Find Long-Tail Queries

利用 AI 工具提升 SEO 效率

正文开始之前,先说几句题外话。昨天的文章中,我分享了一些在文章自动化发布过程中踩的坑,以及目前在用的标准化方法。然后陆陆续续收到一些朋友给我的意见反馈与技术栈推荐,真的非常感谢你们的信息分享。

根据一些朋友的反馈,今天上午写了个 Python 脚本试了一下 WordPress API,感觉还挺不错。因为目前还没有深入了解这块信息,且这个自动化发布流程的一些具体细节设置可能还需要优化一下,后续等我完善好这部分流程后再来分享吧。

那今天的文章主题很简单,就分享一些我在 SEO 内容创作这个流程中需要用到的 Prompt。

首先第一个 Prompt 便是根据主关键词来拓展长尾关键词的,当然这个方法也可以与之前分享的长尾关键词拓展方法结合起来使用。

Prompt: List down all the long-tail queries related to <keyword>.

Find Long-Tail Queries
Find Long-Tail Queries

当有了种子词的长尾关键词(或者是话题)后,我便需要 AI 工具帮我继续生成一些 LSI 关键词,便于后续行程关键词群(Keyword Clusters)。

Prompt: Generate a list of all LSI terms related to <keyword>.

Get LSI Keywords
Get LSI Keywords

至此我便获取到了长尾关键词话题,及与之相关的 LSI 关键词。那接下来我需要做的便是选择适合自己的关键词,来生成一个初步的文章结构。当然,这个过程中会涉及到关键词难度与搜索量的查询,这里为了行文方便便省略了。

Prompt: Group keywords together to create content clusters: < keywords list>.

Keyword Clusters
Keyword Clusters

生成关键词群是否准确合适,主要取决于我们前面两个步骤是否有做好。像上面这个案例,5 个长尾关键词基本都是同义的,这就导致 AI 在生成内容结构时的效果并不好。所以要想获得更好的内容结果,前期的关键词调研必不可少。

或者可以换一个思路,先让 AI 工具生成一个合理的文章结构(Prompt: Create a content outline for <topic>),然后再根据这个文章结构来拓展 LSI 关键词。这部分的 SOP 流程,在之前的文章中都有详细分享过,此处便不展开了。

至于文章内容的生成,就需要让 AI 扮演具体的角色来进行逐段输出了。然后再对 AI 生成的内容进行人工审核与润色,这个过程中最好是建立一个 NICHE 素材库(之前分享过通过电商平台采集素材的具体方法),这样方便我们快速获取素材及后续的内容补充。

如果上面的步骤都能很好完成,那到此我们便拿到了文章的初稿,但是此时的内容质量并不是很高。我一般还会对内容进行一定的检查,比如关键词是否已经布置成功、内链是否已经创建,以及一些其他的 On-Page SEO 要素检查。

比如这里分享一个 On-Page SEO 检测的 Prompt,方便我们进行内容质量分析。

Prompt: Pretend like you are an SEO expert. Conduct an On-page SEO audit of the following webpage <url>.

要执行这条 Prompt,需要我们使用 4.0 版本的系统。但如果是 3.5 版本,则可以将内容全部拷贝下来后再执行检查操作(图片这块会受影响)。

这便是一个大致通过 AI 工具提升 SEO 效率的方法,虽然分享的信息很简单,但是要做好并不容易,需要持续的刻意练习。

发表评论

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

滚动至顶部