ในภาคล่าสุดของ Unwrapping the Secrets of SEO เพื่อนร่วมงานของฉัน Holly Miller ได้สรุปขั้นตอนในการเลือกหัวข้อออนไลน์ที่ดีในเวลาที่เหมาะสม และในรูปแบบ SEO ที่ดี ตอนนี้ได้เวลาตรวจสอบให้แน่ใจว่าหัวข้อที่คุณกำลังเขียนนั้นได้รับการปรับให้เหมาะสมที่สุดสำหรับผู้ใช้และเครื่องมือค้นหา ได้เวลาพูดถึงการเพิ่มประสิทธิภาพหัวข้อเชิงความหมายแล้ว!

ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหา

ในฐานะนักการตลาดออนไลน์ SEO หรือนักเขียนเนื้อหา เป้าหมายสูงสุดของคุณคือการทำให้แน่ใจว่าสิ่งที่คุณสร้างสำหรับผู้ชมออนไลน์จะทำงานตามที่คาดไว้ ซึ่งอาจมาในรูปแบบของสัญญาณผู้ใช้ อันดับที่สูงขึ้น การแชร์บนโซเชียล หรือคอนเวอร์ชั่น เป้าหมายของการปรับเนื้อหาให้เหมาะสมที่สุดก็คือ เพื่อให้แน่ใจว่าเนื้อหาของคุณเชื่อมต่อในช่วงเวลาที่สำคัญเมื่อผู้ใช้กำลังมองหาข้อมูลผ่านเครื่องมือค้นหา เพื่อให้สิ่งนี้เกิดขึ้น เครื่องมือค้นหา (และผู้ใช้) จะต้องถือว่ามีความเกี่ยวข้องมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้สำหรับหัวข้อเฉพาะ ในท้ายที่สุด การเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาของคุณทำได้ดีกว่าโดยการทำความเข้าใจว่าสิ่งที่คุณพยายามทำจริงๆ คือเพิ่มความเกี่ยวข้องของเนื้อหาแทนที่จะเพิ่มประสิทธิภาพ

แนวคิดทั่วไปในการเพิ่มความเกี่ยวข้องของเนื้อหาเป็นสิ่งที่ไม่เพียงแต่สนุกที่จะได้เห็นจากมุมมองของ SEO แต่ยังมีประโยชน์อย่างยิ่งในการช่วยให้ผู้เขียนเนื้อหาเข้าใจว่าควรรวมหัวข้อย่อยใดบ้างในหัวข้อ

เพื่อให้ข้อมูลที่ไว้วางใจได้อย่างเต็มที่ซึ่งจะช่วยเราเพิ่มความเกี่ยวข้องของเนื้อหา เรามาเจาะลึกในภาพรวมเพื่อดูว่า Google เข้าใจความเกี่ยวข้องในเนื้อหาอย่างไร

ประวัติโดยย่อของความหนาแน่นของคำหลัก

ก่อนยุคของปัญญาประดิษฐ์ แมชชีนเลิร์นนิง และอัลกอริธึมแฟนซีทั้งหมด Google ให้คะแนนคุณภาพของหน้าเว็บโดยพิจารณาจากปัจจัยสองประการเป็นหลัก: ลิงก์และความหนาแน่นของคำหลัก สำหรับ SEO อย่างฉัน เรื่องนี้ค่อนข้างสนุก การเพิ่มประสิทธิภาพกลไกค้นหาใน "สมัยก่อน" เมื่อไม่กี่ปีก่อนเคยเป็นแบบอิงกลยุทธ์มากกว่าแบบอิงกลยุทธ์

ทุกวันนี้มันเป็นเกมบอลที่แตกต่างกัน Google และเสิร์ชเอ็นจิ้นอื่นๆ ฉลาดขึ้นและไม่ได้ตัดสินความเกี่ยวข้องอีกต่อไปโดยพิจารณาจากลิงก์ไม่กี่ลิงก์หรือคำหลักในหน้าไม่กี่คำอีกต่อไป

โอเค หากคุณไม่ได้เพิ่มประสิทธิภาพสำหรับคำหลักโดยใช้ความหนาแน่นของคำหลัก คุณจะเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับหัวข้อได้อย่างไร แนวคิดสองข้อถัดไปอาจดูซับซ้อนในตอนแรก แต่ควรเข้าใจง่าย

การจัดทำดัชนีความหมายแฝง

อย่างแรกคือ Latent Semantic Indexing หรือ LSI วิธีที่ Google ใช้ LSI นั้นค่อนข้างง่าย สูตรทางคณิตศาสตร์กำหนดความใกล้เคียงและความสัมพันธ์ระหว่างคำในเนื้อหา เครื่องมือค้นหาจะรวบรวมข้อมูลหน้าเว็บ และตามชื่อหน้าเว็บหรือหัวข้อหลัก คำและวลีที่พบบ่อยที่สุดจะถูกจัดกลุ่มและระบุเป็นคำหลักในหัวข้อหลักของหน้า หากคำที่เสิร์ชเอ็นจิ้นพบบนหน้าของคุณเป็นคำที่เกี่ยวข้อง ก็คาดว่าจะพบคำที่เกี่ยวข้อง เช่น “รถยนต์” “มือสอง” “การประมูล” เป็นต้น

สำหรับพวกคุณส่วนใหญ่ ทั้งหมดนี้น่าจะฟังดูคุ้นเคยมาก LSI เป็นเพียงวิธีการที่เกิดขึ้นร่วมกันโดยที่เครื่องมือค้นหาค้นหาคำที่เกิดขึ้นตามธรรมชาติร่วมกับคำอื่นๆ นี่คือข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ LSI จากโพสต์ที่ฉันเขียนเมื่อไม่กี่เดือนที่ผ่านมา

ถึง TF*IDF หรือไม่ใช่ TF*IDF

หากคุณต้องการเจาะลึกมากขึ้น TF*IDF หรือ Term Frequency * Inverted Document Frequency คือสูตรขั้นสูง Portent.com เขียนสิ่งนี้เกี่ยวกับ TF*IDF:

“ .. ไม่ควรละเว้นแม่ของอัลกอริธึมการดึงข้อมูลทั้งหมด TF-IDF ซึ่งรู้จักกันดีในการค้นหา geeks เป็น Term Frequency-Inverse Document Frequency

อัลกอริธึมการจัดอันดับหลักนี้เปิดตัวในปี 1970 ใช้การมีอยู่ จำนวนครั้ง และสถานที่ที่เกิดขึ้นเพื่อสร้างน้ำหนักทางสถิติเกี่ยวกับความสำคัญของคำศัพท์เฉพาะในเอกสาร รวมถึงคุณสมบัติการทำให้เป็นมาตรฐานเพื่อป้องกันไม่ให้เอกสารที่น่าเบื่อยาวไปอยู่ในผลการค้นหาเนื่องจากลักษณะการตัดเฉือนของเส้นรอบวง”

แม้ว่าคุณจะเห็นว่าเป็นแนวคิดที่เก่ากว่า แต่ก็ยังมีความเกี่ยวข้องมาก เช่นเดียวกับ LSI TF*IDF จะพิจารณาคำหลักเฉพาะและพยายามทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างแต่ละคำ อย่างไรก็ตาม มันก้าวไปอีกขั้นโดยให้น้ำหนักเฉพาะกับแต่ละเทอม

สมมติว่าคุณกำลังพยายามทำความเข้าใจว่าคำและวลีใดที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อรถยนต์มือสอง เราจะกำหนดสูตรเพื่อดูหน้าการจัดอันดับ 20 อันดับแรก TF*IDF จะทำงานในสองวิธี:

• TF (ความถี่ของคำ): โปรแกรมรวบรวมข้อมูลจะดูแต่ละคำในแต่ละหน้าเว็บและกำหนดความถี่ของคำ (ความหนาแน่นของคำหลัก) ของแต่ละคำเหล่านั้น:

สิ่งนี้จะทำซ้ำสำหรับหน้า 2 หน้า 3 ฯลฯ

• IDF (ความถี่เอกสารกลับด้าน): โปรแกรมรวบรวมข้อมูลจะดูคำเหล่านี้ทั้งหมดและระบุจำนวนเอกสาร (จาก 20 ที่วิเคราะห์) คำเหล่านี้มีอยู่ใน

• ซ้ำกับหน้า 2 หน้า 3 ฯลฯ…

• TF*IDF: เมื่อรวมสองรายการนี้เข้าด้วยกันแล้ว ลอการิทึมอย่างง่ายจะถูกคำนวณและส่งคืนคะแนน (น้ำหนัก) สำหรับแต่ละเทอมที่วิเคราะห์

รถยนต์มือสอง: TF*IDF = 0.8

รถยนต์มือสอง: TF*IDF = 0.6

สิ่งที่ทำให้วิธีการนี้น่าทึ่งก็คือ จริง ๆ แล้วไม่ต้องพยายามเดาเพื่อทำความเข้าใจว่าคำใดและด้วยเหตุนี้จึงควรใช้หัวข้อใดร่วมกับหัวข้อหลักของข้อความของคุณ จากนั้น คุณสามารถวิเคราะห์ได้ว่าคำหลักใดมีน้ำหนักมากที่สุด และด้วยเหตุนี้จึงมีความสำคัญมากกว่าสำหรับหัวข้อที่คุณกำลังเขียนถึง

และอีกอย่าง – Google พูดถึง TF*IDF ในสิทธิบัตรการค้นหาบางส่วน:

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

ถ้าคิดว่าไม่สำคัญต้องเข้าใจก่อน ฉันหวังว่าคุณจะทำตอนนี้

เจาะลึกประเภทเอนทิตี

ทีนี้มาพูดถึงประเภทเอนทิตีกัน เราได้เห็นตัวอย่างว่า Google เข้าใจคำศัพท์ที่สำคัญที่สุดสำหรับหัวข้อใดหัวข้อหนึ่งอย่างไร Google ยังเข้าใจการจัดหมวดหมู่คำ ลองใช้บทความนี้เป็นตัวอย่าง พาดหัวข่าวอ่านว่า “ทรัมป์คุกคามผู้ผลิตรถยนต์เยอรมันด้วยอัตราภาษีนำเข้า 35% ของสหรัฐฯ” ซึ่งให้ภาพรวมที่ดีของสิ่งที่คุณอ่านในส่วนนี้ โดยสรุป บทความระบุว่า BMW, แบรนด์ Vauxhall ของ GM และอื่นๆ กำลังได้รับการแจ้งจากประธานาธิบดี Trump ให้ผลิตมากขึ้นในสหรัฐฯ เขาอ้างถึง Daimler และ Renaul-Nissan สำหรับการประกอบผลิตภัณฑ์ในเมือง Agauscalientes ประเทศเม็กซิโก และคุกคามพวกเขาด้วยภาษีนำเข้าหาก พวกเขาไม่ได้ลงทุนมากขึ้นในการผลิตในสหรัฐฯ ด้านล่างนี้ ฉันใช้เครื่องมือค้นหาเอนทิตีจาก Watson ของ IBM เพื่อดูว่าอัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยเครื่องกำหนดความเกี่ยวข้องของเนื้อหาอย่างไรและจำแนกแต่ละคำเป็นประเภทเอนทิตีเฉพาะได้อย่างไร:

ต่อไปนี้เป็นแหล่งข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการจัดกลุ่มเอนทิตีของ Google

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

สิ่งนี้หมายความว่า? เสิร์ชเอ็นจิ้น โดยเฉพาะที่ฉลาดพอที่จะใช้แมชชีนเลิร์นนิง ดูทุกคำในเอกสารข้อความของคุณ และจะชั่งน้ำหนักและจำแนกคำเหล่านั้น หากต้องการเอาชนะคู่แข่ง คุณจะต้องเข้าใจแนวคิดเหล่านี้ทั้งหมด และตรวจสอบให้แน่ใจว่าทุกอย่างบนหน้าเว็บของคุณได้รับการปรับให้เหมาะสมอย่างเหมาะสม

คุณภาพเนื้อหาเทียบกับโครงสร้างเนื้อหา

เมื่อเราพูดถึงการทำให้เนื้อหามีความเกี่ยวข้องในแง่ของคุณภาพแล้ว มาดูว่าเนื้อหามีความเกี่ยวข้องอย่างไรในแง่ของโครงสร้าง

กระบวนทัศน์ใหญ่ประการหนึ่งที่ SEO จำนวนมาก (เคย) ผิดพลาดคือเพียงแค่แยกเนื้อหาออก (แม้จะปรับให้เหมาะสมอย่างดี) ที่ใดก็ได้บนหน้าและหวังว่ามันจะติดอันดับ (ฉันกำลังพูดถึงคุณโดยเฉพาะในอีคอมเมิร์ซ) มาดูเนื้อหาสองส่วนกัน:

V รุ่น 1 :

“Lorem ipsum dolor นั่งสบาย, คอนเซกเตอร์ adipiscing elit.

Cras venenatis mi eu urna tristique, id dictum ligula aliquet Pellentesque non dignissim leo. Ut dignissim accumsan lectus ที่ maximus quam lobortis นั่งสบาย Donec pharetra placerat mauris, นั่ง amet molestie diam dictum ac. Vivamus quis อดีต quis arcu malesuada rhoncus vel eget อดีต Sed eget tortor ut augue mattis aliquet ใน ac nunc. ขนถ่าย non arcu id quam egestas tristique Suspendisse fringilla id risus nec dictum. Nunc finibus risus id odio vulputate ที่ pretium nisi ultricies จำนวนเต็ม imperdiet velit ligula, vitae pulvinar elit malesuada vitae."

เวอร์ชัน 2 :

“Lorem ipsum dolor นั่งสบาย, คอนเซกเตอร์ adipiscing elit.

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

• Pellentesque non dignissim leo. Ut dignissim accumsan lectus ที่ maximus quam lobortis นั่งสบาย Donec pharetra placerat mauris, นั่ง amet molestie diam dictum ac.
• Vivamus quis อดีต quis arcu malesuada rhoncus vel eget อดีต
• Sed eget tortor ut augue mattis aliquet ใน ac nunc. ขนถ่าย non arcu id quam egestas tristique Suspendisse fringilla id risus nec dictum.

Nunc finibus risus id odio vulputate ที่ pretium nisi ultricies จำนวนเต็ม imperdiet velit ligula, vitae pulvinar elit malesuada vitae”

รุ่น 2 ดูดีกว่าใช่มั้ย?

นี่ไม่ใช่แค่สิ่งที่จะช่วยให้สัญญาณของผู้ใช้โดยรวม (อัตราตีกลับที่ต่ำกว่า เวลาบนหน้าเว็บที่สูงขึ้น ซึ่งหวังว่าจะนำไปสู่จำนวนหน้าที่เพิ่มขึ้นต่อเซสชัน) – แต่จะช่วยให้การจัดอันดับเนื่องจากเครื่องมือค้นหาเข้าใจองค์ประกอบ CSS ต่างๆ และดังนั้น วิธีวางหน้า ออก.

เป็นจริงด้วยแนวคิดเหล่านี้

สมมติว่าหัวข้อหลักของคุณคือ "การซื้อรถยนต์มือสอง" และคุณกำลังพยายามทำความเข้าใจว่าควรเขียนหัวข้อย่อยใด: ฉันควรพูดถึงกระบวนการนี้หรือไม่ เคล็ดลับ? ซื้อรถนอก?

ขั้นตอนแรกคือการทำความเข้าใจตลาดให้ดีที่สุดในช่วงเวลาที่กำหนด การใช้แพลตฟอร์มการพัฒนาเนื้อหาที่คล่องตัวของ Searchmetrics Content Experience ทำให้เราสามารถระบุรายการระดับสูงสองสามรายการได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งรวมถึงปริมาณการค้นหา ฤดูกาล คำหลักที่คล้ายกัน และการรวมการค้นหาเพื่อเป็นแนวทางในหัวข้อของเรา:

ขั้นตอนต่อไปใน Searchmetrics Content Experience คือการทำงานร่วมกับ Topic Explorer เพื่อทำความเข้าใจว่าหัวข้อใดที่โดนใจในตลาด และเพราะเหตุใด:

ด้วยกราฟหัวข้อ Searchmetrics เราจึงสามารถระบุหัวข้อหลักที่ใกล้เคียงกับหัวข้อหลักของ "การซื้อรถยนต์มือสอง" ได้อย่างรวดเร็ว น่าสนใจ เราจะสังเกตเห็นว่าหลายคนสนใจที่จะรู้วิธีการซื้อรถมือสองด้วยเงินสด หรือซื้อรถมือสองนอกรัฐ หรือจากตัวแทนจำหน่าย เนื่องจากการวิเคราะห์ของเราสามารถรวมหัวข้อหลักได้ถึงห้าหัวข้อ เราจะรวมหัวข้อที่มีปริมาณการค้นหาสูงกว่า

โดยการเลือกหัวข้ออื่นๆ บางส่วนเหล่านี้ ปริมาณการค้นหาทั้งหมดของเราเพิ่มขึ้นเป็นประมาณ 7,000+

เสร็จแล้วก็เริ่มเขียนได้เลย!

การใช้คีย์เวิร์ดกับ Agile Content Development

เมื่อเราพร้อมที่จะเขียนแล้ว มาดูกันว่าคุณจะเห็นอะไรทางด้านซ้ายในโมดูลตัวแก้ไขของ Searchmetrics Content Experience ก่อนที่เราจะเขียนอะไรก็ตาม เราจะสังเกตเห็นสิ่งที่น่าสนใจสองสามอย่าง ซึ่งโดยหลักแล้ว คำหลัก (หัวข้อย่อยเป็นหลัก) ที่ควรเขียนเกี่ยวกับอะไร และความถี่ที่แนะนำให้แต่ละรายการมีอันดับที่ดีในผลการค้นหา

จำแนวคิดเนื้อหาเหล่านี้ทั้งหมดก่อนหน้านี้ในบทความได้หรือไม่ ลองดูว่าคำแนะนำคำหลักเหล่านี้คำนวณจากที่ใด

จากข้อมูลข้างต้น เพื่อให้แน่ใจว่าเนื้อหาของเรามีความเกี่ยวข้องอย่างสมบูรณ์ เราจำเป็นต้องเขียนเกี่ยวกับการประกันภัย การบำรุงรักษา กระบวนการทดลองขับ การรับประกัน การลงทะเบียน การเงิน และอื่นๆ

เมื่อเราเริ่มเขียน นี่คือจุดเริ่มต้นของความสนุก:

ฉันสามารถใช้เครื่องมือนี้เพื่อใช้แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในการเขียนเนื้อหาแบบองค์รวม ให้คะแนนว่าเนื้อหาอ่านง่ายและมีโครงสร้างที่ดีเพียงใด และแม้แต่เห็นในคอนโซลว่าเนื้อหาที่ซ้ำกันจากเว็บไซต์อื่นอาจทำให้ฉันมีปัญหาในการจัดอันดับ

หากคุณต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมและเจาะลึกข้อมูล เราจะแจกแจง TF*IDF และคำแนะนำอื่นๆ ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

สุดท้าย คุณติดตามผลกระทบ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณกำลังติดตามหัวข้อหลักทั้ง 5 หัวข้อเพื่อดูว่าหัวข้อใดทำงานได้ดีกว่าในแง่ของการจัดอันดับ การเข้าชม และสัญญาณผู้ใช้

คำเตือน: ความคิด "เผยแพร่และลืม" แบบเก่าไม่มีอีกแล้ว คุณควร "เผยแพร่และรีไซเคิล" เพื่อให้แน่ใจว่าเนื้อหาของคุณได้รับการปรับให้เหมาะสมและเป็นปัจจุบันอยู่เสมอ

ไขความลับของ SEO

การทำความเข้าใจพื้นฐานของการเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาเชิงความหมายมีความสำคัญ คุณไม่จำเป็นต้องมีเทคนิค คุณไม่จำเป็นต้องเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณเพียงแค่ต้องให้ความสนใจและอยากรู้อยากเห็น เมื่อคุณเข้าใจคุณค่าของการเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาของคุณตามความหมายแล้ว การเขียนที่เน้นข้อมูลเป็นศูนย์กลางจะไม่เพียงสนุกมากขึ้นเท่านั้น แต่ยังเริ่มมีเหตุผลมากขึ้นอีกด้วย