La vecchia scuola della SEO mi ha insegnato a includere le “parole chiave LSI” – termini correlati che aiutano Google a capire il mio argomento.
Esempio per “project management”:
La mia domanda: I sistemi AI si interessano alle parole chiave LSI? O è un concetto superato?
Sto cercando di capire se dovrei: A) Continuare a cercare e includere parole chiave LSI B) Scrivere semplicemente in modo naturale sugli argomenti C) Fare qualcosa di completamente diverso per l’AI
Cosa aiuta davvero i sistemi AI a comprendere i miei contenuti?
Il concetto è valido ma l’esecuzione è superata. Lascia che ti spieghi:
Cosa cercavano di ottenere le parole chiave LSI: Aiutare i motori di ricerca a comprendere il contesto tematico attraverso termini correlati.
Come funziona realmente l’AI: I sistemi AI utilizzano embedding che catturano il significato, non liste di parole chiave. Capiscono che “project management” include concetti come monitoraggio attività, collaborazione, ecc. senza che tu li elenchi esplicitamente.
L’evoluzione:
| Approccio Vecchio | Approccio AI |
|---|---|
| Elencare termini correlati | Coprire l’argomento in modo completo |
| Densità delle parole chiave | Profondità semantica |
| Sinonimi per varietà | Linguaggio naturale |
| Ricerca parole chiave LSI | Analisi della copertura tematica |
Cosa conta davvero:
Il mio consiglio: Smetti di pensare alle “parole chiave LSI”. Inizia a pensare alla “completezza dell’argomento”.
Ecco come traduco questo nella pratica:
Prima (focus sulle parole chiave): “Fammi controllare la mia lista di parole chiave LSI… Devo includere ‘monitoraggio attività’, ‘collaborazione del team’, ‘automazione del flusso di lavoro’…”
Dopo (focus sull’argomento): “Fammi spiegare a fondo il project management. Quali domande potrebbe avere qualcuno? Quali aspetti dovrei coprire?”
La copertura naturale avviene: Quando spieghi a fondo il project management, naturalmente parli di:
Non serve una lista di parole chiave. Serve una copertura approfondita dell’argomento.
Il test: Dopo aver scritto, chiediti: “Ho spiegato completamente questo argomento a qualcuno che non ne sa nulla?”
Se sì, probabilmente hai coperto tutte le “parole chiave LSI” in modo naturale.
La ricerca delle parole chiave si sta evolvendo nella ricerca di query/prompts:
Vecchio approccio: “Quali parole chiave cercano le persone?”
Nuovo approccio: “Quali domande pongono le persone all’AI?”
Come fare prompt research:
Esempio per project management:
| Ricerca Parole Chiave | Prompt Research |
|---|---|
| “software project management” | “Qual è il modo migliore per gestire progetti in un team remoto?” |
| “strumenti per monitoraggio attività” | “Come posso tenere traccia delle attività del team senza fare micromanagement?” |
| “automazione del flusso di lavoro” | “L’AI può aiutare ad automatizzare i flussi di lavoro dei progetti?” |
La differenza: Parole chiave = frasi da includere Prompts = domande a cui rispondere
Concentrati nel rispondere ai prompts – la copertura semantica verrà di conseguenza.
Questo chiarisce le cose. Ecco cosa porto a casa:
Le parole chiave LSI come concetto: Ancora valido L’idea che termini correlati aiutino la comprensione è vera.
Le parole chiave LSI come pratica: Superata Fare liste di termini correlati da includere è meccanico e non necessario.
Cosa fare invece:
Il cambio di mentalità: Da: “Quali parole chiave dovrei includere?” A: “Cosa deve capire qualcuno su questo argomento?”
Il mio nuovo processo:
Niente più fogli di calcolo per le parole chiave LSI. Solo contenuti approfonditi e utili.
Grazie per la chiarezza!
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