LLM naudojimas raktažodžių klasteriams ir esybių žemėlapiams kurti

Įvadas

Per pastaruosius dvejus metus raktažodžių tyrimai pasikeitė labiau nei per ankstesnius dvidešimt metų.

Paieškos sistemos nebesiremia tik raktažodžių atitikimu – jos remiasi didelių kalbos modelių (LLM) suprantamais vienetais, įterpimais, semantiniais vektoriais ir temų grupėmis. Tuo pačiu metu patys LLM tapo galingais įrankiais:

✔ temų grupių generavimui

✔ semantinių ryšių identifikavimui

✔ objektų atvaizdavimui

✔ trūkstamų potemių atskleidimui

✔ vartotojų ketinimų analizę

✔ AI apžvalgos trigerių prognozavimas

✔ turinio taksonomijų kūrimas

✔ teminės autoriteto kūrimas

Šiame straipsnyje paaiškinama, kaip teisingai ir saugiai naudoti LLM, kad būtų galima kurti raktažodžių grupes ir objektų žemėlapius, kurie pranoksta tradicinius raktažodžių tyrimus, tuo pačiu integruojant „Ranktracker“ duomenimis pagrįstus įrankius, kad būtų galima patvirtinti ir praktiškai pritaikyti jūsų įžvalgas.

1. Kodėl raktažodžių tyrimas perėjo nuo raktažodžių prie objektų

Tradicinis SEO veikė taip:

raktinis žodis → turinys → reitingas

Šiuolaikinė AI pagrįsta paieška veikia taip:

entitetas → santykiai → ketinimo modelis → vektorių klasteris → atsakymas

LLM supranta pasaulį taip:

✔ objektų

✔ atributai

✔ santykių

✔ hierarchijų

✔ konteksto

✔ artumas vektorinėje erdvėje

Jei jūsų turinio strategija yra pagrįsta vien tik raktažodžiais, jūs:

✘ prarasite teminę autoritetą

✘ praleisite svarbias potemes

✘ nepasirodysite AI apžvalgose

✘ sunkiai pasirodysite generatyviniuose atsakymuose

✘ sukelsite painiavą LLM dėl nenuoseklaus aprėpties

Entitetais pagrįstas klasterizavimas dabar yra modernios SEO ir LLM optimizacijos pagrindas.

2. Kaip LLM supranta temas: vektoriai, įterpimai ir semantinis artumas

LLM nemoko raktinių žodžių. Jie mokosi santykių.

Kai paklausiate ChatGPT, Gemini ar Claude apie temą, modelis naudoja:

Vektorių įterpimus

Matematinį reikšmės atvaizdavimą.

Semantinius kaimynystės ryšius

Susijusių sąvokų grupes.

Konteksto langus

Vietinės sąvokų grupės.

Entitetų grafikai

Kas/kas susijęs su kuo/kuo.

Tai reiškia, kad LLM yra natūraliai puikūs:

✔ kurti raktažodžių grupes

✔ grupuoti susijusius ketinimus

✔ ryšių atvaizdavimą

✔ užpildyti temų spragas

✔ prognozuoti vartotojų klausimus

✔ didelio masto paieškos elgsenos modeliavimas

Jums tereikia juos teisingai nurodyti (ir patvirtinti su „Ranktracker“).

3. 3 tipai raktažodžių grupių, kurias gali sukurti LLM

LLM yra ypač galingos generuojant:

1. Ketinimų pagrįsti klasteriai

Grupuojami pagal tai, ko nori vartotojas:

• informacinis

• komercinė

• transakcinis

• navigacinis

• lyginamasis

• problemų sprendimas

2. Semantinių temų grupes

Grupuojami pagal reikšmę ir artumą:

• „AI SEO įrankiai“

• „LLM optimizavimas“

• „struktūrizuoti duomenys ir schemos“

3. Entitetais pagrįstų klasterių

Grupuojami pagal:

• prekės ženklai

• žmonės

• produktai

• kategorijos

• atributai

• funkcijos

Pavyzdys „Ranktracker“:

✔ Ranktracker → funkcijos → reitingų stebėjimas → raktažodžių tyrimas → auditai → atgalinės nuorodos → SERP analizė

✔ Konkurentai → subjektų artimumas → lyginamieji klasteriai

✔ Naudojimo atvejai → įmonių SEO → vietinis SEO → elektroninės komercijos SEO

LLM tai puikiai sekasi, nes jų vidiniai žinių grafikai yra orientuoti į objektus.

4. Kaip naudoti LLM raktažodžių grupių kūrimui (žingsnis po žingsnio)

Čia pateikiamas tikslus darbo srautas, kurį dabar naudoja geriausios AI pagrįstos SEO komandos.

1 žingsnis — Sukurkite pradines temas naudodami „Ranktracker“ raktažodžių ieškiklį

Pradėkite nuo realių paieškos duomenų:

✔ pradiniai raktažodžiai

✔ ilgos uodegos užklausos

✔ klausimais pagrįsti terminai

✔ AI ketinimų užklausos

✔ komerciniai modifikatoriai

„Keyword Finder“ užtikrina, kad pradėsite nuo faktinės paieškos paklausos, o ne išgalvotų terminų.

2 žingsnis — įveskite šiuos raktažodžius į LLM semantiniam grupuojimui

Pavyzdinis užklausos tekstas:

„Sugrupuokite šiuos raktažodžius į semantinius klasterius, kiekvieną su pagrindine tema, potemomis, vartotojų ketinimais ir siūlomais straipsnių pavadinimais. Rezultatus pateikite struktūrizuoto hierarchinio formato.“

LLM pateiks:

✔ pagrindines temas

✔ pagalbines potemes

✔ praleistas galimybes

✔ klausimais pagrįstus išplėtimus

Tai pirmasis etapas.

3 žingsnis — paprašykite LLM išplėsti į objektų žemėlapius

Pavyzdinis užklausos pavyzdys:

„Nustatykite visus su šiais klasteriais susijusius objektus, įskaitant prekės ženklus, sąvokas, žmones, savybes ir atributus. Parodykite jų ryšius ir klasifikuokite juos kaip pirminius, antrinius arba tretinius.“

Rezultatas tampa jūsų entitetų žemėlapiu, kuris yra labai svarbus:

✔ LLM optimizavimui (LLMO)

✔ AIO

✔ AEO

✔ turinio klasterizavimui

✔ vidinių nuorodų

✔ teminė autoritetas

4 žingsnis — Sukurkite temų spragų sąrašus

Klausimas:

„Kokių temų, klausimų ar objektų trūksta šioje grupėje, kurių tikisi vartotojai, bet prekės ženklas dar neaprašė?“

LLM puikiai tinka nustatyti:

✔ trūkstamus DUK

✔ trūkstamus naudojimo atvejus

✔ trūkstamų palyginimo puslapių

✔ trūkstamus apibrėžimus

✔ trūkstamus gretimus ketinimus

Tai padeda išvengti turinio spragų, kurios kenkia AI matomumui.

5 žingsnis — Patikrinkite paieškos apimtį ir sudėtingumą naudodami „Ranktracker“

LLM suteikia struktūrą. „Ranktracker“ suteikia teisėtumą.

Patikrinkite:

✔ paieškos apimtį

✔ raktažodžių sudėtingumą

✔ SERP konkurenciją

✔ ketinimų tikslumą

✔ paspaudimų potencialas

✔ AI apžvalgos tikimybė

Šis žingsnis filtruoja iliuzines arba mažos vertės plėtros.

6 žingsnis — Suskirstykite į publikuotiną teminę žemėlapį

Galutinis teminis žemėlapis turėtų apimti:

✔ pagrindinį puslapį

✔ pagalbines temas

✔ ilgos uodegos ketinimų puslapius

✔ pagrindinių objektų puslapius

✔ palyginimo puslapius

✔ DUK grupės

✔ žodynų grupės

✔ AI optimizuoti santraukos

LLM padeda sudaryti išsamų vaizdą, o „Ranktracker“ padeda jį kiekybiškai įvertinti.

5. Kaip naudoti LLM kuriant objektų žemėlapius (išsamus metodas)

Entitetų žemėlapiai yra šiuolaikinio paieškos matomumo pagrindas.

LLM gali generuoti keturių rūšių entitetų žemėlapius:

1. Pirminiai subjektai

Pagrindiniai reikšmės objektai.

Pavyzdys: _Ranktracker _ _Google Search Console _ _SERP sekimas _ Raktažodžių tyrimas

2. Pagalbiniai entitetai

Antriniai susiję objektai.

Pavyzdys: _paieškos matomumas _ _reitingo svyravimai _ raktažodžių kanibalizavimas

3. Atributų subjektai

Savybės ar charakteristikos.

Pavyzdys: _reitingo stebėjimo intervalas _ _SERP gylis _ _100 geriausių rezultatų _ raktažodžių sąrašai

4. Gretimieji subjektai

Semantinės aplinkos sąvokos.

Pavyzdys: _LLM optimizavimas _ _AIO _ _struktūrizuoti duomenys _ objektų SEO

LLM gali tiksliai pateikti visus keturis tipus.

6. LLM entitetų atvaizdavimo komanda (kurią naudosite visą laiką)

Čia yra pagrindinis nurodymas:

„Sukurkite išsamų temai [TEMA] skirtą objektų žemėlapį. 

Įtraukite: – pirminius subjektus – antrinius subjektus – atributus – veiksmus – problemas – sprendimus – įrankius – rodiklius – susijusią terminiją – žmones – prekės ženklus – konkurentų subjektus – semantinius giminingus subjektus Pateikite tai kaip hierarchinį grafiką.“

Tai leidžia per kelias minutes sukurti pasaulinio lygio entitetų žemėlapius.

Tada patvirtinkite subjektus naudodami:

✔ Ranktracker SERP Checker (norėdami pamatyti realaus pasaulio sąsajas)

✔ Backlink Checker (norėdami suprasti domeno lygio entitetų gretimumą)

7. LLM klasterių ir Ranktracker duomenų derinys = nauja raktažodžių paieškos formulė

Šiuolaikinis darbo srautas tampa toks:

1. Ranktracker = paieškos realybė

Apimtis KD SERP konkurencija Tikslas CPC AI apžvalgos trigeriai

2. LLM = Semantinė struktūra

Reikšmė Santykiai Entitetai Klasteriai Teminės hierarchijos Spragos

3. Žmogus = Strategija ir prioritetų nustatymas

Redakcinis sprendimas Verslo aktualumas Prekės ženklo pozicionavimas Išteklių paskirstymas

Šis trikampis yra SEO ir generatyvinio matomumo ateitis.

8. Pažangios technikos: LLM naudojimas klasterių prioritetų nustatymui

LLM gali nustatyti klasterių prioritetus pagal:

✔ ketinimų brandą

✔ piltuvo etapą

✔ poveikio pajamoms

✔ autoriteto panaudojimą

✔ konkurencinio prisotinimo

✔ AI apžvalga galimybės

✔ subjekto autoriteto suderinimas

Užduotis:

„Išrūšiuokite šias grupes pagal pajamų potencialą, reitingavimo paprastumą ir LLM matomumo potencialą.“

Tai leidžia sukurti planą, kuris pranoksta tradicinį SEO planavimą.

9. Svarbiausia taisyklė: niekada neleiskite LLM pakeisti tikrų raktažodžių duomenų

LLM yra galingos, bet jos iškreipia paieškos elgseną.

Niekada nepasitikėkite:

✘ AI generuojamam paieškos kiekiui

✘ AI generuojamu raktažodžių sudėtingumu

✘ išgalvotais modifikatoriais

✘ suklastotais komerciniais užklausimais

Visada tikrinkite naudodami „Ranktracker Keyword Finder“.

LLM struktūra. Ranktracker tikrina.

10. Kaip „Ranktracker“ palaiko LLM padedamą raktažodžių grupuotę

Keyword Finder

Teikia realius duomenis LLM klasterizavimui.

SERP tikrintuvas

Patikrina objektų ryšius ir konkurenciją.

„Rank Tracker“

Rodo, kaip klasteriai veikia dideliu mastu.

Web Audit

Užtikrina, kad puslapiai būtų skaitomi mašinomis LLM.

AI straipsnių rašytojas

Sukuria struktūrizuotą, klasteriams pritaikytą, nuoseklų turinį.

Atgalinių nuorodų tikrintuvas + stebėtojas

Stiprina objektų sąsajas per išorinį konsensusą.

LLM kuria žemėlapį. Ranktracker padeda jums laimėti žemėlapį.

Paskutinė mintis:

LLM nėra čia tam, kad pakeistų raktažodžių tyrimą – jie jį pertvarkė

LLM suteikia mums beprecedentę galią:

✔ žemėlapiuoti reikšmę

✔ suprasti objektus

✔ sugrupuoti temas

✔ nustatyti spragas

✔ prognozuoti paieškos tikslą

✔ generatyvinių atsakymų modeliavimas

Tačiau ateitis priklauso prekių ženklams, kurie derina:

AI supratimą + realius duomenis + žmogiškąją strategiją.

LLM kuria struktūrą. Ranktracker tikrina duomenis. Jūs susiejate tai su verslo tikslais.

Tai naujas planas, kaip sukurti teminę autoritetą LLM dominuojančioje paieškos aplinkoje.