LLM izmantošana atslēgvārdu klasteru un entitāšu karšu izveidei

Ievads

Pēdējo divu gadu laikā atslēgvārdu pētījumi ir mainījušies vairāk nekā iepriekšējos divdesmit gados.

Meklētājprogrammas vairs nepaļaujas tikai uz atslēgvārdu saskaņošanu — tās paļaujas uz vienībām, iegultiem elementiem, semantiskajiem vektoriem un tēmu kopām, kuras saprot lielie valodas modeļi (LLM). Tajā pašā laikā LLM paši ir kļuvuši par spēcīgiem rīkiem, lai:

✔ tēmu kopu ģenerēšanai

✔ semantisko attiecību identificēšanai

✔ entītiju kartēšanai

✔ trūkstošo apakštēmu atklāšanai

✔ lietotāju nolūku analīzei

✔ AI pārskata izraisītāju prognozēšana

✔ satura taksonomiju veidošana

✔ tematiskās autoritātes veidošana

Šajā rakstā ir izskaidrots, kā pareizi un droši izmantot LLM, lai izveidotu atslēgvārdu kopas un vienību kartes, kas pārsniedz tradicionālo atslēgvārdu pētījumu rezultātus, vienlaikus integrējot Ranktracker datu vadītos rīkus, lai apstiprinātu un īstenotu savas atziņas.

1. Kāpēc atslēgvārdu pētījumi ir pārorientējušies no atslēgvārdiem uz vienībām

Tradicionālā SEO darbojās šādi:

atslēgvārds → saturs → reitings

Mūsdienu AI vadītā meklēšana darbojas šādi:

entitāte → attiecības → nolūka modelis → vektoru klasteris → atbilde

LLM saprot pasauli šādi:

✔ vienības

✔ atribūti

✔ attiecības

✔ hierarhijas

✔ konteksts

✔ tuvums vektoru telpā

Ja jūsu satura stratēģija ir veidota, balstoties tikai uz atslēgvārdiem, jūs:

✘ zaudēsi tematisko autoritāti

✘ palaidīsiet garām svarīgas apakštēmas

✘ neparādīsies AI pārskatos

✘ cīnīsieties, lai parādītos ģeneratīvajās atbildēs

✘ sajauksiet LLM ar nekonsekventu pārklājumu

Entitāšu vadīta klasterizācija tagad ir mūsdienu SEO un LLM optimizācijas pamats.

2. Kā LLM saprot tēmas: vektori, iegultās funkcijas un semantiskā tuvība

LLM nemācās atslēgvārdus. Tie mācās attiecības.

Kad jūs jautājat ChatGPT, Gemini vai Claude par kādu tēmu, modelis izmanto:

Vektoru iegultņus

Matemātisku nozīmes attēlojumu.

Semantiskās tuvības

Saistītu jēdzienu grupas.

Konteksta logus

Vietējās jēdzienu kopas.

Entitāšu grafiki

Kas/kas ir saistīts ar ko/ko.

Tas nozīmē, ka LLM ir dabiski izcilas šādās jomās:

✔ atslēgvārdu kopu veidošanā

✔ saistītu nolūku grupēšana

✔ attiecību kartēšana

✔ tēmu nepilnību aizpildīšanā

✔ lietotāju jautājumu prognozēšana

✔ meklēšanas uzvedības modelēšana lielā mērogā

Jums vienkārši jānorāda pareizā informācija (un jāpārbauda ar Ranktracker).

3. 3 veidi atslēgvārdu kopu, ko var izveidot LLM

LLM ir īpaši spēcīgi šādu veidu ģenerēšanā:

1. Nodomu balstītas grupas

Grupēti pēc lietotāja vēlmēm:

• informatīvs

• komerciāls

• transakciju

• navigācijas

• salīdzinošs

• problēmu risināšana

2. Semantiskās tēmu kopas

Grupēti pēc nozīmes un tuvuma:

• „AI SEO rīki”

• „LLM optimizācija”

• „strukturēti dati un shēmas”

3. Entitāšu centrētās kopas

Grupēti pēc:

• zīmoli

• cilvēki

• produkti

• kategorijas

• attribūti

• funkcijas

Piemērs Ranktracker:

✔ Ranktracker → funkcijas → ranga izsekošana → atslēgvārdu pētījumi → auditi → atpakaļsaites → SERP analīze

✔ Konkurenti → vienību tuvums → salīdzinošie klasteri

✔ Lietošanas gadījumi → uzņēmuma SEO → vietējais SEO → e-komercijas SEO

LLM izceļas ar to, ka to iekšējie zināšanu grafiki ir orientēti uz vienībām.

4. Kā izmantot LLM, lai veidotu atslēgvārdu kopas (soli pa solim)

Šeit ir precīzs darba process, ko pašlaik izmanto vadošās AI vadītās SEO komandas.

1. solis — ģenerējiet sākotnējās tēmas ar Ranktracker atslēgvārdu meklētāju

Sāciet ar reāliem meklēšanas datiem:

✔ sākotnējie atslēgvārdi

✔ garie meklējumi

✔ uz jautājumiem balstīti termini

✔ AI nolūka vaicājumi

✔ komerciālie modifikatori

Keyword Finder nodrošina, ka jūs sākat ar faktisku meklēšanas pieprasījumu, nevis izdomātiem terminiem.

2. solis — ievadiet šos atslēgvārdus LLM, lai veiktu semantisko grupēšanu

Piemērs:

“Grupējiet šos atslēgvārdus semantiskās grupās, katrai piešķirot galveno tēmu, apakštēmas, lietotāju nolūkus un ieteicamos rakstu virsrakstus. Izvadi strukturētā hierarhijas formātā.”

LLM radīs:

✔ galvenās tēmas

✔ papildu apakštēmas

✔ neizmantotas iespējas

✔ uz jautājumiem balstītus paplašinājumus

Šis ir pirmais solis.

3. solis — lūdziet LLM paplašināt uz entītiju kartēm

Piemērs:

“Identificējiet visas ar šiem klasteriem saistītās entītijas — tostarp zīmolus, jēdzienus, personas, funkcijas un atribūtus. Parādiet to savstarpējās attiecības un klasificējiet tās kā primārās, sekundārās vai terciārās.”

Rezultāts kļūst par jūsu entītiju karti, kas ir ļoti svarīga:

✔ LLM optimizācijai (LLMO)

✔ AIO

✔ AEO

✔ satura klasterizācijai

✔ iekšējo saikņu veidošanai

✔ tematiskā autoritāte

4. solis — izveidojiet tēmu nepilnību sarakstus

Uzvedne:

“Kādas tēmas, jautājumi vai vienības trūkst šajā klasterī, ko lietotāji gaida, bet zīmols vēl nav aptvēris?”

LLM izceļas ar spēju identificēt:

✔ trūkstošos FAQ

✔ trūkstošos lietošanas gadījumus

✔ trūkstošas salīdzinājuma lapas

✔ trūkstošās definīcijas

✔ trūkstošos blakus nolūkus

Tas novērš satura nepilnības, kas kaitē AI redzamībai.

5. solis — Pārbaudiet meklēšanas apjomu un grūtības ar Ranktracker

LLM nodrošina struktūru. Ranktracker nodrošina leģitimitāti.

Pārbaudiet:

✔ meklēšanas apjomu

✔ atslēgvārdu grūtības pakāpi

✔ SERP konkurence

✔ nolūka precizitāti

✔ klikšķu potenciāls

✔ AI pārskats par varbūtību

Šis solis atlasa halucinācijas vai mazvērtīgas paplašinājumu.

6. solis — Organizējiet publicējamu tematisko karti

Jūsu galīgajai tematiskajai kartei jāietver:

✔ galveno lapu

✔ papildu tēmas

✔ garās astes nolūka lapas

✔ vienību atsauces lapas

✔ salīdzinājuma lapas

✔ bieži uzdotie jautājumi

✔ glosāriju kopas

✔ AI optimizēti kopsavilkumi

LLM palīdz izveidot pilnīgu priekšstatu — Ranktracker palīdz to kvantificēt.

5. Kā izmantot LLM, lai izveidotu entītiju kartes (pilnīga metode)

Entitāšu kartes ir mūsdienu meklēšanas redzamības pamats.

LLM var ģenerēt četru veidu entītiju kartes:

1. Primārās entītijas

Galvenie nozīmes objekti.

Piemērs: _Ranktracker _ _Google Search Console _ _SERP izsekošana _ Atslēgvārdu pētījumi

2. Atbalstošās entītijas

Sekundāras saistītas entītijas.

Piemērs: _meklēšanas redzamība _ _ranga svārstīgums _ atslēgvārdu kanibālisms

3. Atribūtu vienības

Funkcijas vai īpašības.

Piemērs: _ranga izsekošanas intervāls _ _SERP dziļums _ _Top 100 rezultāti _ atslēgvārdu saraksti

4. Blakus esošas vienības

Jēdzieni semantiskajā apkārtnē.

Piemērs: _LLM optimizācija _ _AIO _ _strukturēti dati _ vienības SEO

LLM var precīzi izvadīt visus četrus tipus.

6. LLM vienību kartēšanas uzvedne (tā, ko izmantosiet vienmēr)

Šeit ir galvenais uzdevums:

„Izveidojiet pilnu entītiju karti par tēmu: [TĒMA]. 

Iekļaujiet: – primārās entitātes – sekundārās entitātes – atribūtus – darbības – problēmas – risinājumus – rīkus – metrikas – saistīto žargonu – cilvēkus – zīmolus – konkurentu entitātes – semantiskos radiniekus Prezentējiet to kā hierarhisku grafiku.”

Tādējādi dažu minūšu laikā tiek izveidotas pasaules līmeņa entītiju kartes.

Pēc tam validējiet entītijas, izmantojot:

✔ Ranktracker SERP Checker (lai redzētu reālās asociācijas)

✔ Backlink Checker (lai izprastu domēna līmeņa entītiju blīvumu)

7. LLM klasteru + Ranktracker datu apvienošana = jauna atslēgvārdu pētījumu formula

Mūsdienīgais darba process kļūst šāds:

1. Ranktracker = meklēšanas realitāte

Apjoms KD SERP konkurence Nodoms CPC AI pārskats izraisa

2. LLM = Semantiskā struktūra

Nozīme Attiecības Entitātes Klasteri Tēmu hierarhijas Trūkumi

3. Cilvēks = Stratēģija un prioritāšu noteikšana

Redakcionālais spriedums Biznesa nozīmīgums Zīmola pozicionēšana Resursu sadale

Šis trīsstūris ir SEO un ģeneratīvās redzamības nākotne.

8. Uzlabotas metodes: LLM izmantošana klasteru prioritizēšanai

LLM var noteikt klasteru prioritātes, pamatojoties uz:

✔ nolūka gatavību

✔ piltuves posmu

✔ ietekmi uz ieņēmumiem

✔ autoritātes ietekmi

✔ konkurences piesātinājumu

✔ AI pārskats par iespējām

✔ organizācijas autoritātes saskaņošana

Uzdevums:

“Klasificējiet šos klasterus pēc ieņēmumu potenciāla, klasificēšanas viegluma un LLM redzamības potenciāla.”

Tādējādi tiek izveidots ceļvedis, kas pārspēj tradicionālo SEO plānošanu.

9. Svarīgākais noteikums: nekad neļaujiet LLM aizstāt reālos atslēgvārdu datus

LLM ir spēcīgi, bet tie halucinē meklēšanas uzvedību.

Nekad neuzticieties:

✘ AI ģenerētajam meklēšanas apjomam

✘ AI ģenerētajam atslēgvārdu grūtības līmenim

✘ izdomātiem modifikatoriem

✘ viltus komerciāliem vaicājumiem

Vienmēr pārbaudiet ar Ranktracker Keyword Finder.

LLM struktūra. Ranktracker pārbauda.

10. Kā Ranktracker atbalsta LLM palīdzību atslēgvārdu grupēšanā

Keyword Finder

Sniedz reālus datus LLM klasterizācijai.

SERP pārbaudītājs

Pārbauda vienību savstarpējās attiecības un konkurenci.

Rank Tracker

Parāda, kā klasterizācija darbojas lielā mērogā.

Web Audit

Nodrošina, ka lapas ir mašīnlasāmas LLM.

AI rakstu autors

Izveido strukturētu, klasteriem pielāgotu, vienotu saturu.

Atpakaļsaišu pārbaudītājs + monitors

Nostiprina vienību saistības, izmantojot ārēju konsensu.

LLM veido karti. Ranktracker palīdz jums uzvarēt kartē.

Nobeiguma doma:

LLM nav radīti, lai aizstātu atslēgvārdu pētījumus — tie ir tos pārveidojuši

LLM mums sniedz nepieredzētu iespēju:

✔ kartēt nozīmi

✔ izprast vienības

✔ grupēt tēmas

✔ identificēt nepilnības

✔ prognozēt meklēšanas nolūku

✔ modelēt ģeneratīvās atbildes

Bet nākotne pieder zīmoliem, kas apvieno:

AI izpratni + reālos datus + cilvēku stratēģiju.

LLM veido struktūru. Ranktracker pārbauda datus. Jūs to savienojat ar biznesa mērķiem.

Šis ir jauns plāns, kā veidot tematisko autoritāti LLM dominētajā meklēšanas vidē.