發布日期:2025-03-14最新發布
AI時代,SEO優化的新方向已毫無疑問
而由于近年來AI大模型發展迅猛,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搜索呈現的網頁URL。
2025年2月份美國一位資深數字營銷專家Tracy McDonald 發布一篇關于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 出現使自然 CTR 大幅下降,未出現則上升。
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先于關鍵詞密度。
傳統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性、上下文共現性的術語。這些關鍵詞在SEO中的作用已經從早期的內容優化工具,演變為現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
多模態關聯
示例:核心詞"preform defects"
LSI關鍵詞:stress distribution modeling / HIP treatment / bubble formation
與傳統關鍵詞的本質區別
維度傳統關鍵詞LSI關鍵詞匹配方式精確匹配/短語匹配語義關聯匹配優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:玻璃預制棒產品頁優化
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
專業工具
SEMrush?→ Topic Research工具
LSI Graph?→ 自動生成語義網絡
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則
EEAT強化要求LSI關鍵詞包含:
行業標準術語(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(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的內容語義網絡,這需要:① 深入理解產品技術細節② 持續跟蹤學術/產業文獻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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