而由于近年來AI大模型發(fā)展迅猛,谷歌等搜索引擎也紛紛在SEEP里推出自家AI概覽,甚至有傳聞2025年谷歌方面即將推出的新版搜索首頁將是完全由類似AI Overviews(AI概覽)的AI生成內容組成,用戶只有滾動至底部切換到次頁才能看到傳統(tǒng)搜索呈現(xiàn)的網(wǎng)頁URL。
2025年2月份美國一位資深數(shù)字營銷專家Tracy McDonald 發(fā)布一篇關于AI Overviews給谷歌自然搜索點擊和付費搜索點擊的影響的研究報告,其中得出一個結論:
AIO 出現(xiàn)使自然 CTR 大幅下降,未出現(xiàn)則上升。
這意味著未來谷歌SEO工作重點將徹底轉向為制作出被AIO青睞的內容,接下來,以語義為核心搭建內容框架的網(wǎng)站會獲得更多流量和權重。
其實早在2023年Google EEAT更新就強調內容自然度優(yōu)先于關鍵詞密度。
傳統(tǒng)SEO依賴 “長尾詞分類” 和 “外鏈堆砌” 的陳舊策略即將扔進垃圾堆。
LSI關鍵詞(Latent Semantic Indexing Keywords)是幫助搜索引擎理解頁面主題語義的相關詞匯,它們不是簡單的同義詞,而是與核心關鍵詞存在語義關聯(lián)性、上下文共現(xiàn)性的術語。這些關鍵詞在SEO中的作用已經(jīng)從早期的內容優(yōu)化工具,演變?yōu)楝F(xiàn)代搜索引擎理解用戶意圖的關鍵要素。
LSI關鍵詞的4個核心特征
- 語義網(wǎng)絡構建
- 示例:核心詞"glass preform manufacturing"
- LSI關鍵詞:fiber draw process / dopant deposition / silica consolidation
用戶意圖映射
- 示例:核心詞"optical fiber production"
- LSI關鍵詞:transmission loss rates / ITU-T standards / cabling applications
內容深度標識
- 示例:核心詞"preform suppliers"
- LSI關鍵詞:lead time optimization / MOQ requirements / vendor audit checklist
多模態(tài)關聯(lián)
- 示例:核心詞"preform defects"
- LSI關鍵詞:stress distribution modeling / HIP treatment / bubble formation
與傳統(tǒng)關鍵詞的本質區(qū)別
維度 | 傳統(tǒng)關鍵詞 | LSI關鍵詞 |
---|---|---|
匹配方式 | 精確匹配/短語匹配 | 語義關聯(lián)匹配 |
優(yōu)化目標 | 關鍵詞密度控制 | 主題權威性建設 |
工具檢測 | 通過Keyword Planner獲取 | 需用TF-IDF算法分析 |
算法影響 | 影響排名的基礎因素 | 決定內容深度的質量信號 |
典型示例 | "buy glass preform" | "vapor deposition parameters" |
實際應用場景
案例:玻璃預制棒產(chǎn)品頁優(yōu)化
- 核心關鍵詞
glass preform manufacturing
- 必須覆蓋的LSI關鍵詞
MARKDOWN- 工藝相關:MCVD process / OVD technology / sintering stages - 材料相關:ultra-pure silica / germanium doping / chlorine content - 設備相關:lathe rotation speed / deposition burners / glass handling robots - 檢測相關:refractive index profiling / bubble inspection / diameter tolerance
- 內容整合技巧
HTML<!-- 錯誤示范 -->
"Our glass preform manufacturing uses advanced manufacturing processes..." <!-- 正確示范 -->
"Utilizing modified chemical vapor deposition (MCVD) technology, our preforms achieve <2×10?? dB/km attenuation through precise germanium doping control, verified by inline refractive index profiling systems."
LSI關鍵詞挖掘工具
- Google自然結果分析
- 搜索指令:
related:[競爭對手URL]
- 查看"People also ask"板塊
- 搜索指令:
- 專業(yè)工具
- SEMrush?→ Topic Research工具
- LSI Graph?→ 自動生成語義網(wǎng)絡
- TextOptimizer?→ 基于搜索引擎結果分析
- 技術方法
PYTHON# 使用Python的gensim庫提取LSI關鍵詞
from gensim import corpora, models?
documents =
["text corpus with industry content..."]
texts =
[[word for word in doc.lower().split()]
for doc in documents]
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus =
[dictionary.doc2bow(text)
for text in texts]
lsi = models.LsiModel(corpus, id2word=dictionary, num_topics=2)
print(lsi.print_topics(num_words=5))
2024年算法影響下的新規(guī)則
- EEAT強化
要求LSI關鍵詞包含:
- 行業(yè)標準術語(如IEC 60793-2-50)
- 學術論文常用詞匯
- 專利文件中的技術描述
- BERT處理
需在200詞范圍內自然出現(xiàn)3-5個相關LSI詞,例如:
TEXT"從氣相沉積(Vapor Deposition)到玻璃化(Vitrification)的完整工藝鏈, 每個階段都通過實時直徑監(jiān)測(Real-time Diameter Monitoring)確保幾何精度, 最終預制棒的芯包比(Core-to-Cladding Ratio)誤差控制在±0.5%以內"
- 多語言適配
非英語站點需注意:
- 中文:需包含專業(yè)術語的英文縮寫(如OVD→外包層沉積)
- 德語:復合詞需拆解(如Faserglasrohlingherstellung→Faser Glas Rohling Herstellung)
常見誤區(qū)警示
- ≠長尾關鍵詞
? 錯誤認知:把"cheap glass preform suppliers"當作LSI詞
? 正確做法:使用"supplier qualification criteria" - ≠關鍵詞堆砌
? 錯誤示例:在段落重復插入process, technology, method
? 正確做法:描述具體工藝參數(shù)(如deposition rate: 1.2g/min) - ≠固定詞表
? 錯誤做法:重復使用同一組LSI詞
? 正確做法:每6個月用Google NLP API更新語義模型
掌握LSI關鍵詞的本質是構建專業(yè)的內容語義網(wǎng)絡,這需要:
① 深入理解產(chǎn)品技術細節(jié)
② 持續(xù)跟蹤學術/產(chǎn)業(yè)文獻
③ 用搜索引擎視角組織內容
這比單純的關鍵詞密度控制更能提升頁面的主題權威性。
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