Что такое семантический поиск информации
Семантический поиск: что нужно знать SEO-специалистам и маркетологам
Семантический поиск не является новой концепцией в индустрии SEO, но многие маркетологи все еще не понимают, что это такое и с чем его едят.
Что такое семантический поиск (также называемый «семантическое SEO») и как он может помочь улучшить видимость обычного поиска?
Вот что интернет-маркетологи должны знать о семантическом поиске.
Что такое семантический поиск?
Проще говоря, анализ семантического поиска направлен на определение намерения пользователя (то есть, что этот пользователь хочет найти?) И контекстуальное значение запроса.
Примеры семантического поиска
Вот что знает поисковая система на основе семантического анализа (например, поисковика Google) об «Игре престолов»:
Очевидно, что Google знает гораздо больше, но основную суть вы уловили. Кроме того, в моделировании темы есть нечто большее, чем просто её кластеризация. Существует также иерархия, помогающая поисковику Google понять, как все эти понятия и сущности связаны друг с другом.
Все эти объекты (имена, местоположения и так далее) и связанные с ними понятия (драма, эпизоды, сериалы, зима и тому подобное) составляют модель тематики Google и позволяют ей оценивать любую страницу на основе количества полезной информации.
Благодаря моделированию этой тематики поисковик Google также может угадывать сущности, даже когда вы вводите в окно поиска, казалось бы, общие термины.
Чтобы увидеть семантический поиск в действии, вот еще один пример: если бы вы ввели запрос “Пропала кошка”, Google использовал бы семантический анализ для включения таких понятий, как.
Некоторые из этих включенных понятий являются синонимами, некоторые из них являются тесно связанными терминами, а некоторые из них являются дополнительными ресурсами, которые также могут быть полезны (в зависимости от намерений поисковика).
Семантический поиск и Google
Google имеет за своими плечами долгую историю в попытках понять суть различных запросов пользователей. Первоначальный способ поисковика сделать это (на основе внешних ссылок) в то время был нормальным (по крайней мере, лучше, чем что-либо ещё среди других поисковиков), но в конечном итоге потерпел неудачу.
Как оказалось, этот метод легко обмануть, и с тех пор Google борется с подобными ухищрениями.
Достижения в области машинного обучения и технологий естественной обработки помогли Google найти новое решение, а именно семантический поиск, включающий моделирование тем и семантическую связь.
Google Hummingbird
Google Hummingbird был анонсирован в 2013 году, ознаменовав эпоху нового поиска, когда поисковик Google понимает «вещи» (сущности и концепции), а не «строки» (точные последовательности ключевых слов).
Это было именно то время, когда компания Google действительно улучшила свой график знаний (над которым её сотрудники работали годами), чтобы отразить лучшую «структуру поиска сущностей» (поиск, включающий название бренда, местоположения или организации).
Запуск был довольно сложным, но спустя годы мы видим отличный результат: концепцию «сущность, а не ключевики» каждый раз, когда вводим какой-либо запрос. Если вы ищете что-то определённое, то увидите точный результат (то есть «строку») в верхней части страницы поиска.
В 2016 году на SMX West инженер Google Пол Хаар представлял, как работает поисковик Google, и его слайд отлично отражает компонент семантического анализа.
Более ранние дни
Семантический поиск существовал задолго до появления Google Hummingbird. Еще в 2003 году Раманатан Гуха, будущий представитель Google, создатель проекта Google Custom Search и Google Schema, стал соавтором статьи под названием « Семантический поиск».
В документе было представлено много концепций, о которых мы будем много говорить в последующие дни существования SEO, включая навигационный поиск и «страницы по сравнению с объектами реального мира», утверждая, что семантическая сеть это:
«Сеть отношений между ресурсами, обозначающими объекты реального мира, то есть такие объекты, как люди, места и события».
В документе также представлена ранняя версия графика Google Knowledge, прежде чем мы увидели его в действии.
Более того, документ дает отличное представление о реальной семантической модели, посредством которой может быть представлена любая тематика.
Что не является семантическим поиском?
Семантическое SEO не является «скрытой семантической индексацией (LSI)», потому что эта концепция отсылается к далёкому 1980 году, и сейчас она несколько устарела. Все те инструменты, которые используют математику для расчёта того, оптимизированы ли вы для LSI, принесут больше вреда, чем пользы. Эти инструмент не являются достойным способом написания хорошего контента.
Технологии машинного обучения давно вышли далеко за рамки этой концепции, поэтому давайте просто оставим их позади.
Как оптимизировать ресурс для семантического поиска?
Я не являюсь поклонником термина «семантическая поисковая оптимизация», потому, что вы таким способом на самом деле не оптимизируете свой сервис для семантического поиска. Вы используете «семантический анализ» для написания лучшего контента. Однако наша отрасль имеет тенденцию «оптимизировать» всё на свете, поэтому я просто позволю этому случиться.
Когда дело доходит до семантического анализа, ваши собственные взгляды и здравый смысл, конечно же, являются основными ресурсами. Просто запишите, что вы уже знаете о теме и что именно эти знания повлекут за собой. Чтобы расширить и структурировать свои знания, вот несколько полезных инструментов:
1. Google: результаты поиска, график знаний и Google Suggest
Используя поисковик Google по вашей целевой теме, обратите внимание на следующие подсказки:
2. Оптимизатор текста
Следовательно, использование этого контекста и работа с семантическим анализом для объединения его в понятия и сущности является наиболее продуктивным способом быстрого понимания темы. Вот что я получил по запросу “Игра Престолов” с помощью Text Optimizer.
Нажатие на любой термин позволяет увидеть его непосредственный контекст.
Используйте советы и подсказки, чтобы принимать свои редакционные решения и расширять свой контекст на основе предложений инструмента.
3. Dandelion
Вот как инструмент структурирует статью «Игра престолов»: обратите внимание, как сущности подразделяются на «людей», «организации», «места» и так далее.
Заключение
Кроме того, семантический поиск не сводится к тому, чтобы удовлетворить потребности машины или включить связанные с ней термины, чтобы заставить её думать, будто ваш контент высококачественный. Давайте раз и навсегда оставим в прошлом эти ложные концепции SEO-продвижения.
Семантический анализ должен стать вашим стимулом для предоставления лучшего, более всеобъемлющего и разнообразного контента, который обеспечит ценность ресурса и, безусловно, заслужит более высокий ранг.
Что такое семантический поиск и как он влияет на SEO?
Статистика статьи
Показывает, сколько различных веб-сайтов ссылаются на этот контент. Как правило, чем больше сайтов ссылаются на вас, тем выше вы ранжируетесь в Google.
Показывает ежемесячный рассчетный поисковый трафик на эту статью по данным Ahrefs. Фактический поисковый трафик (по данным Google Analytics) обычно в 3–5 раз больше.
Количество ретвитов этой статьи в Twitter.
Поделиться этой статьей
Посмотрите на результат по этому запросу:
Несмотря на то что Йода не упоминается по имени, Google понял о ком речь и что мы хотели о нём узнать.
Это было бы невозможно без семантического поиска.
В этом посте вы узнаете:
Что такое семантический поиск?
Семантический поиск это процесс поиска неструктурированной информации, который используют современные поисковые системы, чтобы предоставлять самые релевантные результаты.
Термин происходит от названия раздела лингвистики “семантика”, который изучает смысловые значения.
Почему семантический поиск важен?
Несмотря на то что в процессе участвует множество переменных, принципы работы семантического поиска, почему он нужен и что на него влияет, понять достаточно легко.
Пользователи часто используют разный язык для поиска нужного контента
Хуже того, мы иногда даже не знаем как правильно составить запрос.
Допустим, вы услышали незнакомую песню на радио. Вам она понравилась и вы начинаете гуглить случайные слова из песни, пока наконец её не находите.
А теперь сделаем задачу ещё сложнее. Сравните то что вы вводите в Google с тем, что вы говорите Siri, Alexa, или Google Ассистенту. Ключевые слова стали разговорными.
Есть множество способов выразить одну и ту же идею и поисковым системам нужно справляться со всеми ими. Они должны уметь сопоставлять контент в индексе и ваши поисковые запросы, основываясь на смысле обеих.
Как бы сложно это ни звучало, это только начало.
Многие запросы неумышленно неоднозначны
Около 40% слов в английском языке полисемичны, т.е. у них есть два или больше значений. Это, пожалуй, самая сложная проблема, которую пытается решить семантический поиск.
Например, слово “python” спрашивают 533,000 раз в месяц только в США:
Если бы я когда-нибудь искал “python”, я бы скорее всего имел в виду язык программирования. Но тот кто не относится к индустрии технологий скорее всего имел бы в виду змею или известную британскую комик-группу.
Проблема здесь в том, что без контекста редко можно однозначно понять смысл слова. Кроме полисемии, слова также могут выступать прилагательными, глаголами, или тем и другим. И это мы ещё не вышли за пределы прямых смыслов. Если вникнуть в переносные смыслы (например, сарказм), всё становится ещё интереснее.
Контекст определяет всё в семантике и это подводит нас к оставшимся двум выводам.
Необходимость понимания лексической иерархии и связи между объектами
Давайте взглянем на следующий поисковый запрос и верхние результаты поиска:
Удивительно. Вот что нужно Google, чтобы понять этот запрос:
Даже не представляю что бы я получил, если бы ввёл этот запрос в 2010‑м или раньше.
Теперь давайте сделаем шаг назад и подробнее рассмотрим все эти понятия.
Лексическая иерархия показывает отношения слов друг к другу. Слово “партнёр” (partner) более общее по значению (гипероним), чем жена, парень, супруги и другие.
Как мы уже говорили ранее, наши запросы часто не совпадают с точной формулировкой того что мы хотим найти. Очень важно знать что “доступная цена” это что-то между дешевизной, средней и разумной ценой.
Объекты (сущности) в данном примере это персонажи из фильма (Оби-Ван), люди с определённой профессией (актёры) и люди, которые с ними как-то связаны (партнёры). В целом, сущности это объекты или понятия, которые можно точно определить. Часто это люди, места или вещи.
Несмотря на все языковые сложности, нам нужно пойти ещё дальше.
Необходимость отражать личные интересы тренды
Давайте вернёмся к примеру с питоном (“python”). Если я введу его в поиск, я действительно получу результаты о языке программирования.
Как бы нам не не нравилось использование наших персональных данных, как минимум они полезны для поиска. Google использует ограниченные данные вместе с вашей историей поиска чтобы дать вам наиболее точные персонализированные результаты.
Мы все об этом знаем. Введите любую услугу в поисковую строку и получите результаты с местными компаниями:
Но что более удивительно, так это способность Google временно подстраивать результаты поиска под цели поиска, которые постоянно меняются.
Например, коронавирус — это не новый термин. Так всегда называли группу вирусов. Но как мы знаем, вначале 2020-го года цели поиска по этому запросу резко изменились. Люди начали искать информацию об определённом штамме коронавируса (SARS-CoV‑2). Результаты поиска поменялись соответственно.
Как видите по истории позиций по запросу “coronavirus”, ни один из первых пяти результатов не стоял в топе до 2020-го года.
То же происходит и с интернет-магазинами во время больших распродаж на Рождество или Чёрную Пятницу. Цель поиска в этот период крайне сосредоточена непосредственно на покупках, хотя в другое время люди могут искать сравнения или отзывы.
Какие технологии Google участвуют в семантическом поиске?
Google постоянно обновляет алгоритм и технологии чтобы ещё больше улучшить способность понимать естественную речь и цель поиска.
Есть четыре основных технологии, которые делают семантический поиск таким как он есть в 2020‑м.
Knowledge Graph (Сеть знаний)
Сеть знаний Google, представленная в 2012‑м году это база знаний, которая состоит из объектов и связей между ними.
Её можно представить как что-то похожее на это, но она состоит из пяти миллиардов объектов:
Если коротко, это технология, которая “выстрелила” и дала возможность перейти от поиска по ключевым словам к поиску по смыслам.
Сеть знаний получает данные в основном из двух источников:
Чтобы воспользоваться вторым способом, поисковой системе нужно понимать естественную речь. Отсюда в игру вступают три обновления алгоритма, о которых речь пойдёт далее.
Hummingbird
В 2013‑м году Google запустил поисковый алгоритм под названием Hummingbird. Он был особенно полезен при работе со сложными поисковыми запросами.
Hummingbird стал первым главным обновлением, которое акцентировало внимание на важности смысла запросов, а не текстов ключевых слов. Это был нужный катализатор, который заставил людей писать о темах, а не ключевиках.
RankBrain
Если вы когда-нибудь встречали фразу Латентно-Семантическое Индексирование или LSI запросы, забудьте о них. Google решил проблему, для которой изобрели LSI, с помощью RankBrain.
Мы уже обсуждали эту проблему. Речь шла о несоответствии между формулировкой запроса и языком, который используется в контенте.
Алгоритм Google RankBrain основан на технологиях, которые намного превосходят LSI. Простыми словами, RankBrain понимает значение даже незнакомых слов и фраз с помощью сложных алгоритмов машинного обучения.
RankBrain можно рассматривать как апгрейд Hummingbird, а не отдельный алгоритм. Это один из самых важных факторов ранжирования, но единственное что вы можете сделать для оптимизации под него — удовлетворять цель поиска.
Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT — двунаправленная модель кодировщика-трансформера) это новейшее обновление в работе семантического поиска. Оно влияет примерно на 10% всех запросов с конца 2019-го года.
Не волнуйтесь. Мне тоже потребовалось время чтобы хотя бы запомнить как расшифровывается BERT.
Всё что вам нужно знать это то, что BERT помогает лучше понимать длинные и сложные предложения и запросы. Это решение для работы с неочевидными запросами и нюансами. Оно помогает лучше понимать контекст употребления слов.
И хотя под BERT оптимизировать невозможно, неплохо знать что это такое и как оно работает.
Как подстроить SEO стратегию под семантический поиск
Я уже немного упоминал о некоторых моментах в статье. Теперь давайте разберемся, что конкретно можно сделать.
1. Оптимизируйте под темы, а не ключевые слова
В старые времена вы могли хорошо ранжироваться разными статьями по одной и той же теме, слегка изменив ключевые слова. Например:
Эти времена прошли. Сейчас Google понимает, что все эти запросы обозначают примерно одно и то же и в топе стоят практически одни и те же страницы.
Помните об этом, когда будете создавать контент. Теперь цель — не занять топовые позиции по одному ключевику, а раскрыть тему полностью. Чтобы Google ставил вас на первые позиции по множеству похожих long-tail ключевым словам.
Например, наша статья про мета теги Open Graph ранжируется по сотням ключевых слов. Многие из них это просто вариации одного и того же. Но некоторые обозначают подтемы. Например, “og:title,” “og url,” и “og:image”.
У нас получилось ранжироваться по всем этим ключевым словам благодаря тому что мы написали подробную статью по теме, а не по отдельному ключевому слову.
Посмотрев отчёт по странице из топа по нужной теме, можно понять о каких темах стоит писать. Например, вы хотели написать пост о том, как выращивать спаржу. Если вставить статью из топа по запросу “выращивание спаржи” (“growing asparagus”) в Сайт Эксплорер от Ahrefs и проверить отчёт Ключевые слова, то можно увидеть что кроме прочих, статья ранжируется по следующим ключевым словам:
Всё это стоит упомянуть при создании подробного поста, чтобы получить максимальное количество органического трафика.
Небольшое предостережение: планируя контент под определённую тему, не стоит рассказывать про абсолютно всё что связано с ней или вникать слишком глубоко.
Возьмите эту статью для примера. Я мог потратить десятки часов, исследуя тему обработки естественного языка и рассказать во всех технических подробностях о семантическом поиске. Я этого не сделал потому что большинству людей это неинтересно.
Это приводит нас к следующему:
2. Определите цель поиска
Можно опубликовать контент по определённой теме и он всё равно не будет соответствовать цели поиска.
Допустим, вы — маркетолог и работаете с данными. И вы увидели возможности войти в топ по теме “SEO report” (“SEO отчёт”). Обычно вы бы рассказывали обо всём, что нужно для создания SEO отчёта. У вас бы получилось что-то вроде “Используйте силу QUERY чтобы делать лучшие SEO отчёты”.
Этот контент может и правда помочь создавать лучшие SEO отчёты. Но большинство людей, которые начинают интересоваться этой темой вообще могут не знать о функциях в Google Таблицах. Им просто нужно что-то, что решило бы их проблему:
Поэтому прежде чем составлять структуру новой статьи, посмотрите на страницы, которые стоят в топе, чтобы понять цель поиска.
Рекомендуем прочитать: Searcher Intent: The Overlooked ‘Ranking Factor’ You Should Be Optimizing For (Цель поиска: упущенный “фактор ранжирования”, под который нужно оптимизировать страницы)
3. Используйте семантическую разметку HTML
Прежде чем продвинуться к семантическому поиску, нужно было начать сдвиг в сторону семантического веба. Первоначальная идея Всемирной сети можно понимать как создание стандартизированных связанных друг с другом документов без какого-то явного смысла. Сегодня стало понятно, что нам нужен смысл.
И он начинается с основ HTML.
Сравните эти HTML элементы:
Семантический HTML добавляет смысл в код таким образом, что машины могут понять где находятся блоки навигации, шапки, подвалы, таблицы и видео.
HTML5 предоставляет самые основные семантические элементы, которые уже используют современные CMS. Если ваша CMS их не использует, то скорее всего можно поставить плагин, который позволит её добавить.
Но семантическая разметка HTML всё равно достаточно ограничена. Она говорит, что “это таблица, а это подвал”, но она не передаёт смысл самого контента. Поэтому мы используем разметку schema.
4. Используйте разметку schema
Разметка schema это дополнительный способ размечать страницы. Её также называют структурированными данными, которые можно описать как общий семантический фреймворк для интернета.
Словарь Schema.org содержит сотни типов, которые связаны свойствами. Их можно использовать для разметки контента и ботам Google будет легче понимать её без использования сложных алгоритмов.
Например, Google будет проще выявить смыслы из этого структурированного контента:
… чем из естественной речи:
Поэтому когда пользователь хочет узнать сколько времени займёт приготовление блинов, или сколько калорий каждый из них содержит, Google может предоставить ему информацию самым удобным способом.
5. Выстройте бренд, чтобы попасть в Сеть знаний
В общем-то, в заголовке всё сказано, потому что я уже рассказал об объектах (сущностях). Поэтому я просто направлю вас на статью о том, как попасть в Сеть знаний Google (Knowledge Graph).
Среди прочих советов по улучшению SEO для семантического поиска этот самый сложный. Нужно приложить немало усилий чтобы построить бренд и применить остальные советы.
6. Выстройте релевантность с помощью ссылок
Исторически, ссылки были одним из главных показателей релевантности. Если документ А ссылался на документ Б, они могли считаться взаимосвязанными.
И внутренние, и внешние ссылки с релевантных страниц с естественным анкорным текстом помогают Google понимать о чем идёт речь в вашем контенте прежде чем его обрабатывать.
Напоследок
Семантический поиск изменил всю экосистему работы с контентом. Пользователи получают более релевантный и ценный контент и это мотивирует издателей его производить.
Несмотря на то что в семантическом поиске участвуют сложные технологии и алгоритмы, принципы семантического поиска просты для понимания. Теперь вы готовы провести необходимые изменения и положить надёжное основание для вашего SEO.
Если у вас остались какие-либо вопросы или комментарии о семантическом поиске, напишите мне в Твиттере.
Если хотите подробнее изучить технические подробности о семантическом поиске, подпишитесь на Дона Андерсона и посмотрите его презентации.
Что такое семантический поиск и что с ним нужно делать? (перевод)
Помните, в киноэпопее «Звездные войны» одному из главных героев советовали:
«Используй силу, Люк».
Бесценный совет, и если вы думаете, что он неприменим к вашей стратегии продвижения, ошибаетесь. Ваша сила в контенте. Нужно лишь научиться правильно использовать ее.
Для этого нужно знать инструменты, которые лежат в основе работы поисковых систем. Если вы хорошо в этом разбираетесь, значит, ваш шанс на создание хорошего контента очень высок. А хорошее наполнение сайта – верный путь на вершину поисковой выдачи.
Поэтому сегодня адаптируем статью аккаунт-менеджера в MERKLE Алексис Сандерс. Она рассказывает про семантический поиск и объясняет, почему вам важно помнить про него при создании наполнения для своего сайта.
SEO-оптимизаторы тратят огромное количество времени и усилий, пытаясь перетянуть Google на свою сторону – показать все великолепие своего контента, изобретательность метатегов, гениальность стратегии привлечения естественных ссылок. Мы тратим столько времени на увещевания Google, что начинаем считать его своим метафорическим другом и это приводит к утрате восприятия картины целиком. Мы забываем о том, что результаты Google (да, иногда магические) строятся на алгоритмах.
Алгоритмы могут (что, кстати и делают) решать много проблем, однако перевод взаимодействия с поисковой системой на уровень человеческого общения – огромный вызов. На вершинах калифорнийского Маутин-Вью инженеры из крупнейших корпораций делали все возможное для перемещения компьютерной науки в область искусственного интеллекта. Их победа в мире ИИ и машинного обучения была впечатляющей. Она сделала возможным проведение новых чемпионатов в Go (не Pokemon Go, а логическая настольная игра родом из Китая), появление в местных магазинах человекоподобных сотрудников-роботов и осуществление более плодотворной коммуникации с персональным помощником (вопросно-ответной системой) в вашем телефоне. Поисковые системы всегда были в локомотиве развития искусственного интеллекта.
С самого начала Google работал над тем, чтобы поисковые результаты соответствовали естественной речи. Поэтому важным компонентом своей стратегии они сделали развитие семантического поиска и, в дальнейшем, алгоритмов машинного обучения (RankBrain).
Что нужно для ранжирования вашего сайта под номером 1 в Google? Многие из следующих элементов заставят вас вернуться к идее обычной беседы.
Что такое семантический поиск
Слово «семантика» отсылает нас к значению или сущности чего-либо. Применительно к поиску семантика означает изучение слов и их логики.
Задача семантического поиска заключается в повышении точности поисковой выдачи, благодаря пониманию намерений пользователей через контекст. Посредством сопоставления концепта, синонимов, алгоритмов, написанных на естественном языке, семантический поиск позволяет трансформировать структурированную и неструктурированную информацию в интуитивно понятную и гибкую базу данных. Такой подход помогает более точно определить намерения пользователей, повышает способность системы извлекать правильные ответы, предоставлять юзерам более персонализированные результаты. Граф знаний (технология Google) – парадигма семантического поиска.
Почему поисковые системы используют семантический поиск
Судя по перспективам поисковых систем, не трудно предположить, почему Google хочет расширить возможности коммуникации с миром: увеличить базу данных, сократить количество спама, глубже понимать намерения пользователей, использовать более естественный язык. Все это увеличивает возможность предоставления пользователям самого лучшего поискового опыта.
Мировой объем информации каждые два года удваивается. Большой объем данных давно стал нормальным для игроков онлайн-сферы. Какое значение это имеет для вас? Поисковые системы лучше работают с организованной, структурированной информацией, семантика которой соответствует данным.
Один из путей того, как семантический поиск помогает Google, заключается в идентификации и дисквалификации контента низкого качества. Методы вроде спиннинга текстов, начинения контента ключевыми словами легко распознаются системой из-за таких преимуществ, как скрытое семантическое индексирование (LSI), латентное размещение Дирихле (LDA) и статистическая мера TF-IDF. Благодаря использованию этих инструментов, вычисляется частота повторения слова и осуществляется соотнесение количества упоминаний с контекстом. Это значит, что поисковые системы имеют представление о статистических особенностях повторения слов в конкретном контексте и делают семантические корреляции, которые могут использоваться в войне против спама.
Используя семантику и субъективный поиск, поисковые системы получили возможность лучше понимать, что пользователи имеют в виду при наборе запроса.
Например, изображение ниже – это упрощенная иллюстрация того, как выглядит персонально ориентированный поиск. В него входят субъекты и предметы (люди, места, вещи, концепты, идеи), которые представлены в виде узлов и связаны отношениями – стрелками. Диаграмма показывает, как персонально ориентированный поиск использует разные объекты, в нашем случае персонажей мультфильма Симпсоны, чтобы дать более глубокий ответ на вопрос пользователя.
Семантика помогает более точно понять, что юзеры имели в виду. Например, поисковый запрос «Дженнифер Лоуренс», скорее всего, связан с американской актрисой, звездой фильма «Голодные игры». По запросу Google предоставляет ссылки на новости, фотографии, факты, связанные с ней аккаунты в социальных сетях и фильмы, в которых она снималась. Через понимание субъекта и анализ запросов пользователей поисковые системы могут сформировать лучшее понимание того, что может быть интересно людям. Изобретение Графа знаний Google – лучший пример.
Google, как и другие поисковые системы, стал очень искусным в распознавании различных субъектов и формулировании ответов на вопросы. Поиск обеспечивает связь данных и становится сильнее.
Ответы на вопросы формируются через алгоритмы и выводятся, когда, например, кто-то ищет «кто танцует в видео chandelier». Google знает, что это Мэдди Зиглер.
Как видите, идея о том, что поисковик по ключам доберется до сути и с высокой степенью точности правильно ответит на вопрос, делает процесс получения информации более конструктивным для пользователей.
Каковы последствия для SEO
Оптимизаторам понимание семантического поиска может предоставить большие преимущества. Крайне важно всегда быть впереди событий. Поисковики двигаются вперед, и SEO-специалистам нужно оставаться в игре. Кстати, в будущем семантика приобретет еще большую важность. Причина такого прогноза заключается в значимости той роли, которую в настоящее время приобретает голосовой поиск.
Метод интеграции сигналов семантического поиска важен в рамках разработки SEO стратегии. Разумеется, если бы можно было узнать все заголовки и ключевые фразы, которые ассоциируются с конкретным предметом, мы могли создать потрясающий контент и достичь оптимального ранжирования для своих клиентов. Но мы живем в реальном мире. У нас нет таких преимуществ. Зато есть несколько способов и реально работающих стратегий, которые могут существенно улучшить ваши результаты.
Семантический поиск в SEO стратегиях
1– Будьте полезны.
Google рассматривает искусственный интеллект и возможность ведения воображаемой беседы с поисковиком как следующий уровень эволюции поисковых технологий. Сундар Пичаи, генеральный директор Google даже упомянул об этом на презентации Google Assistant.
«Мы рассматриваем этот инструмент как диалогового ассистента; мы хотим предоставить пользователям возможность двухсторонней коммуникации».
Для выполнения этой функции Google нужен огромный массив источников с информацией, ориентиры, экспертный контент. Хотите подняться в выдаче? Завоевывайте авторитет в своей дисциплине, становитесь источником экспертной информации, чтобы Google мог ссылаться на вас.
Рекомендация: Определите область, в которой хотите стать авторитетом. Ответьте на следующие вопросы, и создайте мощную стратегию естественного поиска:
1– Каковы типы ключей, по которым вы хотите ранжироваться.
2– Кто входит в число игроков в вашем секторе?
3 – Что делает их экспертами?
4 – Как вы можете стать в 10 раз лучше?
5 – Кто связан с вашим контентом? Это действующие клиенты или перспективные?
6 – Как именно пользователи связаны с вашим контентом?
7 – Как вы можете улучшить пользовательский опыт наполнением своего сайта (включая передвижения юзеров по структуре вашего сайта)?
8 – Как вы можете улучшить процесс достижения целей в каждой точке соприкосновения с клиентами?
2. Развивайте целевой контент, который отвечает на запросы пользователей.
Создавайте целевой, но не брендовый контент, который не мешает другим пользователям, уже ориентированным на совершение коммерческих действий на вашем сайте (не занимайтесь каннибализмом – не потребляйте трафик со страницы с продуктами). Идея заключается в создании контента, связанного с вашей продукцией. Он должен быть интересен пользователям. Становитесь ценным источником информации для своих клиентов, выстраивайте авторитет в глазах поисковых систем через семантику, становитесь гуру, создавая качественное информационное наполнение с использованием различного рода медиа (картинок, графиков, видео).
Рекомендации: Ставьте в приоритет небрендовый контент с фокусом на вопросах/ответах.
Совет: Google предпочитает нумерованные списки или пошаговые инструкции, которые кратко отвечают на вопросы.
Проводите исследования ключевых фраз, чтобы определить вероятность запросов по вашей тематике, которые начинаются с «как сделать», «почему», «что такое».
3. Структурируйте предложения и ориентируйтесь на ответы.
SEO тексты – это тексты, написанные естественным языком. Если говорить просто, то это значит, что контент должен иметь смысл. Учитывая работу алгоритма Колибри, семантический поиск, машинное обучение, растущую популярность голосового поиска, естественность языка необходима.
При создании контента важно писать в терминах сущностей, что значит большое количество предложений с существительными.
Все просто: предложения, ориентированные на предметы, дают поисковикам больше информации. Кроме того, это делает контент более простым для восприятия (как пользователем, так и поисковой системой). Ключевой момент здесь – естественность звучания и написание контента, который прямо отвечает на поставленный вопрос.
Рекомендации: Пишите естественным языком.
Совет: Читайте написанное вслух.
Структурируйте предложения так, чтобы и пользователям, и ботам было легко понять что вы пытались сказать.
Структурирование данных по разметке аннотирует информацию со страниц вашего сайта, делая ее понятной для поисковых систем. Использование структурированной разметки не только дает поисковикам возможность лучше понимать контент, но повышает качество поиска, выводя в выдаче сниппеты. Они предоставляют пользователю дополнительную информацию о контенте на странице и улучшают CTR через естественный поиск.
Рекомендации : Для проверки структуры текста используйте инструмент проверки структурированных данных от Google.
5. Усиливайте контент внутренними ссылками.
На протяжении долгого времени внутренние ссылки были методом определения актуальности. Кроме того, они играли и продолжают играть существенную роль в приобретении позитивного пользовательского опыта, обеспечивая навигацию по вашему сайту. Не забывайте использовать их. Но делайте это умеренно и только в тех случаях, когда это действительно полезно пользователям.
Рекомендации:
Результаты
– Только качественный трафик из Яндекса и Google
– Понятная отчетность о работе и о планах работ
– Полная прозрачность работ