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AI時代,SEO優(yōu)化的新方向已毫無疑問

發(fā)布日期:2025-03-14

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

  1. 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

  1. 核心關鍵詞
    glass preform manufacturing
  2. 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
  3. 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
  • 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

  1. 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
  1. 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"
  2. 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

  1. ≠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"
  2. ≠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)
  3. ≠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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