AI-emnegruppering for søgeord

Organiserer automatisk din søgeordsliste i emnegrupper ved hjælp af AI og leverer en struktureret og let-analyserbar tabel til forbedret indholdsstrategi og SEO-planlægning.

Sådan fungerer AI-flowet - AI-emnegruppering for søgeord

Flows

Sådan fungerer AI-flowet

Bruger indtaster søgeord.
Brugeren indtaster en liste med søgeord, der skal kategoriseres.
Vis velkomstbesked.
Værktøjet viser en introduktion og instruktioner til brugeren.
Gem chat-historik.
Tidligere chatinteraktioner gemmes for at forbedre grupperingsprocessen.
AI grupperer søgeord.
Søgeordene behandles af en AI-model for at generere emnegrupper og organisere dem i en tabel.
Vis grupperet tabel.
Den strukturerede, grupperede søgeordstabel vises for brugeren til analyse eller download.

Prompts brugt i dette flow

Nedenfor er en komplet liste over alle prompts, der bruges i dette flow for at opnå dets funktionalitet. Prompts er instruktioner givet til AI-modellen for at generere svar eller udføre handlinger. De vejleder AI'en i at forstå brugerens hensigt og generere relevante outputs.

Prompt

Opretter en dynamisk prompt-skabelon, der instruerer LLM'en i at tildele emnegrupper til indtastede søgeord og formatere resultatet som en markdown-tabel, inklu...

                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

--- TOPIC CLUSTER ---
---

If user is not satisfied use {chat_history} 
            

Komponenter brugt i dette flow

Nedenfor er en komplet liste over alle komponenter, der bruges i dette flow for at opnå dets funktionalitet. Komponenter er byggestenene i hvert AI-flow. De giver dig mulighed for at skabe komplekse interaktioner og automatisere opgaver ved at forbinde forskellige funktioner. Hver komponent tjener et specifikt formål, såsom at håndtere brugerinput, behandle data eller integrere med eksterne tjenester.

Chat Åbnet Udløser

Komponenten Chat Åbnet Udløser registrerer, når en chatsession starter, og gør det muligt for workflows at reagere øjeblikkeligt, så snart en bruger åbner chatten. Den indleder flows med den indledende chatbesked, hvilket gør den essentiel til opbygning af responsive, interaktive chatbots.

Besked-widget

Besked-widget-komponenten viser brugerdefinerede beskeder i dit workflow. Ideel til at byde brugere velkommen, give instruktioner eller vise vigtig information, den understøtter Markdown-formatering og kan indstilles til kun at blive vist én gang pr. session.

Chat Output

Opdag Chat Output-komponenten i FlowHunt—afslut chatbot-svar med fleksible, fler-delte outputs. Uundværlig for problemfri flow-afslutning og til at skabe avancerede, interaktive AI-chatbots.

Chat Historik Komponent

Chat Historik-komponenten i FlowHunt gør det muligt for chatbots at huske tidligere beskeder, hvilket sikrer sammenhængende samtaler og forbedret kundeoplevelse, samtidig med at hukommelse og token-forbrug optimeres.

Generator

Udforsk Generator-komponenten i FlowHunt—kraftfuld AI-drevet tekstgenerering med din valgte LLM-model. Skab nemt dynamiske chatbot-svar ved at kombinere prompts, valgfrie systeminstruktioner og endda billeder som input, hvilket gør det til et centralt værktøj til at bygge intelligente, samtale-baserede arbejdsgange.

Prompt-komponent i FlowHunt

Lær, hvordan FlowHunt's Prompt-komponent lader dig definere din AI-bots rolle og adfærd, så du sikrer relevante og personlige svar. Tilpas prompts og skabeloner for effektive, kontekstbevidste chatbot-flows.

ChatInput

Chat Input-komponenten i FlowHunt igangsætter brugerinteraktioner ved at indsamle beskeder fra Playground. Den fungerer som startpunktet for flows og gør det muligt for arbejdsgangen at behandle både tekst- og filbaserede input.

Flow-beskrivelse

Formål og fordele

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

FaseNode/KomponentFunktion
Chat åbnetChatOpenedTriggerStarter arbejdsgangen og udløser velkomstbeskeden
VelkomstbeskedMessageWidgetInformerer og guider brugeren
BrugerinputChatInputModtager søgeordslister fra brugeren
Chat-hukommelseChatHistoryGemmer og leverer tidligere beskeder til kontekst/forfining
Prompt-forberedelsePromptTemplateFormaterer instruktionen til AI’en, indsætter søgeord og kontekst
AI-genereringGeneratorBruger LLM til at gruppere søgeord og generere en markdown-tabel
Output-visningChatOutputPræsenterer den resulterende tabel for brugeren i chatgrænsefladen

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.

Lad os bygge dit eget AI-team

Vi hjælper virksomheder som din med at udvikle smarte chatbots, MCP-servere, AI-værktøjer eller andre typer AI-automatisering til at erstatte mennesker i gentagne opgaver i din organisation.

Lær mere

Topic Clustering-værktøj
Topic Clustering-værktøj

Topic Clustering-værktøj

Opdag, hvordan et Topic Clustering-værktøj forbedrer din indholdsstrategi og SEO ved at organisere søgeord i meningsfulde klynger. Læs om dets funktioner, forde...

2 min læsning
SEO Content Strategy +3
AI-søgeordsforskning med SEO-målinger
AI-søgeordsforskning med SEO-målinger

AI-søgeordsforskning med SEO-målinger

Denne arbejdsgang automatiserer søgeordsforskning ved at generere en detaljeret tabel over relaterede søgeord til din målsætning, inklusive vigtige SEO-målinger...

3 min læsning
AI Ordlisteartikelgenerator
AI Ordlisteartikelgenerator

AI Ordlisteartikelgenerator

Generér dybdegående, SEO-optimerede ordbogsartikler ved at udnytte AI og realtids web-research. Dette flow analyserer det højest rangerende indhold og skrivesti...

4 min læsning