Monitore posições de SEO com um agente IA no Telegram

O rank tracker que você paga provavelmente te diz menos do que parece

Se você monitora 20 palavras-chave, provavelmente orçou entre 29$ e 139$ por mês para a ferramenta que te diz em que página você está. O Ahrefs Lite custa 129$/mês e inclui 750 palavras-chave. O Semrush Pro começa em 139$/mês. O Mangools é a opção barata a 29$/mês. Qualquer que seja a sua escolha, você entra uma vez por semana, olha o gráfico de tendência, anota que "core update" provavelmente explica a queda, e fecha a aba.

Agora imagine monitorar as mesmas 20 palavras-chave por 0,36$ ao mês, e em vez de um gráfico receber uma mensagem curta todas as manhãs dizendo: "você passou da posição 8 para a 4 em 'self-hosted ai agent', a página que te ultrapassou é de um site novo publicado ontem, e o seu post não tem uma seção sobre Docker que o deles destaca logo no início". Isso é outro produto.

Este post mostra como montar isso com um agente IA no Telegram que consulta uma API SERP barata toda manhã, compara o resultado com o de ontem, e escreve um resumo narrativo curto - não um gráfico - do que se moveu e do motivo provável. O sistema todo roda por menos de um dólar por mês para 20 palavras-chave diárias.

As três camadas que você realmente precisa

Rank tracking parece um trabalho só. Na verdade são três, e a maioria das ferramentas caras empacotam tudo numa UI que esconde o custo de cada parte.

O fetch SERP bruto. Consultar o Google por "sua keyword" e receber os dez resultados. Essa é a parte que as SaaS cobram. O dado em si custa quase nada.
O diff. Comparar as posições de hoje com as de ontem. Código trivial, sem IA.
O raciocínio. "Por que isso se moveu?" Essa é a única parte que precisa de um LLM, e só nas palavras-chave que de fato mudaram.

Dividir o trabalho assim é o que leva o custo de 129$ para menos de 1$. A parte cara - o modelo de linguagem - só roda no punhado de keywords que se moveram naquele dia, não na lista inteira, e não a cada atualização.

A camada de dados SERP

Você tem três opções honestas para obter os dados SERP brutos.

API do Google Search Console (grátis, apenas o seu próprio site). O Google te dá dados de posição por consulta pela API oficial do Search Console, incluindo impressões, cliques, CTR e posição média. O problema: os dados atrasam 2-3 dias, você só vê suas propriedades verificadas e não dá pra vigiar a keyword de um concorrente. Útil como linha de base. Não basta sozinho.

DataForSEO Standard Queue (0,0006$ por consulta). Cobrança por uso, sem mínimo mensal após um depósito inicial de 50$. A Standard Queue tem em média 5 minutos de processamento, o que basta para um cron diário. A 20 keywords por dia, 30 dias por mês: 600 consultas x 0,0006$ = 0,36$/mês. As opções Priority Queue a 0,0012$/consulta e Live Mode a 0,002$/consulta estão lá se você precisar - e não precisa para rank tracking diário.

Alternativas mais baratas ao SerpApi. Serper, Searlo e FlyByAPIs cortam por dez ou mais o preço dos 7,25$ por 1.000 buscas do SerpApi, com Searlo a 0,30$ por 1.000 e FlyByAPIs a 0,50$ por 1.000. Para 20 keywords diárias a diferença são centavos, então escolha a que tenha o formato de resposta mais fácil para o seu agente fazer parsing.

Um padrão razoável: DataForSEO Standard Queue para SERP geral, mais a API do Search Console como verdade sobre o seu próprio site. A combinação custa menos do que uma SaaS de rank tracker te cobra por um único dia.

A receita do agente: três jobs encadeados

Mesmo padrão do build de relatório cripto, pela mesma razão: mantenha o LLM fora dos polls baratos e só o acorde quando algo realmente mudou.

Job 1: poll SERP diário, sem LLM

Um script pequeno roda uma vez às 6h. Ele percorre suas palavras-chave monitoradas, chama a API SERP para cada uma, faz o parse dos 20 primeiros resultados e escreve o resultado em um arquivo JSON local. Nenhuma IA envolvida. Nenhum token gasto.

Em termos do Hermes isso é um cron no_agent=True. O agente não acorda. O script roda, o dado é salvo, o scheduler segue. Essa é toda a camada de custo.

hermes cron create "every day at 06:00" --no-agent \
  --script seo/fetch_serps.sh \
  --out memory/serp_today.json

Job 2: diff e classificação

Um segundo job roda às 6h30. Ele lê o snapshot de hoje e o de ontem, calcula o delta de posição por palavra-chave e classifica cada mudança:

Sem mudança (maioria das keywords na maioria dos dias) - pular.
Pequeno desvio (movimento de 1-2 posições) - registrar, não acionar o agente.
Movimento material (3+ posições, sair da página 1, entrar na página 1, ou uma nova URL ocupando o seu lugar) - marcar para o agente.

Num setup típico de 20 palavras-chave, você terá entre 2 e 4 movimentos materiais num dia agitado e zero num dia tranquilo. É só isso que o LLM chega a ver.

Job 3: o agente escreve a narrativa

Às 7h o agente acorda. A entrada que ele recebe é pequena: a lista de movimentos materiais, o top 5 de ontem e de hoje para cada palavra-chave afetada, e a memória do agente sobre o que você publicou recentemente. A saída é a mensagem matinal que você realmente quer.

hermes cron create "every day at 07:00" \
  --enabled-toolsets "memory,web_search" \
  --prompt "Summarize SERP changes from memory/serp_diff.json. \
            For each moved keyword, name the URL that gained position, \
            check if it is a new page, and propose one likely cause."

A flag enabled_toolsets é um recurso de controle de custo do Hermes - o agente carrega só memory e web_search para este job, sem ferramentas de email ou mensageria, o que mantém o contexto pequeno e a inferência barata.

Como é um resumo matinal útil

Mesma disciplina do digest de monitoramento de concorrentes: escaneável, específico, termina com uma ação sugerida. Exemplo:

Resumo SERP diário, 13 de junho

Movimentos materiais (3):

- "self-hosted ai agent" - estava #8, agora #4. A página que saiu era um
  artigo do Medium de 2024. Seu post sobre Hermes self-hosting subiu porque
  o Google agora prioriza guias técnicos recentes para essa query.

- "track seo rankings telegram" - antes sem ranquear, agora #11. Site novo
  publicado em 11 de junho, já na página 2. O post deles abre com um
  template grátis no Google Sheets; o seu não.

- "ai agent docker" - estava #3, agora #6. As duas páginas acima de você
  são desta semana. As duas incluem números de benchmark; o seu não.

Ação sugerida para hoje:
Adicione uma tabela de benchmark ao seu post de Docker. O conjunto
competitivo se moveu para números concretos e você está caindo por isso.

A "ação sugerida" é a parte que um gráfico não te dá. Ela vem do agente lendo seus posts existentes, comparando com os que agora ranqueiam acima deles, e propondo uma mudança concreta. É isso que faz valer abrir a mensagem.

O que isso substitui, e o que não substitui

Esse setup substitui a parte diária do Ahrefs, Semrush e Mangools - a parte que custa de 29$ a 139$ por mês e a parte que você de fato usa. Não substitui auditorias de site, análise de backlinks, content gap reports nem a fase de keyword research. Essas são funções reais pelas quais talvez você ainda queira pagar uma SaaS, mas você precisa delas semanalmente ou mensalmente, não todo dia.

Um híbrido razoável: mantenha um plano SaaS barato (Mangools a 29$/mês) para o check ocasional de backlinks e sessões de keyword research, rode esse agente no Telegram diariamente por quase nada, e cancele o plano de 129$. Você economiza 100$/mês e sua inteligência matinal fica mais afiada porque o agente raciocina sobre o seu site específico em vez de plotar um gráfico.

Montagem em uma noite

Uma lista concreta para este fim de semana:

Suba um agente Hermes na Hermify. Sessenta segundos, depois conecte seu bot do Telegram.
Escolha 15-25 palavras-chave. Misture branded, money keywords e algumas que você está tentando escalar. Pule as head terms impossíveis.
Abra uma conta na DataForSEO. Depósito mínimo de 50$, dura meses nesse volume.
Conecte os três jobs. Cron às 6h (no_agent SERP fetch), 6h30 (diff), 7h (narrativa do agente para o Telegram).
Entregue ao agente seus posts existentes como memória. Largue as URLs num arquivo de skill ou faça upload do markdown. Esse é o input que transforma um delta de posição numa sugestão real.
Deixe rodar duas semanas antes de julgar. A primeira é de calibração. Na segunda o agente já saberá quais palavras-chave te importam e enxugará as mensagens.

Tempo total: cerca de 90 minutos se você tiver a lista de palavras-chave e o sitemap em mãos.

Por que um agente, não só um script

Você poderia escrever o job de diff e mandar para o Telegram com um webhook em duas horas. Muitos indie founders fizeram. O script te diz qual keyword se moveu. Não te diz que a URL que te ultrapassou é um post de cinco dias atrás, nem que o seu próprio post concorrente não tem a seção que o deles destaca logo no início. O passo de raciocínio é onde o agente IA ganha o lugar dele.

Tem também a dimensão de memória. Depois de dois meses de resumos diários, o agente terá visto cada palavra-chave que você monitora se mover várias vezes. Ele sabe quais keywords são voláteis (um movimento de 3 posições é ruído) e quais são estáveis (um movimento de 1 é sinal). Esse ajuste sai de graça se o agente roda diariamente e escreve em sua memória persistente - é impossível replicar com um script sem estado.

Você não consegue ficar em cima dos seus rankings checando uma vez por semana num dashboard. Consegue, sim, deixando um agente vigiá-los todos os dias e te entregar 10 minutos de sinal às 7h.