然而，并不仅仅关乎潜在的好处：竞争激烈的关键词也将带来更高的成本。选择相关的关键字、提高质量得分以及将出价控制在预算范围内都是一门艺术。
在这篇文章中，我们将探讨一种称为“主题建模”的强大技术。它将帮助您确定最适合您市场的最佳关键字，同时满足您的转化和流量需求。如果您正在寻找关键字研究工具，在我们介绍之前，PPCexpo Keyword Planner 将为您带来惊人的结果，真正减少您为 PPC 或 SEO 内容寻找关键字的工作量。
主题建模简介
主题建模是最有效的关键字研究技术之一。它是一种机器学习技术，可以自动分析文本数据并确定文本中的模式，例如“集群”（类似术语）。 主题建模的一个明显优势是它使用无监督机器学习，这意味着您不需要使用培训或预定义标签来指导流程。这使得它能够快速而易于实施。 然而，在自动化方面获得的优势可能会在准确性方面稍有损失。这就是主题分类的用武之地。通过提供训练数据，您的分析可以变得“有监督”，换句话说，它会有一些人工输入。 对于特定分类方法，您首先需要手动标记文本数据的一个子集，以教导程序正在构建的关联类型。这样它就能做出更明智的预测，更快地识别模式。例子
想象一家软件公司想要评估用户反馈。首先，您创立一个与您目标相关的标签（主题）列表。在这个例子中，它可能是用户体验、功能、数据分析等。您使用预先存在的数据样本并手动应用标签，以告诉程序您正在寻找什么。 正如您所见，这种方法较普通的主题建模方法更实用。但是，额外的手动工作可以提供更准确的结果，发现更多数据支持的关键字，而不是凭直觉。这正是使其成为最有效的关键字研究技术之一的原因。 在本文中，我们将继续讨论主题建模。 主题建模如何工作？
主题建模背后的技术非常简单但功能强大。它计算您提供的文本数据中的单词数量。然后，它会将相似的单词和模式分组以推断相关主题。 您无需花费数小时的时间或指派团队完成此任务，而是可让软件来进行。这意味着您可以分析您的业务内容、产品内容，并像竞争对手一样在整个市场中做同样的事情，以确定感兴趣的主题。 同样，通过主题建模，您无需使用任何数据进行训练。它会简单地查看文本并自动进行分类。这使您可以从一组集群中推断出大量文本的内容，而不必阅读整篇文本。 请记住，这种方法可以节省时间，但并不总是像其对应的方法那样准确：主题分类。让我们看看两者之间的主要区别。主题建模与主题分类
软件只做您告诉它要做的事情。即使有许多潜在的行为和计算方式，它们都源于人类提供的初始信息和命令。 在主题建模中，您将收到已被程序识别为具有关联性文档或单词的返回集群。 另一方面，主题分类可能更进一步，为您提供整齐打包的类别（如价格、颜色等）中的数据。 您选择使用主题建模还是主题分类取决于您的优先级。如果您希望节省时间，那么主题建模是您的首选。如果您愿意投入更多时间和资源来培训您的数据，那么主题分类最终将有助于更好的组织和清晰度。主题建模方法
您所选择的主题建模类型取决于您的营销目标。但这些各种有效的关键字研究技术可以帮助您进行客户服务、关键字等。 让我们看看您的选择。潜在狄利克雷分配（LDA）
LDA 是一种无监督建模形式。它将文档视为“词袋”。换句话说，文本的顺序并不重要。它通过对文档中的主题及其相关词进行假设来工作。 为了实现这种关联，LDA 执行以下操作： – 假设在文档中选择了 K 个主题 – 在相关文档（M）中分发这些主题（K） – 根据文档及其相关主题中的相似词（W）进行推断 – 使用先前推断的主题和单词重复此过程，直到处理完所有单词
在上述的 LDA 模型示意图中：
– α 是每个文档的主题分布
– β 是每个主题的词分布
– θ 是文档 M 的主题分布
– φ 是主题 K 的词分布
– Z 是文档 M 中第 N 个词的主题，以及
– W 是特定的词
在上述板模型图中，可以看到W是灰色的。这是因为它是系统中唯一可观察的变量，而其他变量都是潜在的（即隐藏的）。
潜在语义分析（LSA）
LSA 是另一种非常强大的主题建模方法。该方法将单词视为整体。然后，它会比较不同单词的上下文，以确定它们是否在语义上相关。 LSA 计算单词在所选文档中的频率。它还考虑单词的频率，即对它们相对联系的假设。 让我们以一个基本的例子来理解： Document1 = “这个瓶子里的水少了” Document2 = “容器中缺少液体” 现在上述两个文本字符串是等效的。您将看到它们与矢量表示有多少相似之处。
文档术语矩阵的大小为：
– 文件数量 * 词汇量
词汇量大小是所有文档中存在的唯一单词的总数。在这里，词汇量是11，文档数是2。
共现矩阵
现在出现了共现矩阵的概念。该矩阵每个单词都有行和列，表示每个单词在相似上下文中的出现方式。
从上面的矩阵中，您可以检查“the”和“is”的出现频率最高，但在上下文中的含义却不大。
而且，LSA 将概念从表面上带出，而不是主题。
概念是以最佳方式出现在文档中的单词列表。进一步使用单值分解（SVD）方法来降低计算复杂度以获得丰硕的成果。
从这里，您可以通过一系列代数公式分配不同的主题或文档质量。
理解确切的数学和编程协议对于典型的营销人员来说是遥不可及的，这是可以理解的。但既然您已经了解了该模型的强大功能，请考虑聘请数据专家为您的特定市场创建模型。
上下文主题建模
对于按频率查找主题非常有用的是使用 LDA。然而，有时，您的文本可能不连贯或混乱到您需要另一种方法来收集上下文的程度。 为什么不将 LDA 与有效的关键字研究技术结合起来，在 BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）的保护下提供这种上下文数据呢？它允许您维持语义信息并创建上下文主题标识。
那么上面的图表是如何创建的呢？
首先，LDA 将分配一个概率主题向量。其次，BERT 提供了嵌入式句子向量，增加了另一层语境。这两种类型的向量使用权重超参数连接起来，以平衡来自每种方法的信息的重要性。
由于向量在不同的空间维度上连接在一起，因此使用编码器来压缩图形信息。通过对这些新形成的向量应用聚类，可以更容易地根据上下文识别数据。
要理解的重要一点是，上面的数据具有形状、形式和清晰度。如果没有正确的建模，它只会是一堆随机点，不会为您提供任何关于如何对其进行分类的提示。通过压缩数据，您可以更快地分析关键字。
