上篇文章《H1 和 H2 标题到底应该怎么写，才能真正提升排名和点击率？》，主要是在讲：怎么通过标题结构和关键词布局，让搜索引擎和用户一眼看懂这一页的主题。而这一篇，我想把视角再往前推一步——既然现在都在讲语义搜索，那我们到底还要不要在意所谓的 “LSI 关键词”？我自己的理解是：LSI 在今天不必再当成一门具体技术，也不需要去追什么神秘词表，更适合当成一种“思考方式”——也就是围绕同一个主题，有意识地覆盖相关概念、相关问法和相关场景，让整篇内容在语义上更完整、更清晰。 接下来这篇文章，我会从这个角度，带你重新认识 LSI 在当下应该怎么理解、怎么用。
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LSI 是什么？这项“老技术”最初是为了解决什么问题？
在没有 LSI 之前，搜索基本靠“死板的关键词匹配”， 例如：你搜“便宜的主机”，页面里如果写的是“低成本服务器”“价格实惠的空间”，但没出现“便宜主机”这四个字，传统搜索很可能就匹配不到。也就是说： 用户说人话，搜索引擎听不懂；内容写得不错，但因为“没用同样的字”，就被忽略了。
LSI（Latent Semantic Indexing，潜在语义索引）一开始就是为了解决这个问题——让系统不只看“字面是否一样”，而是能看出“这些词是不是一个意思、是不是在同一类话题里”。
我们无需了解LSI底层的实现细节，我们只需了解要解决什么问题：
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LSI 会去观察大量文档和词的共现关系（哪些词常出现在一起）
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通过这种统计，它会发现一些“潜在语义结构”，比如：
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“主机、空间、服务器、VPS”经常出现在类似话题里
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“便宜、低价、实惠、经济型”很可能表达的是接近的意思
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这样一来，即使用户没搜你页面里的“原词”，只要语义接近，系统也有机会把你的内容当成候选结果。
所以站在用户使用体验的角度，LSI 解决的是两件事：
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同义/近义表达不再被完全错过——用户不用正好打出你写的那几个字，仍然有机会看到你的内容；
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根据“主题相关性”来理解内容——不是只看单个词，而是看整篇大概属于哪个话题。
这也是后来大家常说“LSI 关键词”的来源：本质上就是希望在内容里覆盖更多语义相关的表达，而不是只死盯一个主关键词。虽然后来搜索技术早已升级，但这个“从语义而不是只从字面理解内容”的思路，一直延续到今天的语义搜索时代。
从 LSI 到现代语义搜索：Google、Bing、Baidu 实际在用的语义技术
现在的搜索引擎，早就不再停留在 LSI 这种“老一代语义技术”上了，但它们要解决的，其实还是同一件事： 尽可能准确地理解“用户在说什么”和“页面在讲什么”，然后把两者匹配起来。
我用尽量简单的方式说一下三家大厂现在大致在做什么：
1）Google：从词向量到大模型
Google 先是通过 词向量（如 Word2Vec） 来理解“哪些词语语义相近”，后来又用上了 RankBrain、BERT、MUM 等一系列深度学习模型。 这些模型不只是看单个词，而是会结合 整句话、上下文、用户意图 来判断含义。 对我们来说，意味着：
Google 已经能看懂自然语言，不再指望你堆一堆“相关词”。
2）Bing：语义匹配 + 大模型融合
Bing 的路线本质和 Google 很像：
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用 语义匹配模型 把“查询”和“网页内容”都映射到向量空间，计算“语义距离”；
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再加上现在的 Copilot / AI 搜索，用大模型来理解、总结内容。 对我们做内容的人来说：
只要主题清晰、表达自然，Bing 也能在“意思层面”理解你，而不是只看字面关键词。
3）Baidu：中文语义理解 + 预训练模型
Baidu 这几年也大量上了 深度学习 + 预训练语言模型（如 ERNIE 系列），重点就是提升对中文内容、问题、长句的理解能力。 它同样不只看单个词，而是看：
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这句话整体在说什么
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文档整体属于什么主题
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用户这次搜索到底想解决什么问题
4）它们和 LSI 最大的区别是什么？
如果用一句话概括：
LSI 更像是“数学层面的共现统计”， 现在的语义搜索更像是“真正读懂一句话在说啥”。
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LSI 更多是基于词–文档矩阵做降维，理解的是“哪些词经常一起出现”；
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现代语义模型（词向量 + BERT + 各种预训练模型）可以：
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理解同义词、近义表达
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识别上下文、句子结构
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处理长查询、复杂问句
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对我们做 SEO 的人来说，直接的影响就是： 不需要也没法“专门为 LSI 算法写内容”，因为现在根本不是那一代技术了。
5）那我们还需要 “LSI 关键词” 吗？
如果把 LSI 当成一个具体技术：
不需要，搜索引擎已经用上更先进的东西了。
但如果把它当成一种写作思路：
不只盯着一个主关键词，而是围绕主题，自然覆盖相关概念、同义表达、常见问题——这套思路在今天依然非常重要。
所以我现在不再说“我要去找 LSI 词表”，
而是会问自己：
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围绕这个主题，用户还会用哪些说法？
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还会问哪些问题？
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还会关联到哪些场景和概念？
写清楚这些，现代语义搜索模型自然就能“看懂你”。
在 SEO 实战中，如何收集“语义相关词”（所谓 LSI 关键词）？
在知道“要用语义相关词”之前，我得先解决一个现实问题：这些词从哪来？ 对新手来说，不需要高深技巧，只要养成几个简单的“挖词习惯”就够了。
① 用搜索结果页“扫一圈”相关表达
我一般会先做一件很简单的事：在 Google/Bing/Baidu 里搜一次主关键词，然后重点看三块：
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排名前几条的 标题和小标题： 哪些词、说法、搭配反复出现？
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页面底部的 相关搜索： 这些就是搜索引擎给你的“同主题搜索词提示”。
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如果有 “人们还会问 / 相关问答”： 里面的问题，其实就是用户对同一主题的不同提问方式。
我会把这些词、短语、问句简单记下来，先不考虑怎么用，先把“语料”收集起来。
② 用关键词工具拓展更多自然说法
接下来，我会用一些关键词工具，把主关键词“放大”看：
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查看它的 相关关键词 / 长尾关键词
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特别关注类似：
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“怎么做”“是什么”“哪个好”“对比”“教程”“价格” 这类组合
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找出那些明显是“完整表达需求”的长一点的词组
这些词就是围绕同一主题的不同角度和场景，后面写作时可以挑有价值的用。
③ 用“用户原话”当作最真实的语义相关词
最后，我会回头看自己已有的用户数据：
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网站或公众号的评论、私信
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客户咨询时的原话
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群聊里大家问的常见问题
这些内容有个特点： 不一定标准，但绝对真实。 很多“看起来不规范”的说法，恰恰是用户最常用的搜索语言，我会把这些原话也加入语义词清单中。
到这一步，我暂时不考虑怎么排版、怎么用，只是先为一个主题收集一堆“相关说法、相关问题、相关短语”，给后面的写作做准备。
当下“使用 LSI”的正确姿势：在写作和内容优化中如何利用语义相关性
前一个步骤解决了“有一堆相关词”，这一步才轮到：我到底怎么在写作和优化中用好它们？
① 写之前：先给语义相关词“分个组”
我会把刚才收集到的那些词，做一个很粗的分类，比如：
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概念类：是什么 / 原理 / 定义
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操作类：怎么做 / 步骤 / 方法
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对比类：哪个好 / 区别 / 优缺点
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商业类：价格 / 推荐 / 服务 / 工具
这样做的好处是：
我能更清楚一篇文章里，应该覆盖到哪些“用户关心的角度”，而不是盯着一个词反复抄。
② 写正文时：自然覆盖，而不是“到处塞词”
真正写文章的时候，我会注意几点：
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每一段先想清楚 要讲什么问题，再决定用哪些相关词
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用正常说话的方式把这些说法写进去，而不是机械重复
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不刻意追求“某个词出现 X 次”，而是看整体：
对现在的语义搜索来说，内容是否自然流畅，比“关键词密度”更重要。
③ 把语义相关性用在结构上，而不只是正文里
语义相关词不只是写在正文里，我也会把它们用在一些“结构位”上：
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H2 / H3 小标题里： 用不同的相关说法做小标题，比如“是什么 / 有什么用 / 怎么做 / 常见误区”等
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FAQ 区块： 直接用用户真实问法写成 Q&A
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图片 alt、表格标题等： 简单带上自然的描述
这样做有两个好处：
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搜索引擎通过标题结构，看到你从多个角度覆盖了同一主题
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用户浏览时，一眼就能找到他关心的问题，停留时间更长
④ 更新旧内容时，用语义相关性“加深一层”
当我回头更新旧文章时，不只是改几句，而是会问自己：
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这个主题有没有新的常见问题？
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有没有一些相关问题当时没写，现在可以补充？
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有哪些 SERP 上新出现的问法、表述可以加入？
然后有意识地：
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增加 1–2 个相关 H2/H3
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补几个 FAQ
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自然扩展一些相关说法
这就是当下“用 LSI 思维”的正确打开方式： 不再为某个过时算法写作，而是围绕一个主题，系统地利用语义相关性，让搜索引擎和用户都更容易理解、信任你的内容。
FAQ：关于 LSI 关键词与语义搜索的常见问题解答
Q1：搜索引擎现在还在用 LSI 技术吗？
从严格技术层面来说，主流搜索引擎已经不再依赖传统意义上的 LSI（矩阵分解那套）。 Google、Bing、Baidu 现在用的是：
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词向量
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预训练语言模型（如 BERT、ERNIE 等）
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各种“语义匹配”与“向量检索”模型
但它们要解决的还是同一个问题： 理解词与词之间、句子与句子之间的“语义关系”，而不是只看字面。
所以我现在提 LSI，更把它当成一种“语义相关性思维”，而不是具体算法。
Q2：那我还有必要去找所谓的 “LSI 关键词列表” 吗？
我个人的答案是：没必要，再去背“词表”是浪费时间。
与其去找别人整理的“LSI 关键词表”，不如：
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多看 SERP 上的相关搜索、问答模块
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多看用户真实提问（评论、咨询、群聊）
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多用自然语言围绕同一主题展开
语义搜索时代，搜索引擎更关心的是：
你有没有把一个主题讲清楚，而不是你到底塞了多少“相关词”。
Q3：为了适配语义搜索，我是不是应该在文章里堆一堆同义词？
不要堆。 这是很多人最容易误解的地方。
语义模型已经很擅长理解“同义、近义表达”，你刻意把“便宜、低价、实惠、经济型”全部塞在一段里，反而会让文章变得非常不自然。
我自己的做法是：
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写的时候像一个正常人说话，
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在不同段落、不同场景下，自然用到不同表达即可。
只要主题集中，表达自然，语义模型就足够聪明，不需要你强行“刷词”。
Q4：怎么判断一篇文章的“语义覆盖”是否还可以再优化？
我会从两个角度来检查：
1.用户问题维度
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这个主题下，用户常问的问题，我有没有覆盖？
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SERP 上“人们也会问”的问题，我有没有回答？
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2.角度维度
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是否只讲了“是什么”，但没讲“为什么、怎么办、怎么选”？
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是否只讲了“方法”，但没有说“场景、限制、常见错误”？
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如果发现某些问题和角度明显“缺了一块”，
我就会补充一两个小节、FAQ 或段落，这就是对语义覆盖的优化。
Q5：在语义搜索时代，我到底该更关注“技术”还是“写作本身”？
坦白讲，底层技术已经复杂到我们很难“直接针对算法优化”，但我们完全可以针对“语义理解方式”优化。
对做内容的人来说，最实际的做法是：
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把一个主题讲深、讲完整，而不是浅尝辄止
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用自然语言表达真实问题和解决方案
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结构要清晰：H1 定主题，H2/H3 做拆分，FAQ 补充细节
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让用户真的觉得“这篇写得够全、够清楚”
只要你朝这个方向写， 不管底层是 LSI、BERT，还是某个新模型，搜索引擎和语义系统都会更愿意“选中你”。
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