开篇痛点：传统SEO与AI大模型的落差
在传统SEO领域，企业可能投入了大量精力和资源，使得网站关键词排名相当不错。然而，当面对AI大模型时，却遭遇了困境。即便传统排名靠前，AI大模型却不引用相关内容，导致无法拿到问答入口流量。这就好比在传统赛道上一路领先，却在新的赛场上被拒之门外。
拆解底层逻辑
LLM语义理解
LLM（大语言模型）具有强大的语义理解能力。它不仅仅是对关键词的简单匹配，而是深入理解文本的含义。与传统SEO更注重关键词密度不同，LLM能够分析句子结构、上下文语境，从而更精准地把握内容的真正意图。
用户对话意图
用户在使用AI进行搜索时，往往是以对话的形式输入问题。这些问题背后隐藏着用户的真实意图，可能是寻求信息、对比产品、解决问题等。挖掘用户对话意图，就是要找出这些潜在的需求，为关键词选词提供方向。
实体关联机制
实体是指现实世界中的具体事物或概念。LLM能够建立实体之间的关联，通过识别实体及其关系来更好地理解文本。在关键词选词中，注重实体关联可以提高内容与用户查询的相关性，增加被AI模型采信的机会。
可落地操作步骤
AI对话问句挖掘技巧
- 收集用户常见问题：通过客服记录、论坛、社交媒体等渠道，收集用户在与业务相关领域提出的问题。
- 使用工具拓展问句：利用关键词研究工具，输入核心业务词，拓展出与之相关的对话问句。
- 分析竞争对手问句：研究竞争对手的网站、问答平台等，找出他们未覆盖或回答不完整的问题。
行业关键词分层策略
| 层级 | 关键词类型 | 特点 |
|---|---|---|
| 核心层 | 核心业务词 | 代表企业主要业务，搜索量较大，但竞争激烈。 |
| 中间层 | 相关业务词 | 与核心业务相关，搜索量适中，竞争相对较小。 |
| 边缘层 | 长尾关键词 | 搜索量较小，但针对性强，能满足特定用户需求。 |
全域关键词布局实操步骤
- 确定目标平台：明确要在哪些国内GEO以及海外AI检索平台进行关键词布局。
- 进行关键词研究：结合各平台特点，挖掘适合的关键词。
- 制定布局方案：将关键词合理分配到网站的不同页面，确保内容与关键词匹配。
- 定期监测调整：根据关键词排名和流量变化，及时调整布局方案。
不同赛道词库搭建思路
- 行业赛道：分析行业特点、发展趋势，收集行业内的专业术语、热门话题等关键词。
- 产品赛道：围绕产品的功能、特点、优势，挖掘相关的关键词。
- 用户赛道：从用户需求、痛点、兴趣等角度出发，构建关键词词库。
真实业务案例
站群案例
某站群运营企业，在传统SEO排名较好的情况下，尝试采用AI语义选词策略。通过挖掘用户对话问句，搭建了包含不同层级关键词的词库，并对站群各页面进行关键词布局。经过一段时间的优化，部分页面成功进入AI大模型的问答推荐列表，获得了一定的问答入口流量。
外贸案例
一家跨境外贸企业，在海外市场面临激烈的竞争。他们结合海外AIGC选词特点，针对不同国家和地区的用户意图，搭建了专属的词库。在产品页面合理布局关键词，使得产品在海外AI检索平台上的曝光度显著提高，询盘量也有所增加。
效果边界说明
需要说明的是，采用AI语义选词策略虽然有机会提高内容被AI大模型引用的概率，获取问答入口流量，但并不能保证一定能达到理想的效果。因为AI模型的算法复杂且不断更新，市场竞争也在不断变化。企业需要持续关注和调整策略，以适应新的情况。