什么是 LSI 关键词？真的存在吗

LSI 关键词：定义、作用与查找方法

LSI 关键词关键词研究

对语义相关词语的一种误称，LSI 关键词其实并不存在。

什么是 LSI 关键词？

在 SEO 中，LSI（Latent Semantic Indexing，即潜在语义索引）关键词是指与页面主关键词紧密关联、并在一定程度上与之语义相关的词语。

潜在语义索引（Latent Semantic Indexing），也称潜在语义分析（Latent Semantic Analysis），是一项 NLP（自然语言处理）技术，于 1989 年研发并申请专利，用于依据上下文识别词语之间的关系。

本文不深入探讨该技术背后的细节和复杂数学概念，仅以简化方式说明其目标：

LSI 会识别词语与概念之间隐藏的、“潜在的”关联，以更好地理解给定内容所传达的信息。本质上，它帮助计算机像人类一样理解和解读语言。

假设某个网页的主关键词是“运动鞋（sneakers）”。那么，该页面很可能也会包含诸如“Nike 鞋”“鞋底”和“Jordan 球鞋”之类的词，作为 LSI 关键词。

这些词基于上下文相互关联，含义不一定相同——尽管也有可能互为同义词。谈到 LSI 关键词时，有一点需要注意：

这些词并非同义词。它们是与主关键词以及页面整体话题在上下文中相关联的。

看起来，Google 使用 LSI 技术来理解语义相关词语、判断内容话题是合乎逻辑的。然而，Google 的代表已多次表示并非如此——并指出 LSI 关键词并不是一个排名因素。

在判断网页相关性时，Google 很可能采用了远比这更先进、更精细的方法——并非简单检查页面是否包含某一组特定的相关词和短语。

即便 Google 从技术上并未使用 LSI，许多 SEO 专家仍把添加相关词语称为“添加 LSI 关键词”。而 Google 和其他搜索引擎很可能都会密切关注内容中的非关键词词语，并将其用作排名因素。

从这个意义上说，在内容中加入“LSI 关键词”可能有助于页面获得更好的排名。

LSI 关键词之所以重要，在于它们能帮助搜索引擎判断并理解网站或特定页面的整体话题。

过去，搜索引擎爬虫依据页面上出现的关键词判断页面话题。若爬虫发现“运动鞋”一词在页面上反复出现，就会基于词匹配判定该页面与运动鞋有关。

这也是早期关键词密度被视为对 SEO 重要的原因。

时至今日，搜索引擎已聪明得多。

如今的搜索引擎不再只着眼于主关键词，还会扫描内容中的上下文相关词语，以判断页面话题及其与查询的相关性。

回到之前的例子——一个关于运动鞋的页面。

Google 等搜索引擎不只在内容中寻找“运动鞋”这个关键词，还会寻找相关词语，如“Nike 的鞋”“Jordan 球鞋”“Adidas”等。

话虽如此，LSI 关键词的重要性并不限于帮助页面在 SERP 中获得更好的排名，还能在其他方面带来好处，包括：

为内容找到合适的 LSI 关键词通常并不复杂，很多时候，一些语义相关的词语会自然出现在内容中。

不过，在覆盖复杂话题时，很容易遗漏一些 Google 认为相关且重要的词和短语。

以下来源可以帮助找到可纳入内容的、语义相关的词语：

在 Google 上搜索主关键词并滚动到 SERP 底部，会看到“相关搜索（Related Searches）”栏目。

输入“运动鞋（sneakers）”一词时，该栏目大致如下：

可把相关搜索栏目中加粗的字词作为灵感，用来拓展内容中值得提及的额外话题。当然，要运用常识，只添加与页面主话题相符的词语。

查找“LSI 关键词”的另一个简单方法，是查看 Google 自动补全结果。

输入主关键词，但不要点“搜索”按钮，让 Google 自动补全给出建议。

除使用 Google 的各项功能外，还可以试试 LSI 关键词生成工具。

请注意，这些工具与真正的 LSI 技术毫无关系。不过，它们可作为灵感来源，帮助快速想出一批可贯穿内容的相关词语。

Ahrefs 的 Keywords Explorer 有多种关键词生成模式。“同时获得排名的关键词（Also rank for）”报告，对挖掘可融入内容的相关词和短语很有用。