之前的文章陆陆续续分享了七八种关键词调研的方法,我自己在工作中使用这些方法调研关键词时,会有一些新的思考,或者说对既有方法的一些优化,那这篇文章就聊聊最近的一点思考。

就拿谷歌搜索下拉框调研关键词这种方法来说吧,其实大家都知道怎么用。

大体的操作步骤无非就是,先在搜索框中输入关键词,看搜索引擎给我们的下拉框建议,然后再从这些下拉框中选择我们想要的。

但是这么操作有一个非常大的弊端,费时间。

利用上面这张图片举个很简单的例子,假设我的主关键词是 yoga,那我在主关键词后面输入一个字母 a,看看搜索引擎有哪些长尾关键词建议,然后记录下来。

依此类推,可以分别再输入字母 b 去看相关的关键词建议,直到穷尽 36 种可能(还有 10 个数字)。

但是这样一套操作(Alphabet Soup Method)下来,真的会很慢很耗时间,且人都有可能傻掉。

所以现在这样的重复性操作,我全部会写相应的脚本程序并将其百分百自动化,过程中实现零人工干预。以前人工一上午都做不好的时间,交给程序最多也就 2 分钟解决吧。

然后再依次去用程序查询关键词的搜索量与竞争难度,及其过去 12 个月的搜索趋势。再在数据支撑上,做进一步的行动。

当然,这种程序化操作的方法只是解决方案之一,不排除还有很多很好的其他途径,比如直接买数据源,比如将这部分工作交给 ChatGPT。

额外补充一点 AI 的优化路径,这里分享一下我用的 Prompt。

Show me a list of keywords that include the term "yoga" and the next letter starts with b.

3.5 版本的模型可能没有最新版模型的数据精准、全面,但是这种使用 AI 工具发散关键词的方法毕竟是对“下拉框关键词调研”的一种优化与补充。

方法没有好坏之分,有的只是适不适合你自己,适不适合你的业务。

以上对于下拉框关键词调研方法的一点补充。


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