王雅芝

以“运动损伤康复”💫为例，可以用百度关键词规划工具导出核心词及其长尾变体

基于LLM的两步聚类法

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” 这一步输出的扩展词通常能覆盖用户实际搜索意图中 信息型 （如何恢复）、 导航型 （某医院网站）和 交易型 （康复器材购买）等不同需求，为后续聚类提供丰富素材

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迭代优化：利用搜索反馈微调聚类

大语言模型（LLM）的聚类能力，可以帮助网站运营者从海量文本中自动🔑识别出内容之间的深层主题关系，从而围绕一个核心概念构建出结构合理、信息互补的内容矩阵

实践时不必追求一次聚类就百分之百准确，关键是理解LLM输出的结构能大大降低人工规划内容树的成本，✅同时让百度搜索引擎更清晰地识别你网站的内🎵容深度与专业性

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为什么需要将LLM引入百度SEO内容聚类

这种方法能有🌟效避免重复内容惩罚，同时提升页面在相关搜索中的综合权重

避免聚类过程中的常见偏差

避免聚类过程中的常见偏差 过度归并 ：LLM可能将“运动前热身”和“运动后拉伸”合并为恢复训练，但它们实际属于不同阶段的用户需求

聚类结果的可视化与内容规划

接着，将这批关键词输入LLM，要求其生成语义相关的扩展词，操作时可加上如下提示： 😎“请根据以下关键词列表，生成30个语义相近或用户💎常同时搜索的额外关键词，每个词用逗号分隔，并标注属于哪一类子主题

细粒度内容结💡构提炼 💎对每个大类下的文本，再次请求LLM提炼出3-5个 信息子模块 ，并给出每个子模块应该回答的用户问题

可在聚类前按关键词的搜索量或辅助词（如“教🔮程”vs“进阶”）手动打标🎊，再让LLM分别聚类

聚类前的数据准备与关键词扩展

LLM能根据语义自动判断“肌肉拉伤恢复时间”和“冰敷vs热敷”属于同一大类，而不会像传统算法👍那样因字面不同而分散处理

遗忘百度特有的算法偏好 ：百度对 原创性 和 合理的站内链接结构 权重很高

聚类之后，建议将同一主题下的文章通过面包屑导航和上下文相关链接紧密关联，形成一个明显的主题庙状结构