AI WORKFLOW NOTES
AI 聚类搜索问题时，怎样不把近义词误当成不同需求？
让 AI 先解释用户任务和差异证据，再决定合并或拆分关键词主题；未接入可信数据时不报搜索量。
先把原始问法和数据口径分开
输入词表前记录来源、采集时间、匹配规则和数据范围。搜索建议、站内搜索记录、销售问题与人工整理的表达代表不同信号，不能混成一个“用户搜索清单”。没有搜索次数数据时，只能讨论问法与内容规划，不生成搜索量、热度或排名预测。
保留原始表述，不先让模型改写。模型可建议相似词，但应同时给出它认为相似的理由和可能的不同任务；编辑再回看搜索结果页面、业务问题或现有内容，确认是否有真实差异。
按读者任务判断聚类
把问法转成动词和对象：读者要选择、理解、比较、操作、求证还是解决异常？若几个词都在问同一件事，正文能给出同一回答，就可放进同一内容主题。若一个词寻求操作步骤、另一个要求采购比较，即使词面接近，也可能需要不同页面。
每个候选主题要写主问题、适用读者、回答边界、现有页面和独立新增价值。没有单独价值的主题不因词数更多而另建一篇。
检查模型是否过度合并或拆分
抽查每个簇的代表词和边界词。让模型解释哪些词被合并、哪些被排除，并提供能推翻当前分组的条件。再由编辑查看网站已有标题和正文，避免新主题与已有内容争同一任务。聚类只是初步整理，不表示搜索引擎会按同样方式理解。
如果现有证据不足以决定，可先保留待验证状态，观察真实查询或用户问题。不要为了填满内容计划，把一个问题拆成多个只换词的页面。
把聚类结果变成内容决策
输出每簇的原始问法、共同任务、关键差别、建议页面、证据状态和下一步验证方法。人工确认后再决定新建、更新、合并或暂缓。若选择新建，正文须有不同的读者任务与操作价值，不能只换标题。
复核时记录哪些分类来自数据、哪些来自编辑判断。后续新信号出现时更新结论，不把模型一次整理结果写成稳定用户需求。
常见问题
AI 能估算每个关键词的搜索量吗？
只有接入可核实且口径明确的数据时才讨论量级；单凭词表不能估计真实搜索次数。