Kā identificēt LLM draudzīgas tēmas ar atslēgvārdu meklētāju

Ievads

LLM vadītā meklēšana ir pilnībā mainījusi satura atklāšanas darbību.

Google AI pārskati tagad apkopoj atbildes no dažiem uzticamiem avotiem. ChatGPT Search sniedz sintēzes atbildes, bieži izmantojot tikai 3–6 citātus. Perplexity un Gemini apvieno veselas nozares īsās, ģenerētās atbildēs.

Šajā jaunajā pasaulē klasiskā atslēgvārdu izpēte vairs nav pietiekama. Apjoms joprojām ir svarīgs, bet daudz svarīgāka ir nolūka, struktūra un LLM piemērotība.

Lai iegūtu redzamību ģeneratīvajās meklēšanas sistēmās, jums jāizvēlas LLM draudzīgas tēmas:

• jautājumi, uz kuriem LLM dabiski atbild

• tēmas, kas prasa sintēzi

• definīciju jautājumi

• paskaidrojoši jēdzieni

• salīdzinājumā balstīta iecere

• neskaidras vai vairāku posmu problēmas

• tēmas, kurās ir svarīga vienprātība

• tēmas, kurās modeļi dod priekšroku ekspertu avotiem

Šis ceļvedis parāda, kā izmantot Ranktracker Keyword Finder, lai identificētu tēmas, par kurām LLM vēlas ģenerēt atbildes, un kā tās mērķēt ar augsti uzticamu, labi redzamu saturu.

Kas padara tēmu „LLM draudzīgu”?

Mūsdienu AI sistēmas izvēlas noteiktas tēmas tiešai ģenerēšanai, pamatojoties uz:

• ✔ sarežģītība

• ✔ neskaidrība

• ✔ faktiska vienprātība

• ✔ nepieciešamība pēc paskaidrojuma

• ✔ definīciju skaidrība

• ✔ daudzavotu sintēze

• ✔ izglītojošā vērtība

• ✔ salīdzinošais konteksts

LLM draudzīgas tēmas parasti iedala šādās kategorijās:

1. "Kas ir" un definīciju vaicājumi

Tās ir galvenās mērķa tēmas AI ģenerētajām atbildēm.

LLM izceļas ar:

• definīcijas

• īsi skaidrojumi

• koncepciju pārskati

Piemēri:

• „Kas ir LLM optimizācija?”

• „Kas ir shēmas marķējums?”

• „Kas ir AIO?”

Tie pastāvīgi parādās AI pārskatos un ChatGPT meklēšanā.

2. „Kā” vaicājumi

LLM mīl soli pa solim izklāstītas procedūras.

• „Kā optimizēt AI pārskatus”

• „Kā veikt AIO auditu savā vietnē”

• „Kā veidot tematisko autoritāti”

Ja jautājumam nepieciešami soļi → tas ir piemērots LLM.

3. Salīdzinājumā balstīti jautājumi

LLM bieži veido strukturētas salīdzinājumus.

• „Semrush pret Ahrefs pret Ranktracker”

• „Labākie AI SEO rīki”

• „Kuru reitinga izsekošanas rīku man izmantot?”

Salīdzinājumi ir LLM loģiskās domāšanas pamatā.

4. Divdomīgi vai daudznozīmīgi temati

LLM izceļas ar spēju skaidrot sarežģītus jautājumus.

• „SEO pret AIO pret LLMO”

• „Ko Google faktiski izmanto AI pārskatos?”

• „Kas ir entītijas SEO?”

Šie temati bieži parādās ģeneratīvajā meklēšanā.

5. Klasteru atkarīgas tēmas

Dažas tēmas prasa dziļāku savstarpēji saistītu saturu.

• „Semantiskais SEO”

• „Satura izcelsme”

• „AI uzticamības signāli”

• „Vektoru ieguldījumi zīmoliem”

LLM atalgo zīmolus ar spēcīgiem tematiskajiem tīkliem.

6. Augstas intensitātes jautājumi ar ierobežotu SERP daudzveidību

Ja Google SERP galvenokārt satur:

• definīcijas

• glosāri

• vispārīgi norādījumi

…LLM bieži pārņem šīs tēmas.

Kā Keyword Finder palīdz identificēt LLM draudzīgas tēmas

Keyword Finder nav izstrādāts īpaši LLMO vajadzībām, bet tā datu kopums, filtri un nolūka noteikšana padara to par ideālu rīku LLM draudzīgu tēmu atklāšanai.

Šeit ir darba gaita.

1. solis — filtrēšana pēc jautājumu veida atslēgvārdiem

Keyword Finder:

1. Ievadiet sākotnējo vaicājumu (piemēram, „AI SEO”, „AIO”, „ievietojumi”).

2. Piemērojiet jautājumu filtru.

3. Kārtot pēc nolūka un SERP funkcijām.

Jautājumu atslēgvārdi atklāj:

• kā cilvēki formulē problēmas

• uz ko LLM dabiski reaģē

• kur nepieciešama sintēze

• kur Google jau parāda AI pārskatus

Jums vajadzīgo jautājumu veidus:

• „kas ir”

• „kā”

• „kāpēc”

• „kā tas darbojas”

• „atšķirība starp”

• „pret” vaicājumi

• „piemēri”

Šīs kategorijas pilnībā atbilst LLM ģenerēšanas modeļiem.

2. solis — meklējiet informācijas vai jauktas nozīmes vaicājumus

LLM ir vismazāk noderīgi:

• transakciju jautājumi

• navigācijas vaicājumi

LLM ir visietekmīgākie:

• informatīvie

• izglītojoši

• izpētes

• salīdzinoši

• problēmu risināšanas

Keyword Finder mērķa vizualizētājs precīzi parāda, kuri vaicājumi ietilpst šajā kategorijā.

Mērķējiet uz tiem, kas ir atzīmēti ar:

• ✔ Informatīva

• ✔ Komerciāla izmeklēšana

• ✔ Jaukts nolūks

Tās ir galvenās LLM draudzīgās iespējas.

3. solis — analizējiet SERP funkcijas, lai prognozētu AI pārskata aptvērumu

Keyword Finder parāda, kādas SERP funkcijas parādās jebkuram atslēgvārdam:

• AI pārskats

• Ieteicamais fragment

• Citi bieži uzdotie jautājumi

• Zināšanu panelis

• Salīdzinājuma tabula

• Populārākie raksti

• Atsauksmes

LLM draudzīgākās tēmas ir tās, kurās ir:

• ✔ AI pārskats

• ✔ Izcelti fragmenti

• ✔ Cilvēki arī jautā

Šie signāli norāda:

• liels pieprasījums pēc izskaidrojumiem

• liels jautājumu apjoms

• definīciju vai norādījumu struktūra

• saturs, ko LLM var viegli apkopot

Ja Google jau ģenerē AI pārskatu → tēma ir piemērota LLM.

4. solis — pārskatiet „grūtības un iespējas” LLM izmantošanai

Tradicionālie grūtības rādītāji mēra SERP konkurenci. Bet ar LLMO pat ļoti grūti atslēgvārdi var būt uzvarami, ja:

• tēma prasa ekspertu skaidrību

• jūsu zīmols ir spēcīgs šajā klasterī

• saturs ir ļoti strukturēts

• jums ir kanoniskas definīcijas

• jūsu uzņēmums ir stabils

• jūsu atpakaļsaites pastiprina kompetenci

• jūsu shēma atbalsta izpratni

Keyword Finder iespēju rādītājs šeit ir slepens ierocis.

Augstas iespējas atslēgvārdi, kurus LLM priekšroku dod, ietver:

• jaunas tēmas

• tehniskas tēmas

• neskaidras tēmas

• daudzpakāpju tēmas

• nišas definīciju tēmas

• salīdzinājumā balstītas tēmas

Tie sniedz jums LLM pirmās priekšrocības.

5. solis — izpētiet semantiskos atslēgvārdu kopumus

Keyword Finder klasterizācija palīdz identificēt tēmas, kuras LLM uzskata par semantiski vienotām.

LLM izmanto iegultos elementus, lai savienotu:

• saistītie termini

• jēdzieni

• apakštēmas

• saistītās vienības

Kad Keyword Finder grupē atslēgvārdus:

• semantiskie centri

• kategoriju kopas

• definīciju grupas

... jūs varat veidot pilnībā LLM draudzīgas satura grupas.

Semantiskie klasteri ir saturs, kurā iebūvēšana ir prioritāte, un LLM tos izvēlas vairāk nekā atsevišķus rakstus.

6. solis — apskatiet vaicājumu interpretācijas un variācijas

LLM noklusējuma tēmas ir:

• daudzas interpretācijas

• pārklājošās nozīmes

• vairāki pareizi atbildes

• neskaidra formulējuma

Keyword Finder atklāj:

• sinonīmi

• alternatīvas frāzes

• semantiskie varianti

• ilgtermiņa nolūku izmaiņas

Tie ir ideāli piemēroti daudzslāņu LLM kopu veidošanai.

7. solis — atrodiet tēmas ar augstu PAA blīvumu

Lodziņi „Citi bieži uzdotie jautājumi” norāda:

• liels pieprasījums pēc jautājumiem

• augsta interpretācijas neskaidrība

• augsts kopsavilkuma potenciāls

Šīs ir tēmas, kuras LLM mīl ģenerēt.

Piemēri:

• „Kas ir AI uzticēšanās?”

• „Kā darbojas iegultie elementi?”

• „Vai LLM optimizācija ir daļa no SEO?”

Koncentrējieties uz tām jau sākumā — tās dominē ģeneratīvajā meklēšanā.

8. solis — pārbaudiet katru atslēgvārdu, izmantojot LLM uzvedību

Visbeidzot, pārbaudiet katru mērķa atslēgvārdu:

• ChatGPT meklēšana

• Perplexity

• Google AI pārskati

• Gemini

Jautājiet:

„Kas ir [atslēgvārds]?”

Ja modeļi:

• ģenerēt garas atbildes

• citē vairākus avotus

• parādīt apmulsumu

• halucinē

• pretrunā paši sev

Tad tēmai ir augsta LLM iespēja.

Ja modeļi:

• sniegt īsus statiskus atbildes

• citē tikai Vikipēdiju

• paļaujas tikai uz Google indeksu

Tad LLM iespējas ir zemas.

Izmantojiet atslēgvārdu meklētāju → pārbaudiet ar LLM → mērķējiet, balstoties uz ģeneratīvo nolūku.

Kā izskatās LLM draudzīgas tēmas (piemēri)

Šeit ir piemēri, kurus varat iegūt, izmantojot Keyword Finder SEO/AI klasteriem:

Definīciju tēmas

• kas ir llm optimizācija

• kas ir ģeneratīvā meklēšana

• kas ir AI pārskats

• kas ir vektoru ieguldīšana

Tēmas par to, kā darīt

• kā optimizēt AI pārskatus

• kā veidot tematisko autoritāti

• kā apmācīt llms par savu zīmolu

Salīdzinājumi

• AI SEO salīdzinājumā ar tradicionālo SEO

• AIO pret ģeogrāfisko pret LLMO

• ranktracker pret semrush

• labākie rīki AI optimizācijai

Jaunas koncepcijas

• satura izcelsme

• llm uzticamības signāli

• semantiskā AI klasterizācija

• papildināta optimizācija

Tieši šādas tēmas ģeneratīvās meklēšanas sistēmas citē atkārtoti.

Nobeiguma doma:

Atslēgvārdu pētījumi nav miruši — tie attīstās

LLM optimizācija neaizstāj atslēgvārdu pētījumu — tā to uzlabo.

Atslēgvārdu meklētājs joprojām ir pamats, bet tagad jūs ne tikai meklējat:

• apjoms

• konkurence

• grūtības

Jūs meklējat:

• interpretējamība

• daudznozīmība

• definīciju struktūra

• sintēzes potenciāls

• ģeneratīvā piemērotība

• kopu saskaņošana

• entitāšu asociācijas

Šie ir signāli, kas baro LLM preferences.

Izmantojiet Keyword Finder ar šo jauno skatījumu, un jūs ne tikai mērķējat uz atslēgvārdiem — jūs mērķējat uz tēmām, kuras vēlas izmantot AI.

Tā jūs dominēsiet nākamās paaudzes meklēšanā.