Что означает «семантика» и почему это важно для SEO?

1. Что означает скрытый семантический анализ?
2. Использует ли Google скрытый семантический анализ в своем алгоритме?
3. Как оптимизировать для семантического поиска
4. Как использовать семантический поиск
5. Длинные статьи
6. Контекстные кластеры
7. Оптимизируйте свои статьи блога
8. Качественные обновления и семантический поиск
9. Что нужно знать о семантическом поиске и голосовом поиске
10. Завершение

На протяжении многих лет Google вносил коррективы в их алгоритм, ориентируясь на пользователя. Они хотят, чтобы наилучшие результаты были возвращены пользователю после завершения запроса в поисковой системе Google. Одно из самых последних и сложных обновлений включало аспект машинного обучения, известный как RankBrain.

Проблема для многих владельцев бизнеса и маркетологов заключается в том, чтобы понять, что такое семантический поиск и как его оптимизировать. В этой статье я расскажу, что такое семантический поиск, какие инструменты использовать и как использовать инструменты для разработки полноценной семантически оптимизированной кампании контент-маркетинга.

Что означает скрытый семантический анализ?

Скрытый семантический анализ (LSA) опирается на пару различных концепций, которые анализируют отношения между набором документов (или веб-страниц) и терминами, которые они содержат, понимая набор концепций. LSA использует технику под названием обработка естественного языка которая является областью информатики, искусственного интеллекта и компьютерной лингвистики, которая сравнивает взаимодействие между компьютерами и человеческими языками.

Основной целью этого является обработка корпус на естественном языке или образцы текста реального мира. Проблемы, возникающие при обработке естественных языков, сводятся, конечно, к машинному обучению и пониманию значений и контекста определенного набора терминов.

Например, если вы человек из Великобритании, исследующий автомобили в США, и вы вводите «auto», LSA будет знать, что автомобиль и автомобиль (auto) - это одно и то же.

Использует ли Google скрытый семантический анализ в своем алгоритме?

Короткий ответ: да. Google использует машинное обучение, чтобы помочь обработать все запросы и сопоставить наилучшие возможные результаты для этого запроса. Google назвал эту функцию машинного обучения «RankBrain». Андрей Липатцев, старший стратег Google по качеству поиска, заявил, что одним из трех главных факторов рейтинга являются контент, ссылки и RankBrain.

Google очень скрытно относится к их алгоритму и тому, что они включают, что понятно. Это, конечно, усложняет нашу работу в качестве SEO-профессионалов, но кому это не нравится.

Понимание RankBrain и важность контента являются ключом к созданию веб-страниц, которые повышают ценность для пользователя и правильно индексируются.

Как оптимизировать для семантического поиска

Есть много разных инструментов, которые пытаются оптимизировать веб-контент для семантического поиска , Нашим фаворитом здесь является MarketMuse, но есть много других, которые вы можете использовать, чтобы пометить как можно больше других длинных ключевых слов. Вся цель здесь состоит в том, чтобы составить слова вашего контента так, чтобы вы использовали все так называемые «модные слова», которые связаны с вашей темой.

Вам может быть интересно, как эти инструменты знают, какие ключевые слова использовать. Эти инструменты очищают результаты первой десятки по любому поисковому запросу, для которого вы оптимизируете. Они выбирают контент с самым высоким рейтингом и пытаются имитировать АЛП. Эти инструменты сортируют и объединяют главные фразы в этом контенте. Иногда текст может быть проще сказать «торговый представитель» чаще, чем «продавец» или «торговый представитель».

Moz Keyword Explorer Tool извлекает лучшие результаты на основе релевантности и предлагает возможность углубиться в тему на основе следующих критериев:

• • Включить смесь источников
  • Включайте только ключевые слова со всеми условиями запроса
  • Исключите условия запроса, чтобы получить более широкие идеи
  • На основе тесно связанных тем
  • Основано на широко связанных темах и синонимах
  • Связанные с ключевыми словами с похожими страницами результатов
  • Есть вопросы (отлично подходит для идеи темы блога)

Еще одна функция сортировки - группировать ключевые слова по следующим параметрам:

• Да с лексическим сходством
• Да со средним лексическим сходством
• Да с высоким сходством

Термин лексическое сходство относится к ключевым словам, связанным с поисковым запросом, который вы исследуете, в данном случае это «агентство цифрового маркетинга». Это «лексическое сходство», которое демонстрирует Moz, основано на концепции обработки естественного языка посредством корпус на естественном языке.

Лексическое сходство включает в себя подслов с составными словами и фразами, которые все соотносятся друг с другом. Идея оптимизации веб-страницы для семантического поиска состоит в том, чтобы углубиться в семантические сети и обнаружить лексические семантические тренды в первой десятке SERP. По сути, вы даете Google больше информации по теме и говорите, что вы проиндексировали эту страницу для этого ключевого слова, и я добавляю больше текста по теме с высоким лексическим сходством. Вы в основном предоставляете роботам Google данные, которые они ищут, чтобы сравнить с их текущими результатами.

Другой термин, который часто используется для этого в SEO и контент-сообществе, - «тематическое моделирование». Определение тематическое моделирование Это «тип статистической модели» - это тип статистической модели для обнаружения абстрактных «тем», которые встречаются в коллекции документов. (Источник) Более старые термины, используемые для этой концепции, - «облако слов».

Семантические инструменты добычи текста включают в себя:

Как использовать семантический поиск

Почти каждый владелец бизнеса знает, что им нужен блог, но часто то, что писать в блоге, - это вопрос о том, как болтаться в космосе. Это часто стратегия блога не является приоритетом, и поэтому статьи не двигают бизнес в положительном направлении при публикации статей в блоге компании. Если у вас нет стратегия для контента с измеримыми целями Ваша кампания контент-маркетинга может потерпеть неудачу. Если вы думаете, что это может происходить в блоге вашей компании, тогда вы захотите Аудит и улучшить ваш контент.

Одним из способов действительно использовать оптимизацию для семантического поиска является создание длинные статьи со стратегической идеологической структурой, которую мы хотели бы назвать « кластеры контекстного контента «.

Длинные статьи

Что это значит, когда мы говорим «длинные формы статей»? В статье Backlink.io они обнаружили, что «Длина контента: контент с большим количеством слов может охватывать более широкую область и, вероятно, предпочтительнее коротких поверхностных статей. SERPIQ обнаружил, что длина контента соотносится с позицией SERP . »Это означает, что если вы собираетесь публиковать контент в своем блоге, вам нужно убедиться, что он соответствует определенной длине подсчета слов. Имея тонкий низкокачественный контент на вашем сайте может причинить вам вред ,

Контекстные кластеры

Google любит актуальность, а их боты любят сопоставлять данные. Итак, мы говорим, дай им то, что они хотят. Первым шагом является исследование вопросов, которые люди задают о товаре или услуге вашей конкретной отрасли. Тогда вы захотите найти похожие темы и создать полные статьи и связать их внутри друг к другу, используя ключевые слова с привязкой текста. Использование ключевых слов, которые вы нашли при выполнении семантического анализа текста, также было бы отличным местом для реализации внутренних ссылок.

Оптимизируйте свои статьи блога

Нам нравится использовать инструмент под названием MarketMuse для оптимизации содержимого наших веб-страниц, а также статей блога. Этот инструмент будет оценивать контент на основе лучших результатов в результатах поиска. Инструмент имеет функцию, которая позволяет анализировать контент по определенному ключевому слову, за которое вы пытаетесь получить рейтинг. Инструмент сканирует лучшие результаты и извлекает среднее количество слов контента, количество упоминаний ключевого слова в контенте и общую оценку контента. Вы захотите сравнить свой контент с наиболее эффективным контентом и добавить предложенные ключевые слова, чтобы увеличить количество слов и общий балл контента, если ваш балл ниже среднего балла контента.

Объединение всех этих частей - отличный способ использовать алгоритм семантического поиска Google в вашу пользу.

Качественные обновления и семантический поиск

Первым основным качественным обновлением, которое потрясло мир SEO, было обновление Panda в феврале 2011 года. Я начал работать в индустрии SEM до того, как появились крупные обновления. Я помню, как подслушивающие люди говорили о том, что никто не читает статьи, и они просто для ботов. Я сидел за своим столом, и я съежился.

Я пришел из издательского дела и хотел встать и кричать, НЕТ! Это не то, почему вы пишете контент. Но я был новичком в отрасли и все еще учился. Конечно же, обновление Panda вышло, и все начали карабкаться, а я откинулся на спинку кресла, весь прохладный, спокойный и собранный, наслаждаясь сладким ощущением «Я тебе говорил» (хотя я этого не делал).

Так, что было обновлением Панды? Panda была корректировкой (или обновлением) алгоритма Google, который был направлен на то, чтобы не допустить появления низкокачественного контента в лучших результатах. До появления Panda SEO-разработчики создавали тонны страниц с контентом, не ориентированным на пользователя. Идея этой старой тактики заключалась в создании страницы, ранга и побед. Это уже не так, поскольку изменились не только алгоритмы Google, но и поведение пользователей. По мере развития пользователей Google совершенствовал свою поисковую систему и делал качественный контент фактором ранжирования. Это означало, что произошел весь сдвиг, когда люди не были сосредоточены на контенте и качестве, а на том, чтобы сосредоточиться на контенте. Студенты-журналисты повсюду вздохнули с облегчением!

Обновление Panda время от времени обновляется, и вы увидите колебания рейтинга ключевых слов и трафика.

Последнее обновление, ориентированное на качество контента, - это обновление Hummingbird. Говорят, что Hummingbird - это обновление, которое включает в себя дополнение семантического поиска Google, которое они называют RankBrain. Идея Hummingbird заключалась в том, чтобы усовершенствовать алгоритм для получения быстрых и эффективных результатов. Это включало тестирование графов знаний и развертывание.

Со всеми этими обновлениями, которые Google вносит в свой алгоритм, очень важно иметь качественный контент на вашем сайте. А поскольку первая страница настолько конкурентоспособна, есть способы повысить ваши шансы на ранжирование в топ-результатах, предоставляя Google более релевантные ключевые слова, анализируя фразы моделирования тем с использованием различных инструментов, упомянутых ранее.

Что нужно знать о семантическом поиске и голосовом поиске

Главная цель Google, включающая машинное обучение ИИ в алгоритм поисковой системы, - попытаться сделать поиск более разговорным. Мы видим голосовой поиск становится все более популярным тем более, что были приняты законы, позволяющие освободить руки, а также люди, принимающие технологию Siri. Поскольку все больше людей используют голосовой поиск, очень важно применять его при написании контента для веб-страницы или статьи ресурса.

Голосовой поиск определенно никуда не денется и будет развиваться, поэтому для оптимизаторов очень важно и важно помнить об этом при оптимизации веб-страниц. Кендалл Бреннан, старший SEO-стратег Power Power, рекомендует подавать в суд на «словесные» фразы.

«Одно из самых больших различий с семантическим поиском и его связью с голосовым поиском заключается в том, что ключевые слова часто являются« словесными », то есть включают в себя определенные слова-наполнители», - сказал Бреннан. «То, как кто-то ищет что-то на своем рабочем столе, сильно отличается от того, как он ищет слова. «Ключевые слова» голосового поиска в большей степени основаны на вопросах и разговорах ».

Завершение

Google уделяет большое внимание качественному контенту и включил изучение Maching Learning в свой алгоритм, чтобы оптимизировать результаты поиска пользователя в соответствии с его потребностями. Существует значительная связь между контекстным контентом, длинными формами статей и тематическим моделированием. Обязательно имейте это в виду, когда вы разрабатываете контентную стратегию, чтобы расширить свой рейтинг, чтобы привлечь новых пользователей на вершине воронки.