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

Flows

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.

Chat-Öffnungs-Trigger

Die Komponente Chat-Öffnungs-Trigger erkennt, wenn eine Chat-Sitzung beginnt, sodass Workflows sofort reagieren können, sobald ein Nutzer den Chat öffnet. Sie startet Abläufe mit der ersten Chat-Nachricht und ist somit unerlässlich für den Aufbau reaktionsschneller, interaktiver Chatbots.

Nachrichten-Widget

Die Nachrichten-Widget-Komponente zeigt individuelle Nachrichten in Ihrem Workflow an. Ideal, um Nutzer zu begrüßen, Anweisungen zu geben oder wichtige Informationen darzustellen. Sie unterstützt Markdown-Formatierung und kann so eingestellt werden, dass sie pro Sitzung nur einmal erscheint.

Chat-Ausgabe

Entdecken Sie die Chat-Ausgabe-Komponente in FlowHunt – finalisieren Sie Chatbot-Antworten mit flexiblen, mehrteiligen Ausgaben. Unverzichtbar für nahtlose Flow-Abschlüsse und die Erstellung fortschrittlicher, interaktiver KI-Chatbots.

Chatverlauf-Komponente

Die Chatverlauf-Komponente in FlowHunt ermöglicht es Chatbots, sich an vorherige Nachrichten zu erinnern. So werden zusammenhängende Gespräche und ein verbessertes Kundenerlebnis gewährleistet, während Speicher und Token-Nutzung optimiert werden.

Generator

Entdecken Sie die Komponente Generator in FlowHunt – leistungsstarke, KI-gesteuerte Textgenerierung mit Ihrem gewählten LLM-Modell. Erstellen Sie mühelos dynamische Chatbot-Antworten, indem Sie Prompts, optionale Systemanweisungen und sogar Bilder als Eingabe kombinieren. So wird es zu einem zentralen Werkzeug für den Aufbau intelligenter, konversationeller Workflows.

Prompt-Komponente in FlowHunt

Erfahren Sie, wie die Prompt-Komponente von FlowHunt es ermöglicht, die Rolle und das Verhalten Ihres KI-Bots zu definieren und so relevante, personalisierte Antworten sicherstellt. Passen Sie Prompts und Vorlagen an, um effektive, kontextbewusste Chatbot-Flows zu erstellen.

ChatInput

Die Chat Input-Komponente in FlowHunt initiiert Benutzerinteraktionen, indem sie Nachrichten aus dem Playground erfasst. Sie dient als Startpunkt für Flows und ermöglicht die Verarbeitung von Text- und dateibasierten Eingaben im Workflow.

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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