而由于近年来AI大模型发展迅猛，谷歌等搜索引擎也纷纷在SEEP里推出自家AI概览，甚至有传闻2025年谷歌方面即将推出的新版搜索首页将是完全由类似AI Overviews（AI概览）的AI生成内容组成，用户只有滚动至底部切换到次页才能看到传统搜索呈现的网页URL。
2025年2月份美国一位资深数字营销专家Tracy McDonald 发布一篇关于AI Overviews给谷歌自然搜索点击和付费搜索点击的影响的研究报告，其中得出一个结论：
AIO 出现使自然 CTR 大幅下降，未出现则上升。
这意味着未来谷歌SEO工作重点将彻底转向为制作出被AIO青睐的内容，接下来，以语义为核心搭建内容框架的网站会获得更多流量和权重。
其实早在2023年Google EEAT更新就强调内容自然度优先于关键词密度。
传统SEO依赖 “长尾词分类” 和 “外链堆砌” 的陈旧策略即将扔进垃圾堆。
LSI关键词（Latent Semantic Indexing Keywords）是帮助搜索引擎理解页面主题语义的相关词汇，它们不是简单的同义词，而是与核心关键词存在语义关联性、上下文共现性的术语。这些关键词在SEO中的作用已经从早期的内容优化工具，演变为现代搜索引擎理解用户意图的关键要素。
LSI关键词的4个核心特征
- 语义网络构建
- 示例：核心词"glass preform manufacturing"
- LSI关键词：fiber draw process / dopant deposition / silica consolidation
用户意图映射
- 示例：核心词"optical fiber production"
- LSI关键词：transmission loss rates / ITU-T standards / cabling applications
内容深度标识
- 示例：核心词"preform suppliers"
- LSI关键词：lead time optimization / MOQ requirements / vendor audit checklist
多模态关联
- 示例：核心词"preform defects"
- LSI关键词：stress distribution modeling / HIP treatment / bubble formation
与传统关键词的本质区别
| 维度 | 传统关键词 | LSI关键词 |
|---|---|---|
| 匹配方式 | 精确匹配/短语匹配 | 语义关联匹配 |
| 优化目标 | 关键词密度控制 | 主题权威性建设 |
| 工具检测 | 通过Keyword Planner获取 | 需用TF-IDF算法分析 |
| 算法影响 | 影响排名的基础因素 | 决定内容深度的质量信号 |
| 典型示例 | "buy glass preform" | "vapor deposition parameters" |
实际应用场景
案例：玻璃预制棒产品页优化
- 核心关键词
glass preform manufacturing - 必须覆盖的LSI关键词
MARKDOWN- 工艺相关：MCVD process / OVD technology / sintering stages - 材料相关：ultra-pure silica / germanium doping / chlorine content - 设备相关：lathe rotation speed / deposition burners / glass handling robots - 检测相关：refractive index profiling / bubble inspection / diameter tolerance - 内容整合技巧
HTML<!-- 错误示范 -->"Our glass preform manufacturing uses advanced manufacturing processes..." <!-- 正确示范 -->"Utilizing modified chemical vapor deposition (MCVD) technology, our preforms achieve <2×10⁻⁴ dB/km attenuation through precise germanium doping control, verified by inline refractive index profiling systems."
LSI关键词挖掘工具
- Google自然结果分析
- 搜索指令：
related:[竞争对手URL] - 查看"People also ask"板块
- 搜索指令：
- 专业工具
- SEMrush → Topic Research工具
- LSI Graph → 自动生成语义网络
- TextOptimizer → 基于搜索引擎结果分析
- 技术方法
PYTHON# 使用Python的gensim库提取LSI关键词from gensim import corpora, modelsdocuments =["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年算法影响下的新规则
- EEAT强化
要求LSI关键词包含：
- 行业标准术语（如IEC 60793-2-50）
- 学术论文常用词汇
- 专利文件中的技术描述
- BERT处理
需在200词范围内自然出现3-5个相关LSI词，例如：
TEXT"从气相沉积（Vapor Deposition）到玻璃化（Vitrification）的完整工艺链， 每个阶段都通过实时直径监测（Real-time Diameter Monitoring）确保几何精度， 最终预制棒的芯包比（Core-to-Cladding Ratio）误差控制在±0.5%以内" - 多语言适配
非英语站点需注意：
- 中文：需包含专业术语的英文缩写（如OVD→外包层沉积）
- 德语：复合词需拆解（如Faserglasrohlingherstellung→Faser Glas Rohling Herstellung）
常见误区警示
- ≠长尾关键词
❌ 错误认知：把"cheap glass preform suppliers"当作LSI词
✅ 正确做法：使用"supplier qualification criteria" - ≠关键词堆砌
❌ 错误示例：在段落重复插入process, technology, method
✅ 正确做法：描述具体工艺参数（如deposition rate: 1.2g/min） - ≠固定词表
❌ 错误做法：重复使用同一组LSI词
✅ 正确做法：每6个月用Google NLP API更新语义模型
掌握LSI关键词的本质是构建专业的内容语义网络，这需要：
① 深入理解产品技术细节
② 持续跟踪学术/产业文献
③ 用搜索引擎视角组织内容
这比单纯的关键词密度控制更能提升页面的主题权威性。
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