Ahrefs 推出 Letaido，一个专为营销团队打造的人工智能代理工作区

Ahrefs 的新 Letaido 平台可让营销人员将重复性研究、报告和监控交给自主代理，将早期用户的 40 小时工作流程缩短至大约 60 分钟。

Ahrefs 是一家以其搜索引擎优化工具而闻名的营销情报公司，推出了 Letaido，这是一个由代理支持的工作空间，旨在接管营销团队一周的重复性研究、报告和监控工作。该产品于 2026 年 8 月 12 日发布。

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在大多数营销部门，生成式人工智能仍然是个人单独使用的东西。作家用它起草副本。分析师得出数据。但两者没有任何联系。 Ahrefs 将 Letaido 构建为一直缺失的共享层，允许团队在整个工作流程中协调多个人工智能代理，而不是将人工智能视为每次对话都会重置的单任务助手。

从单一任务到多步骤工作流程

波士顿咨询集团对 300 名营销主管进行了调查，根据 2026 年全球 CMO 报告显示，42% 的团队仍然仅在离散任务上使用生成式 AI。只有 32% 的代理在多个工作流程中运行，只有 8% 的代理运行多个代理自主工作的活动。 Letaido 的直接目标是缩小孤立的人工智能使用与完全协调的多代理执行之间的差距。

使用 Letaido 的团队可以将多步骤工作交给代理，安排重复的工作流程，构建仪表板和报告，并对自己的网站和竞争对手的网站进行持续监控。可视化界面会在代理生成输出时显示输出，从而允许多个人实时审查和完善同一项工作。至关重要的是，内置托管可在对话结束后保持自动化运行，这与聊天机器人式助手截然不同，聊天机器人式助手在会话结束时会失去所有上下文。

对 Ahrefs 数据的本机访问

Letaido 的显着特点之一是它与 Ahrefs 广泛的数据存储库的本地集成。营销人员可以提示平台进行链接分析、关键词研究或 AI 可见性监控，而无需设置自定义 API 连接，然后将结果直接推送到报告、应用程序和工作流程中。它处理的其他任务包括对趋势关键词进行聚类、识别内容差距以及解释技术站点审核。

该平台还连接到营销团队已经使用的软件。 Letaido 与 Notion、Slack、HubSpot、Google Ads 和 WordPress 集成，允许代理跨现有工具堆栈进行操作，而不是孤立操作。这种互操作性意味着监控竞争对手反向链接配置文件的代理可以将其发现直接传输到 Slack 通道或 Notion 数据库中，而无需人工干预。

早期结果：从 40 小时缩短到 60 分钟

早期的回报是惊人的。人工智能可见度机构 Foundation Marketing Services 是首批用户之一。据创始人兼首席执行官罗斯·西蒙兹 (Ross Simmonds) 介绍，关键字研究和漏斗底部内容审核此前占用了该公司每周 40 个小时的工作时间。对于 Letaido，同样的工作大约需要 60 分钟。

Simmonds 表示，以前要获得单一见解意味着需要花费数年时间浏览报告、导出 CSV 以及跨多种工具过滤数据。有了 Letaido，这些时间现在可以用于真正重要的工作：思考、策略和创造力。

市场饥渴但持怀疑态度

买家对营销人工智能代理的兴趣似乎很大。 Gartner 在 10 月份的一项调查中发现，81% 的营销技术领导者要么正在试点人工智能代理，要么已经在生产中部署它们，其中内容和资产生产是试点阶段最常见的用例。

然而，同一项调查发现，45% 的受访者认为供应商提供的人工智能代理没有实现承诺的业务绩效。这种可信度差距是该行业的一个重大障碍，Ahrefs 将 Letaido 定位为最终可以提供可衡量结果而不是演示的产品。该公司以其数十年的网络爬行和索引经验作为证据，证明它可以构建基于真实数据而不是猜测的代理。

一家拥有深度数据的自资公司

Ahrefs 本身为这项工作带来了大量资源。该公司从未筹集过外部资金，并表示其每年经常性收入超过 1 亿美元，实现盈利。其网络索引涵盖超过 170 万亿个页面，每月跟踪超过 4.39 亿条人工智能提示，以提供人工智能可见性数据，随着用户从传统搜索引擎转向人工智能助手进行发现，这一指标变得越来越重要。

该专有数据集为 Letaido 提供了大多数依赖第三方 API 和通用模型输出的代理平台无法比拟的基础。 Ahrefs 围绕发现工作方式的根本性转变构建了此次发布：搜索不再局限于搜索引擎，代理商越来越多地进行研究、监控和执行，而营销人员则需要手动处理这些工作。

向代理驱动工作的更广泛转变

随着一系列公司为特定专业工作流程构建代理优先产品的浪潮而来。 Cloudflare 最近推出了 Kitesurf，这是一款专为 AI 代理构建的浏览器，而营销、销售和工程领域的平台正在竞相将自主代理嵌入到日常工具中。对于营销团队来说，问题正在从是否采用人工智能代理转向哪个平台可以提供可衡量的结果，而不会出现困扰早期部署的未兑现的承诺。