在关键词的调研上 AI 模型的能力已经很强了，即便这样，我还是喜欢在调研阶段更多靠自己动手挖掘信息。
等基础大方向确定之后，再来借助 AI 模型的能力进行数据放大。
比如最基础的一种模式，反查竞争对手关键词出词信息。
其过程非常简单，通过工具来查询竞争对手的 SEO 相关信息并将关键词报表下载下来，下载下来之后便可以做两个步骤的工作。
先将竞争对手的品牌词剔除掉，因为这种类型关键词没有多大的意义，也很难参与到自然搜索的排名竞争中。
做完上面一步，便可以对剩余信息做人工筛查了，筛查过程中我更倾向于寻找那些值得留意的关键词公式。
这样的关键词公式有非常多，比如我们常见大众意义的 review 或者 best 类型词根，当然还有一些垂直领域内的小词根。
像下面这个案例里面的 definition 也属于是一类词根，几乎可以跟任何关键词进行搭配。
等把关键词词表信息过一遍之后，应该是能总结出很多条关键词公式搭配信息的，将其记录下来再做下一步处理。
由于这种关键词公式的可扩展性非常高，下一阶段需要做的就是根据公式来扩充关键词词表了。
到这一步，我更倾向于让 AI 模型帮助我处理，因为我的大方向已经定了，剩下的具体执行与思维发散交给 AI 去做，毕竟 AI 更擅长这类工作。
网站内容建设的前期，用这套策略来处理日常内容运营基本就够用了，但这种模式也有一个比较大的弊端。
那就是：只能看到竞争对手已经发现或已经制作内容的关键词，看不到竞争对手尚未覆盖的机会。
所以这就要求我们在平时做内容运营的时候，多去看搜索结果页上的一些细节，多总结、多沉淀、多归纳。
毕竟这种关键词公式的调研模式，没办法进行简单枚举，而且市面上的数据调研工具也不支持这种类型关键词的搜索。
而且这种类型的工作做起来非常耗精力，没有套路也没有模式，真的是靠一个词条一个词条进行搜索挖掘。
我曾经也尝试过让 AI 去帮我做这种思路的发散，AI 也确实可以生成数千个不重复的建议，但效果并不理想。
比如最直接的一点，AI 看不到关键词的真实搜索量、排名难度等数据，这就使得它生成的很多数据都没有意义。
看似做了很多工作，节省了很多精力，但回头自己人工核查的时候，反倒会浪费更多精力。
看到这里，可能有人会问为什么不用 AI 接入 SEO 相关的 API 或者 MCP，让其拥有实时数据能力。
答案很简单，用不起（感兴趣的朋友可以搜索了解 DataForSEO 这类服务商的价格），且很多时候没意义。
总结，这种关键词公式的策略就比较简单。
先从竞争对手的关键词词表里面发现线索，将线索固定下来之后，便可以进行下一步的深度调研。
同时在调研的过程中，留心搜索结果页面上的细节信息，去寻找竞争对手尚未覆盖的机会。
