Uporaba LLM za oblikovanje grozdov ključnih besed in zemljevidov entitet

Uvod

Raziskovanje ključnih besed se je v zadnjih dveh letih spremenilo bolj kot v prejšnjih dvajsetih.

Iskalniki se ne zanašajo več samo na ujemanje ključnih besed – zanašajo se na entitete, vgrajevanja, semantične vektorje in tematske sklope, ki jih razumejo veliki jezikovni modeli (LLM). Hkrati so sami LLM postali močna orodja za:

✔ ustvarjanje tematskih sklopov

✔ prepoznavanje semantičnih odnosov

✔ mapiranje entitet

✔ razkrivanje manjkajočih podtem

✔ analizo namena uporabnika

✔ napovedovanje sprožilcev AI

✔ sestavljanje taksonomij vsebin

✔ gradnja tematskih avtoritet

Ta članek pojasnjuje, kako pravilno in varno uporabljati LLM-je za oblikovanje skupin ključnih besed in zemljevidov entitet, ki presegajo tradicionalno raziskovanje ključnih besed – vse to ob integraciji podatkovno podprtih orodij Ranktracker za potrjevanje in operacionalizacijo vaših spoznanj.

1. Zakaj se je raziskovanje ključnih besed preusmerilo s ključnih besed na entitete

Tradicionalno SEO je delovalo takole:

ključna beseda → vsebina → uvrstitev

Sodobno iskanje, ki ga poganja umetna inteligenca, deluje takole:

entiteta → odnosi → vzorec namena → vektorski sklop → odgovor

LLM razumejo svet v smislu:

✔ entitete

✔ atributov

✔ odnosi

✔ hierarhij

✔ konteksta

✔ bližina v vektorskem prostoru

Če je vaša vsebinska strategija zasnovana izključno na ključnih besedah, boste:

✘ izgubili avtoriteto na tem področju

✘ zamudili ključne podteme

✘ ne boste prikazani v pregledih AI

✘ težko se boste pojavili v generativnih odgovorih

✘ zmedli LLM z nedoslednim pokrivanjem

Skupinjenje na podlagi entitet je zdaj temelj sodobne optimizacije SEO in LLM.

2. Kako LLM razumejo teme: vektorji, vgrajevanja in semantična bližina

LLM-ji se ne učijo ključnih besed. Učijo se odnosov.

Ko vprašate ChatGPT, Gemini ali Claude o neki temi, model uporabi:

Vektorske vgrajevanja

Matematično predstavitev pomena.

Semantične soseske

Skupine povezanih pojmov.

Kontekstna okna

Lokalne skupine pojmov.

Grafi entitet

Kdo/kaj se nanaša na koga/kaj.

To pomeni, da so LLM-ji naravno odlični v:

✔ ustvarjanju skupin ključnih besed

✔ združevanju povezanih namer

✔ mapiranju odnosov

✔ zapolnjevanju vrzeli v temah

✔ napovedovanju vprašanj uporabnikov

✔ modeliranje iskalnega vedenja v velikem obsegu

Preprosto jih morate pravilno spodbuditi (in potrditi z Ranktrackerjem).

3. Tri vrste skupin ključnih besed, ki jih lahko ustvarijo LLM-ji

LLM so še posebej močni pri ustvarjanju:

1. Skupine na podlagi namena

Razvrščene glede na to, kar želi uporabnik:

• informativni

• komercialni

• transakcijski

• navigacijski

• primerjalni

• odpravljanje težav

2. Semantične tematske skupine

Razvrščene po pomenu in bližini:

• „AI SEO orodja”

• „Optimizacija LLM“

• „strukturirani podatki in sheme“

3. Skupine, osredotočene na entitete

Razvrščeni glede na:

• blagovne znamke

• ljudje

• proizvodi

• kategorije

• atributi

• značilnosti

Primer za Ranktracker:

✔ Ranktracker → funkcije → sledenje uvrstitve → raziskava ključnih besed → revizije → povratne povezave → analiza SERP

✔ Konkurenti → bližina entitet → primerjalne skupine

✔ Primeri uporabe → SEO za podjetja → lokalno SEO → SEO za e-trgovino

LLM-ji so v tem odlični, ker so njihovi notranji grafi znanja usmerjeni v entitete.

4. Kako uporabiti LLM za oblikovanje skupin ključnih besed (korak za korakom)

Tukaj je natančen potek dela, ki ga zdaj uporabljajo najboljše AI-poganjane SEO ekipe.

Korak 1 – Ustvarite izhodiščne teme z iskalnikom ključnih besed Ranktracker

Začnite z dejanskimi podatki o iskanju:

✔ ključne besede

✔ poizvedbe z dolgim repom

✔ izrazi, ki temeljijo na vprašanjih

✔ poizvedbe z umetno inteligenco

✔ komercialni modificatorji

Keyword Finder zagotavlja, da začnete z dejanskimi iskalnimi zahtevami, ne z izmišljenimi izrazi.

Korak 2 – Vnesite te ključne besede v LLM za semantično združevanje

Primer poziva:

„Razvrstite te ključne besede v semantične skupine, vsaka z glavno temo, podtemami, namerami uporabnikov in predlaganimi naslovi člankov. Izhod v strukturirani hierarhični obliki.“

LLM bo ustvaril:

✔ glavne teme

✔ podporne podteme

✔ zamujene priložnosti

✔ razširitve na podlagi vprašanj

To je prvi korak.

Korak 3 – Prosite LLM, naj razširi v zemljevide entitet

Primer poziva:

„Identificirajte vse entitete, povezane s temi skupinami – vključno z blagovnimi znamkami, koncepti, osebami, značilnostmi in atributi. Prikažite njihove odnose in jih razvrstite kot primarne, sekundarne ali terciarne.“

Rezultat je vaš zemljevid entitet, ki je ključnega pomena za:

✔ optimizacijo LLM (LLMO)

✔ AIO

✔ AEO

✔ združevanje vsebin

✔ notranje povezovanje

✔ tematsko avtoriteto

Korak 4 — Ustvarite sezname vsebinskih vrzeli

Vprašanje:

„Kateri temi, vprašanja ali entitete manjkajo v tej skupini, ki jih uporabniki pričakujejo, vendar jih blagovna znamka še ni obravnavala?“

LLM-ji so odlični pri prepoznavanju:

✔ manjkajočih pogostih vprašanj

✔ manjkajočih primerov uporabe

✔ manjkajočih primerjalnih strani

✔ manjkajočih definicij

✔ manjkajočih sosednjih namer

Tako se izognete vsebinskim vrzeli, ki škodujejo vidnosti AI.

Korak 5 – Preverite obseg iskanja in težavnost z Ranktracker

LLM vam dajejo strukturo. Ranktracker vam daje legitimnost.

Preverite:

✔ obseg iskanja

✔ težavnost ključnih besed

✔ konkurenco SERP

✔ natančnost namena

✔ potencial klikov

✔ AI Pregled verjetnosti

Ta korak odfiltrira halucinacije ali razširitve z nizko vrednostjo.

Korak 6 – Uredite v objavljivo tematsko karto

Vaš končni tematski zemljevid mora vsebovati:

✔ glavno stran

✔ podporne teme

✔ strani z dolgoročnimi nameni

✔ strani s ključnimi besedami

✔ primerjalne strani

✔ skupine pogostih vprašanj

✔ skupine glosarjev

✔ AI-optimizirani povzetki

LLM pomagajo sestaviti celotno sliko – Ranktracker pomaga jo količinsko opredeliti.

5. Kako uporabiti LLM za izdelavo zemljevidov entitet (celotna metoda)

Zemljevidi entitet so hrbtenica sodobne vidnosti v iskalnikih.

LLM lahko ustvarijo štiri vrste zemljevidov entitet:

1. Primarne entitete

Glavni predmeti pomena.

Primer: _Ranktracker _ _Google Search Console _ _Sledenje SERP _ Raziskava ključnih besed

2. Podporne entitete

Sekundarne povezane entitete.

Primer: _vidnost iskanja _ _nestabilnost uvrstitve _ kanibalizacija ključnih besed

3. Atributne entitete

Značilnosti ali lastnosti.

Primer: _interval sledenja uvrstitve _ _globina SERP _ _100 najboljših rezultatov _ seznami ključnih besed

4. Sosednji subjekti

Pojmi v semantični bližini.

Primer: _optimizacija LLM _ _AIO _ _strukturirani podatki _ SEO entitet

LLM lahko natančno izpiše vse štiri vrste.

6. LLM Entity Mapping Prompt (tisti, ki ga boste uporabljali za vedno)

Tukaj je glavno navodilo:

„Ustvarite popoln zemljevid entitete za temo: [TEMATIKA]. 

Vključite: – primarne entitete – sekundarne entitete – atribute – dejanja – probleme – rešitve – orodja – metrike – povezani žargon – ljudi – blagovne znamke – konkurenčne entitete – semantične sorodnike Predstavite ga kot hierarhični graf.“

Tako v nekaj minutah nastanejo zemljevidi entitet svetovnega razreda.

Nato potrdite entitete z uporabo:

✔ Ranktracker SERP Checker (za prikaz dejanskih povezav)

✔ Backlink Checker (za razumevanje sosedstva entitet na ravni domene)

7. Kombinacija LLM-sklopov + podatkov Ranktracker = nova formula za raziskovanje ključnih besed

Sodoben delovni tok je naslednji:

1. Ranktracker = realnost iskanja

Obseg KD Konkurenca SERP Namen CPC Pregled AI sprožilcev

2. LLM = Semantična struktura

Pomen Odnosi Entitete Skupine Hierarhije tem Vrzeli

3. Človek = Strategija in določanje prioritet

Uredniška presoja Poslovna relevantnost Pozicioniranje blagovne znamke Dodeljevanje virov

Ta trikotnik je prihodnost SEO in generativne vidnosti.

8. Napredne tehnike: uporaba LLM za določanje prednostnih nalog skupin

LLM lahko določijo prednostne naloge skupin na podlagi:

✔ zrelosti namena

✔ stopnji lijaka

✔ vplivu na prihodke

✔ izkoriščanja avtoritete

✔ konkurenčne zasičenosti

✔ Pregled AI priložnosti

✔ usklajevanje avtoritete subjekta

Navodilo:

„Razvrstite te skupine po potencialu prihodkov, enostavnosti razvrščanja in potencialu vidnosti LLM.“

Tako dobite načrt, ki je boljši od tradicionalnega načrtovanja SEO.

9. Najpomembnejše pravilo: nikoli ne dopustite, da LLM nadomestijo dejanske podatke o ključnih besedah

LLM-ji so močni, vendar imajo halucinacije o iskalnem vedenju.

Nikoli ne zaupajte:

✘ obsegu iskanja, ki ga ustvari AI

✘ težavnosti ključnih besed, ki jih ustvari AI

✘ izmišljenim modificatorjem

✘ lažnim komercialnim poizvedbam

Vedno preverite z Ranktracker Keyword Finder.

Struktura LLM. Ranktracker preveri.

10. Kako Ranktracker podpira združevanje ključnih besed s pomočjo LLM

Keyword Finder

Zagotavlja realne podatke za združevanje LLM.

SERP Checker

Preverja odnose med entitetami in konkurenco.

Rank Tracker

Prikaže, kako se gruče obnesejo v večjem obsegu.

Web Audit

Zagotavlja, da so strani berljive za LLM-je.

AI Article Writer

Ustvarja strukturirano, s skupino usklajeno in entitetno dosledno vsebino.

Preverjanje in spremljanje povratnih povezav

Okrepi povezave med entitetami prek zunanjega konsenza.

LLM-ji ustvarjajo zemljevid. Ranktracker vam pomaga osvojiti zemljevid.

Zadnja misel:

LLM-ji niso tu, da bi nadomestili raziskovanje ključnih besed – oni so ga prenovili

LLM-ji nam dajejo brezprimerno moč, da:

✔ zemljevid pomena

✔ razumevanje entitet

✔ združevanje tem

✔ prepoznavanje vrzeli

✔ napovedovanje namena iskanja

✔ modeliranje generativnih odgovorov

A prihodnost pripada blagovnim znamkam, ki združujejo:

razumevanje AI + realne podatke + človeško strategijo.

LLM-ji gradijo strukturo. Ranktracker preverja podatke. Vi jih povežete s poslovnimi cilji.

To je nov načrt za gradnjo avtoritete na področju iskanja, ki ga prevladujejo LLM.