Google đã thay thế người đứng đầu bộ phận tìm kiếm, Amit Singhal trong năm 2016, người đã đến khi Google mua lại Metaweb. Người sáng lập Metaweb, John Giannandrea, từng là phó chủ tịch của Google, phụ trách các nỗ lực AI của Google và sẽ đảm nhiệm vị trí trưởng phòng tìm kiếm tại Google.
Metaweb là công ty đã đưa Knowledge Graph (Sơ đồ tri thức) lên Google và điền vào kết quả tìm kiếm của Google bằng các Knowledge Panel (bảng kiến thức) liên quan đến các Entity (thực thể) xuất hiện trong các kết quả tìm kiếm đó.
Knowledge Graph là gì?
Ngôi nhà của các thực thể trên Google nằm trong Sơ đồ tri thức và Wikipedia cho chúng ta biết Knowledge Graph là gì:
Knowledge Graph là một cơ sở tri thức được Google sử dụng để nâng cao kết quả tìm kiếm của công cụ tìm kiếm với thông tin Semantic Search (tìm kiếm ngữ nghĩa) được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau.
Hiển thị Sơ đồ tri thức đã được thêm vào công cụ tìm kiếm của Google vào năm 2012, bắt đầu từ Hoa Kỳ, đã được công bố vào ngày 16 tháng 5 năm 2012. Nó cung cấp thông tin có cấu trúc và chi tiết về chủ đề này ngoài danh sách các liên kết đến các website khác.
Mục tiêu là người dùng sẽ có thể sử dụng thông tin này để giải quyết truy vấn của họ mà không phải điều hướng đến các website khác và tự lắp ráp thông tin. Tóm tắt ngắn được cung cấp trong Sơ đồ tri thức thường được sử dụng làm câu trả lời được nói trong các tìm kiếm Google Hiện hành.
Google hiển thị thông tin về Thực thể từ Sơ đồ tri thức của mình trong Knowledge Panel mà nó hiển thị ở bên phải kết quả tìm kiếm. Nếu Google có thể xác định rằng một thực thể cụ thể được liên kết theo một cách nào đó với truy vấn mà chúng ta là người tìm kiếm nhập vào hộp tìm kiếm, nó sẽ cho chúng ta biết thêm về thực thể đó.
Knowledge Panel đó có thể bao gồm thông tin về các khía cạnh khác nhau của thực thể đó, từ các nguồn như Wikipedia, Freebase và các cơ sở tri thức khác. Google cũng có thể cho chúng ta biết về các thực thể khác mà mọi người đôi khi tìm kiếm ngoài thực thể chúng ta đã tìm kiếm. Dưới đây là kết quả bảng kiến thức trong Google cho Nikola Tesla:
Vì vậy, Google hoạt động để cung cấp thông tin cho chúng ta về nhiều thực thể khác nhau có thể xuất hiện trong các truy vấn và tìm kiếm. Google có thể liên kết tên của các thực thể với các thực thể đó khi hiển thị bảng kiến thức cho chúng. Khi họ được hỏi về điều đó trong các truy vấn, Google có thể cố gắng nhận ra thực thể nào đang được yêu cầu cung cấp cho chúng ta thông tin đó.
Ví dụ, khi Google được hỏi, thì ai là Giám đốc điều hành của Alphabet?, Nó cho chúng ta biết về Larry Page và cung cấp thông tin về anh ta (trong trường hợp này là từ Wikipedia).
Một bằng sáng chế của Google đã được cấp tập trung vào sự công nhận thực thể và dự đoán các thực thể khi các phần câu có thể đề cập đến các thực thể đó. Các cơ sở kiến thức tạo nên Sơ đồ tri thức của Google chứa đầy các câu về các thực thể, có khả năng là nguồn gốc của nhiều câu trả lời cho các câu hỏi về chúng.
Bằng sáng chế: Entity identification model training
Entity identification model training (Đào tạo mô hình nhận dạng thực thể)
Bằng sáng chế cung cấp một số ví dụ về cách nó có thể dự đoán danh tính của các thực thể đã được tham chiếu trong các câu hoàn chỉnh, bằng cách thu thập thông tin về các thực thể đó và sau đó sử dụng thông tin đó từ các câu đó để xác định một thực thể có thể được hỏi về. Đây là một ví dụ từ bằng sáng chế:
Hệ thống nhận dạng thực thể có được các câu hoàn chỉnh mà mỗi câu bao gồm văn bản thực thể tham chiếu đến một thực thể đầu tiên. Một ví dụ hoàn chỉnh câu có thể là, Năm 1890, Tổng thống Hoa Kỳ là Benjamin Harrison. Hồi Trong bối cảnh của câu ví dụ này, văn bản thực thể, Tổng thống Hoa Kỳ, người đề cập đến người đó, “Benjamin Harrison”. Đối với mỗi câu hoàn chỉnh, hệ thống nhận dạng thực thể mô phỏng việc gõ câu và cung cấp các phần của câu cho mô hình nhận dạng thực thể. Mô hình nhận dạng thực thể xác định một thực thể dự đoán cho từng phần của câu mà nó nhận làm đầu vào.
Bằng sáng chế dựa trên ví dụ này bằng cách cho chúng tôi biết làm thế nào thông tin từ một câu hoàn chỉnh có thể được sử dụng để xác định một thực thể cụ thể:
Hệ thống nhận dạng thực thể có thể tiếp tục nhập các phần của câu hoàn chỉnh, cập nhật mô hình nhận dạng thực thể cho từng phần dựa trên độ chính xác của dự đoán. Ví dụ, mô hình nhận dạng thực thể có thể nhận được, “In 1890, the President of the Un,” làm đầu vào. Mặc dù đầu vào này vẫn có thể đề cập đến nhiều thực thể, ví dụ, Benjamin Harrison, Tổng thống Hoa Kỳ năm 1890 hoặc William Ellison Bogss, Chủ tịch Đại học Georgia vào năm 1890, mô hình nhận dạng thực thể có thể dự đoán chính xác về Benjamin Harrison cho điều này phần của câu hoàn chỉnh. Trong tình huống này, ví dụ, mô hình nhận dạng thực thể có thể được cập nhật, bằng cách tăng độ tin cậy và / hoặc khả năng rằng Benjamin Harrison sẽ được xác định cho một câu bắt đầu “In 1890, the President of the Un,” .
Bằng sáng chế là:
Đào tạo mô hình nhận dạng thực thể
Được phát minh bởi: Maxim Gubin, Sangsoo Sung, Krishna Bharat và Kenneth W. Dauber
Được gán cho: Google
Bằng sáng chế Hoa Kỳ 9,251,141
Cấp ngày 2 tháng 2 năm 2016
Nộp: ngày 12 tháng 5 năm 2014
Tóm lược
Phương pháp, hệ thống và bộ máy, bao gồm các chương trình máy tính được mã hóa trên phương tiện lưu trữ máy tính, để đào tạo mô hình nhận dạng thực thể. Trong một khía cạnh, một phương thức bao gồm thu được nhiều câu hoàn chỉnh mà mỗi câu bao gồm văn bản thực thể tham chiếu đến một thực thể đầu tiên; cho mỗi câu hoàn chỉnh trong số nhiều câu hoàn chỉnh: cung cấp một phần đầu của câu hoàn chỉnh làm đầu vào cho một mô hình nhận dạng thực thể xác định một thực thể dự đoán cho phần đầu tiên của câu hoàn chỉnh, phần đầu tiên ít hơn tất cả các câu hoàn chỉnh kết án; so sánh thực thể dự đoán với thực thể đầu tiên; và cập nhật mô hình nhận dạng thực thể dựa trên việc so sánh thực thể dự đoán với thực thể đầu tiên.
Những điểm quan trọng
Công cụ tìm kiếm như Google và Bing đang chuyển đổi từ việc cung cấp thông tin cho người tìm kiếm từ một chỉ mục các trang trên Web để cung cấp thông tin từ một chỉ mục dữ liệu họ tìm thấy trên Web. Điều này có nghĩa là trả lời trực tiếp các câu hỏi cho người tìm kiếm và là nguồn thông tin đang tập trung vào việc lập chỉ mục thông tin. Thông tin về các thực thể có thể được tìm thấy trong các nguồn như Sơ đồ tri thức của Google, có thể được sử dụng làm nguồn đào tạo(training) để xây dựng các mô hình nhận dạng thực thể, như được mô tả trong bằng sáng chế này.
Bằng sáng chế cung cấp một số hoặc ví dụ về cách nó có thể sử dụng thông tin câu hoàn chỉnh để xây dựng các mô hình có thể giúp công cụ tìm kiếm nhận ra các thực thể cụ thể. Một trong số đó bao gồm câu “Tòa nhà cao nhất thế giới là Burj Khalifa”, và thông tin đó thay đổi như thế nào khi bạn nói về thế giới vào năm 1931, khi tòa nhà cao nhất thế giới là Tòa nhà Empire State.
Bằng sáng chế cho chúng ta biết rằng các mô hình để nhận ra các thực thể mà nó xây dựng có thể sử dụng một phần câu, trả về thông tin về người cao nhất thế giới và ngọn núi cao nhất thế giới. Đọc toàn bộ bằng sáng chế này được khuyến nghị để biết thêm chi tiết về cách các mô hình giúp nhận biết các thực thể có thể được xây dựng từ các nguồn như Sơ đồ tri thức của Google.
Thật thú vị khi một trong những nhà phát minh được liệt kê trong bằng sáng chế này là Krishna Bharat, người đã thực hiện rất nhiều công việc đằng sau Google News - nơi khác mà chúng ta thấy các thực thể mọc lên thường xuyên. Nếu Google đang tìm hiểu về các thực thể và cách trả lời các câu hỏi về chúng, thì có thể đó là một phần bằng cách học hỏi từ Tin tức về những gì chúng dự định.
Chúng tôi đã nghe về Deep Mind của Google và những nỗ lực của họ để đọc CNN và Daily Mail như là nguồn đào tạo để tìm hiểu về thế giới . Họ có thể tìm thấy thông tin về rất nhiều thực thể từ những nguồn đó.
Và, với John Giannandrea, cựu người sáng lập Metaweb, đảm nhiệm vị trí trưởng bộ phận tìm kiếm tại Google, chúng ta có thể thấy nhiều thông tin Sơ đồ tri thức hơn vào kết quả tìm kiếm trong tương lai và thêm thông tin về các thực thể điền vào các kết quả đó. Tương lai của Google có thể liên quan đến rất nhiều entity.
Semantic search: 4 Cách tăng Rank với Tìm kiếm ngữ nghĩa
Thời gian gần đây mà chúng ta thực sự cảm thấy phẫn nộ khi công cụ tìm kiếm không hoàn toàn có được những gì chúng tôi muốn từ họ. Yếu tố chính ở đây là tìm kiếm ngữ nghĩa và khả năng vô hạn của nó.
Bây giờ nó có thể đưa ra câu trả lời ngay trong trang tìm kiếm:
Bạn nghĩ gì về điều này? Ngay sau đó các đoạn trích nổi bật như dưới đây
Trong bối cảnh Content phát triển theo cấp số nhân, tôi quyết định tìm hiểu vấn đề và tìm ra chiến lược để tối ưu hóa tìm kiếm ngữ nghĩa. Và lấy Google làm trọng tâm với tìm kiếm ngữ nghĩa bởi vì tôi chắc chắn rằng hiện tại công cụ tìm kiếm này thực sự là tốt nhất trong số các các công cụ tìm kiếm.
Semantic search là gì?
Semantic search hay tìm kiếm ngữ nghĩa là cách công cụ tìm kiếm xử lý ngôn ngữ tự nhiên và hiểu ý định tìm kiếm của truy vấn thông qua ý nghĩa theo ngữ cảnh để cung cấp các kết quả có liên quan, được cá nhân hóa.
Thông thường, khi mọi người nghĩ về ngữ nghĩa, họ có xu hướng suy nghĩ về khu vực ý nghĩa. Tuy nhiên, có một vài loại ngữ nghĩa. Dưới đây là phác thảo những điều quan trọng đối với việc điều tra của chúng tôi:
Logical Semantic đề cập đến các mối quan hệ giữa các khái niệm / yếu tố ngôn ngữ (tức là tham chiếu, giả định, hàm ý của các từ). Trong SEO nó có thể (và nên được) Được sử dụng để cấu trúc nội dung. Ví dụ, dữ liệu có cấu trúc đóng một vai trò lớn trong ngữ nghĩa logic. Nhưng không chỉ, ngữ nghĩa hợp lý cũng được sử dụng để xây dựng trang web, nghĩa là nó được tìm thấy trong kiến trúc của HTML và trang web.
Lexicals Semantic giao tiếp với ý nghĩa của từ ngữ và quan hệ của chúng. Trong SEO nó được sử dụng để làm nghiên cứu từ khóa.
Semantic search hoạt động như thế nào?
Việc theo đuổi tìm kiếm ngữ nghĩa của các công cụ tìm kiếm là điều dễ hiểu. Trước hết, điều đó có nghĩa là ít spam hơn, xử lý ngôn ngữ tự nhiên tốt hơn và hiểu rõ hơn về mục đích tìm kiếm, dẫn đến trải nghiệm người dùng tốt nhất. Thứ hai, đó là một thực tế được biết rằng dữ liệu tăng gấp đôi mỗi hai năm mà, do đó đòi hỏi từ các công cụ tìm kiếm cần tổ chức tốt hơn, cấu trúc và kết nối dữ liệu ngày càng tăng này.
Toàn bộ nội dung với tìm kiếm ngữ nghĩa bắt đầu với bản cập nhật của Hummingbird được Google tung ra vào năm 2013. Thuật toán này sử dụng ngữ cảnh và mục đích tìm kiếm (không phải các từ khóa riêng lẻ trong truy vấn như trước đây) để đảm bảo các trang phù hợp với ý nghĩa hoạt động tốt hơn các trang khớp chính xác từ khóa. Đó là một thay đổi cơ bản trong cách Google phân phối kết quả của nó và đảm bảo trải nghiệm tìm kiếm thỏa đáng.
Sau đó, vào tháng 10 năm 2015, Google đã ra mắt RankBrain như một phần của Hummingbird. Mặc dù mục đích của nó tương tự như Hummingbird, nhưng nó hoạt động khác nhau. RankBrain là một hệ thống học máy bao gồm hai thành phần:
Phân tích truy vấn - nó cố gắng diễn giải các truy vấn bằng cách kết hợp chúng với các truy vấn phổ biến hơn. Quá trình học tập được kích hoạt khi thuật toán gặp các truy vấn đuôi dài, không rõ ràng hoặc không quen thuộc.
Xếp hạng - để tìm phù hợp tốt cho truy vấn, thành phần này phân tích các trang đã được lập chỉ mục cho các tính năng cụ thể, ví dụ: các mẫu sử dụng của một số cụm từ có liên quan nhất định. Các tính năng cụ thể này được xác định bằng cách phân tích các kết quả tìm kiếm hoạt động tốt nhất (theo CTR, tỷ lệ thoát, thời gian trên trang, v.v ...) và tìm kiếm sự tương đồng giữa các trang này. Do đó, những trang được xác định là phản hồi tốt ngay cả khi không có từ chính xác từ truy vấn, được coi là có liên quan.
Học máy so với Trí tuệ nhân tạo
Học máy là khoa học làm cho máy tính đi đến kết luận dựa trên dữ liệu mà chúng có nhưng không được lập trình cụ thể để thực hiện các nhiệm vụ đó. Nói cách khác, nó là một hệ thống hoạt động toán học để giải quyết vấn đề. Học máy là lĩnh vực con của AI.Mọi người thường mơ hồ những thuật ngữ như "học máy – machine learning" và "trí thông minh nhân tạo (AI - artificial intelligence)". Trong khi kết hợp hai khái niệm này là bình thường khi nói về RankBrain, chúng ta nên hiểu rằng việc học máy không bằng AI. Để tránh bất kỳ quan niệm sai lầm nào, hãy tìm hiểu xem hai thuật ngữ này có ý nghĩa gì trong tự nhiên.
Trí thông minh nhân tạo được hỗ trợ bởi việc học máy. Đó là khoa học về việc tạo ra các hệ thống có thông tin về quy trình và thông tin giống như con người theo cách tương ứng. Nó có nghĩa là các hệ thống hoạt động theo một cách sáng tạo và ít có thể đoán trước được, giống như con người làm khi tương tác với bất cứ điều gì trong cuộc sống của họ (họ có thể đoán đúng hoặc hoàn toàn vô lý).
Có ba phân loại AI:
Artificial Narrow Intelligence (ANI) - đó là AI để giải quyết một nhiệm vụ cụ thể theo cách so sánh với khả năng của con người hoặc vượt quá chúng (ví dụ, loại bỏ thư rác);
Artificial General Intelligence (AGI) - đó là AI có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ nào. Khi AI có thể thực hiện như một con người, nó được coi là AGI;
Artificial Superintelligence (ASI) - AI cho bất kỳ nhiệm vụ nào thực hiện vượt quá khả năng của con người.
RankBrain hiện được phân loại là ANI. Tuy nhiên, điều này có thể thay đổi rất sớm, vì chúng ta hiện đang sống trong những thời điểm công nghệ đột phá cách mạng hóa ngành công nghiệp hàng ngày. Nó có nghĩa là để duy trì tính cạnh tranh tối ưu, chúng ta phải nhận thức được tất cả các tiến bộ công nghệ và cố gắng hiểu chúng theo cách tốt nhất có thể.
Làm cách nào để tối ưu tìm kiếm ngữ nghĩa?
Trước hết, nếu bạn nghĩ rằng bạn đang tối ưu hóa cho RankBrain, bạn nên biết rằng nó là loại vô dụng vì RankBrain được làm việc khi nó gặp các truy vấn không rõ ràng hoặc không rõ. Để tối ưu hóa cho những người đó, bạn sẽ chiến đấu và thua trận.
Thay vào đó, những gì bạn nên làm là tối ưu trải nghiệm người dùng. Vâng, tôi nghĩ rằng UX đang trở thành vua đẩy nội dung ra khỏi nơi hoàng gia ấm áp của nó. Tất nhiên, nội dung vẫn còn nhiều sức sống, nhưng bây giờ người dùng là những người nói với Google cho dù bất kỳ phần nào của nội dung là đủ tốt. Đây là một cách thẳng (mặc dù có thể là khá dài) để hướng tương lai.
Và hãy nhớ rằng sai lầm khi nghĩ rằng thuật toán tìm kiếm biết nhiều hơn chúng ta làm. Khi Google cố gắng giải quyết mục đích tìm kiếm, Google sử dụng hàng tấn dữ liệu người dùng cuối được thu thập trước đó để hiểu những gì người dùng thấy có liên quan. Vì vậy, nó cần dữ liệu để tìm hiểu và dữ liệu để hướng dẫn nó một khi nó đã hạ cánh trên trang web của bạn.
Hãy xem sau đó phải làm gì để tạo nội dung chất lượng cao đáp ứng ý định của người dùng và hoàn toàn thân thiện với trình tìm kiếm-thu thập thông tin.
1. Tạo các thực thể (Entity).
TL; DR : Các thực thể ngữ nghĩa (semantic entities) giúp các công cụ tìm kiếm hiểu ngôn ngữ tự nhiên và giải quyết mục đích tìm kiếm (search intent). Tìm hiểu cách tạo chúng bằng cách áp dụng dữ liệu có cấu trúc(structured data) và trở thành thực thể Sơ đồ tri thức (Knowledge Graph).
Bạn biết đấy, chúng ta đang sống trong một thế giới SEO mới. Bây giờ chỉ nghiên cứu từ khóa là không đủ, bạn phải tạo ra các thực thể ngữ nghĩa.
Các thực thể ngữ nghĩa là con người, địa điểm hoặc mọi thứ. Công cụ tìm kiếm quản lý để giải mã ngôn ngữ tự nhiên bằng cách hiểu các thực thể ngữ nghĩa, đặc điểm và mối quan hệ của chúng.
Nhìn chung, các thực thể là trung tâm của quá trình chuyển đổi của Google từ "strings to things" mà chúng ta đã thấy với việc giới thiệu Sơ đồ tri thức.
Sơ đồ tri thức (KG) là một trong những bước đầu tiên của Google để hiểu cách mọi người nhìn thế giới. Theo kết quả của trả vê cho Knowledge Graph, Google hiện có:
Một cơ sở dữ liệu khổng lồ về thông tin chung (vốn, chiều cao và độ dài, ngày sinh, v.v.);
Đặc điểm của từng thực thể (ví dụ: bất kỳ địa điểm nào nằm ở một nơi nào đó về mặt địa lý, có thể bao gồm các thực thể nhỏ hơn hoặc là một phần của một thực thể lớn hơn, v.v.).
Cần Phải làm gì?
1) Áp dụng dữ liệu có cấu trúc cho website.
Để tạo thành công các thực thể ngữ nghĩa của riêng bạn, bạn phải đảm bảo rằng các công cụ tìm kiếm sẽ lập chỉ mục đúng cách cũng như hiểu các kết nối giữa chúng. Cách tốt nhất để giúp các công cụ tìm kiếm trong nhiệm vụ này là áp dụng dữ liệu có cấu trúc (Data structured).
Một dự án đánh dấu dữ liệu có cấu trúc phổ quát, Schema.org, được đưa ra bởi Google, Bing và Yahoo để đơn giản hóa và chuẩn hóa cách dữ liệu có cấu trúc được áp dụng trên Web.
Truy cập trang Schema và chọn loại đánh dấu phù hợp nhất cho thực thể của bạn (địa điểm, người, doanh nghiệp địa phương, sự kiện, âm thanh, video, hình ảnh, đối tượng, v.v.). Tin vui là bạn không cần phải là nhà phát triển để thêm lược đồ vào trang web của mình, bạn có thể làm điều đó với Trình trợ giúp đánh dấu dữ liệu có cấu trúc.
Khi bạn hoàn thành việc thêm đánh dấu, bạn có thể kiểm tra nó với sự trợ giúp của Công cụ kiểm tra dữ liệu có cấu trúc của Google.
Hơn nữa, lược đồ cũng là một trong những điều kiện tiên quyết để nội dung của bạn xuất hiện không chỉ trong các danh sách phổ biến không phải trả tiền mà còn trong các đoạn trích giàu thông tin(Rich snippets), đoạn trích nổi bật(feature snippets) và bảng kiến thức(knowledge panels).
2) Trở thành một thực thể Sơ đồ tri thức.
Sơ đồ tri thức (Knowledge Graph) không chỉ đề cập đến các bảng ở bên phải SERP. Trên thực tế, nhiều loại SERP được cung cấp bởi cơ sở dữ liệu KG. Một khi bạn chiếm bất kỳ không gian như vậy, bạn chắc chắn sẽ đạt được khả năng hiển thị nhiều hơn.
Trước khi chúng tôi tìm ra cách để đạt được điều đó, hãy kiểm tra xem liệu đã có một thực thể cho doanh nghiệp của bạn chưa. Truy cập API tìm kiếm sơ đồ tri thức, nhập tên thương hiệu / sản phẩm của bạn vào trường Query và nhấp vào Execute :
https://developers.google.com/apis-explorer/#p/kgsearch/v1/kgsearch.entities.search
Kiểm tra kết quả. Nếu không có thực thể thì mảng itemListElement sẽ trống. Nếu có một thực thể KG cho thương hiệu của bạn, bạn có thể thấy một cái gì đó như thế này:
Nếu bạn không hài lòng với dữ liệu hiện đang được hiển thị cho thực thể của bạn (nó được tự động sắp xếp có thể dẫn đến một số điều vô lý), bạn có thể vào Wikidata. Sử dụng tìm kiếm để tìm danh sách về công ty của bạn, nơi bạn có thể chỉnh sửa chi tiết về doanh nghiệp của mình, như mô tả, chi tiết liên hệ, trang web chính thức, v.v.
Hoặc bạn có thể đề xuất các thay đổi đối với thực thể KG của bạn ngay từ bảng điều khiển KG trong trường hợp bạn đã tìm kiếm tên doanh nghiệp của mình và bảng điều khiển được mang đến cho bạn. Chỉ cần nhấp vào tùy chọn Đề xuất chỉnh sửa và sau đó xác minh bản thân để tiếp tục các thay đổi:
Nếu doanh nghiệp của bạn không có thực thể KG, hãy thử làm theo các bước dưới đây. Chúng tôi không nói ở đây về kết quả ngay lập tức, nhưng những hành động này sẽ giúp bạn gần gũi hơn với việc trở thành một thực thể:
Sử dụng đánh dấu lược đồ cho các tổ chức cho trang web chính thức của bạn;
Sử dụng một loại đánh dấu cụ thể cho sản phẩm của bạn (trong danh sách các loại sản phẩm);
Tạo một mục nhập Wikidata cho doanh nghiệp và sản phẩm của bạn. Nếu bạn không chắc chắn bắt đầu từ đâu, đây là hướng dẫn cho Wikidata ;
Tạo một bài viết trên Wikipedia. Vấn đề là, Wikipedia là một trong những nguồn chính cung cấp cho cơ sở dữ liệu KG. Bạn hoàn toàn có thể tự mình làm, tuy nhiên, thực hành tốt là thuê một biên tập viên có kinh nghiệm. Hãy chắc chắn bao gồm một liên kết đến Wikidata trong mục của bạn;
Có các tài khoản truyền thông xã hội của bạn được xác minh bởi các mạng xã hội.
2. Theo đuổi mục đích tìm kiếm.
TL; DR : Mục đích tìm kiếm và giải pháp hiệu quả của nó là nhiệm vụ số một cho Google ngay bây giờ. Tìm hiểu cách tối ưu cho mục đích tìm kiếm bằng cách thực hiện nghiên cứu từ khóa ngữ nghĩa.
Rõ ràng là ngày mà Google kéo tất cả các tài nguyên có thể tưởng tượng ra để giải quyết mục đích tìm kiếm của các truy vấn, đây là thời điểm cao để tìm hiểu cách tối ưu nó.
Phải làm gì?
1) Tạo các nhóm từ khóa ngữ nghĩa.
Để thực hiện tốt hơn trong tìm kiếm ngữ nghĩa, bạn phải tránh xa việc nhắm mục tiêu theo cách thức cũ với các từ khóa riêng lẻ mà nên tập trung vào các chủ đề rộng thay thế. Điều đó có nghĩa là bây giờ bạn không phải tạo hàng tá trang để phục vụ cho tất cả các từ khóa mục tiêu của mình, bạn có thể tạo một hoặc hai trang bao gồm một chủ đề cụ thể chuyên sâu và theo đuổi mục đích tìm kiếm riêng biệt.
Dù bạn có chiến lược hoàn toàn mới nào, bạn không thể làm gì nếu không có nghiên cứu từ khóa. Xếp hạng Tracker có thể giúp bạn tìm thấy một loạt các ý tưởng từ khóa để hình thành các nhóm ngữ nghĩa của bạn. Mở công cụ và chuyển đến Nghiên cứu từ khóa.
2) Kiểm tra các từ khóa để có liên quan.
Có khả năng Google sử dụng thuật toán TF-IDF khi nó nhận được một truy vấn và đi qua chỉ mục của nó để tìm ra kết quả phù hợp nhất.
TF-IDF là công thức về mức độ thường xuyên của một từ khóa được tìm thấy trên một trang (TF: Term Frequency) và mong đợi được tìm thấy trên một trang web trung bình, dựa trên một bộ tài liệu lớn hơn ( IDF: Inverse Document Frequency - tần số tài liệu nghịch đảo ).
Tất nhiên, nó không phải là yếu tố duy nhất quyết định việc phân phối kết quả cuối cùng. Tuy nhiên, bằng cách phân tích hàng tỷ trang và thuật ngữ được sử dụng trên chúng, Google tìm hiểu xem chúng có liên quan gì, những từ nào là từ đồng nghĩa và thường xuất hiện trong cùng một ngữ cảnh. Dữ liệu này cung cấp cho công cụ tìm kiếm ý tưởng về những thuật ngữ nào có khả năng ở trong một ngữ cảnh nhất định cho một truy vấn nhất định.
Trong điều kiện này, bạn nên biết mức độ liên quan của các từ khóa mục tiêu của bạn khi so sánh với nội dung liên quan.
Tôi khuyên bạn nên đi qua danh sách từ khóa của bạn và chọn những từ khóa hoặc nhóm từ khóa mà bạn dự định xây dựng nội dung của bạn xung quanh cho các trang quan trọng nhất.
3) Phát triển nội dung theo ý định của người dùng.
Bạn nên hiểu rõ mục đích mang người dùng đến các phần cụ thể của trang web của bạn. Có ba loại mục đích tìm kiếm phổ biến:
Thông tin - khi mọi người đang tìm kiếm thông tin cụ thể và thông tin cụ thể và họ không mua;
Mẹo chuyên nghiệp : Khi bạn theo đuổi các truy vấn thông tin, hãy đảm bảo bạn không chỉ tập trung vào các truy vấn có thể dễ dàng được Sơ đồ tri thức, tức là những câu hỏi yêu cầu các câu trả lời hoàn toàn thực tế và dứt khoát.
Điều tra - khi mọi người đã xử lý thông tin và cố gắng so sánh để tìm hiểu những gì họ thực sự cần;
Giao dịch - khi mọi người đến một trang web với ý định mua.
Khi bạn tạo nội dung hoặc định hình lại chiến lược nội dung của mình, hãy xác định ý định chung mà bạn cố gắng theo đuổi với các trang quan trọng của mình. Bạn cần phải làm điều đó để tránh tình huống vô lý khi các trang của riêng bạn lấy lưu lượng truy cập từ một trang khác. Nó có thể xảy ra khi bạn theo đuổi một vài ý định với các trang cụ thể. Các trang của bạn nên bổ sung và khuếch đại lẫn nhau, không để tình trạng cạnh tranh lẫn nhau về xếp hạng.
Sau khi bạn đã xử lý những ý định bạn theo đuổi, hãy làm một chút nghiên cứu. Truy cập Google hoặc bất kỳ công cụ tìm kiếm nào và cung cấp cho họ một số truy vấn với từ khóa mục tiêu của bạn. Nghiên cứu trang đầu tiên (hoặc một vài trang đầu tiên nếu bạn đủ kiên nhẫn) của danh sách tìm kiếm. Hãy cố gắng tìm ra loại ý định cho từ khóa của bạn. Đừng quên các tìm kiếm liên quan ở cuối SERPs.
Ví dụ: nếu tôi google “red wine classification” (phân loại rượu vang đỏ), tôi chủ yếu thấy các loại rượu khác nhau được sản xuất trên toàn thế giới, như merlot, zinfandel, carmenere, v.v. Tuy nhiên, kết quả được lấy từ Wikipedia là "Phân loại rượu" và "Rượu vang" và một kết quả chỉ là về Grand Crus. Ngoài ra, các tìm kiếm có liên quan cũng gợi ý kiểm tra nho trắng:
Vì vậy, bạn thấy đấy, chúng tôi có những ý định sau đây:
phân loại rượu vang đỏ,
thông tin chung về rượu vang,
phân loại rượu hoàn chỉnh và nhiều thông tin hơn về một loại rượu vang đỏ cụ thể.
Một khi bạn đã phát hiện ra những ý định mà người dùng thường theo đuổi với từ khóa của bạn, hãy kiểm tra xem những ý định này trùng với ý định mà bạn đang cố gắng để phục vụ. Nếu có, hãy làm tốt! bạn có thể phát hiện một số khoảng trống mà không được lấp đầy với SERPs hiện tại và nhảy vào với nội dung của bạn để bổ sung chúng.
Nếu không, bạn phải xem xét viết lại nội dung của mình (hoặc lập kế hoạch lại chiến lược nội dung) để phù hợp với mục đích tìm kiếm tốt hơn hoặc nghĩ đến một trang khác (hoặc tạo trang mới) để nhắm mục tiêu những từ khóa và mục đích đó.
4) Tối ưu hóa cho tìm kiếm bằng giọng nói.
Nó xảy ra để khi chúng ta nói về tìm kiếm ngữ nghĩa, chúng ta cũng nói về tìm kiếm bằng giọng nói. Tại sao? Vấn đề là, khi mọi người tìm kiếm bằng giọng nói của họ, họ có xu hướng giải quyết các thiết bị của họ như thể họ là con người, tức là sử dụng các truy vấn âm thanh tự nhiên. Chúng có thể thông tục hoặc mơ hồ, và ở đây có RankBrain. Vì vậy, tìm kiếm bằng giọng nói chiếm một phần tích cực trong việc dạy AI để hiểu một ngôn ngữ tự nhiên.
Ngoài ra, các truy vấn bằng giọng nói như vậy rất có ý định hướng, vì mọi người thường sử dụng tìm kiếm bằng giọng nói để biết một số thông tin mà họ cần ngay lập tức làm điều gì đó. Ví dụ, nếu tôi trở lại ví dụ của tôi với rượu vang, khi tôi hỏi tìm kiếm bằng giọng nói về rượu vang, có lẽ tôi đang đứng trong siêu thị và không biết nên chọn gì.
Cách tốt nhất để tối ưu hóa tìm kiếm bằng giọng nói là suy nghĩ về tất cả các câu hỏi có thể có để tâm đến khách truy cập tiềm năng của bạn và sau đó xây dựng nội dung của bạn xung quanh những câu hỏi đó.
Bạn có thể tự mình nghĩ về những câu hỏi đó hoặc sử dụng một số trợ giúp:
"People also ask" - đây là vô số các câu hỏi liên quan và, một lần nữa, một cách tuyệt vời để mượn ý tưởng từ chính Google. Chỉ cần google một câu hỏi với từ khóa mục tiêu của bạn và, có lẽ nhiều nhất, bạn sẽ được phân phối với hộp huyền diệu này. Nó thực sự huyền diệu bởi vì một khi bạn nhấp vào bất kỳ câu hỏi nào, bạn sẽ thấy một loạt các câu hỏi mới:
Điều tốt nhất là khi bạn tối ưu hóa cho các câu hỏi, bạn cũng tối ưu hóa cho các đoạn trích nổi bật, vì đó cũng là câu trả lời ngắn gọn cho các truy vấn, nhưng! bạn có thể thấy chúng ở trên tất cả các kết quả tìm kiếm:
3. Tạo các nhóm chủ đề.
TL; DR : Mọi người thay đổi hành vi tìm kiếm của họ bằng cách sử dụng các truy vấn cụ thể hơn, do đó cho phép các công cụ tìm kiếm tìm hiểu cách hiểu ngữ cảnh chủ đề đằng sau truy vấn. Bằng cách xây dựng các cụm chủ đề, bạn cung cấp bối cảnh cho các công cụ tìm kiếm và tự giới thiệu mình là một chuyên gia cho một chủ đề cụ thể. Tìm hiểu cách xếp hạng cao hơn bằng cách xây dựng các cụm chủ đề thông qua quản lý cấu trúc trang web và liên kết nội bộ của bạn.
Cho dù bạn vừa bắt đầu theo một chiến lược nội dung hoặc tiếp tục theo đuổi nó, bạn cần phải làm điều đó theo các cụm chủ đề. Tại sao? Vấn đề là, công cụ tìm kiếm đã thay đổi thuật toán của họ (có, bởi Hummingbird và RankBrain) để tương ứng với những thay đổi trong hành vi của người dùng. Thay vì các truy vấn bị phân mảnh, người dùng giờ đây thích các truy vấn cụ thể hơn với một loạt các từ khóa. Và những gì hơn nữa, họ mong đợi kết quả được phân phối nhanh chóng và hoàn toàn tương ứng với mong đợi của họ.
Kết quả là, những thuật toán này phát triển theo cách mà họ có thể hiểu bối cảnh chủ đề đằng sau mục đích tìm kiếm. Nói cách khác, các công cụ tìm kiếm hiện không phải lúc nào cũng cần từ khóa chính xác để cung cấp kết quả có liên quan.
Do đó, hiện nay nhiều chủ trang web chuyển sang mô hình cụm chủ đề. Mô hình này giả định rằng một trang cột được gọi là trung tâm nội dung cho một chủ đề rộng cụ thể và một số trang liên kết nội dung cụ thể nhưng có liên quan trở lại trang trụ cột và với nhau.
Cấu trúc liên kết như vậy thường báo hiệu cho các công cụ tìm kiếm rằng trang trụ cột là một thẩm quyền về chủ đề này và sau khi quét toàn bộ cấu trúc liên kết, họ sẽ thấy rằng có mối quan hệ ngữ nghĩa giữa nội dung của các trang. Kết quả là, trang web có thể được coi là một chuyên gia về chủ đề cụ thể này.
Để chứng minh điều đó, HubSpot đã khởi chạy thử nghiệm cụm chủ đề cho một nhóm chủ đề cụ thể trong năm 2016. Kết quả của họ cho thấy rằng họ càng liên kết nhiều hơn, thứ hạng cao hơn nằm trong kết quả tìm kiếm:
Phải làm gì?
1) Xác định các trang nội dung Pillar và Cluster.
Hãy suy nghĩ về những chủ đề mà bạn muốn doanh nghiệp của bạn cạnh tranh (và sau đó dựa trên chiến lược nghiên cứu từ khóa của bạn trong các chủ đề rộng đó). Các trang chủ đề rộng (hay còn gọi là Trụ cột hay Pillar) nên xếp hạng cho các từ khóa đuôi ngắn, trong khi các Trang Cluster - cho đuôi dài.
Một trang Trụ cột nên bao gồm tất cả các khía cạnh quan trọng của một chủ đề thực sự rộng. Ví dụ: nếu một trong các chủ đề rộng của bạn là SEO kỹ thuật thì bạn nên có các trang chuyên sâu về khả năng sử dụng, tìm kiếm, lập chỉ mục, v.v. Hãy cố gắng dành các trang Cluster của bạn chỉ với một khu vực chuyên sâu được đề cập trên Trụ cột của bạn, để các trang không thể ăn cắp lưu lượng truy cập từ mỗi trang khác.
2) Kiểm tra cấu trúc trang web của bạn.
Nếu bạn đã có rất nhiều nội dung liên quan, và bạn không chắc chắn nó được kết nối như thế nào (hoặc kết nối ở tất cả), bạn có thể sử dụng tốt tính năng Visualization trong WebSite Auditor để xem cấu trúc trang web của bạn và tất cả các kết nối giữa các trang.
Với nhiệm vụ tạo các nhóm chủ đề, tôi khuyên bạn nên vẽ các trang có liên quan đến chủ đề đó bằng các thẻ. Điều này sẽ cho phép bạn ngay lập tức xem các trang tiềm năng của bạn được kết nối như thế nào.
3) Quản lý liên kết nội bộ của bạn.
Một khi bạn đã tìm ra trang Trụ cột của bạn là gì và quyết định trên các trang nên là một phần của một cụm chủ đề, đây là thời điểm tốt để tạo thành một Topic Cluster.
Tất cả các trang Cluster phải liên kết trở lại trang Trụ cột , mỗi trang trong cụm của bạn phải được liên kết với ít nhất một lần với cùng một văn bản neo được nhắm mục tiêu theo từ khóa. Bằng cách này, công cụ tìm kiếm sẽ biết rằng nó là một phần của một cụm chủ đề.
Liên kết từ nội dung ít hơn đến cụ thể hơn sẽ tạo ra các sub topic và đảm bảo luồng PageRank trơn tru.
Trong các sub topic đó, liên kết từ các thứ hạng cao đến các trang xếp hạng thấp hơn để tăng mức độ liên quan của các trang này.
4. Khuếch đại nội dung của bạn.
TL; DR : Nội dung tuyệt vời không phải lúc nào cũng hiển thị như bạn mong muốn, vì vậy hãy tìm hiểu cách khuếch đại khả năng hiển thị của nó với sự trợ giúp của phương tiện trực quan và sự hiện diện của phương tiện truyền thông xã hội.
Ngay cả khi bạn khá chắc chắn rằng nội dung của bạn có giá trị và sử dụng tuyệt vời, bạn có thể cung cấp cho nó khả năng hiển thị nhỏ cho người dùng. Khi bạn nhớ, trải nghiệm người dùng có thể làm phép thuật khi nói đến thứ hạng công cụ tìm kiếm.
Phải làm gì?
1) Làm nghiên cứu Case study và khảo sát.
Nó không phải là một nhiệm vụ hàng ngày, nhưng thỉnh thoảng, bạn có thể đặt nhiều nỗ lực và thời gian để nghiên cứu một số chủ đề đang HOT hoặc hiện đang nóng trong ngành của bạn. Bạn có thể chạy thử nghiệm và thu thập dữ liệu để đưa ra một số kết luận mang tính đột phá hoặc chứng minh. Hoặc bạn có thể hỏi bạn bè của bạn và rất kinh nghiệm một vài câu hỏi về một số chủ đề gây tranh cãi.
Hãy tin tôi, nội dung như vậy sẽ được chia sẻ và tham chiếu đến hàng trăm lần và sẽ xuất hiện trong kết quả tìm kiếm trong nhiều năm.
2) Thêm thông tin trực quan hữu ích.
Và tôi không nói về memes. Mặc dù họ chắc chắn có thể khuếch đại những gì bạn đang cố gắng để nói hoặc những gì bạn cảm thấy về bất kỳ điểm nào. Tôi đang nói về inforgraphics, sơ đồ, quy trình công việc, video đào tạo, và hơn nữa. Mọi người thích tích cực tham khảo thông tin như vậy trong nội dung của riêng họ, do đó sẽ cung cấp cho bạn những backlinks tự nhiên.
Hơn nữa, công cụ tìm kiếm đang nhận được khá tốt tại sự hiểu biết những hình ảnh, âm thanh, và video.
3) Có mặt trên Social media.
Thử nghiệm với các nền tảng truyền thông xã hội và chọn những nền tảng tốt nhất để khuếch đại thương hiệu của bạn. Chia sẻ nội dung của bạn ở đó để tiếp cận đối tượng rộng hơn. Bắt đầu các cuộc thảo luận để tìm hiểu những gì người dùng hiện tại/tiềm năng của bạn thiếu hoặc những gì họ đang hạnh phúc/buồn bã. Ngoài ra, phương tiện truyền thông xã hội là một nguồn tuyệt vời của nội dung do người dùng tạo, thường là nội dung xác nhận từ các đồng nghiệp.
4) Nhận đánh giá của khách hàng.
Khi mọi người viết đánh giá, họ sử dụng ngôn ngữ tự nhiên và mô tả gọn gàng các ưu điểm và nhược điểm của một sản phẩm / địa điểm / dịch vụ cụ thể. Nội dung như vậy giúp Google phân tích và trả lại doanh nghiệp này trong kết quả tìm kiếm cho các truy vấn như "phần mềm tốt nhất để kiểm tra xếp hạng với giá cả phải chăng", "ezcloud là phần mềm quản lý khách sạn tốt", v.v.
Vì vậy, bất cứ khi nào bạn thấy khách hàng hài lòng, hãy cố gắng khuyến khích họ để lại đánh giá. Đánh giá tích cực sẽ cho bạn trên Local Map và Sơ đồ tri thức địa phương. Chỉ cần đảm bảo bạn có danh sách Google My Business hoàn chỉnh.
Nguy hiểm của AI.
Trong khi chúng ta vui vẻ tận hưởng hoạt động bên trong thông minh của các công cụ tìm kiếm cung cấp cho chúng ta thông tin chúng ta cần và thậm chí nhiều hơn yêu cầu, có một số xu hướng AI mà cả người dùng và người dùng SEO đều không hài lòng về:
Đẩy ra danh sách không phải trả tiền.
Rõ ràng là chúng ta đã nói lời tạm biệt chỉ với mười liên kết màu xanh (10 kết quả trong trang tìm kiếm) khi tìm kiếm một số thứ phổ biến. Không gian trong màn hình hiện được dành cho tất cả các loại kết quả từ cơ sở dữ liệu của Google: Sơ đồ tri thức (thường được cung cấp bởi Wikipedia), hộp Trả lời, Băng chuyền hình ảnh, Băng chuyền YouTube, v.v.
Moz đã chạy một số thí nghiệm trong quá trình mà họ đã phát hiện ra rằng SERPs với 10 liên kết màu xanh nhận được khoảng 79% CTR hữu cơ. Khi Sơ đồ tri thức được phát, CTR không phải trả tiền giảm xuống còn 25%. Miễn bình luận.
Trên thiết bị di động, bạn thậm chí sẽ không thấy kết quả không phải trả tiền trừ khi bạn thực hiện một số thao tác cuộn:
Không có kết quả tìm kiếm.
Tôi đã đề cập đến xu hướng kỳ lạ này ở đầu bài đăng này. Khi bạn bắt đầu nhập truy vấn của mình vào thanh tìm kiếm, bạn có thể thấy ngay câu trả lời nếu truy vấn của bạn hoàn toàn là thực tế:
Nó có nghĩa là bạn thậm chí sẽ không đi đến kết quả tìm kiếm nếu truy vấn của bạn được thỏa mãn!
Một điều đáng lo ngại nữa là thử nghiệm gần đây với kết quả tìm kiếm bằng không: mọi người googled cho một số thông tin thực tế, ví dụ: thời gian hiện tại và họ thấy điều này:
Có, câu trả lời cho câu hỏi của họ, không gian trống và nút Hiển thị tất cả kết quả.
Xin đừng lo lắng, thử nghiệm đã được đóng lại, bây giờ. Và mặc dù SERP như vậy chỉ được phân phối để hiển thị thời gian địa phương, chuyển đổi tiền tệ và tính toán, nếu nó sẽ trở thành hiện thực, nó cũng có thể được mở rộng qua các loại kết quả khác. Đối với Google, nó có thể cung cấp kết quả nhanh hơn, do đó hiệu quả cao hơn. Đối với SEO-ers – là một thảm họa.
Kết quả được cá nhân hóa quá mức.
Tôi nghĩ bạn biết rằng hai người dùng khác nhau có thể thấy SERP khác nhau cho cùng một truy vấn. Thông thường, điều này xảy ra khi người dùng ở các vị trí khác nhau và họ tìm kiếm các kết quả dựa trên địa phương. Hoặc khi họ tìm kiếm từ thiết bị di động hoặc máy tính để bàn.
Google tuyên bố rằng họ đã có ánh sáng về cá nhân hóa chỉ tập trung vào vị trí và ngôn ngữ. Tuy nhiên, nếu bạn thử nghiệm một chút, bạn sẽ thấy rằng nếu bạn đăng nhập vào tài khoản của mình, rất nhiều yếu tố ảnh hưởng đến kết quả tìm kiếm của bạn, như lịch sử duyệt web, trình duyệt, hồ sơ truyền thông xã hội, v.v.
Trong tình huống như vậy, kết quả của bạn đang thực sự bị thiên vị. Trong hầu hết các trường hợp, bản thân bạn muốn họ thiên vị vì chúng bao gồm ý định cá nhân của bạn tốt hơn. Tuy nhiên, khi bạn muốn thoát khỏi thực tế thiên vị này, bạn thực sự cần phải thực hiện một số biện pháp phòng ngừa, điều này sẽ không làm cho bạn cảm thấy hoàn toàn thoải mái.
Lời cuối.
Từ quan điểm của các công cụ tìm kiếm, thật dễ hiểu tại sao họ theo đuổi sự phát triển của tìm kiếm ngữ nghĩa. Nó có nghĩa là nhiều dữ liệu hơn, ít spam và kỹ thuật mũ đen, sự hiểu biết sâu hơn về ngôn ngữ tự nhiên và mục đích tìm kiếm. Tất cả những kết quả này trong việc cung cấp trải nghiệm tìm kiếm tốt nhất có thể.
Tuy nhiên, bây giờ có thể nói rằng xu hướng tìm kiếm đang thay đổi, nhưng dần dần, không theo cấp số nhân. Bạn vẫn phải tuân theo các phương pháp tối ưu hóa tương tự, như nghiên cứu từ khóa, xây dựng liên kết, nâng cao UX, v.v. Sự khác biệt duy nhất là bạn cần làm điều đó với ý nghĩ rằng bạn tối ưu hóa cho cả người dùng và công cụ tìm kiếm và cho những công cụ tìm kiếm hiện có thể hiểu được ý nghĩa của truy vấn không có từ khóa chính xác.
Hotline + Viber + Zalo: 0972.123.018 (Cameraman)
Mẫu tham khảo : www.heytv.vn
Facebook : https://vi-vn.facebook.com/rophistudio/
Trang Chủ : https://seotukhoa.com.vn/