Kuidas tuvastada LLM-sõbralikke teemasid märksõnade leidjaga

Sissejuhatus

LLM-põhine otsing on täielikult muutnud sisu avastamise viisi.

Google AI Overviews koondab nüüd vastused mitmest usaldusväärsest allikast. ChatGPT Search pakub sünteesitud vastuseid, kasutades sageli vaid 3–6 tsitaati. Perplexity ja Gemini koondavad terved tööstusharud lühikesteks, genereeritud vastusteks.

Selles uues maailmas ei piisa klassikalisest märksõnade uurimisest. Maht on endiselt oluline, kuid veelgi olulisemad on eesmärk, struktuur ja LLM-i sobivus.

Et saavutada nähtavust genereerivates mootorites, peate valima LLM-sõbralikud teemad:

• küsimused, millele LLM-id loomulikult vastavad

• teemad, mis nõuavad sünteesi

• mõistete küsimused

• selgitavad mõisted

• võrdlusel põhinev eesmärk

• mitmetähenduslikud või mitmeastmelised probleemid

• teemad, kus konsensus on oluline

• teemad, kus mudelid eelistavad ekspertallikaid

Käesolev juhend näitab täpselt, kuidas kasutada Ranktrackeri märksõnade otsingut, et leida teemad, mille kohta LLM-id soovivad vastuseid genereerida, ning kuidas neid sihtida usaldusväärse ja nähtava sisuga.

Mis teeb teema „LLM-sõbralikuks”?

Kaasaegsed AI-süsteemid valivad teatud teemad otseseks genereerimiseks järgmiste kriteeriumide alusel:

• ✔ keerukus

• ✔ mitmetähenduslikkus

• ✔ faktiline konsensus

• ✔ selgituste vajadus

• ✔ määratluste selgus

• ✔ mitme allika süntees

• ✔ õpetuslik väärtus

• ✔ võrdlev kontekst

LLM-sõbralikud teemad kuuluvad tavaliselt järgmistesse kategooriatesse:

1. „Mis on” ja definitsiooniküsimused

Need on peamised sihtmärgid AI-genereeritud vastuste jaoks.

LLM-id on eriti head järgmistes valdkondades:

• mõisted

• lühidalt selgitused

• kontseptide ülevaated

Näited:

• „Mis on LLM-optimeerimine?”

• „Mis on skeemamärgistus?”

• „Mis on AIO?”

Need esinevad pidevalt AI ülevaadetes ja ChatGPT otsingus.

2. „Kuidas teha” päringud

LLM-id armastavad samm-sammult juhiseid.

• „Kuidas optimeerida AI ülevaateid”

• „Kuidas auditeerida oma veebisaiti AIO jaoks”

• „Kuidas luua teemakohast autoriteeti”

Kui küsimus nõuab samme → on see LLM-i jaoks sobiv.

3. Võrdluspõhised päringud

LLM-id genereerivad sageli struktureeritud võrdlusi.

• „Semrush vs Ahrefs vs Ranktracker”

• „Parimad AI SEO-tööriistad”

• „Millist positsiooni jälgijat peaksin kasutama?”

Võrdlused on LLM-i mõtlemise keskmes.

4. Ebaselged või mitmeti tõlgendatavad teemad

LLM-id on eriti head keerukate teemade selgitamisel.

• „SEO vs AIO vs LLMO”

• „Mida Google tegelikult kasutab AI ülevaadetes?”

• „Mis on entiteedi SEO?”

Need teemad esinevad sageli generatiivses otsingus.

5. Klastrist sõltuvad teemad

Mõned teemad nõuavad sügavamat seotud sisu.

• „Semantiline SEO”

• „Sisu päritolu”

• „AI usaldusmärgid”

• „Vektori sisseviimised brändide jaoks”

LLM-id premeerivad brände tugeva teemavõrgustikuga.

6. Suure kavatsusega küsimused piiratud SERP mitmekesisusega

Kui Google'i SERP-id sisaldavad peamiselt:

• mõisted

• sõnastikud

• üldised juhendid

…siis LLM-id võtavad need teemad sageli üle.

Kuidas Keyword Finder aitab teil tuvastada LLM-sõbralikke teemasid

Keyword Finder ei ole spetsiaalselt LLMO jaoks loodud, kuid selle andmekogu, filtrid ja kavatsuste tuvastamine teevad sellest ideaalse tööriista LLM-sõbralike teemade avastamiseks.

Siin on töövoog.

Samm 1 — Filtreeri küsimuspõhised märksõnad

Keyword Finderis:

1. Sisestage oma algküsimus (nt „AI SEO”, „AIO”, „embeddings”).

2. Rakenda küsimuste filtrit.

3. Sorteerige tulemused eesmärgi ja SERP-funktsioonide järgi.

Küsimuspõhised märksõnad näitavad:

• kuidas inimesed probleeme sõnastavad

• millele LLM-id loomulikult reageerivad

• kus on vaja sünteesi

• kus Google juba näitab AI ülevaateid

Soovitud küsimuste tüübid:

• „mis on”

• „kuidas”

• „miks”

• „kuidas”

• „erinevus”

• „vs” päringud

• „näited”

Need kategooriad sobivad ideaalselt LLM-i genereerimismustritega.

2. samm – Otsige päringuid, millel on informatiivne või segatud eesmärk

LLM-id on kõige vähem kasulikud:

• tehingupäringud

• navigatsiooniküsimused

LLM-id on kõige võimsamad järgmiste puhul:

• informatiivsed

• hariduslikud

• uurimuslikud

• võrdlevad

• probleemide lahendamine

Keyword Finderi kavatsuse visualiseerija näitab täpselt, millised päringud kuuluvad sellesse kategooriasse.

Sihtige neid, mis on märgistatud:

• ✔ Informatiivne

• ✔ Kaubanduslik uurimine

• ✔ Segatud eesmärk

Need on peamised LLM-sõbralikud võimalused.

3. samm – Analüüsige SERP-funktsioone, et ennustada AI ülevaate ulatust

Keyword Finder näitab, millised SERP-funktsioonid ilmuvad iga märksõna puhul:

• AI ülevaade

• Esile tõstetud katkend

• Inimesed küsivad ka

• Teadmiste paneel

• Võrdlustabel

• Populaarsemad lood

• Arvustused

Kõige LLM-sõbralikumad teemad on need, millel on:

• ✔ AI ülevaade

• ✔ Esile tõstetud katkendid

• ✔ Inimesed küsivad ka

Need signaalid näitavad:

• suur selgituste nõudlus

• suur küsimuste hulk

• mõistete või juhendite struktuur

• sisu, mida LLM-id saavad hõlpsasti kokku võtta

Kui Google juba genereerib AI ülevaate → teema on LLM-valmis.

4. samm – Vaata üle „Raskus vs võimalus” LLM-i kasutamiseks

Traditsioonilised raskusastme skoorid mõõdavad SERP-i konkurentsi. Kuid LLMO abil on isegi kõrge raskusastmega märksõnad võidukad, kui:

• teema nõuab eksperdi selgust

• teie bränd on selles klastris tugev

• sisu on väga struktureeritud

• teil on kanoonilised määratlused

• teie ettevõte on stabiilne

• teie tagasilinkid tugevdavad asjatundlikkust

• teie skeem toetab arusaamist

Keyword Finder'i võimaluste skoor on siin salarelv.

LLM-i eelistatud kõrge võimalusega märksõnad on:

• tõusvad teemad

• tehnilised teemad

• mitmetähenduslikud teemad

• mitmeastmelised teemad

• nišši määratlevad teemad

• võrdlusel põhinevad teemad

Need annavad sulle LLM-i eelise.

5. samm – uurige semantilisi märksõnade klastreid

Keyword Finder'i klastrite moodustamine aitab tuvastada teemasid, mida LLM-id käsitlevad semantilise ühtsusena.

LLM-id kasutavad ühendamiseks sisseehitatud funktsioone:

• seotud terminid

• kontseptsioonid

• alateemad

• ümbritsevad üksused

Kui Keyword Finder rühmitab märksõnad järgmiselt:

• semantilised keskused

• kategooriaklastrid

• mõistete rühmad

…saate luua täielikud LLM-sõbralikud sisuklastrid.

Semantilised klastrid on sisseehitatud sisu, mida LLM-id eelistavad üksikutele artiklitele.

6. samm – Vaadake päringute tõlgendusi ja variatsioone

LLM-id kasutavad vaikimisi teemasid, millel on:

• palju tõlgendusi

• kattuvad tähendused

• mitu õiget vastust

• mitmetähenduslik sõnastus

Keyword Finder näitab:

• sünonüümid

• alternatiivsed sõnastused

• semantilised variandid

• pikaajalised kavatsuste muutused

Need sobivad ideaalselt mitmekihiliste LLM-klastrite loomiseks.

7. samm – Leia teemad, millel on kõrge PAA tihedus

Inimesed küsivad ka kastid näitavad:

• suur küsimuste nõudlus

• suur tõlgendamise ebaselgus

• kõrge kokkuvõtte potentsiaal

Need on teemad, mida LLM-id armastavad genereerida.

Näited:

• „Mis on AI usaldusväärsus?”

• „Kuidas toimivad sisseehitatud funktsioonid?”

• „Kas LLM optimeerimine on osa SEO-st?”

Keskenduge neile varakult — need domineerivad genereerivas otsingus.

8. samm – Kinnitage iga märksõna LLM-i käitumise kaudu

Lõpuks testige iga sihtsõna järgmistes kohtades:

• ChatGPT otsing

• Perplexity

• Google AI ülevaated

• Gemini

Küsige:

„Mis on [märksõna]?”

Kui mudelid:

• genereerida pikki vastuseid

• tsiteerida mitut allikat

• näita segadust

• hallutsineerivad

• on vastuolus iseendaga

Siis on teemal suur LLM-võimalus.

Kui mudelid:

• anda lühikesi staatilisi vastuseid

• tsiteerivad ainult Vikipeediat

• toetuvad ainult Google'i indeksile

Siis on LLM-võimalus madal.

Kasutage märksõnaotsingut → valideerige LLM-idega → suunake generatiivse kavatsuse alusel.

Millised on LLM-sõbralikud teemad (näited)

Siin on näited, mida saate Keyword Finderiga SEO/AI klastrite jaoks välja võtta:

Mõisteteemad

• mis on llm optimeerimine

• mis on generatiivne otsing

• mis on AI ülevaade

• mis on vektori sisseviimine

Kuidas teha teemad

• kuidas optimeerida AI ülevaateid

• kuidas luua teemakohast autoriteeti

• kuidas koolitada llms-i oma brändi jaoks

Võrdlused

• AI SEO vs traditsiooniline SEO

• AIO vs geo vs LLMO

• ranktracker vs semrush

• parimad tööriistad AI optimeerimiseks

Uued kontseptsioonid

• sisu päritolu

• llm usaldussignaalid

• semantiline AI klastrite moodustamine

• otsingu täiustatud optimeerimine

Need on täpselt sellised teemad, mida generatiivsed mootorid korduvalt tsiteerivad.

Lõplik mõte:

Sõnade uurimine ei ole surnud – see areneb

LLM-optimeerimine ei asenda märksõnade uurimist – see täiustab seda.

Keyword Finder jääb aluseks, kuid nüüd ei otsi te enam ainult:

• maht

• konkurents

• raskus

Te otsite:

• tõlgendatavus

• mitmetähenduslikkus

• mõisteline struktuur

• sünteesipotentsiaal

• generatiivne sobivus

• klastrite joondamine

• entiteedi seosed

Need on signaalid, mis toidavad LLM-i eelistusi.

Kasutage Keyword Finderi uue lähenemisviisiga ja te ei sihi enam ainult märksõnu — te sihitakse teemasid, mida AI tahab kasutada.

Nii domineerite te järgmise põlvkonna otsingutes.