LSIキーワードはAI検索でもまだ重要？それとも時代遅れ？

概念自体は有効ですが、やり方は時代遅れです。説明します：

LSIキーワードが目指していたこと： 関連用語を通じて検索エンジンにトピックの文脈を理解させる。

AIが実際に行うこと： AIシステムは意味を捉える埋め込みを使い、キーワードリストではありません。「プロジェクト管理」に「タスク管理」や「コラボレーション」などが含まれることを、明示的に列挙しなくても理解できます。

進化の流れ：

本当に重要なこと：

1. 網羅性――トピックのあらゆる側面を扱う
2. 自然な言語――誰かに説明するように書く
3. 関連質問への回答――ユーザーが知りたいことをカバーする
4. セマンティックな明確さ――何について話しているか明確にする

私のおすすめ： 「LSIキーワード」ではなく「トピックの完全性」にフォーカスしましょう。

キーワードリサーチはクエリ／プロンプトリサーチへ進化しています：

従来のアプローチ： 「人々はどんなキーワードで検索するのか？」

新しいアプローチ： 「人々はAIにどんな質問をするのか？」

プロンプトリサーチの方法：

1. ChatGPTでよくある質問を聞く
2. ユーザーがしそうな追加質問をメモ
3. Perplexityで質問提案を確認
4. Googleの「他の人はこちらも質問」をチェック

プロジェクト管理の例：

違い： キーワード＝含めるフレーズ プロンプト＝答えるべき質問

プロンプトへの回答に注力しましょう――セマンティックなカバレッジは自然とついてきます。

とても分かりやすいです。私のまとめ：

LSIキーワードの概念：今も有効 関連用語が理解を助けるのは事実。

LSIキーワードの実践：今は時代遅れ 関連用語をリストアップして機械的に含めるのは不要。

これからやるべきこと：

1. トピックを徹底的にカバーする
2. 自然に書く
3. ユーザーの疑問点をすべて答える
4. ユーザーが投げるプロンプトも意識する

考え方の転換： 「どんなキーワードを入れるべきか？」から 「このトピックについて何を知ってもらうべきか？」へ

新しいプロセス：

1. テーマに関して想定される質問をリストアップ
2. それぞれにしっかり答える
3. セマンティックな網羅性は自然に生まれる
4. キーワードの有無ではなく、内容の充実度を確認

もうLSIキーワードのスプレッドシートは不要です。丁寧で役立つコンテンツを作ります。

分かりやすい解説ありがとうございました！