Cum să utilizați entitățile din schemă pentru a îmbunătăți înțelegerea de către Google a conținutului dvs

Adăugarea de markup schema pe site-ul dvs. este o modalitate excelentă de a ajuta motoarele de căutare precum Google să vă înțeleagă conținutul mai rapid și mai precis.

Una dintre modalitățile mai puțin cunoscute de utilizare a markupului de schemă este includerea „entităților” în cadrul acesteia. Adăugarea de entități în schemă poate ajuta Google să înțeleagă mai bine subiectele cheie ale conținutului dvs.

În acest articol, vă voi ghida printr-un proces pas cu pas de utilizare a entităților în marcarea schemei.

De ce să folosiți entități în marcarea schemei?

Așadar, de ce să treceți prin problema de a adăuga entități în marcarea schemei dvs., când capabilitățile Google de procesare a limbajului natural (cum ar fi BERT și MUM) ajută deja motorul de căutare să înțeleagă conținutul articolului dvs.?

Răspunsul este că atât scriitorii, cât și AI nu reușesc uneori să comunice și să identifice cu acuratețe sensul, contextul și importanța subiectelor dintr-un articol.

Imaginează-ți că mergi la restaurantul tău local preferat și vezi în meniu un burrito cu aspect delicios, dar nu spune ce fel este și ce este în el.

Așa că îl comandați și, atunci când vine, trebuie să vă dați seama că vă folosiți simțurile pentru a afla toate indiciile contextuale despre ceea ce alcătuiește felul de mâncare.

Probabil că veți da seama de majoritatea ingredientelor dacă aveți suficientă experiență culinară, dar probabil că nu toate, mai ales dacă au amestecat condimente!

Folosirea schemei de entitate este ca și cum ai oferi lui Google toate ingredientele principale pentru articolul tău, făcându-i în mod inerent mai ușor să identifice și să înțeleagă cele mai importante subiecte ale articolului tău, fără nicio confuzie.

Acest lucru reduce presiunea de a vă asigura că cuvintele sunt folosite perfect în articol și propozițiile acestuia pentru a le transmite sensul și importanța.

Adăugarea de entități la schema articolului dvs

Următorul proces îmi oferă mult control și mai puțină dependență de pluginuri terțe. Cu toate acestea, dacă doriți să mergeți pe ruta pluginului, verificați WordLift.

Oricum, citirea acestui ghid vă va ajuta să înțelegeți mai bine modul în care instrumentele Google și NLP văd cele mai importante subiecte.

Să presupunem că aveți un articol intitulat „Cele mai bune 10 jucării pentru câinii adulți de talie mică”.

Iată pașii pentru identificarea celor mai relevante entități pentru acest articol și adăugarea lor la marcajul schemei.

Pasul 1: Analizați-vă articolul folosind TextRazor

Începeți prin a copia și lipi textul articolului dvs. în demo TextRazor și faceți clic pe butonul „Analizați”.

(Pentru acest ghid, folosesc textul articolului de la DogLab.)

Pasul 2: Identificați entitățile relevante

Pe pagina de rezultate, veți vedea o listă cu entitățile de top sau subiectele clasate în funcție de relevanță în bara laterală din dreapta.

Cu cât scorul pentru un subiect este mai mare, cu atât acesta este mai relevant pentru articol.

Cheia aici este să revizuiți întreaga listă și să vedeți cât de bine notează relevanța subiectelor.

Dacă există un subiect de bază, cum ar fi „frisbee”, și nu are un scor de relevanță ridicat, atunci este și mai important să îl adăugați la schema dvs.

În plus, poate doriți să luați în considerare rescrierea propozițiilor care conțin cuvântul „frisbee” pentru a obține un scor de importanță sau relevanță mai mare.

Pentru acest exemplu, vom selecta următoarele subiecte sau entități pentru care veți obține apoi datele schemei lor.

Entități primare:

• Câine
• Jucărie pentru câini

entitati secundare:

• Chihuahua
• Yorkshire Terrier
• Pomeranian
• Shih Tzus
• Pugs
• Frisbee
• Jucărie de mestecat
• Jucărie scârțâitoare
• Minge de tenis

Nu toate subiectele din bara laterală reprezintă o entitate cunoscută în Wikipedia, Wikidata sau Google.

Prin urmare, este important să revizuiți toate cuvintele îngroșate și subliniate din fiecare propoziție care este defalcată în partea stângă a paginii.

Pasul 3: Preluați URL-urile entităților din TextRazor

Apoi, localizați o propoziție în partea stângă a paginii de rezultate care conține prima dvs. entitate.

În acest exemplu, să alegem „câine” ca entitate.

Apoi, faceți clic pe fila Entități de sub propoziția care conține cuvântul câine. Aceasta va afișa o listă cu toate entitățile din respectiva propoziție.

Vom dori să copiem toate adresele URL ale entităților pentru această entitate și să le stocăm temporar într-un document sau foaie de calcul.

Faceți clic dreapta pe prima entitate din listă și copiați linkul Wikipedia. În acest caz, este:

• http://en.wikipedia.org/wiki/Dog

Apoi, localizați entitatea Google corespunzătoare (care ar trebui să înceapă cu „ /m/ ”) și copiați ID-ul. În acest caz, este ( /m/0bt9lr )

Adăugați ID-ul entității Google la sfârșitul acestei adrese URL de căutare Google:

• https://google.com/search?&kgmid=

Deci arata ca:

• https://google.com/search?&kgmid=/m/0bt9lr

Continuați și faceți clic pe aceasta pentru a verifica dacă pagina cu rezultatele căutării afișează rezultate pentru interogarea „câine”. Cool, nu?

În cele din urmă, găsiți entitatea Wikidata (începând de obicei cu litera Q) și copiați linkul acesteia (de exemplu, http://wikidata.org/wiki/Q144).

Veți dori să repetați acest proces exact pentru fiecare entitate din lista dvs. Dacă descoperiți că acesta este ceva ce doriți să automatizați mai mult, TextRazor are un API cu care puteți lucra.

Pasul 4: Încorporați adresele URL ale entităților în schemă

Acum că ați colectat adresele URL Wikipedia, Google și Wikidata pentru fiecare entitate, le puteți integra într-o schemă JSON numită „despre”, care ar trebui să fie imbricată sub schema principală, cum ar fi „Articol”.

Urmați această structură pentru fiecare entitate:

 "about": [ { "@type": "Thing", "name": "Dog", "sameAs": "https://google.com/search?&kgmid=/m/0bt9lr" }, { "@type": "Thing", "name": "Dog", "sameAs": "http://en.wikipedia.org/wiki/Dog" }, { "@type": "Thing", "name": "Dog", "sameAs": "http://wikidata.org/wiki/Q144" } ]

Dacă validați cu Schema.org, ar trebui să arate așa:

Repetați acest proces pentru toate entitățile dvs.

Pasul 5: Adăugați schema la tema dvs. WordPress

Aici lucrurile pot deveni puțin mai tehnice și este posibil să aveți nevoie de ajutorul unui programator sau să încercați ChatGPT.

În continuare, va trebui să adăugăm cod PHP care va stoca toate aceste entități și marcarea schemei lor.

Vestea bună este că, odată ce ați generat schema pentru o entitate, nu va trebui să o faceți din nou.

Modul în care l-am codificat pentru site-ul meu WordPress este să asociez o „etichetă” WordPress fiecărei entitati.

De exemplu, am o etichetă WordPress numită „Câine” și oricărui articol despre un câine i se atribuie această etichetă.

Când se întâmplă acest lucru, codul WordPress arată automat schema entității câine.

Partea tare este că puteți adăuga câte etichete doriți la o postare sau o pagină WordPress, astfel încât să puteți încărca câte entități relevante doriți într-o postare printr-un clic pe un buton.

Iată un prompt ChatGPT cu care să începeți pentru a genera acest cod:

Dacă utilizați un plugin precum Yoast SEO, veți dori să ajustați promptul pentru a-l încorpora în formatul lor JSON.

Pasul 6: Atribuiți etichete articolului dvs

Odată ce ați instalat codul PHP, puteți adăuga etichete la articolele dvs.

Mergeți la tabloul de bord WordPress și asigurați-vă că articolul dvs. (în acest caz, „Cele mai bune jucării pentru câini adulți de talie mică”) are etichetele corespunzătoare (de exemplu, „câine”) atribuite acestuia.

Partea tare din acest exemplu este că, odată ce etichetez orice articol existent cu „câine”, toate acele articole vor fi actualizate instantaneu.

Pasul 7: Clătiți și repetați

Repetați acest proces pentru orice entitate suplimentară (de exemplu, „jucărie”, „Chihuahua”, „Yorkshire Terrier” etc.) pe care doriți să o includeți în marcarea schemei.

Încorporarea entităților în marcarea schemei

Integrarea entităților în marcarea schemei nu este necesară pentru a se clasa pe primul loc în căutarea organică. Cu toate acestea, vă poate ajuta să vă acoperiți pariurile SEO pe termen lung.

Scriitorii și inteligența artificială nu sunt perfecte. Scrierea și interpretarea textului de pe pagină nu se face întotdeauna perfect. Aceasta înseamnă că există șansa ca relevanța și importanța subiectelor principale ale unui articol să fie reduse sau ratate.

Dacă sunteți pe gânduri, testați-l pentru a vedea cum funcționează pentru site-ul dvs. Găsiți patru articole pe site-ul dvs. care au legătură cu subiectul și adăugați cel puțin 5 până la 10 entități la fiecare.

Probabil că puteți edita manual schema doar pentru articolele de testare. Dacă funcționează bine, îl puteți integra mai profund în codul site-ului dvs. sau puteți încerca WordLift.