保哥笔记

与SEO关键词有关的实用AI提示词汇总

在SEO关键词挖掘研究中，利用AI工具（如Grok、ChatGPT、Claude等）进行辅助可以极大提升效率和深度，提示词的好坏和精准程度决定了AI生成内容的好坏，很多SEO人员随心所欲的口语化的提示词，往往得不到想要的结果或是生成的内容过于肤浅宽泛，因此设计高质量的提示词（Prompts）是关键。保哥基于平时可靠的SEO实践、AI提示工程技术以及最新的趋势，将处理SEO关键词的AI提示词整理汇总分享给大家。每个英文提示词都提供了中文版本和使用场景说明，以帮助各位SEO人员在实际应用中快速选择和适应。内容按类别分类，确保全面性、实用性和可操作性。

基础SEO关键词发现

这些提示词用于从种子主题生成初始关键词想法，适合脑力激荡、核心术语挖掘和初步市场评估。扩展后，新增维度如实体关联和多语言变体，以适应全球化和多样化内容需求。

SEO长尾关键词挖掘

长尾关键词针对特定查询，竞争较低，适合内容营销、精准定位和转化优化。扩展后，新增技巧如AI链式生成和社交媒体整合，以捕捉实时用户查询。

竞争对手SEO关键词策略分析

通过分析竞争对手的关键词策略，发现市场差距、机会和风险。扩展后，新增策略如API数据整合和实时监控，以提升分析深度。

SEO关键词搜索意图优化

将关键词与用户目标对齐，提升转化率、内容相关性和用户体验。扩展后，新增维度如情感和行为意图，以适应个性化搜索趋势。

季节性和趋势关键词

利用时间性和趋势数据捕捉流量峰值，适合活动策划和实时营销。扩展后，新增技巧如预测模型和社交整合，以应对2025年AI预测准确性提升。

本地SEO关键词

针对地理位置优化，提升本地搜索可见性和足迹。扩展后，新增类型如语音和移动优化，以适应智能设备搜索增长。

电商和产品关键词

针对在线商店优化，提高销售转化和订单价值。扩展后，新增维度如可持续性和个性化，以匹配消费者偏好变化。

内容差距和集群分析

构建主题集群，提升网站权威性和覆盖面。扩展后，新增技巧如NLP实体和可视化映射，以增强语义深度。

SEO关键词处理高级AI提示词扩展

通过角色扮演、迭代精炼、few-shot学习等技术扩展基础提示词，提升AI输出的精确性和深度。扩展后，新增策略如链式思考和多模态输入，以利用AI先进能力。

AI挖掘SEO关键词核心要点总结

有效使用这些扩展提示词需注意以下要点：自定义占位符（如[topic]）以避免通用输出；迭代精炼（如基于初始结果添加约束，如KD阈值或趋势过滤）；结合真实工具（如Google Keyword Planner、Ahrefs或Semrush）验证数据；注重用户价值而非操纵算法；融入2025年趋势如AI生成内容（AIGC）合规和隐私考虑。通过结构化提示词，可提升关键词研究效率，潜在增加有机流量50-80%。此外，定期测试提示词在不同AI工具（如Grok vs. Gemini）中的表现，并使用A/B测试验证实际排名影响。

以下是扩展后的总结表格，新增列“扩展维度”和“实用技巧”，以提供更丰富的指导：

场景提示词类型关键优势适用案例扩展维度实用技巧
基础发现种子扩展快速创意生成新博客启动实体与多语言使用few-shot示例引导AI输出一致性
长尾关键词问题导向低竞争、高精准内容营销可持续与社交整合链式迭代扩展用户痛点
竞争对手分析差距分析战略优势、风险识别网站审计实时监控与链接驱动整合API数据进行时序分析
意图优化漏斗映射高转化率、用户共鸣销售优化情感与行为混合意图 hybrid 内容匹配
季节性关键词趋势预测及时流量、预测准确假日活动经济与后疫情社交趋势追踪与风险评估
本地SEO地理定位区域可见性、移动优先小型企业语音与评论驱动语音变体测试与GMB联动
电商关键词产品修饰语销售提升、AOV增长在线商店可持续与个性化订阅模式与捆绑交叉销售
内容集群语义构建权威性增长、E-A-T提升大型网站NLP实体与可视化思维导图规划与跨主题桥接
高级扩展角色扮演与迭代精确深度、自定义输出专家研究链式思考与多模态用户角色模拟与透明推理

以上提示词可根据具体工具（如Grok、Claude或Gemini）调整，建议在实践中逐步优化以匹配个性化需求，并监控AI更新对输出影响。

常见问题解答 (FAQs)

1. 为什么在 AI 提示词中强调“角色扮演”（如“作为 SEO 专家”）？这有什么实际作用？

答： 在 AI 提示词中加入“角色扮演”是一种**提示工程（Prompt Engineering）**技巧。它能强制 AI 模型激活其训练数据中与该角色（例如，SEO 专家、数据分析师）相关的知识库和思考模式。这会显著提升输出内容的：

  1. 专业性：使用更专业的术语和分析框架。
  2. 结构性：以该领域常见的工作格式（如表格、集群、差距分析）输出结果。
  3. 精确性：避免宽泛的、通用性的回答。

2. 文章中提到的“KD”（Keyword Difficulty，关键词难度）分数，AI 是如何估计的？我是否需要用真实工具验证？

答： AI 模型无法像专业的 SEO 工具（如 Ahrefs 或 Semrush）那样直接访问实时排名数据和反向链接数据库来计算 KD。AI 估计的 KD 是基于其对该关键词的竞争内容量、主题广度、顶级页面的权威性等训练数据中的语义理解来推测的。
因此，虽然 AI 估计能提供快速参考，但强烈建议结合真实的 SEO 工具（如 Google Keyword Planner、Ahrefs 等）来验证和校准 KD、搜索量和趋势数据，以制定实际的排名策略。

3. “few-shot examples”（少量示例）提示词技术，应该如何具体应用于关键词挖掘？

答： “few-shot examples”是一种通过提供少量输入-输出对来指导 AI 输出格式和风格的方法。应用于关键词挖掘时：

  1. 输入：提供 2-3 个你认为高质量的“核心关键词-集群”或“长尾关键词-意图”的对应示例。
  2. 目的：通过示例向 AI 展示你对“集群结构”、“意图分类”或“输出格式”的具体偏好。
    这能确保 AI 的输出与你的内部标准保持一致性，尤其在需要精炼特定风格（如解决方案导向的长尾词）时非常有效。

4. 针对电子商务网站，“可持续产品关键词”和“个性化电子商务关键词”的应用场景分别是什么？

答：

5. 为什么在本地 SEO 提示词中要特别强调“语音搜索变体”？如何设计这些变体？

答： 随着智能音箱和移动助手的普及，语音搜索越来越常见。语音搜索的特点是更口语化、更具对话性。

6. 文章提到的“链式思考”（Chain-of-Thought Prompting）在关键词挖掘中的优势是什么？

答： 链式思考（CoT）提示要求 AI 在给出最终答案之前，先一步步展示其推理过程。在关键词挖掘中，优势在于：

  1. 透明度：你可以审计 AI 是如何从一个种子词扩展到长尾集群的，理解其逻辑。
  2. 质量控制：如果 AI 在某一步推理错误，你可以迅速定位并修正提示词。
  3. 深度：它能迫使 AI 做出更深度的语义关联，例如在生成长尾词时，先分析用户痛点，再转化为解决方案导向的表述。

7. 在进行竞争对手分析时，除了关键词，还应该让 AI 关注哪些“未开发机会”？

答： 竞争对手的“未开发机会”往往隐藏在他们的内容结构和 SERP 特征中：

  1. 内容格式差距：对手没有视频或播客来回答某个关键词，你可以用多媒体填补。
  2. 意图不匹配：对手的页面是信息性的，但 SERP 显示用户意图是交易性的，你可以优化为商业内容。
  3. 情感意图：对手的内容是中性的，但用户查询带有强烈的恐惧或愿望情感，你可以定制更具共鸣的内容。
  4. 结构化数据缺失：对手的关键页面没有使用 FAQ 或 Product Schema，你可以利用结构化数据来抢占富媒体片段。

8. 如何利用 AI 提示词处理关键词“蚕食风险”（Cannibalization Risks）？

答： 关键词蚕食指你网站上多个页面竞争同一个核心关键词。使用以下提示词来处理：