Discuție în comunitate despre dacă mai contează cuvintele cheie LSI pentru vizibilitatea în căutările AI. Informații reale despre optimizarea semantică și modul în care sistemele AI înțeleg relevanța subiectului.
SEO-ul de modă veche m-a învățat să includ „cuvinte cheie LSI” – termeni înrudiți care ajută Google să înțeleagă subiectul meu.
Exemplu pentru „management de proiect”:
Întrebarea mea: Contează pentru sistemele AI cuvintele cheie LSI? Sau este un concept depășit?
Încerc să înțeleg dacă ar trebui să: A) Mai cercetez și să includ cuvinte cheie LSI B) Să scriu pur și simplu natural despre subiecte C) Să fac altceva pentru AI
Ce ajută de fapt sistemele AI să înțeleagă conținutul meu?
Conceptul este valabil, dar execuția este depășită. Lasă-mă să explic:
Ce încercau să realizeze cuvintele cheie LSI: Să ajute motoarele de căutare să înțeleagă contextul subiectului prin termeni înrudiți.
Cum funcționează de fapt AI-ul: Sistemele AI folosesc embedding-uri care surprind sensul, nu liste de cuvinte cheie. Ele înțeleg că „management de proiect” include concepte precum urmărirea sarcinilor, colaborare etc. fără să le enumeri explicit.
Evoluția:
| Abordare veche | Abordare AI |
|---|---|
| Listează cuvinte cheie înrudite | Acoperă subiectul cuprinzător |
| Densitate cuvinte cheie | Profunzime semantică |
| Sinonime pentru varietate | Limbaj natural |
| Cercetare cuvinte cheie LSI | Analiză acoperire subiect |
Ce contează de fapt:
Recomandarea mea: Nu mai gândi în „cuvinte cheie LSI”. Gândește-te la „completitudinea subiectului”.
Așa traduc eu acest lucru în practică:
Înainte (axat pe cuvinte cheie): „Să-mi verific lista de cuvinte cheie LSI… trebuie să includ ‘urmărire sarcini’, ‘colaborare în echipă’, ‘automatizare flux de lucru’…”
După (axat pe subiect): „Să explic complet managementul de proiect. Ce întrebări ar putea avea cineva? Ce aspecte ar trebui să acopăr?”
Acoperirea naturală se întâmplă: Când explici temeinic managementul de proiect, discuți natural:
Nu ai nevoie de o listă de cuvinte cheie. Ai nevoie de o acoperire temeinică a subiectului.
Testul: După ce ai scris, întreabă-te: „Am explicat pe deplin acest subiect cuiva care nu știe nimic despre el?”
Dacă da, probabil că ai acoperit toate „cuvintele cheie LSI” în mod natural.
Cercetarea de cuvinte cheie evoluează spre cercetarea de întrebări/promp-uri:
Abordare veche: „Ce cuvinte cheie caută oamenii?”
Abordare nouă: „Ce întrebări pun oamenii AI-ului?”
Cum faci cercetare de promp-uri:
Exemplu pentru managementul de proiect:
| Cercetare cuvinte cheie | Cercetare promp-uri |
|---|---|
| „software management proiect” | „Care este cea mai bună metodă de a gestiona proiecte pentru o echipă de la distanță?” |
| „instrumente urmărire sarcini” | „Cum pot urmări sarcinile echipei fără micro-management?” |
| „automatizare flux de lucru” | „Poate AI să ajute la automatizarea fluxurilor de proiect?” |
Diferența: Cuvinte cheie = expresii de inclus Promp-uri = întrebări de răspuns
Concentrează-te pe a răspunde la promp-uri – acoperirea semantică vine natural.
Acest lucru clarifică situația. Concluziile mele:
Cuvintele cheie LSI ca idee: Încă valabile Ideea că termenii înrudiți ajută înțelegerea este adevărată.
Cuvintele cheie LSI ca practică: Depășite Să faci liste de termeni înrudiți de inclus este mecanic și inutil.
Ce să faci în schimb:
Schimbarea mentală: De la: „Ce cuvinte cheie ar trebui să includ?” La: „Ce trebuie să înțeleagă cineva despre acest subiect?”
Noul meu proces:
Fără foi de calcul cu cuvinte cheie LSI. Doar conținut temeinic, util.
Mulțumesc pentru clarificare!
Cuvintele cheie LSI (Latent Semantic Indexing) sunt termeni conceptual înrudiți cu subiectul tău principal. Pentru 'management de proiect,' termeni LSI pot include 'urmărire sarcini,' 'colaborare în echipă,' 'flux de lucru.' Ele ajută motoarele de căutare să înțeleagă contextul subiectului dincolo de potrivirile exacte de cuvinte cheie.
Conceptul contează mai mult decât termenul. Sistemele AI înțeleg subiecte prin embedding-uri și relații semantice, nu prin liste de cuvinte cheie. Concentrează-te pe acoperirea completă a subiectului, nu pe cuvinte cheie 'LSI' specifice. Un conținut natural, detaliat, creează bogăția semantică pe care o apreciază sistemele AI.
Gândește-te la subiecte, nu la cuvinte cheie. Acoperă subiectul tău în mod cuprinzător, incluzând natural concepte înrudite. Concentrează-te să răspunzi la toate aspectele întrebărilor utilizatorilor, nu să vizezi liste de cuvinte cheie. Sistemele AI înțeleg sensul, nu doar frecvența cuvintelor.
Da, dar se transformă în cercetare de întrebări/promp-uri. Să înțelegi ce întrebări pun oamenii AI te ajută să creezi conținut care se potrivește. Concentrează-te mai puțin pe expresii specifice și mai mult pe întrebările și subiectele pe care publicul tău le explorează.
Urmărește cum performează conținutul tău pe platformele AI, indiferent de cuvintele cheie specifice.
Află ce sunt cuvintele cheie LSI și cum ajută brandul tău să apară în rezultatele căutărilor AI. Descoperă cum indexarea semantică îmbunătățește vizibilitatea î...
Discuție în comunitate despre folosirea sinonimelor pentru optimizarea AI. Înțelegerea SEO semantic, variația limbajului natural și modul în care sistemele AI i...
Află ce sunt cuvintele cheie LSI, cum diferă de cuvintele cheie semantice și de ce contează pentru vizibilitatea în căutările AI și optimizarea conținutului pe ...
