如果您想开展成功的 PPC 活动，关键字研究可以说是等式中最关键的部分。您可以拥有设计精美的登录页面并聘请世界上最具说服力的营销人员，但如果没有正确的关键字，您的受众将找不到您。因此，您需要最有可能为您的品牌带来点击和转化的优质关键字。
但这不仅仅是关注潜在的好处：竞争激烈的关键词也会带来更高的成本。选择相关关键字、提高质量得分以及将出价控制在预算范围内是一门艺术。
在本文中，我们将讨论一种称为“主题建模”的强大技术。它将帮助您确定适合您市场的最佳关键字，同时满足您的转化和流量需求。如果您正在寻找关键字研究工具，在我们介入之前，PPCexpo Keyword Planner 会带来惊人的结果，真正减少您为 PPC 或 SEO 内容寻找关键字的工作量。
主题建模简介
主题建模是最有效的关键字研究技术之一。它是一种机器学习技术，可以自动分析文本数据并确定文本中的模式，例如“集群”（类似术语）。
主题建模的一个显着优势是它使用无监督机器学习，这意味着您不需要使用培训或预定义标签来提示流程。这使得它可以快速且易于实施。
然而，您在自动化方面获得的好处，可能会在准确性方面有所损失。这就是主题分类的用武之地。您可以提供训练数据，以便您的分析受到“监督”，换句话说，它有一些人工输入。
对于特应性分类方法，您首先要手动标记文本数据的一个子集，以教会程序您正在建立的关联类型。这使其能够做出更明智的预测并更快地识别模式。
例子
想象一家软件公司想要评估用户的反馈。首先，您创建一个与您的目标相关的标签（主题）列表。在此示例中，它可能是用户体验、功能、数据分析等。您使用预先存在的数据样本并手动应用标签来告诉程序您正在寻找什么。
如您所见，这种方法比普通的主题建模方法更实用。但是，额外的跑腿工作可以提供更准确的结果，从而发现有更多数据支持的关键字，而不是凭直觉。这就是使它成为最有效的关键字研究技术之一的原因。
但在这篇博客中，我们将讨论主题建模。
主题建模如何工作？
主题建模背后的技术非常简单但功能强大。它计算您提供的文本数据中的单词数。然后，它将相似的单词和模式分组以推断相关主题。
您无需花费数小时的时间或将此任务分配给您的团队，您可以让软件来完成。这意味着您可以分析您的业务内容、产品内容，并在整个竞争中做同样的事情，以确定感兴趣的主题。
同样，通过主题建模，您不需要使用任何数据对其进行训练。它会简单地查看文本并自动进行区分。您可以从一组集群中推断出大量文本的内容，而不是阅读整个文本。
请记住，这种方法可以节省时间，但并不总是像它的对应方法一样准确：主题分类。让我们来看看两者之间的主要区别。
主题建模与主题分类
软件只做你告诉它做的事。即使有一系列深不可测的可能行动和计算，它们都源于人类提供的初始信息和命令。
在主题建模中，您将收到程序已识别为具有连接的文档或单词的返回集群。
另一方面，主题分类可以更进一步，为您提供整齐打包的类别（如价格、颜色等）中的数据。
您是否决定使用主题建模或主题分类取决于您的优先级。如果您想预先节省时间，那么主题建模是您的不二之选。如果您宁愿投入更多的时间和资源来训练您的数据，那么从长远来看，主题分类有助于更好的组织和清晰度。
主题建模方法
您使用的主题建模类型取决于您的营销目标。但是这些各种有效的关键字研究技术可以帮助您进行客户服务、关键字等。
让我们看看您的选择。
潜在狄利克雷分配 (LDA)
LDA 是一种无监督建模形式。它将文档视为“词袋”。换句话说，文本的顺序无关紧要。它通过对文档中的主题及其相关词进行假设来工作。
为了实现这种关联，LDA 执行以下操作：
- 假设在文档中选择了 K 个主题
- 在相关文档 (M) 中分发这些主题 (K)。
- 根据文档及其相关主题中的相似词 (W) 进行推断。
- 使用先前推断的主题和单词重复此过程，直到处理完所有单词。
以上是所谓的 LDA 模型板图，其中：
- α 是每个文档的主题分布
- β 是每个主题的词分布
- θ 是文档 M 的主题分布
- φ 是主题 K 的词分布
- Z 是文档 M 中第 N 个词的主题，并且
- W是特定的词
在上面的板模型图中，可以看到W是灰色的。这是因为它是系统中唯一可观察的变量，而其他变量都是潜在的（即隐藏的）。
潜在语义分析 (LSA)
LSA 是另一种非常强大的主题建模方法。这种方法在上下文中查看单词。然后，它会将不同单词的上下文相互比较，以确定它们是否在语义上相关。
LSA 计算单词在所选文档中出现的频率。它还考虑单词出现的频率，换句话说，对它们的相对联系做出假设。
让我们有一个基本的例子来理解：
Document1 = “这个瓶子里的水少了”
Document2 = “容器中缺少液体”
现在上面的两个文本字符串是相等的。您将看到它们与矢量表示有多少相似之处。
文档术语矩阵的大小为：
文件数量 * 词汇量
词汇量大小是所有文档中存在的唯一单词的总数。这里的词汇量为 11，文档数为 2。
共现矩阵
现在出现了共现矩阵的想法。该矩阵在每个单词上都有行和列，表示每个单词在相同上下文中的出现方式。
从上面的矩阵中，您可以检查“the”和“is”最常见但在上下文中的意义不大。
而且，LSA 把概念带出表面，而不是主题。
概念是以最佳方式出现在文档中的单词列表。进一步使用单值分解（SVD）方法来降低计算复杂度以获得丰硕的成果。
从这里，您可以通过一系列代数公式分配不同的主题或文档质量。
了解确切的数学和编程协议对于典型的营销人员来说是遥不可及的，这是可以理解的。但既然您已经了解了该模型的强大功能，请考虑聘请数据专家为您的特定市场创建模型。
上下文主题建模
使用 LDA 对于按频率查找主题很有用。然而，有时，您的文本不连贯或混乱到您需要另一种方法来收集上下文的程度。
为什么不将 LDA 与有效的关键字研究技术结合起来，以在 BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）的保护下提供这种上下文数据？它允许您维护语义信息并创建上下文主题标识。
上面的图表是如何创建的？
首先，LDA 分配一个概率主题向量。 其次，BERT 提供了嵌入式句子向量，增加了另一层语境化。这两种类型的向量使用权重超参数连接起来，以平衡来自每种方法的信息的重要性。
由于向量在不同的空间维度上连接在一起，因此使用编码器来压缩图形信息。通过对这些新形成的向量应用聚类，可以更容易地根据上下文识别数据。
要理解的重要一点是，上面的数据具有形状、形式和清晰度。如果没有正确的建模，它只会是一堆随机点，不会为您提供任何关于如何对其进行分类的提示。通过压缩数据，您可以更快地分析关键字。
通过主题建模进行内容营销
使用有效的关键字研究技术不仅可以帮助您进行 PPC 活动，还可以帮助您从内容营销中获得有机流量。内容营销是全面在线形象的重要组成部分。您不仅可以产生流量，还可以在您的利基市场内建立权威和价值。
主题建模通过使您的内容更加集中来帮助您进行内容营销。当您创建更深入、更具体的内容时，它会变得更具吸引力和可分享性。
LDA 通过在编写时缩小关键字和建立参数来帮助您。这使您的内容更有可能针对您选择的搜索查询进行排名，即使您没有在内容正文中使用它们也是如此。它还为您的内容提供方向，使您能够有目的地写作，无论是通知、说服还是销售。
这是一个重要的概念，因为现代营销渠道需要包含多个步骤。您的潜在客户位于漏斗的顶部，他们可能只是在寻找有关产品或服务的初始信息。然后，在另一端，有人准备立即购买。
当您和您的团队从市场、关键字和搜索中收集到足够的数据后，您就可以开始为漏斗的每个阶段构建超具体的内容。因此，实施这些有效的关键字研究技术的所有努力都将获得巨大回报。
如何将主题建模应用于内容开发
谷歌已经使用 LDA 来确定哪些词可能出现在与用户搜索查询相同的文档中。模仿谷歌导致发现了许多有效的关键字研究技术。因此，首先要缩小关键字的选择范围。
首先，您必须确定哪些关键字与您的行业最相关。
创建一个不应与您的品牌相关联的术语列表是一个好的开始。这些可能是在您的行业中被视为不道德的术语，或者可能会使用户误以为您提供不同产品或服务的短语。
这将为您提供一系列准确代表您品牌的关键字。更容易确定您不希望首先出现的方式，这样您就可以留下一个只需要完善的图像。
接下来，处理内容本身。将您的讨论保持在您选择的关键字所属主题的范围内。提及关键字对于完全匹配搜索仍然是必要的，但您不必用关键字填充整篇文章。选择突出您所选主题的想法以增加您的相关性。
不要担心那个关键词会如何出现——尽可能自然地写作并保持主题。Google 今天的算法更加智能，它们会使用您提供的上下文线索来检测您内容的意图。
重要的是要注意你不应该单独依赖 LDA。主题建模在选择关键字和绘制内容大纲时很有用，但归根结底，在正确的上下文中放置精心编写、经过深入研究的内容仍然很重要。
主题建模如何提高关键字质量和相关性
通过主题建模，您将学习一套方法来帮助您获取、改进和组织您的 PPC 关键词，所有这些都是为了更有针对性和更有效的按点击付费活动服务。
最后，您可以拥有一个令人印象深刻的关键字列表。该算法将彼此密切相关的目标关键字分组。
主题建模可以帮助优化以下类别的关键字：
- 品牌术语——熟悉您品牌的人最容易转化。就数量而言，此类关键字可能不会产生最多的展示次数或页面浏览量，但它们通常具有最佳的转化率。您应该知道是否必须对品牌关键字出价。
- 产品条款——这是你的产品是什么或做什么以及它解决了什么问题。根据您的产品或服务的多样化程度，此列表可能会很广泛。搜索这些字词的人在决策周期中的时间稍晚一些，您在这些字词上的成本通常会高于品牌字词。但是你只能从品牌词中获得这么多的流量，所以最终你也会想开始通过产品词来取胜。
- 竞争对手条款——在付费搜索营销的早期，竞争对手条款在转化率和成本效率方面仅次于品牌条款。然而，近年来，谷歌收紧了他们的质量分数要求；现在几乎不可能根据竞争对手的条件找到合理的每次点击成本 (CPC)。如果您有钱可花，并且正试图打败强大的竞争对手，那么这些条款对您来说可能是个好条件。
- 受众术语 –此类别涵盖目标受众中的人可能正在搜索的各种其他术语。通常，这些词的印象量很大，因此可以成为一个诱人的类别。此外，由于此类别更符合传统的展示定位，即基于受众的兴趣和消遣。
从关键字定位转向主题模型定位
许多有效的关键字研究技术将使您的营销更加稳健。LDA、主题分类和其他机器学习方法可以将急需的科学和自动化整合到您的关键字策略中。
为了充分利用主题建模，首先将其应用于特定的利基市场。允许该方法不断地在关键字和内容之间建立语义关联。这有助于确保您不仅依赖关键字密度，还依赖于您的 SEO 需求的相关性。有了更多的语义知识，您就可以更好地把握搜索者的意图并相应地创建内容。
虽然目前还没有很多主流工具可以帮助 SEO 营销人员实现这一目标，但 Google 提供了一些帮助。使用 Google 的相关搜索和建议，您可以利用他们用来确定某些内容与搜索相关的模型。即使您最初是从 Google 抓取这些数据，它也会为您提供一个起点，您可以在此基础上构建您的广告系列。
关于语义数字广告的一句话
简而言之，语义数字广告是在线广告的升级方式。这种方法着眼于特定的用户意图，并考虑谷歌的新算法来提供相关内容并推动转化流量。
正确应用于数字广告时，主题建模可增强用户体验。为了帮助形象化差异，请考虑下表中应用于数字广告的有效关键字研究技术：
包起来
每个出色的 PPC 活动都从定义最佳目标关键字开始。然而，这说起来容易做起来难。今天，您在同一市场上可能与数百个或更多品牌竞争。
如果您的策略只是对最高流量的关键字出价，您将面临两个主要挑战。首先，你的广告预算会更快耗尽，导致你无法吸引流量。其次，您可能看不到针对性足以满足受众特定需求的广告。
从长远来看，有效的关键字研究技术的艺术和科学总能带来回报。如果您使用主题建模和上述相关策略，则可以在为您的利基发现相关关键字的同时节省时间。这样一来，您的品牌就有更好的机会实现更多的在线增长和更高的盈利能力。