キーワードを超えて: エンティティが最新の SEO 戦略にどのような影響を与えるか

「検索エンジン 2.0」から「検索エンジン 3.0」への移行は、特にエンティティの導入により大きな変化をもたらしました。

この記事では、これらの変化、現代の SEO に対するエンティティの影響、そしてこの新しい時代で成功するために戦略を適応させる方法について説明します。

独自の SEO の「概念的なマシン」を構築する

私がコーディングを学び始めた初期の頃、ある教師が「概念的マシン」として知られる影響力のある概念を導入し、それが私のプログラミング、そしてその後の SEO へのアプローチを再構築しました。

簡単に言えば、これは開発者が「実行」をクリックしたときにコンピューター内で何が起こるかを示すおおよそのメンタル モデルです。

先生は、この心の表現がより詳細で正確であればあるほど、新しい問題に取り組む準備が整うと強調しました。

最も成功したプログラマーは、最も正確で信頼性の高い概念的なマシンを開発した人たちでした。

SEO と同様に、新しい概念を吸収したり、ケーススタディを検討したり、変更の影響を観察したりするとき、私たちは検索エンジンがどのように機能するかについてのメンタル モデル (私たち自身の概念的な機械) を継続的に更新しています。

熟練した SEO と熟練していない SEO の違いは、より正確なモデルからソリューションを引き出すことができるため、結果を生み出すことができるということです。

アンダーソン・エリクソンが行った専門分野の研究は、この点を裏付ける実質的な証拠を提供しています。

専門知識に関する彼の研究は、その分野で優れている人は、優れた、より簡単にアクセスできるメンタルモデルを持っていることを明らかにしています。

これらのモデルにより、複雑な因果関係を理解し​​、複雑なシナリオの中で本当に重要なものを区別し、すぐには明らかではない根底にあるプロセスを認識できるようになります。

エンティティ SEO の導入により、Google の検索エンジン内のいくつかの主要コンポーネントが変更されました。

「検索エンジン 3.0」では若干異なるルールに従っているにもかかわらず、多くの SEO 専門家は依然として「検索エンジン 2.0」のルールに基づいて業務を行っているようです。

Entity SEO では、機械学習と情報検索の分野に由来する語彙と概念が導入されています。

これらの用語は、その中心的な意味に単純化されていないため、複雑に見えるかもしれません。 それらを抽出すると、概念がそれほど複雑ではないことがわかります。

私の目標は、最新の検索エンジンがエンティティをどのように使用するかを示す、シンプルだが効果的な概念的マシンを構築することです。

より具体的には、この新しい現実を反映するために、SEO についての理解をどのように更新する必要があるかを説明したいと思います。

これらの変更の背後にある「理由」を理解することは重要ではないように思えるかもしれませんが、多くの SEO 専門家は、Google が Web をどのように解釈して有利になるかについての理解を利用して、効果的に「マトリックスをハッキング」しています。

最近では、人々が何百万もの訪問者サイトを構築し、これらの概念を操作することで主題に対する Google の理解を変えてきました。

おさらい: 検索エンジン 2.0 にたどり着いた経緯

「検索エンジン 2.0」と「検索エンジン 3.0」の違いを調べる前に、初期バージョン 1.0 からの主要な変更点を確認してみましょう。

当初、検索エンジンは単純な「単語の袋」モデルに基づいて動作していました。

このモデルは、文書を単なる単語の集合として扱い、これらの単語の文脈上の意味や配置を無視しました。

ユーザーがクエリを作成すると、検索エンジンは逆索引データベース (単語を一連の文書内の位置にマッピングするデータ構造) を参照し、一致数が最も多い文書を取得します。

ただし、このモデルでは、ドキュメントとユーザー クエリの両方のコンテキストとセマンティクスが理解されていないため、関連性のある正確な検索結果を提供できないことがよくありました。

たとえば、ユーザーが「bag of Words」モデルを使用して「jaguar」を検索した場合、検索エンジンはコンテキストを考慮せずに、「jaguar」という単語を含むドキュメントを単純に検索します。

これにより、ユーザーの意図に関係なく、ジャガーの自動車ブランド、ジャガーという動物、さらにはジャクソンビル ジャガーズのフットボール チームに関する結果が得られる可能性があります。

「検索エンジン 2.0」の出現により、Google はより洗練された戦略を採用しました。 この反復では、単に単語を一致させるのではなく、クエリの背後にあるユーザーの意図を解読することを目的としていました。

たとえば、ユーザーが「jaguar」を検索した場合、エンジンはユーザーの検索履歴と場所を考慮して、考えられるコンテキストを推測できるようになりました。

ユーザーが車種を検索していたり​​、ジャガー車が人気の地域に住んでいたりした場合、エンジンは動物やサッカー チームよりも車のブランドに関する結果を優先する可能性があります。

ユーザー履歴や場所などの要素を考慮してパーソナライズされた検索結果を導入することで、検索結果の関連性と精度が大幅に向上しました。 これは、基本的な「ワードのバッグ」モデルから「検索エンジン 2.0」への大幅な進化を示しました。

検索エンジン 2.0 と 3.0

「検索エンジン 1.0」から「検索エンジン 2.0」に移行するにつれて、メンタル モデルを更新し、実践を変更する必要がありました。

バックリンクの品質が非常に重要となり、SEO 専門家は自動バックリンク ツールを放棄し、より高品質な Web サイトからのバックリンクを求めるようになりました。その中には、いくつかの重要な変更があります。

「検索エンジン 3.0」の時代においても、こうした変化に対応するための意識の変革がまだ進行中であることは明らかです。

2.0 時代の多くの概念が存続しているのは、主に実務者が調整とその後の結果との相関関係を観察する時間が必要であるためです。

かなりの数の SEO 専門家が、これらの大幅な変化にまだ完全に適応できていないか、あるいは適応しようと試みたが、完全に的を射ていない可能性があります。

これらの新しい区別を明確にし、アプローチを変更するためのガイダンスを提供するために、「検索エンジン 2.0」と「検索エンジン 3.0」の非常に単純化されていますが有用な比較を示します。

クエリ処理と情報取得

Google に検索クエリ「エルヴィス」を入力することを想像してください。

Google の検索エンジン 2.0 の時代には、基盤となるアルゴリズムが洗練されたため、キーワードの一致だけでなく、クエリの背後にあるユーザーの意図を理解できるようになりました。

たとえば、ユーザーが「エルビス」を検索した場合、システムは自然言語処理と機械学習を使用して、クエリの背後にある意図を理解し、予測します。

インデックスで「Elvis」を検索し、「Elvis」という単語に言及した結果、または Web ページ上のコピーの関連性、およびユーザー履歴や位置情報などのパーソナライゼーション パラメーターに (ほぼ完全に) 基づいた結果を返します。

ただし、このモデルには依然として限界があり、キーワード、ユーザーの検索履歴、場所、インデックス付けされた Web ページのテキスト内のフレーズに大きく依存していました。

「エルヴィス」という文脈は、エルヴィス・プレスリー、エルヴィス・コステロ、あるいは「エルヴィス」という名前の地元のレストランを意味することもあります。

課題は、クエリの指定と調整がユーザーに大きく依存しており、依然としてキーワードのセマンティクスによって制限されていたことでした。

3.0 でのクエリ処理の改善

多くの人は、エンティティの導入が検索の仕組みに根本的な変革をもたらしたことをまだ理解していません。

2012 年以来、Hummingbird と RankBrain は、エンティティがより中心的な役割を果たすための道を切り開いてきました。

この 3.0 モデルでは、エンティティは、人、場所、物体など、明確でユニークな概念や物事を指します。

先ほどの例で言えば、「エルヴィス」はもはや単なるキーワードではなく、おそらく有名なミュージシャンのエルヴィス・プレスリーを指す存在として認識されています。

たとえば、「エルヴィス プレスリー」のようなエンティティが特定されると、検索エンジンは、彼の音楽、フィルモグラフィー、生年月日などの側面を含む豊富な属性をこのエンティティに関連付けることができます。

この新しいアプローチにより、検索範囲が大幅に広がります。 以前は、「エルヴィス」のクエリでは、主に、正確なキーワード「エルヴィス」を含む約 2,000,000 ページが考慮されていました。

このエンティティ中心のモデルでは、検索エンジンはこれを超えて、エルヴィスの属性に関連するページを考慮します。

これにより、一部のページで「エルヴィス」が明示的に言及されていない場合でも、検索フィールドが 10,000,000 ページにまで拡大される可能性があります。

さらに、このモデルにより、検索エンジンは、「グレースランド」や「ブルー スエード シューズ」など、エルヴィス エンティティの属性に関連する他のキーワードが暗黙的に「エルヴィス」に関連付けられていることを理解できます。

したがって、これらの用語を検索するとエルヴィスに関する情報も表示され、潜在的な検索結果の網が広がります。

検索エンジン 3.0 のクエリ処理とトピック境界

クエリ処理のエンティティに対するこれらの改善によってもたらされたもう 1 つの大きな変化は、Google が 1 つのページに存在すべきトピックの範囲をどのように認識するかということでした。

「検索エンジン 2.0」の時代には、識別されたキーワードごとに個別のページを作成し、その用語に合わせてページを最適化できることが有利でした。

しかし、「検索エンジン 3.0」では、境界はより流動的になり、機械学習の予測と観察されたユーザーの行動に基づいてリアルタイムで更新されます。

この新しい時代では、主題の境界は広大な場合もあれば狭い場合もあり、幅広いトピックをカバーしたり、特定の側面に重点を置いたりすることができます。 この柔軟性により、Web サイトは幅広い分野と専門分野の両方で権威となることができます。

例

クレヨンの例を考えてみましょう。 1 つの Web サイトでは、クレヨンの歴史、種類、製造プロセス、使用上のヒントなど、クレヨン全般について知っておくべきことをすべて網羅することを目的としている場合があります。

このウェブサイトは、「クレヨン」全般の話題の権威となることを目指しています。

一方、別の Web サイトでは、赤いクレヨン (そのユニークな顔料、人気統計、文化的重要性など) のみに焦点を当てている場合があります。

このサイトは、より狭い文脈でその話題の権威を確立しようとしていますが、それでも有効なものです。 ただし、「赤いクレヨン」への焦点が Web サイトの全体的な目的と一致していることが重要です。

ウェブサイトの広範な目的に合わないマイクロコンテキストを追加すると、サイトの関連性や権威性について Google が混乱する可能性があり、その話題の権威が薄れる可能性があります。

理論的には、Web サイトはマイクロコンテキストをさらに掘り下げて、そのコンテンツを「赤いクレヨンに使用されているラベル」のみに集中させることもできます。

これは信じられないほど具体的な焦点であり、Google がこれを話題の権威として認識するのではないかと疑問に思う人もいるかもしれません。

ソーシャル メディア Web サイトは機械学習を使用して、特定のトピックに関連するコンテンツ アイテムとのユーザー インタラクションを予測します。

ユーザーが「赤いクレヨンに使用されているラベル」に関するコンテンツを頻繁に操作する場合、システムはこれをユーザーの関心のあるトピックとして識別し、コンテンツを提供する Web サイトがこのトピックの権威であると認識される可能性があります。

Google も同様のことを実行できるか、少なくとも追跡しているユーザー指標に基づいて優れたコンテンツがどの程度のパフォーマンスを発揮するかという期待を維持できるのではないかと理論化できます。

これを判断するために、Google はいくつかの要素を考慮します。

このトピックに関して大量の検索活動が行われていますか?

人々が「赤いクレヨンに使用されているラベル」に関する情報を積極的に検索しており、そのサイトがこのトピックに関する包括的で価値のあるコンテンツを提供している場合、このミクロな文脈における話題の権威として認識される可能性は十分にあります。

適切なユーザー指標はありますか?

ユーザーがサイトに長時間滞在し、直帰率が低く、その他のエンゲージメントの兆候を示している場合、Google はこれをそのトピックに関するサイトの権威の兆候として解釈する場合があります。

トピックの権威は、さまざまな主題 (エンティティ) の相対性に基づいた概念であることを忘れないでください。 あなたのサイトは、「テクノロジー」のような広いテーマでも、「ビンテージ タイプライター」のような狭いテーマでも、話題の権威であると考えられます。

重要な要素は、サイトがポジティブなユーザー行動を示し、エンティティを効果的に使用してコンテンツ内の関係を確立することです。 そうすることで、Google は、トピックの全体的な検索量に関係なく、サイト自身の主題への理解を強化するためにサイトに依存し始めます。

SEO の応用と要点

より包括的なコンテンツが勝つ

以前のバージョンでは、検索に含まれる正確な単語が Web ページに含まれていなかったため、多くの Web ページがクエリから無視されました。

たとえば、特定の検索語が組み込まれていない十分にリンクされたページは、ユーザー エンゲージメントやバックリンクなどの他の強力なランキング要素に関係なく、結果に表示されません。

これにより、SEO 担当者は、ターゲット キーワードのランキングを達成するために、より焦点を絞ったコンテンツを作成する頻度が減りました。

しかし、3.0 が登場し、エンティティとその関係を理解することに重点が置かれたことで、状況は変わりました。

正確な検索語がページに表示されるかどうかは重要ではありません。 Google はページ上の関連エンティティを検索し、これらのエンティティをサイト全体の関連エンティティにリンクしようとします。

次に、近似相対性理論を決定し、それに応じてランク付けします。 この根本的な変化により、特定の用語が欠けている場合でも、強力なランキング要素を持つページが競争に加わります。

コンテンツ作成者と SEO ストラテジストにとって重要な点は、より包括的で拡張的なコンテンツの作成に重点を置くことです。

複数の狭い範囲に焦点を当てた記事にトピックを分割するのではなく、これらの広範で詳細な記事にバックリンクの取り組みを集中させます。

現在の SERP を出発点として使用して重要なトピックを特定しますが、それに限定されないでください。

SERP の既存の話題の報道を超えて、価値のある包括的なコンテンツをユーザーに提供することを目指します。

これにより、ユーザーの既存のクエリとユーザーが持つ可能性のある関連クエリに対応し、最終的にこの新しい検索時代におけるコンテンツの関連性と可視性が高まります。

キーワードの使用に焦点を当てるのではなく、意図に答える 見出しには注意する

「検索エンジン3.0」時代に入り、SEO戦略は進化しました。 Search Console レポートのキーワードをコンテンツに挿入してランキングの向上を期待するだけでは、もはや十分ではありません。

Google の高度なアルゴリズムは、キーワードが文脈を無視して使用されている場合に検出できるようになりました。これによりアルゴリズムが混乱し、ランキングの低下につながる可能性があります。

ヘッダーの順序が重要

頭を使って、ページの目標に最も関連する重要なアイデアを結びつけます。 ヘッダーの下のコンテンツがヘッダーのトピックと一致していることを確認してください。

小学校の作文の授業でブレインストーミングをした日々を覚えていますか?

私たちは円を描き、円の中にトピックを書き、ストーリーに関連するトピックを含む小さな円に直線を引いてそれらを結び付けます。

物事を複雑にしすぎないでください。 見出しを作成する場合にもこの戦略を使用してください。

つまり、「検索エンジン 3.0」では、関連性とランキングの可能性を向上させるために、キーワードの使用法、ユーザーの意図に対処すること、コンテキストを維持することについて、より思慮深いアプローチが必要になります。

ドキュメントのスコアリングとランク付け

Google などの検索エンジンが関連する可能性のあるドキュメントを取得したら、次の重要なステップは、これらのページにスコアを付け、ユーザーが選択できるようにランク付けすることです。

人工知能 (AI) と自然言語処理 (NLP) の進化により、ドキュメントのランク付け方法が大きく変わり、2.0 時代と 3.0 時代の明確な違いが明らかになりました。

2.0時代（バッグオブワーズ以降、RankBrain以前）

2.0 時代、Google のスコアリング システムは主に PageRank、Hummingbird、Panda、Penguin などのアルゴリズムによって駆動されていました。

これらのアルゴリズムは、ドキュメントをランク付けするためにキーワードの一致とバックリンクの数に大きく依存していました。 各ドキュメントはページに基づいてスコアを取得し、ランク順に基づいて並べ替えられます。

パンダやペンギンのようなアルゴリズムの進化は、キーワード マッチングからの脱却というよりは、システムを悪用しようとするサイトにペナルティを与えることを目的としていました。

キーワードベースのシステムは依然として効率的でしたが、ハードウェアは進化した言語手法で高速な検索結果を提供できるほど高度ではありませんでした。

検索エンジン 3.0 時代のスコアリングとランキング

「検索エンジン 3.0」の状況において、ドキュメントのスコアリングとランク付けに対する Google のアプローチは大幅に進化しました。

これはソフトウェアとハ​​ードウェアの両方の改善の結果です。 Google は、いくつかの重要な要素に基づいて、検索クエリに対するページの適合性を評価します。

主な違いは、バックリンクなどの外部シグナルに依存して最良のコンテンツを特定するのではなく、関連性を定量化する機能が向上していることです。

事実の正確さ

信頼できる情報源からの事実に正確なコンテンツが引き続き上位にランクされています。 Google の Knowledge-Based Trust はこれを認め、次のように述べています。

「私たちは計算した信頼性スコアを知識ベースの信頼 (KBT) と呼んでいます...結果のサブセットを手動で評価することで、この方法の有効性が確認されます。

ユーザーインタラクションシグナル

「低品質のコンテンツを今すぐ投稿し、後で編集する」戦略は、次のような理由から問題が生じる可能性があります。 Google は現在、ウェブページに関連付けられた過去と現在の両方のユーザー エンゲージメント データを考慮します。

この変化は、「エンゲージメントとエクスペリエンスに基づくランキング」というタイトルの Google の特許 (US20140244560A1) で概説されており、ランキングの考慮事項の一部として過去のエンゲージメント スコアリングの使用を強調しています。

質の高い取り組み

ユーザーがページに長時間滞在するロングクリックなどのエンゲージメントは有益です。

ただし、検索結果にすぐに戻る (「ポゴスティッキング」と呼ばれる) など、質の低いエンゲージメントはランキングに悪影響を与える可能性があります。

これらのエンゲージメント指標はランキングの順位やインプレッションに影響を与え、話題の権威を高めることができます。

ただし、ユーザーエンゲージメントが低いと、ページのランキングが低下する可能性があります。 このような落ち込みからの回復には時間がかかる可能性があり、積極的なユーザーエンゲージメントを促進する高品質で関連性の高いコンテンツを一貫して提供することの重要性が強調されています。

SEO のポイントと応用

ファクトチェック

Google は事実の正確さを確認できます。 事実に忠実なコンテンツの作成に時間を投資してください。

これには、適切な調査、事実確認、信頼できる情報源の引用が含まれます。 ファクトチェックスキーマを実装して、有益な記事の信頼性と関連性を構築します。

ユーザーエンゲージメント

ページのユーザー エンゲージメント指標に注意してください。 コンテンツが期待どおりにユーザーを惹きつけていない場合は、コンテンツ戦略の見直しを検討してください。

クロールとインデックス作成

検索プロセスの探究を終えるにあたり、エンティティに焦点を当てて Google の Web クローリングとインデックス作成の技術がどのように進化してきたかを見てみましょう。

これらの変化は、Web サイトの構造やコンテンツ戦略の策定方法 (トピック マップの作成など) に直接影響するため、これらの変化を理解することは非常に重要です。

「検索エンジン 2.0」の時代、スパイダーとしても知られる Google の Web クローラーは、体系的にインターネットを閲覧して、新しいページや更新されたページを発見しました。

彼らはあるウェブページから別のウェブページへのリンクをたどり、各ページに関するデータを収集して Google のインデックスに保存します。 このプロセスは主に、新しいコンテンツを発見し、インデックスが最新の状態に保たれるようにすることでした。

クローラーがページを発見すると、そのページは Google のインデックス (Google が見つけたすべての Web ページの巨大なデータベース) に追加されます。

各ページの内容（テキスト、画像、動画など）を分析し、その内容に基づいてページを分類しました。

主な焦点は、ページの関連性と信頼性を判断するために使用されるテキスト内のキーワードやフレーズ、およびバックリンクなどの要素でした。

「検索エンジン 3.0」の時代に進むと、事態はさらに複雑になりました。

Google のクローラーは、インターネット上のリンクをたどることで、新しいページや更新されたページを今でも発見しています。 しかし現在、彼らはページ上のキーワードが表す実体を理解しようとしています。

たとえば、「エルヴィス」に関するページは、「ロックン ロール ミュージック」、「グレースランド」、「ブルー スエード シューズ」などの関連エンティティの下にインデックス付けされる場合もあります。

さらに、サイトがどのエンティティに関連しているかを理解するために内部リンクをたどっています。

これは、図書館員がタイトルに基づいて本のカタログを作成するだけでなく、各章が相互にどのように関連しているか、また本の全体的なテーマとどのように関連しているかを理解するために本を読むことに似ています。

このより深い理解は、Google がより関連性の高い正確な検索結果を提供するのに役立ちます。

しかし、クローリングはトピックの権威やエンティティとどのように関係するのでしょうか?

Google が Web サイトをクロールするとき、もはや個々のページを個別に見るだけではありません。 また、Web サイト全体のテーマやトピックにも注目します。

ここで話題の権威が登場します。

Web サイトが特定のトピックに関する高品質のコンテンツを一貫して公開している場合、その Web サイトはそのトピックの権威であると見なすことができます。

Google がそのサイトを権威あるサイトとみなした場合、検索結果でそのサイトを上位に表示することができます。 (バックリンク プロファイルが小さいサイトが競合用語全体でランキングされていることがよくありますが、これはおそらく、話題性のオーソリティ スコアが向上しているためと考えられます。)

興味深いことに、話題の権威という概念は少なくとも数年前から存在していましたが、Google によって認められたのはつい最近のことです。

2023 年 5 月 23 日、Google は「Understanding News Topic Authority」を公開しました。

多くの経験豊富な SEO は、話題の権威がランキング要因であると信じていましたが、Google が公開したコンテンツを通じてこれを検証することはできませんでした (出願中の特許を掘り下げることを除いて)。

このリリースの「ニュース」という言葉に惑わされないでください。 トピックの権威は、ニュース サイトだけでなく、Google がクロールするウェブ上のすべてのサイトに関係します。

このトピック権限の概念は、Google の特許 US20180046717A1 に概説されています。

この特許は、サイト内の特定のトピックの一貫性と深さに基づいて、Web サイトの権威を決定するプロセスについて説明しています。

たとえば、「オーガニック ガーデニング」に関する高品質のコンテンツを一貫して公開している Web サイトは、純度の要素が高く (はい、Google はサイトの話題を逸脱しない能力を考慮しています)、より高い権威スコアに貢献している可能性があります。

さらに、Google は、ChatGPT が埋め込み内の単語 (特徴ベクトル) をグラフ化するのと同じように、コンテンツから主要なテーマを抽出し、コンテンツをグラフ化することができます。

これにより、Google はコンテンツが類似していて一貫性があるかどうかを視覚的に確認できるようになり、Web サイトの話題の権威についての理解をさらに深めることができます。

したがって、本質的に、Google のインデックス システムの変化は、個々のページのコンテンツを理解することだけでなく、Web サイトの話題の焦点を認識することにもつながります。

これは、検索結果における Web サイトの可視性に大きな影響を与える可能性があるため、コンテンツ戦略において一貫した焦点を維持することの重要性を強調しています。

SEO のポイントと応用

一貫したトピックの焦点

Google は、サイトがメインのトピックから逸​​脱していることを特定できます。 コンテンツに一貫性がない場合、Web サイトの目的と目的が混乱する可能性があります。

コンテンツ戦略において一貫した焦点を維持して、話題の権威に関連するスコア向上の恩恵を受けてください。

コンテンツの深さ

コンテンツに深みを持たせることが重要ですが、それは関連性のある深さである必要があります。 サイトの主な目的を理解し、コンテンツの深みを導きましょう。

たとえば、サイトの主な目的がデジタル写真技術に関する情報を提供することである場合、フィルム カメラの歴史について詳しく書くことに転向しないでください。

これは写真に関連していますが、サイトの主な焦点であるデジタル技術とは厳密には一致しません。 代わりに、さまざまなデジタル写真テクニックを調べたり、デジタル カメラをレビューしたり、デジタル写真を編集するためのヒントを提供したりして、コンテンツを深めてください。

コンテンツが多すぎると権限が薄れる可能性があります

Web サイト上のコンテンツが多すぎると、Web サイトの意味や目的が薄れてしまう可能性があります。

サイトマップをよく調べて、重要なアイデアをサポートするコンテンツのみが含まれていること、およびコンテンツが Google がエンティティを理解するのに十分な品質であることを確認してください。

コンテキストブリッジの使用

新しいコンテンツを作成するときは、「コンテキスト ブリッジ」を使用してコンテンツをサイトの主な目的に結び付けることが重要です。

Web サイトに新しいコンテンツを単に追加するのではなく、新しいページを主な目的に結び付けるにはどうすればよいかを常に自問してください。

これにより、Google は新しいページのエンティティを主な目標エンティティに関連付けることができるようになります。

トピック権限の制限と制約

私たちは作成するサイト全体で話題の権威を構築することに重点を置きたいと考えていますが、それでもいくつかの制限があります。

これらの制限は、Web 2.0 の時代から残っているランキング要素であり、Google は Web 滞在時間とバックリンクなど、依然として相当量のランキング権限を付与しています。

まず第一に、トピックの権威を構築するには時間がかかります。 最近の AI コンテンツ作成ツールの爆発的な増加により、このスケジュールは大幅に短縮される可能性がありますが、それでも時間がかかります。

話題の権威の使用は、あなたの専門分野の他のサイトがどの程度「権威」であるかにも関係します。

たとえば、信じられないほどのトピック マップに基づいて優れたコンテンツを作成した場合でも、同じ分野の他のサイトと比較されることになります。

これらの他のサイトも、時間の経過とともに大きな話題性を確立した場合、バックリンクと Web 上の時間という古くからの問題は考慮されません。

優れたエンティティ開発を開発し、Web 上に数年以上存在しているドメインでそれを行ったサイトを上回る順位を付けるのは非常に困難です。 確かに可能ですが、それでも難しいです。

バックリンクについて話しましょう。

バックリンクを使用せずに上位にランクされるサイトを構築することは十分に可能ですが、熟練した SEO 者でもそうするのは難しい場合があります。

バックリンクは依然として非常に重要なランキング要素です。 確かに、以前ほど強力ではないかもしれませんが、依然として強力です。

バックリンクにこのような膨大なランキング力を与えることに関する問題は、実際にはどのトピックにも「特化」していない大手ニュース複合企業サイトに由来しています。

誰もがこれを目にしたことがあります。Google で「xyz に最適なウィジェット」を検索すると、最初の 10 ～ 15 件の結果がニュース ネットワーク サイトであり、いずれもこれらのウィジェットを購入するための最良のガイドがあると主張しています。

ニュース サイトはこれらのウィジェットの開発または販売を専門としていますか?

これらのニュース サイトは、これらのウィジェットに関して話題の権威を持っていますか?

全くない。

ニュース サイトがこれらのウィジェットに対する話題の権限を持っていないのであれば、なぜニュース サイトが依然として SERP を独占しているのでしょうか? 結局のところ、ウェブ上での時間とバックリンク プロフィールが重要になります。

これらの大手ニュース ネットワークの編集者は、公開ボタンをクリックすると非常に上位にランクされることを知っているため、サイト上の広告スペースの販売を求めます。

企業はまた、自社の製品が Google SERP の上位に来ることを知っているため、この機能に喜んで何千ドルも支払います。

これらは本質的に、ニュースサイトが何かを公開するたびにSERPを支配する能力を侵食しているため、パラサイトSEOと呼ばれています。

あなたのサイトがどれほど時事的に権威があるとしても、これらのニュースサイトの強者と競争するのは難しいでしょう。

残念ながら、Google がこの問題に対処するまでは、話題の権威になるだけでは、ニュース サイトが独占するホットな SERP の一部と競合するには不十分です。

エンティティの時代における SEO をマスターする

クエリ処理からインデックス作成、ランキングまでの一連の流れをご案内することで、Google 検索エンジンの最新の変更をより適切に反映できるように「概念的なマシン」を更新するお手伝いができれば幸いです。

この洗練された理解は、自分の Web サイトとクライアントの Web サイトの時間とランキングに重点を置く戦略を改善するのに役立ちます。

最後に、理論は実際に適用されてこそ真価を発揮するということを覚えておくことが重要です。

たとえば、アフィリエイト SEO の実践者は、かなり前に、自分たちの主題に関する大量のコンテンツを作成すると、話題のオーソリティ SEO のブーストを引き起こす可能性があることを発見しました。

これは、エンティティ SEO に対する理解が進化するずっと前に実現されていました。

SEO の旅は常に進化しており、発見と改善の機会に満ちています。

したがって、この知識と洞察を武器に、独自の SEO 戦略に取り組み、実験し、形成する時期が来ました。 やっぱりプリンの証は食べてみてね。 テストを楽しんでください。

この記事はPaul DeMottの共著です。

これはエンティティ SEO シリーズの 3 番目の記事です。 最初の 2 つの記事を読みたい場合は、ここにリンクされています。

• エンティティ SEO の決定版ガイド
• エンティティに合わせて最適化する方法
• AI を使用してサイト全体のエンティティを最適化する 3 つの方法