AI-emnegruppering for søgeord

Emnegrupperingsværktøjet er designet til at automatisere organiseringen af søgeordslister i strukturerede og let-analyserbare tabeller baseret på emnegrupper. Dette flow er særligt nyttigt for indholdsstrateger, SEO-specialister og marketingfolk, der ofte arbejder med store mængder søgeord og har behov for effektiv kategorisering til indholdsplanlægning, sidearkitektur eller kampagneudvikling.

Sådan fungerer arbejdsgangen

1. Brugerengagement & Velkomst

• Når brugeren åbner chatgrænsefladen, bliver arbejdsgangen automatisk udløst.
• Brugeren mødes med en venlig besked, der forklarer værktøjets formål:

  “Velkommen til værktøjet til kategorisering af søgeord! Jeg er her for at hjælpe dig med at organisere din søgeordsliste i en struktureret tabel. Angiv blot din liste over søgeord, så kategoriserer jeg dem for dig…”

2. Indsamling af input

• Brugeren indtaster en liste af søgeord via chat-input.
• Værktøjet kan også tilgå chat-historik, så det kan tage hensyn til tidligere interaktioner og brugerfeedback, hvilket er særligt nyttigt ved iterativ forfining, hvis brugeren ønsker yderligere tilpasninger.

3. Oprettelse af prompt til grupperingen

• Arbejdsgangen tager brugerens søgeord og bruger sammen med eventuel relevant chat-historik en prompt-skabelon til at formulere en klar instruktion til en AI-sprogsmodel.
• Prompten beder eksplicit AI’en om at:
  • Tildele emnegrupper til de angivne søgeord.
  • Returnere resultatet som en markdown-tabel, hvor søgeordene står i første kolonne og grupperne i de følgende kolonner.
  • Sørge for, at tabellen er centreret for bedre læsbarhed.

Eksempel på prompt:

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. Automatisk tabelgenerering

• Prompten sendes til en stor sprogsmodel (LLM) generator-node.
• AI’en behandler anmodningen og returnerer en markdown-formateret tabel, hvor søgeordene er kategoriseret.

5. Levering af output

• Den genererede tabel vises i chatten som svar til brugeren.
• Hvis brugeren ikke er tilfreds, kan processen gentages, hvor chat-historikken benyttes til at forfine grupperingen ud fra feedback.

Sammenfatning af arbejdsgangens struktur

Hvorfor dette værktøj er værdifuldt

• Skalerbarhed: Automatiserer grupperingen af store søgeordslister og sparer betydelig manuel indsats.
• Konsistens: Sikrer en ensartet tilgang til kategorisering og mindsker menneskelige fejl og bias.
• Iteration: Inkorporerer feedback-loops, så brugere kan forfine resultaterne baseret på tidligere forsøg eller præciseringer.
• Præsentation: Leverer resultater i markdown-tabel-format, hvilket gør det let at kopiere, dele eller integrere i andre arbejdsgange eller dokumentation.
• Brugervenlighed: Guidet onboarding og intuitiv interaktion gør det tilgængeligt selv for ikke-tekniske brugere.

Eksempler på anvendelse

• SEO-planlægning: Organiser hurtigt hundredvis af søgeord i emnegrupper til pilarindhold og supplerende artikler.
• Indholdsrevisioner: Omkategorisér eksisterende søgeord eller emner for at identificere huller og muligheder.
• Kampagneorganisering: Strukturér annonce- eller indholdskampagner omkring logisk grupperede søgeordssæt.

Ved at automatisere grupperingen af søgeord og præsentere dem på en struktureret og visuelt klar måde, gør denne arbejdsgang indholdsorganisering mere strømlinet og øger effektiviteten markant for alle, der arbejder med søgeordstunge projekter.