如何结合Excel和AI进行关键词研究

关键词研究是指导SEO策略的指南针。

Excel 已成为营销人员不可或缺的工具，可帮助组织、分析和呈现关键字数据。

输入人工智能（AI）。

通过将传统 Excel 公式与 AI 见解相结合，数字营销人员可以解锁更有效的组合，以实现卓越的 SEO 性能。

这份综合指南将探讨 Excel 经验证的效率与 AI 的突破性潜力的交叉点，以增强关键字研究实践。

营销人员如何使用 Excel 帮助进行关键字研究

传统上，Excel 一直是一种非常宝贵的关键字研究工具。

其广泛的特性和功能收集、分析和可视化关键字数据，提供为 SEO 策略提供信息的见解。

数据组织与分析

Excel 是处理和组织大型数据集的极其通用的工具。

我们经常需要处理大量的关键字列表，而 Excel 可以让您轻松地对其进行排序、筛选、分类和存储。

Excel 公式

Excel 广泛的公式对于关键字分析至关重要，包括：

• CONCATENATE 用于创建长尾关键字变体。
• VLOOKUP 或 XLOOKUP 用于关联关键字数据。
• 用于分析关键字趋势的条件函数，例如 COUNTIF 或 SUMIF。

可视化数据

Excel 的图表和图形工具有助于将复杂的关键字数据转换为易于理解的视觉格式。

条形图、饼图、折线图或散点图可以表示各种关键字指标，例如搜索量趋势、排名或竞争水平。

高级功能

数据透视表等更高级的 Excel 功能通常用于更深入的关键字分析。 它们允许营销人员总结、分析、探索和呈现关键字数据的摘要。

可扩展性和灵活性

无论您处理的是 100 个关键字还是 100,000 个关键字，Excel 都可以处理。

这种可扩展性与根据您的需求定制工具的能力相结合，使 Excel 成为关键词研究的首选解决方案。

AI 如何使 Excel 更高效、更有用地进行关键字研究

尽管 Excel 有其优势，但它的学习曲线确实很陡峭，并且手动数据处理可能非常耗时。

在这些领域，人工智能的集成可以带来显着的好处。

我们可以自动化和简化许多传统的 Excel 任务，并通过自然语言处理享受更直观的数据交互。

那么，让我们来看看 AI 如何增强您使用 Excel 进行关键字研究的能力：

自动执行日常任务

人工智能可以自动执行数据清理和准备等日常任务，减少手动工作量。

例如，人工智能可以帮助识别和删除重复项，将关键字字符串拆分为单个单词，甚至根据某些标准对关键字进行分组。 这可以大大加快关键词研究的初始阶段。

自然语言处理（NLP）

ChatGPT 等 AI 模型使用 NLP，允许用户使用日常语言与数据进行交互。

这可以使数据分析更加直观和易于理解，即使对于那些对复杂 Excel 公式了解有限的人来说也是如此。

大数据集处理

虽然 Excel 可以处理大型数据集，但人工智能可以以更快的速度处理大量数据。

这在关键词研究中特别有用，我们可能会处理大量潜在关键词。

预测分析和见解

人工智能可以根据现有数据提供预测见解，而传统 Excel 函数通常无法实现这一点。

例如，根据历史数据，人工智能可以预测未来的关键词趋势或建议潜在的高性能关键词。

个性化和学习

人工智能可以从用户交互中学习，并随着时间的推移适应个人用户的需求，提供个性化的体验。

这可以在关键词研究中以多种方式体现，从记住常用的数据操作到根据过去的用户偏好定制关键词建议。

数据可视化支持

虽然人工智能可能不会像 Excel 那样直接创建图形或图表，但它可以建议最有效的数据可视化方法。

它可以指导用户根据数据的性质和寻求的见解选择正确类型的图表或图形。

增强决策能力

通过提供新的见解，人工智能可以支持和增强关键词研究的决策。 通过快速处理和分析数据，人工智能可以帮助识别原始数据中可能无法立即显现的模式、趋势和相关性。

AI 不会取代 Excel，而是增强了 Excel

在关键词研究方面，人工智能并没有取代 Excel； 它补充并增强了其能力。

通过将 Excel 的强大功能和 AI 的智能处理能力结合在一起，营销人员可以更高效、更有效、更明智地进行关键词研究。

关键词分组

关键字分组涉及将相似或相关的关键字捆绑在一起。 许多好处与此相关，包括：

• 优化的内容策略：关键字分组允许您为每个组创建有针对性的内容。 这提高了相关性，从而提高了搜索引擎排名。
• 提高用户参与度：将相似的关键字分组在一起可以产生可解决更广泛的用户查询的内容，从而提高参与度。
• 增强的 PPC 效果：对于 PPC 广告系列，随着广告变得更有针对性和相关性，关键字分组可以带来更高的点击率和转化率。

凭借其多功能工具集，Excel 可以促进关键字分组过程。 下面，我们将介绍一些可用于对关键字进行分组的 Excel 策略，以及人工智能可以增强此功能的一些方法。

删除重复项

重复的关键字可能会在您的数据中产生不必要的噪音，并将您的注意力从可能更有利可图的独特关键字上转移。

应删除重复项的一些原因包括：

• 数据清理：通过消除重复项，您可以确保数据干净、准确并可供分析。 这有助于防止因冗余信息而导致结果偏差或策略误导。
• 高效的资源分配：删除重复项可以让您将资源集中在独特的关键字上，从而使您的 SEO 和 PPC 活动更加高效且更具成本效益。
• 避免关键字蚕食：重复的关键字可能会导致关键字蚕食，即网站上的不同页面相互竞争排名。 您可以通过消除重复的关键字并确保每个页面都有独特的焦点来避免此问题。

结合 AI 和 Excel 可以创建更有效的流程来处理关键词研究中的重复数据。

让我们深入研究如何实现这一目标：

在 Excel 中，您可以使用“删除重复项”功能来消除关键字列表中的任何重复条目。 例如：

• 选择您的数据范围。
• 转到“数据”选项卡，然后单击“删除重复项”。
• 在弹出框中，确保选中所有要考虑的列，然后单击“确定”。

虽然这个过程很简单，但它需要手动执行，并且不能防止将来将重复项重新引入到数据集中。

此外，如果您正在处理大型数据集，则不断扫描重复项可能会很冗长，特别是在不断添加新数据的情况下。

这就是人工智能可以增强流程的地方。 AI 工具可与 Excel 结合使用，以自动化和简化检测和删除重复项的过程。

例如，您可以使用 ChatGPT 开发一个脚本，该脚本会在设定的时间间隔或添加新数据时自动运行 Excel 中的“删除重复项”功能。

人工智能模型还可以在将新数据输入 Excel 之前，将其与现有数据进行交叉检查以查找重复项。

以下是您可能与人工智能进行的假设交互：

• “我有一个新的关键词列表。 您能否对照我现有的 Excel 列表检查这些内容并找出任何重复项？”

AI 识别出重复项后，您可能会问：

• “从此列表中删除重复项。”

通过将重复识别和删除的任务交给 AI，您可以节省时间、减少错误，并确保 Excel 数据集保持干净且无重复。

请记住，在这种情况下，AI 并不会取代 Excel 的功能，而是增强了 Excel 的功能并优化了流程，使您的关键词研究更加高效和可靠。

文本过滤器

Excel 的“文本过滤器”功能是另一个帮助关键字分组的工具。 您可以根据某些短语或文本过滤关键字列表，以创建更精细和更有针对性的关键字组。

使用文本过滤器有意义的一些原因包括：

• 高效的关键字分类：当您根据特定文本或短语过滤关键字时，您可以轻松地将它们分类到相关组中。 这比手动对每个关键字进行排序更快、更高效。
• 增强的数据分析：文本过滤器还可以增强您的数据分析。 例如，通过过滤包含特定术语的关键字，您可以快速分析该术语在不同关键字组中的表现。
• 适应不断变化的 SEO 术语：您的关键字策略必须随着搜索引擎算法和用户行为的发展而适应。 文本过滤器允许您快速轻松地修改关键字组以适应这些更改。

我们将使用一个示例来更深入地研究。 假设您有一个很大的关键字列表，并且只想过滤掉那些包含特定术语的关键字。 为了这个例子，我们将使用术语“素食主义者”。

在 Excel 中，您可以通过以下步骤使用文本筛选器选项：

• 单击包含关键字的列标题中的过滤器箭头。
• 在“过滤器”下，您将看到“等于”、“不等于”、“包含”等选项。
• 选择相关选项（例如“包含”），然后输入您要查找的特定术语（即“素食主义者”）。

如果您需要更高级的文本过滤器，Excel 提供了 FIND、SEARCH 和 FILTER 等功能，这些功能可与公式中的条件一起使用。

因此，如果您想过滤关键字列表，使其仅显示包含“vegan”一词的关键字，您可以使用如下公式（假设您的关键字位于 A 列）：

=FILTER(A:A, ISNUMBER(SEARCH("vegan", A:A)))

此公式将返回 A 列中包含单词“vegan”的关键字列表。

借助人工智能，您可以使这个过程更加互动和高效。 您可以使用自然语言要求人工智能应用过滤器，而不是每次手动应用过滤器。

例如，你可以问人工智能：

• “过滤我的 Excel 文件中包含术语“素食主义者”的关键字。”

通过连接的 API，人工智能可以执行任务并返回经过过滤的关键字列表。

此外，人工智能可以为文本过滤器增加一层复杂性，这是 Excel 无法单独实现的。

例如，您可以要求人工智能过滤与某个术语语义相关的关键字，而不仅仅是那些包含该术语的关键字。

通过将 AI 的功能与 Excel 的强大功能相集成，您可以简化关键字研究流程并从数据中提取更细致的见解。

准备和清理数据

数据准备和清理是任何数据驱动任务中至关重要的一步，Excel 提供了各种函数来帮助实现这一点。

下面，我们将概述如何使用其中一些功能以及一些人工智能提示来增强该过程。

连接

在关键字研究中，Excel 中的 CONCATENATE 函数通常用于创建新的关键字组合，通常用于长尾关键字。

例如，假设您有一个种子关键字“素食食谱”。

您可能在单独的列中有一个描述性术语列表，例如“简单”、“快速”、“健康”、“适合初学者”等。要生成新的关键字组合，您可以使用 CONCATENATE 函数：

=CONCATENATE(A2, " ", B2)

在这里，A2 是您的种子关键字（“素食食谱”），B2 是您的描述符之一（“简单”）。 该功能将导致“简单的素食食谱”。

您可以向下拖动填充柄以将此功能应用于整个列表，从而创建多个长尾关键字。

如何通过人工智能增强这一点

虽然 Excel 中的 CONCATENATE 函数可以帮助生成新的关键字组合，但它确实有局限性。 它是手动的，生成的关键字组合完全取决于您预设的描述符。

人工智能可以显着增强这一过程，允许更多样化、更具创造性和与上下文相关的关键词组合。

人工智能模型可以根据种子关键字的上下文生成各种附加术语或短语，而不是依赖固定的描述符列表。

例如，你可能会问 AI：

• “根据种子关键字‘素食食谱’生成长尾关键字组合。”

然后，人工智能可以提供多种组合，这些组合可能不在您最初的描述符列表中，例如“准备膳食的纯素食食谱”、“高蛋白纯素食食谱”、“无麸质纯素食食谱”等等。

人工智能甚至可以超越简单的串联。 它对语言和上下文的理解可以帮助产生人们可能会问的问题，例如“如何制作简单的素食食谱”或“有哪些快速的素食早餐食谱”。

这些长尾关键词通常反映了人们自然搜索的方式，在 SEO 策略中针对这些关键词可以提高网站的可见性和相关性。

值得注意的是，人工智能并没有取代 Excel 的 CONCATENATE 函数，而是对其进行了增强，提供了更加细致、多样化和基于自然语言的关键字组合。

搜索功能

Excel 中的 SEARCH 函数可用于关键字研究，用于查找单元格中特定关键字或短语的存在和位置。

例如，如果您想确定关键字“chocolate”是否出现在长尾关键字列表中，您可以使用 SEARCH 函数，如下所示：

=SEARCH("chocolate", A2)

在本例中，“chocolate”是您要搜索的文本，A2 是您搜索的单元格。

该函数将返回单元格内第一个“chocolate”实例的起始位置，如果未找到文本，则返回错误。

这是根据某些术语的存在来过滤或分类关键字列表的有效方法，帮助您更好地定位 SEO 工作。

如何通过人工智能增强这一点

虽然 SEARCH 功能非常有用，但它也有其局限性。 它不区分大小写，无法理解上下文、同义词或语义。

像 ChatGPT 这样的 AI 模型可以理解上下文、识别同义词，甚至理解语义相似的单词。

例如，如果你问人工智能：

• “从我的列表中找出与‘巧克力’相关的关键字。”

人工智能可以返回的关键字不仅包含术语“巧克力”，还包含那些包含“可可”、“黑巧克力”、“牛奶巧克力”、“巧克力”等术语的关键字，所有这些都可能与您的信息相关。搜索意图，但会被 Excel 的 SEARCH 函数错过。

ISNUMBER 函数

在关键字研究中，Excel 中的 ISNUMBER 函数与 SEARCH 等其他函数结合使用，以验证文本字符串中是否存在特定关键字或术语。

例如，假设您在 A 列中有一个关键字短语列表，并且想要确定术语“山地自行车”是否出现在这些短语中。 您可以使用以下内容：

=IF(ISNUMBER(SEARCH("mountain bikes," A:A)), "Yes," "No")

如果在 A 列中找到“山地自行车”，则此公式将返回“是”，否则返回“否”。

如何通过人工智能增强这一点

ISNUMBER/SEARCH 函数组合是 Excel 中用于关键字研究的强大工具。 然而，它仅限于精确的短语匹配，并且没有考虑人们搜索相同概念的方式的变化。

集成人工智能可以使这个过程更加灵活和全面。 像 ChatGPT 这样的人工智能模型将识别确切的短语“山地自行车”以及相关的变体或同义词，例如“山地自行车”、“越野自行车”等。

人工智能可用于识别关键字数据集中的这些变化，并为您提供更具包容性的单元格列表，其中不仅包含完全匹配的内容，还包含上下文相关的短语。

匹配功能

Excel 中的 MATCH 函数可以方便地进行关键字研究，用于识别列表中特定关键字的位置。

例如，您可以使用：

=MATCH("road trip", A1:A100, 0)

此公式将返回 A1:A100 范围内的相对“公路旅行”位置。

如何通过人工智能增强这一点

虽然 MATCH 函数很有用，但它只返回遇到的第一个匹配项。 人工智能可以扫描整个数据集并返回关键字的所有实例，从而提供关键字出现位置和频率的全面视图。

例如，你可以问人工智能：

• “在我的关键字数据集中查找‘公路旅行’的所有实例。”

然后，人工智能可以返回位置列表，甚至包含“公路旅行”的实际关键字/短语，从而提供更多背景信息和对数据的理解。

人工智能还可以理解关键字的变体和同义词，从而提供更深入的分析。

通过利用 AI 的自然语言理解功能，您可以从关键字研究数据中提取更多内容并制定更强大的 SEO 策略。

索引功能

Excel中的INDEX函数常用于关键词研究 根据相对位置从列表中提取特定关键字时。

例如，您可以使用：

=INDEX(A1:A100, 15)

此公式将返回 A1:A100 范围内的第 15 个关键字。

如何通过人工智能增强这一点

传统的INDEX函数的实用性有限，因为它只提供特定位置的关键字。 借助人工智能，您可以为分析添加上下文层次和更深入的理解。

例如，你可能会问 AI：

• “提供我的数据集中第 15 个关键字的同义词”

或者…

• “我的数据集中第 15 个关键字的相关搜索查询有哪些？”

然后，人工智能可以返回同义词或相关搜索查询的列表，从而更全面地了解您的关键字情况。

通过这种方式，人工智能可以帮助您从关键字数据中获得更有价值的见解，从而有可能制定更有效的 SEO 策略和活动。

使用 XLOOKUP

在关键字研究中，XLOOKUP 函数可以成为查找特定关键字并返回其关联值的强大工具。

例如，您可以使用它来查找关键字的搜索量：

=XLOOKUP("summer vacation", A2:A100, B2:B100)

此公式将在 A2:A100 范围内查找“暑假”，并从 B2:B100 范围内返回其相应的搜索量。

如何通过人工智能增强这一点

虽然 XLOOKUP 是 Excel 中非常有用的函数，但它仅限于精确匹配。 借助人工智能，您可能会问：“类似于‘暑假’的搜索查询的搜索量是多少？”

然后，人工智能不仅可以返回“暑假”的搜索量，还可以返回“暑假”、“暑假”等类似搜索查询的搜索量。

这可以让您更广泛地了解一系列相关关键字的搜索量，而不仅仅是精确匹配，这可能有助于制定您的 SEO 策略。

防止错误匹配

在 Excel 中，在查找或匹配关键字时防止错误匹配通常是通过仔细的数据清理和格式化以及使用正确的函数和公式语法来实现的。

这需要组合技术，因为没有一个公式可以防止所有可能的错误匹配。 常见的策略是在 Excel 函数中使用更严格的标准，并在执行查找或匹配之前清理和标准化数据。

例如，假设您有一个关键字列表，并且您希望使用 MATCH 函数查找“公路旅行”的精确匹配位置，以防止出现“商务旅行”或“往返”等误报。 您可以使用函数的精确匹配模式，如下所示：

=MATCH("road trip", A1:A100, 0)

在此公式中，第三个参数“0”查找完全匹配。 因此，“商务旅行”或“往返”不匹配。

如果您想要排除多个特定短语或单词出现在关键字研究中，您可以使用 IF、ISERROR 和 SEARCH 等函数的组合。

例如，要从搜索结果中排除“商务旅行”和“往返”，您可以使用：

=IF(ISERROR(SEARCH("出差", A1)) + ISERROR(SEARCH("往返", A1)), A1, "排除")

此公式检查 A1:A100 中的每个单元格。 如果在单元格中找到“商务旅行”或“往返”，则返回“排除”。 否则，它返回单元格的内容。

如何通过人工智能增强这一点

人工智能可以大大增强防止错误匹配的能力，因为人工智能模型可以理解单词的上下文和语义。 例如，你可以问人工智能：

• “在我的关键字数据集中查找‘公路旅行’的实例，不包括‘商务旅行’和‘往返’。”

然后，人工智能可以提供包含“公路旅行”但不包含“商务旅行”或“往返”的关键词短语列表，从而有效防止这些错误匹配。

通过利用人工智能理解上下文的能力，您可以降低错误匹配的风险并提高关键字研究和分析的准确性。

查找表

在关键词研究中，查找时会用到VLOOKUP函数 与不同列中的特定关键字关联的特定信息。

例如，如果您在 A 列中有一个关键字列表，在 B 列中有相应的搜索量，则可以使用 VLOOKUP 函数查找特定关键字的搜索量。

它看起来是这样的：

=VLOOKUP("mountain trek", A2:B100, 2, FALSE)

在这个例子中，“mountain trek”是我们要查找的关键字，A2:B100是存储关键字和搜索量的表数组，2是找到搜索量的列索引号，FALSE表示我们想要精确匹配。

如何通过人工智能增强这一点

虽然 VLOOKUP 是一种有效的工具，但人工智能可以为您的关键字研究带来新的理解水平。

人工智能不是简单地返回精确匹配的关键字的搜索量，而是可以理解关键字的上下文和语义相似性。

例如，您可能会要求：

• “在我的数据集中查找类似于‘山地跋涉’的关键词的搜索量。”

然后，人工智能可以扫描您的数据集并返回“山地徒步”和相关关键字（例如“山徒步旅行”、“山徒步旅行”和“山地探险”）的搜索量。

这种人工智能增强的方法可以让您更广泛地了解潜在的关键字环境，帮助您发现传统 Excel 方法可能错过的机会。

SUMIF 和 AVERAGEIF

当您想要计算满足特定条件的值的总和或平均值时，Excel 中的 SUMIF 和 AVERAGEIF 函数对于关键字研究很有帮助。

例如，您可以使用这些函数来查找相关关键字的总搜索量或平均搜索量。

以下是使用 SUMIF 的方法：

=SUMIF(A2:A100, "*retreat*", B2:B100)

此公式对 B2:B100（搜索量）中的值进行求和，其中 A2:A100 中的相应单元格包含“撤退”。

以下是使用 AVERAGEIF 的方法：

=AVERAGEIF(A2:A100, "*retreat*", B2:B100)

此公式计算 B2:B100 中的平均值，其中 A2:A100 中的相应单元格包含“撤退”。

如何通过人工智能增强这一点

人工智能可以通过对关键字数据提供更具上下文感知的解释来扩展这些功能的实用性。

例如，人工智能在计算总和或平均值时，不仅仅寻找包含“隐居”的关键词，还可以理解并包含同义词或相关术语，如“度假村”、“避难所”和“避风港”。

AI 提示的示例可能是：

• “计算我的数据集中与‘撤退’相关的关键字的综合搜索量。”

然后，人工智能可以提供包含所有上下文相关关键字的总和或平均值，让您更全面地了解数据并帮助您制定 SEO 策略。

将人工智能与传统 Excel 方法相结合，可以对关键词研究数据进行更深入、更细致的分析。

生成图表

数据的图形表示在关键词研究中起着至关重要的作用，它提供视觉洞察力，使理解趋势、比较和模式变得更容易、更直观。

凭借其多样化的图表类型，Excel 是创建这些可视化效果的极其强大的工具。

从比较关键字数量的条形图到跟踪关键字随时间变化的表现的折线图，图表可以将原始数据转化为有价值的见解。

然而，准备数据和选择正确的图表可能既复杂又耗时。 这就是人工智能可以介入的地方。

让我们看几个例子，说明人工智能如何改进 Excel 中的图形生成以进行关键字研究：

数据处理和准备

在创建图表之前，人工智能可以帮助您准备和完善数据。

例如，人工智能模型可以帮助识别和删除数据集中的异常值或不相关的关键字。

这可以通过自然语言理解能力来实现，使人工智能能够理解不同关键字的语义相似性。

AI 提示的示例可能是：

• “识别并排除我的数据集中与‘登山’相关的不相关关键字。”

  然后，人工智能可以删除不适合此上下文的关键字，帮助确保您的数据在可视化之前更具相关性。

模式和趋势识别

人工智能可以帮助识别数据中的重要模式和趋势，而手动分析可能会错过这些模式和趋势。

例如，人工智能可以根据您现有的关键字数据来预测未来趋势，然后这些预测可以包含在您的 Excel 图表中。

对此的 AI 提示可能是：

• “根据我的历史关键词数据，预测下一季度的热门关键词。”

然后，您可以将这些趋势包含在 Excel 图表中，以获得面向未来的视图。

Excel 和 AI：结合得更好

显然，Excel 和人工智能在现代关键词研究中发挥着重要作用。

Excel 全面的函数和公式可以进行详细的数据操作，而其图形功能则可以提供清晰、简洁的关键字趋势和比较的可视化效果。

与此同时，像 ChatGPT 这样的人工智能模型正在彻底改变我们与数据交互的方式。 他们处理大型数据集和自然语言理解的能力简化了关键词研究过程。

人工智能工具可以使这个过程更加高效和用户友好，从清理和准备数据、搜索和分组关键词，到通过图形生成提供可视化见解。

然而，这些工具不会相互取代，而是可以很好地互补。 将 Excel 强大的数据处理和可视化功能与 AI 模型直观的交互式界面相结合，形成有效的组合，从而增强关键字研究成果。

在这个数据驱动决策的时代，将人工智能与传统工具集成不仅仅是升级，更是获得竞争优势的必要步骤。

虽然人工智能无法执行所有功能或取代 Excel 的每个方面，但它提供的附加价值不可低估。

随着人工智能技术的不断发展和改进，我们只能期望它在数据分析和关键词研究中的作用变得更加重要。

请记住，最终目标是使用这些工具来告知您的 SEO 策略、创建相关内容并有效地吸引目标受众。 Excel 和 AI 的融合将产生一股强大的力量，将您的数字营销工作推向新的高度。