تحقیق کلمه‌ی کلیدی با کمک هوش مصنوعی؛ چه کاری از آن برمی‌آید و چه کاری نه

مدل زبانی نمی‌داند یک عبارت در ماه چند بار جستجو می‌شود؛ اگر عدد بدهد، ساخته است. اما در سه کار بسیار خوب است: حدس زدن سوال‌هایی که مخاطب می‌پرسد، گروه‌بندی یک فهرست بلند عبارت، و تشخیص اینکه پشت هر عبارت چه نیتی هست. عدد را از داده‌ی واقعی بگیرید و فکر کردن را با مدل سریع‌تر کنید.

تقسیم کار

روش در پنج قدم

1. از واقعیت شروع کنید: سوال‌های مشتری‌ها، عبارت‌های سرچ کنسول، جستجوی داخلی سایت.
2. با مدل گسترش دهید: «مخاطب من [این] است؛ قبل، حین و بعد از خرید چه سوال‌هایی دارد؟»
3. گروه‌بندی کنید: هر گروه = یک صفحه. عبارت‌هایی که یک نیت دارند نباید دو صفحه بگیرند.
4. نیت را برچسب بزنید: یادگیری، مقایسه، خرید، رفع مشکل.
5. با داده اعتبارسنجی کنید: عبارت‌ها را در ابزار کلمه‌ی کلیدی و خود گوگل بررسی کنید.

نمونه‌ی دستور گروه‌بندی

این فهرست عبارت‌های جستجوست: [فهرست]
۱) عبارت‌هایی که یک نیت دارند را در یک گروه بگذار.
۲) برای هر گروه نیت را بنویس: یادگیری / مقایسه / خرید / رفع مشکل.
۳) برای هر گروه یک عنوان صفحه پیشنهاد بده.
عدد جستجو از خودت ننویس.

تشخیص نیت را با گوگل چک کنید

عبارت را جستجو کنید و ببینید صفحه‌ی اول چه نوع صفحه‌هایی است: مقاله، صفحه‌ی محصول، ابزار؟ همان، نیت واقعی است. اگر همه صفحه‌ی فروش‌اند، مقاله‌ی آموزشی آنجا رتبه نمی‌گیرد.

جلوگیری از هم‌خواری

دو صفحه برای یک نیت، رقیب هم می‌شوند. از مدل بخواهید فهرست موضوع‌های جدید را با عنوان صفحه‌های موجود مقایسه کند و تکراری‌ها را علامت بزند.

عبارت‌های بلند و گفتاری

مردم از دستیارهای هوش مصنوعی با جمله‌ی کامل می‌پرسند. تیترهایی که همان جمله‌ی سوالی‌اند، هم در گوگل هم در جستجوی هوش مصنوعی بهتر جواب می‌دهند. (ساختار محتوا برای موتورهای پاسخ‌گو)

اشتباه‌های رایج

• اعتماد به «حجم جستجو»یی که مدل می‌گوید.
• نوشتن برای هر عبارت یک صفحه.
• نادیده گرفتن عبارت‌هایی که خودتان از مشتری شنیده‌اید، چون در ابزار عدد ندارند.

سوال‌های رایج

بدون ابزار پولی هم می‌شود؟

سرچ کنسول رایگان است و برای سایت خودتان دقیق‌ترین منبع.

بعد از انتخاب موضوع؟

نوشتن محتوا با کمک هوش مصنوعی.

سایت تازه است و داده ندارم.

با سوال‌های واقعی مشتری‌ها و سئوی پایه شروع کنید.