Come identificare gli argomenti adatti a un LLM con il Keyword Finder

Introduzione

La ricerca basata su LLM ha cambiato completamente il modo in cui funziona la scoperta dei contenuti.

Google AI Overviews ora riassume le risposte provenienti da una manciata di fonti affidabili. ChatGPT Search fornisce risposte sintetizzate, spesso utilizzando solo 3-6 citazioni. Perplexity e Gemini sintetizzano interi settori in risposte concise e generate.

In questo nuovo mondo, la classica ricerca per parole chiave non è più sufficiente. Il volume è ancora importante, ma l'intento, la struttura e l'idoneità LLM lo sono molto di più.

Per ottenere visibilità nei motori generativi, è necessario scegliere argomenti compatibili con LLM:

• domande a cui gli LLM rispondono naturalmente

• argomenti che richiedono sintesi

• domande di definizione

• concetti esplicativi

• intento basato sul confronto

• problemi ambigui o in più fasi

• argomenti in cui è importante il consenso

• argomenti in cui i modelli preferiscono fonti esperte

Questa guida mostra esattamente come utilizzare Keyword Finder di Ranktracker per identificare gli argomenti per i quali gli LLM vogliono generare risposte e come indirizzarli con contenuti altamente affidabili e di grande visibilità.

Cosa rende un argomento "adatto agli LLM"?

I moderni sistemi di IA scelgono determinati argomenti per la generazione diretta in base a:

• ✔ complessità

• ✔ ambiguità

• ✔ consenso fattuale

• ✔ necessità di spiegazioni

• ✔ chiarezza definitoria

• ✔ sintesi da più fonti

• ✔ valore didattico

• ✔ contesto comparativo

Gli argomenti compatibili con LLM rientrano tipicamente in queste categorie:

1. Domande "Che cos'è" e domande di definizione

Questi sono gli obiettivi principali per le risposte generate dall'IA.

Gli LLM eccellono in:

• definizioni

• brevi spiegazioni

• panoramica dei concetti

Esempi:

• "Che cos'è l'ottimizzazione LLM?"

• "Che cos'è il markup dello schema?"

• "Che cos'è l'AIO?"

Questi appaiono costantemente nelle panoramiche sull'IA e nella ricerca ChatGPT.

2. Domande "Come fare per..."

Gli LLM amano le procedure passo dopo passo.

• "Come ottimizzare per le panoramiche AI"

• "Come verificare il proprio sito per l'AIO"

• "Come costruire l'autorità tematica"

Se la domanda richiede dei passaggi → è pronta per un LLM.

3. Domande basate sul confronto

Gli LLM generano spesso confronti strutturati.

• "Semrush vs Ahrefs vs Ranktracker"

• "I migliori strumenti SEO basati sull'intelligenza artificiale"

• "Quale rank tracker dovrei usare?"

I confronti sono fondamentali per il ragionamento degli LLM.

4. Argomenti ambigui o con interpretazioni multiple

Gli LLM eccellono nel chiarire la complessità.

• "SEO vs AIO vs LLMO"

• "Cosa usa effettivamente Google nelle panoramiche sull'intelligenza artificiale?"

• "Cos'è l'entity SEO?"

Questi argomenti compaiono spesso nella ricerca generativa.

5. Argomenti dipendenti da cluster

Alcuni argomenti richiedono contenuti più approfonditi e interconnessi.

• "SEO semantico"

• "Provenienza dei contenuti"

• "Segnali di affidabilità dell'intelligenza artificiale"

• "Incorporamenti vettoriali per i marchi"

Gli LLM premiano i marchi con reti tematiche forti.

6. Domande ad alto intento con diversità SERP limitata

Se le SERP di Google contengono principalmente:

• definizioni

• glossari

• guide generali

...gli LLM spesso prendono il sopravvento su questi argomenti.

Come Keyword Finder ti aiuta a identificare argomenti compatibili con gli LLM

Keyword Finder non è stato progettato esplicitamente per LLMO, ma il suo set di dati, i filtri e il rilevamento dell'intento lo rendono uno strumento perfetto per scoprire argomenti compatibili con LLM.

Ecco il flusso di lavoro.

Passaggio 1 — Filtra per parole chiave basate su domande

In Keyword Finder:

1. Inserisci la tua query iniziale (ad esempio, "AI SEO", "AIO", "incorporamenti").

2. Applica il filtro Domande.

3. Ordina per intento e caratteristiche SERP.

Le parole chiave delle domande rivelano:

• come le persone formulano i problemi

• A cosa rispondono naturalmente gli LLM

• dove è necessaria la sintesi

• dove Google mostra già le panoramiche AI

I tipi di domande che desideri:

• "Che cos'è"

• "come"

• "perché"

• "come"

• "differenza tra"

• "vs"

• "esempi di"

Queste categorie si allineano perfettamente con i modelli di generazione LLM.

Passaggio 2 — Cerca query con intento informativo o misto

Gli LLM sono meno utili per:

• query transazionali

• query di navigazione

Gli LLM sono più efficaci per:

• informative

• educative

• esplorative

• comparative

• risoluzione di problemi

Il visualizzatore di intenti di Keyword Finder mostra esattamente quali query rientrano in questa categoria.

Indirizza quelle contrassegnate con:

• ✔ Informativo

• ✔ Commerciale Investigativo

• ✔ Intento misto

Queste sono le opportunità principali compatibili con gli LLM.

Passaggio 3 — Analizza le funzionalità SERP per prevedere la copertura dell'AI

Keyword Finder mostra quali caratteristiche SERP appaiono per qualsiasi parola chiave:

• Panoramica sull'intelligenza artificiale

• Snippet in primo piano

• Domande frequenti

• Pannello informativo

• Tabella comparativa

• Notizie principali

• Recensioni

Gli argomenti più compatibili con LLM sono quelli con:

• ✔ Panoramica sull'IA

• ✔ Snippet in primo piano

• ✔ Domande frequenti

Questi segnali indicano:

• Elevata richiesta di spiegazioni

• elevato volume di domande

• Struttura definitoria o procedurale

• contenuti che gli LLM possono facilmente riassumere

Se Google genera già una panoramica AI → l'argomento è pronto per LLM.

Passaggio 4 — Esamina "Difficoltà vs Opportunità" per sfruttare l'LLM

I punteggi di difficoltà tradizionali misurano la concorrenza SERP. Ma con LLMO, anche le parole chiave ad alta difficoltà possono essere vincenti se:

• l'argomento richiede chiarezza da parte di esperti

• il tuo marchio è forte in quel cluster

• il contenuto è altamente strutturato

• hai definizioni canoniche

• la tua entità è stabile

• i tuoi backlink rafforzano la tua competenza

• il tuo schema favorisce la comprensione

Il punteggio di opportunità di Keyword Finder è un'arma segreta in questo caso.

Le parole chiave ad alta opportunità preferite dagli LLM includono:

• argomenti emergenti

• argomenti tecnici

• argomenti ambigui

• argomenti in più fasi

• argomenti di nicchia definitoriali

• argomenti basati sul confronto

Queste ti danno un vantaggio LLM-first.

Passaggio 5 — Esplora i cluster di parole chiave semantiche

Il clustering di Keyword Finder aiuta a identificare gli argomenti che gli LLM trattano come semanticamente unificati.

Gli LLM utilizzano gli embedding per collegare:

• termini correlati

• concetti

• sottotemi

• entità correlate

Quando Keyword Finder raggruppa le parole chiave in:

• hub semantici

• cluster categoriali

• gruppi definitoriali

...puoi creare cluster di contenuti completi compatibili con gli LLM.

I cluster semantici sono contenuti basati sull'embedding, che gli LLM preferiscono rispetto ai singoli articoli.

Passaggio 6: esaminare le interpretazioni e le variazioni delle query

Gli LLM utilizzano come impostazione predefinita argomenti con:

• molteplici interpretazioni

• significati sovrapposti

• risposte corrette multiple

• formulazioni ambigue

Keyword Finder rivela:

• sinonimi

• formulazioni alternative

• variante semantiche

• cambiamenti di intenti a lungo termine

Questi sono perfetti per creare cluster LLM multistrato.

Passaggio 7 — Individua gli argomenti con un'alta densità di PAA

I riquadri "Le persone chiedono anche" indicano:

• elevata domanda di domande

• elevata ambiguità interpretativa

• elevato potenziale di sintesi

Questi sono argomenti che gli LLM amano generare.

Esempi includono:

• "Che cos'è la fiducia nell'IA?"

• "Come funzionano gli embedding?"

• "L'ottimizzazione LLM fa parte della SEO?"

Puntate su questi argomenti sin dall'inizio: dominano la ricerca generativa.

Passaggio 8 — Convalida ogni parola chiave attraverso il comportamento LLM

Infine, testate ogni parola chiave target in:

• Ricerca ChatGPT

• Perplessità

• Panoramica sull'IA di Google

• Gemini

Chiedi:

"Che cos'è [parola chiave]?"

Se i modelli:

• generare risposte lunghe

• citare più fonti

• mostra confusione

• allucinare

• si contraddicono

Allora l'argomento presenta un'elevata opportunità LLM.

Se i modelli:

• dare risposte brevi e statiche

• citano solo Wikipedia

• affidarsi solo all'indice di Google

Allora l'opportunità LLM è bassa.

Utilizza Keyword Finder → convalida con LLM → scegli l'obiettivo in base all'intento generativo.

Come sono gli argomenti compatibili con LLM (esempi)

Ecco alcuni esempi che puoi estrarre tramite Keyword Finder per i cluster SEO/AI:

Argomenti di definizione

• cos'è l'ottimizzazione llm

• cos'è la ricerca generativa

• cos'è la panoramica sull'intelligenza artificiale

• cos'è un embedding vettoriale

Argomenti "come fare per"

• come ottimizzare le panoramiche sull'IA

• Come costruire un'autorità tematica

• Come addestrare gli LLM sul proprio marchio

Confronto

• AI SEO vs SEO tradizionale

• AIO vs Geo vs LLMO

• ranktracker vs semrush

• I migliori strumenti per l'ottimizzazione AI

Concetti emergenti

• provenienza dei contenuti

• Segnali di affidabilità LLM

• clustering semantico dell'IA

• ottimizzazione potenziata dal recupero

Questi sono esattamente i tipi di argomenti che i motori generativi citano ripetutamente.

Considerazione finale:

La ricerca delle parole chiave non è morta, ma si sta evolvendo

L'ottimizzazione LLM non sostituisce la ricerca delle parole chiave, ma la migliora. Keyword Finder rimane la base, ma ora non si cerca solo:

Keyword Finder rimane la base, ma ora non stai più cercando solo:

• volume

• concorrenza

• difficoltà

Cercate:

• interpretabilità

• ambiguità

• struttura definitoria

• potenziale di sintesi

• idoneità generativa

• allineamento dei cluster

• associazioni di entità

Questi sono i segnali che alimentano la preferenza LLM.

Utilizza Keyword Finder con questa nuova prospettiva e non ti limiterai a puntare sulle parole chiave, ma punterai sugli argomenti che l'IA vuole utilizzare.

È così che dominerai la prossima generazione di ricerche.