuesta mantenerlo?
Según la autora, unos 75 euros al mes de n8n Cloud, unos 10 dólares al mes en API de modelos y 245 euros al año de Screaming Frog.
¿Cuántas páginas analiza el modelo de IA?
Entre cinco y siete por semana, de unas 50 páginas SEO. El resto se descarta antes con umbrales y un sistema de puntos.
¿Se puede replicar con herramientas de Google?
El caso original usa Yandex Webmaster y Metrica. La misma lógica puede aplicarse con Google Search Console y GA4, aunque la autora no lo probó.
