Cum vă poate ajuta ChatGPT să vă optimizați conținutul pentru entități

Când este utilizat strategic, ChatGPT poate depăși efortul uman manual în ceea ce privește calitatea rezultatelor.

Nu, instrumentele nu vor scrie conținut mai bun.

În schimb, cred că un scriitor înarmat cu această tehnologie poate crea conținut optimizat care este mai bine aliniat cu criteriile de clasare ale Google.

Prin explorarea diferitelor metode de punctare a conținutului și de extragere a entităților, îmi propun să vă ghidez spre maximizarea beneficiilor instrumentelor.

„Dincolo de cuvintele cheie: cum afectează entitățile strategiile moderne de SEO” a discutat cum și de ce să includeți entități relevante pe site-ul dvs. web (adică, harta topică).

Acest articol se va concentra asupra de ce și cum să folosiți entitățile pentru a crea conținut SEO cu o poziție mai bună.

Cum sunt legate SEO entitatea și OpenAI?

Înainte de a discuta despre modul în care software-ul optimizează utilizarea entităților pentru rezultatele căutării, să înțelegem asemănările dintre SEO entității și ChatGPT de la OpenAI.

Blocuri de construcție ale limbajului

La nivelul său cel mai de bază, limbajul este construit în jurul:

• Subiecte: despre ce (sau despre cine) este vorba în propoziție.
• Predicate: Spune ceva despre subiect.

De exemplu, în propoziția „Pisica s-a așezat pe rogojină”, „Pisica” este subiectul și „sat pe saltea” este predicatul.

Atât motorul de căutare Google, cât și ChatGPT de la OpenAI sunt concepute pentru a înțelege structura fundamentală a limbajului.

Motoarele de căutare semantice se concentrează pe înțelegerea conținutului într-un mod eficient din punct de vedere computațional.

ChatGPT face un pas mai departe, folosind mult mai mult calcul pentru a genera conținut.

Motoarele de căutare semantice

Motorul de căutare Google identifică entitățile, care sunt în esență subiectele propozițiilor de pe o pagină web.

Apoi folosește contextul din jurul acelor entități pentru a înțelege predicatele – sau ceea ce se spune despre acele entități.

Acest lucru permite Google să înțeleagă conținutul paginii și cum ar putea fi relevant pentru interogarea de căutare a unui utilizator.

Relațiile luate în considerare sunt descrise în Knowledge Graph de la Google.

Când Google analizează un articol, folosește Knowledge Graph pentru a obține informații mai profunde.

Identifică entitățile și predicatele relevante din conținut, ceea ce îi permite să discerne la ce căutări de cuvinte cheie este cea mai relevantă piesa.

ChatGPT de la OpenAI

Pe de altă parte, ChatGPT își folosește modelul transformator și înglobările pentru a înțelege atât subiectele, cât și predicatele.

Mai exact, mecanismul de atenție al modelului îi permite să înțeleagă relațiile dintre diferite cuvinte dintr-o propoziție, înțelegând eficient predicatul.

Înglobările, între timp, ajută modelul să înțeleagă relațiile și semnificațiile cuvintelor în sine, ceea ce include înțelegerea subiecților.

În ciuda diferențelor lor vaste, ChatGPT și entitate SEO au o capacitate comună:

Recunoașterea entităților și predicatelor relevante pentru un subiect. Această caracteristică comună subliniază cât de vitale sunt entitățile pentru înțelegerea noastră a limbajului.

În ciuda complexităților, profesioniștii SEO ar trebui să își concentreze eforturile asupra entităților, subiecților și predicatelor acestora.

Deci, cum folosim această nouă înțelegere pentru a ne optimiza conținutul?

Optimizarea conținutului nou pentru entități

Google identifică entitățile și predicatele acestora pe o pagină web. De asemenea, le compară în pagini potențial relevante.

În esență, este ca un matchmaker, care încearcă să găsească cea mai bună potrivire între interogarea de căutare a unui utilizator și conținutul disponibil pe web.

Având în vedere că algoritmul Google este optimizat pentru rezultate de înaltă calitate, începeți procesul de optimizare examinând primele 10 rezultate Google.

Acest lucru vă va oferi informații despre atributele pe care Google le preferă pentru un anumit termen de căutare.

La agenția noastră, aplicăm un cadru pentru a identifica potențialele îmbunătățiri care pot îmbunătăți articolele noastre cu 10-20%, pe care le voi împărtăși mai jos.

Un cadru care prioritizează aspectele potrivite poate ilustra diferența dintre conținutul tău și materialul de cel mai înalt rang.

Când creăm conținut, respectăm acest cadru și îndeplinim aceste elemente prioritare.

Ne pregătim pentru succes imediat dacă îndeplinim toate aceste criterii.

Scufundarea în partea de entitate a listei de verificare

Gândește-te așa:

Imaginați-vă că Google ține evidența cât de des apar împreună anumite entități și predicatele lor.

S-a dat seama ce combinații sunt cele mai importante pentru utilizatorii care caută anumite subiecte.

În calitate de expert SEO, obiectivul tău ar trebui să fie să includă aceste entități cheie în conținutul tău, pe care le poți identifica prin inginerie inversă a rezultatelor de top pe care Google îți arată că le plac deja.

Dacă pagina dvs. web include entitățile și predicatele pe care Google le așteaptă pentru o anumită căutare de utilizator, conținutul dvs. va obține un scor mai mare.

Vom atinge excepția noilor relații cu entități într-o discuție viitoare.

Aici intră în joc instrumentele care utilizează strategic tehnici ChatGPT și NLP pentru a ajuta la analiza primelor 10 rezultate.

Încercarea manuală poate fi consumatoare de timp și dificilă din cauza amplorii datelor pe care ar trebui să le consumați.

Pasul 1: Extragerea entităților

Pentru a face această analiză, va trebui să imitați entitatea nativă Google și procesele de extracție a predicaților și apoi să transformați constatările într-un plan de acțiune/ghid al scriitorului.

În jargonul tehnic, acest exercițiu este cunoscut sub numele de recunoaștere a entității numite, iar diferite biblioteci NLP au propriile lor abordări unice.

Din fericire, pe piață sunt disponibile multe instrumente de scriere a conținutului care automatizează acești pași.

Cu toate acestea, înainte de a urma orbește recomandările unui instrument SEO, este util să înțelegeți ce va face și ce nu va face bine.

Recunoașterea entității denumite (NER)

Gândiți-vă la NER ca la un proces în două etape: identificarea și clasificarea.

Observarea

• Primul pas este ca un joc de „I Spy”. Algoritmul citește textul cuvânt cu cuvânt, căutând cuvinte sau expresii care ar putea fi entități. Este ca și cum cineva citește o carte și evidențiază numele de persoane, locuri sau date.

Categorizarea

• Odată ce algoritmul a detectat entitățile potențiale, următorul pas este să ne dăm seama ce tip de entitate este fiecare. Este ca și cum ați sorta cuvintele evidențiate în diferite grupe: unul pentru Persoane , unul pentru Locații , unul pentru Date și așa mai departe.

Să luăm în considerare un exemplu. Dacă avem propoziția: „Elon Musk s-a născut în Pretoria în 1971”.

În pasul de detectare, algoritmul ar putea identifica „Elon Musk”, „Pretoria” și „1971” ca potențiale entități.

În pasul de clasificare, ar clasifica apoi „Elon Musk” ca Persoană , „Pretoria” ca locație și „1971” ca dată .

Algoritmul folosește o combinație de reguli și modele de învățare automată antrenate pe cantități mari de text.

Aceste modele au învățat din exemple cum arată diferitele tipuri de entități, astfel încât să poată face presupuneri educate atunci când întâlnesc un text nou.

Extragerea relațiilor (RE)

După ce NER identifică entitățile dintr-un text, următorul pas este înțelegerea relațiilor dintre aceste entități.

Acest lucru se realizează printr-un proces numit extragerea relației (RE). Aceste relații acționează în esență ca predicate care leagă entitățile.

În contextul NLP, aceste conexiuni sunt adesea reprezentate ca triple, care sunt seturi de trei elemente:

• Un subiect.
• Un predicat.
• Un obiect.

Subiectul și obiectul sunt de obicei entitățile identificate prin NER, iar predicatul este relația dintre ele, identificată prin RE.

Conceptul de folosire a triplelor pentru a descifra și înțelege relațiile este minunat de simplist. Putem înțelege ideile de bază prezentate cu un calcul minim, timp sau memorie.

Este o dovadă a naturii limbajului că obținem o idee bună a ceea ce se spune, concentrându-ne doar asupra entităților și predicatelor lor.

Eliminați toate cuvintele în plus, iar ceea ce vă rămâne sunt componentele cheie – un instantaneu, dacă vreți, a relațiilor pe care le țese autorul.

Extragerea relațiilor și reprezentarea lor ca triple este un pas crucial în NLP.

Permite computerelor să înțeleagă narațiunea textului și contextul din jurul entităților identificate, permițând înțelegerea mai nuanțată și generarea limbajului uman.

Amintiți-vă că Google este încă o mașină, iar înțelegerea limbajului este diferită de înțelegerea umană.

De asemenea, Google nu trebuie să scrie conținut, ci trebuie să echilibreze cerințele de calcul. În schimb, poate extrage cantitatea minimă de informații care atinge obiectivul de a lega conținutul la interogarea de căutare.

Pasul 2: Construirea unui ghid al scriitorului

Trebuie să imităm procesul Google de extragere a entităților și a relațiilor lor pentru a genera o analiză și o foaie de parcurs utile.

Trebuie să înțelegem și să folosim aceste două idei cheie în primele 10 rezultate ale căutării. Din fericire, există mai multe moduri de a aborda clădirea foii de parcurs.

• Ne putem baza pe extragerea entităților
• Putem extrage expresii de cuvinte cheie.

Traseul entității

O rută care poate fi testată este o metodologie similară instrumentelor precum InLinks.

Aceste platforme folosesc extragerea de entități în primele 10 rezultate, probabil utilizând API-ul NER de la Google Cloud.

În continuare, determină frecvențele minime și maxime ale entităților extrase din conținut.

Pe baza utilizării de către dvs. a acestor entități, acestea vă evaluează conținutul.

Pentru a determina utilizarea cu succes a entităților în materialul dvs., aceste platforme își elaborează adesea proprii algoritmi de recunoaștere a entităților.

Argumente pro şi contra

Această metodă este eficientă și vă poate ajuta să creați conținut mai autorizat. Cu toate acestea, trece cu vederea un aspect cheie: extragerea relatiei.

Deși putem potrivi utilizarea entităților cu articolele de top, este dificil să verificăm dacă conținutul nostru include toate predicatele sau relațiile relevante dintre aceste entități. (Notă: Google Cloud nu distribuie public API-ul pentru extragerea relațiilor.)

Un alt potențial capcan al acestei strategii este că promovează includerea fiecărei entități găsite în primele 10 articole.

În mod ideal, ați dori să cuprindeți totul, dar realitatea este că unele entități au mai multă greutate decât altele.

Îngreunând și mai mult lucrurile, rezultatele căutării conțin adesea intenții mixte, ceea ce înseamnă că unele entități sunt relevante doar pentru articolele care se adresează anumitor intenții de căutare.

De exemplu, structura de entitate a unei pagini cu lista de produse va diferi semnificativ de o postare pe blog.

Poate fi, de asemenea, o provocare pentru un scriitor să transforme entitățile cu un singur cuvânt în subiecte relevante pentru conținutul lor. Activarea și dezactivarea anumitor concurenți poate ajuta la remedierea acestor probleme.

Nu mă înțelege greșit, sunt un fan al acestor instrumente și le folosesc ca parte a analizei mele.

Fiecare abordare pe care o voi împărtăși aici are propriile avantaje și dezavantaje, toate acestea putând îmbunătăți conținutul într-o anumită măsură.

Cu toate acestea, scopul meu este să prezint diversele moduri în care puteți utiliza tehnologia și ChatGPT pentru a optimiza entitățile.

Ruta expresiei cheie

O altă strategie pe care am adoptat-o ​​în instrumentele noastre implică extragerea celor mai importante fraze cheie din primii 10 concurenți.

Frumusețea expresiilor de cuvinte cheie constă în transparența lor, ceea ce face mai ușor pentru utilizatorul final să înțeleagă ceea ce reprezintă.

În plus, de obicei captează subiectul și predicatul subiectelor cheie în loc de doar subiectele sau entitățile.

Cu toate acestea, un dezavantaj este că utilizatorii se luptă adesea să încorporeze fără probleme aceste cuvinte cheie în conținutul lor.

În schimb, ei au tendința de a folosi cuvintele cheie, pierzând esența a ceea ce întruchipează expresia cheie.

Din păcate, din punct de vedere al dezvoltatorilor, măsurarea și notarea unui scriitor pe baza capacității acestuia de a capta esența unei expresii cheie este dificilă.

Prin urmare, dezvoltatorii trebuie să puncteze pe baza utilizării exacte a unei expresii cheie, ceea ce descurajează comportamentul real dorit.

Un alt avantaj semnificativ al abordării expresiilor de cuvinte cheie este că cuvintele cheie servesc adesea ca indicatoare pentru instrumente AI precum ChatGPT, asigurând că modelul de text generativ captează entitățile cheie și predicatele lor (adică, triple).

În cele din urmă, luați în considerare diferența dintre a primi o listă lungă de substantive față de o listă de expresii cheie.

S-ar putea să găsești nedumerit să împletești o narațiune coerentă dintr-o listă neconectată de substantive ca scriitor.

Dar atunci când vi se prezintă expresii de cuvinte cheie, este mult mai ușor să discerneți cum s-ar putea interconecta în mod natural într-un paragraf, contribuind la o narațiune mai coerentă și mai semnificativă.

Care sunt abordările diferite pentru extragerea expresiilor de cuvinte cheie?

Am stabilit că expresiile de cuvinte cheie pot ghida în mod eficient subiectele despre care trebuie să scrieți.

Totuși, este important de reținut că diferite instrumente de pe piață au abordări diferite pentru extragerea acestor fraze cruciale.

Extragerea cuvintelor cheie este o sarcină fundamentală în NLP care implică identificarea cuvintelor sau frazelor importante care pot rezuma conținutul unui text.

Există mai mulți algoritmi populari de extragere a cuvintelor cheie, fiecare cu propriile sale puncte tari și puncte slabe atunci când capturați entitățile dintr-o pagină.

TF-IDF (termen frecvență-frecvență inversă a documentului)

Deși TF-IDF a fost un punct de discuție popular printre SEO, este adesea înțeles greșit, iar cunoștințele sale nu sunt întotdeauna aplicate corect.

Aderarea orbește la scorul său poate, în mod surprinzător, să scadă calitatea conținutului.

TF-IDF cântărește fiecare cuvânt dintr-un document în funcție de frecvența acestuia în document și de raritatea acestuia în toate documentele.

Deși este o metodă simplă și rapidă, nu ia în considerare contextul sau sensul semantic al cuvintelor.

Ce valoare poate oferi

Cuvintele cu scoruri ridicate reprezintă termeni care sunt frecventi pe pagini individuale și rare în întreaga colecție de pagini de top.

Pe de o parte, acești termeni pot fi văzuți ca markeri ai conținutului unic și distinctiv.

Acestea pot dezvălui aspecte specifice sau subteme din cadrul temei dvs. de cuvinte cheie țintă, care nu sunt acoperite complet de concurenți, permițându-vă să oferiți valoare unică.

Cu toate acestea, termenii cu scoruri mari pot fi, de asemenea, înșelătoare.

TF-IDF poate dezvălui un scor mare la termeni deosebit de importanți pentru anumite articole de clasare, dar nu reprezintă termeni sau subiecte în general importante pentru clasare.

Un exemplu de bază în acest sens ar putea fi numele mărcii unei companii. Poate fi folosit în mod repetat într-un singur document sau articol, dar niciodată în alte articole de clasare.

Includerea acestuia în conținutul tău nu ar avea niciun sens.

Pe de altă parte, dacă găsiți termeni cu scoruri TF-IDF mai mici care apar în mod consecvent în paginile de rang înalt, aceștia ar putea indica conținut crucial „de bază” pe care ar trebui să-l conțină pagina dvs.

S-ar putea să nu fie unice, dar ar putea fi necesare pentru relevanța pentru cuvântul cheie sau subiectul dat.

Notă: TF-IDF reprezintă multe strategii, dar matematică suplimentară poate fi aplicată în variații. Acestea includ algoritmi precum BM25 pentru a introduce puncte de saturație sau calcule ale randamentelor descrescătoare.

În plus, TF-IDF poate fi îmbunătățit considerabil, și adesea este, prin afișarea retroactivă pentru fiecare termen a procentului din primele 10 pagini care includ cuvântul. Aici, algoritmul vă ajută să identificați termenii demn de remarcat, dar apoi vă ajută să înțelegeți mai bine termenii „de referință”, arătând măsura în care cei 10 primii termeni de clasare împărtășesc termenii.

RAKE (extragere automată rapidă a cuvintelor cheie)

RAKE consideră toate expresiile drept potențiale cuvinte cheie, care pot fi utile pentru captarea entităților cu mai multe cuvinte.

Cu toate acestea, nu ia în considerare ordinea cuvintelor, care poate duce la fraze fără sens.

Aplicarea algoritmului RAKE la fiecare dintre primele 10 pagini separat va produce o listă de fraze cheie pentru fiecare pagină.

Următorul pas este să căutați suprapuneri - fraze cheie care apar pe mai multe pagini de top.

Aceste expresii comune pot indica subiecte de o importanță deosebită pe care motoarele de căutare se așteaptă să le vadă în legătură cu cuvântul cheie țintă.

Prin integrarea acestor expresii în propriul tău conținut (într-un mod semnificativ și natural), ai putea crește relevanța paginii tale și, prin urmare, clasarea acesteia pentru cuvântul cheie vizat.

Cu toate acestea, este important să rețineți că nu toate expresiile partajate sunt neapărat benefice. Unele pot fi comune, deoarece sunt generice sau asociate pe scară largă cu subiectul.

Scopul este de a găsi acele expresii comune care au un sens și context semnificativ legate de cuvântul cheie specific.

Toate tehnicile de extragere a cuvintelor cheie pot fi îmbunătățite, permițându-vă să vă folosiți creierul pentru a activa sau dezactiva concurenții sau cuvintele cheie.

Abilitatea de a activa și dezactiva concurenții și anumite cuvinte cheie va ajuta la remedierea problemelor menționate mai sus.

Concurenți

Cuvinte cheie  

Această abordare oferă în esență o modalitate de a combina punctele forte atât ale RAKE (identificarea frazelor cheie în documentele individuale) cât și ale unei strategii mai asemănătoare TF-IDF (având în vedere importanța termenilor dintr-o colecție de documente).

Procedând astfel, puteți valorifica o înțelegere mai holistică a peisajului de conținut pentru cuvântul cheie țintă, ghidându-vă să creați conținut unic și relevant.

YAKE (un alt extractor de cuvinte cheie)

În cele din urmă, YAKE ia în considerare frecvența cuvintelor și poziția lor în text.

Acest lucru poate ajuta la identificarea entităților importante care apar la începutul sau la sfârșitul unui document.

Cu toate acestea, poate lipsi entități importante care apar la mijloc.

Fiecare algoritm scanează textul și identifică potențiale cuvinte cheie pe baza diferitelor criterii (de exemplu, frecvență, poziție, similitudine semantică).

Apoi atribuie un scor fiecărui potențial cuvânt cheie; cuvintele cheie cu cel mai mare punctaj sunt selectate ca finale.

Acești algoritmi pot captura eficient entități, dar există limitări.

De exemplu, acestea pot lipsi entități rare sau să nu apară ca cuvinte cheie în text. De asemenea, se pot lupta cu entități cu mai multe nume sau la care se face referire în moduri diferite.

În rezumat, cuvintele cheie oferă câteva îmbunătățiri față de NER direct.

• Ele sunt mai ușor de înțeles pentru un scriitor.
• Ele captează atât predicatele, cât și entitățile.
• După cum vom vedea în secțiunea următoare, aceștia funcționează ca ghiduri mai bune pentru AI pentru a scrie conținut optimizat pentru entitate.

OpenAI

ChatGPT și OpenAI sunt cu adevărat schimbatoare de joc în SEO.

Pentru a-și debloca întregul potențial, are nevoie de un expert SEO bine informat care să-l conducă pe calea cea bună și de o hartă a entității construită meticulos, care să o ghideze pe subiecte relevante despre care să scrie.

Luați în considerare un scenariu:

S-ar putea să fi realizat că poți să mergi la ChatGPT și să-i ceri să scrie un articol despre aproape orice subiect și se va conforma cu ușurință.

Cu toate acestea, întrebarea este: articolul rezultat va fi optimizat pentru a se clasa pentru un cuvânt cheie?

Trebuie să facem o distincție clară între conținutul general și conținutul optimizat pentru căutare.

Atunci când AI este lăsată pe propriile dispozitive pentru a vă scrie conținutul, tinde să genereze un articol care atrage un cititor obișnuit.

Cu toate acestea, conținutul optimizat pentru SEO dansează pe o melodie diferită.

Google tinde să favorizeze conținutul care poate fi scanat, include definiții și cunoștințele de bază necesare și, în principiu, oferă o mulțime de cârlige pentru ca cititorii să găsească răspunsuri la interogările lor de căutare.

ChatGPT, fiind alimentat de arhitectura transformatorului, tinde să producă conținut pe baza frecvenței observate și a modelelor în datele pe care a fost antrenat. O mică parte din aceste date constă în articole Google de top.

În schimb, pe măsură ce trece timpul, Google își adaptează rezultatele căutării la eficiența lor pentru un utilizator - în esență supraviețuirea celor mai potrivite piese de conținut.

Entitățile găsite în aceste articole de durată sunt vitale pentru a fi imitate ca conținut de bază, care tinde să divergă semnificativ de ceea ce ChatGPT produce imediat.

Principala concluzie este că există o diferență între conținutul care este câștigător din punct de vedere al lizibilității și conținutul care este câștigător într-un mediu Google. În lumea conținutului web, utilitatea este mai bună.

După cum a arătat cu mult timp în urmă de către Nielsen, scanabilitatea domnește suprem.

Utilizatorii preferă să scaneze conținutul web decât să citească de sus în jos. Acest comportament urmează de obicei un model în formă de F. Scrierea de conținut care se descurcă bine în căutare ar trebui să se concentreze pe a fi ușor de scanat, comparativ cu pur și simplu scris pentru a fi citit de sus în jos.

ChatGPT ieșit din cutie

Să observăm cum funcționează ChatGPT imediat, folosind Noble și Inlinks pentru punctare.

Chiar și cu un prompt meticulos elaborat, fără contextul a ceea ce funcționează pe prima pagină a Google, ChatGPT deseori ratează marcajul, producând conținut puțin probabil să concureze.

Am cerut ChatGPT să scrie un articol despre „Cât câștigă asistentele de călătorie pe oră”.

Când este asociat cu analiza SEO

Cu toate acestea, ChatGPT își poate manifesta adevărata putere atunci când este combinat cu analiza SERP și cuvintele cheie esențiale pentru clasare.

Cerând ChatGPT să includă acești termeni, AI este îndrumat spre generarea de conținut relevant pentru subiect.

Iată câteva puncte importante de reținut

În timp ce ChatGPT va încorpora multe entități cheie relevante pentru un subiect, utilizarea instrumentelor care analizează rezultatele SERP poate îmbunătăți semnificativ mixul de entități din conținutul dvs.

De asemenea, aceste diferențe pot fi mai pronunțate în funcție de subiect, dar dacă rulați acest experiment de mai multe ori, veți descoperi că aceasta este o tendință consecventă.

Abordările bazate pe cuvinte cheie îndeplinesc două cerințe simultan:

• Asigurați includerea celor mai critice entități.
• Furnizați un sistem de clasificare mai riguros, deoarece acestea cuprind atât predicate, cât și entități.

Informații suplimentare

ChatGPT ar putea întâmpina dificultăți în atingerea lungimii de conținut necesară pe cont propriu.

Cu cât intenția paginii se abate de la postările în stil blog, cu atât decalajul de performanță devine mai vizibil între ChatGPT și instrumentele SEO care folosesc ChatGPT separat.

În ciuda capacităților AI, este esențial să ne amintim factorul uman. Nu toate paginile trebuie analizate din cauza rezultatelor mixte ale căutării.

În plus, tehnicile de extragere a cuvintelor cheie nu sunt sigure, iar cazurile marginale pot produce substantive proprii irelevante care ar putea trece prin sistemul de punctare.

Prin urmare, echilibrul optim între intervenția umană și AI implică dezactivarea manuală a oricărui site concurent cu o intenție diferită și pieptănarea listei de cuvinte cheie pentru a elimina orice cuvinte cheie flagrant greșite.

Ultimii pași: făcând un pas mai departe

Metodele pe care le-am discutat reprezintă un punct de plecare, permițându-vă să creați conținut care acoperă o gamă mai largă de entități și predicatele acestora decât oricare dintre concurenții dvs.

Urmând această abordare, scrieți conținut care reflectă caracteristicile paginilor pe care Google le favorizează deja.

Dar amintiți-vă, acesta este doar un punct de plecare. Aceste pagini concurente au existat probabil de ceva timp și este posibil să fi acumulat mai multe backlink-uri și valori pentru utilizatori.

Dacă scopul tău este să le depășești, va trebui să faci conținutul tău să iasă și mai mult în evidență.

Pe măsură ce web-ul devine din ce în ce mai saturat de conținut generat de inteligență artificială, este rezonabil să se speculeze că Google ar putea începe să favorizeze site-urile web în care are încredere pentru a stabili noi relații cu entitățile. Acest lucru va schimba probabil modul în care este evaluat conținutul, accentuând mai mult gândirea originală și inovația.

Ca scriitor, asta înseamnă să depășești simpla încorporare a subiectelor acoperite de primele 10 rezultate. În schimb, întreabă-te: ce perspectivă unică poți oferi lipsă din top 10 actual?

Nu este vorba doar de instrumente. Este vorba despre noi, strategii, gânditorii, creatorii.

Este vorba despre modul în care folosim aceste instrumente și cum echilibrăm priceperea de calcul a software-ului cu scânteia creativă a minții umane.

La fel ca în lumea șahului, combinația dintre precizia mașinii și ingeniozitatea umană este cea care face cu adevărat diferența.

Deci, să îmbrățișăm această nouă eră a SEO, în care creăm conținut și creăm experiențe care rezonează cu publicul nostru și ies în evidență în vastul peisaj digital.