发布日期:2025-03-14最新发布
AI时代,SEO优化的新方向已毫无疑问
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
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, 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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