Семантический поиск: что нужно знать SEO-специалистам и маркетологам

Семантический поиск - это метод поиска данных, в котором намерения и ресурсы пользователя представлены в семантической модели. Так что же нужно  в первую очередь знать об этом?

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?

Семантический поиск - это метод извлечения данных, в котором намерения и ресурсы пользователя представлены в семантической модели, то есть в иерархии между понятиями, а также в отношениях (связности) между понятиями и сущностями (Источник: Питер Мика, старший научный сотрудник Yahoo Labs).

Проще говоря, анализ семантического поиска направлен на определение намерения пользователя (то есть, что этот пользователь хочет найти?) И контекстуальное значение запроса.

В отличие от лексического поиска (который сопоставляет веб-страницы с нужными ключевыми словами), семантический поиск - это сопоставление страниц на основе значения и контекста.

Примеры семантического поиска

Вот что знает поисковая система на основе семантического анализа (например, поисковика Google) об «Игре престолов»:

• Это сущность (драматический сериал, фантастический сериал, телесериал и так далее).
• Он основан на книге автора Джорджа Р.Р. Мартина.
• Книга называется «Песнь льда и огня».
• Авторы шоу - Джордж Р.Р. Мартин, Дэвид Бениофф, Д.Б. Вайс, Брайан Когман, Ванесса Тейлор, Джейн Эспенсон, Дейв Хилл.
• Этот сериал снят компанией HBO (телевизионная сеть).
• В ролях Эмилия Кларк, Кит Харингтон, ...
• Персонажи включают Тириона Ланнистера, Дейенерис Таргариен, ...
• Речь идёт о зиме, королевствах, льдах, огне, бастардах, ...

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.

1. Связанные понятия (т.е. «домашние животные», а не просто «кошки»; «потерянные», не просто «пропавшие без вести», а также «приюты для животных» и «центры контроля животных»).
2. Связанные области.
3. Остальные возможные способы помочь вам.

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.

Например, Google отлично знает, что «Это» - фильм, и на основе этих знаний поисковая система даже предлагает вопросы, которые расширяют поиск за пределы первоначального запроса, чтобы помочь пользователю найти больше фильмов этой же съёмочной студии (скорее всего, если вы заинтересуетесь этим фильмом, то вполне можете быть заинтересованы и местами съёмки).

В 2016 году на SMX West инженер Google Пол Хаар представлял, как работает поисковик Google, и его слайд отлично отражает компонент семантического анализа.

[ Источник изображения ]

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.

[ Источник изображения ]

Более того, документ дает отличное представление о реальной семантической модели, посредством которой может быть представлена ​​любая тематика.

[ Источник изображения ]

Что не является семантическим поиском?

В отличие от многих, семантический поиск - это не использование синонимов в тексте страницы (что, тем не менее, может быть полезно для создания качественного контента, если вы не делаете это намеренно, чтобы угодить Google, ведь такой способ редко приводит к хорошему контенту).

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

Google - ваш лучший друг, когда дело доходит до исследований любого типа, включая семантические исследования. Он даёт вам несколько подсказок о том, что сам знает о теме и какие понятия и сущности он применяет к любому виду поиска.

Используя поисковик Google по вашей целевой теме, обратите внимание на следующие подсказки:

1. Включен ли график знаний, и если да, то как он структурирован? График знаний обычно включает в себя базовые знания об объекте, а также о связанных объектах (аналогичные предприятия, субъекты и т. д.).
2. Какие термины выделены жирным шрифтом в результатах поиска? Обычно это тесно связанные понятия, которые могут выполнять работу, отвечающую на запрос, так же хорошо, как и сам источник запроса.
3. Что входит в поле «Люди также спрашивают»? Попробуйте нажать на эти вопросы, чтобы получить значительно больше ответов. Это помогает в понимании связанных вопросов и модели исходного запроса Google.
4. Что отображается в Google Suggest, результаты до и после выполнения поиска . Как правило, перед поиском Google выполнит ваш запрос. После того, как вы нажмете «поиск», Google предлагает попытаться расширить ваш запрос за пределы строки, что даст вам много подсказок о том, как Google понимает его.

2. Оптимизатор текста

Оптимизатор текста (https://textoptimizer.com) - это инструмент семантического анализа, который использует фрагменты поиска Google для вашего целевого запроса в качестве источника анализа. Идея состоит в том, что Google генерирует фрагменты поиска на основе того, что, по его мнению, лучше всего подходит для запроса.

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

Dandelion - это инструмент для извлечения сущностей, который позволяет вам лучше понять работу Google. Всякий раз, когда вы проводите свое первоначальное исследование темы, рекомендуется скопировать и вставить всеобъемлющую статью по этой теме (например, страницу Википедии) и запустить инструмент для неё, чтобы создать и классифицировать сущности.

Вот как инструмент структурирует статью «Игра престолов»: обратите внимание, как сущности подразделяются на «людей», «организации», «места» и так далее.

Заключение

Семантический поиск - это только часть головоломки. В поиске и рейтинге Google есть много более важных элементов, включая персонализацию, внешние ссылки, признаки доверия и многое другое.

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.