AIを活用してキーワードリストを自動的にトピッククラスターに整理し、戦略的なコンテンツ設計やSEO計画に役立つ、構造化された分析しやすいテーブルを生成します。
フロー
以下は、このフローでその機能を実現するために使用されるすべてのプロンプトの完全なリストです。プロンプトは、AIモデルに応答を生成させたりアクションを実行させるために与えられる指示です。これらはAIがユーザーの意図を理解し、関連する出力を生成するのを導きます。
入力されたキーワードにトピッククラスターを割り当て、結果をマークダウンテーブルで出力するようLLMに指示する動的プロンプトテンプレートを作成します。ユーザーが満足しない場合はチャット履歴も含めます。...
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 ---
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If user is not satisfied use {chat_history}
以下は、このフローでその機能を実現するために使用されるすべてのコンポーネントの完全なリストです。コンポーネントは、すべてのAIフローの構成要素です。様々な機能を接続することで複雑な相互作用を作成し、タスクを自動化することができます。各コンポーネントは、ユーザー入力の処理、データ処理、外部サービスとの統合など、特定の目的を果たします。
Chat Opened Triggerコンポーネントは、チャットセッションが開始された瞬間を検知し、ユーザーがチャットを開いたと同時にワークフローが即座に反応できるようにします。最初のチャットメッセージでフローを開始するため、レスポンス性の高いインタラクティブなチャットボット構築に不可欠です。
Message Widgetコンポーネントは、ワークフロー内にカスタムメッセージを表示します。ユーザーへの歓迎、指示の提供、重要な情報の表示に最適で、Markdown形式に対応しており、セッションごとに1回だけ表示する設定も可能です。
FlowHuntのChat Outputコンポーネントを使って、柔軟で複数構成のチャットボット応答を仕上げましょう。シームレスなフロー完了や高度なインタラクティブAIチャットボット構築に不可欠です。
FlowHuntのチャット履歴コンポーネントは、チャットボットが過去のメッセージを記憶し、一貫性のある会話と顧客体験の向上を実現しつつ、メモリとトークンの使用を最適化します。
FlowHunt の Generator コンポーネントを探索しましょう。選択した LLM モデルを使って強力な AI テキスト生成を実現。プロンプト、オプションのシステム指示、さらには画像も入力として組み合わせることで、ダイナミックなチャットボット応答を簡単に作成でき、インテリジェントな会話型ワークフロー構築の中核ツールとなります。
FlowHuntのプロンプトコンポーネントを使って、AIボットの役割や行動を定義し、関連性の高いパーソナライズされた応答を実現する方法をご紹介します。プロンプトやテンプレートをカスタマイズし、効果的でコンテキストに応じたチャットボットフローを構築できます。
FlowHuntのChat Inputコンポーネントは、Playgroundからのメッセージを受け取ることでユーザーとのやり取りを開始します。これはフローの出発点となり、ワークフローがテキストとファイルベースの入力の両方を処理できるようにします。
フローの説明
トピッククラスタリングツールは、キーワードリストをトピックごとに自動で構造化し、分析しやすいテーブルにまとめます。大量のキーワードを効率よく分類したいコンテンツ戦略担当者、SEOスペシャリスト、マーケターに特に役立つフローです。コンテンツ計画やサイト構成、キャンペーン設計にも最適です。
「キーワードカテゴリーツールへようこそ！あなたのキーワードリストを構造化されたテーブルに整理します。キーワードリストを入力してください。自動で分類します…」
プロンプト例：
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
| ステージ | ノード／コンポーネント | 機能 |
|---|---|---|
| チャット開始 | ChatOpenedTrigger | ワークフローを開始し、ウェルカムメッセージを表示 |
| ウェルカムメッセージ | MessageWidget | ユーザーへの案内とガイダンス |
| ユーザー入力 | ChatInput | ユーザーからキーワードリストを受け付ける |
| チャットメモリー | ChatHistory | 前回メッセージを保存し、文脈や改善に活用 |
| プロンプト準備 | PromptTemplate | キーワードと文脈を挿入してAI用の指示文を作成 |
| AI生成 | Generator | LLMでキーワードをクラスタリングし、マークダウンテーブルを生成 |
| 出力表示 | ChatOutput | チャットインターフェースでテーブル結果を提示 |
キーワードのクラスタリングと構造化表示を自動化することで、コンテンツの整理がスムーズになり、キーワードが多いプロジェクトの効率が大幅に向上します。
トピッククラスタリングツールが、キーワードを意味のあるクラスターに整理することで、コンテンツ戦略やSEOをどのように強化するかをご紹介します。特徴、利点、用途について学び、検索エンジンでの可視性向上を実現しましょう。FlowHuntでさらに詳しく探る。...
このワークフローは、ターゲットフレーズに関連するキーワードの詳細な表を生成し、検索ボリューム、CPC、入札範囲、難易度などの重要なSEO指標を含むことで、キーワードリサーチを自動化します。ブログのリーチ拡大やSEO戦略の効率的な改善を目指すマーケターやコンテンツ制作者に最適です。...
記事やブログの見出し・タイトルを、特定のキーワードまたはキーワードクラスターに自動的に最適化し、SEO効果を向上させます。このワークフローは、記事を分析し、関連キーワードを収集、既存の見出しを抽出し、AIを用いてランキング向上に向けてリライト・強化します。...
