LLMide kasutamine märksõnade klastrite ja olemuste kaartide loomiseks

Sissejuhatus

Viimase kahe aasta jooksul on märksõnade uurimine muutunud rohkem kui eelneva kahekümne aasta jooksul.

Otsingumootorid ei tugine enam ainult märksõnade sobitamisele, vaid ka suurte keelemudelite (LLM) poolt mõistetavatele entiteetidele, sisseehitatud elementidele, semantilistele vektoritele ja teemaklastritele. Samal ajal on LLM-id ise muutunud võimsateks tööriistadeks järgmiste ülesannete täitmiseks:

✔ teemaklastrite genereerimiseks

✔ semantiliste suhete tuvastamine

✔ entiteetide kaardistamine

✔ puuduvate alateemade avastamine

✔ kasutaja kavatsuste analüüsimiseks

✔ AI ülevaate käivitajate ennustamine

✔ sisu taksonoomiate koostamine

✔ teemakohase autoriteedi loomine

Käesolevas artiklis selgitatakse, kuidas kasutada LLM-e õigesti ja ohutult, et luua märksõnaklastreid ja entiteedikaarte, mis ületavad traditsioonilise märksõnade uurimise tulemusi – kõike seda integreerides Ranktrackeri andmepõhised tööriistad, et valideerida ja rakendada oma teadmisi.

1. Miks märksõnade uurimine on nihkunud märksõnadelt entiteetidele

Traditsiooniline SEO toimis järgmiselt:

märksõna → sisu → reiting

Kaasaegne AI-põhine otsing toimib järgmiselt:

entiteet → suhted → kavatsuse muster → vektoriklastri → vastus

LLM-id mõistavad maailma järgmiste mõistete kaudu:

✔ entiteedid

✔ atribuudid

✔ suhted

✔ hierarhiad

✔ kontekst

✔ lähedus vektorruumis

Kui teie sisustrateegia põhineb ainult märksõnadel, siis:

✘ kaotate teemakohase autoriteedi

✘ jääte ilma olulistest alateemadest

✘ ei ilmu AI ülevaadetes

✘ raskusi genereeritud vastuste kuvamisel

✘ segadusse ajate LLM-id ebajärjekindla katvusega

Entiteedipõhine klastrite moodustamine on nüüd kaasaegse SEO ja LLM optimeerimise alus.

2. Kuidas LLM-id teemasid mõistavad: vektorid, sisseehitatud funktsioonid ja semantiline lähedus

LLM-id ei õpi märksõnu. Nad õpivad suhteid.

Kui küsid ChatGPT-lt, Gemini-lt või Claude'ilt teema kohta, kasutab mudel:

Vektori sisseviimised

Matemaatilist tähenduse esitusviisi.

Semantilised naabrused

Seotud mõistete rühmi.

Kontekstiaknad

Kohalikud mõistete klastrid.

Entiteedi graafikud

Kes/mis on seotud kellega/millega.

See tähendab, et LLM-id on loomulikult suurepärased järgmistes valdkondades:

✔ märksõnade klastrite loomine

✔ seotud kavatsuste rühmitamine

✔ suhete kaardistamine

✔ teemade lünkade täitmine

✔ kasutajate küsimuste ennustamine

✔ otsingukäitumise modelleerimine suurel skaalal

Teil tuleb lihtsalt neid õigesti juhendada (ja valideerida Ranktrackeriga).

3. 3 tüüpi märksõnaklastrid, mida LLM-id suudavad luua

LLM-id on eriti võimsad järgmiste klastrite loomisel:

1. Kavatsuspõhised klastrid

Rühmitatud vastavalt kasutaja soovidele:

• informatiivne

• kaubanduslik

• tehinguline

• navigatsiooniline

• võrdlev

• veaotsing

2. Semantilised teemaklastrid

Rühmitatud tähenduse ja läheduse järgi:

• „AI SEO-tööriistad”

• „LLM optimeerimine”

• „struktureeritud andmed ja skeemid”

3. Entiteedikesksed klastrid

Rühmitatud järgmise alusel:

• brändid

• inimesed

• tooted

• kategooriad

• omadused

• omadused

Näide Ranktrackerile:

✔ Ranktracker → funktsioonid → positsiooni jälgimine → märksõnade uurimine → auditid → tagasilinkid → SERP analüüs

✔ Konkurendid → entiteedi lähedus → võrdlevad klastrid

✔ Kasutusjuhtumid → ettevõtte SEO → kohalik SEO → e-kaubanduse SEO

LLM-id on selles osas eriti head, kuna nende sisemised teadmiste graafikud on entiteedipõhised.

4. Kuidas kasutada LLMsid märksõnaklastrite loomiseks (samm-sammult)

Siin on täpne töövoog, mida parimad AI-põhised SEO-meeskonnad praegu kasutavad.

Samm 1 — Luua algteemad Ranktracker Keyword Finderiga

Alusta reaalse otsinguandmetega:

✔ algsed märksõnad

✔ pika sabaga päringud

✔ küsimuspõhised terminid

✔ AI-põhised päringud

✔ kaubanduslikud modifikaatorid

Keyword Finder tagab, et alustate faktilise otsingunõudlusega, mitte hallutsinatsioonidega.

2. samm – sisestage need märksõnad LLM-i semantilise rühmitamise jaoks

Näide:

„Rühmitage need märksõnad semantilisteks klastriteks, millest igaühel on peateema, alateemad, kasutajate kavatsused ja soovitatavad artikli pealkirjad. Esitage tulemus struktureeritud hierarhilises formaadis.”

LLM toodab:

✔ peateemad

✔ toetavad alateemad

✔ puuduvad võimalused

✔ küsimuspõhised laiendused

See on esimene etapp.

3. samm – Paluge LLM-il laiendada entiteedikartideks

Näide:

„Tuvasta kõik nendega seotud entiteedid – sealhulgas brändid, kontseptsioonid, inimesed, omadused ja atribuudid. Näita nende seosed ja klassifitseeri need esmasteks, teisesteks või kolmandateks.”

Väljundiks on teie entiteedikart, mis on oluline järgmistel põhjustel:

✔ LLM-i optimeerimine (LLMO)

✔ AIO

✔ AEO

✔ sisu klastrite moodustamine

✔ sisemine linkimine

✔ teemakohane autoriteet

4. samm — Teemade puudujääkide nimekirjade koostamine

Küsimus:

„Millised teemad, küsimused või üksused puuduvad sellest klastrist, mida kasutajad ootavad, kuid mida bränd veel ei ole käsitlenud?”

LLM-id on eriti head järgmiste asjade tuvastamisel:

✔ puuduvad KKK-d

✔ puuduvad kasutusjuhud

✔ puuduvad võrdluslehed

✔ puuduvad määratlused

✔ puuduvad seotud kavatsused

See aitab vältida sisu lünki, mis kahjustavad AI nähtavust.

5. samm – Valideeri otsingumahud ja raskus Ranktrackeriga

LLM-id annavad teile struktuuri. Ranktracker annab teile legitiimsuse.

Kinnitage:

✔ otsingumahu

✔ märksõna raskusastet

✔ SERP konkurents

✔ kavatsuse täpsus

✔ klõpsupotentsiaal

✔ AI ülevaate tõenäosus

See samm filtreerib välja hallutsinatsioonid või väheväärtuslikud laiendused.

6. samm — Korraldage avaldatavaks teemakaardiks

Teie lõplik teemakaart peaks sisaldama:

✔ samba lehekülg

✔ toetavad teemad

✔ pika sabaga kavatsuste leheküljed

✔ entiteedi ankurlehed

✔ võrdlusleheküljed

✔ KKK-klastrid

✔ sõnastikuklastrid

✔ AI-optimeeritud kokkuvõtted

LLM-id aitavad koostada tervikpildi – Ranktracker aitab seda kvantifitseerida.

5. Kuidas kasutada LLMs-i entiteedikartide loomiseks (täielik meetod)

Entiteedikartid on tänapäevase otsingunähtavuse selgroog.

LLM-id suudavad luua nelja liiki entiteedikaarte:

1. Esmased entiteedid

Peamised tähenduse objektid.

Näide: _Ranktracker _ _Google Search Console _ _SERP jälgimine _ Märksõnade uurimine

2. Toetavad entiteedid

Teisesed seotud entiteedid.

Näide: _otsingu nähtavus _ _positsiooni volatiilsus _ märksõnade kannibaliseerimine

3. Atribuutidega seotud üksused

Omadused või tunnused.

Näide: _positsiooni jälgimise intervall _ _SERP sügavus _ _100 parimat tulemust _ märksõnade loendid

4. Kõrvalasuvad üksused

Semantilises naabruses olevad mõisted.

Näide: _LLM optimeerimine _ _AIO _ _struktureeritud andmed _ entiteedi SEO

LLM-id suudavad kõiki nelja tüüpi täpselt väljastada.

6. LLM-entiteedi kaardistamise käsk (see, mida te igavesti kasutate)

Siin on peamine küsimus:

„Looge teema [TEEMA] jaoks täielik entiteetide kaart. 

Lisage: – esmased entiteedid – teisese entiteedid – atribuudid – tegevused – probleemid – lahendused – vahendid – mõõdikud – seotud žargoon – inimesed – brändid – konkurentide entiteedid – semantilised sõsarad Esitage see hierarhilise graafikuna.”

See loob maailmatasemel entiteetide kaardid mõne minutiga.

Seejärel valideerige entiteedid, kasutades:

✔ Ranktracker SERP Checker (reaalsete seoste vaatamiseks)

✔ Backlink Checker (et mõista domeeni tasandi entiteetide lähedust)

7. LLM-klastrite ja Ranktracker-andmete kombineerimine = uus märksõnade uurimise valem

Kaasaegne töövoog on järgmine:

1. Ranktracker = otsingu reaalsus

Maht KD SERP konkurents Eesmärk CPC AI Ülevaade käivitajad

2. LLM = Semantiline struktuur

Tähendus Suhted Entiteedid Klastrid Teemahierarhiad Lüngad

3. Inimene = Strateegia ja prioriteetide seadmine

Toimetaja otsus Äri asjakohasus Brändi positsioneerimine Ressursside jaotamine

See kolmnurk on SEO ja generatiivse nähtavuse tulevik.

8. Täiustatud tehnikad: LLM-ide kasutamine klastrite prioriteetide seadmiseks

LLM-id saavad klastreid prioriseerida järgmiste kriteeriumide alusel:

✔ kavatsuse küpsus

✔ müügitoru etapp

✔ tulude mõju

✔ autoriteedi mõju

✔ konkurentsi küllastumine

✔ AI ülevaade võimalustest

✔ üksuste autoriteedi ühtlustamine

Ülesanne:

„Järjesta need klastrid tulupotentsiaali, järjestamise lihtsuse ja LLM-i nähtavuse potentsiaali järgi.”

Selle tulemusena saadakse tegevuskava, mis ületab traditsioonilise SEO planeerimise tulemusi.

9. Kõige olulisem reegel: ära lase LLM-idel asendada tegelikke märksõnade andmeid

LLM-id on võimsad, kuid nad moonutavad otsingukäitumist.

Ärge kunagi usaldage:

✘ AI-genereeritud otsingumahule

✘ AI-genereeritud märksõnade raskusastet

✘ väljamõeldud modifikaatoritele

✘ võltsitud kommertspäringud

Kontrollige alati Ranktracker Keyword Finderiga.

LLM-ide struktuur. Ranktracker kontrollib.

10. Kuidas Ranktracker toetab LLM-i abil märksõnade klastrit

Keyword Finder

Annab LLM-klastrite jaoks reaalseid andmeid.

SERP Checker

Valideerib entiteetide suhteid ja konkurentsi.

Rank Tracker

Näitab, kuidas klastrid toimivad suuremas mastaabis.

Veebiaudit

Tagab, et leheküljed on masinloetavad LLM-ide jaoks.

AI artikli kirjutaja

Loob struktureeritud, klastritega kooskõlas oleva ja ühtse sisu.

Tagasilinkide kontrollija + monitor

Tugevdab entiteetide seoseid välise konsensuse kaudu.

LLM-id loovad kaardi. Ranktracker aitab teil kaarti võita.

Lõplik mõte:

LLM-id ei ole siin selleks, et asendada märksõnade uurimist – nad on selle ümber ehitanud

LLM-id annavad meile enneolematu võimu:

✔ kaardistada tähendust

✔ mõista entiteete

✔ teemasid rühmitada

✔ tuvastada lünki

✔ ennustada otsingueesmärki

✔ modelleerida generatiivseid vastuseid

Kuid tulevik kuulub brändidele, mis ühendavad:

AI mõistmist + reaalseid andmeid + inimese strateegiat.

LLM-id loovad struktuuri. Ranktracker kontrollib andmeid. Teie ühendate need äri eesmärkidega.

See on uus plaan aktuaalse autoriteedi loomiseks LLM-i domineerivas otsingukeskkonnas.