टर्म्स और एंटिटीज़, वेरिएंट्स नहीं
संबंधित अवधारणाएँ, लोग उसी बात को कहने के दूसरे तरीके, ऊपर और नीचे का स्तर, और वे नाम जो साथ-साथ आते रहते हैं — न कि उस कीवर्ड में बहुवचन और पूर्वसर्ग जोड़कर बनाया गया रूप।
Google कहता है कि LSI keywords जैसी कोई चीज़ नहीं होती। जिस समस्या के साथ आप यहाँ आए हैं — किसी विषय को ठीक से कवर करना — वह असली है।
यह शब्द किसी ऐसी चीज़ से उधार लिया गया है जिसका Google इस्तेमाल नहीं करता, लेकिन इसके नीचे का काम साधारण और असली है। नीचे: क्या वापस आता है, हर आइटम वहाँ क्यों है, और आपने जो लिखा उसके साथ उसकी जाँच कैसे होती है।
संबंधित अवधारणाएँ, लोग उसी बात को कहने के दूसरे तरीके, ऊपर और नीचे का स्तर, और वे नाम जो साथ-साथ आते रहते हैं — न कि उस कीवर्ड में बहुवचन और पूर्वसर्ग जोड़कर बनाया गया रूप।
हर टर्म के साथ यह आता है कि वह यहाँ क्या कर रहा है — कोई उप-विषय जिसकी पाठक अपेक्षा करेगा, कोई विशेषज्ञ शब्द जो पाठक-वर्ग इस्तेमाल करता है, कोई एंटिटी जिसके बिना विषय पर चर्चा नहीं हो सकती।
आपने जो लिखा है उसे पेस्ट करें और सूची दो हिस्सों में बँट जाती है: कवर किया गया, और छूटा हुआ। छूटा हुआ ही उपयोगी आधा है, और आम तौर पर उसमें वह हिस्सा होता है जिसे आपने मान लिया था कि सब पहले से जानते हैं।
किसी विषय से लेकर यह सूची बनाने तक तीन चरण कि आपके ड्राफ़्ट में क्या शामिल नहीं है।
विषय और यह पीस किसके लिए है। अगर ड्राफ़्ट मौजूद है तो उसे भी पेस्ट करें — जवाब इस बात पर बहुत बदलता है कि उसमें पहले से क्या है।
यह उप-विषय, उस पाठक-वर्ग की शब्दावली, शामिल एंटिटीज़, और विषय से उठने वाले प्रश्न निकालता है, फिर हर एक के साथ कारण जोड़ता है।
छूटे हुए आधे हिस्से पर एक-एक करके काम करें और तय करें कि कौन-सी कमियाँ भरने लायक हैं — कुछ नहीं होंगी। इस रन को Playbook के रूप में सेव करें ताकि अगला पीस और आगे से शुरू हो।
नाम तो लोककथा है। जिस काम का यह प्रतीक है, वह नहीं।
Google के जॉन म्यूएलर ने इसे साफ़-साफ़ दो बार कहा है: LSI keywords जैसी कोई चीज़ नहीं होती। लेटेंट सेमांटिक इंडेक्सिंग छोटे, निश्चित दस्तावेज़-समूहों के लिए एक तकनीक थी और वेब को इस तरह कभी खोजा नहीं गया। जिन कीवर्ड्स की तलाश में आप इस पेज पर पहुँचे, उनके बारे में यह बताना ठीक लगा।
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इस नाम वाले ज़्यादातर टूल्स कीवर्ड को फिर से व्यवस्थित करके लौटाते हैं — बहुवचन, शब्द-क्रम, पूर्वसर्ग बदला हुआ, वही वाक्यांश जिसके आगे best लगा हो। वे एक ही विचार के रूप हैं, आसपास के विचार नहीं। जो पाठक विषय को कवर करना चाहता है, वह उसी वाक्यांश को दोबारा नहीं ढूँढ रहा।
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कोई घनत्व पाने की ज़रूरत नहीं है, और किसी ऐसे वाक्य में टर्म डालना जिसे उसकी ज़रूरत नहीं थी, कुछ हासिल नहीं करता। यह जानने का मतलब कि कोई टर्म छूटा है, यह है कि उसके पीछे का विचार छूटा है। गैरमौजूद विचार के बारे में जानना उपयोगी है; गैरमौजूद शब्द के बारे में नहीं।
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कोई भी एक विषय पर सिर्फ़ एक लेख नहीं लिखता। जब किसी क्षेत्र का नक्शा बन जाता है — उसके उप-विषय, उसकी शब्दावली, उसकी एंटिटीज़ — तो उस क्षेत्र का दसवाँ पीस उसे दोबारा बनाने के बजाय उसी से शुरू होता है। आपका AllyHub फिर कभी शून्य से शुरू नहीं होता, इसलिए हर बार मैपिंग तेज़ होती जाती है।
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वे लेखक जिनके ड्राफ़्ट पतले लगते हैं, ब्रीफ़ लिखने वाले SEO विशेषज्ञ, कोई भी जो किसी अपरिचित क्षेत्र को कवर कर रहा हो, और किसी विषय का नक्शा बनाने वाली सपोर्ट टीमें।
आपने चीज़ लिख ली है, वह सही है, और फिर भी वह किसी बेहतर लेख की रूपरेखा जैसी लगती है। कमी लगभग कभी शैली की नहीं होती — वह कुछ ऐसे उप-विषय होते हैं जिनकी पाठक अपेक्षा करता है और जो आपके ध्यान में ही नहीं आए, क्योंकि आप उन्हें पहले से जानते हैं।
पाँच कीवर्ड्स वाला ब्रीफ़ सौंपने पर पाँच कीवर्ड्स के बारे में लेख बनता है। जो ब्रीफ़ बताता है कि विषय में क्या-क्या है और क्यों, वह लेखक को काम करने के लिए आधार देता है, और वह समीक्षा-चक्र हटा देता है जिसमें आप बताते हैं कि क्या छूटा है।
एजेंसी ने ऐसे उद्योग में कोई क्लाइंट जीता जिसमें वहाँ किसी ने काम नहीं किया, और पहला ड्राफ़्ट साफ़ तौर पर बाहरी व्यक्ति द्वारा लिखा दिखेगा। यह पकड़ में नहीं आता कि गलतियाँ हैं — यह उन स्पष्ट बातों से पकड़ में आता है जिन्हें कोई पेशेवर कभी नहीं छोड़ेगा।
हेल्प सेंटर के एक लेख को सवाल का जवाब देना होता है और उससे जुड़े चार और सवालों का भी, क्योंकि जिस पाठक को दो बार खोजना पड़े, उसका अनुभव पहले ही खराब हो चुका है। विषय का नक्शा पहले से बनाना ही दूसरी खोज से बचने का तरीका है।
रिसर्च, कंटेंट और डेटा में और भी AI-संचालित टूल्स खोजें।

Amazon Bestsellers Scraper — रैंक स्थान, ASIN, कीमत, और रेटिंग के साथ कोई भी रैंकिंग सूची खींचें। कोड नहीं, Amazon API नहीं, सभी मार्केटप्लेस। AllyHub मुफ़्त में आज़माएँ।

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नाम, आँकड़े, ड्राफ़्ट की जाँच, और नक्शे का दोबारा उपयोग।
एक टूल जो किसी विषय से जुड़े टर्म्स लौटाता है। यह नाम लेटेंट सेमांटिक इंडेक्सिंग की ओर इशारा करता है, जिसका इस्तेमाल सर्च इंजन नहीं करते — तो "LSI keywords" को किसी तकनीकी श्रेणी के बजाय एक असली काम के आम नाम की तरह लें। वह काम यह पता लगाना है कि किसी विषय में क्या-क्या शामिल है।
हाँ, एक बार में एक विषय। कई संबंधित विषयों को एक साथ मैप करना, लंबे ड्राफ़्ट, और नक्शे को रखना ताकि उसी क्षेत्र के बाद वाले पीस उसका दोबारा उपयोग कर सकें, पेड प्लान्स में हैं।
क्योंकि वे यहाँ भ्रामक होंगे। संबंधित टर्म्स के वॉल्यूम आँकड़े किसी सर्च इंजन द्वारा प्रकाशित चीज़ों के बजाय तीसरे पक्ष के अनुमान होते हैं, और किसी टर्म के बगल में बैठी संख्या उसे लक्ष्य बना देती है जबकि वह असल में एक विषय है — और लोग इसी तरह विषय को कवर करने के बजाय किसी वाक्यांश पर तीन पैराग्राफ़ लिख देते हैं।
यही इसका इस्तेमाल करने का ज़्यादा उपयोगी तरीका है। ड्राफ़्ट पेस्ट करें और सूची यह बताते हुए वापस आती है कि आपने क्या कवर किया और क्या नहीं, जो आपके टेक्स्ट से कोई संबंध न रखने वाली टर्म्स की सूची से छोटी और कहीं ज़्यादा कारगर चीज़ है।
ज़्यादातर अन्य व्यवस्थाओं में कीवर्ड लौटाते हैं और आपको अनुमान लगाने के लिए छोड़ देते हैं कि उनके साथ क्या करें। यहाँ हर टर्म के साथ यह आता है कि वह क्यों ज़रूरी है, सूची की जाँच आपके असली ड्राफ़्ट से होती है, और किसी विषय का नक्शा रखा जाता है ताकि उसके बारे में अगला पीस शून्य से शुरू न हो।