Agrupamento automático de palavras-chave com IA

A pesquisa de palavras-chave é a base de qualquer estratégia de SEO. Mas uma lista de palavras-chave por si só não te vai ajudar. Para obter uma visão geral, encontrar lacunas e definir objectivos de conteúdo, precisas de agrupar palavras-chave. Com a IA, automatiza este processo muito facilmente.

Porquê agrupar palavras-chave?

Uma lista em bruto com centenas de palavras-chave fornece poucas informações. Ao agrupar os termos de pesquisa em torno de temas, intenções ou entidades, descobres a estrutura do teu tópico e evitas conteúdos duplicados ou sobrepostos. Além disso, estabelece as bases para os grupos de conteúdos.

O agrupamento proporciona organização, orientação estratégica e cobertura de conteúdos. A automatização do agrupamento de conteúdos utilizando a IA acelera esse processo. Isto traz à superfície ligações que muitas vezes ficam escondidas em folhas de cálculo. (1)

Como a IA agrupa as palavras-chave

As ferramentas de IA agrupam as palavras-chave não só com base nos termos correspondentes, mas principalmente na relação semântica. Modelos como o ChatGPT ou o BERT utilizam o contexto e o significado para determinar quais os termos que pertencem uns aos outros de forma substantiva.

O agrupamento de palavras-chave é normalmente efectuado utilizando técnicas como o processamento de linguagem natural (PNL), em que os algoritmos analisam a linguagem ao nível do significado. Pensa no reconhecimento de entidades, intenções e ligações semânticas entre palavras. (2)

Além disso, os termos são convertidos em vectores. Estes são representações numéricas que a IA utiliza para calcular a distância e a relação entre as palavras. Isto cria grupos temáticos que não só giram em torno de termos de pesquisa exactos, como também partilham contexto e significado. Modelos como o BERT e os modelos de incorporação da OpenAI formam a base para estes vectores, que são utilizados para calcular a distância semântica.

Isto cria uma classificação baseada na forma como as pessoas e os motores de busca entendem os tópicos. Não só a nível de palavras, mas também a nível de tópicos.

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Ferramentas e fluxos de trabalho de IA para clustering

Existem várias formas de implementar a IA para clustering de palavras-chave. Estes são alguns fluxos de trabalho comuns:

1. Agrupamento baseado em prompts em modelos de linguagem
   Introduz uma lista de palavras-chave e deixa a IA nomear e marcar grupos semânticos. Este método é adequado para conjuntos mais pequenos e controlo de conteúdos.
2. Aplicação de algoritmos de agrupamento através de Python ou Sheets
   Combina modelos de incorporação (como o OpenAI Embeddings ou o Cohere) com um algoritmo de agrupamento como o K-means ou o DBSCAN. Estas ferramentas são adequadas para conjuntos de dados maiores.
3. Utilização de ferramentas SEO especializadas
   Ferramentas como Keyword Insights, ClusterAI ou Surfer ligam dados de palavras-chave a módulos de agrupamento com base na sobreposição e intenção SERP. Muitas destas ferramentas fornecem uma classificação de clusters, mas muitas vezes não mostram exatamente com base em que comparações SERP ou cálculos de PNL foi feita essa classificação.

Assim, vês taxas de sobreposição ou palavras-chave ligadas, mas nem sempre a lógica subjacente.

O método que escolheres depende do número de palavras-chave com que trabalhas, das tuas necessidades de monitorização e dos teus conhecimentos técnicos. A IA é a ferramenta, a interpretação continua a ser o teu trabalho.

Agrupamento com a intenção de pesquisa como ponto de partida

Num cliente de comércio eletrónico, vi uma grande sobreposição entre termos de pesquisa informativos e transaccionais, em torno de uma linha de produtos. Inicialmente, a IA agrupou estas palavras-chave num único grupo com base na relação semântica.

Após uma revisão manual, descobrimos que os utilizadores com a consulta de pesquisa “Como funciona X?” tinham uma intenção muito diferente de “Comprar X”. Por isso, redistribuímos os clusters com base na intenção de pesquisa. Isto resultou em dois tipos de palavras-chave: palavras-chave educacionais e palavras-chave orientadas para a conversão.

A CTR e o envolvimento em ambas as linhas aumentaram significativamente porque o conteúdo correspondia melhor à necessidade subjacente à consulta de pesquisa. (3)

Considerações sobre o agrupamento automático

O agrupamento de IA é poderoso, mas não é perfeito. Ao implementá-la, presta atenção à rotulagem correta: a IA vê ligações, mas não compreende automaticamente os teus objectivos de conteúdo. Presta também atenção às diferenças de intenção dentro dos clusters. Por vezes, os termos informativos e transaccionais parecem semanticamente relacionados, mas muitas vezes são necessários conteúdos diferentes para os descrever.

A IA tem a capacidade de combinar termos que fazem sentido a nível linguístico, mas por vezes estas palavras-chave são demasiado abrangentes em termos de conteúdo ou inutilizáveis, por exemplo.

Por isso, utiliza os resultados da IA como base, mas efectua sempre uma verificação estratégica antes de escrever o conteúdo.

Resumo

A IA ajuda-te a agrupar palavras-chave mais rapidamente, de forma mais inteligente e em maior escala. Quando agrupas palavras-chave com base no significado e não apenas na relação entre palavras, a estrutura corresponde melhor à forma como as pessoas pesquisam e como os motores de busca compreendem a informação.

O poder desta solução está na sua combinação: A IA ajuda a reconhecer e a estruturar padrões, tu forneces a interpretação e fazes escolhas estratégicas. Isto não cria uma lista de termos soltos com pouca coerência, mas uma base substantiva para a tua estrutura de SEO.