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Che cosa è Semantic Search? Come incide SEO13/06/2020

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Che cosa è Semantic Search? Come incide SEO

Avete mai notato che Google in grado di gestire praticamente qualsiasi domanda ti buttare a questo in questi giorni?
Basta guardare il risultato per questa query:

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Vegliate dunque, perché non sapete in quale giorno il Signore vostro verrà.


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yoda fs 1

Pur non menzionando Yoda per nome, Google capito che stavamo parlando, e quello che volevamo sapere di lui.

Questo non sarebbe possibile senza la ricerca semantica.

In questo post, imparerete:

Qual ricerca semantica è
Perchè ricerca semantica è importante
Le tecnologie di Google che svolgono un ruolo nella ricerca semantica
Come adattare il tuo SEO per la ricerca semantica
Che cos’è la ricerca semantica?
ricerca semantica è un processo di recupero delle informazioni utilizzate dai moderni motori di ricerca per restituire la maggior parte dei risultati di ricerca pertinenti. Si concentra sul significato dietro le query di ricerca al posto del tradizionale corrispondenza delle parole chiave.

La terminologia viene da un ramo della linguistica chiamato la semantica, che riguarda lo studio del significato.

Perché è importante la ricerca semantica?
Anche se ci sono innumerevoli variabili in gioco, i principi di ricerca semantica, perché è necessario, e come è influenzato sono facili da capire.

Gli utenti spesso non usano la stessa lingua del contenuto desiderato
Molte ricerche sono involontariamente ambigua
La necessità di capire lessicali Gerarchia e di entità relazioni
La necessità di riflettere gli interessi personali e le tendenze
Gli utenti spesso non usano la stessa lingua del contenuto desiderato
Ancora peggio, a volte non sappiamo neanche come articolare una query di ricerca in modo corretto.

Diciamo che hai sentito una canzone sconosciuta alla radio. Ti è piaciuto e ha iniziato testi casuali Googling fino a quando finalmente trovato.

soad serp 1
Trovare una canzone in Google con la ricerca testi vaghi per.

Per aggiungere un altro strato di complessità, confrontare ciò che si digita in Google con quello che dici a Siri, Alexa, o l’Assistente di Google. Parole ormai conversazioni.

Ci sono così tanti modi per esprimere la stessa idea, e motori di ricerca hanno bisogno di trattare con tutti loro. Hanno bisogno di essere in grado di eguagliare il contenuto nel loro indice con la query di ricerca basato sul significato di entrambi.

Tuttavia sfidando questo può sembrare già, è solo l’inizio.

Molte ricerche sono involontariamente ambigua
Circa il 40% delle parole inglesi sono polisemico-hanno due o più significati. E ‘senza dubbio la sfida più significativa che la ricerca semantica sta cercando di risolvere.

Per esempio, la parola chiave “python” ha 533.000 ricerche mensili nei soli Stati Uniti:

python volume di ricerca 1
Screenshot Ahrefs’ parola chiave Explorer.

Se dovessi mai cercare “python,” Mi piacerebbe molto probabilmente riferisco al linguaggio di programmazione. Ma nessuno al di fuori del settore tech probabilmente aspettare il serpente reale o leggendario troupe commedia britannica.

Il problema qui è che le parole raramente hanno un significato definitivo senza contesto. In cima alle parole polisemiche, si dispone di innumerevoli nomi che possono anche essere aggettivi, verbi, o entrambi. E siamo ancora nel campo di applicazione dei significati letterali. E diventa ancora più interessante se noi approfondire significati desunti (si pensi il sarcasmo).

Il contesto è tutto nella semantica, e ci porta agli altri due punti.

La necessità di capire lessicali Gerarchia e di entità relazioni
Diamo un’occhiata al seguente query di ricerca e il risultato superiore di ricerca:

Esempio query complessa 1

Questo è veramente impressionante. Ecco quello che Google ha a che fare per capire questa domanda:

Sappiate che “partner”: la moglie / fidanzata / marito / fidanzato / coniuge.
Capire che Obi-Wan è apparso in diversi film e serie interpretato da diversi attori.
Effettuare i collegamenti.
Visualizzare i risultati della ricerca in un modo che riflette l’ambiguità di “Obi-Wan.”
Non riesco nemmeno a immaginare che tipo di risultati di ricerca che avrei avuto se l’avessi fatto che la ricerca nel 2010 o in precedenza.

Ora, facciamo un passo indietro per spiegare i concetti.

gerarchia lessicale illustra la relazione tra le parole. Il partner parola è sovraordinato (iperonimo) alla moglie, fidanzato, coniuge, e altri.

Come accennato in precedenza, le nostre domande spesso non corrispondono alla formulazione esatta del contenuto desiderato. Sapendo che “abbordabile” è qualche cosa fra poco costoso, mid-range, ea prezzi ragionevoli è fondamentale.

Entità, in questo esempio, sono film e serie personaggi (Obi-Wan), le persone con un lavoro specifico (attore), e le persone che sono associati con loro (i partner). In generale, le entità sono oggetti o concetti che possono essere distintamente identificabili, spesso le persone, luoghi e cose.

E come se tutte le complessità linguistiche non erano abbastanza, dobbiamo andare anche oltre.

La necessità di riflettere gli interessi personali e le tendenze
Torniamo all’esempio “pitone”. Se cerco per questo, io in effetti ottenere tutti i risultati relativi al linguaggio di programmazione.

Non importa quanto ci piace tutti i modi si utilizza i nostri dati personali, è almeno utile per i motori di ricerca. Google utilizza i dati limitati insieme con la vostra storia di ricerca per fornire risultati di ricerca più accurati e personalizzati.

Siamo tutti consapevoli di questo. Basta digitare qualsiasi tipo di servizio nella vostra barra di ricerca e si otterrà risultati localizzate:

risultati locali 1
risultati localizzati per la query, “barbiere”.

Ma ciò che è più affascinante è la capacità di Google di regolare temporaneamente i risultati di ricerca in base a che cambia dinamicamente intento di ricerca.

Ad esempio, coronavirus non è un nuovo termine. E ‘sempre stato il nome di un gruppo di virus. Ma, come tutti sappiamo, la ricerca intento cambiato rapidamente all’inizio del 2020. La gente iniziato a cercare informazioni su un particolare ceppo di coronavirus (SARS-CoV-2), e il SERP ha dovuto essere adeguato di conseguenza.

serp Grafico storico 1
Screenshot Ahrefs’ Parole Explorer.

Come si può vedere nella SERP storia posizione per “coronavirus” di cui sopra, nessuno degli attuali primi cinque risultati della ricerca classificata prima del 2020.

Si vede la stessa cosa nel settore e-commerce durante i grandi eventi di vendita, come Natale o Venerdì nero. L’intento di ricerca in quel periodo è altamente transazionale, considerando che le persone potrebbero normalmente preferisce vedere il confronto o recensioni.

Quali tecnologie di Google hanno un ruolo nei lavori di ricerca come semantica?
Google spinge continuamente gli aggiornamenti degli algoritmi e tecnologie in grado di migliorare ulteriormente le sue capacità di comprensione del linguaggio naturale e intento di ricerca.

Ci sono quattro tappe importanti che rendono la ricerca semantica di cosa si tratta nel 2020.

Knowledge Graph
Colibrì
RankBrain
BERT
Knowledge Graph
Google Knowledge Graph, uscito nel 2012, è una knowledge base di entità e le relazioni tra di loro.

Si può immaginare guardando qualcosa di simile, ma con cinque miliardi di entità invece:
immagine incollata 0 11

In breve, si tratta di una tecnologia che kickstarted e abilitato il passaggio dalla corrispondenza delle parole chiave a corrispondenza semantica.

Ci sono due metodi principali di alimentare il Knowledge Graph:

dati strutturati (ne riparleremo più avanti)
estrazione di entità da testo
Per il secondo punto, il motore di ricerca ha bisogno di capire il linguaggio naturale. Questo è quando i tre aggiornamenti algoritmici di seguito entrano in gioco.

Colibrì
Torna nel 2013, Google ha lanciato un algoritmo di ricerca chiamato Hummingbird per restituire una migliore risultati della ricerca. Estato particolarmente utile per le query di ricerca complesse.

Hummingbird è stato il primo aggiornamento colossale che ha sottolineato il significato di query di ricerca oltre le singole parole chiave. Estato il catalizzatore indispensabile per scrivere di argomenti, non le parole chiave.

RankBrain
Se avete mai incontrato la frase Latent Semantic Indexing o parole chiave LSI, dimenticare che. Google risolve il problema che LSI è stato creato per risolvere con un algoritmo chiamato RankBrain.

E abbiamo già discusso il problema in precedenza. Era circa la mancata corrispondenza tra il linguaggio utilizzato nelle query di ricerca e il contenuto desiderato.

RankBrain di Google è alimentato da tecnologie che sono modo superiore di LSI. In termini di laico, RankBrain capisce il significato delle parole, anche non familiari e frasi utilizzando sofisticati algoritmi di apprendimento automatico.

E questo è enorme se si considera che il 15% di tutte le query di ricerca sono nuovi.

Possiamo considerare RankBrain un aggiornamento a Hummingbird, non un algoritmo di ricerca indipendente. Euno dei più forti segnali di posizionamento, ma l’unica cosa che si può fare per ottimizzare in modo proattivo per esso è quello di soddisfare intento di ricerca.

BERT
Bidirezionale encoder Rappresentanze da Transformers (BERT) è il più recente aggiornamento enorme alle opere di ricerca come semantici. Essa colpisce circa il 10% di tutte le query a partire dalla fine del 2019.

Non si preoccupi; ma anche mi ha portato un po ‘di tempo per ricordare anche quello che sta per BERT.

Tutto quello che dovete sapere è che il BERT migliora la comprensione di frasi lunghe e complesse e le query. Si tratta di una soluzione per trattare con l’ambiguità e sfumature, perché si sforza di comprendere il contesto di parole migliori.

E mentre non si può fare nulla per ottimizzare BERT di per sé, è bene sapere che cosa significa e che cosa fa in poche parole.

Come adattare il tuo SEO per la ricerca semantica
Ho già cosparso alcuni consigli e suggerimenti in tutto l’articolo. Ora veniamo realmente perseguibile.

Argomenti di destinazione, non le parole chiave
Valutare intento di ricerca
Utilizzare HTML semantico
Utilizzare lo schema di markup
Costruire il tuo marchio di diventare un’entità Knowledge Graph
Costruire pertinenza tramite link
1. argomenti bersaglio, non parole chiave
Ai vecchi tempi di SEO, si potrebbe avere di alta classifica con i pezzi separati di contenuti sullo stesso argomento, ma si rivolgono leggermente diverse parole chiave come:

tag grafico aperti
meta tag grafico aperto
og meta tag
tag grafico aperto
ciò è grafico aperto
facebook Tag grafico aperto
Questo non è più il caso. Google ora capisce che tutte queste ricerche significano più o meno la stessa cosa, e si colloca per lo più le stesse pagine per tutti loro.

Tenetelo a mente quando la creazione di contenuti. Non è più l’obiettivo di rango per una sola parola chiave, ma per coprire un argomento in modo approfondito in modo che Google classifica la tua pagina per un sacco di parole chiave simili e long-tail.

Per esempio, il nostro articolo su Open Graph meta tag ranghi bene per centinaia di parole chiave. Molti di questi sono altri modi di ricerca per la stessa cosa, ma alcuni sono sotto-argomenti come “og: titolo,” “URL og,” e “og: Immagine”.

grafico aperta parole chiave 1
Schermata dall’organico Parole riferire in Ahrefs’ Site Explorer.

Siamo in grado di rango per tutte queste parole chiave, perché abbiamo scritto un articolo di approfondimento sul tema, non solo di una singola parola.

Guardando a questo rapporto per una pagina di alto livello sul tema è un buon modo per capire cosa sotto-argomenti di cui scrivere. Per esempio, dire che si voleva scrivere un post su crescente asparagi. Se si collega alla pagina di alto rango per “asparagi in crescita” in Ahrefs’ Site Explorer e verificare il rapporto organico Parole, si vede che è ranking per queste parole chiave, tra gli altri:

quanto in profondità agli asparagi impianto
asparagi condizioni di crescita
quando gli asparagi impianto
miglior posto per gli asparagi impianto
come raccogliere gli asparagi
come prendersi cura di piante di asparagi
Queste sono tutte cose che ci si vuole parlare di creare un posto di approfondimento che ottiene tanto traffico organico possibile.

Una parola di cautela, però. Targeting un particolare argomento non significa che si dovrebbe coprire assolutamente tutto ciò che riguarda questo argomento o andare troppo in profondità.

Prendete questo articolo come un esempio. Avrei potuto speso decine di ore alla ricerca di elaborazione del linguaggio naturale e andare in profondità gli aspetti tecnici di ricerca semantica. Non ho fatto che, poiché la maggior parte delle persone non si preoccupano a questo proposito.

Il che ci porta al punto successivo.

2. Valutare intento di ricerca
È ancora possibile pubblicare il contenuto intorno ad un determinato argomento che non si allineano con l’intento di ricerca.

diciamo di Let che sei un geek di dati di marketing, e si vede l’opportunità di indirizzare il tema, “rapporto SEO”. Naturalmente, si desidera condividere tutto ciò che serve per creare il miglior rapporto SEO. Così si arriva con qualcosa come “utilizzare la potenza di query per creare il Best SEO Report”.

Essa può infatti essere il pezzo di contenuto che alla fine porta alla migliore rapporto SEO. Ma la maggior parte persone alla ricerca di questo argomento non avranno familiarità con molti fogli funzioni di Google. Vogliono solo qualcosa che può fare il lavoro per loro:

modello di seo ranking 1
Ranking 1 # con un semplice modello di report SEO.

Quindi, prima di iniziare a delineare un nuovo pezzo di contenuti, un’occhiata alle pagine di alto livello per dedurre l’intento di ricerca.

Letture consigliate: Searcher intento: La trascurato ‘Ranking Factor’ si dovrebbe essere l’ottimizzazione per

3. Utilizzare HTML semantico
Prima siamo stati in grado di progresso per la ricerca semantica, abbiamo dovuto iniziare a fare il passaggio verso un Web semantico. Il concetto originale di WWW può essere interpretato come documenti interconnessi standardizzati senza significato esplicito. Ormai, dovrebbe essere chiaro che abbiamo bisogno di significato.

E tutto inizia con il codice HTML di base.

Confrontare i seguenti elementi HTML:

ricerca semantica 1

Semantic HTML aggiunge un senso al codice in modo le macchine in grado di riconoscere i blocchi di navigazione, intestazioni, piè di pagina, tabelle, o video.

HTML5 fornisce gli elementi più semantici, che più moderni temi CMS già utilizzano. Se il vostro non, di solito c’è un plugin è possibile utilizzare per aggiungerli.

Ma semantica HTML è ancora piuttosto limitata. Mentre si dice, “questo è un tavolo, questo è un piè di pagina,” non trasmettere il significato del contenuto vero e proprio. È per questo che lo schema di markup.

4. Utilizzare lo schema di markup
Schema markup è un ulteriore modo di marcare le vostre pagine. E ‘indicato anche come dati strutturati, che può essere descritto come un quadro semantico comune per il Web.

Schema.org vocabolario contiene centinaia di tipi che sono associati con la proprietà. È possibile utilizzare questi per marcare i tuoi contenuti in un modo che è facile per Google di capire senza complessi algoritmi.

Per esempio, sarebbe più facile per Google per significato estratto da contenuti strutturati in questo modo:

tempo di cottura: 20 minuti
calorie: 80
che da linguaggio naturale in questo modo:

Ci vorranno 20 minuti per fare le frittelle. Ancora meglio, questi sono a basso contenuto calorico frittelle-circa 80 per porzione.
Così, quando un utente vuole sapere quanto tempo ci vuole per cucinare una frittata, o quante calorie ha, Google può servire le informazioni nel modo migliore.

LETTURE
Qual è strutturata dei dati? E perché si dovrebbe attuarlo?
Rich Snippets: cosa sono e come si fa a farli?
5. Costruire il vostro marchio per diventare un’entità Knowledge Graph
Il titolo è praticamente auto-esplicativo perché ho già parlato entità, quindi mi limiterò a puntare al nostro articolo su come ottenere nel Knowledge Graph.

Tra tutti i suggerimenti su come regolare il SEO per la ricerca semantica, questo è il più difficile da trasformare in realtà. Euna conseguenza a lungo termine della costruzione di marca e applicando il resto di questi suggerimenti.

6. pertinenza Corporatura tramite link
Link sono stati storicamente uno dei primi indicatori di pertinenza. Se il documento Un documento legato a B, avrebbero potuto essere visti come correlati.

Entrambi i collegamenti interni ed esterni da pagine pertinenti utilizzando il testo di ancoraggio naturale aiuto di Google figura che cosa il vostro contenuto potrebbe essere di circa, anche prima di elaborarlo.

LETTURE
Il noob guida amichevole per Link Building
Come arrivare a ritroso: 7 tattiche che non richiedono nuovi contenuti
Pagina delle risorse Link Building: l’unica guida avete bisogno
9 costruzione di strategie Easy Link (che chiunque può utilizzare)
Pensieri finali
ricerca semantica ha cambiato l’intero ecosistema di contenuti. Gli utenti ottengono contenuti più pertinenti e di valore, e che motiva gli editori per la produzione di tali contenuti.

Mentre ci sono tecnologie sofisticate e algoritmi coinvolti, i principi della ricerca semantica sono facili da capire. Ora si dovrebbe essere pronti a fare le modifiche necessarie e alla prova di futuro il vostro SEO.

Avete domande o commenti riguardo la ricerca semantica? Mi rumore metallico su Twitter.

Se volete saperne di più sugli aspetti tecnici intorno ricerca semantica, seguire Alba Anderson e controllare i suoi presentazioni.

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