Χρήση LLMs για τη δημιουργία συστάδων λέξεων-κλειδιών και χαρτών οντοτήτων

Εισαγωγή

Η έρευνα λέξεων-κλειδιών έχει αλλάξει περισσότερο τα τελευταία δύο χρόνια από ό,τι τα προηγούμενα είκοσι.

Οι μηχανές αναζήτησης δεν βασίζονται πλέον μόνο στην αντιστοίχιση λέξεων-κλειδιών, αλλά και σε οντότητες, ενσωματώσεις, σημασιολογικούς διανύσματα και ομάδες θεμάτων που κατανοούνται από μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM). Ταυτόχρονα, τα ίδια τα LLM έχουν εξελιχθεί σε ισχυρά εργαλεία για:

✔ τη δημιουργία θεματικών ομάδων

✔ τον προσδιορισμό σημασιολογικών σχέσεων

✔ χαρτογράφησης οντοτήτων

✔ την αποκάλυψη ελλειπόντων υποθεμάτων

✔ την ανάλυση της πρόθεσης του χρήστη

✔ πρόβλεψη ενεργοποιητών AI Overview

✔ κατασκευή ταξινομήσεων περιεχομένου

✔ δημιουργία θεματικής εξουσίας

Αυτό το άρθρο εξηγεί πώς να χρησιμοποιείτε σωστά και με ασφάλεια τα LLM για να δημιουργήσετε ομάδες λέξεων-κλειδιών και χάρτες οντοτήτων που ξεπερνούν σε απόδοση την παραδοσιακή έρευνα λέξεων-κλειδιών — όλα αυτά ενσωματώνοντας τα εργαλεία του Ranktracker που βασίζονται σε δεδομένα για να επικυρώσετε και να αξιοποιήσετε τις πληροφορίες σας.

1. Γιατί η έρευνα λέξεων-κλειδιών έχει μετατοπιστεί από τις λέξεις-κλειδιά στις οντότητες

Η παραδοσιακή SEO λειτουργούσε ως εξής:

λέξη-κλειδί → περιεχόμενο → κατάταξη

Η σύγχρονη αναζήτηση με βάση την τεχνητή νοημοσύνη λειτουργεί ως εξής:

οντότητα → σχέσεις → πρότυπο πρόθεσης → σύμπλεγμα διανυσμάτων → απάντηση

Τα LLM κατανοούν τον κόσμο με βάση:

✔ οντότητες

✔ χαρακτηριστικών

✔ σχέσεις

✔ ιεραρχίες

✔ πλαίσιο

✔ εγγύτητα στον διανυσματικό χώρο

Εάν η στρατηγική περιεχομένου σας βασίζεται αποκλειστικά σε λέξεις-κλειδιά, θα:

✘ χάσετε την θεματική σας εξουσία

✘ χάσετε κρίσιμα υποθέματα

✘ δεν θα εμφανιστείτε στις επισκοπήσεις AI

✘ δυσκολευτείτε να εμφανιστείτε στις γενετικές απαντήσεις

✘ μπερδέψετε τα LLM με ασυνεπή κάλυψη

Η ομαδοποίηση βάσει οντοτήτων αποτελεί πλέον το θεμέλιο της σύγχρονης βελτιστοποίησης SEO και LLM.

2. Πώς τα LLM κατανοούν τα θέματα: Διανύσματα, ενσωματώσεις και σημασιολογική εγγύτητα

Τα LLM δεν μαθαίνουν λέξεις-κλειδιά. Μαθαίνουν σχέσεις.

Όταν ρωτάτε το ChatGPT, το Gemini ή το Claude για ένα θέμα, το μοντέλο χρησιμοποιεί:

Ενσωματώσεις διανυσμάτων

Μια μαθηματική αναπαράσταση της έννοιας.

Σημασιολογικές γειτονιές

Ομάδες σχετικών εννοιών.

Παράθυρα περιβάλλοντος

Τοπικές συστάδες εννοιών.

Γραφήματα οντοτήτων

Ποιος/τι σχετίζεται με ποιον/τι.

Αυτό σημαίνει ότι τα LLM είναι φυσικά εξαιρετικά σε:

✔ τη δημιουργία ομάδων λέξεων-κλειδιών

✔ την ομαδοποίηση σχετικών προθέσεων

✔ χαρτογράφηση σχέσεων

✔ κάλυψη κενών σε θέματα

✔ πρόβλεψη ερωτήσεων των χρηστών

✔ μοντελοποίηση της συμπεριφοράς αναζήτησης σε μεγάλη κλίμακα

Απλά πρέπει να τους δώσετε τις σωστές οδηγίες (και να τις επικυρώσετε με το Ranktracker).

3. Οι 3 τύποι ομάδων λέξεων-κλειδιών που μπορούν να δημιουργήσουν τα LLM

Τα LLM είναι ιδιαίτερα ισχυρά στη δημιουργία:

1. Ομάδες βασισμένες στην πρόθεση

Ομαδοποιημένα με βάση αυτό που θέλει ο χρήστης:

• πληροφοριακό

• εμπορικά

• συναλλακτική

• πλοήγησης

• συγκριτικό

• αντιμετώπισης προβλημάτων

2. Σημασιολογικά συμπλέγματα θεμάτων

Ομαδοποιημένα με βάση το νόημα και την εγγύτητα:

• «Εργαλεία AI SEO»

• «Βελτιστοποίηση LLM»

• «δομημένα δεδομένα και σχήματα»

3. Ομάδες με επίκεντρο την οντότητα

Ομαδοποιημένα γύρω από:

• μάρκες

• άτομα

• προϊόντα

• κατηγορίες

• χαρακτηριστικά

• χαρακτηριστικά

Παράδειγμα για το Ranktracker:

✔ Ranktracker → χαρακτηριστικά → παρακολούθηση κατάταξης → έρευνα λέξεων-κλειδιών → έλεγχοι → backlinks → ανάλυση SERP

✔ Ανταγωνιστές → γειτνίαση οντοτήτων → συγκριτικές ομάδες

✔ Περιπτώσεις χρήσης → SEO επιχειρήσεων → τοπικό SEO → SEO ηλεκτρονικού εμπορίου

Τα LLM υπερέχουν σε αυτό, επειδή τα εσωτερικά γραφήματα γνώσης τους δίνουν προτεραιότητα στις οντότητες.

4. Πώς να χρησιμοποιήσετε τα LLM για να δημιουργήσετε ομάδες λέξεων-κλειδιών (βήμα προς βήμα)

Ακολουθεί η ακριβής ροή εργασίας που χρησιμοποιούν σήμερα οι κορυφαίες ομάδες SEO που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη.

Βήμα 1 — Δημιουργήστε βασικά θέματα με το Ranktracker Keyword Finder

Ξεκινήστε με πραγματικά δεδομένα αναζήτησης:

✔ λέξεις-κλειδιά

✔ ερωτήματα μακράς ουράς

✔ όροι βασισμένοι σε ερωτήσεις

✔ ερωτήματα με πρόθεση AI

✔ εμπορικοί τροποποιητές

Το Keyword Finder διασφαλίζει ότι ξεκινάτε με πραγματική ζήτηση αναζήτησης και όχι με φανταστικούς όρους.

Βήμα 2 — Εισαγάγετε αυτές τις λέξεις-κλειδιά σε ένα LLM για σημασιολογική ομαδοποίηση

Παράδειγμα προτροπής:

«Ομαδοποιήστε αυτές τις λέξεις-κλειδιά σε σημασιολογικά σύμπλεγματα, το καθένα με ένα κύριο θέμα, υποθέματα, προθέσεις χρηστών και προτεινόμενους τίτλους άρθρων. Εμφάνιση σε δομημένη ιεραρχική μορφή».

Το LLM θα παράγει:

✔ κύρια θέματα

✔ υποστηρικτικά υποθέματα

✔ χαμένες ευκαιρίες

✔ επεκτάσεις με βάση ερωτήσεις

Αυτή είναι η πρώτη φάση.

Βήμα 3 — Ζητήστε από το LLM να επεκταθεί σε χάρτες οντοτήτων

Παράδειγμα προτροπής:

«Προσδιορίστε όλες τις οντότητες που σχετίζονται με αυτά τα clusters — συμπεριλαμβανομένων των εμπορικών σημάτων, των εννοιών, των προσώπων, των χαρακτηριστικών και των ιδιοτήτων. Δείξτε τις σχέσεις τους και ταξινομήστε τις ως πρωτογενείς, δευτερογενείς ή τριτογενείς».

Το αποτέλεσμα γίνεται ο χάρτης οντοτήτων σας, ο οποίος είναι κρίσιμος για:

✔ Βελτιστοποίηση LLM (LLMO)

✔ AIO

✔ AEO

✔ ομαδοποίηση περιεχομένου

✔ εσωτερική σύνδεση

✔ θεματική εξουσία

Βήμα 4 — Δημιουργία λιστών θεματικών κενών

Ερώτηση:

«Ποια θέματα, ερωτήσεις ή οντότητες λείπουν από αυτό το σύμπλεγμα που οι χρήστες αναμένουν, αλλά η μάρκα δεν έχει ακόμη καλύψει;»

Τα LLM υπερέχουν στον εντοπισμό:

✔ ελλείπουσες συχνές ερωτήσεις

✔ των περιπτώσεων χρήσης που λείπουν

✔ σελίδες σύγκρισης που λείπουν

✔ ελλείπουσες ορισμοί

✔ ελλείπουσες παρακείμενες προθέσεις

Αυτό αποτρέπει κενά στο περιεχόμενο που βλάπτουν την ορατότητα της τεχνητής νοημοσύνης.

Βήμα 5 — Επαλήθευση όγκου αναζήτησης και δυσκολίας με το Ranktracker

Τα LLM σας παρέχουν δομή. Το Ranktracker σας παρέχει νομιμότητα.

Επικυρώστε:

✔ τον όγκο αναζήτησης

✔ τη δυσκολία των λέξεων-κλειδιών

✔ ανταγωνισμό SERP

✔ ακρίβεια πρόθεσης

✔ Δυνατότητα κλικ

✔ Πιθανότητα AI Overview

Αυτό το βήμα φιλτράρει τις ψευδείς ή χαμηλής αξίας επεκτάσεις.

Βήμα 6 — Οργάνωση σε ένα δημοσιεύσιμο θεματικό χάρτη

Ο τελικός θεματικός χάρτης σας πρέπει να περιλαμβάνει:

✔ κεντρική σελίδα

✔ υποστηρικτικά θέματα

✔ σελίδες με μακροπρόθεσμες προθέσεις

✔ σελίδες αγκύρωσης οντοτήτων

✔ σελίδες σύγκρισης

✔ Συγκεντρώσεις συχνών ερωτήσεων

✔ ομάδες γλωσσάριων

✔ Περίληψη βελτιστοποιημένη με AI

Τα LLM βοηθούν στη σύνθεση της πλήρους εικόνας — το Ranktracker βοηθά στην ποσοτικοποίησή της.

5. Πώς να χρησιμοποιήσετε τα LLM για να δημιουργήσετε χάρτες οντοτήτων (πλήρης μέθοδος)

Οι χάρτες οντοτήτων αποτελούν τη ραχοκοκαλιά της σύγχρονης ορατότητας στις αναζητήσεις.

Τα LLM μπορούν να δημιουργήσουν τέσσερα είδη χαρτών οντοτήτων:

1. Πρωτογενείς οντότητες

Τα κύρια αντικείμενα σημασίας.

Παράδειγμα: _Ranktracker _ _Google Search Console _ _SERP tracking _ Έρευνα λέξεων-κλειδιών

2. Υποστηρικτικές οντότητες

Δευτερεύουσες σχετικές οντότητες.

Παράδειγμα: _ορατότητα αναζήτησης _ _μεταβλητότητα κατάταξης _ κανιβαλισμός λέξεων-κλειδιών

3. Οντότητες χαρακτηριστικών

Χαρακτηριστικά ή ιδιότητες.

Παράδειγμα: _διάστημα παρακολούθησης κατάταξης _ _βάθος SERP _ _100 κορυφαία αποτελέσματα _ λίστες λέξεων-κλειδιών

4. Γειτονικές οντότητες

Έννοιες στη σημασιολογική γειτονιά.

Παράδειγμα: _βελτιστοποίηση LLM _ _AIO _ _δομημένα δεδομένα _ οντότητα SEO

Τα LLM μπορούν να παράγουν και τους τέσσερις τύπους με ακρίβεια.

6. Η προτροπή χαρτογράφησης οντοτήτων LLM (αυτή που θα χρησιμοποιείτε για πάντα)

Ακολουθεί η κύρια προτροπή:

«Δημιουργήστε έναν πλήρη χάρτη οντοτήτων για το θέμα: [ΘΕΜΑ]. 

Συμπεριλάβετε: – κύριες οντότητες – δευτερεύουσες οντότητες – χαρακτηριστικά – ενέργειες – προβλήματα – λύσεις – εργαλεία – μετρήσεις – σχετική ορολογία – άτομα – μάρκες – οντότητες ανταγωνιστών – σημασιολογικά αδέλφια Παρουσιάστε το ως ιεραρχικό γράφημα».

Αυτό παράγει χάρτες οντοτήτων παγκόσμιας κλάσης σε λίγα λεπτά.

Στη συνέχεια, επικυρώστε τις οντότητες χρησιμοποιώντας:

✔ Ranktracker SERP Checker (για να δείτε πραγματικές συσχετίσεις)

✔ Backlink Checker (για να κατανοήσετε τη γειτνίαση οντοτήτων σε επίπεδο τομέα)

7. Συνδυάζοντας LLM Clusters + Ranktracker Data = Η νέα φόρμουλα έρευνας λέξεων-κλειδιών

Η σύγχρονη ροή εργασίας γίνεται:

1. Ranktracker = Πραγματικότητα αναζήτησης

Όγκος KD Ανταγωνισμός SERP Πρόθεση CPC AI Επισκόπηση ενεργοποιητών

2. LLM = Σημασιολογική δομή

Σημασία Σχέσεις Οντότητες Clusters Ιεραρχίες θεμάτων Κενά

3. Άνθρωπος = Στρατηγική και προτεραιοποίηση

Συντακτική κρίση Επιχειρηματική συνάφεια Θέση της μάρκας Κατανομή πόρων

Αυτό το τρίγωνο είναι το μέλλον του SEO και της γενετικής ορατότητας.

8. Προηγμένες τεχνικές: Χρήση LLM για την ιεράρχηση συστάδων

Τα LLM μπορούν να ιεραρχήσουν τα clusters με βάση:

✔ την ωριμότητα της πρόθεσης

✔ το στάδιο του χωνιού

✔ τον αντίκτυπο στα έσοδα

✔ της αξιοποίησης της εξουσίας

✔ κορεσμού του ανταγωνισμού

✔ Ευκαιρίες γενικής επισκόπησης της τεχνητής νοημοσύνης

✔ ευθυγράμμιση εξουσίας οντότητας

Ερώτηση:

«Κατάταξτε αυτές τις ομάδες με βάση το δυναμικό εσόδων, την ευκολία κατάταξης και το δυναμικό ορατότητας LLM.»

Αυτό δημιουργεί έναν οδικό χάρτη που ξεπερνά τον παραδοσιακό σχεδιασμό SEO.

9. Ο πιο σημαντικός κανόνας: Μην αφήνετε ποτέ τα LLM να αντικαταστήσουν τα πραγματικά δεδομένα λέξεων-κλειδιών

Τα LLM είναι ισχυρά, αλλά παραμορφώνουν τη συμπεριφορά αναζήτησης.

Ποτέ μην εμπιστεύεστε:

✘ Τον όγκο αναζήτησης που δημιουργείται από AI

✘ Τη δυσκολία των λέξεων-κλειδιών που δημιουργούνται από AI

✘ Εφευρεθέντες τροποποιητές

✘ ψεύτικες εμπορικές ερωτήσεις

Πάντα να επαληθεύετε με το Ranktracker Keyword Finder.

Δομή LLM. Το Ranktracker επαληθεύει.

10. Πώς το Ranktracker υποστηρίζει την ομαδοποίηση λέξεων-κλειδιών με τη βοήθεια LLM

Keyword Finder

Παρέχει πραγματικά δεδομένα για την ομαδοποίηση LLM.

SERP Checker

Επικυρώνει τις σχέσεις οντοτήτων και τον ανταγωνισμό.

Rank Tracker

Δείχνει την απόδοση των ομαδοποιήσεων σε μεγάλη κλίμακα.

Έλεγχος ιστού

Εξασφαλίζει ότι οι σελίδες είναι αναγνώσιμες από μηχανές για LLM.

AI Article Writer

Δημιουργεί δομημένο, ευθυγραμμισμένο με τα clusters και συνεπές ως προς τις οντότητες περιεχόμενο.

Έλεγχος + παρακολούθηση backlink

Ενισχύει τις συσχετίσεις οντοτήτων μέσω εξωτερικής συναίνεσης.

Τα LLM δημιουργούν τον χάρτη. Το Ranktracker σας βοηθά να κερδίσετε τον χάρτη.

Τελική σκέψη:

Τα LLM δεν υπάρχουν για να αντικαταστήσουν την έρευνα λέξεων-κλειδιών — την έχουν ανακατασκευάσει

Τα LLM μας δίνουν μια άνευ προηγουμένου δύναμη να:

✔ χαρτογραφήσουμε το νόημα

✔ κατανοήσουμε οντότητες

✔ ομαδοποιούμε θέματα

✔ εντοπίζουμε κενά

✔ να προβλέπουμε την πρόθεση αναζήτησης

✔ μοντελοποίηση δημιουργικών απαντήσεων

Αλλά το μέλλον ανήκει στις μάρκες που συνδυάζουν:

AI κατανόηση + πραγματικά δεδομένα + ανθρώπινη στρατηγική.

Τα LLM δημιουργούν τη δομή. Το Ranktracker επαληθεύει τα δεδομένα. Εσείς τα συνδέετε με τους επιχειρηματικούς στόχους.

Αυτό είναι το νέο σχέδιο για την οικοδόμηση θεματικής εξουσίας σε ένα περιβάλλον αναζήτησης που κυριαρχείται από LLM.