Banyak bisnis ingin rutin menerbitkan konten, tetapi berhenti di minggu ketiga. Bukan karena kehabisan ide, melainkan karena setiap artikel terasa seperti mulai dari nol: cari keyword lagi, tentukan gaya bahasa lagi, cek format lagi. Di katili.dev kami memakai AI agent untuk memangkas pekerjaan berulang itu, sambil tetap menyisakan keputusan penting di tangan manusia.
Artikel ini membuka dapur alur kerja tersebut: dari riset keyword, cara kami mengemas standar redaksi sebagai skill, sampai titik-titik di mana manusia wajib turun tangan.
Kenapa Perlu Workflow, Bukan Sekadar Prompt
Sebelumnya kami pernah membahas bahwa AI pada dasarnya adalah mesin pola: ia belajar pola statistik dari data dan sangat pandai memprediksi kelanjutan yang paling mungkin, tetapi tidak benar-benar memahami isi yang ditulisnya. Konsekuensinya praktis: AI bisa menghasilkan teks yang terdengar meyakinkan, padahal datanya keliru atau sudut pandangnya datar.
Karena itu kami tidak menggantungkan kualitas pada satu prompt panjang yang diketik ulang setiap kali. Kami membangun alur yang jelas: tahap apa dikerjakan agent, tahap apa dikerjakan manusia, dan aturan apa yang selalu berlaku.
Tahap 1: Riset Keyword, Analisis SERP, dan Pemetaan Intent
Riset dimulai dari pertanyaan nyata calon pelanggan klien, bukan dari daftar keyword bervolume tinggi. Langkahnya:
- Pengumpulan keyword. Kami mengumpulkan topik dari pertanyaan pelanggan, layanan klien, dan variasi kata yang biasa dipakai orang saat mencari. AI agent membantu memperluas daftar ini menjadi kelompok topik yang berkaitan.
- Analisis SERP. Untuk setiap topik utama, kami melihat halaman pertama hasil pencarian: jenis konten apa yang muncul (tutorial, daftar, perbandingan), seberapa dalam bahasannya, dan apa yang belum dijawab. Backlinko mencatat rata-rata hasil di halaman pertama Google sekitar 1.400 kata, dan ada korelasi antara cakupan topik yang menyeluruh dengan peringkat. Angka ini kami pakai sebagai gambaran kedalaman, bukan target kata yang harus dikejar.
- Pemetaan intent. Setiap keyword kami beri label maksud pencarian: informasional, komersial, atau transaksional. Intent menentukan format artikel. Orang yang mencari "cara memilih hosting" butuh panduan, bukan halaman harga.
Hasil riset dirangkum dalam content plan berbentuk spreadsheet: satu baris per artikel berisi judul, deskripsi, kategori, bahasa, referensi, dan prompt. Spreadsheet ini diimpor ke panel admin sehingga status tiap artikel bisa dipantau di kalender.
| Tahap riset | Dikerjakan agent | Diputuskan manusia |
|---|---|---|
| Pengumpulan keyword | Memperluas dan mengelompokkan topik | Memilih topik yang relevan dengan bisnis klien |
| Analisis SERP | Merangkum pola konten yang sudah ada | Menentukan celah dan nilai tambah |
| Pemetaan intent | Memberi usulan label intent | Memastikan format sesuai kebutuhan pembaca |
Tahap 2: Mengemas Standar Redaksi sebagai Skill
Inilah bagian yang paling mengubah konsistensi output. Alih-alih menempelkan aturan gaya di setiap percakapan, kami menulisnya sekali sebagai Agent Skill.
Menurut dokumentasi Anthropic, Skill adalah sumber daya berbasis filesystem berisi instruksi, metadata, dan sumber daya opsional (skrip, template) yang dimuat sesuai kebutuhan. Setiap Skill punya file SKILL.md dengan frontmatter YAML berisi name dan description. Pemuatannya bertahap (progressive disclosure):
- Level 1 – Metadata: hanya nama dan deskripsi, sekitar 100 token per Skill, selalu dimuat.
- Level 2 – Instruksi: isi
SKILL.md(di bawah 5 ribu token) baru dibaca ketika Skill terpicu. - Level 3 – Sumber daya: file referensi dan skrip yang hanya diakses saat diperlukan; untuk skrip, hanya output-nya yang masuk ke konteks.
Di Claude Code, Skill kustom cukup diletakkan di .claude/skills/ (per proyek) atau ~/.claude/skills/ (personal). Skill redaksi kami memuat: struktur artikel, panjang minimum, aturan heading, gaya bahasa, format tabel, aturan prompt thumbnail, dan kewajiban mencantumkan referensi. Karena aturan ini hidup di satu tempat, revisi standar cukup dilakukan sekali dan langsung berlaku untuk artikel berikutnya.
Satu catatan keamanan dari dokumentasi yang sama: gunakan Skill hanya dari sumber tepercaya, karena Skill bisa mengarahkan agent menjalankan tool atau kode. Skill yang mengambil data dari URL eksternal juga perlu diaudit, karena konten yang diambil bisa berisi instruksi berbahaya.
Tahap 3: Dari Brief ke Draft Bilingual yang Siap Diimpor
Setelah plan dan Skill siap, alurnya kira-kira begini:
- Agent membaca satu item content plan: judul, deskripsi, poin wajib, dan URL referensi.
- Agent membuka setiap URL referensi dan menjadikannya basis fakta. Sumber yang gagal dibuka dilewati, bukan dikarang isinya.
- Agent menulis dua versi, Indonesia dan Inggris, sebagai satu file JSON berisi judul, kategori, tag, excerpt, meta SEO, URL sumber, prompt thumbnail, dan konten Markdown.
- File divalidasi otomatis: struktur, panjang, heading, dan kelengkapan field.
- File diimpor sebagai draft, bukan langsung terbit, dan item plan ditandai selesai.
Format file yang baku membuat impor menjadi pekerjaan mesin yang deterministik, sehingga energi manusia bisa difokuskan pada isi.
Tahap 4: Titik Kontrol Manusia
Draft dari agent bukan produk akhir. Ada tiga hal yang selalu kami periksa sendiri:
- Verifikasi data. Setiap angka, nama fitur, dan klaim teknis dicocokkan dengan sumber aslinya. Mesin pola bisa salah dengan sangat percaya diri.
- Sudut pandang. Apakah artikel ini punya opini dan rekomendasi yang jelas, atau hanya merangkum yang sudah ada? Sudut pandang adalah hal yang membedakan konten klien dari ribuan artikel serupa.
- Contoh kasus nyata. Pengalaman langsung, angka dari proyek sendiri, atau kendala yang benar-benar terjadi hanya bisa ditambahkan oleh orang yang mengalaminya.
Ini sejalan dengan sinyal kualitas yang dirangkum Backlinko: konten berkualitas tinggi, keahlian, otoritas, dan kepercayaan (E-A-T), serta perilaku pengguna seperti dwell time dan pogosticking, yaitu pengunjung yang langsung kembali ke hasil pencarian karena tidak menemukan jawaban.
Tahap 5: Kesalahan yang Kami Hindari
Publish tanpa cek sumber. Artikel yang mengutip angka keliru merusak kepercayaan lebih cepat daripada artikel yang tidak terbit sama sekali. Karena itu semua hasil agent masuk sebagai draft dan wajib melewati review.
Konten tanpa nilai tambah. Backlinko menegaskan konten yang disindikasi, di-scrape, atau duplikat cenderung berperingkat buruk, dan konten yang dibuat otomatis tanpa nilai bisa dihukum. Artikel yang hanya menyusun ulang halaman pertama Google tidak memberi alasan bagi pembaca, maupun mesin pencari, untuk memilihnya.
Mengejar jumlah kata. Panjang artikel adalah efek samping dari bahasan yang tuntas, bukan tujuan. Lebih baik 900 kata yang menjawab pertanyaan daripada 2.000 kata yang berputar-putar.
Penutup
AI agent membuat produksi konten rutin menjadi realistis: riset lebih cepat, gaya lebih konsisten, dan format selalu siap diimpor. Namun nilai sebuah artikel tetap datang dari manusia: data yang sudah diverifikasi, sudut pandang yang jelas, dan pengalaman nyata. Workflow yang baik bukan tentang menyerahkan semuanya ke mesin, melainkan menempatkan mesin dan manusia di pekerjaan yang paling cocok untuk masing-masing.
Jika Anda ingin membangun alur konten serupa untuk bisnis Anda, tim katili.dev siap membantu merancangnya.
