W naszej ostatniej części Unwrapping the Secrets of SEO, moja koleżanka Holly Miller nakreśliła kroki, które należy zastosować, aby wybrać dobre tematy online we właściwym czasie i w dobrej kondycji SEO. Teraz nadszedł czas, aby upewnić się, że tematy, o których piszesz, będą równie dobrze zoptymalizowane pod kątem użytkowników i wyszukiwarek. Czas porozmawiać o optymalizacji semantycznej tematu!

Wprowadzenie do optymalizacji treści

Jako sprzedawca online, SEO lub autor treści, Twoim ostatecznym celem jest upewnienie się, że wszystko, co tworzysz dla odbiorców online, będzie działać zgodnie z oczekiwaniami. Może to mieć formę sygnałów użytkownika, wyższych rankingów, udostępnień społecznościowych – lub konwersji. Celem optymalizacji treści jest właśnie to – upewnienie się, że Twoje treści łączą się w ważnych momentach, gdy użytkownicy szukają informacji w wyszukiwarkach. Aby tak się stało, wyszukiwarka (a tym samym użytkownicy) musi uznać to za najbardziej istotne dla określonego tematu. Ostatecznie optymalizacji treści lepiej służy zrozumienie, że tak naprawdę starasz się zwiększyć trafność treści, a nie ją optymalizować.

Ta ogólna koncepcja zwiększania trafności treści jest czymś, co jest nie tylko zabawne z punktu widzenia SEO, ale jest również niezwykle przydatne, aby pomóc autorom treści zrozumieć, które podtematy powinny być zawarte w tematach.

Aby w pełni zaufać danym, które pomogą nam zwiększyć trafność treści, przyjrzyjmy się, jak Google rozumie trafność treści.

Krótka historia gęstości słów kluczowych

Przed czasami sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i wszystkich tych wymyślnych algorytmów, Google oceniało jakość strony głównie na podstawie dwóch czynników: linków i gęstości słów kluczowych. Dla SEO takich jak ja było to całkiem zabawne. Optymalizacja wyszukiwarek w „starych czasach” kilka lat temu była znacznie bardziej oparta na taktyce niż na strategii.

W dzisiejszych czasach to inna gra w piłkę. Google i inne wyszukiwarki stały się mądrzejsze i nie oceniają już trafności na podstawie kilku linków lub kilku słów kluczowych na stronie.

OK, jeśli nie optymalizujesz pod kątem słowa kluczowego za pomocą gęstości słów kluczowych, w jaki sposób optymalizujesz pod kątem tematu? Następne dwie koncepcje mogą początkowo wydawać się skomplikowane, ale powinny być łatwe do zrozumienia.

Utajone indeksowanie semantyczne

Pierwszym z nich jest ukryte indeksowanie semantyczne lub LSI. Sposób, w jaki Google korzysta z LSI, jest w rzeczywistości dość prosty. Wzór matematyczny określa bliskość i związek między terminami w treści. Wyszukiwarki zaindeksują stronę internetową i na podstawie tytułu strony internetowej lub głównego tematu najpopularniejsze słowa i wyrażenia są pogrupowane i identyfikowane jako kluczowe słowa kluczowe tematu strony. Jeśli terminy znalezione przez wyszukiwarkę na Twojej stronie są trafnymi terminami, wyszukiwarka spodziewa się znaleźć terminy pokrewne, takie jak „samochody”, „z drugiej ręki”, „aukcja” itp.

Dla większości z was wszystko to powinno brzmieć bardzo znajomo. LSI to po prostu metoda oparta na współwystępowaniu, w której wyszukiwarki szukają terminów, które naturalnie występują w połączeniu z innymi terminami. Oto więcej informacji o LSI z posta, który napisałem kilka miesięcy temu.

Do TF*IDF lub nie do TF*IDF

Jeśli chcesz zagłębić się w szczegóły, bardziej zaawansowaną formułą jest TF*IDF lub Częstotliwość terminów * Odwrócona częstotliwość dokumentów. Portent.com pisze o TF*IDF:

„..Nie jest w porządku pominąć matkę wszystkich algorytmów wyszukiwania informacji, TF-IDF, znaną pieszczotliwie dla maniaków wyszukiwania jako Termin Frequency-Inverse Document Frequency.

Wprowadzony w latach siedemdziesiątych, ten główny algorytm rankingu wykorzystuje obecność, liczbę wystąpień i lokalizacje występowania w celu wygenerowania wagi statystycznej dotyczącej ważności określonego terminu w dokumencie. Zawiera funkcję normalizacji, która zapobiega pojawianiu się długich, nudnych dokumentów w wynikach wyszukiwania ze względu na ścinany charakter ich obwodu”.

Chociaż widać, że to starsza koncepcja, nadal pozostaje bardzo aktualna. Podobnie jak w przypadku LSI, TF*IDF analizuje określone słowa kluczowe i próbuje zrozumieć relacje między nimi. Jednak idzie o krok dalej, nadając każdemu terminowi określoną wagę.

Załóżmy, że próbujesz zrozumieć, które słowa i wyrażenia są związane z tematem używanych samochodów. Ustawiliśmy formułę, aby spojrzeć na 20 najlepszych stron rankingowych. TF*IDF będzie działać na dwa sposoby:

• TF (częstotliwość terminów): robot indeksujący przyjrzy się każdemu ze słów na każdej stronie internetowej i określi częstotliwość terminów (gęstość słów kluczowych) każdego z tych słów:

Zostałoby to powtórzone na stronie 2, stronie 3 itd.

• IDF (Odwrócona częstotliwość dokumentów): Przeszukiwacz sprawdzi następnie wszystkie te słowa i zidentyfikuje, w ilu dokumentach (spośród 20 przeanalizowanych) te słowa są obecne.

• To się powtarza na stronie 2, stronie 3 itd…

• TF*IDF: Po połączeniu tych dwóch elementów obliczany jest prosty logarytm i zwraca wynik (wagę) dla każdego analizowanego terminu.

Samochód używany: TF*IDF = 0,8

Używane samochody: TF*IDF = 0,6

To, co sprawia, że ​​ta metoda jest niesamowita, to fakt, że w rzeczywistości eliminuje zgadywanie, próbując zrozumieć, które słowa, a tym samym tematy, powinny być używane w połączeniu z głównym tematem twojego tekstu. Możesz wtedy przeanalizować, które słowa kluczowe mają największą wagę i dlatego są ważniejsze dla tematu, o którym piszesz.

A tak przy okazji – Google mówi o TF*IDF w kilku swoich patentach na wyszukiwanie:

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

Jeśli nie myślałeś, że to ważne, aby zrozumieć wcześniej. Mam nadzieję, że teraz to zrobisz.

Zagłębianie się w typy jednostek

Porozmawiajmy teraz o typach encji. Widzieliśmy przykład, w jaki sposób Google rozumie najważniejsze terminy dotyczące określonego tematu ; Google rozumie również kategoryzację słów. Użyjmy tego artykułu jako przykładu. Nagłówek głosi: „Trump grozi niemieckim producentom samochodów 35-procentową taryfą importową w USA”, dając dobry przegląd tego, co przeczytałeś w artykule. W skrócie, artykuł mówi, że BMW, marka GM Vauxhall i inne firmy są ogłaszane przez prezydenta Trumpa, że ​​będą produkować więcej w USA. Cytuje Daimlera i Renaula-Nissana za montaż produktów w Agauscalientes w Meksyku i grozi im cłem importowym, jeśli nie inwestują więcej w produkcję w USA. Poniżej korzystam z narzędzia wyszukiwania jednostek firmy IBM Watson, aby zobaczyć, jak algorytm uczenia maszynowego definiuje trafność treści i jak każde słowo jest klasyfikowane do określonego typu jednostki:

Oto dodatkowe źródło informacji o tym, jak Google grupuje podmioty:

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

Co to znaczy? Wyszukiwarki, zwłaszcza te na tyle inteligentne, by korzystać z uczenia maszynowego, sprawdzają KAŻDE słowo w dokumencie tekstowym, ważą je i klasyfikują. Aby pokonać konkurencję, musisz zrozumieć wszystkie te pojęcia i upewnić się, że wszystko na Twojej stronie jest odpowiednio zoptymalizowane.

Jakość treści a struktura treści

Teraz, gdy mówiliśmy o tym, jak nasze treści są odpowiednie pod względem jakości, przyjrzyjmy się, jak nasze treści są istotne pod względem struktury.

Jednym z wielkich paradygmatów, w których wielu SEO (przyzwyczajonych) się myli, jest po prostu wypluwanie treści (nawet dobrze zoptymalizowanych) w dowolnym miejscu na stronie z nadzieją, że będzie ona pozycjonowana (mówię o tobie, zwłaszcza w e-commerce). Przyjrzyjmy się dwóm treściom:

W ersja 1 :

„Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisująca elita.

Cras venenatis mi eu urna tristique, id dictum ligula aliquet. Pellentesque non dignissim leo. Ut dignissim accumsan lectus, at maximus quam lobortis sit amet. Donec pharetra placerat mauris, sit amet molestie diam dictum ac. Vivamus quis ex quis arcu malesuada rhoncus vel eget ex. Sed eget tortor ut augue mattis aliquet in ac nunc. Vestibulum non arcu id quam egestas tristique. Suspendisse fringilla id risus nec dictum. Nunc finibus risus id odio vulputate, w pretium nisi ultricies. Integer imperdiet velit ligula, vitae pulvinar elit malesuada vitae.”

Wersja 2 :

„Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisująca elita.

Cras venenatis mi eu urna tristique, id dictum ligula aliquot:

• Pellentesque non dignissim leo. Ut dignissim accumsan lectus, at maximus quam lobortis sit amet. Donec pharetra placerat mauris, sit amet molestie diam dictum ac.
• Vivamus quis ex quis arcu malesuada rhoncus vel eget ex.
• Sed eget tortor ut augue mattis aliquet in ac nunc. Vestibulum non arcu id quam egestas tristique. Suspendisse fringilla id risus nec dictum.

Nunc finibus risus id odio vulputate, w pretium nisi ultricies. Integer imperdiet velit ligula, vitae pulvinar elit malesuada vitae.”

Wersja 2 wygląda lepiej, prawda?

Nie jest to tylko coś, co pomoże ogólnym sygnałom użytkownika (niższy współczynnik odrzuceń, dłuższy czas na stronie, co miejmy nadzieję doprowadzi do zwiększenia liczby stron na sesję) – ale pomoże rankingom, ponieważ wyszukiwarki rozumieją różne elementy CSS, a tym samym sposób układania strony na zewnątrz.

Prawdziwe podejście do tych koncepcji

Załóżmy, że Twoim głównym tematem jest „kupowanie używanego samochodu” i próbujesz zrozumieć, o których podtematach pisać: Czy powinienem porozmawiać o procesie? Porady? Kupujesz samochód poza stanem?

Pierwszym krokiem jest zrozumienie rynku najlepiej jak potrafisz w danym momencie. Korzystając z platformy do tworzenia treści Agile Searchmetrics Content Experience, jesteśmy w stanie szybko zidentyfikować kilka elementów wysokiego poziomu, w tym liczbę wyszukiwań, sezonowość, podobne słowa kluczowe i integracje wyszukiwania, aby kierować naszymi tematami:

Następnym krokiem w Searchmetrics Content Experience jest praca z Eksploratorem tematów w celu zrozumienia, które tematy są rezonowane na rynku i dlaczego:

Dzięki wykresowi tematów Searchmetrics jesteśmy w stanie szybko zidentyfikować kluczowe tematy, które są semantycznie zbliżone do głównego tematu „kupowania używanego samochodu”. Co ciekawe, zauważymy, że wiele osób jest zainteresowanych wiedzą, jak kupić używany samochód za gotówkę lub kupić używany samochód poza stanem lub od dealera. Ponieważ nasza analiza może obejmować maksymalnie pięć głównych tematów, uwzględnimy te o większej liczbie wyszukiwań.

Wybierając kilka z tych innych tematów, nasza całkowita liczba wyszukiwań wzrasta do około 7000+

Zrobione, możemy zacząć pisać!

Stosowanie słów kluczowych przy zwinnym tworzeniu treści

Gdy będziemy gotowi do pisania, spójrzmy na to, co zobaczysz po lewej stronie w module edytora Searchmetrics Content Experience. Zanim cokolwiek napiszemy, zauważymy kilka bardzo interesujących rzeczy, głównie o których słowach kluczowych (zasadniczo podtematach) należy pisać, oraz o zalecanej częstotliwości, aby każde z nich miało dobrą pozycję w wynikach wyszukiwania.

Pamiętasz wszystkie te koncepcje dotyczące treści we wcześniejszej części artykułu? Sprawdź, gdzie obliczana jest większość z tych rekomendacji słów kluczowych.

Bazując na powyższych danych, aby mieć pewność, że nasze treści są w pełni trafne, musimy napisać o ubezpieczeniach, konserwacji, procesie jazdy próbnej, gwarancji, rejestracji, finansowaniu i kilku innych.

Gdy zaczniemy pisać, zaczyna się zabawa:

Mogę użyć tego narzędzia, aby przyjąć podejście oparte na danych do całościowego pisania treści, uzyskać ocenę czytelności i dobrej struktury, a nawet zobaczyć w konsoli, gdzie zduplikowana treść z innych witryn może powodować problemy w rankingu.

Jeśli chcesz trochę bardziej zagłębić się w dane i zagłębić się w dane, podzielimy TF*IDF i inne rekomendacje oparte na danych.

Wreszcie śledzisz wpływ. Upewnij się, że śledzisz wszystkie 5 głównych tematów, aby zobaczyć, który z nich działa lepiej pod względem rankingów, ruchu i sygnałów użytkownika.

Przypomnienie: nie ma już starej mentalności „opublikuj i zapomnij”. Powinieneś „publikować i przetwarzać”, aby mieć pewność, że Twoje treści są zawsze zoptymalizowane i aktualne.

Odkrywanie sekretów SEO

Zrozumienie podstaw optymalizacji treści semantycznej ma kluczowe znaczenie. Nie musisz być techniczny. Nie musisz być analitykiem danych. Musisz po prostu zwracać uwagę i być ciekawym. Gdy zrozumiesz wartość semantycznej optymalizacji treści, pisanie zorientowane na dane będzie nie tylko przyjemniejsze, ale zacznie nabierać sensu.