Wyszukiwanie semantyczne – wiatr zmian

Co to jest wyszukiwanie semantyczne ?

Pod surowym terminem technicznym kryje się niewinne pragnienie, stare jak sama ludzkość.

Zawsze staraliśmy się spojrzeć w przeszłość i dotrzeć do głębszego znaczenia tego, co nas otacza.

Niekiedy prowadziło nas to do głębokich realizacji. Innym razem udawało nam się spektakularnie ponosić porażkę.

Teraz mamy technologię, która doładowuje i pogłębia nasze poszukiwanie znaczenia.

Wprowadź wyszukiwanie semantyczne.

Magia słów i poszukiwanie semantyczne

Semantyka to fascynująca strona językoznawstwa, której przypisuje się zadanie poszukiwania sensu.

Znaczenie słów i ich wzajemne relacje. Semantyka musi wyjaśniać, dlaczego wybieramy określone słowa i wyrażenia do opisu rzeczy.

Tym, co definiuje semantykę jako istotną część poszukiwań semantycznych, jest tęsknota za szukaniem i tworzeniem połączeń.

Wyobraź sobie, że szukasz igły w stogu siana – niezaprzeczalnie denerwujące doświadczenie.

Bez narzędzi umożliwiających szybkie i intuicyjne wyniki szukałbyś w Internecie rzeczy o podobnym poziomie sukcesu.

Na szczęście dążenie do uporządkowania i ujednolicenia naszego życia przekłada się nawet na sposób wyszukiwania rzeczy w sieci. Tak powstało wyszukiwanie semantyczne.

Bardziej szczegółowe wyjaśnienie, czym jest wyszukiwanie semantyczne, pochodzi z publikacji Hannah Bast i współautorów.

Jak opisują, wyszukiwanie semantyczne to „poszukiwanie sensu”. I możemy znaleźć sens przynajmniej w kilku częściach procesu wyszukiwania.

Najpierw w samym zapytaniu. Tutaj musimy dowiedzieć się, jaki jest prawdziwy zamiar żądania.

Następnie musimy wziąć pod uwagę dane, które musimy pobrać i czy naprawdę pasują do tego, czego szukamy.

Lub, jeśli odpowiednio przedstawimy informacje, aby miały znaczenie dla wyszukiwania.

Przełamywanie znaczenia wyszukiwania semantycznego

Ujmując to w terminach Laymana, wyszukiwanie semantyczne ma na celu zrozumienie języka naturalnego tak, jak zrobiłby to człowiek i podanie odpowiednich wyników wyszukiwania w sieci semantycznej .

Co to znaczy?

Powiedzmy, że wpisuję w wyszukiwarce Google „który jest najmniejszym ssakiem”.

Wyszukiwarka, co zrozumiałe, odpowie na moje pytanie, opierając się na założeniu, że chcę dowiedzieć się, który jest najmniejszym ssakiem – zamiast szukać dokładnych odpowiedników wpisanej przeze mnie frazy.

W ten sposób jako pierwszy otrzymuję artykuł zatytułowany „6 najmniejszych ssaków świata”, a następnie zdjęcia ryjówki etruskiej – która, nawiasem mówiąc, jest najmniejszym znanym ssakiem na świecie.

Zrozumienie znaczenia mojego zapytania pomaga wyszukiwarkom semantycznym sugerować również poprawki błędnie napisanych słów.

Tak więc, jeśli zdarzy mi się błędnie napisać słowo ssak, Google zasugeruje, że zamiast słowa „mamal” prawdopodobnie szukam słowa „ssak”.

Jak powstało wyszukiwanie semantyczne?

Nasz gatunek ciągnie do szukania porządku – a jeśli go brakuje, nie możemy się powstrzymać od próby jego stworzenia.

Zrozumiałe jest więc, że budujemy wirtualny świat, który odpowiada na naszą potrzebę porządku i optymalnego czasu.

Wyszukiwarki, poza udzielaniem właściwych odpowiedzi, dodają im też sensu za pomocą sztucznej inteligencji.

Używają semantycznego uczenia maszynowego wyszukiwania, aby pomóc w przetwarzaniu i ocenianiu informacji, a także potrafią zrozumieć naturalną ludzką mowę.

Wszystko to w końcu zapewnia adekwatne wyniki do naszych zapytań.

Ale jak dokładnie są w stanie odpowiedzieć na pytania takie jak „Największy na świecie pączek?”

Poszukiwanie semantyczne wyłoniło się z sieci semantycznej, więc aby być wiernym mojej własnej, poszukującej porządku naturze, przyjrzyjmy się najpierw, czym jest sieć semantyczna .

Pochodzenie z sieci semantycznej

W skrócie: Semantic Web to rozszerzenie sieci World Wide Web.

A według World Wide Web Consortium (W3C) zapewnia wspólną strukturę do udostępniania i ponownego wykorzystywania danych.

Dotyczy to wszystkich aplikacji, przedsiębiorstw i społeczności.

Rama lub „ontologia”, jak jest znana w dziedzinie informatyki, gromadzi fakty i informacje, które ostatecznie stają się systemem wiedzy.

Mówiąc prościej, semantyczne struktury sieci i tagowanie danych w sposób, w jaki komputery mogą czytać.

Sieć semantyczna umożliwia analizę określonych danych wejściowych na podstawie sieci lub powiązanych czynników. Wykorzystuje zestawy, właściwości i relacje, aby zrozumieć ogromną ilość danych składających się na sieć.

Porównałbym to do mnie, próbując zbudować moje drzewo genealogiczne.

Na pewno nie zorientuję się, kim według mojej babci są moi dalecy kuzyni ze strony matki. Brakuje mi kontekstu, bo ich nie znam.

Jednak sieć semantyczna lepiej radzi sobie z porządkowaniem spraw.

Wizja sieci semantycznej

Ostateczną ambicją sieci semantycznej, jak zauważył jej założyciel Tim Berners-Lee, jest umożliwienie komputerom lepszego manipulowania informacjami w naszym imieniu.

Pojęcie tego, czym jest sieć semantyczna , przekształciło się w dwa ważne typy danych, które dziś ją tworzą – Linked Open Data i Semantic Metadata .

Porządek w chaosie – Porządkowanie za pomocą semantycznych narzędzi wyszukiwania

Połączone otwarte dane (LOD) są modelowane w formie wykresu i publikowane w sposób umożliwiający łączenie między serwerami.

Zasadniczo reprezentuje uporządkowane dane . W 2006 roku Tim Berners-Lee sformalizował cztery zasady powiązanych danych jako:

1. Użyj uniwersalnych identyfikatorów zasobów (URI) jako nazw rzeczy.
2. Użyj identyfikatorów HTTP URI, aby ludzie mogli wyszukiwać te nazwy.
3. Gdy ktoś wyszukuje identyfikator URI, podaj przydatne informacje, używając standardowego formatowania (RDF, SPARQL).
4. Dołącz łącza do innych identyfikatorów URI. aby mogli odkryć więcej rzeczy.

LOD umożliwia zarówno ludziom, jak i maszynom dostęp do danych na różnych serwerach i łatwiejszą interpretację ich semantyki.

W rezultacie sieć semantyczna przesuwa się z przestrzeni składającej się z połączonych dokumentów do przestrzeni składającej się z połączonych informacji.

To z kolei pozwala na stworzenie połączonej sieci znaczeń, którą może przetwarzać maszyna.

Istnieją tysiące zbiorów danych opublikowanych jako LOD w różnych sektorach.

Niektóre przykłady to encyklopedie, dane geograficzne, dane rządowe, naukowe bazy danych i artykuły, rozrywka, podróże itp.

Ponieważ są ze sobą powiązane, te zbiory danych tworzą gigantyczną sieć danych lub Graf wiedzy.

Wykres łączy ogromną ilość opisów bytów i pojęć o znaczeniu ogólnym.

Gra w tagi – semantyczne narzędzia wyszukiwania cz. 2

Drugim ważnym narzędziem, na które liczy sieć semantyczna, są metadane semantyczne.

Są to w zasadzie znaczniki semantyczne, dodawane do zwykłych stron internetowych w celu lepszego opisania ich znaczenia.

Na przykład strona główna Nagrody Nobla może zawierać semantyczne adnotacje z odniesieniami do kilku istotnych pojęć i podmiotów – między innymi Szwecji, postępów w nauce, kultury i nagród.

Te dobrze określone relacje między podmiotami i odpowiadającymi im wynikami są najlepiej reprezentowane przez ustrukturyzowane schematy metadanych , takie jak Schema.org

Metadane znacznie ułatwiają znajdowanie stron internetowych na podstawie kryteriów semantycznych.

Ucząc się na podstawie wcześniejszych wyników i tworząc powiązania między podmiotami, wyszukiwarka może być w stanie wywnioskować odpowiedź na zapytanie wyszukiwacza, zamiast podawać kilka linków, które mogą lub nie mogą zawierać poprawną odpowiedź.

Metadane rozwiązują wszelkie potencjalne niejasności i zapewniają, że podczas wyszukiwania Prince (muzyka) nie otrzymamy stron o żadnym z wielu książąt, którzy są członkami rodziny królewskiej, na przykład .

Możesz za to podziękować sieci semantycznej .

Ale już.

Struktura sieci semantycznej daje nam wyobrażenie o tym, czym jest wyszukiwanie semantyczne. Mówi nam nawet, jak wyszukiwarka określa, który jest największy na świecie pączek.

Ale

Przyjrzyjmy się jego historii.

Wizjonerzy w dziedzinie poszukiwań semantycznych

Jak w przypadku każdego ruchu na dużą skalę, za zmianą stoi lider. Wspomnieliśmy już o nazwisku Tima Berners-Lee, o którym wielu twierdzi, że jest człowiekiem odpowiedzialnym za wyszukiwanie semantyczne.

W 1998 roku, w początkach nowoczesnej sieci, Berners-Lee mówił już o swoim pomyśle w opublikowanym przez siebie raporcie zatytułowanym Semantic Web Road Map.

21 lat później jego pomysły zostały przyjęte i poszukiwania semantyczne stały się rzeczywistością.

Google to firma, która doprowadziła do zmiany i utorowała drogę do rozwoju wyszukiwania semantycznego .

„Maszyny powinny być w stanie komunikować się ze sobą tak, jak ludzie” – stwierdził Berners-Lee.

Google pracuje teraz nad spełnieniem swojej wizji.

Jak?

Punkt zwrotny w poszukiwaniach semantycznych

Chociaż od 1998 r. wiele się wydarzyło, rok 2012 był punktem zwrotnym dla wyszukiwania semantycznego.

To właśnie w tym roku 20% wszystkich wyszukiwań w Google było nowych. Poza tym słowa kluczowe z długim ogonem stanowiły około 70% wszystkich wyszukiwań.

To powiedziało Google, że użytkownicy zaczęli interesować się używaniem ich wyszukiwarki jako narzędzia do odpowiadania na pytania i rozwiązywania problemów.

Nie chodziło już tylko o wyszukiwanie faktów i znajdowanie poszczególnych stron internetowych.

W ten sposób zrobiono pierwszy krok w kierunku aktualizacji semantycznej .

Graf wiedzy

Wprowadzony w 2012 r. Graf wiedzy oznaczał przejście Google do rozumienia jednostek i kontekstu, zamiast bezmyślnego porównywania ciągów słów kluczowych.

Lub, jak określił to Google, „rzeczy, a nie ciągi”.

Co to jest Graf wiedzy?

Wikipedia podaje, że firma Google i jej usługi korzystają z Grafu wiedzy, aby wzbogacać wyniki swojej wyszukiwarki o informacje z różnych źródeł.

Innymi słowy, graf wiedzy to programistyczny sposób modelowania domeny wiedzy – z pomocą ekspertów w tej dziedzinie, łączeniem danych i algorytmami uczenia maszynowego.

To, co sprawiło, że ten konkretny wykres stał się semantycznym narzędziem wyszukiwania, to sposób, w jaki zbierał informacje.

Zbierał dane, które uważano za domenę publiczną (np. od wielkości Ziemi po nazwiska członków zespołu), wraz z właściwościami każdej jednostki (urodziny, rodzeństwo, rodzice, zawody – wszystko, co można z tym powiązać podmiot.)

Lub

Można powiedzieć, że jest zbudowany na bazie istniejących baz danych, aby łączyć ze sobą ogromne ilości danych – łącząc zarówno informacje strukturalne (listy), jak i niestrukturalne.

Wykres wiedzy gromadzi informacje potrzebne wyszukiwarkom do udzielenia rozsądnych odpowiedzi.

Wykres Google przygotowuje grunt pod nadchodzące zmiany algorytmiczne na dużą skalę. Wkrótce po nim nastąpił Koliber.

Przyspieszenie w kierunku sukcesu z kolibrem

Koliber był punktem zwrotnym. Algorytm wpłynął na około 90% wyszukiwań na całym świecie.

Został zaprojektowany tak, aby był precyzyjny i szybki, a wielu nazywa go narzędziem, które wprowadziło „wyszukiwanie konwersacyjne” do aktywności wyszukiwania.

To była gwiazda technologii wyszukiwania semantycznego .

Jednak Hummingbird oferuje więcej niż tylko odpowiedzi na pytania konwersacyjne.

Algorytm zwraca uwagę na każde słowo w zapytaniu.

Następnie upewnia się, że brane jest pod uwagę całe zapytanie, całe zdanie lub znaczenie, a nie poszczególne słowa.

Intencją jest, aby strony pasowały do ​​głębszego znaczenia, a nie tylko do rzeczywistych słów.

Jest więcej.

Oprócz ulepszeń szybkości i dokładności aktualizacji Hummingbird, Google zadbało o zintegrowanie wyszukiwania semantycznego.

Znacząco poprawili swoje zrozumienie zapytań wyszukiwania – nawet wyszukiwania z długim ogonem – a tym samym intencji użytkownika.

W rezultacie:

Całe zapytania i relacje grup słów w zapytaniach wyszukiwania zostały zidentyfikowane, ukierunkowane i zinterpretowane.

Efekty algorytmu kolibra

Ulepszenia Hummingbird były szczególnie skoncentrowane na wyszukiwaniu kontekstowym i konwersacyjnym.

Oba obszary są silnie powiązane z fundamentalną semantyką i relacjami między słowami.

Ale już.

Algorytm przetwarza język naturalny w celu uzyskania niszowych wyników zapytań zarówno na poziomie głowy, jak i długiego ogona.

Innymi słowy, używa wyszukiwania kontekstowego, w którym Google coraz częściej zwraca wyniki, które pasują do intencji zapytania.

Wyniki nie są już ograniczone do samych słów, ale zawierają interpretację intencji wyszukiwanych haseł.

Jak dokładnie?

Narzędzie to sprawdza relacje, które nie zostały wyraźnie zamodelowane.

Proces łączy gramatykę, statystyki i słowniki, aby uzyskać tagowanie relacyjne.

Oceniając intencje w sposób semantyczny i koncentrując się na synonimach i tematach związanych z tematem, Hummingbird pozwala użytkownikom pewnie wyszukiwać tematy i podtematy zamiast próbować „abrakadabra” podczas wyszukiwania.

Algorytm jest pod wieloma względami definicją wyszukiwania semantycznego.

Przykładem ilustrującym, jak faktycznie działa Koliber, może być wyszukiwanie, takie jak „Prezydent Anglii”.

Ale już.

Anglia nie ma prezydenta, ale premiera, który stoi na czele rządu. Anglia ma również głowę państwa, która jest królową.

A Google o tym wie, więc wyświetli wyniki związane z premierem lub królową.

W pewnym sensie Hummingbird pozwala ludziom uzyskać odpowiedź na pytanie, którego nie potrafią zadać – i selekcjonować wyniki, które pomagają użytkownikom znaleźć to, czego szukają.

Zorientowany na lokalizację

Kolejnym ulepszeniem, jakie przynosi Hummingbird, są wyniki zorientowane lokalnie.

Dzięki wykorzystaniu kontekstu wyniki lokalne stają się bardziej precyzyjne.

Jeśli więc szukasz dobrych włoskich restauracji, Google założy, że chcesz zjeść kolację w swoim mieście.

Dlatego użyje danych o Twojej lokalizacji, aby polecić dobrą pizzę w Twojej okolicy, zamiast wymieniać restauracje we Włoszech.

Często przyjmujemy za pewnik precyzję, z jaką uzyskujemy właściwe wyniki.

To owocne żniwo lat badań i rozwoju za kulisami.

Marzenie o wyszukiwaniu semantycznym ukształtowało się dzięki połączeniu przetwarzania języka konwersacyjnego i zrozumienia ludzkich intencji na podstawie danych o lokalizacji.

Hummingbird był ważnym przełomem w wyszukiwaniu semantycznym, ale Google nie poprzestał na tym.

Kolejnym dość ważnym ulepszeniem, które wprowadzili później, był RankBrain.

Sztuczna inteligencja w świecie sieci semantycznej

RankBrain to semantyczne narzędzie do uczenia maszynowego wyszukiwania , które pojawiło się jako odpowiedź na problem, na który natknął się Google podczas odpowiadania na zapytania dotyczące słów kluczowych.

Kilka lat temu około 15% wyszukiwań Google obejmowało słowa, których nigdy wcześniej nie widział.

Nie miał możliwości dowiedzenia się dokładnie, czego szuka użytkownik.

Na pierwszy rzut oka 15% może nie wydawać się wielkim problemem.

Mimo to Google przetwarza miliardy żądań każdego dnia, więc odsetek ten był dość znaczącą liczbą w wartościach bezwzględnych.

Około 450 milionów wyszukiwań zawierało słowa kluczowe, które nigdy wcześniej nie były przetwarzane.

Co więc robisz, gdy nie wiesz, jak odpowiedzieć na pytanie?

Odgadnąć?

To właśnie robiło Google, gdy otrzymywało prośby o dowolne z tych nieznanych słów kluczowych.

Niestety nie doprowadziło to do uzyskania dokładnych wyników. Wyszukiwarka po prostu szukała stron zawierających wszystkie słowa kluczowe wprowadzone przez użytkownika, nie rozumiejąc intencji za nimi stojących.

Nie wiedziała, jak zaimplementować i stworzyć semantyczne wyszukiwanie żądań, których wyszukiwarka nigdy wcześniej nie otrzymywała.

To skłoniło Google do znalezienia rozwiązania i wprowadzenia narzędzia, które może uczyć się z dowolnego miejsca.

Wprowadź RankBrain

Algorytm wyszukiwarka maszyna uczenie oparte pomaga wyników wyszukiwania Google proces i zapewnić bardziej trafne wyniki wyszukiwania dla użytkowników.

Google wykorzystuje algorytm AI nie tylko do rozwiązywania tych zapytań, ale także do ich przetwarzania i zrozumienia.

Co zmieniło się w RankBrain?

Przed RankBrain 100% algorytmu Google było ręcznie kodowane.

Tak więc proces w dużej mierze opierał się na inżynierach, którzy próbowali odgadnąć, co poprawi wyniki wyszukiwania.

Dziś inżynierowie nadal pracują nad algorytmem, ale RankBrain również robi swoje w tle.

Proces

Krótko mówiąc, RankBrain może dostosować swój własny algorytm, aby uzyskać lepszą reakcję.

W zależności od słowa kluczowego, RankBrain zwiększa lub zmniejsza znaczenie linków zwrotnych, aktualności treści, długości treści, autorytetu domeny i innych zmiennych rankingowych.

Następnie obserwuje, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcję z nowymi wynikami wyszukiwania. Jeśli nowy algorytm im się bardziej spodoba, to zostanie.

Jeśli nie, RankBrain wycofuje stary algorytm.

Dzięki inteligentnej aktualizacji semantycznej Google jest w stanie dowiedzieć się, co masz na myśli, nawet jeśli wcześniej nie powiązał Twojego zapytania.

Jak?

Dopasowując swoje nigdy wcześniej nie widział słów kluczowych słów kluczowych, które to widział.

Jako przykład tego, jak działa sieć semantyczna , Google RankBrain mógł zauważyć, że ludzie wyszukują „największy na świecie pączek”.

Okazało się, że ludzie, którzy tego szukają, chcą znaleźć największy pączek, jaki kiedykolwiek powstał.

Kiedy więc ktoś szuka „największego pączka na świecie”, RankBrain wyświetla podobne wyniki.

A w przypadku pączka pierwsze trzy strony internetowe, które otrzymujesz dla obu wyszukiwań, są takie same.

Metoda RankBrain

Google skomentował, w jaki sposób wykorzystują uczenie maszynowe, aby lepiej zrozumieć intencje wyszukiwarek dzięki technologii zwanej „ Word2vec ”, która zamienia słowa kluczowe w pojęcia.

Mówi się na przykład, że ta technologia sieci semantycznej „rozumie, że Paryż i Francja są powiązane w taki sam sposób, jak Berlin i Niemcy (stolica i kraj), a inaczej niż Madryt i Włochy”.

I nawet jeśli nie wspomnieli konkretnie, że w ten sposób działa RankBrain, możemy się domyślać, że wykorzystuje podobną technologię.

Wracając do idei koncepcji zamiast dopasowywania słów kluczowych – RankBrain stara się dawać wyniki w oparciu o intencję wyszukiwania.

Satysfakcja użytkownika vs RankBrain

Jasne, RankBrain może zaryzykować zrozumienie nowych słów kluczowych. Może nawet samodzielnie dostosować algorytm.

Pytanie numer jeden brzmi zatem:

Kiedy RankBrain pokazuje zestaw wyników, skąd ma wiedzieć, czy są dobre?

Cóż – zauważa.

RankBrain wykorzystuje sygnały UX – przynajmniej tak brzmi termin techniczny.

Mówiąc prościej, oznacza to, że RankBrain pokazuje zestaw wyników wyszukiwania, które według Ciebie mogą Ci się spodobać.

Jeśli wiele osób polubi jeden konkretny wpis, podniosą tę stronę w rankingu.

A jeśli nie?

Następnie algorytm usuwa tę stronę i zastępuje ją inną.

Co dokładnie obserwuje RankBrain?

Zwraca szczególną uwagę na sposób interakcji z wynikami wyszukiwania.

Jest kilka sygnałów, które monitoruje:

1. Organiczny współczynnik klikalności (CTR)
2. Czas oczekiwania
3. Współczynnik odrzuceń
4. Przyklejanie się pogo

Są one znane jako sygnały doświadczenia użytkownika (sygnały UX).

Spójrzmy na przykład i zobaczmy, jak sieć semantyczna Google zinterpretowałaby moje wyszukiwanie.

Jeśli szukam „najlepszego drona dla dzieci”, pierwszym wynikiem jest artykuł opublikowany w połowie czerwca.

To odwołuje się do świeżości treści, które ocenia RankBrain, sugerując odpowiedzi na zapytania.

Ale zostawmy to na chwilę.

Algorytm zwróci uwagę na stronę, którą otwieram. Porównuje, ile razy był otwierany wcześniej dla podobnych wyników, dając w ten sposób CTR.

Gdy otworzę stronę, RankBrain będzie obserwował mój czas przebywania. Tyle czasu spędzam na stronie. W ten sposób algorytm oceni, czy informacje są dla mnie przydatne.

Jeśli otworzę, aby zobaczyć treść, która nie ma nic wspólnego z moim zapytaniem lub jest źle zaprezentowana, szybko wrócę do strony wyników.

Jeśli zrobi to wystarczająca liczba osób, ranking witryny spadnie.

A jeśli strona nie ładuje się na czas, zwiększa się szansa na odrzucenie, a wraz z tym pozycja strony gwałtownie spada.

Załóżmy teraz, że po pierwszym kliknięciu strony nie mogę znaleźć tego, czego szukam. Prawdopodobnie będę kontynuował sondowanie otrzymanych wyników, dopóki ich nie znajdę.

I to jest kolejny czynnik, który RankBrain wykorzystuje do analizy sukcesu swojej pracy – pogo-sticking.

Im więcej chodzę tam iz powrotem, tym mniej prawdopodobne jest, że RankBrain zasugeruje te niefortunne strony następnemu użytkownikowi z podobnymi wyszukiwaniami.

Ale już.

Omówiliśmy podstawowe narzędzia semantyczne, których używają wyszukiwarki , takie jak Google, aby zrozumieć i sugerować odpowiednie odpowiedzi na żądania użytkowników.

Możemy więc przyjrzeć się, jak możemy je wykorzystać na naszą korzyść.

Jak zoptymalizować treść pod kątem semantycznego SEO

Dla SEO zrozumienie wyszukiwania semantycznego ma duże zalety. Duża część to umiejętność utrzymania się na prowadzeniu w wyścigu.

Istnieje kilka kroków do dobrej semantycznej strategii SEO sugerowanej przez ekspertów.

A ponieważ wyszukiwanie semantyczne zyskuje na znaczeniu wraz z upływem czasu, te kroki są dobrą radą, która pomoże każdemu zoptymalizować zawartość i lepiej ocenić swoją witrynę.

1. Rozważ tematy, a nie tylko słowa kluczowe
2. Dopasuj treść do intencji wyszukiwania
3. Uwzględnij w treści powiązane słowa kluczowe
4. Zoptymalizuj swoje treści pod kątem polecanych fragmentów
5. Uwzględnij uporządkowane dane w treści
6. Rozważ tematy zamiast tylko słów kluczowych

Jak widzieliśmy wcześniej w artykule, wszystko sprowadza się do tematów – kontekstu poszukiwań. A Google i inne wyszukiwarki starają się dostarczać nam najtrafniejsze wyniki.

Treść powinna więc być bardziej wyczerpująca i pouczająca niż kiedykolwiek wcześniej.

Jeśli myślisz o tworzeniu krótkich i płaskich stron treści dla każdej odmiany szerokiego zapytania wyszukiwania – nie przejmuj się. Zamiast tego powinieneś stworzyć obszerny i trwały przewodnik, który obejmuje cały temat.

Następnie należy zastosować najlepsze praktyki optymalizacji słów kluczowych, aby zapewnić pełną optymalizację treści zarówno pod kątem wyszukiwarek, jak i czytelników.

Dopasuj zawartość do intencji wyszukiwania

Przed utworzeniem treści dla słów kluczowych SEO, na które chcesz kierować, powinieneś zapytać, dlaczego użytkownik szukał tej frazy. Ustalenie, co oznacza słowo kluczowe zamiarem i będziesz mieć dużo łatwiej angażują odbiorców.

Intencją słowa kluczowego może być:

1. Informacyjne – użytkownik próbuje się czegoś nauczyć, więc używa słów kluczowych „wiem” do szukania informacji i uzyskiwania odpowiedzi;
2. Nawigacyjny – użytkownik próbuje przejść do określonej witryny lub znaleźć określony przedmiot, więc używa słów kluczowych „idź”, aby znaleźć witrynę dla znanej marki;
3. Transakcyjny – użytkownik próbuje dokonać zakupu, więc używa słów kluczowych „do”, aby znaleźć produkt do zakupu lub stronę, aby dokonać transakcji.

Uwzględnij powiązane słowa kluczowe w treści

Aby sprawdzić pasek semantyki wyszukiwania semantycznego, należy dodać do treści powiązane lub ukryte słowa kluczowe indeksowania semantycznego (LSI).

Słowa kluczowe LSI to frazy, które są ściśle powiązane z docelowym słowem kluczowym. Dają kontekst treści i pomagają wyszukiwarkom lepiej zrozumieć, co oznacza treść i jak służy odbiorcom.

Więc kiedy mówisz o czekoladzie, powinieneś przynajmniej odnieść to do kakao.

Optymalizacja treści pod kątem polecanych fragmentów

Wyszukiwarki lubią wyświetlać szczegółowe wyniki, które dostarczają użytkownikom pożądanych informacji – bezpośrednio na ich stronie wyników.

Aby zwiększyć widoczność wyszukiwania, możesz:

1. Zoptymalizuj treść pod kątem pól odpowiedzi oraz fragmentów opisów akapitów, list i tabel
2. Wyraźnie odpowiadaj na pytania w treści, koncentrując się na słowach kluczowych z długim ogonem
3. Użyj formatowania, aby informacje były atrakcyjną opcją dla polecanych fragmentów

Na koniec dołącz dane strukturalne do treści

Innym sposobem, aby pomóc wyszukiwarkom zrozumieć znaczenie i trafność Twoich treści, są dane strukturalne.

Dane strukturalne lub znaczniki schematu to forma mikrodanych, która dodaje dodatkowy kontekst do kopiowania na stronie internetowej.

Wykorzystuje zestaw standardowych struktur danych, które kategoryzują treść dla wyszukiwarek.

Te dodatkowe informacje pomagają wyszukiwarkom oceniać zawartość i identyfikować informacje, które mogą być wyświetlane w rozszerzonych wynikach wyszukiwania.

W praktyce wszystko, co do tej pory powiedzieliśmy, sprowadza się do jednej rzeczy.

Aby w pełni wykorzystać naszą obecność w Internecie, publikowane przez nas informacje powinny być uporządkowane semantycznie.

Kontekst to przyszłość semantycznego wyszukiwania w sieci. Chociaż wciąż są fragmenty układanki do zebrania, sieć semantyczna już żyje.

Być może już niedługo nastąpi dzień, w którym inteligentna sieć nowej generacji pomoże nam umawiać spotkania, robić zakupy, znajdować potrzebne informacje i łączyć nas z ludźmi o podobnych poglądach.

Na dodatek robi to samodzielnie.

Na pewno nie będziemy musieli wtedy pytać, czym jest wyszukiwanie semantyczne . Stanie się nieodłączną częścią naszego codziennego życia.