Kaip nustatyti LLM palankias temas su raktažodžių ieškikliu

Įvadas

LLM pagrįsta paieška visiškai pakeitė turinio paieškos veikimą.

„Google AI Overviews“ dabar apibendrina atsakymus iš kelių patikimų šaltinių. „ChatGPT Search“ pateikia apibendrintas atsakymus, dažnai naudodama tik 3–6 citatas. „Perplexity“ ir „Gemini“ visą pramonę suskirsto į glaustus, generuojamus atsakymus.

Šiame naujame pasaulyje klasikinis raktažodžių tyrimas nebėra pakankamas. Apimtis vis dar svarbi, bet ketinimas, struktūra ir LLM tinkamumas yra kur kas svarbesni.

Norėdami tapti matomi generatyviniuose varikliuose, turite pasirinkti LLM pritaikytas temas:

• klausimai, į kuriuos LLM natūraliai atsako

• temos, reikalaujančios sintezės

• apibrėžimų klausimai

• paaiškinamieji sąvokos

• palyginimu grindžiamas ketinimas

• dviprasmiškos arba daugiažingsnės problemos

• temos, kuriose svarbus konsensusas

• temos, kuriose modeliai teikia pirmenybę ekspertų šaltiniams

Šiame vadove parodoma, kaip naudoti „Ranktracker“ raktažodžių ieškiklį, kad nustatytumėte temas, kurioms LLM nori generuoti atsakymus, ir kaip jas nukreipti į patikimą, matomą turinį.

Kas daro temą „LLM draugišką“?

Šiuolaikinės AI sistemos pasirenka tam tikras temas tiesioginiam generavimui remdamosi:

• ✔ sudėtingumas

• ✔ dviprasmiškumas

• ✔ faktinis konsensusas

• ✔ paaiškinimo poreikis

• ✔ apibrėžimų aiškumas

• ✔ daugelio šaltinių sintezė

• ✔ mokomoji vertė

• ✔ lyginamasis kontekstas

LLM draugiškos temos paprastai priskiriamos šioms kategorijoms:

1. „Kas yra“ ir apibrėžimo užklausos

Tai yra pagrindiniai AI generuojamų atsakymų tikslai.

LLM puikiai tinka:

• apibrėžimai

• trumpi paaiškinimai

• koncepcijų apžvalgos

Pavyzdžiai:

• „Kas yra LLM optimizavimas?“

• „Kas yra schemos žymėjimas?“

• „Kas yra AIO?“

Jie nuolat pasirodo AI apžvalgose ir ChatGPT paieškoje.

2. „Kaip“ užklausos

LLM mėgsta žingsnis po žingsnio procedūras.

• „Kaip optimizuoti AI apžvalgas“

• „Kaip atlikti savo svetainės AIO auditą“

• „Kaip sukurti teminę autoritetą“

Jei klausimas reikalauja veiksmų → jis tinka LLM.

3. Palyginimuose pagrįsti užklausimai

LLM dažnai generuoja struktūrizuotus palyginimus.

• „Semrush vs Ahrefs vs Ranktracker“

• „Geriausi AI SEO įrankiai“

• „Kokį reitingų sekimo įrankį turėčiau naudoti?“

Palyginimai yra pagrindinis LLM mąstymo elementas.

4. Dviprasmiškos arba įvairiai interpretuojamos temos

LLM puikiai išsiskiria sudėtingų dalykų paaiškinimu.

• „SEO vs AIO vs LLMO“

• „Ką „Google“ iš tikrųjų naudoja AI apžvalgose?“

• „Kas yra entitetų SEO?“

Šios temos dažnai pasirodo generatyvinėje paieškoje.

5. Klasteriais priklausomos temos

Kai kurios temos reikalauja gilesnio tarpusavyje susijusio turinio.

• „Semantinis SEO“

• „Turinio kilmė“

• „AI pasitikėjimo signalai“

• „Vektorių įterpimai prekių ženklams“

LLM atlygina prekių ženklams, turintiems stiprius teminius tinklus.

6. Aukšto ketinimo klausimai su ribota SERP įvairove

Jei „Google“ SERP daugiausia sudaro:

• apibrėžimai

• žodynai

• bendrieji vadovai

...LLM dažnai perima šias temas.

Kaip „Keyword Finder“ padeda identifikuoti LLM tinkamas temas

Keyword Finder nebuvo sukurtas specialiai LLMO, tačiau jo duomenų rinkinys, filtrai ir ketinimų nustatymas daro jį puikiu įrankiu LLM tinkamoms temoms atrasti.

Štai darbo eiga.

1 žingsnis — filtruokite pagal klausimus pagrįstus raktažodžius

„Keyword Finder“:

1. Įveskite pradinį užklausos žodį (pvz., „AI SEO“, „AIO“, „įterpimai“).

2. Taikykite klausimų filtrą.

3. Rūšiuokite pagal ketinimą ir SERP funkcijas.

Klausimų raktažodžiai atskleidžia:

• kaip žmonės formuluoja problemas

• į ką LLM natūraliai reaguoja

• kur reikalinga sintezė

• kur „Google“ jau rodo AI apžvalgas

Jums reikalingų klausimų tipus:

• „kas yra“

• „kaip“

• „kodėl“

• „kaip veikia“

• „skirtumas tarp“

• „vs“ užklausos

• „pavyzdžiai“

Šios kategorijos puikiai atitinka LLM generavimo modelius.

2 etapas — ieškokite užklausų su informaciniu arba mišriu ketinimu

LLM yra mažiausiai naudingi:

• transakciniai užklausimai

• navigaciniai užklausimai

LLM yra naudingiausi:

• informaciniai

• švietimo

• tyrinėjamieji

• lyginamieji

• problemų sprendimo

„Keyword Finder“ ketinimų vizualizatorius tiksliai parodo, kurie užklausimai patenka į šią kategoriją.

Tikslingai rinkitės užklausas, pažymėtas:

• ✔ Informacinis

• ✔ Komercinis tyrimas

• ✔ Mišrus tikslas

Tai yra pagrindinės LLM palankios galimybės.

3 žingsnis — analizuokite SERP funkcijas, kad galėtumėte prognozuoti AI apžvalgos aprėptį

Keyword Finder rodo, kokios SERP funkcijos rodomos bet kuriam raktažodžiui:

• AI apžvalga

• Išskirtinis fragmentas

• Žmonės taip pat klausia

• Žinių skydelis

• Palyginimo lentelė

• Populiariausios istorijos

• Atsiliepimai

Labiausiai LLM palankios temos yra tos, kurios turi:

• ✔ AI apžvalga

• ✔ Rekomenduojami fragmentai

• ✔ Žmonės taip pat klausia

Šie signalai rodo:

• didelis paaiškinimų poreikis

• didelis klausimų skaičius

• apibrėžimų arba instrukcijų struktūra

• turinys, kurį LLM gali lengvai apibendrinti

Jei „Google“ jau generuoja AI apžvalgą → tema yra pritaikyta LLM.

4 žingsnis — Peržiūrėkite „Sunkumas vs galimybė“ LLM panaudojimui

Tradiciniai sunkumo balai matuoja SERP konkurenciją. Tačiau su LLMO net ir labai sudėtingi raktažodžiai gali būti laimimi, jei:

• tema reikalauja ekspertų aiškumo

• jūsų prekės ženklas yra stiprus toje grupėje

• turinys yra labai struktūrizuotas

• turite kanoninius apibrėžimus

• jūsų įmonė yra stabili

• jūsų atgalinės nuorodos sustiprina kompetenciją

• jūsų schema padeda suprasti

„Keyword Finder“ galimybių balas čia yra slaptas ginklas.

LLM teikia pirmenybę tokiems raktiniams žodžiams, kurie turi dideles galimybes:

• atsirandančias temas

• techninės temos

• dviprasmiškos temos

• daugiakrypčiai klausimai

• nišinės apibrėžimo temos

• palyginimu grindžiamos temos

Tai suteikia jums LLM pranašumą.

5 žingsnis — ištirkite semantinius raktažodžių klasterius

„Keyword Finder“ klasterizavimas padeda identifikuoti temas, kurias LLM traktuoja kaip semantiškai vieningas.

LLM naudoja įterpimus, kad sujungtų:

• susiję terminai

• sąvokos

• pogrupiai

• aplinkinės sąvokos

Kai Keyword Finder sugrupuoja raktažodžius į:

• semantiniai centrai

• kategorijų grupės

• apibrėžimų grupės

...galite sukurti visiškai LLM pritaikytus turinio klasterius.

Semantinės grupės yra įterpimo pirmenybės turinys, kurį LLM teikia pirmenybę prieš atskirus straipsnius.

6 žingsnis – Peržiūrėkite užklausų interpretacijas ir variacijas

LLM numatytasis nustatymas yra temos su:

• daugybė interpretacijų

• sutampančios reikšmės

• daug teisingų atsakymų

• dviprasmiškos formuluotės

„Keyword Finder“ atskleidžia:

• sinonimai

• alternatyvios formuluotės

• semantinės variantai

• ilgalaikiai ketinimų pokyčiai

Tai puikiai tinka daugiasluoksnių LLM grupių kūrimui.

7 žingsnis – raskite temas su dideliu PAA tankiu

Lankytojai taip pat klausia langeliai rodo:

• didelis klausimų poreikis

• didelis interpretacijos neaiškumas

• didelis apibendrinimo potencialas

Tai temos, kurias LLM labai mėgsta generuoti.

Pavyzdžiai:

• „Kas yra AI pasitikėjimas?“

• „Kaip veikia įterpimai?“

• „Ar LLM optimizavimas yra SEO dalis?“

Stenkitės jas aptikti kuo anksčiau – jos dominuoja generatyvinėje paieškoje.

8 žingsnis – Patikrinkite kiekvieną raktažodį pagal LLM elgesį

Galiausiai, patikrinkite kiekvieną tikslinį raktinį žodį:

• ChatGPT paieška

• Perplexity

• „Google“ AI apžvalgos

• Gemini

Paklauskite:

„Kas yra [raktinis žodis]?“

Jei modeliai:

• generuoti ilgus atsakymus

• cituoti kelis šaltinius

• parodyti sumišimą

• halucinuoja

• prieštarauja sau

Tuomet tema turi didelę LLM galimybę.

Jei modeliai:

• duoti trumpus statinius atsakymus

• cituoja tik Vikipediją

• pasikliauja tik „Google“ indeksu

Tuomet LLM galimybės yra mažos.

Naudokite raktažodžių ieškiklį → patvirtinkite su LLM → nustatykite tikslą pagal generatyvinį ketinimą.

Kaip atrodo LLM draugiškos temos (pavyzdžiai)

Čia pateikiami pavyzdžiai, kuriuos galite išgauti naudodami Keyword Finder SEO/AI klasteriams:

Apibrėžimo temos

• kas yra llm optimizavimas

• kas yra generatyvinė paieška

• kas yra AI apžvalga

• kas yra vektorių įterpimas

Kaip tai padaryti temos

• kaip optimizuoti AI apžvalgas

• kaip sukurti teminę autoritetą

• kaip mokyti llms apie jūsų prekės ženklą

Palyginimai

• AI SEO ir tradicinis SEO

• AIO vs Geo vs LLMO

• ranktracker vs semrush

• geriausi įrankiai AI optimizavimui

Naujos sąvokos

• turinio kilmė

• llm pasitikėjimo signalai

• semantinis AI klasterizavimas

• paieškos papildyta optimizacija

Tai yra būtent tos temos, kurias generatyvinės paieškos sistemos cituoja pakartotinai.

Paskutinė mintis:

Raktinių žodžių tyrimai nėra pasenę – jie tobulėja

LLM optimizavimas nepakeičia raktažodžių tyrimų — jis juos patobulina.

Raktinių žodžių ieškiklis lieka pagrindu, bet dabar jūs ne tik ieškote:

• apimtis

• konkurencija

• sudėtingumas

Jūs ieškote:

• interpretuojamumas

• dviprasmiškumas

• apibrėžimo struktūra

• sintezės potencialas

• generatyvus tinkamumas

• klasterių suderinimas

• entitetų asociacijos

Tai yra signalai, kurie maitina LLM preferencijas.

Naudokite Keyword Finder su šiuo nauju požiūriu ir jūs ne tik taikysitės į raktažodžius — jūs taikysitės į temas, kurias nori naudoti AI.

Taip jūs dominuosite naujos kartos paieškoje.