长尾关键词：三种类型与搜索流量的获取方式

人们常说，长尾关键词更容易获得排名，转化效果也更好。但事实果真如此吗？

视情况而定。长尾关键词可分为三种不同类型，有些并不比短尾关键词更容易排名，其中一种直到最近才因 AI 驱动的调研工具而变得可见。

本文将说明这三种长尾关键词的差异、它们在 AI 驱动的搜索格局中为何比以往更重要，以及如何发现并定位它们。

什么是长尾关键词？

长尾关键词指每月搜索量很小的查询。它们通常比“头部”或短尾关键词更长、更具体，转化率往往也更高。

例如，“meditation”（冥想）属于“头部”关键词，每月有 21.1 万次搜索；而“can meditation make you smarter”（冥想能让你变聪明吗）属于长尾关键词，每月只有 50 次搜索。

为什么称其为“长尾”关键词？

“长尾”之名源于这类关键词在“搜索需求”曲线上的位置。若把人们一个月内在 Google 上执行的所有查询按搜索量排序作图，大致如下：

曲线的“头部”是极少数搜索量极高的关键词，而“尾部”则由数十亿个搜索量极低的关键词组成。

在 Ahrefs 的美国数据库中，每月搜索量超过 10 万次的关键词略少于 18,000 个。

另一方面，每月搜索量少于 10 次的关键词有 23 亿个。

用饼图表示大致如下：

每月搜索量少于 10 次的关键词占我们美国关键词数据库的将近 93%。考虑到大约 每天约有 15% 的 Google 搜索是全新的、此前从未被搜索过的，这并不令人意外。

但要被归为“长尾”，关键词未必一定要每月搜索量少于 10 次。

界定一个关键词是否属于“长尾”，并没有具体的搜索量阈值，主要取决于与之比较的头部关键词。

然而，用词数长度来定义长尾关键词是明显的错误。不少单词关键词每月搜索量不到 100 次，也有长达五个词（甚至更多）却每月搜索量高达数十万次的关键词。

可见，决定一个关键词是否属于长尾的不是长度，而是搜索量。

长尾关键词为何如此有价值？

以下三点说明，为何值得把长尾关键词纳入 SEO 策略的核心。

理由 1：长尾关键词（通常）竞争小得多

假设刚上线一个加密货币博客，有许多搜索量很高、可能带来海量流量的热门关键词：

这些关键词都很诱人。但坦率地说，新博客短期内能排上其中任何一个的几率有多大？

上述关键词的关键词难度（KD）分数都很高，意味着想在其中任何一个上挤进 Google 首页都极其困难。对全新网站而言，更是几乎不可能。

再看一些比特币话题中不那么热门的搜索查询：

这类词的关键词难度分数很低，意味着即便是新网站，也有机会进入搜索结果前十，并从中获得一些访客。

理由 2：长尾关键词（通常）更容易应对

继续比较上面这两组关键词。

“How to buy bitcoin”（如何购买比特币）看似是个简单的提问，但该查询排名第一的页面实际长达 3,400 词。

相比之下，“how to cash out large amounts of bitcoin”（如何大额兑现比特币）排名第一的页面只有 1,000 词。

搜索查询越宽泛，回答时需要涵盖的细节就越多；而具体的查询往往可以简短作答，仍能让搜索者满意。

也可以找出成组的相似长尾查询，用内容大部分重合的页面来覆盖。例如：

同一款网站搭建工具很可能同样适合治疗师、教师或演员。这意味着可以用内容 80% 相同的页面来覆盖这些不同的搜索，剩余 20% 再针对每种用户画像定制。

理由 3：长尾关键词数量极其庞大

单条长尾关键词确实不会立刻带来流量爆发。但随着覆盖数量增加，搜索流量最终会累积成可观的规模。

回到“best website builder for __”（最适合__的网站搭建工具）。在 Ahrefs 的 Keywords Explorer 中搜索，可返回一千多个此类关键词：

几乎每个行业都有大量长尾关键词，因此基本不必担心长尾关键词短缺。

长尾关键词的三种类型

并非所有长尾关键词都一样。

有些长尾关键词代表独一无二的查询，另一些只是更热门话题中不那么流行的变体。有些是人们在对话式 AI 平台上搜索的；还有些是 AI 在生成对用户提示的回复时、为收集额外上下文而合成产生的。

理解这些差异，决定了如何发现和定位它们。

类型 1：支撑型长尾关键词

有些长尾关键词只是某个更热门查询的不那么流行的变体。我们称这些为支撑型长尾关键词。

“Best healthy treats for dogs”（最适合狗狗的健康零食）是一个长尾关键词，因为它每月只有 100 次搜索：

但还有其他意思相同、搜索量大得多的搜索查询：

在 Google 中分别搜索这些词，会发现排名靠前的是同样的页面。Google 明白不同的人在寻找相同的东西时会用不同措辞，因此为所有这些变体排列相同的页面。

这意味着，若页面为“healthy dog treats”（健康狗零食，6.8 千次搜索）取得排名，也会自动为其许多长尾变体取得排名。无需为每一个单独建页，用一个页面即可覆盖全部。

但如何判断所看到的长尾关键词是否属于更宽泛的话题？

在 Ahrefs，我们开发了 Parent Topic（父级话题）功能，帮助识别这种情况。

在 Keywords Explorer 中输入任意关键词，我们会检查该关键词排名第一的页面，看是否存在该页面正在排名的、更热门的查询。

对于“best healthy treats for dogs”，结果如下：

这里的父级话题是“healthiest dog treats”（最健康的狗零食，2.5 千次搜索）。一旦为该查询取得排名，也会自动为其许多支撑型长尾关键词取得排名。

类型 2：主题型长尾关键词

再看另一种长尾关键词：“fly bites on dogs ears”（狗耳朵上的苍蝇叮咬）。

这一次，父级话题与原始关键词相同，意味着这确实是搜索该问题最流行的方式。

完全可以用一个专门页面来覆盖它；一旦取得排名，也会自动为其所有不那么流行的变体取得排名：

不过，情况并非总是如此清晰。以“natural sleep aid for dogs”（狗狗天然助眠）为例。

父级话题表明它只是“sleep aid for dogs”（狗狗助眠，1.6 千次搜索）的变体，但“natural”（天然）一词带来了实质性区别。搜索它的人想要药物之外的天然替代品，而当前排名靠前的结果并未专门回应这一点。

因此，为该关键词创建专门内容很有必要。缺少一个直接回应它的页面，本身就是机会。

换言之，不宜总是盲目相信父级话题给出的结果。它只是一个算法，有其缺陷和局限。分析关键词排名靠前的页面、判断该查询代表独立话题还是更宽泛话题的一部分，始终是明智之举。

类型 3：对话式长尾关键词

搜索需求曲线一直存在长尾，而 AI 驱动的搜索把它延伸到了新领域：在这里，单条查询的可衡量搜索量几乎为零，真实需求却大量存在。

我们称之为对话式长尾，有时也被称作“无限长尾”。

对话式长尾关键词是人们在 ChatGPT、Gemini、Google 的 AI Mode 等 AI 平台上搜索的查询。

传统 Google 搜索中，多年习惯让人们把需求压缩成两三个词；与之不同，AI 平台鼓励使用完整句子、上下文和细微差别。

例如，“What's the best type of meditation for someone who struggles to sit still and has about ten minutes in the morning?”（对于一个坐不住、早上只有大约十分钟的人来说，最好的冥想方式是什么？）是一种真实的需求表达，但任何两个人都不太可能用完全相同的措辞。这意味着它永远无法积累足够的重复次数，因而无从进入传统关键词数据库。

主题型和支撑型长尾关键词的搜索量本就很低。而超过 95% 的对话式长尾关键词没有任何可衡量的搜索量。这并非因为没人在搜，而是因为每个人搜索的方式都不一样。

这还有第二层含义。

向 AI 平台提出复杂问题时，它并不只搜索确切措辞。

它会悄悄把问题拆解成更小、更简单的子问题，分别搜索每个子问题的答案，再合并成一个统一回复。这个过程称为查询扇出（query fan-out）。

内容被纳入 AI 回复，并非因为匹配了用户的原始提示，而是因为回答了 AI 由此生成的某个子查询。

换言之，对话式长尾不仅包括人们输入的内容，也包括 AI 系统在后台为回答这些问题而生成的所有相关问题。可用 Ahrefs 的 Brand Radar 发掘这些内容：

从 SEO 角度看，这改变了“定位一个话题”的含义。

内容不再只按某人输入的短语来评估，还会在相关问题构成的更广泛网络中被评估，而这些问题大多由 AI 合成生成，其中多数同样没有可重复的搜索量。

三种长尾关键词都已涵盖，接着看如何将它们转化为真正能带来流量的策略。

如何发现长尾关键词

发现长尾关键词有多种方法，以下是最有效的几种。

1. 使用 Ahrefs 的 Keywords Explorer

进行长尾关键词研究，最快、最可靠的方法是用 Ahrefs 这类专为此打造的平台。

在 Keywords Explorer 中搜索任何能定义细分领域的词或短语，进入 Matching terms（匹配词）报告，再用搜索量筛选器呈现成千上万的长尾关键词。

若网站较新、权威度有限，可用关键词难度筛选器找出竞争最小的选项。

另外，值得一试 Questions（问题）标签页，它会返回以问题形式表述的长尾查询。这类查询往往最容易取得排名，也最有可能在搜索结果中触发 AI 回复。

2. 查看竞争对手为哪些关键词获得排名

长尾关键词的另一个绝佳来源是竞争对手，他们很可能已经完成了大量艰苦工作。

把任意竞争对手的 URL 输入 Site Explorer，进入 Organic keywords（自然关键词）报告，再用筛选器找出他们已经在获取的长尾机会。

可以考虑使用这些筛选器：

• Intent（意图）：排除他们的品牌关键词。
• Volume（搜索量）：显示搜索量较低的关键词，它们更可能位于所在话题的搜索需求曲线长尾部分。
• Difficulty（难度）：找出同样可能排得上的容易机会。
• Organic traffic（自然流量）：看看哪些关键词为竞争对手带来了点击和访客，值得优先定位。

对五到十个竞争对手重复这一过程，就能获得足够的长尾关键词创意，支撑未来数个月的内容产出。

3. 从 AI 平台挖掘对话式长尾关键词

AI 平台如今是长尾关键词情报最丰富的来源之一。原因不在于它们提供搜索量数据，而在于它们展现了人们在无需把想法压缩进搜索框时，究竟如何谈论话题。

Ahrefs 的 Brand Radar 能以结构化方式获取这些数据，覆盖 AI Overviews、AI Mode、ChatGPT、Gemini、Perplexity 和 Copilot 六个 AI 搜索平台。

每个平台都能看到触发 AI 回复的查询、回复本身，以及被提及的品牌。

还能看到其中一些平台（如 ChatGPT 和 Perplexity）的扇出查询：

若要从这些数据中提取更多长尾变体，可把一组来自 Brand Radar 的提示词和扇出查询粘贴进 ChatGPT 或 Claude 这类 LLM，并配合如下提示：

“基于这些查询，人们最想弄明白的常见底层问题和子话题是什么？请将它们列为具体的长尾关键词变体。”

这能在几秒内把一组 AI 平台信号转化为一份结构化的内容机会清单。

4. 浏览垂直论坛、社区和社交媒体渠道

垂直论坛、社区和社交渠道依然是长尾关键词的宝贵来源，原因恰恰在于人们会在那里用自己的话提问——未经修饰、具体，往往比关键词数据库中的任何内容都更具启发。

例如，这是 Quora 上提出的一个问题：

在 Ahrefs 的 Keywords Explorer 中快速查询就会发现，“marketing manipulation”（营销操纵）其实是一个难度分数很低的长尾关键词。

这种方法的优点在于，论坛帖子中往往有一些不错的讨论，就该话题创作内容时可能有用。

缺点在于，从论坛中挖掘长尾关键词可能相当繁琐。

使这些数据更有价值的一点是，Reddit 帖子、YouTube 视频、Quora 讨论等对话式查询与数据的来源，正是 AI 生成回复中最常被引用的来源之一。

因此，人们在那里提出的问题不仅是传统搜索的长尾关键词机会，也是一个信号，表明在所在细分领域中，AI 平台回答问题时正主动从中汲取哪类内容。

正因如此，我们持续为 Brand Radar 增添新报告，让这一过程更轻松。

Reddit 报告会呈现提及品牌或竞争对手的帖子，清楚展示人们如何谈论所在细分领域的话题，以及这些对话如何在搜索结果中浮现。

无需花数小时手动浏览各个 subreddit，即可获得关于重要对话的结构化、可筛选视图。

还能从 YouTube 和 TikTok 报告中获得更多洞察，它们会展示在 AI 回答中被频繁引用的视频。

视频标题和文字稿是对话式长尾语言尤为丰富的来源。创作者往往按受众思考话题的方式来讲解，因此文字稿中的语言与构成对话式长尾的那些自然、具体的查询高度相似。

若想充分利用这些对话数据，可把一组帖子标题、问题和讨论片段复制进 LLM，让它找出其中反复出现的问题与长尾关键词模式。

例如：“基于这些社区讨论，人们最想弄清楚的常见底层问题是什么？请把它们列为我可以为之创作内容的具体长尾关键词变体。”

原本需要数小时手动浏览的工作，变成了几分钟的结构化分析，其产出还能直接对应传统搜索和 AI 驱动搜索两方面的内容机会。

5. 用 Google Search Console 获取更长的查询数据

若网站已有流量，Google Search Console 是一个被低估的长尾发现来源。

进入 Performance（效果）报告，用正则表达式筛选更长、更口语化的查询，例如：

^(how|why|what|which|where|when|can|is|are|does|should)

这会返回所有包含疑问词的查询，它们往往比头部词更长、更具体、更口语化。

这些是最容易取得的快速成果——它们会揭示出已经在为未曾直接定位过的查询取得排名的页面，只需稍加优化即可改善表现。

结语

长尾关键词一直是 SEO 中的“黑马”机会：单条搜索量低，合起来威力强大。这一点从未改变。

改变的是尾巴的长度。

随着 AI 搜索鼓励人们更富表达力地提问，查询正变得更长、更具体，也越来越独一无二。作答的如今是 AI 系统，它们会综合众多来源，而不再给出单一排名结果。

基本法则依然不变：找到受众关心的话题，透彻地覆盖，并打造能随时间累积复利的内容。区别在于，“透彻”如今意味着覆盖围绕一个话题的完整意图集群，而不仅是关键词工具里出现的那些短语。

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