长期以来，潜在语义索引（LSI）一直是搜索营销人员争论的原因。如果在谷歌上搜索“潜在语义索引排名因素”一词，会遇到支持者和怀疑者。然而，截至2025年，人们有一个更明确的共识：虽然LSI是自然语言处理中的一种真正的技术，但谷歌已经明确表示，它们从未将其用于搜索排名。
这个概念对于理解语言和意义的工作原理仍然有用，但不应将其误认为是谷歌算法的活跃部分。如果不熟悉这个概念，本文将总结LSI的历史和争论，以便了解它对SEO策略意味着什么。
什么是潜在语义索引？
LSI是自然语言处理（NLP）中的一个过程。NLP是语言学和信息工程的一个子集，重点是机器如何解释人类语言。这项研究的一个关键部分是分布语义。该模型帮助我们理解和分类大型数据集中具有相似上下文含义的单词。
LSI开发于1980年代，使用一种数学方法，使信息检索更加准确。这种方法的工作原理是识别单词之间隐藏的上下文关系。它可能会帮助像这样分解它：
- 潜在→隐藏
- 语义→单词之间的关系
- 索引→信息检索
潜在语义索引如何工作？
LSI使用奇异值分解（SVD）的部分应用来工作。SVD是一种数学运算，可将矩阵简化为其组成部分，以进行简单有效的计算。
在分析一串单词时，LSI会删除连词、代词和常用动词，也称为停用词。这隔离了构成短语主要“内容”的单词。下面是一个快速示例，说明其外观：
然后将这些单词放入术语文档矩阵（TDM）中。TDM是一个2D网格，它列出了数据集中文档中每个特定单词（或术语）出现的频率。
然后将称重功能应用于TDM。一个简单的示例是对所有包含值为1的单词的文档进行分类，对所有不包含值为0的单词的文档进行分类。当单词在这些文档中以相同的一般频率出现时，称为共现。下面是TDM的基本示例，以及它如何评估多个短语的共现情况：
使用SVD使我们能够近似所有文档的单词使用模式。LSI生成的SVD向量比分析单个术语更准确地预测含义。最终，LSI可以利用单词之间的关系来更好地理解它们在特定上下文中的意义或含义。
潜在语义索引是如何参与SEO的？
在其形成时期，谷歌发现搜索引擎根据特定关键字的频率对网站进行排名。但是，这并不能保证最相关的搜索结果。相反，谷歌开始对它们认为值得信赖的信息的网站进行排名。
随着时间的推移，谷歌的算法以更高的准确性过滤掉了低质量和不相关的网站。因此，营销人员开始意识到他们必须理解搜索背后的含义，而不是依赖所使用的确切词语。
搜索查询的含义与其背后的意图密切相关。Google维护着一份名为“搜索质量评估员指南”的文档。在早期版本中，它们为用户意图引入了四个有用的类别：
- 知道查询–这表示寻求有关主题的信息。这方面的一个变体是“知道简单”查询，即当用户在搜索时考虑到特定答案。
- 执行查询–这反映了参与特定活动的愿望，例如在线购买或下载。所有这些查询都可以由“交互”的感觉来定义。
- 网站查询–这是当用户正在寻找特定的网站或页面时。这些搜索表明事先了解特定网站或品牌。
- 亲自访问查询–用户正在搜索物理位置，例如实体店或餐厅。
这些类别仍然有用，但值得注意的是，谷歌多年来已经多次更新了指南。今天，评估人员着眼于更细致的意图形式和“满足的需求”评级。营销人员应始终查阅最新版本的指南以了解当前详细信息。
LSI背后的理论——在短语中定义单词的上下文含义——使谷歌获得了竞争优势。然而，“LSI关键字”突然成为SEO成功的想法开始传播。
“LSI关键字”真的存在吗？
许多出版物仍然是LSI关键字的坚定拥护者；然而，包括谷歌代表在内的一些消息来源一直表示它们是一个神话。LSI揭示了营销人员应该坚持的真理：探索一个词的独特上下文比塞进内容中的关键字更能帮助我们更好地理解用户意图。然而，这并不能证实谷歌根据LSI进行排名。将LSI视为一门哲学而不是一门精确的科学可能会更好。
那么营销人员应该怎么做呢？
最初，LSI被认为能够帮助Google将内容与相关查询进行匹配。然而，我们现在知道谷歌不使用LSI，围绕“LSI关键字”的争论是基于误解。尽管如此，营销人员仍然可以采取许多措施来确保他们的工作保持策略相关性。
文章、网络文案和广告活动应进行优化，以包含同义词和变体。这解释了具有相似意图的人以不同的方式使用语言。
但更重要的是，营销人员必须继续以权威和清晰的方式写作。如果他们希望自己的内容解决特定问题，这是绝对必要的。此问题可能是缺乏信息或需要某种产品或服务。一旦营销人员这样做，就表明他们真正了解用户意图。
他们还应该经常使用结构化数据。无论是网站、菜单还是常见问题解答，结构化数据都为Google提供了理解其抓取内容的上下文，并且对于丰富的结果和新的AI概览越来越重要。
最后，当今的内容策略还必须考虑Google的有用内容指南，该指南强调以人为本的内容的重要性，以展示专业知识、经验、权威性和可信度。
简而言之，虽然LSI可能仍然是理解语言的有用学术概念，但它不是Google排名系统的一部分，但最终这并不重要。营销人员应关注语义搜索引擎优化、意图驱动的内容和现代人工智能驱动的搜索开发。
👋 感谢您的观看！