في الدفعة الأخيرة من Unwrapping the Secrets of SEO ، حدد زميلي Holly Miller الخطوات التي يجب اتباعها في اختيار موضوعات جيدة عبر الإنترنت في الوقت المناسب ، وفي شكل جيد لتحسين محركات البحث. حان الوقت الآن للتأكد من أن تلك الموضوعات التي تكتب عنها سيتم تحسينها بنفس القدر للمستخدمين ومحركات البحث. حان الوقت للحديث عن تحسين الموضوع الدلالي!

مقدمة عن تحسين المحتوى

بصفتك مسوقًا عبر الإنترنت أو مُحسنات محركات البحث أو كاتب محتوى ، فإن هدفك النهائي هو التأكد من أن كل ما تقوم بإنشائه للجماهير عبر الإنترنت سيعمل كما هو متوقع. يمكن أن يأتي ذلك في شكل إشارات مستخدم ، أو تصنيفات أعلى ، أو مشاركات اجتماعية - أو تحويلات. الهدف من تحسين المحتوى هو بالضبط - التأكد من اتصال المحتوى الخاص بك في اللحظات المهمة عندما يبحث المستخدمون عن المعلومات عبر محركات البحث. ولكي يحدث ذلك ، يجب أن تعتبره محركات البحث (وبالتالي المستخدمون) ذات صلة قدر الإمكان بموضوع معين. في النهاية ، يتم تقديم خدمة تحسين المحتوى الخاص بك بشكل أفضل من خلال فهم أن ما تحاول فعله حقًا هو زيادة ملاءمة المحتوى بدلاً من تحسينه.

هذا المفهوم العام لزيادة صلة المحتوى ليس فقط ممتعًا للتعلم من منظور مُحسنات محركات البحث ، ولكنه أيضًا مفيد للغاية لمساعدة كتّاب المحتوى على فهم الموضوعات الفرعية التي يجب تضمينها في الموضوعات.

من أجل الوثوق الكامل بالبيانات التي ستساعدنا في زيادة مدى صلة المحتوى لدينا ، دعنا نتعمق في رؤية كيفية فهم Google لمدى الصلة بالمحتوى.

تاريخ موجز لكثافة الكلمات الرئيسية

قبل أيام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وكل تلك الخوارزميات الرائعة ، صنفت Google جودة الصفحة بشكل أساسي على أساس عاملين: الروابط وكثافة الكلمات الرئيسية. بالنسبة إلى مُحسّنات محرّكات البحث مثلي ، كان هذا في الواقع ممتعًا للغاية. كان تحسين محرك البحث في "الأيام الخوالي" منذ بضع سنوات يعتمد على التكتيكات أكثر من كونه يعتمد على الإستراتيجية.

في الوقت الحاضر ، إنها لعبة مختلفة. أصبحت Google ومحركات البحث الأخرى أكثر ذكاءً ولم تعد تحكم على الملاءمة بناءً على عدد قليل من الروابط أو بضع كلمات رئيسية على الصفحة.

حسنًا ، إذا كنت لا تقوم بالتحسين لكلمة رئيسية باستخدام كثافة الكلمات الرئيسية ، فكيف يمكنك تحسين موضوع ما؟ قد يبدو المفهومان التاليان معقدين في البداية ، لكن يجب أن يكونا سهل الفهم.

الفهرسة الدلالية الكامنة

الأول هو الفهرسة الدلالية الكامنة ، أو LSI. إن الطريقة التي يستخدم بها Google LSI بسيطة جدًا في الواقع. تحدد الصيغة الرياضية القرب والعلاقة بين المصطلحات في جزء من المحتوى. ستقوم محركات البحث بالزحف إلى صفحة ويب ، وبناءً على عنوان صفحة الويب أو الموضوع الرئيسي ، يتم تجميع الكلمات والعبارات الأكثر شيوعًا وتحديدها على أنها الكلمات الرئيسية للموضوع الأساسي للصفحة. إذا كانت المصطلحات التي عثر عليها محرك البحث في صفحتك ذات صلة ، فمن المتوقع العثور على المصطلحات ذات الصلة مثل "السيارات" و "السيارات المستعملة" و "المزاد" وما إلى ذلك.

بالنسبة لمعظمكم ، يجب أن يبدو كل هذا مألوفًا جدًا. LSI هي ببساطة طريقة تعتمد على التواجد المشترك حيث تبحث محركات البحث عن المصطلحات التي تظهر بشكل طبيعي بالاقتران مع المصطلحات الأخرى. إليك المزيد من المعلومات حول LSI من منشور كتبته قبل بضعة أشهر.

إلى TF * IDF أو لا إلى TF * IDF

إذا كنت تتطلع إلى التعمق أكثر ، فإن TF * IDF ، أو مصطلح التردد * تردد المستند المقلوب ، هو الصيغة الأكثر تقدمًا. يكتب Portent.com هذا عن TF * IDF:

".. ليس من المقبول إهمال أم جميع خوارزميات استرجاع المعلومات ، TF-IDF ، المعروفة بمودة للبحث عن المهوسين باسم مصطلح" تردد عكس المستند ".

تم تقديم خوارزمية التصنيف الأولية هذه في السبعينيات ، وهي تستخدم التواجد وعدد التكرارات ومواقع الحدوث لإنتاج وزن إحصائي حول أهمية مصطلح معين في المستند. يتضمن ميزة التطبيع لمنع المستندات الطويلة المملة من الحصول على مكان في نتائج البحث بسبب طبيعة القص لمقاسها ".

على الرغم من أنه يمكنك رؤية أنه مفهوم قديم ، إلا أنه لا يزال وثيق الصلة بالموضوع. على غرار LSI ، يبحث TF * IDF في كلمات رئيسية محددة ويحاول فهم العلاقة بين كل منها. ومع ذلك ، فإنه يذهب إلى أبعد من ذلك بإعطاء ترجيح محدد لكل مصطلح.

لنفترض أنك تحاول فهم الكلمات والعبارات ذات الصلة بموضوع السيارات المستعملة. قمنا بتعيين الصيغة للنظر في أفضل 20 صفحة مرتبة. سوف يعمل TF * IDF بطريقتين:

• TF (تردد المصطلح): سيبحث الزاحف في كل كلمة من الكلمات الموجودة في كل صفحة ويب ويحدد تكرار المصطلح (كثافة الكلمات الرئيسية) لكل كلمة من هذه الكلمات:

سيتكرر هذا للصفحة 2 ، الصفحة 3 ، إلخ.

• IDF (تردد المستند المعكوس): سيبحث الزاحف بعد ذلك في كل هذه الكلمات ويحدد عدد المستندات (من بين 20 كلمة تم تحليلها) هذه الكلمات موجودة فيها.

• يتكرر للصفحة 2 ، الصفحة 3 ، إلخ ...

• TF * IDF: بمجرد وضع هذين العنصرين معًا ، يتم حساب لوغاريتم بسيط وإرجاع درجة (وزن) لكل مصطلح يتم تحليله.

السيارات المستعملة: TF * IDF = 0.8

السيارات المستعملة: TF * IDF = 0.6

ما يجعل هذه الطريقة مدهشة هو أنها في الواقع تأخذ التخمين من محاولة فهم الكلمات وبالتالي الموضوعات التي يجب استخدامها جنبًا إلى جنب مع الموضوع الأساسي للنص الخاص بك. ستتمكن بعد ذلك من تحليل الكلمات الرئيسية الأكثر أهمية وبالتالي فهي أكثر أهمية للموضوع الذي تكتب عنه.

وبالمناسبة - تتحدث Google عن TF * IDF في عدد قليل من براءات اختراع البحث الخاصة بها:

• https://www.google.com/patents/US7711668
• https://www.google.com/patents/US20130346424
• https://www.google.com/patents/US7730061

إذا كنت لا تعتقد أنه من المهم أن تفهم من قبل. أتمنى أن تفعل الآن.

الخوض في أنواع الكيانات

الآن دعنا نتحدث عن أنواع الكيانات. لقد رأينا عينة من كيفية فهم Google لأهم المصطلحات لموضوع معين ؛ يتفهم Google أيضًا تصنيف الكلمات. دعنا نستخدم هذه المقالة كمثال. يقول العنوان الرئيسي "ترامب يهدد شركات صناعة السيارات الألمانية بتعريفة استيراد أمريكية بنسبة 35 بالمائة" ، مما يعطي نظرة عامة جيدة على ما ستقرأه في المقال. باختصار ، يقول المقال إن شركة BMW وعلامة تجارية Vauxhall التابعة لشركة جنرال موتورز وغيرهما يتم إخطارها من قبل الرئيس ترامب لإنتاج المزيد في الولايات المتحدة. يستشهد بـ Daimler و Renaul-Nissan لتجميع المنتجات في Agauscalientes بالمكسيك ، ويهددهم بتعريفة استيراد إذا لا يستثمرون أكثر في التصنيع في الولايات المتحدة. أدناه ، أستخدم أداة البحث عن الكيانات من Watson الخاص بشركة IBM لمعرفة كيف تحدد خوارزمية التعلم الآلي صلة المحتوى وكيف يتم تصنيف كل كلمة في نوع كيان معين:

فيما يلي مورد إضافي يتعلق بكيفية تجميع الكيانات في Google:

http://searchengineland.com/google-patent-question-answering-using-entity-references-unstructured-data-267273

ماذا يعني هذا؟ محركات البحث ، وخاصة تلك التي تتمتع بالذكاء الكافي لاستخدام التعلم الآلي ، تنظر في كل كلمة في مستندك النصي ، وسوف تزنها وتصنفها. للتغلب على المنافسة ، ستحتاج إلى فهم كل هذه المفاهيم والتأكد من تحسين كل شيء على صفحتك بشكل صحيح.

جودة المحتوى مقابل بنية المحتوى

الآن بعد أن تحدثنا عن جعل المحتوى الخاص بنا وثيق الصلة من حيث الجودة ، فلنلقِ نظرة على مدى ملاءمة المحتوى الخاص بنا من حيث الهيكل.

أحد النماذج الضخمة التي يخطئ فيها العديد من مُحسّنات محرّكات البحث (اعتادوا) هو ببساطة نشر المحتوى (حتى المحسّن جيدًا) في أي مكان على الصفحة على أمل أن يتم ترتيبه (أتحدث عنك بشكل خاص في التجارة الإلكترونية). دعنا نلقي نظرة على جزأين من المحتوى:

الإصدار الأول :

"Lorem ipsum dolor sit amet ، consectetur adipiscing elit.

Cras venenatis mi eu urna tristique ، id القول المأثور ligula aliquet. بيلينتيسك غير كريمينسيم ليو. Utensim accumsan lectus، at maximus quam lobortis sit amet. Donec pharetra placerat mauris، sit amet molestie diamictum ac. Vivamus quis ex quis arcu malesuada rhoncus vel eget ex. Sed eget tortor ut augue mattis aliquet in ac nunc. الدهليز non arcu id quam egestas tristique. Suspendisse fringilla id risus nec captum. Nunc finibus risus id odio vulputate ، في ultricies بريتيوم نيسي. عدد صحيح ، سيرة ذاتية ، السيرة الذاتية للذكور ".

الإصدار 2 :

"Lorem ipsum dolor sit amet ، consectetur adipiscing elit.

Cras venenatis mi eu urna tristique ، id القول ligula aliquot:

• بيلينتيسك غير كريمينسيم ليو. Utensim accumsan lectus، at maximus quam lobortis sit amet. Donec pharetra placerat mauris، sit amet molestie diamictum ac.
• Vivamus quis ex quis arcu malesuada rhoncus vel eget ex.
• Sed eget tortor ut augue mattis aliquet in ac nunc. الدهليز non arcu id quam egestas tristique. Suspendisse fringilla id risus nec captum.

Nunc finibus risus id odio vulputate ، في ultricies بريتيوم نيسي. عدد صحيح من Ligula ، السيرة الذاتية ، السيرة الذاتية للذكور ".

الإصدار 2 يبدو أفضل ، أليس كذلك؟

هذا ليس مجرد شيء من شأنه أن يساعد إشارات المستخدم الإجمالية (معدل ارتداد أقل ، وقت أطول على الصفحة ، مما نأمل أن يؤدي إلى زيادة الصفحات في كل جلسة) - ولكنه سيساعد في التصنيف حيث تفهم محركات البحث عناصر CSS المختلفة وبالتالي كيفية وضع الصفحة خارج.

الحصول على حقيقة مع هذه المفاهيم

لنفترض أن موضوعك الأساسي هو "شراء سيارة مستعملة" وأنت تحاول فهم الموضوعات الفرعية التي يجب أن تكتب عنها: هل يجب أن أتحدث عن العملية؟ نصائح؟ شراء سيارة خارج الدولة؟

الخطوة الأولى هي فهم السوق بأفضل ما يمكنك في أي لحظة. باستخدام منصة تطوير المحتوى السريع Searchmetrics Content Experience ، يمكننا التعرف بسرعة على عدد قليل من العناصر عالية المستوى ، بما في ذلك حجم البحث والموسمية والكلمات الرئيسية المتشابهة وتكامل البحث لتوجيه موضوعاتنا:

الخطوة التالية في Searchmetrics Content Experience هي العمل مع Topic Explorer لفهم الموضوعات التي يتردد صداها في السوق ولماذا:

بفضل الرسم البياني لموضوع Searchmetrics ، يمكننا التعرف بسرعة على الموضوعات الأساسية القريبة من الناحية اللغوية من الموضوع الرئيسي "شراء سيارة مستعملة". ومن المثير للاهتمام ، أننا سنلاحظ أن العديد من الأشخاص مهتمون بمعرفة كيفية شراء سيارة مستعملة نقدًا ، أو شراء سيارة مستعملة خارج الولاية ، أو من تاجر. نظرًا لأن تحليلنا يمكن أن يشمل ما يصل إلى خمسة موضوعات أساسية ، فسنقوم بتضمين الموضوعات ذات حجم البحث الأعلى.

باختيار عدد قليل من هذه الموضوعات الأخرى ، يزيد إجمالي حجم البحث لدينا إلى حوالي 7000+

بعد ذلك ، يمكننا البدء في الكتابة!

تطبيق الكلمات الرئيسية مع تطوير المحتوى السريع

بمجرد أن نكون مستعدين للكتابة ، دعنا نلقي نظرة سريعة على ما تراه على اليسار في وحدة محرر Searchmetrics Content Experience. قبل كتابة أي شيء ، سنلاحظ بعض الأشياء الشيقة للغاية ، خاصة الكلمات الرئيسية (الموضوعات الفرعية بشكل أساسي) التي يجب الكتابة عنها ، والتكرار الموصى به لكل منها للحصول على ترتيب جيد في نتائج البحث.

تذكر كل مفاهيم المحتوى هذه في وقت سابق من المقال؟ ألقِ نظرة لترى أين يتم حساب معظم توصيات الكلمات الرئيسية هذه.

استنادًا إلى البيانات الواردة أعلاه ، من أجل التأكد من أن المحتوى الخاص بنا ملائم تمامًا ، نحتاج إلى الكتابة عن التأمين والصيانة وعملية اختبار القيادة والضمان والتسجيل والتمويل وغيرها.

بمجرد أن نبدأ الكتابة ، هنا تبدأ المتعة:

يمكنني استخدام الأداة لاتباع نهج قائم على البيانات لكتابة المحتوى بشكل كلي ، والحصول على درجات على مدى سهولة قراءته وتنظيمه جيدًا ، بل وأرى في وحدة التحكم حيث قد يتسبب المحتوى المكرر من مواقع أخرى في حدوث مشكلات في الترتيب.

إذا كنت تبحث عن المزيد من المعلومات والدخول في البيانات ، فسنقوم بتفصيل TF * IDF والتوصيات الأخرى التي تعتمد على البيانات.

أخيرًا ، يمكنك تتبع التأثير. تأكد من تتبع جميع الموضوعات الأساسية الخمسة لمعرفة أيها يعمل بشكل أفضل من حيث الترتيب وحركة المرور وإشارات المستخدم.

تذكير: عقلية "النشر والنسيان" القديمة لم تعد موجودة. يجب عليك "النشر وإعادة التدوير" للتأكد من أن المحتوى الخاص بك دائمًا مُحسَّن ومُحدَّث.

كشف أسرار تحسين محركات البحث

يعد فهم أساسيات تحسين المحتوى الدلالي أمرًا حيويًا. لا تحتاج إلى أن تكون تقنيًا. لست بحاجة إلى أن تكون عالم بيانات. كل ما عليك فعله هو أن تنتبه وأن تكون فضوليًا. بمجرد فهمك لقيمة التحسين المعنوي للمحتوى الخاص بك ، لن تكون الكتابة المرتكزة على البيانات أكثر متعة فحسب ، بل ستبدأ في جعلها أكثر منطقية.