如何利用 Python 自動化 SEO 關鍵字分群？

你想過為什麼每次在 Google 上搜尋同一個主題，但關鍵字稍微改變一下，搜尋結果頁面（Search Engine Results Page，簡稱 SERP）看起來卻不太一樣嗎？或者，你知道在人工智慧（AI）快速整合進搜尋引擎的今天，精準理解使用者在搜尋框裡輸入文字時，腦袋瓜裡到底在想什麼、想要解決什麼問題（也就是他們的「搜尋意圖」），已經變得有多重要嗎？

過去，要判斷使用者的搜尋意圖，並將成千上萬個關鍵字依照意圖分門別類、進行「關鍵字分群」，往往得靠人工一個一個去猜，或者使用一些複雜的自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱 NLP）技術。這些方法不僅耗時費力，面對海量的關鍵字時更是難以達成「規模化」，而且不同人判斷的結果可能還不一樣，缺乏一致的「精準度」。

但別擔心！今天我們要跟你分享一個更聰明、更有效率的方法：利用「程式工具」來「自動化」這個過程。這個方法的核心概念很直觀：如果兩個不同的關鍵字，搜尋出來的結果頁面長得非常像，那麼很有可能，搜尋這兩個關鍵字的使用者，其實是抱持著相同的「搜尋意圖」。透過分析並比較這些「搜尋結果頁」的「相似度」，我們就能讓電腦幫我們快速、精準地完成關鍵字分群。

接下來，就讓我們一起深入了解，為什麼「搜尋結果頁」是解讀「搜尋意圖」的寶庫？以及如何運用「自動化」的方法，讓繁瑣的「關鍵字分群」工作變得輕鬆又精準吧！

在數位世界裡，當我們在搜尋框裡輸入文字時，我們不只是打幾個詞而已，我們是想解決一個問題、找到一個答案、達成一個目的。這個隱藏在關鍵字背後的真實想法，就是「搜尋意圖」。舉例來說，「買手機」的意圖可能是想購買，而「手機評價」的意圖則可能是想研究比較。理解並滿足使用者的「搜尋意圖」，是搜尋引擎優化（SEO）最根本的目標，也是 Google 這類搜尋引擎不斷演算法更新的核心方向。

特別是在「人工智慧」（AI）被深度整合到搜尋引擎的今天，像是 Google 推出的 AI Overviews（人工智慧生成的搜尋結果摘要），搜尋結果頁面不再只是傳統的「十個藍色連結」列表。AI 搜尋會嘗試直接理解你的問題，並生成一段綜合性的摘要來回答你。這代表如果你的網站內容沒有精準對應使用者的「搜尋意圖」，即使排名不錯，也可能被 AI 摘要取代或忽略，進而失去流量。因此，比以往任何時候都更需要「精準理解」並對焦使用者的「搜尋意圖」。

然而，要手動判斷大量關鍵字的「搜尋意圖」並進行「關鍵字分群」，簡直是一項不可能的任務。試想，如果你有幾千甚至幾萬個關鍵字需要分析，光是打開每個關鍵字的搜尋結果頁，看看排名靠前的網站內容，判斷使用者可能想找什麼，這個過程就會耗掉你大量的時間和精力。傳統的一些「自然語言處理」（NLP）方法雖然試圖從關鍵字文字本身去理解意圖，但往往需要複雜的模型建構和大量的訓練資料，對於非技術背景的人來說門檻較高，而且只靠文字分析，有時會忽略了「搜尋結果頁」這個重要的使用者行為信號。

前面我們提到，如果兩個關鍵字搜尋出來的「搜尋結果頁」（SERP）很像，那麼它們的「搜尋意圖」也很可能相似。為什麼這麼說呢？原因很簡單：Google 的「搜尋結果頁」本身，就是其演算法根據多年累積的使用者行為數據（例如：點擊了哪些連結、在頁面上停留多久、是否回上一頁搜尋別的關鍵字等等）和對使用者「搜尋意圖」的理解，所排序出來的最佳結果集。

換句話說，「搜尋結果頁」上排名靠前的網站，是 Google 判斷最能滿足該關鍵字「搜尋意圖」的內容。Google 的「人工智慧」（AI）在學習和驗證其搜尋結果時，也會高度依賴這些「搜尋結果頁」數據。因此，透過分析不同關鍵字在「搜尋結果頁」上呈現的網站列表、它們的「排名」順序，甚至是頁面上的其他元素（例如：圖片、影片、常見問答區塊等），我們就能夠反推使用者在搜尋這個關鍵字時，最有可能的真實意圖是什麼。

例如，搜尋「最佳咖啡機」和「咖啡機推薦 ptt」這兩個關鍵字，它們的文字雖然不同，但你打開 Google 看看，很可能前幾個「搜尋結果頁」的網站都是在做咖啡機的比較、評測或推薦文章。這強烈暗示著，這兩個關鍵字的「搜尋意圖」都是「想比較和找到一台好的咖啡機」。我們的目標就是利用「程式工具」來模仿這個判斷過程，但以「自動化」、更有效率的方式進行。

核心思想：

• 「搜尋結果頁」是 Google 演算法對使用者意圖的最佳詮釋。
• 相似的「搜尋結果頁」，意味著 Google 認為它們滿足的是相似的「搜尋意圖」。
• 藉由比較「搜尋結果頁」的相似度，我們可以間接且客觀地判斷關鍵字的「語義相關性」與「搜尋意圖」。

利用像是 Python 這樣的「程式工具」，搭配強大的「數據處理函式庫」（例如 Pandas）和數值計算函式庫（例如 NumPy），我們可以快速完成以上這些步驟，為後續的「相似度」計算做好準備。

從相似度到意圖分群：建構有組織的關鍵字群組

經過前一步的數據處理，我們已經將每個關鍵字對應的「搜尋結果頁」轉換成了方便比較的格式。接下來，就是計算它們之間的「相似度」了。這裡就需要一個「相似度函式」，它的作用就是接收兩個關鍵字對應的「搜尋結果頁指紋」，然後給出一個分數，告訴我們它們有多相似。這個分數通常介於 0 到 1 之間，1 表示完全相同，0 表示完全不同。

這個「相似度函式」的設計很重要，它需要考慮到兩個關鍵字是否共用很多相同的排名網站（「重疊」）以及這些網站的相對「排名」順序是否一致。你打開搜尋引擎檢查檢索結果，可能會看到許多相同的內容。

有了每對關鍵字之間的「搜尋結果頁相似度」分數後，下一步就是進行「關鍵字分群」。我們需要設定一個「閾值」（Threshold），例如 0.4（代表 40% 的相似度）。如果兩個關鍵字的「相似度」分數超過這個「閾值」，我們就認為它們的「搜尋意圖」足夠相似，可以歸到同一個群組裡。「程式工具」可以根據這個規則，自動將所有符合條件的關鍵字連接起來，形成一個一個的意圖群組。

想像一下，原本是成千上萬個散落的關鍵字，經過這個「自動化」過程後，它們被整理成了數十個或數百個有明確「搜尋意圖」主題的「關鍵字分群」。這大大提升了我們的工作效率。

採用這種基於「搜尋結果頁相似度」的「自動化」「關鍵字分群」方法，對於我們的數位策略帶來了顯著的價值：

• 效率大幅提升：過去可能需要數天甚至數週的人工分析工作，現在透過「程式工具」，可以在幾分鐘或幾小時內完成，尤其適用於處理大量關鍵字。
• 結果更客觀精準：基於數據計算出的「相似度」比主觀判斷更為穩定一致。
• 支援規模化操作：這套流程可以輕鬆應用於不同規模的關鍵字列表，是進行大規模「關鍵字研究」和內容規劃的基礎。
• 優化內容與網站結構：清晰的意圖分群幫助我們精準地規劃「內容策略」，確保每一篇文章或頁面都能滿足特定的使用者需求。

別忘了，Google 每分每秒都在進行大量的微調與測試，每年更有數千次的演算法更新（包括影響較大的「核心更新」），並且不斷擴展「人工智慧」在搜尋中的應用（例如 AI Overviews, AI Mode, Deep Search 等）。透過「自動化」分析工具，我們可以更快速地偵測到這些變化對使用者意圖的影響，確保我們的線上可見度不會受到劇烈衝擊。

總而言之，在一個由「人工智慧」驅動、搜尋生態系統持續演進的環境裡，傳統依賴人工的 SEO 方法將逐漸式微。學習如何運用「程式工具」來「自動化」並基於數據分析（尤其是「搜尋結果頁」數據）來理解和組織「搜尋意圖」，將是你提升 SEO 效率、做出更精準決策的關鍵能力。

擁抱「自動化」與數據驅動的分析方法，是我們應對 AI 搜尋時代挑戰的必經之路。

總結：掌握自動化，駕馭搜尋意圖

在快速變遷的數位行銷領域，特別是當「人工智慧」正深刻改變搜尋體驗之際，精準理解使用者查詢背後的「搜尋意圖」變得前所未有的重要。傳統的「關鍵字研究」與「關鍵字分群」方法，面對龐大數據量時顯得力不從心。

我們今天探討了一種高效的解決方案：利用「程式工具」「自動化」分析「搜尋結果頁」（SERP）的「相似度」，以此為依據進行「關鍵字分群」。這種方法之所以有效，是因為「搜尋結果頁」本身就是 Google 對使用者意圖的最佳詮釋。透過比較不同關鍵字 SERP 的結構和排名網站，我們可以客觀地判斷它們的意圖關聯性。

擁抱「自動化」與數據驅動的分析方法，是我們應對 AI 搜尋時代挑戰的必經之路。記住，工具是輔助，關鍵在於理解方法背後的邏輯，並將這些分群結果轉化為具體的網站優化行動！

常見問題（FAQ）

Q：這種自動化的關鍵字分群方式適合什麼樣的網站使用？

A：這種方法適合所有需要進行SEO關鍵字分析和內容規劃的網站，特別是大型網站或需要處理大量關鍵字的情況。

Q：通過這種方法得出的關鍵字分群是否保證一定準確？

A：雖然這種方法大幅提高了效率和精準度，但最終結果仍需根據實際情況進行檢查和調整。

Q：我該如何開始使用這種自動化工具？

A：首先，你需要了解基本的 Python 編程語言，然後安裝相關的數據處理庫，如 Pandas 和 NumPy，接著進行簡單的數據導入和處理即可。