KI-Themen-Clustering für Keywords

Organisiert Ihre Keyword-Liste automatisch mithilfe von KI in Themen-Cluster und erstellt eine strukturierte, leicht analysierbare Tabelle für eine verbesserte Content-Strategie und SEO-Planung.

So funktioniert der KI-Flow - KI-Themen-Clustering für Keywords

So funktioniert der KI-Flow

Benutzer gibt Keywords an

Der Benutzer gibt eine Liste von zu kategorisierenden Keywords ein.

Willkommensnachricht anzeigen

Das Tool zeigt dem Benutzer eine Einführung und Anweisungen an.

Chatverlauf speichern

Frühere Chat-Interaktionen werden gespeichert, um den Clustering-Prozess zu verbessern.

KI clustert Keywords

Keywords werden von einem KI-Modell verarbeitet, um Themen-Cluster zu generieren und sie in einer Tabelle zu organisieren.

Gruppierte Tabelle anzeigen

Die strukturierte, gruppierte Keyword-Tabelle wird dem Benutzer zur Analyse oder zum Download angezeigt.

In diesem Flow verwendete Prompts

Nachfolgend finden Sie eine vollständige Liste aller in diesem Flow verwendeten Prompts, um dessen Funktionalität zu gewährleisten. Prompts sind die Anweisungen, die dem KI-Modell gegeben werden, um Antworten zu generieren oder Aktionen auszuführen. Sie leiten die KI dabei, die Absicht des Benutzers zu verstehen und relevante Ausgaben zu generieren.

Prompt

Erstellt eine dynamische Prompt-Vorlage, die das LLM anweist, Themen-Cluster für eingegebene Keywords zuzuweisen und das Ergebnis als Markdown-Tabelle zu format...

                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}

In diesem Flow verwendete Komponenten

Nachfolgend finden Sie eine vollständige Liste aller Komponenten, die in diesem Flow verwendet werden, um seine Funktionalität zu gewährleisten. Komponenten sind die Bausteine jedes KI-Flows. Sie ermöglichen es Ihnen, komplexe Interaktionen zu erstellen und Aufgaben zu automatisieren, indem verschiedene Funktionalitäten verbunden werden. Jede Komponente dient einem bestimmten Zweck, wie z.B. der Verarbeitung von Benutzereingaben, der Datenverarbeitung oder der Integration mit externen Diensten.

Flow-Beschreibung

Zweck und Vorteile

Themen-Clustering-Tool – Workflow-Übersicht

Das Themen-Clustering-Tool wurde entwickelt, um die Organisation von Keyword-Listen in strukturierte, leicht analysierbare Tabellen auf Basis von Themen-Clustern zu automatisieren. Dieser Ablauf ist besonders nützlich für Content-Strategen, SEO-Spezialisten und Marketer, die häufig mit großen Keyword-Sets arbeiten und diese effizient für Content-Planung, Seitenarchitektur oder Kampagnenentwicklung kategorisieren müssen.

So funktioniert der Workflow

1. Nutzerinteraktion & Begrüßung

  • Wenn ein Benutzer die Chat-Oberfläche öffnet, wird der Workflow automatisch ausgelöst.
  • Der Benutzer wird mit einer Willkommensnachricht begrüßt, die den Zweck des Tools erklärt:

    „Willkommen beim Keyword-Kategorisierungstool! Ich helfe Ihnen, Ihre Keyword-Liste in eine strukturierte Tabelle zu organisieren. Geben Sie einfach Ihre Liste mit Keywords an, und ich werde sie für Sie kategorisieren…“

2. Eingabe sammeln

  • Der Benutzer gibt eine Liste von Keywords über das Chat-Eingabefeld ein.
  • Das Tool kann auch auf den Chatverlauf zugreifen, wodurch vorherige Interaktionen und Nutzerfeedback berücksichtigt werden – besonders hilfreich für iterative Verfeinerungen, falls der Nutzer weitere Anpassungen wünscht.

3. Prompt-Erstellung für Clustering

  • Der Workflow nimmt die Keywords des Nutzers und verwendet gemeinsam mit relevantem Chatverlauf eine Prompt-Vorlage, um eine klare Anweisung für ein KI-Sprachmodell zu formulieren.
  • Die Prompt fordert die KI explizit auf:
    • Themen-Cluster für die bereitgestellten Keywords zuzuweisen.
    • Das Ergebnis als Markdown-Tabelle zurückzugeben, mit Keywords in der ersten Spalte und Clustern in den folgenden Spalten.
    • Die Tabelle zur besseren Lesbarkeit zentriert auszurichten.

Prompt-Beispiel:

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. Automatisierte Tabellenerstellung

  • Die Prompt wird an einen Generator-Knoten mit großem Sprachmodell (LLM) gesendet.
  • Die KI verarbeitet die Anfrage und gibt eine Markdown-formatierte Tabelle mit kategorisierten Keywords zurück.

5. Ausgabe bereitstellen

  • Die generierte Tabelle wird dem Nutzer als Chat-Antwort angezeigt.
  • Ist der Nutzer nicht zufrieden, kann der Ablauf wiederholt werden; dabei wird der Chatverlauf genutzt, um das Clustering anhand des Feedbacks zu verfeinern.

Zusammenfassung der Workflow-Struktur

PhaseNode/KomponenteFunktion
Chat geöffnetChatOpenedTriggerStartet den Workflow und löst die Willkommensnachricht aus
WillkommensnachrichtMessageWidgetInformiert und leitet den Benutzer an
BenutzereingabeChatInputNimmt Keyword-Listen vom Benutzer entgegen
Chat-SpeicherChatHistorySpeichert und stellt frühere Nachrichten für Kontext/Verfeinerung bereit
Prompt-VorbereitungPromptTemplateFormatiert die Anweisung für die KI, setzt Keywords und Kontext ein
KI-GenerierungGeneratorNutzt LLM zum Clustern der Keywords und zur Generierung der Markdown-Tabelle
Ausgabe anzeigenChatOutputPräsentiert die resultierende Tabelle im Chat-Interface

Warum dieses Tool wertvoll ist

  • Skalierbarkeit: Automatisiert die Clusterbildung großer Keyword-Listen und spart so erheblich manuellen Aufwand.
  • Konsistenz: Sichert einen einheitlichen Kategorisierungsansatz und minimiert menschliche Fehler oder Voreingenommenheit.
  • Iteration: Integriert Feedback-Schleifen, sodass Nutzer Ergebnisse anhand früherer Versuche oder Präzisierungen verfeinern können.
  • Präsentation: Liefert Ergebnisse im Markdown-Tabellenformat – einfach zu kopieren, zu teilen oder in andere Workflows/Dokumentationen zu integrieren.
  • Benutzerfreundlich: Geführtes Onboarding und intuitive Interaktion machen das Tool auch für Nicht-Techniker leicht zugänglich.

Beispielanwendungen

  • SEO-Planung: Organisieren Sie hunderte Keywords schnell in Themen-Cluster für Pillar-Content und unterstützende Artikel.
  • Content-Audits: Re-Kategorisieren Sie bestehende Keywords oder Themen, um Lücken und Chancen zu erkennen.
  • Kampagnen-Organisation: Strukturieren Sie Werbe- oder Content-Kampagnen rund um logisch gruppierte Keyword-Sets.

Durch die automatische Clusterbildung von Keywords und deren übersichtliche, strukturierte Darstellung vereinfacht dieser Workflow die Content-Organisation und steigert die Effizienz für alle, die keyword-basierte Projekte verwalten.

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