我們如何使用 FALCON AI 為 WordPress SEO 客戶每月分析 20,000 個關鍵字

FALCON AI 是我們在 WordPress 產品上用於 SEO 的內部 AI 套件，在 1 月份達到了一個里程碑：我們第一次在一個月內分析了 20,000 個關鍵字。

我們在一月份製作了 40 條內容。 這需要 40 個關鍵字，因此對於我們選擇的每個關鍵字，我們正在分析大約 500 個可能。

數字是巨大的：你為什麼要考慮 500 個不同的關鍵字，只是為了獲得 1 篇博文？

如果您的關鍵字選擇錯誤，您的 SEO 內容將會失敗。 這就是為什麼我們投入大量工作來尋找出色的關鍵字。 讓我們深入研究為什麼以及如何做到這一點。

SEO內容作為生產過程

所有生產流程都有一個基本特徵：材料在整個過程中變得更有價值……我們應該始終注意的一個共同規則是在可能的最低價值階段檢測和解決生產過程中的任何問題。

Andy Grove，高產出管理

在傳奇的著作《高產出管理》中，前英特爾總裁安迪·格魯夫（Andy Grove）將一家供應早餐的餐廳比喻為他所面臨的生產挑戰。 正如英特爾希望通過及早發現不良部件來避免生產問題一樣，我們也希望對 SEO 內容做同樣的事情。

關鍵字研究是內容製作階段的最早部分，您可以在其中進行大量更改，而不會產生任何後果。 如果您選擇了錯誤的關鍵字，則帖子上的所有工作都將付諸東流。

顯然，另一方面，如果您選擇了一個很棒的關鍵字，那麼您就為成功做好了準備。

因此，在製作過程中，SEO 內容的關鍵字選擇階段是您可以對帖子的成功或失敗產生不成比例影響的單點。

這就是為什麼我們如此努力尋找正確的關鍵字：評估 500 個可能的關鍵字以找到 1 個好的關鍵字是值得的，因為選擇壞關鍵字的成本太高。

傳統關鍵字研究提供了偶然的結果

手動關鍵字研究通常從 Ahrefs 之類的工具開始：您輸入一個合理的“種子”關鍵字，例如“WordPress 表單”，然後開始查看建議：

這會生成相關關鍵字、難度和數量信息的列表，我們也可以看到父主題。

如果您感到雄心勃勃，您可以應用一些過濾器來避免競爭對手的品牌匹配搜索。 您還可以查找“內容差距”，以查看競爭對手為您缺少的關鍵字排名。

其輸出通常是帶有幾個分支的關鍵字樹。 您可能認為“WordPress 表單”競爭激烈，但“可訪問表單”或“WordPress 表單模板”是您可以競爭的關鍵字：

因此，您會對您的選擇感到滿意，然後您將撰寫一篇關於如何將 WordPress 表單連接到 CRM 的文章。

這沒關係，但是您最多可以分析 5-10 個關鍵字分支，您僅限於軟件找到的明顯相關關鍵字，並且您無法深入了解需要編寫什麼才能對.

雖然您可能會查看關鍵字的困難和競爭，但您對撰寫有關“WordPress form CRM”的帖子是否真的是一個好主意沒有任何見解。 假設是，如果數量還可以，難度不是太高，並且您有某種連接到 CRM 的 WordPress 表單解決方案，那麼您就可以開始了。

那些關於是什麼使關鍵字“好”或“壞”的假設是不合格的和未經測試的。 如果您的目標是通過 SEO 內容為您的產品進行銷售，那麼這些標準幾乎不會告訴您該帖子是否會實現該目標。 如果你做的足夠多，一些關鍵字和帖子會起作用，但你的結果是命中註定的。

這是對 SEO 如此沮喪的根源，這就是為什麼 WordPress 企業發現 SEO 很難做到，儘管它顯然是吸引新客戶的最佳營銷渠道。 命中和未命中的關鍵字研究提供命中和未命中的 SEO 結果。

緩慢的反饋循環加劇了對命中和未命中結果的挫敗感。 即使您一直致力於定期發佈出色的內容，新帖子也可能需要 6 個月的時間才能獲得良好的排名，因此您在發布後的很長一段時間內都不會收到任何關於您的關鍵字是好還是壞的反饋。 如果您剛剛開始並且您的網站仍然是新的，或者由於您的專業領域缺乏內容而沒有應有的域權限，則可能需要更長的時間。 即使是 6 個月也足以放棄 SEO 內容，因為它“不起作用”。

6 個月的時間來查看結果也足夠了，很難深入了解帖子為什麼有效或無效。 沒有獲得或應用該反饋意味著您將大量資源和時間浪費在永遠不會起作用的帖子上。

碰碰運氣對每個人來說都是一個可怕的時刻。 老實說，這是我們過去面臨的問題。 在我們在 Ellipsis 解決這個問題之前，屢試不爽的 SEO Content 失去了我們的客戶。 不過，我們的運營規模可以讓我們解決個別 WordPress 企業無法解決的問題。 解決這個問題是我們走上 FALCON AI 之路的原因。

深入探索關鍵詞的長尾

使用 FALCON AI，我們可以從 AI 中生成種子關鍵字。 FALCON 使用 AI 分析產品頁面的內容並提取種子關鍵詞（非常適合尋找適合產品特性的長尾關鍵詞）生成種子關鍵詞，並自動查找競爭對手的排名。 這給了我們一個種子關鍵字列表。

然後，我們可以在這些種子關鍵字上查找長尾、相關關鍵字和關鍵字提示。 這會從每個種子中生成多達 500 個可能的關鍵字。 我們會自動過濾掉重複關鍵字和低價值關鍵字，因此這通常會一次性評估 5,000 個關鍵字。

我們可以深入研究每個可能的關鍵字兔子洞，而不是手動查看幾個關鍵字。 這是一個簡單的表示：我們可以查看每個角度，而不是只看幾個角度。 當然，實際的 FALCON 輸出比這要詳細得多：

人類不可能評估這麼多關鍵字，因此我們使用機器學習來快速評估關鍵字是否適合我們客戶的產品。 我們使用自定義機器學習模型來做到這一點，該模型經過訓練可以挑選出與單個 WordPress 產品相關的關鍵字。

使用人工智能，我們可以獲取我們正在評估的 10,000 個關鍵字，並輸出適合人工審核的產品。 該人工審核為我們提供了一個候選名單，我們將把它帶入最終審核階段：預測關鍵字是否成功。

這個特定的關鍵字和標題組合會成功嗎？

去年我們首次推出 FALCON AI 時，我曾寫過關於這個最後階段的文章。 這是 FALCON AI 最初要解決的問題：預測特定的關鍵字和標題組合是否會導致發布成功。

我們在解決這個問題方面處於獨特的地位，因為我們有大量的帖子可以為 AI 提供訓練數據。 數以千計的 WordPress 和 WooCommerce 關鍵字的實際最高排名結果補充了這一點，為我們提供了一個機器學習模型，可以自信地預測帖子是否會起作用。

這就是關鍵字研究遠遠超出猜測的地方：與其查看關鍵字的數據並說“看起來不錯”，我們可以測試具體提議的關鍵字和標題組合是否會成功。 這會在盡可能早的階段過濾掉不良關鍵字。

標題真的很重要。 它們是一個超大的排名因素，不僅因為 Google 使用它們來確定您的內容最初應該在哪裡排名，還因為引人入勝的標題會獲得更多點擊 - 從而獲得更高的排名。 如果標題正確，這是一個良性循環。

FALCON AI 能夠預測特定關鍵字和標題組合是否會成功很酷，但我不喜歡每月為 500 個關鍵字編寫 10 個不同的標題選項。 如果每個標題需要 30 秒的時間來寫，那就是寫標題的一整週！

解決方案很巧妙：FALCON AI 使用自定義微調 GPT-3 模型自動生成標題選項。 人工智能使用我們所有的最佳實踐來訓練標題和關鍵字的當前前 10 個結果。

結果是我們可以生成完美反映搜索意圖的高性能標題，因為它們基於實際排名。 我們可以一次生成多個標題，然後通過 AI 將它們全部運行以輸出成功機會最高的標題。

這是我們用來大幅增加成功機會的過程。 那麼結果如何呢？

FALCON AI 是 6 個月前的 28 倍，進入前 10 名的時間縮短了一半

FALCON 機器學習部分的原始訓練數據是在 2021 年 5 月完成的。從那時起，我們對其進行了五次重新訓練，現在數據集大了 28 倍。 更大的數據集為我們提供了更高的整體準確性和更好的邊緣情況能力。

我們最終是通過結果來衡量內容增長的，而對於 SEO 內容，這些都是從排名開始的。 最新版 FALCON AI 的初步結果顯示，一篇文章進入前 10 名所需的時間減少了一半。

當然，它並不完美。 獲得正確的 SEO 內容有很多變數，包括您網站在主題上的權威、促銷和反向鏈接等。這些意味著即使是寫得最好的內容有時也不會排名足夠高。 但 FALCON AI 意味著我們可以消除盡可能多的變量，並顯著提高客戶內容排名靠前的概率。 特別是對於花費時間和精力以正確方式創建常規優質內容的客戶，FALCON AI 為排名增加了無與倫比的可靠性、可預測性和速度層。

我們的假設是，在為搜索者提供相關、有見地的內容方面，我們比競爭對手做得更好。 谷歌認識到這一點並因此獎勵我們的內容。

我們將繼續快速改進。 FALCON AI 專供我們的內容增長客戶使用。 關鍵字選擇是 FALCON AI 的重要組成部分，但它只是眾多部分之一。 如果您想討論我們如何幫助您處理 SEO 內容，請與我們聯繫。