وصف التدفق
الغرض والفوائد
أداة تجميع الكلمات الرئيسية حسب الموضوع مصممة لأتمتة تنظيم قوائم الكلمات الرئيسية في جداول منظمة وسهلة التحليل بناءً على مجموعات موضوعية. هذا التدفق مفيد بشكل خاص لاستراتيجيي المحتوى، وأخصائيي تحسين محركات البحث، والمسوقين الذين يتعاملون غالبًا مع مجموعات كبيرة من الكلمات الرئيسية ويحتاجون إلى تصنيفها بكفاءة لتخطيط المحتوى أو هيكلة الموقع أو تطوير الحملات.
كيف يعمل سير العمل
1. تفاعل المستخدم ورسالة الترحيب
- عند فتح المستخدم لواجهة الدردشة، يتم تشغيل سير العمل تلقائيًا.
- يتم استقبال المستخدم برسالة ترحيبية تشرح هدف الأداة:
“مرحبًا بك في أداة تصنيف الكلمات الرئيسية! أنا هنا لمساعدتك في تنظيم قائمتك من الكلمات الرئيسية في جدول منظم. فقط قدم قائمتك من الكلمات الرئيسية وسأقوم بتصنيفها لك…”
2. جمع المدخلات
- يقدم المستخدم قائمة من الكلمات الرئيسية عبر مدخل الدردشة.
- يمكن للأداة أيضًا الوصول إلى سجل الدردشة، مما يسمح لها بأخذ التفاعلات السابقة وتعليقات المستخدم في الاعتبار، وهو أمر مفيد بشكل خاص لتحسين النتائج إذا أراد المستخدم تعديلات إضافية.
3. إنشاء مطالبة للتجميع
- يأخذ سير العمل كلمات المستخدم الرئيسية، ومع أي سجل دردشة ذي صلة، ويستخدم قالب مطالبة لصياغة تعليمات واضحة لنموذج اللغة الاصطناعية.
- تطلب المطالبة من الذكاء الاصطناعي بشكل صريح أن:
- يعين مجموعات موضوعية للكلمات الرئيسية المقدمة.
- يعيد النتيجة على شكل جدول ماركداون، حيث تكون الكلمات الرئيسية في العمود الأول والمجموعات في الأعمدة التالية.
- يضمن أن يكون الجدول محاذى للوسط لسهولة القراءة.
مثال على المطالبة:
You are tasked with assigning topic cluster to keywords {input}. Result should be in a table where first column is named Keywords (with keywords in rows under), clusters should be in the second and further columns. Everything needs to be aligned to center. OUTPUT THE TABLE IN MARKDOWN FORMAT
4. إنشاء الجدول تلقائيًا
- تُرسل المطالبة إلى عقدة توليد نموذج اللغة الكبير (LLM).
- يعالج الذكاء الاصطناعي الطلب ويعيد جدولًا منسقًا بماركداون يصنف الكلمات الرئيسية.
5. تسليم النتائج
- يتم عرض الجدول الناتج في الدردشة كرد على المستخدم.
- إذا لم يكن المستخدم راضيًا، يمكن تكرار العملية، مع الاستفادة من سجل الدردشة لتحسين التجميع بناءً على التعليقات.
ملخص هيكل سير العمل
المرحلة | العقدة / المكون | الوظيفة |
---|
فتح الدردشة | ChatOpenedTrigger | يبدأ سير العمل ويطلق رسالة الترحيب |
رسالة الترحيب | MessageWidget | إعلام وإرشاد المستخدم |
مدخل المستخدم | ChatInput | يستقبل قوائم الكلمات الرئيسية من المستخدم |
ذاكرة الدردشة | ChatHistory | يخزن ويوفر الرسائل السابقة للسياق / التحسين |
إعداد المطالبة | PromptTemplate | ينسق التعليمات للذكاء الاصطناعي، ويُدرج الكلمات الرئيسية والسياق |
التوليد بالذكاء | Generator | يستخدم LLM لتجميع الكلمات الرئيسية وإنشاء جدول ماركداون |
عرض النتائج | ChatOutput | يعرض الجدول الناتج للمستخدم في واجهة الدردشة |
لماذا هذه الأداة مهمة
- قابلة للتوسع: تؤتمت تجميع قوائم الكلمات الرئيسية الكبيرة، مما يوفر جهدًا يدويًا كبيرًا.
- اتساق: تضمن نهجًا موحدًا في التصنيف، وتقلل من التحيز والخطأ البشري.
- تكرار: تتضمن حلقات تغذية راجعة، مما يسمح للمستخدمين بتحسين النتائج بناءً على المحاولات أو التوضيحات السابقة.
- عرض النتائج: تقدم النتائج في شكل جدول ماركداون، مما يسهل نسخها أو مشاركتها أو إدراجها في سير عمل أو مستندات أخرى.
- سهولة الاستخدام: إرشاد واضح وتفاعل بديهي يجعلها متاحة حتى للمستخدمين غير التقنيين.
أمثلة على الاستخدام
- تخطيط تحسين محركات البحث: تنظيم مئات الكلمات الرئيسية بسرعة في مجموعات موضوعية لمحتوى الركيزة والمقالات الداعمة.
- تدقيق المحتوى: إعادة تصنيف الكلمات الرئيسية أو المواضيع الحالية لتحديد الفجوات والفرص.
- تنظيم الحملات: هيكلة الحملات الإعلانية أو حملات المحتوى حول مجموعات كلمات رئيسية منطقية.
من خلال أتمتة تجميع الكلمات الرئيسية وعرضها بطريقة منظمة وواضحة بصريًا، يساهم هذا التدفق في تبسيط تنظيم المحتوى ويزيد بشكل كبير من الكفاءة لأي شخص يدير مشاريع تعتمد على الكلمات الرئيسية.