跨境：超10万关键词难倒AI？语义技术让付费搜索更高效。

人工智能时代，跨境付费搜索与SEO的深度博弈：高级语义技术何以成为关键？

当今，人工智能（AI）在生成关键词和快速搭建付费搜索广告活动方面展现出强大能力，让人误以为其足以包办一切。然而，新媒网跨境获悉，要构建结构化、可扩展的卓越营销表现，仍需对搜索工作机制拥有深刻理解。正是诸如n-grams、Levenshtein距离和Jaccard相似度等高级语义技术，赋予了搜索营销人员解读纷繁搜索词数据、融入客户语境、并建立AI难以独立生成的可靠框架的能力。

本文将深入解析这些高级语义技术如何赋能跨境营销实践，确保付费搜索（PPC）和搜索引擎优化（SEO）策略行稳致远。

一、N-grams：揭示付费搜索与SEO分析中的隐藏模式

将N-grams想象成构成一个关键词的“N”个词语组合。例如，在搜索词“私家护工附近（private caregiver nearby）”中，我们可以分解出：

• 3个一元组（Unigrams，即单个词）： “私家（private）”、“护工（caregiver）”和“附近（nearby）”
• 2个二元组（Bigrams，即两个连续词）： “私家护工（private caregiver）”和“护工附近（caregiver nearby）”
• 1个三元组（Trigram，即三个连续词）： “私家护工附近（private caregiver nearby）”

N-grams对于简化庞大的关键词列表尤为有效。近期一项案例显示，通过N-grams，原本包含超过10万个搜索词的广告系列，可以被有效缩减为：

• 约6,000个一元组
• 约23,000个二元组
• 约27,000个三元组

在这些精简后的数据集里，营销人员可能会发现所有包含“免费（free）”这一关键词的搜索词表现均不佳，进而可以将其作为广泛匹配否定关键词予以排除。反之，如果发现“附近（nearby）”这一关键词表现优异，则可以进一步尝试本地化变体和相应的落地页，以挖掘更多机会。

然而，N-grams也存在一定的局限性：

1. 该方法需要大量的搜索词数据支持，因此更适用于预算较大的广告活动。
2. “N”值越大，方法效用越低，因为会产生更庞大的输出结果，这与简化的初衷相悖。此时，可能需要更高级的方法，如Levenshtein距离或Jaccard相似度。

利用N-grams进行关键词聚类

分析SEO和PPC数据时，常需处理海量长尾搜索词，其中许多词汇仅出现一次，数据量极少。N-grams能够将这些零散无序的长尾数据转化为清晰、可管理的信息。这不仅有助于减少无效支出，识别新的营销机遇，还能构建可扩展的广告结构。

具体操作流程如下：首先，导出您的搜索词数据，这通常包括按搜索词细分的成本、展示次数、点击次数、转化次数和转化价值。接着，针对每一个N-gram，汇总其对应的成本、展示次数、点击次数、转化次数和转化价值。在此基础上，计算每次转化成本（CPA）、广告支出回报率（ROAS）、点击率（CTR）和转化率（CVR）等关键指标。

通过这一更短、更易理解的数据集，您可以对那些高投入却无转化的N-gram（即否定关键词）和表现优异的N-gram（即积极关键词）进行排名。基于此，围绕那些驱动绩效的重复出现的N-gram，构建您的广告组。

例如，您可能会发现与紧急情况相关的N-gram（如“24/7”、“当天服务（same day）”、“紧急服务（urgent）”等）通常能带来更高的转化率。此时，您可以将这些N-gram独立分段，以更有效地进行管理和优化。

总而言之，N-grams能够帮助您识别那些值得特别关注的主题。一旦这些主题被明确，便能更轻松地围绕高影响力N-gram构建高级付费搜索结构，从而产生更强的投资回报率。

二、Levenshtein距离：提升关键词质量的利器

Levenshtein距离，又称编辑距离，量化了将一个字符串转换成另一个字符串所需的最小单字符编辑次数——包括插入、删除或替换。听起来可能有些复杂，但其概念实际上非常直观。

例如，“cat”和“cats”之间的Levenshtein距离是1，因为只需添加一个“s”。而“cat”和“dog”之间的距离则是3。以此类推。

一个常见的应用场景是检测搜索词中出现的品牌或竞品拼写错误。例如，“uber”和“uver”之间的Levenshtein距离是1，您可以放心地将拼写错误的版本从非品牌广告系列中排除。

同样的逻辑也可应用于关键词相关性分析。如果一个关键词与它所匹配的搜索词之间的距离过高（例如，达到10或更多），那么这些搜索词与关键词之间的关联性可能很低，需要进行审查。反之，较低的距离通常意味着这些查询是安全的，无需进行人工检查。

通过Levenshtein距离整合PPC关键词

在使用N-grams构建初步关键词聚类之后，您可能仍然需要将数千个搜索词组织成一个可操作的广告系列结构。手动筛选6,000个一元组显然是不现实的。这时，Levenshtein距离就变得至关重要。

其目标是合并那些定位几乎相同关键词的广告组，以避免过度细粒度（例如SKAG，即单个关键词广告组）的结构。过于细化的颗粒度会导致复杂的报告、账户管理难题、低效的竞价以及广告支出的浪费。

利用相同的数据集，计算不同广告组中查询词之间的Levenshtein距离。然后，根据预设的阈值（例如，为实现高准确性可设定为3），识别最接近的关键词和广告组。这使您能够安全地整合关键词和广告组。

如果采用更宽松的阈值（例如6），您还可以根据相似性或意图对广告组进行分组或命名。

以下是一个简单的示例，展示了为什么以下三个关键词可以被归为一组：

Levenshtein距离

三、Jaccard相似度：更深层次的关键词重叠分析

在PPC领域，您可以将Jaccard相似度简化理解为衡量两组N-grams之间重叠程度的代理指标。其计算方式直观明了：两组N-grams之间共同的一元组数量，除以两组中所有独特一元组的总数。

听起来可能有些技术化，但其可视化表达却很简单：

Jaccard相似度 = 红色区域 / 绿色区域

以下是具体的例子：

• “纽约水管工（new york plumber）”和“水管工纽约（plumber new york）”的Jaccard相似度为1（所有三个一元组都出现在两组中，只是顺序不同）。
• “纽约水管工（new york plumber）”和“纽约市水管工（NYC plumber）”的Jaccard相似度为0.25（只有“水管工（plumber）”是共同的，总共有四个独特的一元组）。

Jaccard相似度是去重相似关键词的有效第一步。它在一定程度上弥合了旧版词组匹配和广泛匹配修饰符逻辑之间的差距。

然而，它也存在局限性，因为它不考虑词语的含义。在上述示例中，“纽约（new york）”和“纽约市（NYC）”应被识别为等价词，但Jaccard计算却将其视为不同的词。要处理这种细微的语义差别，需要更高级的技术。

结合Jaccard相似度与Levenshtein距离

考虑一个网络安全课程的广告系列，其排名前10位的关键词如下（数据来自Semrush，为美国平均月搜索量）：

通过合并这些关键词的复数与单数形式，以及重新排序的版本，您可以将排名前10位的关键词精简为4个更具操作性的核心关键词：

• “Cybersecurity courses”
• “Cybersecurity courses online”
• “Free cybersecurity courses”
• “Google cybersecurity course”

尽管可以使用N-grams完成这项工作，但在处理数千个关键词时，N-gram分析可能会变得过于庞大。更高效的方法是按顺序使用这两种相似性度量指标。

首先，应用Levenshtein距离来整合高度相似的查询。然后，使用Jaccard相似度来对重新排序的变体进行去重。在每一步中，您都将汇总常规的关键绩效指标（KPIs）——如成本、转化次数及其他指标——以确保N-gram分析结果的可操作性。

最终，这种方法能够构建一个清晰、压缩且即便搜索词量增长也能保持稳定性的结构。

四、高级语义技术：重构付费搜索战役的基石

新媒网跨境了解到，借助恰当的高级语义技术，营销人员可以快速重构庞大的关键词集，并持续获得高质量的成果。虽然AI无疑能够提供初步摘要，但营销人员不应完全依赖它。否则，这便陷入了经典的“垃圾进，垃圾出”困境。

广泛匹配虽然强大，但也引入了更多的噪音。而这些语义技术则有助于验证您的查询保持在正轨上，确保每一次投入都精准有效。

综合运用N-grams、Levenshtein距离和Jaccard相似度，能够将客户背景融入原始搜索数据中，从而产生一个与广告系列目标高度契合的稳定结构。尽管起初可能会感到有些复杂，但为了帮助读者更好地理解，下方总结表格清晰地展示了不同场景下应选用的最佳技术：

新媒网（公号: 新媒网跨境发布），是一个专业的跨境电商、游戏、支付、贸易和广告社区平台，为百万跨境人传递最新的海外淘金精准资讯情报。

本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/cross-border-ppc-sem-tech-100k-keywords.html