Como Usar o Claude Code + AgentKit para Conteúdo de SEO (2026)

por Jasmine, uma desenvolvedora que escreve conteúdo de SEO com o Claude Code quase todos os dias de trabalho.

A maioria dos guias de "IA para SEO" mostra como analisar dados ou otimizar uma página que já existe. Quase nenhum mostra a parte em que eu realmente gasto meu tempo: transformar uma palavra-chave em um artigo pronto para publicar. É exatamente esse o ponto deste guia — o ciclo completo de escrita, com os prompts reais que eu uso, notas honestas sobre o que dá errado e onde uma skill pronta te poupa uma tarde inteira de configuração.

Qual AgentKit? (30 segundos para não confundir)

Antes de seguir, há uma coisa que atrapalha toda busca sobre este assunto. "AgentKit" agora significa dois produtos que não têm nada a ver um com o outro:

Este guia usa o AgentKit for Claude Code — o kit em agentkit.best, instalado pela CLI ak, que já vem com uma skill seo e uma skill ak-copywriting. Ele não é o AgentKit da OpenAI (Agent Builder mais ChatKit, lançado em 2025-10-06), que é uma plataforma diferente para construir agentes. Também existe uma skill gratuita de nome parecido no GitHub (AgriciDaniel/claude-seo). Aquela é um único script da comunidade; as skills do AgentKit que eu uso são uma dupla mantida, com atualizações. Menciono isso para você não instalar a coisa errada e ficar se perguntando por que os comandos são diferentes.

Por que usar o Claude Code para conteúdo de SEO (em vez de uma janela de chat)?

Você pode, sim, escrever rascunhos de SEO numa janela de chat. Eu fiz isso por um ano. O problema é que um chat não tem memória dos seus arquivos nem "mãos". Cada artigo é um ritual de copiar e colar do zero: cola a voz da marca, cola as anotações dos concorrentes, cola o esboço, copia o rascunho de volta, reformata e faz tudo de novo na semana seguinte.

O Claude Code é um agente de terminal da Anthropic que roda dentro da pasta do seu projeto. Isso muda o formato do trabalho de três maneiras concretas:

• Ele lê e escreve arquivos de verdade. A voz da sua marca vive num arquivo CLAUDE.md, seus briefings ficam em /briefs, seus rascunhos aparecem como .md ou .html. O agente os abre, edita no lugar e salva. Sem ida e volta de copiar e colar.
• Ele roda comandos. Ele pode dar um grep nos seus posts existentes atrás de alvos para links internos, contar caracteres numa meta description ou verificar se dois artigos não miram a mesma palavra-chave.
• Ele é repetível. Como as instruções vivem em arquivos e skills, o mesmo pipeline roda de forma idêntica no artigo nº 1 e no artigo nº 40. Um prompt de chat que você redigita não é um fluxo de trabalho; uma skill que você invoca, sim.

Se você é totalmente novo na ferramenta, escrevi uma introdução em linguagem simples sobre o que é o Claude Code e como ele difere de um plugin de editor. Resumindo: ele está mais para um colega júnior a quem você dá instruções por arquivos do que para uma caixinha de autocompletar. É esse enquadramento que torna possível o pipeline de SEO abaixo.

O trade-off honesto: uma janela de chat é mais rápida para um parágrafo avulso. O Claude Code ganha no momento em que você escreve conteúdo com frequência e quer o mesmo padrão de qualidade todas as vezes.

O que você precisa antes de começar

Cinco coisas. Você pode começar com as três primeiras e acrescentar o resto depois.

• Claude Code instalado e com login feito. Um plano pago do Claude (o Pro custa US$ 20/mês; os níveis Max são US$ 100 e US$ 200/mês) deixa as sessões longas de artigo confortáveis; há um nível gratuito limitado para testar o fluxo.
• Uma skill de SEO + copywriting. Você pode montar a sua (uma pasta de instruções que o agente carrega) ou usar uma mantida por outra pessoa. Se o conceito é novo para você, veja aqui como funcionam as skills do Claude Code — são pacotes de instruções reutilizáveis que o agente ativa sob demanda. O AgentKit já vem com uma skill seo e uma skill ak-copywriting pré-conectadas para exatamente este pipeline; mais sobre isso adiante.
• Um CLAUDE.md com a voz e as regras da sua marca. Este é o arquivo de maior alavancagem. Coloque aqui seu tom, frases proibidas, nível de leitura desejado, limites de tamanho de meta title e meta description e as convenções de links internos. Toda sessão lê esse arquivo automaticamente.
• Dados de palavra-chave. O Claude Code não consegue navegar pelos resultados de busca ao vivo, então você fornece os dados: a palavra-chave alvo, algumas URLs de concorrentes e quaisquer métricas que você tenha do Google Search Console, Semrush, Ahrefs ou de uma olhada manual na SERP.
• Uma estrutura de pastas de conteúdo. Algo tão simples quanto /briefs, /drafts e /published já basta para manter o agente orientado.

O fluxo completo — da palavra-chave ao artigo publicado

Esta é a espinha dorsal: seis passos, cada um com um prompt ou comando real, o que o agente devolve e onde entra uma captura de tela. Eu rodo tudo em sequência, salvando cada saída em um arquivo para que o próximo passo possa lê-la.

Passo 1 — Pesquisar a palavra-chave e a intenção de busca

O Claude Code não tem acesso à SERP ao vivo, então sou eu quem entrega a matéria-prima. Colo a palavra-chave alvo e as URLs dos principais concorrentes (copio o texto visível da página para um arquivo, ou uso um passo de fetch/scrape se eu tiver algum montado) e peço que ele faça a análise que eu faria à mão.

Target keyword: "claude code for seo content"
I've saved the top 5 competitor pages to /research/competitors.md.

Read that file and give me:
1. The dominant search intent (informational / commercial / transactional)
2. Every H2 each competitor uses, grouped by theme
3. Topics ALL of them cover (table stakes)
4. Topics NONE of them cover well (my opening)
5. Rough word count of the top 3

O que volta é uma classificação estruturada de intenção mais uma lista de lacunas. Essa lista de lacunas é o ouro — ela me diz onde posso acrescentar informação que as páginas bem ranqueadas estão deixando de fora, que é exatamente como você conquista um lugar numa SERP madura em vez de escrever o nono guia idêntico.

Passo 2 — Gerar o briefing de conteúdo

Em seguida, transformo essa pesquisa num briefing que o passo de rascunho possa seguir de olhos fechados. Peço contagem de palavras por seção, posicionamento de palavras-chave, as lacunas dos concorrentes mapeadas para H2s específicos e um plano de schema.

Using /research/intent.md, write a content brief to /briefs/brief.md with:
- H1 + meta title (≤60 chars) + meta description (130-150 chars)
- A full H2/H3 outline with a word-count target per section
- Where the primary + 2 secondary keywords go
- Which competitor gap each section fills
- The schema to add (FAQPage if there's an FAQ)
Keep every claim checkable - mark anything you're unsure of as.

Uma pequena nota meta que constrói credibilidade de verdade: o artigo que você está lendo foi escrito a partir de um briefing estruturado exatamente assim — contagem de palavras por seção, lacunas dos concorrentes, posicionamento de palavras-chave, um plano de schema. O pipeline não é teórico; é ele que está produzindo esta página.

Passo 3 — Rascunhar o artigo (anti-enrolação)

Este é o passo que todo mundo erra. Aponte uma IA para um briefing e diga "escreva" e você recebe enrolação: introduções ocas, "no mundo acelerado de hoje", ideias repetidas, estatísticas falsas ditas com toda a confiança. A correção é um prompt duro e específico somado à voz da marca do seu CLAUDE.md.

Aqui está o prompt anti-enrolação que eu realmente uso:

Draft /drafts/article.md from /briefs/brief.md. Follow CLAUDE.md for voice.
Rules:
- No filler openings, no "in today's world", no throat-clearing. First
 sentence answers the question.
- Every claim is either checkable or marked. Invent NO statistics,
 prices, or study citations.
- Include at least one concrete, real example per major section.
- State limitations and trade-offs honestly - don't oversell.
- Vary sentence length. No paragraph over 4 sentences.
- Where I should add first-hand experience or a screenshot, leave a marker instead of faking it.

As duas linhas que mais importam são "não invente estatísticas" e "deixe um marcador em vez de inventar". Juntas, elas transformam o modelo de um inventor confiante num rascunhador cuidadoso que sinaliza as próprias lacunas. Você ainda vai editar bastante — mas vai estar editando um esqueleto de verdade, não apagando enrolação.

Passo 4 — Otimização on-page

Como o rascunho é um arquivo, consigo otimizar os elementos on-page na mesma sessão, em vez de colar em outra ferramenta. Peço tudo de uma só vez e — e isto é crucial — faço o agente contar os caracteres, porque os modelos são notoriamente ruins com limites de tamanho a menos que você mande verificar.

Optimize /drafts/article.md for on-page SEO:
- Meta title ≤60 chars - print the character count next to it
- Meta description 130-150 chars - print the count
- Check heading hierarchy (one H1, logical H2/H3)
- Suggest 3-5 internal links from /published (grep for related topics)
- Write descriptive alt text for each image placeholder
- Draft an FAQ (5-6 Q&A) and the matching FAQPage JSON-LD

A instrução "imprima a contagem de caracteres" é a diferença entre um título de 68 caracteres que aparece truncado nos resultados e um limpo, de 54. Confie na contagem e, depois, confira você mesma com os olhos.

Fazer o on-page na mesma sessão traz um segundo benefício: as sugestões de links internos se apoiam em arquivos que de fato existem. Quando peço ao agente para dar um grep em /published atrás de temas relacionados, ele propõe links para URLs reais e no ar do meu site, em vez de inventar slugs de aparência plausível — um erro fácil de deixar passar quando você otimiza em outra ferramenta e cola os links de volta à mão.

Passo 5 — Edição humana, checagem de fatos e E-E-A-T

Inegociável. É aqui que o artigo deixa de ser saída de IA e passa a ser seu. Eu faço quatro coisas:

• Resolver cada marcador . Abro a fonte, confirmo o número ou a data e substituo o marcador. Se não consigo verificar, ele sai.
• Preencher cada marcador com uma captura de tela real ou uma anotação genuína de primeira mão — não uma invenção de aparência plausível.
• Acrescentar experiência que o modelo não pode ter: o que de fato quebrou, o que me surpreendeu, o trade-off que eu só conheço por ter feito.
• Citar e datar. Para qualquer alegação de recurso ou lançamento, eu linko a fonte oficial com a data — a documentação da Anthropic para recursos do Claude Code, ou a página do fornecedor para um fato de produto.

A própria orientação do Google é que o conteúdo deve demonstrar experiência, expertise, autoridade e confiança; veja o Google Search Essentials sobre conteúdo útil e feito para pessoas (acessado em 08/2026). Um primeiro rascunho de IA, por padrão, não tem nada disso. Você injeta isso aqui, ou o artigo continua genérico.

Passo 6 — Publicar e acompanhar

O último passo depende da sua stack. Eu escrevo em Markdown ou HTML, então publicar é um push para o CMS — Strapi, no meu caso, mas o mesmo fluxo baseado em arquivos serve para o WordPress (via um importador) ou um site estático. Depois:

• Envie ou deixe o sitemap avisar os motores de busca.
• Registre a palavra-chave alvo e a data de publicação para poder medir o artigo depois.
• Volte em 2 a 4 semanas para conferir os rankings e qualquer aparição em AI Overview, e alimente o próximo briefing com o que você aprendeu.

Se você quer rodar esse ciclo inteiro como um processo repetível e conduzido por agente — briefings, rascunhos e revisão como passos definidos, e não prompts improvisados — eu detalho esse padrão no meu guia sobre o fluxo de desenvolvimento com IA usando o AgentKit. O mesmo ritmo de brainstorm-planejar-construir-publicar que funciona para código funciona para conteúdo.

Faça mais rápido — as skills de SEO + copywriting prontas do AgentKit

Tudo acima funciona com skills que você mesma monta. O detalhe é que montá-las bem — o formato do briefing, as regras anti-enrolação, as checagens on-page, o plano de schema — leva tempo e iteração de verdade. Se você prefere pular a montagem, é aqui que um kit mantido mostra seu valor.

O AgentKit já vem com uma skill seo e uma skill ak-copywriting (parte do kit de Marketing) que chegam pré-conectadas com um pipeline como o deste artigo — briefings de conteúdo com contagem de palavras por seção, pontuação de concorrentes, orientação de posicionamento de palavras-chave e fórmulas de copy de conversão. A configuração roda pela CLI ak em menos de cinco minutos, e as skills recebem atualizações vitalícias, então o fluxo acompanha as ferramentas conforme elas mudam. É a diferença entre um único script gratuito do github e uma dupla mantida que se mantém atual.

Quer o pipeline sem a configuração? O kit de Marketing (que inclui as skills seo + ak-copywriting) custa US$ 99, e o site não lista uma taxa recorrente para os kits; o bundle Engineer + Marketing sai por US$ 149. Há garantia de reembolso (o site não indica um prazo fixo). Para o quadro completo, leia minha análise completa do AgentKit ou veja os preços do AgentKit (20% de desconto pelo link) e reconfira os números atualizados antes de comprar.

Para deixar claro pelo que você está pagando: as skills não eliminam o Passo 5. Você ainda checa os fatos e acrescenta experiência. Elas eliminam a configuração dos Passos 1 a 4, que é a parte tediosa.

Exemplo real — um artigo, de ponta a ponta

Deixa eu mostrar o pipeline em uma peça real, em vez de descrevê-lo no abstrato. Escrevi um guia sobre links internos usando exatamente os seis passos acima.

Passos 1-2 (pesquisa + briefing): Alimentei com cinco URLs de concorrentes. A análise de lacunas apontou que toda página bem ranqueada explicava o que são links internos, mas nenhuma mostrava uma auditoria repetível de um site existente. Isso virou meu ângulo, e o briefing montou o esboço em torno dele.

Passo 3 (rascunho): Com o prompt anti-enrolação, o primeiro rascunho voltou com três marcadores em estatísticas que ele se recusou a inventar e dois marcadores onde caberia uma captura de tela. Essa recusa é o comportamento que você quer — é honesto sobre os próprios pontos cegos.

Passo 4 (on-page): O meta title inicial voltou com 63 caracteres. Como eu tinha pedido a contagem impressa, o excesso ficou óbvio e cortei para 55 em uma única edição, em vez de descobrir semanas depois por um snippet truncado.

Passo 5 (a parte honesta): Foi aqui que gastei mais tempo. A seção "por que links internos importam" do rascunho estava tecnicamente correta, mas genérica — puro livro-texto. Reescrevi com um erro específico que eu tinha cometido (páginas órfãs depois de uma migração de site) que nenhum modelo poderia saber. Também cortei uma subseção inteira que o modelo enfiou e que não acrescentava nada. Cerca de 40% do artigo finalizado foi edição humana. Isso é normal, e quem te disser que conteúdo de IA sai 95% pronto está te vendendo alguma coisa.

Resultado: um artigo pronto para publicar em cerca de um terço do tempo que a versão totalmente manual teria levado, com o portão de qualidade intacto porque uma pessoa segurou o último passo. Se você quer rodar esse mesmo ciclo com as skills já montadas, você pode experimentar o fluxo pronto e adaptar os briefings à sua própria voz.

Boas práticas — automatizar vs. manter humano

O modelo mental mais útil aqui é uma linha clara entre o que o agente faz bem e o que precisa continuar com você. Cruze essa linha e a qualidade despenca.

Regra de bolso: automatize o mecânico e repetitivo; mantenha o julgamento e a experiência. O valor que você acrescenta como redatora é exatamente a coluna da direita — então proteja-a.

Limitações honestas

Se um guia só te vende o lado bom, desconfie. Aqui está o que realmente dá errado:

• Sem acesso à SERP ao vivo. O Claude Code não enxerga os resultados de busca atuais. Tudo o que ele "sabe" sobre concorrentes é o que você alimenta. Entrada desatualizada ou rasa é igual a um briefing fraco.
• Estatísticas e citações alucinadas. Sem um prompt rígido, ele vai inventar uma estatística ou um estudo com toda a confiança. As regras anti-enrolação reduzem isso; não eliminam. Você precisa verificar cada número.
• Enrolação por padrão. O rascunho de base tende ao genérico. Uma boa saída é função de um bom prompt somado a um CLAUDE.md forte, não do modelo sozinho.
• Custo e limites. Sessões longas de artigo consomem uso do plano ou tokens de API. Times de conteúdo pesado deveriam prever um plano Max ou ficar de olho no gasto de API (Opus e Sonnet são cobrados por milhão de tokens).
• O tempo de verificação é real. O pipeline acelera o rascunho, não a checagem de fatos. O Passo 5 não comprime. Se muda alguma coisa, fazê-lo direito é o imposto honesto por usar IA.

Nada disso faz da ferramenta uma má ideia. Faz dela uma ferramenta — uma que recompensa quem opera com habilidade e pune quem é preguiçoso.

Perguntas frequentes (FAQ)

O Claude Code consegue mesmo escrever conteúdo de SEO?

Sim, quando você o conduz como um pipeline baseado em arquivos: pesquise a palavra-chave, gere um briefing, rascunhe com regras anti-enrolação, rode a otimização on-page e, então, edite à mão. Ele dá conta bem da síntese da pesquisa, do rascunho e da mecânica on-page. Não substitui a checagem de fatos nem a experiência de primeira mão, então uma pessoa ainda é dona do passo final.

Conteúdo escrito por IA vai contra as diretrizes do Google?

Não. A orientação do Google mira conteúdo de baixa qualidade e pouco útil, independentemente de como foi produzido — não o uso de IA em si. Conteúdo que demonstra experiência, expertise e precisão reais pode ranquear, tendo a IA ajudado a escrevê-lo ou não. Os passos de edição humana e checagem de fatos são o que o mantêm do lado certo dessa linha.

Preciso de um plano pago ou de um kit pago?

Você precisa de um plano do Claude (existe um nível gratuito limitado; o Pro, a US$ 20/mês, é confortável para escrever com regularidade). Um kit pago é opcional — você pode montar suas próprias skills de SEO e copywriting de graça. Um kit como o AgentKit só economiza o tempo de configuração ao entregar essas skills pré-conectadas.

Claude Code vs. ChatGPT para conteúdo de SEO — qual é melhor?

O ChatGPT (uma janela de chat) é mais rápido para um parágrafo avulso. O Claude Code ganha na produção repetível e baseada em arquivos, porque lê e escreve seus arquivos de conteúdo de verdade, roda comandos e pode ser conduzido por uma skill reutilizável — então o mesmo padrão de qualidade se aplica a cada artigo, não só ao que está na sua frente.

Qual AgentKit este guia usa?

O AgentKit for Claude Code (agentkit.best, CLI ak), que já vem com as skills seo e ak-copywriting. Este não é o AgentKit da OpenAI (Agent Builder e ChatKit), que é uma plataforma de construção de agentes sem relação, lançada em outubro de 2025.

Ele publica direto no WordPress ou no Strapi?

O fluxo produz arquivos Markdown ou HTML, que se encaixam direto num site estático ou no Strapi, e no WordPress por um importador ou pela REST API. O Claude Code não dá push automático para o seu CMS por padrão, mas, como a saída é um arquivo simples, o passo de publicação é um push ou import simples.

Conclusão e próximos passos

O método inteiro cabe em um ciclo: pesquisar a palavra-chave, gerar um briefing, rascunhar com regras anti-enrolação, otimizar o on-page, editar à mão e checar os fatos, e então publicar e acompanhar. A mágica não é o modelo — é tratar conteúdo como arquivos e manter o último passo humano. Monte as skills você mesma, ou pule a configuração com um kit mantido e gaste seu tempo onde ele conta.

Novo por aqui? Comece por o que é o Claude Code, depois leia a análise completa do AgentKit e o guia do fluxo de desenvolvimento com IA para rodar isto como um sistema repetível.