而由于近年來AI大模型發展迅猛，谷歌等搜索引擎也紛紛在SEEP里推出自家AI概覽，甚至有傳聞2025年谷歌方面即將推出的新版搜索首頁將是完全由類似AI Overviews（AI概覽）的AI生成內容組成，用戶只有滾動至底部切換到次頁才能看到傳統搜索呈現的網頁URL。
2025年2月份美國一位資深數字營銷專家Tracy McDonald 發布一篇關于AI Overviews給谷歌自然搜索點擊和付費搜索點擊的影響的研究報告，其中得出一個結論：
AIO 出現使自然 CTR 大幅下降，未出現則上升。
這意味著未來谷歌SEO工作重點將徹底轉向為制作出被AIO青睞的內容，接下來，以語義為核心搭建內容框架的網站會獲得更多流量和權重。
其實早在2023年Google EEAT更新就強調內容自然度優先于關鍵詞密度。
傳統SEO依賴 “長尾詞分類” 和 “外鏈堆砌” 的陳舊策略即將扔進垃圾堆。
LSI關鍵詞（Latent Semantic Indexing Keywords）是幫助搜索引擎理解頁面主題語義的相關詞匯，它們不是簡單的同義詞，而是與核心關鍵詞存在語義關聯性、上下文共現性的術語。這些關鍵詞在SEO中的作用已經從早期的內容優化工具，演變為現代搜索引擎理解用戶意圖的關鍵要素。
LSI關鍵詞的4個核心特征
- 語義網絡構建
- 示例：核心詞"glass preform manufacturing"
- LSI關鍵詞：fiber draw process / dopant deposition / silica consolidation
用戶意圖映射
- 示例：核心詞"optical fiber production"
- LSI關鍵詞：transmission loss rates / ITU-T standards / cabling applications
內容深度標識
- 示例：核心詞"preform suppliers"
- LSI關鍵詞：lead time optimization / MOQ requirements / vendor audit checklist
多模態關聯
- 示例：核心詞"preform defects"
- LSI關鍵詞：stress distribution modeling / HIP treatment / bubble formation
與傳統關鍵詞的本質區別
| 維度 | 傳統關鍵詞 | LSI關鍵詞 |
|---|---|---|
| 匹配方式 | 精確匹配/短語匹配 | 語義關聯匹配 |
| 優化目標 | 關鍵詞密度控制 | 主題權威性建設 |
| 工具檢測 | 通過Keyword Planner獲取 | 需用TF-IDF算法分析 |
| 算法影響 | 影響排名的基礎因素 | 決定內容深度的質量信號 |
| 典型示例 | "buy glass preform" | "vapor deposition parameters" |
實際應用場景
案例：玻璃預制棒產品頁優化
- 核心關鍵詞
glass preform manufacturing - 必須覆蓋的LSI關鍵詞
MARKDOWN- 工藝相關：MCVD process / OVD technology / sintering stages - 材料相關：ultra-pure silica / germanium doping / chlorine content - 設備相關：lathe rotation speed / deposition burners / glass handling robots - 檢測相關：refractive index profiling / bubble inspection / diameter tolerance - 內容整合技巧
HTML<!-- 錯誤示范 -->"Our glass preform manufacturing uses advanced manufacturing processes..." <!-- 正確示范 -->"Utilizing modified chemical vapor deposition (MCVD) technology, our preforms achieve <2×10?? dB/km attenuation through precise germanium doping control, verified by inline refractive index profiling systems."
LSI關鍵詞挖掘工具
- Google自然結果分析
- 搜索指令：
related:[競爭對手URL] - 查看"People also ask"板塊
- 搜索指令：
- 專業工具
- SEMrush?→ Topic Research工具
- LSI Graph?→ 自動生成語義網絡
- TextOptimizer?→ 基于搜索引擎結果分析
- 技術方法
PYTHON# 使用Python的gensim庫提取LSI關鍵詞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年算法影響下的新規則
- EEAT強化
要求LSI關鍵詞包含：
- 行業標準術語（如IEC 60793-2-50）
- 學術論文常用詞匯
- 專利文件中的技術描述
- BERT處理
需在200詞范圍內自然出現3-5個相關LSI詞，例如：
TEXT"從氣相沉積（Vapor Deposition）到玻璃化（Vitrification）的完整工藝鏈， 每個階段都通過實時直徑監測（Real-time Diameter Monitoring）確保幾何精度， 最終預制棒的芯包比（Core-to-Cladding Ratio）誤差控制在±0.5%以內" - 多語言適配
非英語站點需注意：
- 中文：需包含專業術語的英文縮寫（如OVD→外包層沉積）
- 德語：復合詞需拆解（如Faserglasrohlingherstellung→Faser Glas Rohling Herstellung）
常見誤區警示
- ≠長尾關鍵詞
? 錯誤認知：把"cheap glass preform suppliers"當作LSI詞
? 正確做法：使用"supplier qualification criteria" - ≠關鍵詞堆砌
? 錯誤示例：在段落重復插入process, technology, method
? 正確做法：描述具體工藝參數（如deposition rate: 1.2g/min） - ≠固定詞表
? 錯誤做法：重復使用同一組LSI詞
? 正確做法：每6個月用Google NLP API更新語義模型
掌握LSI關鍵詞的本質是構建專業的內容語義網絡，這需要：
① 深入理解產品技術細節
② 持續跟蹤學術/產業文獻
③ 用搜索引擎視角組織內容
這比單純的關鍵詞密度控制更能提升頁面的主題權威性。
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