LLM-ek használata kulcsszó-klaszterek és entitás-térképek létrehozására

Bevezetés

A kulcsszó-kutatás az elmúlt két évben többet változott, mint az előző húsz évben.

A keresőmotorok már nem csak a kulcsszavak egyezésére támaszkodnak, hanem olyan entitásokra, beágyazásokra, szemantikai vektorokra és témakörökre is, amelyeket a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) értenek. Ugyanakkor maguk az LLM-ek is hatékony eszközökké váltak a következő területeken:

✔ témakörök generálása

✔ szemantikai kapcsolatok azonosítása

✔ entitások leképezése

✔ hiányzó al-témák feltárása

✔ a felhasználói szándék elemzése

✔ AI-áttekintés kiváltó tényezőinek előrejelzése

✔ tartalom-taxonómiák felépítése

✔ tematikus tekintély építése

Ez a cikk elmagyarázza, hogyan lehet az LLM-eket helyesen és biztonságosan használni olyan kulcsszóklaszterek és entitás-térképek létrehozásához, amelyek felülmúlják a hagyományos kulcsszó-kutatást – mindezt a Ranktracker adatközpontú eszközeinek integrálásával, amelyekkel érvényesítheti és operacionalizálhatja az eredményeket.

1. Miért váltott a kulcsszó-kutatás a kulcsszavakról az entitásokra?

A hagyományos SEO így működött:

kulcsszó → tartalom → rangsor

A modern, AI-vezérelt keresés így működik:

entitás → kapcsolatok → szándékminta → vektorklaszter → válasz

Az LLM-ek a következő szempontok alapján értelmezik a világot:

✔ entitások

✔ attribútumok

✔ kapcsolatok

✔ hierarchiák

✔ kontextus

✔ közelség a vektortérben

Ha tartalmi stratégiája kizárólag kulcsszavakra épül, akkor:

✘ elveszíti a témában szerzett tekintélyét

✘ kihagyja a kritikus alaptémákat

✘ nem fog megjelenni az AI áttekintésekben

✘ nehezen fog megjelenni a generatív válaszokban

✘ összezavarodnak az LLM-ek az inkonzisztens lefedettség miatt

Az entitásvezérelt klaszterezés ma a modern SEO és LLM optimalizálás alapja.

2. Hogyan értik az LLM-ek a témákat: vektorok, beágyazások és szemantikai közelség

Az LLM-ek nem kulcsszavakat tanulnak. Kapcsolatokat tanulnak.

Amikor egy témáról kérdez a ChatGPT-től, a Gemini-től vagy a Claude-tól, a modell a következőket használja:

Vektor-beágyazások

A jelentés matematikai ábrázolása.

Szemantikai szomszédságokat

Kapcsolódó fogalmak csoportjai.

Kontextusablakok

Helyi fogalomcsoportok.

Entitásgráfok

Ki/mi kapcsolódik kihez/mihez.

Ez azt jelenti, hogy az LLM-ek természetesen kiválóan alkalmasak:

✔ kulcsszó-klaszterek létrehozása

✔ kapcsolódó szándékok csoportosítása

✔ kapcsolatok feltérképezése

✔ témaköri hiányosságok pótlása

✔ felhasználói kérdések előrejelzése

✔ keresési viselkedés modellezése nagy léptékben

Csak helyesen kell megfogalmazni őket (és Ranktrackerrel ellenőrizni).

3. Az LLM-ek által létrehozható 3 típusú kulcsszócsoport

Az LLM-ek különösen hatékonyak a következők generálásában:

1. Szándékalapú klaszterek

A felhasználó igényei szerint csoportosítva:

• információs

• kereskedelmi

• tranzakciós

• navigációs

• összehasonlító

• hibakeresés

2. Szemantikai téma-klaszterek

Jelentés és közelség szerint csoportosítva:

• „AI SEO eszközök”

• „LLM optimalizálás”

• „strukturált adatok és sémák”

3. Entitásközpontú klaszterek

Csoportosítva:

• márkák

• emberek

• termékek

• kategóriák

• attribútumok

• jellemzők

Példa a Ranktrackerre:

✔ Ranktracker → funkciók → rangsor követés → kulcsszó kutatás → auditok → visszalinkelések → SERP elemzés

✔ Versenytársak → entitás szomszédság → összehasonlító klaszterek

✔ Használati esetek → vállalati SEO → helyi SEO → e-kereskedelmi SEO

Az LLM-ek ebben kiemelkedőek, mert belső tudásgrafikonjaik entitás-orientáltak.

4. Hogyan használjuk az LLM-eket kulcsszóklaszterek létrehozásához (lépésről lépésre)

Íme a legfontosabb AI-vezérelt SEO-csapatok által jelenleg használt pontos munkafolyamat.

1. lépés — Magtémák generálása a Ranktracker Keyword Finder segítségével

Kezdje a valós keresési adatokkal:

✔ kiinduló kulcsszavak

✔ hosszú keresési kifejezések

✔ kérdésalapú kifejezések

✔ AI-szándékú lekérdezések

✔ kereskedelmi módosítók

A Keyword Finder biztosítja, hogy tényeken alapuló keresési igényekkel induljon, és ne hallucinált kifejezésekkel.

2. lépés — Adja meg ezeket a kulcsszavakat egy LLM-nek szemantikai csoportosítás céljából

Példa:

„Csoportosítsa ezeket a kulcsszavakat szemantikai klaszterekbe, mindegyikhez egy fő témával, al témákkal, felhasználói szándékokkal és javasolt cikkcímekkel. A kimenetet strukturált hierarchikus formátumban adja meg.”

Az LLM a következő eredményt adja:

✔ fő témák

✔ alaptémákat alaptémák

✔ kihagyott lehetőségek

✔ kérdésalapú kiterjesztéseket

Ez az első lépés.

3. lépés — Kérje meg az LLM-et, hogy bővítse ki az entitás térképeket

Példa:

„Azonosítson minden, ezekhez a klaszterekhez kapcsolódó entitást – beleértve a márkákat, fogalmakat, személyeket, jellemzőket és tulajdonságokat. Mutassa be azok kapcsolatait, és osztályozza őket elsődleges, másodlagos vagy harmadlagos entitásokként.”

A kimenet az entitás térkép lesz, amely kritikus fontosságú a következőkhöz:

✔ LLM optimalizálás (LLMO)

✔ AIO

✔ AEO

✔ tartalom-klaszterezés

✔ belső linkelés

✔ tematikus tekintély

4. lépés — Témakörök hiányosságainak listája

Kérdés:

„Milyen témák, kérdések vagy entitások hiányoznak ebből a csoportosításból, amelyeket a felhasználók elvárnak, de a márka még nem fedett le?”

Az LLM-ek kiválóan alkalmasak a következő azonosítására:

✔ hiányzó GYIK

✔ hiányzó felhasználási esetek

✔ hiányzó összehasonlító oldalak

✔ hiányzó definíciók

✔ hiányzó kapcsolódó szándékok

Ezzel elkerülhetők a tartalmi hiányosságok, amelyek rontják az AI láthatóságát.

5. lépés – A keresési volumen és nehézség ellenőrzése a Ranktracker segítségével

Az LLM-ek struktúrát adnak. A Ranktracker legitimitást ad.

Ellenőrizze:

✔ keresési volumen

✔ kulcsszó nehézség

✔ SERP verseny

✔ szándék pontosság

✔ kattintási potenciál

✔ AI áttekintés valószínűsége

Ez a lépés kiszűri a hallucinált vagy alacsony értékű kiterjesztéseket.

6. lépés — Szervezés közzétehető tematikus térképpé

A végleges tematikus térképnek a következőket kell tartalmaznia:

✔ pillér oldal

✔ kiegészítő témák

✔ hosszú távú szándékoldalak

✔ entitás horgonyoldalak

✔ összehasonlító oldalak

✔ GYIK-csoportok

✔ szószedet-csoportok

✔ AI-optimalizált összefoglalók

Az LLM-ek segítenek a teljes kép összeállításában – a Ranktracker pedig annak számszerűsítésében.

5. Hogyan használjuk az LLM-eket entitás térképek készítéséhez (teljes módszer)

Az entitás térképek a modern keresési láthatóság gerincét képezik.

Az LLM-ek négyféle entitás térképet tudnak generálni:

1. Elsődleges entitások

A jelentés fő objektumai.

Példa: _Ranktracker _ _Google Search Console _ _SERP tracking _ Kulcsszó kutatás

2. Támogató entitások

Másodlagos kapcsolódó entitások.

Példa: _keresési láthatóság _ _rangváltozékonyság _ kulcsszó-kannibalizáció

3. Attribútum entitások

Jellemzők vagy tulajdonságok.

Példa: _rangsor követési intervallum _ _SERP mélység _ _Top 100 eredmények _ kulcsszó listák

4. Szomszédos entitások

A szemantikai környezetben található fogalmak.

Példa: _LLM optimalizálás _ _AIO _ _strukturált adatok _ entitás SEO

Az LLM-ek mind a négy típust pontosan képesek kinyomtatni.

6. Az LLM entitás-leképezési prompt (amit örökre használni fogsz)

Itt van a fő utasítás:

„Készítsen teljes entitás térképet a következő témához: [TÉMA]. 

Tartalmazza: – elsődleges entitások – másodlagos entitások – attribútumok – műveletek – problémák – megoldások – eszközök – mutatók – kapcsolódó szakszavak – emberek – márkák – versenytárs entitások – szemantikai testvérek Mutassa be hierarchikus gráfként.”

Ezzel percek alatt világszínvonalú entitás térképek készülnek.

Ezután ellenőrizze az entitásokat a következő eszközökkel:

✔ Ranktracker SERP Checker (a valós világbeli összefüggések megtekintéséhez)

✔ Backlink Checker (a domain szintű entitások szomszédságának megértéséhez)

7. LLM-klaszterek + Ranktracker-adatok kombinálása = az új kulcsszó-kutatási formula

A modern munkafolyamat a következőképpen alakul:

1. Ranktracker = Keresési valóság

Volumen KD SERP verseny Szándék CPC AI Áttekintés kiváltó tényezők

2. LLM = Szemantikai struktúra

Jelentés Kapcsolatok Entitások Klaszterek Témahierarchiák Hiányosságok

3. Ember = Stratégia és prioritások

Szerkesztői ítélet Üzleti relevancia Márka pozícionálás Erőforrás-elosztás

Ez a háromszög a SEO és a generatív láthatóság jövője.

8. Fejlett technikák: LLM-ek használata klaszterek prioritásainak meghatározásához

Az LLM-ek a következőket alapul véve rangsorolhatják a klasztereket:

✔ szándék érettsége

✔ a csatorna szakasza

✔ bevételi hatása

✔ hatalmi befolyás

✔ versenyképességi telítettség

✔ AI áttekintés lehetőségek

✔ szervezetek hatalmának összehangolása

Feladat:

„Rangsorold ezeket a klasztereket bevételi potenciál, rangsorolhatóság és LLM láthatósági potenciál szerint.”

Ezzel olyan útitervet kapunk, amely felülmúlja a hagyományos SEO-tervezést.

9. A legfontosabb szabály: soha ne hagyja, hogy az LLM-ek felváltsák a valódi kulcsszók adatait

Az LLM-ek hatékonyak, de hallucinálnak a keresési viselkedésről.

Soha ne bízzon:

✘ AI által generált keresési volumen

✘ AI által generált kulcsszó nehézség

✘ kitalált módosítók

✘ hamis kereskedelmi lekérdezések

Mindig ellenőrizze a Ranktracker Keyword Finder segítségével.

LLM-ek szerkezete. A Ranktracker ellenőrzi.

10. Hogyan támogatja a Ranktracker az LLM-segítségével történő kulcsszó-csoportosítást

Keyword Finder

Valós adatokat biztosít az LLM-klaszterezéshez.

SERP Checker

Ellenőrzi az entitások közötti kapcsolatokat és a versenyt.

Rank Tracker

Megmutatja, hogyan teljesítenek a klaszterek nagy léptékben.

Web Audit

Biztosítja, hogy az oldalak géppel olvashatók legyenek az LLM-ek számára.

AI cikkíró

Strukturált, klaszterekhez igazodó, entitásokkal konzisztens tartalmat hoz létre.

Visszalinkelés-ellenőrző + monitor

Külső konszenzus révén erősíti az entitások közötti kapcsolatokat.

Az LLM-ek építik a térképet. A Ranktracker segít megnyerni a térképet.

Záró gondolat:

Az LLM-ek nem a kulcsszó-kutatás helyettesítésére szolgálnak – hanem annak újjáépítésére

Az LLM-ek példátlan lehetőségeket nyújtanak számunkra:

✔ jelentés feltérképezése

✔ entitások megértése

✔ témák csoportosítása

✔ hiányosságok azonosítása

✔ a keresési szándék előrejelzése

✔ generatív válaszok modellezése

De a jövő azoknak a márkáknak tartozik, amelyek ötvözik:

AI-megértés + valós adatok + emberi stratégia.

Az LLM-ek építik fel a struktúrát. A Ranktracker ellenőrzi az adatokat. Ön összekapcsolja azokat az üzleti célokkal.

Ez az új terv a témában való tekintély megteremtéséhez egy LLM-domináns keresési környezetben.