如何使用架构中的实体来提高 Google 对您内容的理解

在您的网站上添加架构标记是帮助 Google 等搜索引擎更快、更准确地理解您的内容的好方法。

利用模式标记的鲜为人知的方法之一是在其中包含“实体”。 将实体添加到架构中可以帮助 Google 更好地理解您内容的关键主题。

在本文中，我将引导您逐步完成在架构标记中使用实体的过程。

为什么在模式标记中使用实体？

那么，当 Google 的自然语言处理功能（例如 BERT 和 MUM）已经帮助搜索引擎理解您文章的内容时，为什么还要在模式标记中添加实体呢？

答案是，作者和人工智能有时都无法准确地沟通和识别文章中主题的含义、上下文和重要性。

想象一下，去您最喜欢的当地餐厅，看到菜单上有一个看起来很美味的墨西哥卷饼，但它没有说明它是什么种类以及里面有什么。

所以你点了菜，当它端上来的时候，你必须想办法用你的感官来捕捉这道菜的所有背景线索。

如果您有足够的烹饪经验，您可能会弄清楚大部分成分，但可能不是全部，特别是如果它含有混合香料！

使用实体模式就像向 Google 提供您文章的所有主要成分，使他们本质上更容易识别和理解您文章最重要的主题，而不会产生任何混淆。

这样做可以减轻确保文章及其句子中完美使用单词以传达其含义和重要性的压力。

将实体添加到文章的架构中

以下过程给了我更多的控制权，减少了对第三方插件的依赖。 但是，如果您想走插件路线，请查看 WordLift。

无论哪种方式，阅读本指南将帮助您更好地了解 Google 和 NLP 工具如何看待您最重要的主题。

假设您有一篇题为“小型成年犬的 10 种最佳玩具”的文章。

以下是识别与本文最相关的实体并将其添加到架构标记中的步骤。

第 1 步：使用 TextRazor 分析您的文章

首先将文章的文本复制并粘贴到 TextRazor 演示中，然后单击“分析”按钮。

（对于本指南，我使用的是 DogLab 的文章文本。）

第 2 步：识别相关实体

在结果页面上，您将在右侧边栏中看到按相关性排名的热门实体或主题的列表。

主题的得分越高，它与文章的相关性就越高。

这里的关键是查看整个列表，看看它对主题相关性的评分如何。

如果有一个核心主题，例如“飞盘”，并且它的相关性分数不高，那么将其添加到您的架构中就更重要了。

另外，您可能需要考虑重写包含单词“frisbee”的句子以获得更高的显着性或相关性分数。

在此示例中，我们将选择以下主题或实体，然后您将获取其架构数据。

主要实体：

• 狗
• 狗玩具

次要实体：

• 奇瓦瓦州
• 约克夏犬
• 博美犬
• 西施犬
• 哈巴狗
• 飞盘
• 咀嚼玩具
• 吱吱作响的玩具
• 网球

并非侧边栏上的每个主题都代表维基百科、维基数据或 Google 中的已知实体。

因此，查看页面左侧分解的每个句子中所有粗体和下划线的单词非常重要。

步骤 3：从 TextRazor 检索实体 URL

接下来，在结果页面左侧找到包含第一个实体的句子。

在此示例中，我们选择“dog”作为实体。

接下来，单击包含单词“dog”的句子下方的“实体”选项卡。 这将显示该特定句子中所有实体的列表。

我们需要复制该实体的所有实体 URL 并将其临时存储在文档或电子表格中。

右键单击列表中的第一个实体并复制其维基百科链接。 在这种情况下，它是：

• http://en.wikipedia.org/wiki/Dog

然后，找到相应的 Google 实体（应以“ /m/ ”开头）并复制 ID。 在本例中，它是 ( /m/0bt9lr )

将 Google 实体 ID 添加到此 Google 搜索网址的末尾：

• https://google.com/search?&kgmid=

所以它看起来像：

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

继续并单击此按钮以验证搜索结果页面是否显示查询“dog”的结果。 很酷，对吧？

最后，找到 Wikidata 实体（通常以字母 Q 开头）并复制其链接（例如，http://wikidata.org/wiki/Q144）。

您需要对列表中的每个实体重复此确切过程。 如果您发现这是您想要更多自动化的东西，TextRazor 确实有一个可以使用的 API。

步骤 4：将实体 URL 合并到架构中

现在您已经收集了每个实体的 Wikipedia、Google 和 Wikidata URL，您可以将它们集成到名为“about”的 JSON 架构中，该架构应嵌套在主架构下，例如“Article”。

每个实体都遵循以下结构：

 "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" } ]

如果您使用 Schema.org 进行验证，它应该如下所示：

对所有实体重复此过程。

第 5 步：将架构添加到您的 WordPress 主题

这是事情变得更加技术性的地方，您可能需要程序员的帮助或尝试 ChatGPT。

接下来，我们需要添加 PHP 代码来存储所有这些实体及其架构标记。

好消息是，一旦为实体生成了架构，就无需再次执行此操作。

我为我的 WordPress 网站编码的方式是将 WordPress“标签”与每个实体相关联。

例如，我有一个名为“Dog”的 WordPress 标签，任何有关狗的文章都会分配此标签。

发生这种情况时，WordPress 代码会自动显示狗实体架构。

最酷的部分是，您可以向 WordPress 帖子或页面添加任意数量的标签，因此只需单击按钮即可将任意数量的相关实体加载到帖子中。

这是一个很好的 ChatGPT 提示，可以用来生成此代码：

如果您使用像 Yoast SEO 这样的插件，您将需要调整提示以将其合并到 JSON 格式中。

第 6 步：为您的文章分配标签

一旦您准备好 PHP 代码，您就可以向您的文章添加标签。

前往您的 WordPress 仪表板并确保您的文章（在本例中为“小型成年犬的最佳玩具”）已分配有适当的标签（例如“狗”）。

这个例子中最酷的部分是，一旦我用“狗”标记任何现有文章，所有这些文章都将立即更新。

第7步：冲洗并重复

对您想要包含在架构标记中的任何其他实体（例如，“玩具”、“吉娃娃”、“约克夏犬”等）重复此过程。

将实体合并到架构标记中

将实体集成到架构标记中并不需要在自然搜索中排名第一。 然而，它可以帮助您对冲长期 SEO 赌注。

作家和人工智能并不完美。 书写和解释页面上的文本并不总是完美的。 这意味着文章主要主题的相关性和重要性可能会减少或被忽略。

如果您对此持观望态度，请对其进行测试，看看它如何适用于您的网站。 在您的网站上找到四篇主题相关的文章，并为每篇文章添加至少 5 到 10 个实体。

您可以仅手动编辑测试文章的架构。 如果效果良好，您可以将其更深入地集成到您网站的代码中或尝试 WordLift。