نمذجة الموضوع في تحسين محركات البحث - الطريقة الجديدة للترتيب الأعلى

نمذجة الموضوعات في تحسين محركات البحث (SEO) هي استخدام النماذج الإحصائية لاكتشاف الموضوعات في مجموعة من المستندات. من خلال فحص التكرار المشترك للكلمات والعبارات عبر آلاف الصفحات ، تكون الخوارزميات قادرة على تعيين صلة موضوعية بإحدى الصفحات وترتيب الصفحة مقابل استعلام البحث.

من الكلمات الرئيسية إلى المواضيع

في الأيام الأولى لمحركات البحث - أواخر التسعينيات - لم تفعل الخوارزميات أكثر من مطابقة الكلمات الرئيسية في النتائج بالكلمات الرئيسية في الاستعلام. لم تفهم محركات البحث سياق الاستعلام أو الغرض من الكلمة الأساسية.

لكن محركات البحث قطعت شوطًا طويلاً منذ ذلك الحين. لا تفهم خوارزميات محرك البحث الآن الكلمات الرئيسية فحسب ، بل فهم الموضوع وراء الكلمات الرئيسية. يسمى هذا التركيز على الموضوعات بدلاً من الكلمات الرئيسية SEO الدلالية.

جاء أول تقدم كبير نحو فهم الموضوعات مع تحديث Google Hummingbird في عام 2013. وذلك عندما بدأت Google في تحليل عبارات كاملة ، وليس مجرد كلمات رئيسية فردية.

جاءت الخطوة الكبيرة التالية للأمام في عام 2015 باستخدام خوارزمية RankBrain من Google ، والتي استخدمت معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفهم السياق والغرض من استعلامات البحث.

بحلول هذا الوقت ، كانت كثافة الكلمات الرئيسية كمقياس للأهمية تختفي بسرعة في مرآة الرؤية الخلفية. تم استبداله بموضوع ذي صلة. تعتمد جودة ترتيبك على Google الآن على مدى شمولية تغطية جزء المحتوى الخاص بك للموضوع.

منذ ذلك الحين ، أصبح Google ومحركات البحث الأخرى أفضل وأفضل في فهم الموضوعات. يفعلون ذلك من خلال تقنية تسمى نمذجة الموضوع.

نمذجة الموضوع مقابل تصنيف الموضوع

نمذجة الموضوع هي طريقة إحصائية لاكتشاف العلاقات الموجودة بين الكلمات والعبارات.

باستخدام نمذجة الموضوع ، تكتشف الخوارزمية فئات المعلومات نفسها ، غير الخاضعة للإشراف. يقوم بذلك عن طريق مسح مجموعة من المستندات وتجميع الكلمات والعبارات بناءً على معدل تكرارها جنبًا إلى جنب مع الكلمات والعبارات الأخرى. نمذجة الموضوع هي تقنية تعلم "غير خاضعة للإشراف": تكتشف الخوارزمية الفئات نفسها ، بناءً على الأنماط التي تجدها.

تختلف نمذجة الموضوع عن تصنيف الموضوع وهو أسلوب التعلم الآلي حيث يتعين على البشر "تدريب" الخوارزمية من خلال إعطائها قواعد معينة.

مع تصنيف الموضوع ، تحتاج أولاً إلى تحديد فئات المعلومات التي تريد استخدامها. ثم تقوم بإعطاء الخوارزمية بعض الأمثلة على البيانات الأولية التي تم تمييزها بهذه الفئات المحددة مسبقًا. ثم تستخدم الخوارزمية تلك الفئات المحددة مسبقًا لتحليل البيانات.

الفرق بين الطريقتين هو: في تصنيف الموضوع ، يخبر البشر الخوارزمية عن الفئات ، بينما في نمذجة الموضوع ، تكتشف الخوارزمية ما هي الفئات من خلال التحليل الإحصائي لكيفية تجميع الكلمات والعبارات معًا في أنماط معينة.

لا يتم استخدام طرق تحليل النص هذه بواسطة محركات البحث فحسب ، بل يتم استخدامها عبر الإنترنت مباشرةً.

على سبيل المثال ، قد تستخدم الشركة التي تتلقى كميات كبيرة من تعليقات العملاء عبر الإنترنت نمذجة الموضوعات أو تصنيف الموضوعات لفرز ملاحظاتها إلى فئات ، مثل إشعارات ما بعد الشراء ، ومتابعات التجربة ، وملاحظات ولاء العلامة التجارية ، وشكاوى العملاء ، ومراجعات العملاء.

نوعان من نمذجة الموضوع

حتى الآن ، كنت أستخدم مصطلح "نمذجة الموضوع" كما لو كان شيئًا واحدًا. لكنه في الواقع مصطلح شامل يغطي مجموعة من التقنيات المختلفة.

لنلقِ نظرة الآن على بعض الأنواع المختلفة لنمذجة الموضوعات.

تخصيص Dirichlet الكامن (LDA)

يعتمد تخصيص Dirichlet الكامن (LDA) على افتراضين: أن الموضوعات المتشابهة تستخدم كلمات متشابهة وأن المستندات تتحدث عن العديد من الموضوعات التي يمكن اكتشاف التوزيع الإحصائي لها.

تقوم LDA بتعيين المستندات إلى قائمة الموضوعات عن طريق تعيين موضوعات لترتيبات الكلمات مثل n-grams. n-gram عبارة عن سلسلة من الكلمات المستخدمة في معالجة اللغة الطبيعية.

يشير المصطلح 'n' إلى عدد الكلمات في n-gram. حيث N = 1 ، يحتوي n-gram على كلمة واحدة ، حيث N = 2 ، و n-gram يحتوي على كلمتين ، وهكذا.

على سبيل المثال ، قد تحتوي الجملة "البقرة تقفز فوق القمر" على كلمتين n-grams التالية (المعروفة باسم bi-grams):

• البقرة
• يقفز البقرة
• يقفز
• على مدار
• القمر

بمجرد حصولك على n-grams ، يمكنك بعد ذلك إجراء حسابات تتنبأ باحتمالية ظهور كلمات معينة في نفس الجملة أو في نفس الفقرة ، أو على مسافة معينة من بعضها البعض.

يعمل تخصيص Dirichlet الكامن على افتراض أن المستندات تتكون من ترتيبات معينة للكلمات وأن هذه الترتيبات تحدد موضوع المستند.

التحليل الدلالي الكامن

مثل LDA ، يعتمد التحليل الدلالي الكامن على فرضية التوزيع: يمكن فهم معنى الكلمات من خلال النظر في السياقات التي تظهر فيها الكلمات. وكما قال اللغوي الإنجليزي جيه آر فيرث: "يجب أن تعرف كلمة من الشركة التي تحتفظ بها" (فيرث ، JR 1957: 11).

على عكس LDA ، الذي يعين موضوعات لترتيبات معينة من الكلمات ، فإن التحليل الدلالي الكامن يحسب ببساطة مدى تكرار الكلمات في مجموعة من المستندات. يفترض أن الوثائق التي تنتمي إلى مواضيع متشابهة ستحتوي تقريبًا على نفس توزيع ترددات الكلمات لكلمات معينة.

الطريقة التي تستخدمها لحساب تكرار الكلمات هي مصطلح "تردد معكوس في المستند" أو tf-idf.

تردد المصطلح (TF) يشير إلى عدد المرات التي تظهر فيها كلمة رئيسية في وثيقة واحدة.

تردد المستند العكسي (IDF) ، يقيس عدد المرات التي يظهر فيها المصطلح في مجموعة من المستندات.

ثم يتم تقسيم مصطلح التردد (TF) على تردد المستند العكسي (IDF) للحصول على قيمة TF-IDF.

كلا من LDA و LSA تقنيات غير خاضعة للرقابة.

مجموعات المواضيع - مفتاح الترتيب الأعلى

كما ترى ، تحول محركات البحث انتباهها من الكلمات الرئيسية إلى الموضوعات. يستخدمون طرقًا إحصائية مختلفة لتحديد الأنماط بالطريقة التي يتم بها العثور على كلمات معينة مع كلمات أخرى. تسمح هذه الأنماط لمحركات البحث بتحديد الموضوعات.

ولهذا السبب أصبحت مجموعات الموضوعات الآن جزءًا حيويًا من الترتيب العالي في نتائج البحث.

تريد Google تقديم نتائج بحث موثوقة. وهذا يعني تقديم محتوى يغطي موضوعًا جيدًا ، سواء في العمق أو الاتساع.

منشورات الدعامة ومجموعات الموضوعات

أفضل طريقة للقيام بذلك هي استخدام نموذج كتلة الموضوع. هذه مجموعة من الصفحات بها صفحة مركزية تسمى عمود عمود. يغطي المنشور الأساسي الموضوع بعمق وعادة ما لا يقل عن 3000 كلمة.

في المنشور الأساسي ، تقوم بتغطية جميع الموضوعات الفرعية المرتبطة بموضوعك. لكنك لا تدخل بالضرورة في تلك الموضوعات الفرعية بتفصيل كبير. اقض بضع فقرات لتقديم كل موضوع فرعي ثم اربطه بمنشور مدونة منفصل حيث يمكنك تغطية هذا الموضوع الفرعي بمزيد من التفاصيل.

على سبيل المثال ، قد يكون عمود العمود الخاص بك حول "أدوات الحدائق". سيكون هذا مقالًا أطول من المتوسط ​​حيث تصف بإيجاز جميع الأنواع الرئيسية لأدوات الحدائق: جزازات العشب ، وآلات قص الخطوط ، وقواطع التحوط ، ومقصات التقليم ، والملاشر ، ومنفاخ الأوراق ، وأدوات الحواف ، والرشاشات ، وما إلى ذلك.

يمكنك بعد ذلك إنشاء جزء منفصل من المحتوى لكل من هذه الموضوعات الفرعية وربطها بهذه المقالات من المنشور الأساسي.

لماذا تساعد مجموعات المواضيع في تحسين محركات البحث؟

كيف تساعدك مجموعة الموضوعات على ترتيب أعلى؟ يُظهر لمحركات البحث أن موقع الويب الخاص بك لديه سلطة موضوعية لموضوع معين. عند إنشاء مجموعة موضوعات ، سيكون المحتوى الخاص بك مليئًا بالكلمات الرئيسية ذات الصلة. وهذا هو بالضبط ما تبحث عنه خوارزميات محرك البحث الآن. سيحصل موقع الويب الذي يحتوي على عشر أو خمس عشرة صفحة من محتوى وثيق الصلة ومليء بالكلمات الرئيسية التي توجد عادةً معًا على الضوء الأخضر من الخوارزمية.

حتى الآن في هذه المقالة ، نظرنا في سبب استبدال الموضوعات بالكلمات الرئيسية كمحور تركيز تحسين محركات البحث وكيف تستخدم محركات البحث أدوات نمذجة الموضوعات المختلفة لفهم الموضوعات والمواضيع الفرعية الخاصة بها.

بصفتك منشئ محتوى ، قد تتساءل عما إذا كانت هناك أدوات لنمذجة الموضوعات التي ستساعدك على "تحديد" موضوع معين حتى تتمكن من إنشاء محتوى يغطي هذا الموضوع بشكل شامل.

حسنًا ، ليس من المستغرب أن هذه الأدوات موجودة بالفعل. وفي القسم التالي ، سأريكم اثنين منهم.

أدوات نمذجة الموضوع

يمنحك هذا القسم استعراضًا لأداتي نمذجة الموضوعات التي ستساعدك على كتابة المحتوى بسلطة موضوعية عالية.

MarketMuse

MarketMuse هو بحث محتوى مدعوم بالذكاء الاصطناعي وأداة تخطيط الكلمات الرئيسية. يستخدم التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتحليل المحتوى واقتراح موضوعات لتغطيتها وتطوير ملخصات لمساعدتك في إنشاء محتوى أفضل.

عند تسجيل الدخول إلى MarketMuse ، سترى خمس أدوات في القائمة اليمنى ، البحث والتنافس والتحسين والأسئلة والاتصال:

لنلقِ نظرة على هذه الأدوات واحدة تلو الأخرى.

أداة البحث

في أداة البحث ، اكتب كلمتك الرئيسية ، وسيحدد MarketMuse الموضوعات الرئيسية لتلك الكلمة الرئيسية:

تظهر المواضيع في العمود الأيسر. في العمود الأيمن ، سترى حجم البحث المقدر لكل موضوع ذي صلة ، بالإضافة إلى رسم بياني يوضح اتجاه البحث لهذا الموضوع.

يُظهر العمود الموجود في أقصى اليسار عدد المرات المقترح الذي يجب أن تذكر فيه هذا الموضوع ذي الصلة في المحتوى الخاص بك. يستخدم MarketMuse رمز لون لهذا:

• الأصفر = 1 إلى 2 مذكورة
• الأخضر = 3 إلى 10 إشارات
• الأزرق = 10+ إشارة

يمكنك التعمق في كل موضوع ذي صلة بالضغط على الموضوع. سترى قائمة من المتغيرات لهذا الموضوع:

سيساعدك تضمين هذه المتغيرات في المحتوى الخاص بك في الترتيب لكلمات رئيسية متعددة. سيؤدي ذلك أيضًا إلى زيادة السلطة الموضوعية لمقالك لأن محركات البحث تدرك الآن أن بعض الكلمات تظهر معًا في محتوى يغطي موضوعًا بعمق.

أداة المنافسة

تقوم أداة Compete بإنشاء نموذج موضوع من خلال تحليل آلاف المستندات. ثم يقوم بتحليل أفضل 20 نتيجة مقابل هذا النموذج ويعرض النتائج كخريطة حرارية.

تُستخدم المنافسة لتقييم المنافسة وتحليلها في موضوع معين واتخاذ القرارات بشأن التغطية التي تريدها لهذا الموضوع.

تساعدك الخريطة الحرارية لـ Compete على فهم كيفية تعامل المنافسة مع موضوع تريد الكتابة عنه بسرعة ، والموضوعات ذات الصلة التي تحتاج إلى تضمينها ، والموضوعات التي يجب عليك تغطيتها لجعل المحتوى الخاص بك متميزًا عن الآخرين:

في الجزء العلوي من شاشة المنافسة ، سترى أفضل 20 نتيجة بحث لهذا الموضوع. أسفل كل نتيجة بحث توجد نقاط محتوى MarketMuse لتلك المقالة. هذه نتيجة ملكية تم تطويرها بواسطة MarketMuse والتي توضح مدى جودة تغطية الصفحة للموضوع.

توضح لك رموز الألوان الموجودة على الخريطة الحرارية مدى تغطية كل جزء من المحتوى للموضوع:

• أحمر = 0 يذكر
• الأصفر = 1-2 ذكر
• الأخضر = 3-10 ذكر
• الأزرق = 10+ إشارة

هناك طريقة سريعة لتقييم مدى جودة تغطية الصفحة للموضوع وهي المسح الرأسي لأسفل العمود:

وبالمثل ، يمكنك أن ترى كيف تغطي المنافسة موضوعًا معينًا عن طريق المسح أفقيًا عبر صف:

شيء آخر يجب البحث عنه في أداة Compete هو نتائج المحتوى. يتيح لك ذلك أن ترى في لمحة إلى أي مدى يغطي المحتوى ذي الترتيب الأعلى هذا الموضوع:

إذا كانت الدرجات منخفضة ، فهذا مؤشر على أن لديك فرصة جيدة للحصول على مرتبة عالية في هذا الموضوع بمحتوى مدروس جيدًا.

أسفل الجانب الأيسر من شاشة المنافسة ، سترى جميع الموضوعات التي يتكون منها نموذج الموضوع.

عند استخدام أداة Compete ، هناك شيئان يجب البحث عنهما: موضوعات لا غنى عنها وثغرات في الموضوع.

الموضوعات التي يجب توفرها هي تلك التي يتم العثور عليها باستمرار بين الصفحات الأعلى تصنيفًا في نتائج البحث. لأداء جيد ، يجب تضمين هذه المواضيع في مقالتك.

ثغرات الموضوعات هي الموضوعات التي لا تغطيها المسابقة. إنها فرصة ممتازة لتحسين المحتوى الخاص بك من خلال تضمين الموضوعات التي يفتقدها منافسوك.

أداة التحسين

أداة Optimize عبارة عن محرر نصوص يمنحك ملاحظات في الوقت الفعلي حول مدى تغطية المحتوى الخاص بك لموضوع ما بشكل جيد. فقط اكتب كلمتك الرئيسية وسيظهر عنوان URL لمقالك وسيظهر MarketMuse

توضح لك رموز الألوان الموجودة في اللوحة اليمنى عدد المرات التي استخدمت فيها هذا المصطلح وعدد مرات استخدام هذا المصطلح.

أثناء إضافة المصطلحات المقترحة إلى جزء المحتوى الخاص بك ، سيتم تحديث رموز الألوان لإظهار أنك تقترب من العدد الأمثل للإشارات لهذا المصطلح.

تمنحك علامة التبويب "الخلاصة" تقييمًا جاريًا لمدى معالجة المحتوى الخاص بك للمواضيع بشكل جيد ، أثناء التمرير لأسفل الصفحة:

في الجزء العلوي من شاشة التنافس ، سترى شريط حالة يخبرك بدرجة المحتوى الخاصة بك ، ومتوسط ​​الدرجة ، والنتيجة المستهدفة ، وعدد الكلمات ، ومتوسط ​​عدد الكلمات ، وعدد الكلمات المستهدفة:

أداة الأسئلة

تعد أداة الأسئلة في MarketMuse مفيدة عندما تكون في مرحلة البحث لكتابة مقالتك. يعرض لك الأسئلة الأكثر شيوعًا المتعلقة بموضوعك:

يعد تضمين الأسئلة ذات الصلة في المحتوى الخاص بك طريقة أخرى لتعزيز السلطة الموضوعية لمقالك.

على الجانب الأيمن من الشاشة ، ستظهر عمودًا به زر يقول "تشغيل". يمنحك هذا الخيار لتشغيل كل سؤال في إحدى الأدوات الأربع الأخرى:

MarketMuse هي أداة قوية لتحليل موضوع ما والتأكد من أن المحتوى الخاص بك يغطي أكبر قدر ممكن من الموضوع. ما يجعل MarketMuse مفيدًا بشكل خاص هو أنه يعتمد على نتائج الترتيب الأعلى لتلك الكلمة الرئيسية المحددة.

فهو لا يعرض لك فقط الموضوعات التي تغطيها الصفحات التي تحتل المرتبة الأولى في نتائج البحث. كما يظهر لك ثغرات الموضوع. من خلال معالجة فجوات الموضوع ، يمكنك جعل المحتوى الخاص بك متميزًا عن الصفحات الأخرى.

رؤى المادة

رؤى المادة هي أداة أخرى لتصميم الموضوعات.

يساعدك على تحديد الكلمات الرئيسية التي تظهر في أفضل 10 نتائج بحث لموضوع معين. إنها تساعد في تحليل المنافسين من خلال مقارنة المحتوى الخاص بك بمحتوى منافسيك حتى تتمكن من معرفة الكلمات الرئيسية التي يستخدمونها والتي لا تستخدمها. ويساعد في اكتشاف الكيان عن طريق وضع علامات على الكلمات الرئيسية إما كشخص أو منتج أو شركة أو مكان.

أول شيء عليك القيام به في Article Insights هو إنشاء مشروع. امنح مشروعك اسمًا ثم أضف الكلمة الرئيسية التي تريد استهدافها:

تنتقل الكلمة الرئيسية بعد ذلك إلى قائمة انتظار المعالجة - قد يستغرق الأمر بضع دقائق لإكمال التحليل.

بمجرد معالجة الكلمة الرئيسية ، تحتاج إلى النقر فوق الزر "عرض".

سترى بعد ذلك شاشة تتكون من جزأين: واجهة الكتابة على اليسار والتحليلات على اليمين:

في محرر المقالات ، لديك علامتا تبويب: "مقال" و "موجز":

الموجز هو المكان الذي يمكنك فيه ترك ملاحظات حول المقالة. يوجد زر مشاركة حيث يمكنك الحصول على رابط لمشاركة المقالة مع كتّابك.

على الجانب الأيمن ، توجد لوحة بها جميع التحليلات الخاصة بالمحتوى الخاص بك:

وتشمل هذه:

• عدد الكلمات
• الكلمات الرئيسية التي استخدمتها في مقالتك
• الكلمات الرئيسية التي استخدمها منافسوك (تحليل الفجوة)
• العناوين التي استخدمتها وعدد العناوين التي استخدمها منافسوك.
• تفرد المحتوى الخاص بك
• درجة المقروئية

يمكنك البدء في كتابة مقالتك من البداية ، أو يمكنك استيراد مقالة قيد التنفيذ من عنوان URL:

بمجرد تحميل المحتوى في محرر المقالات ، تقوم الأداة بتحليل المحتوى الخاص بك مقابل أفضل 10 نتائج بحث لهذه الكلمة الرئيسية:

• توضح لك اللوحات 1 و 2 مدى اكتمال مقالتك وعدد الكلمات التي يجب أن تستهدفها.
• تعرض اللوحة 3 أهم 15 كلمة رئيسية مستخدمة في المحتوى الخاص بك.
• تعرض لك اللوحة 4 الكلمات الرئيسية التي استخدمها منافسوك وعدد الكلمات التي استخدمتها.
• تعرض لك اللوحة 5 العناوين التي استخدمتها وتقارنها بالعناوين التي يستخدمها منافسيك.

توجد أسفل لوحة العناوين لوحة تعرض درجة "التفرد" وأداة تمنحك درجة قراءة Flesch:

تحتوي أداة "التفرد" على زر يسمى "Article Re-Writer".

انقر فوق ذلك لفتح محرر المقالة ، مع اقتراحات مفيدة للمرادفات التي يمكنك استخدامها لإعادة كتابة المقتطفات التي أضفتها من علامة التبويب "بحث". مرر مؤشر الماوس فوق أي كلمة مميزة ، وستمنحك الأداة مرادفات بديلة لتلك الكلمة:

هذا مفيد للغاية يساعدك على إعادة كتابة المحتوى الخاص بك بسرعة.

توجد سبع علامات تبويب على طول الجزء العلوي من اللوحة اليمنى. حتى الآن ، كنا نعمل في علامة التبويب النتيجة.

إذا قمت بالنقر فوق علامة التبويب "المنافسون" ، فسترى قائمة بأفضل 10 منافسين لهذه الكلمة الرئيسية ، جنبًا إلى جنب مع مجموعة الكلمات الرئيسية لكل منافس. تعرض لك مجموعات الكلمات الرئيسية هذه أهم الكلمات الرئيسية المستخدمة من قبل كل منافس:

يمكنك تحديد المنافسين وإلغاء اختيارهم ، وهو أمر مفيد إذا كانت هناك نتائج تعتقد أنها ليست ذات صلة بالمحتوى الخاص بك.

علامة التبويب التالية هي "البحث". تسحب علامة التبويب هذه مقتطفات من المحتوى ذي الترتيب الأعلى:

انقر فوق مقتطف البحث وستتم إضافته إلى محرر المقالة. تحتاج بعد ذلك إلى إعادة كتابته لجعله جزءًا من المحتوى الخاص بك.

علامة التبويب التالية هي "العناوين". تعرض علامة التبويب هذه العناوين المستخدمة لكل منافس قمت بتحديده. يمكنك أن ترى بالضبط عدد العناوين الموجودة على صفحاتهم ، ومستوى العنوان.

التالي هو علامة التبويب "الأسئلة".

تسحب علامة التبويب هذه الأسئلة من Google المتعلقة بكلمتك الرئيسية الرئيسية. هذه موضوعات فرعية يمكنك إضافتها إلى مقالتك لاكتساب سلطة موضعية:

علامة التبويب التالية هي "المواضيع". تعرض لك هذه الأداة الكلمات الرئيسية ذات الصلة ، مجمعة في موضوعات. يتم وضع الفقرات المطابقة لتلك الموضوعات في لوحة الموضوع هذه من أجلك:

يساعدك مخطط الموضوع على اكتشاف الكلمات الرئيسية ذات الصلة التي يمكنك إضافتها بسهولة إلى فقراتك. ستؤدي إضافة هذه الكلمات ذات الصلة إلى فقرتك إلى زيادة السلطة الموضوعية للمحتوى الخاص بك وتحسين جودة مقالتك بشكل كبير.

علامة التبويب الأخيرة هي "التكرارات". تكتشف هذه الأداة الأجزاء المكررة داخل المحتوى الخاص بك. تحتاج إلى إعادة كتابة أي شيء تم تمييزه باللون الأحمر بواسطة هذه الأداة.

دعنا نعود الآن إلى لوحة الكلمات الرئيسية في علامة التبويب "النقاط" لأنها تحتوي على ميزة مفيدة. انقر فوق كلمة أساسية في تلك اللوحة:

سيتم بعد ذلك تمييز هذه الكلمة الرئيسية في علامة التبويب المنافس. يمكنك بعد ذلك معرفة عدد المرات التي استخدم فيها منافسوك هذه الكلمة الرئيسية:

سيتم أيضًا تمييز نفس الكلمة الرئيسية في علامة التبويب "البحث":

هذه ميزة مفيدة عندما تحاول تحسين المحتوى الخاص بك لكلمة رئيسية معينة.

استنتاج

نظرًا لأن الخوارزميات تبتعد عن التركيز على الكلمات الرئيسية ومحاولة فهم الموضوعات ، فقد أصبح من المهم بشكل متزايد أن يغطي المحتوى الخاص بك موضوعًا بشكل شامل.

أصبح هذا هو مفتاح الترتيب في الجزء العلوي من نتائج البحث.

في هذه المقالة ، ألقينا نظرة على تقنيات نمذجة الموضوعات المختلفة التي تستخدمها محركات البحث الآن لفهم التواجد المشترك للكلمات داخل مستند وداخل مجموعة من المستندات بشكل أفضل.

لقد رأينا كيف يتم استخدام وجود الكلمات الرئيسية المتشابهة وتكرارها وقربها داخل المستند بواسطة محركات البحث لفهم الموضوعات.

من المنطقي أنه إذا كانت محركات البحث تستخدم هذه الأدوات لفهم السلطة الموضوعية ، فإن منشئ المحتوى يحتاجون إلى استخدام نفس الأساليب للتأكد من أن محتواهم يغطي موضوعًا بشكل صحيح.

وهنا يأتي دور أدوات مثل MarketMuse و Article Insights. فهي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل الموضوع الذي تكتب عنه وتوضح لك المواضيع الفرعية في هذا الموضوع والكلمات الرئيسية التي يجب أن تستخدمها لترتيب جيد لهذا الموضوع.

موارد ذات الصلة

• مجموعات المواضيع وتحسين محركات البحث - 5 نصائح سهلة لبناء مراكز المحتوى
• الدلالي SEO - دليل المبتدئين
• قم بإنشاء هيكل صومعة على موقع الويب الخاص بك في 5 خطوات سهلة
• ما هي الفهرسة الدلالية الكامنة: 7 حقائق مهمة
• ما هي كلمات LSI وكيفية استخدامها لترتيب أعلى