Claude Research 做选题库：一个关键词生成 100 个网站文章选题

网站内容做不起来，常见问题不是不会写文章，而是没有稳定选题库。一个关键词只能写一篇文章，很快就会断更；但如果用 Claude Research 把关键词拆成搜索意图、用户问题、竞品结构和长尾场景，就能扩展成 100 个可排期的网站文章选题。

根据 Claude 官方帮助文档，Research 适用于 Pro、Max、Team、Enterprise 等付费计划，需要开启 Web Search；它会围绕问题进行多轮检索，并提供便于核验的引用。做选题库时，Research 的价值不是直接“编 100 个标题”，而是先搜索读者真实问题、竞品内容结构、官方资料和用户讨论，再把这些信息聚类成教程、对比、清单、评测、问题排查和实战工作流。更多 Research 基础教程可查看本站 使用技巧教程，选题到自动发布可参考 实战工作流，AI 工具内容可查看 AI工具最新动态。

摘要

用 Claude Research 做网站选题库，推荐按“输入核心关键词 -> 拆解搜索意图 -> Research 搜索资料 -> 收集竞品文章结构 -> 提炼用户问题 -> 聚类选题类型 -> 生成 100 个标题 -> 按需求、难度、转化、时效评分 -> 分配栏目和内链 -> 形成内容排期”的流程执行。选题库不应该只是标题列表，而应包含目标读者、搜索意图、文章类型、参考来源、分类栏目、内链建议、优先级和待核验项。这样才能从一个关键词扩展出长期可维护的网站内容矩阵。

正文

为什么不要直接让 AI 编 100 个标题

直接让 AI “生成 100 个选题”，很快，但质量不稳定。它可能重复、空泛、脱离搜索需求，甚至生成没人会搜的标题。Claude Research 更适合先查资料，再生成选题：它可以围绕关键词搜索官方资料、竞品文章、用户讨论和相关问题，再把真实需求转成选题。

第一步：输入核心关键词

核心关键词可以是工具名、行业词、问题词或场景词。例如“Claude Research”“AI 工具测评”“WordPress 自动发布”“Claude Projects”“AI 写作工具”。不要只给一个词，还要说明网站定位和目标读者。

关键词选题库任务模板：
请使用 Claude Research，围绕关键词「[关键词]」生成网站选题库。

网站定位：
[说明网站主题和目标读者]

目标：
从这个关键词扩展出 100 个可写的网站文章选题。

要求：
- 先做搜索意图分析
- 再搜索竞品文章和用户问题
- 选题按类型聚类
- 每个选题给分类、标签、关键词和优先级
- 标记需要最新核验的信息
- 不要直接编标题，要基于 Research 结果生成

第二步：拆解搜索意图

同一个关键词背后可能有多种意图。以“Claude Research”为例，读者可能想知道怎么开启、怎么写报告、是否收费、和 Perplexity 有什么区别、怎么写 SEO 文章、为什么没有 Research 按钮。这些都可以变成不同文章。

搜索意图拆解提示词：
请围绕关键词「[关键词]」拆解搜索意图。

输出：
1. 教程意图：用户想学会什么
2. 对比意图：用户想比较什么
3. 购买意图：用户想判断是否付费
4. 排查意图：用户遇到什么问题
5. 模板意图：用户想复制什么流程
6. 趋势意图：用户想了解什么变化

每类意图给 10 个长尾关键词和对应文章方向。

第三步：用 Research 搜索竞品内容

竞品文章不是用来抄，而是用来判断搜索结果里已经覆盖了哪些问题，哪些内容过时，哪些角度缺失。Research 可以整理竞品文章结构，帮助你避开重复标题，找到更具体的长尾选题。

竞品内容分析提示词：
请使用 Research 搜索关键词「[关键词]」相关的竞品文章。

请整理：
- 常见标题结构
- 常见 H2/H3
- 覆盖最多的问题
- 没有讲清楚的问题
- 过时或需要核验的内容
- 可以补充的新角度

要求：
- 不复制竞品原文
- 只做结构和需求分析
- 输出来源链接和发布日期

第四步：收集用户问题

好选题来自真实问题。Research 可以从搜索结果、问答社区、评论、帮助中心、论坛和社交讨论中整理用户问题。注意：用户讨论只能作为需求线索，事实仍要以官方资料或可靠来源核验。

用户问题收集提示词：
请使用 Research 收集关键词「[关键词]」相关用户问题。

输出表格：
- 用户问题
- 所属场景
- 对应搜索意图
- 可转化的文章标题
- 需要参考的来源
- 是否需要最新核验

要求：
- 合并重复问题
- 不把单条评论当成普遍需求
- 优先保留能转成教程、对比、排查、清单的选题

第五步：把选题聚类成内容矩阵

100 个选题如果没有分类，很难执行。建议分成 6 类：入门教程、使用技巧、问题排查、工具对比、模板清单、实战工作流。对于本站这类 AI 工具教程网站，还可以映射到已有 WordPress 分类。

选题聚类提示词：
请把 Research 得到的选题聚类成内容矩阵。

分类：
- AI工具最新动态：产品更新、行业新闻
- 环境配置教程：账号、网络、依赖配置
- 安装部署教程：安装、接入、部署
- 使用技巧教程：功能用法、效率技巧
- 问题排查教程：报错、权限、失败原因
- 实战工作流：完整流程、自动化方案

每类至少给 10 个选题，并说明适合的关键词和目标读者。

第六步：生成 100 个选题表

最终选题库应该是表格，而不是一串标题。每个选题要包含：标题、搜索意图、文章类型、目标读者、分类、标签、主关键词、长尾关键词、参考来源、优先级和待核验项。

100 个选题生成提示词：
请基于 Research 结果生成 100 个网站文章选题。

表格字段：
- 序号
- 文章标题
- 搜索意图
- 文章类型：教程 / 对比 / 清单 / 测评 / 排查 / 工作流
- 目标读者
- 推荐分类
- 标签
- 主关键词
- 长尾关键词
- 参考来源
- 是否需要最新核验
- 优先级：P0/P1/P2

要求：
- 标题不要重复
- 每个标题要能独立成文
- 不要生成空泛标题
- 至少 30 个长尾问题类选题
- 至少 20 个实战流程类选题

第七步：给选题评分

选题库不是越多越好，关键是排序。建议用 5 个维度评分：搜索需求、内容难度、商业价值、资料充足度、时效性。P0 选题优先写，P1 选题进入排期，P2 选题作为储备。

选题评分提示词：
请为选题库中的每个选题评分。

评分维度：
1. 搜索需求：读者是否真的会搜
2. 内容难度：是否容易写出高质量内容
3. 商业价值：是否能带来订阅、咨询、转化
4. 资料充足度：是否有可靠来源
5. 时效性：是否需要尽快发布或定期更新

输出：
- 综合分
- 优先级 P0/P1/P2
- 建议发布时间
- 是否需要实测
- 是否需要人工核验

第八步：排内容日历

有了 100 个选题后，不要一次性都写。按栏目和难度排内容日历。建议每周安排：1 篇高需求教程、1 篇问题排查、1 篇对比或测评、1 篇实战工作流。这样网站内容矩阵更均衡。

内容排期提示词：
请把这 100 个选题排成 8 周内容日历。

要求：
- 每周 4 篇
- 每周至少包含 1 篇教程、1 篇排查、1 篇对比或测评、1 篇工作流
- 同一主题文章之间建立内链关系
- 标记每篇文章需要的资料和配图
- 优先发布 P0 选题

第九步：从选题生成文章 JSON

如果你的网站有自动发布流程，可以让 Claude 把每个选题继续扩展成文章 JSON：标题、摘要、分类、标签、正文结构、FAQ、SEO 标题、SEO 描述、Focus Keyword、配图建议。本站自动发布相关内容可以继续查看 实战工作流 和 使用技巧教程。

选题转文章提示词：
请把选题「[标题]」扩展成文章发布素材。

输出：
- title
- slug
- excerpt
- category_ids
- tags
- H2/H3 大纲
- 正文摘要
- FAQ
- SEO title
- SEO description
- focus keyword
- 3 张正文图建议
- 内链建议

维护选题库：每月更新一次

选题库不是一次生成后就不管。AI 工具、价格、功能、用户需求和搜索趋势变化很快。建议每月用 Research 更新一次：新增工具、新增问题、过时选题、已发布文章、需要重写的旧文章。

选题库维护提示词：
请使用 Research 检查我的选题库是否需要更新。

检查：
1. 哪些选题已经过时？
2. 哪些新问题最近出现？
3. 哪些工具或功能有重大更新？
4. 哪些文章需要重写或补充？
5. 哪些选题可以合并？
6. 哪些选题应该从 P1 提升到 P0？

FAQ

Claude Research 真的能从一个关键词生成 100 个选题吗？

可以，但重点不是数量，而是先做 Research 搜索和意图聚类。直接生成 100 个标题容易空泛，基于资料和用户问题生成才有价值。

选题库需要每个标题都有来源吗？

建议至少保留参考来源或需求依据。尤其是涉及产品功能、价格、政策、版本更新的选题，必须标记需要核验。

100 个选题应该一次写完吗？

不建议。先按 P0/P1/P2 排序，优先写高需求、高价值、资料充足的选题，再按内容日历持续发布。

如何避免选题重复？

用搜索意图聚类。标题不同但解决同一个问题的选题可以合并；同一关键词下不同意图的选题应拆开。

选题库适合哪些网站？

适合教程站、工具站、评测站、企业内容站、课程站和行业资讯站。只要网站需要持续更新内容，就适合建立选题库。