Gammeldags SEO lærte meg å inkludere “LSI-nøkkelord” – relaterte termer som hjelper Google å forstå temaet mitt.
Eksempel for “prosjektledelse”:
Mitt spørsmål: Bryr AI-systemer seg om LSI-nøkkelord? Eller er dette et utdatert konsept?
Jeg prøver å forstå om jeg bør: A) Fortsatt forske på og inkludere LSI-nøkkelord B) Bare skrive naturlig om temaer C) Noe helt annet for AI
Hva hjelper faktisk AI-systemer å forstå innholdet mitt?
Konseptet er gyldig, men gjennomføringen er utdatert. La meg forklare:
Hva LSI-nøkkelord forsøkte å oppnå: Hjelpe søkemotorer å forstå temakontekst gjennom relaterte termer.
Hvordan AI faktisk fungerer: AI-systemer bruker embeddinger som fanger opp mening, ikke nøkkelordlister. De forstår at “prosjektledelse” inkluderer konsepter som oppfølging av oppgaver, samarbeid, osv. uten at du eksplisitt lister dem opp.
Utviklingen:
| Gammel tilnærming | AI-tilnærming |
|---|---|
| Liste relaterte nøkkelord | Dekke temaet grundig |
| Nøkkelordtetthet | Semantisk dybde |
| Synonymer for variasjon | Naturlig språk |
| LSI-nøkkelordforskning | Temadekningsanalyse |
Hva som faktisk betyr noe:
Min anbefaling: Slutt å tenke “LSI-nøkkelord.” Begynn å tenke “temakompletthet.”
Slik omsetter jeg dette i praksis:
Før (nøkkelordfokusert): “La meg sjekke min LSI-nøkkelordliste … Jeg må inkludere ‘oppfølging av oppgaver’, ’teamsamarbeid’, ‘automatisering av arbeidsflyt’…”
Etter (temafokusert): “La meg forklare prosjektledelse fullt ut. Hvilke spørsmål ville noen hatt? Hvilke sider bør jeg dekke?”
Naturlig dekning skjer: Når du grundig forklarer prosjektledelse, omtaler du naturlig:
Du trenger ingen nøkkelordliste. Du trenger grundig temadekning.
Testen: Etter skriving, spør: “Forklarte jeg dette temaet fullstendig til noen som ikke vet noe om det?”
Hvis ja, har du sannsynligvis dekket alle “LSI-nøkkelord” naturlig.
Nøkkelordforskning utvikler seg til spørrings- og promptforskning:
Gammel tilnærming: “Hvilke nøkkelord søker folk på?”
Ny tilnærming: “Hvilke spørsmål stiller folk AI?”
Slik gjør du promptforskning:
Eksempel for prosjektledelse:
| Nøkkelordforskning | Promptforskning |
|---|---|
| “prosjektledelsesprogramvare” | “Hva er den beste måten å lede prosjekter for et fjernteam?” |
| “verktøy for oppfølging av oppgaver” | “Hvordan holder jeg oversikt over teamets oppgaver uten å mikrostyre?” |
| “automatisering av arbeidsflyt” | “Kan AI hjelpe med å automatisere arbeidsflyten i prosjekter?” |
Forskjellen: Nøkkelord = fraser å inkludere Prompts = spørsmål å besvare
Fokuser på å svare på promptene – den semantiske dekningen følger naturlig.
Dette tydeliggjør ting. Mine hovedpunkter:
LSI-nøkkelord som konsept: Fortsatt gyldig Tanken om at relaterte termer hjelper forståelsen er sann.
LSI-nøkkelord som praksis: Utdatert Å lage lister over relaterte termer å inkludere er mekanisk og unødvendig.
Hva du bør gjøre i stedet:
Det mentale skiftet: Fra: “Hvilke nøkkelord bør jeg inkludere?” Til: “Hva må noen forstå om dette temaet?”
Min nye prosess:
Ikke flere LSI-nøkkelord-regneark. Bare grundig, hjelpsomt innhold.
Takk for oppklaringen!
Get personalized help from our team. We'll respond within 24 hours.
Overvåk hvordan innholdet ditt presterer på tvers av AI-plattformer uavhengig av spesifikke nøkkelord.
Lær hva LSI-nøkkelord er og hvordan de hjelper merkevaren din å dukke opp i AI-søkeresultater. Oppdag hvordan semantisk indeksering forbedrer synligheten i Chat...
Lær hva LSI-nøkkelord er, hvordan de skiller seg fra semantiske nøkkelord, og hvorfor de er viktige for synlighet i AI-søk og innholdsoptimalisering på AmICited...
Diskusjon i fellesskapet om bruk av synonymer for AI-optimalisering. Forståelse av semantisk SEO, variasjon i naturlig språk, og hvordan AI-systemer tolker bruk...
Informasjonskapselsamtykke
Vi bruker informasjonskapsler for å forbedre din surfeopplevelse og analysere vår trafikk. See our privacy policy.
