LSI 关键词对 AI 搜索还有意义吗？还是已经过时了？

这个概念是对的，但执行方式已经落伍了。我来解释一下：

LSI 关键词尝试实现的目标： 通过相关词汇帮助搜索引擎理解主题语境。

AI 实际的工作方式： AI 系统使用能够捕捉语义的嵌入向量，而不是关键词列表。它们能理解“项目管理”包括任务追踪、协作等内容，即使你没有明确列出。

发展演变：

真正重要的是什么：

1. 全面覆盖——覆盖主题所有方面
2. 自然语言——像讲解给别人一样写
3. 回答相关问题——覆盖用户想了解的内容
4. 语义清晰——清楚表达你在讨论什么

我的建议： 别再想着“LSI 关键词”。要思考“主题完整性”。

关键词研究正演变为查询/提示研究：

旧方法： “人们搜什么关键词？”

新方法： “人们会问 AI 什么问题？”

怎么做提示研究：

1. 向 ChatGPT 提出你领域的常见问题
2. 记录用户可能会追问的问题
3. 在 Perplexity 上查找问题建议
4. 关注 Google 的“其他人还问了什么”

以项目管理为例：

区别在于： 关键词 = 需要包含的短语 提示 = 需要解答的问题

重点是解答这些提示问题——语义覆盖自然会随之而来。

这解释得很清楚。我的收获：

LSI 关键词作为概念：依然有效 相关词汇有助于理解，这个观点没错。

LSI 关键词作为实践：已经过时 机械地罗列相关词汇不再必要。

应该怎么做：

1. 全面覆盖主题
2. 自然表达
3. 回答用户所有相关问题
4. 思考用户可能会问的提示

思维转变： 以前：“我该加什么关键词？” 现在：“别人要理解这个主题需要知道什么？”

我的新流程：

1. 列出用户可能会问的关于主题的问题
2. 逐一详细解答
3. 让语义覆盖自然发生
4. 检查内容是否完整，而不是有没有关键词

再也不需要 LSI 关键词表格了。只需全面、有帮助的内容。

感谢大家的解答！