利用Python的自然语言处理库如NLTK或SpaCy等，创建一个自动生成高质量文章的算法。该算法可以根据关键词、主题等信息生成原创或者伪原创的内容，然后通过API接口或者直接调用代码将这些内容发布到各个站点。

首先，收集大量相关领域的文本数据进行训练；接着，使用词嵌入技术如word2vec或BERT进行语义理解；再通过Markov模型、LSTM或其他文本生成模型生成新的文章段落；最后，编写Python脚本实现文章发布功能。

可以通过不断学习和调整生成算法来提升内容质量，例如引入人类编辑的反馈机制对生成的文章进行修正和优化；同时考虑用户阅读习惯和搜索引擎偏好，优化内容结构和关键词布局。

Python的爬虫技术可以用来抓取竞争对手或者热门话题的相关信息，以此为依据制定站群的内容策略。例如，分析热点新闻、社交媒体趋势，甚至竞品网站的SEO关键词布局等。

利用Python的requests、BeautifulSoup、Scrapy等库抓取目标网页数据；再通过pandas等工具清洗、整理和分析数据，提取有价值的信息。

根据抓取的数据量和复杂程度，合理设计分布式爬虫架构，提高抓取效率；同时遵守法律法规，合理设置抓取频率和策略，避免给目标网站带来过大压力。

Python可以用于批量检查各站群站点的SEO状况，包括但不限于关键词密度、元标签优化、死链检测等，并提供相应的整改建议。

编写Python脚本，使用第三方库如lxml、meta等解析HTML文档，提取SEO相关信息；结合SEO最佳实践编写评分标准和算法，评估每个站点的SEO状况。

针对不同站点的具体问题，给出个性化和可执行的优化方案；并结合机器学习方法，持续迭代优化算法，使其能够更好地适应搜索引擎的动态变化。