檔案匯出來的時候有三百一十四列。每一列是一則客服對話，欄位有時間、來源、客戶提問、客服回覆、處理時長。
我把這個檔案跑過七個步驟。第二個下午收工，手上多了一張四十一組關鍵字的清單。其中十七組在搜尋工具上查不到量，但那十七組帶來的頁面停留時間排在全站前十。
結論寫在最前面
客服對話是關鍵字的原始礦。流程是七步：匯出、切句、去識別、分群、抽詞、對照搜尋量、排序。三百則對話能整出三十到五十組關鍵字，其中三分之一是搜尋工具查不到的長尾語句。這些語句寫成文章標題，AI 問答引擎引用的機會比通用關鍵字高。
第一步：匯出成一張表
客服系統的匯出功能通常藏在設定裡。我要的欄位有五個：時間、來源渠道、客戶第一句話、後續往來、處理時長。
時間範圍抓九十天。少於九十天，樣本裡的季節性問題會失衡。超過一百八十天，產品已經改版，舊問題失效。
匯出格式選 CSV。三百一十四列的檔案大小四百二十一 KB。
第二步：把段落切成單句
客戶的第一句話常常是一大段。三百一十四列切完變成八百九十二句。
切句規則三條：遇到句號、問號、換行就切。切完刪掉字數少於六個字的句子，例如「你好」、「請問一下」。刪完剩下六百零七句。
這一步用試算表的公式就能做。我用的是分列加上一個判斷字數的欄位。
第三步：去識別
姓名、電話、訂單號、地址要全部拿掉。這一步不能省，因為後面要把句子貼進分析工具。
我用四條取代規則。電話換成標記、訂單號換成標記、人名手動處理、地址只留到城市。六百零七句裡有一百四十一句含個資，處理花了三十五分鐘。
處理完存成第二個檔案。原始檔另存一份，不要覆蓋。
第四步：分群
六百零七句先看兩百句，用手分。分完得出八個群：安裝設定、費用計算、交期、退換、規格比較、相容性、帳號權限、其他。
剩下四百零七句照八個群歸類。歸不進去的丟進其他，最後其他有五十二句。
其他那五十二句要再看一次。裡面有九句在問同一件事：資料能不能匯出成試算表。這九句後來變成第九群，也變成一篇文章。
第五步：抽詞
每一群挑出重複出現的名詞和動詞組合。抽詞的判斷標準是同一個說法出現三次以上。
安裝設定群抽出六組，例如「第一次登入要設定什麼」、「舊資料怎麼搬進來」。費用計算群抽出五組。交期群抽出四組。九個群加起來四十一組。
抽詞的時候保留客戶的原話。客戶說「搬進來」，就不要改成「移轉」。原話是搜尋語句，改寫過的詞是內部術語。
第六步：對照搜尋量
四十一組貼進關鍵字工具查月搜尋量。二十四組查到量，區間從月十次到月一千三百次。十七組查不到，工具顯示零。
查不到量的那十七組不要刪。它們是完整的問句，長度在十二到二十個中文字之間。這種語句是 AI 問答的輸入格式。
我把四十一組排成三欄：組別、月搜尋量、對話出現次數。第三欄的資料來自第五步。
第七步：排序與指派
排序公式很簡單。對話出現次數乘三，加上月搜尋量除十。這個算法讓客服常聽到的問題往前排。
排完前十名有六組是搜尋量低於五十的問句。這六組先寫。原因是這六組的競爭頁面少，而且對話裡有現成的答案文字。
四十一組指派成三十四篇文章。有七組合併，因為問的是同一件事的不同說法。
兩個月後的數字
三十四篇裡的前十二篇上線滿六十天。這十二頁的平均停留時間是三分四十八秒，全站平均是一分五十二秒。
自然搜尋流量從月一千四百次進站升到月三千一百次。表單送出從月九件升到月二十三件。
其中一篇的標題直接用客戶原話：「舊資料怎麼搬進來」。這一頁在六十天內帶來四百零二次進站，表單送出七件。
這份流程和關鍵字工具的差別
關鍵字工具給的是別人搜過的詞。客服對話給的是你的客戶問過的話。兩者重疊的部分不到六成。
不重疊的四成裡藏著購買前最後一個疑問。客戶會為了這個疑問打電話，也會為了這個疑問放棄下單。
我把這四成寫成文章以後，客服的同一類來電下降。安裝設定群的月來電從六十一通降到三十四通。
每季重跑一次
第二次跑的時候樣本換成新的九十天。八個群的比例會變，這個變化就是產品的體檢報告。
第二季的交期群從四十七句降到十九句，因為倉庫換了物流。相容性群從二十二句升到六十八句，因為出了新機型。
六十八句代表要寫的不只一篇。第三季我為相容性寫了五篇。
需要的工具只有三個
第一個是客服系統的匯出功能。第二個是試算表。第三個是關鍵字搜尋量工具。
不需要買文字分析軟體。三百則對話的規模，手分比機器分準。超過三千則再考慮工具。
整個流程兩個下午，加起來大約七小時。七小時換三十四篇文章的題目。
重點整理
- 客服對話匯出五個欄位，時間範圍抓九十天。
- 切句後刪掉六字以下的句子，三百則約剩六百句。
- 去識別必做：電話、訂單號、人名、地址。
- 先手分兩百句得出群組，再把剩下的歸類。
- 抽詞保留客戶原話，不要換成內部術語。
- 排序用對話次數乘三加搜尋量除十，搜尋量為零的問句照樣寫。
客服信箱裡的問題，就是搜尋框裡的問題。