仅仅做好关键词还不够

分享一下最近在工作中、在与朋友交流过程中获得的一点体会。

不一定对，也可能有偏颇。

过去我们做传统 SEO，基本都是围绕着关键词或者话题进行调研，重点分析竞品网站与搜索结果页面上的内容格局。

然后再在分析的过程中去发现那些薄弱点，或者说可以切入进去的点，以此为据来生产内容并发布到我们的网站上。

这套先看用户搜什么，再看竞争对手写什么，最后根据搜索结果页面，来判断我们应该输出什么类型内容的方法现在依旧有效。

但在 AI 搜索和语义搜索越来越普及的当下，仅仅停留在关键词层面或者话题层面，我觉得已经不够了。

因为现在搜索引擎理解内容的方式越来越接近「知识结构」，而并非单纯的「词语匹配」。

系统不仅要判断页面有没有覆盖对应的关键词，还要理解整个网站覆盖了哪些概念、属性或者关系。

也就是说，一个网站是否主题权威，不再仅取决于写了多少篇关于某某话题的文章，而是取决于它是否围绕着某个垂直的行业建立了足够清晰、完整、可理解的知识体系。

举很简单例子，我做的产品中有一个很小的计算器需求。

说实话，这个计算器关键词并没什么太多的流量，更谈不上什么话题深度，仅仅只是一个产品定制过程中的尺寸转化。

在传统的 SEO 看来，这类关键词基本没什么值得投入精力的必要。

即便这样，这个工具需求我还是做了，并发布到了自己的网站上。

因为在我的产品定制页面里，涉及产品尺寸转换场景（也就是把厘米转化成英寸），偶尔会有客户对设计稿的英制单位与公制单位不熟悉。

那有这么一个计算工具的存在，我便可以在产品定制页面上做一条内链，链向这个工具页面。

可能这样一个工具页面会给定制用户提供一定的便利，某种程度上也可能会加深用户的访问层级。

所以从这种角度出发，更实用的一个做法是，先把你的行业（或者你的产品）拆解成结构化的知识体系，然后再用这套体系来指导网站的内容布局和内容生产。

我觉得在这个过程中，具体的实操逻辑并不难，与我们传统的调研模式也没有太多出入，只是需要用体系化的逻辑来规范我们的日常运营。

目前我也没有形成很完善的运营 SOP，具体的细节也是在不停的学习、不停的实操。

但至少有一点是肯定的，在这个过程中 AI 的价值是非常非常明显的。

就拿最简单的知识体系整理这个环节来说，AI 可以帮助我们从大量的资料中提取概念、归类信息实体、聚类用户问题。

也可以用来辅助我们建立更完整的内容网络，甚至更进一步可以帮我们做内容的管理与优化。

利用好了，就是一款效率神器。