使用 LLM 建立关键词聚类和实体图

引言

过去两年间，关键词研究的变化远超此前二十年。

搜索引擎不再仅依赖关键词匹配——它们更倚重实体、嵌入向量、语义向量以及大型语言模型（LLMs）所理解的主题聚类。与此同时，大型语言模型本身已成为强大的工具，可用于：

✔ 生成主题聚类

✔ 识别语义关联

✔ 映射实体

✔ 发掘遗漏子主题

✔ 解析用户意图

✔ 预测AI概述触发词

✔ 构建内容分类体系

✔ 建立主题权威性

本文阐述如何正确安全地运用大型语言模型构建关键词集群与实体映射，其效能超越传统关键词研究——同时整合Ranktracker的数据驱动工具，实现洞察验证与落地执行。

1. 关键词研究为何从关键词转向实体

传统SEO运作模式如下：

关键词 → 内容 → 排名

现代AI驱动搜索的运作逻辑：

实体 → 关联关系 → 意图模式 → 向量聚类 → 答案

大型语言模型通过以下维度理解世界：

✔ 实体

✔ 属性

✔ 关系

✔ 层级结构

✔ 上下文

✔ 向量空间中的邻近性

若您的内容策略仅围绕关键词构建，您将：

✘ 丧失主题权威性

✘ 遗漏关键子主题

✘ 无法出现在AI概览中

✘ 难以在生成式回答中获得展示

✘ 因内容覆盖不一致导致大型语言模型产生混淆

实体驱动聚类已成为现代SEO与LLM优化的基石。

2. 大型语言模型如何理解主题：向量、嵌入与语义邻近性

LLM不学习关键词。它们学习关系。

当你向ChatGPT、Gemini或Claude咨询某个主题时，模型会运用：

向量嵌入

意义的数学化表征。

语义邻域

上下文窗口

概念的局部聚类。

实体图

谁/什么与谁/什么相关。

这意味着大型语言模型在以下方面具有天然优势：

✔ 创建关键词聚类

✔ 分类相关意图

✔ 映射关系

✔ 填补话题空白

✔ 预测用户问题

✔ 大规模建模搜索行为

您只需正确提示模型（并通过Ranktracker验证）。

3. 大型语言模型可构建的三类关键词集群

LLM尤其擅长生成：

1. 意图型聚类

按用户需求分类：

信息型
信息型
事务型
导航型
比较型
故障排除

2. 语义主题聚类

按语义关联性与亲和度分组：

“人工智能SEO工具”
“大型语言模型优化”
“结构化数据与模式”

3. 实体中心聚类

围绕以下要素聚类：

品牌
人物
产品
类别
属性
特性

以Ranktracker为例：

✔ Ranktracker → 功能 → 排名追踪 → 关键词研究 → 审计 → 反向链接 → SERP分析

✔ 竞争对手 → 实体邻接性 → 比较聚类

✔ 用例 → 企业SEO → 本地SEO → 电商SEO

大型语言模型在此领域表现卓越，因其内部知识图谱采用实体优先架构。

4. 如何运用LLM构建关键词聚类（分步指南）

以下是顶级AI驱动SEO团队当前采用的精确工作流程。

步骤1 — 使用Ranktracker关键词查找器生成种子主题

基于真实搜索数据启动：

✔ 种子关键词

✔ 长尾查询词

✔ 问句式关键词

✔ 人工智能意图查询

✔ 商业修饰词

关键词查找器确保您基于真实搜索需求而非虚构词汇开展工作。

步骤二 — 将关键词输入大型语言模型进行语义分组

提示示例：

“将这些关键词分组为语义簇，每个簇包含父主题、子主题、用户意图及建议文章标题。输出结构化层级格式。”

大型语言模型将生成：

✔ 父主题

✔ 支撑子主题

✔ 潜在机遇

✔ 基于问题的扩展

此为初始迭代。

步骤3 — 要求LLM扩展为实体映射

提示示例：

“识别与这些聚类相关的所有实体——包括品牌、概念、人物、特征及属性。展示它们之间的关联关系，并按主次级分类（主实体/次级实体/三级实体）。”

输出结果即为实体映射图，其对以下环节至关重要：

✔ 大语言模型优化（LLMO）

✔ AIO

✔ 人工智能搜索优化（AEO）

✔ 内容聚类

✔ 内部链接

✔ 主题权威性

步骤4 — 生成主题缺口列表

提示：

“该聚类中缺少哪些用户期待但品牌尚未覆盖的主题、问题或实体？”

大型语言模型擅长识别：

✔ 缺失的常见问题解答

✔ 缺失的使用场景

✔ 缺失的对比页面

✔ 缺失的定义说明

✔ 缺失的关联意图

这可避免内容缺失导致AI可见性受损。

步骤5 — 使用Ranktracker验证搜索量与难度

LLM提供结构框架。 Ranktracker赋予数据权威性。

验证：

✔ 搜索量

✔ 关键词难度

✔ 搜索结果页面竞争

✔ 意图准确性

✔ 点击潜力

✔ AI概览可能性

此步骤将过滤掉虚幻或低价值的扩展内容。

步骤6 — 构建可发布的主题地图

最终主题地图应包含：

✔ 支柱页面

✔ 辅助主题

✔ 长尾意图页面

✔ 实体锚定页面

✔ 对比页面

✔ 常见问题集群

✔ 术语集群

✔ AI优化摘要

大型语言模型助力构建全局图景——Ranktracker则实现量化评估。

5. 如何运用LLM构建实体图谱（完整方法论）

实体图谱是现代搜索可见性的核心支柱。

LLM可生成四类实体图谱：

1. 核心实体

核心语义对象。

示例： _Ranktracker _ _Google Search Console _ _SERP跟踪 _关键词研究

2. 辅助实体

次要关联实体。

示例： _搜索可见性 _ _排名波动性 _关键词内耗

3. 属性实体

特征或属性。

示例： _排名追踪间隔 _ _搜索结果页面深度 _ _前100名结果 _关键词列表

4. 邻近实体

语义邻域中的概念。

示例： _大型语言模型优化 _ _人工智能集成 _ _结构化数据 _实体搜索引擎优化

LLM能精准输出全部四类内容。

6. LLM实体映射提示词（终极通用版）

以下是主提示：

“为主题[主题]创建完整实体图谱。

包含： – 核心实体 – 次要实体 – 属性 – 操作 – 问题 – 解决方案 – 工具 – 指标 – 相关术语 – 人物 – 品牌 – 竞争对手实体 – 语义同类以分层图形式呈现。"

该工具可在数分钟内生成世界级实体图谱。

随后通过以下工具验证实体：

✔ Ranktracker 搜索结果检查器（验证实际关联）

✔ 反向链接检测器（解析域名级实体邻接关系）

7. 大型语言模型聚类 + Ranktracker数据 = 新型关键词研究公式

现代工作流程如下：

1. Ranktracker = 搜索现实

搜索量难度系数搜索结果竞争度用户意图每次点击成本 AI概览触发器

2. 大型语言模型 = 语义结构

语义关联关系实体聚类主题层级内容缺口

3. 人类 = 策略与优先级设定

编辑判断商业相关性品牌定位资源分配

此三角关系代表SEO与生成式可见性的未来。

8. 高级技术：运用LLM实现聚类优先级排序

LLM可基于以下维度对聚类进行优先级排序：

✔ 意图成熟度

✔ 漏斗阶段

✔ 营收影响

✔ 权威影响力

✔ 竞争饱和度

✔ AI机遇概览

✔ 实体权威对齐

提示：

“按收入潜力、排名难度及大型语言模型可见性潜力对这些聚类进行排序。”

由此生成的路线图将超越传统SEO规划。

9. 最重要原则：切勿让LLM取代真实关键词数据

LLM虽强大，却会虚构搜索行为。

切勿信任：

✘ AI生成的搜索量

✘ AI生成的关键词难度

✘ 虚构的修饰词

✘ 虚假商业查询

务必通过Ranktracker关键词查找器验证。

LLM构建模型 Ranktracker验证数据

10. Ranktracker如何支持LLM辅助关键词聚类

关键词查找器

为LLM聚类提供真实数据种子。

搜索结果页面检查器

验证实体关联性与竞争态势。

排名追踪器

展示聚类在大规模环境中的表现。

网站审计

确保页面可被大型语言模型（LLMs）识别。

AI文章撰写器

生成结构化、集群对齐、实体一致的内容。

反向链接检测与监控

通过外部共识强化实体关联性。

LLM构建地图。 Ranktracker助您制胜地图。

最终思考：

LLM并非取代关键词研究——而是重塑了它

LLM赋予我们前所未有的能力：

✔ 映射语义

✔ 解析实体

✔ 主题聚类

✔ 识别信息缺口

✔ 预测搜索意图

✔ 生成式回答建模

但未来属于那些融合以下要素的品牌：

AI理解力 + 真实数据 + 人类策略。

大型语言模型构建框架。 Ranktracker验证数据。您将其与商业目标对接。

这正是LLM主导的搜索格局中建立主题权威性的全新蓝图。