セマンティック検索とは何ですか？
公開: 2021-12-03セマンティック検索とは何ですか？SEOにとって重要な理由
1.18.2022を更新
企業は、最新のセマンティック検索技術を使用することで、ターゲットオーディエンスのニーズにより多くの価値を提供できます。
社内外の顧客情報が豊富になるように、データのWebを細心の注意を払って作成しました。 しかし、真に効果的であるためには、それらのコンテキスト信号は、一貫したトピック階層を使用して、相互に伝達される必要があります。 エンティティがよく知られておらず、事実が欠落している場合、オープン情報検索（Open IR）は未確認のエンティティを検出します。 次に、この情報は意味的に関連するテーマでクラスター化されます。 候補の質問の回答と質問の順序を理解することは、セマンティックSEOの専門知識の一部です。 これは、セマンティック検索に機械学習が含まれる場所です。 まず、定義と背景の概念を提供します。
目次
- セマンティック検索とは何ですか？
- セマンティクスとは何ですか？
- セマンティックWebとは何ですか？
- セマンティクスはSEOで重要ですか？
- セマンティック検索はどのように機能しますか？
- セマンティックSEOを使用してWebデータのクラウドを構築する方法
- 1.セマンティックSEOの成功は、マーケティングリサーチから始まります
- 2.意味解析と共起に基づいてテキストを作成します
- 3.検索エンジンの見方をする
- 4. Google Search ConsoleInsightsを使用します
- 5.マルチモーダルアプローチをSEOに適応させる
- 6.ナレッジグラフとGoogleビジネスプロフィールを使用して質問に答えます
- 7.テキスト、画像、製品、およびビデオの構造化データを追加します
- 8.Googleの最新情報を入手してください
- 従来のSEOとセマンティックSEOはどのように異なりますか？
- セマンティック検索の歴史を要約する
- セマンティック検索におけるセマンティックトピックモデル
セマンティック検索とは何ですか？
セマンティック検索は、意味による検索です。 これは、検索エンジンがクエリの全体的な要点を理解せずに、クエリワードまたはそれらのバリアントの文字通りの一致を検索する字句検索とは異なり、意味のある検索を表します。 これは、検索者の意図に沿った、可能な限り最も関連性が高く信頼できるSERP結果を生成するための検索エンジンの取り組みを指します。
セマンティック検索はニューラル検索とも呼ばれ、最先端の深層学習アルゴリズムを利用して、ユーザーのクエリにコンテキストと関連性のある結果を表示します。 これには、ナレッジベースとして正しくクラスター化された接続コンテンツに依存するエンティティ指向の検索が含まれます。
セマンティクスとは何ですか？
Oxford Languagesによると、「セマンティクス」は「意味に関係する言語学と論理学の分野です。 意味、参照、含意、論理形式などの意味の論理的側面を研究する形式的意味論、単語の意味と単語の関係を研究する語彙意味論、および概念を含む、意味論の多くの分岐とサブ分岐があります意味の認知構造を研究する意味論。」
私が目立つのは、「クエリされた単語の意味」（意味検索）と「クエリ内の単語の一致」（語彙検索）の違いです。
Eコマーススペースでは、語彙検索は単語とその変形を照合することによって製品を識別します。 対照的に、セマンティック検索は、意味とコンテキストによって製品を識別します。
私たちが話している相手を本当に理解したいとき、私たちは彼らが言おうとしていると私たちが信じていることを把握しようとします。 言葉で伝えられる概念、アイデア、ニーズは、表現方法や会話の文脈によって生み出される「感情」と組み合わされて、賢明な対応をするための基礎となります。 同様に、セマンティック分析により、機械学習が意図を解読し、人間と同じように応答するためのトピック（または検索クエリ）が簡単になります。
ここで、文の意味論（文の意味論）と句動詞の意味論が、コンテンツを意味的に構造化する役割を果たします。
文の意味（文の意味）と句動詞の意味は、句、節、文など、単語よりも大きい構文単位の意味と、それらの間の意味関係を扱います。 前置詞は、文間および文内の意味関係を分析する上で重要な役割を果たします。 たとえば、「歯茎に行く最高の靴」と「ジムで最高の靴」と言った場合、人の場所と靴はまったく異なる可能性があります。 ライフタイムフィットネスでは、ワークアウトエリアに入る前に常にストリートシューズを履き替える必要があります。 ここで、「going to」と「at」という小さな単語は、どの靴が最適かという文脈を変えます。
前置詞は、方向、時間、場所、場所、空間的関係を示したり、エンティティを紹介したりします。 セマンティック検索は、キーワードフレーズの前後の前置詞やステートメントから大きな手がかりを得るデータ検索手法です。 セマンティックSEOでは、文のすべての単語がより多くの価値を持つことができます。
セマンティックWebとは何ですか？
セマンティックWebは、アプリケーション、エンタープライズ、およびコミュニティの境界を越えたデータ共有と改良を可能にする、広く受け入れられているフレームワークを提供します。
Googleは、各トピックが何で構成されているか、接続されているノード、および各Webドキュメントまたはパッセージが各検索クエリにどの程度関連しているかについてのより良い知識ベースを構築するためにセマンティック分析に依存してきました。 SEOが構造化検索エンジンの概念を洗練するにつれて、トピックの権限とセマンティックWebがより頻繁に議論されます。 それは絶えず進化しているので、定義も進化しています。
最近の2021年のレポートで、Gartnerは、効果的な知識とコンテンツ管理にはセマンティック検索が不可欠であることを強調しました。 推論は、「ドキュメント/レコードの根本的な意味、およびそれらを取得するために提起されたクエリを分析することによって、パフォーマンスを（増幅する）」能力を特定しました。 自動タグ付け機能により、コンテンツを消費するアプリケーションが豊富なメタデータを活用できるようになります。これは、パーソナライズとインテントベースの推奨により、顧客のセマンティックWeb検索エクスペリエンスを大幅に向上させます。
「あなたはそれが保持する会社によってオブジェクトを知っている」という格言は、1957年にファースがこの概念を「あなたはそれが保持する会社によって言葉を知っている」と要約した方法を拡張します。 セマンティックSEOは、画像と音声によって強化されたエンティティ関係を組み込むように拡張されます。 視覚シーンでのオブジェクトの共起から派生したセマンティック表現のさらなる研究では、画像ベースの情報をより直接的に表現モデルに提供する画像メタデータラベリングを利用します。
セマンティクスはSEOで重要ですか？
セマンティックSEOが実装される前は、インターネットシステムは人々が答えや製品を見つけるのに最適ではありませんでした。
セマンティック検索は、関連する検索結果をより目立たせるのに役立ちます。 これにより、検索エンジンからWebサイトまたはWebページへのオーガニックトラフィックの質と量が向上します。 同時に、それは検索エンジン最適化に複雑さの別の層を追加します。 トピック調査、データレイヤーの管理、ビジュアル検索、ポッドキャスティング、コンテンツの最適化などのより高度なタスクを新しい方法で。 セマンティックレイヤーは、エンドユーザーが通常のビジネス用語を使用して自律的にデータにアクセスするのに役立つ、会社全体のデータと語彙のビジネス表現です。
ブランド、製品、サービス、および概念の視覚的表現は、この形式の検索でより大きなプレーヤーになりました。 これにより、タスクとビジネスの範囲の両方が拡大します。
音声検索支援技術は、Webページのセマンティック要素を増やすことができます。 セマンティックHTMLは、非セマンティックコンテンツよりも書き込みに時間がかかりません。 HTMLとセマンティックマークアップはどちらも標準のガイドラインに従う必要があります。 これは、SEOがコンテンツを最適化する1つの方法です。 さらに、スクリーンリーダーのユーザーが利用できる最高のアクセシビリティ支援の1つは、ブラウザーによって表示される情報を取得して処理するためにアクセシビリティAPIを活用するクライアント側のメソッドです。
セマンティック検索はどのように機能しますか？
セマンティック検索は、関連するWebトラフィックを促進することで機能し、クエリの意味を理解することで人々の質問に答えます。 セマンティックマークアップは、検索エンジンが理解できるデータ形式で情報を提供することで支援します。
多くの場合、Webページで使用されている完全一致の単語を使用して検索するとは限りません。 彼らの個人的な検索履歴が再生されます。あなたのWebコンテンツは、彼らの質問に対する一言一句の答えよりも役立つ場合があります。 検索はこれまで以上に会話的になりました。 Google、Bing、およびその他の検索エンジンは、ユーザーを喜ばせるために関連する結果を返す必要があります。 これは、検索のこの方法と検索応答の機械学習管理に進化し、適応する継続的な必要性を意味します。
Ahrefsのセマンティック検索とは何ですか？ それがSEOに与える影響2021年7月29日の記事、Michal Pecanekは、英語の単語の約40％が多義的である方法について説明しています。 米国の英語では、多くの単語が2つ以上の意味を持っています。 これは、セマンティック検索で解決するための大きな課題を生み出します。
たとえば、暑い日にファンが必要になる場合があります。 または、バイキングのフットボールチームのファンかもしれません。 Michalは、キーワード「python」が米国だけで月間533,000回の検索を行っているという例を使用しました。 これにより、検索エンジンが意味的に進化する必要がある理由が明確になります。
セマンティックSEOを使用してWebデータのクラウドを構築する方法
セマンティックSEOは、最新のSEO技術に完全に革命をもたらしています。 実行できる手順は次のとおりです。
1.セマンティックSEOの成功は、堅実なマーケティング調査から始まります。
2.セマンティック分析と共起に基づいて、コンテンツマーケティング用のテキストを作成します。
3.検索エンジンがコンテンツをどのように理解して評価するかを見てみましょう。
4. Google Search ConsoleInsightsにSEO戦略を知らせましょう。
5.マルチモーダルアプローチをSEOに適応させます。
6.ナレッジグラフとGoogleビジネスプロフィールを使用して質問に答えます
7.テキスト、画像、製品、およびビデオの構造化データを追加します。
8. Googleが検索の更新について何を言っているかを知ることにより、最新の状態を保ちます。
セマンティック検索でのビジネスの表示方法を改善するための8つの手順を次に示します。 各ステップをより詳細に見て、セマンティックSEOスキルを向上させましょう。
1.セマンティックSEOの成功は、マーケティングリサーチから始まります。
市場調査と、言葉がビジネスを適切なオーディエンスに到達させるのにどのように役立つかを調査することが基本です。 単語の意味、関係、およびテキスト内のそれらの接続を識別するのに役立ちます。 特定の検索クエリに対して返された検索スニペットを評価することで、意味と価値をより豊かにすることができる文全体を構築するのに役立ちます。
セマンティックSEOは、検索エンジンに意味のあるデータを提供することにより、Webサイトのトラフィックを改善するために必要なマーケティング手法になりました。 しかし、しっかりとした調査と明確な目標から始める必要があります。
2.意味分析と共起に基づいてテキストを作成します。
セマンティック分析は、概念とエンティティ（つまり、場所、人、イベント、ブランドなどの名前）間の関係を発見する言語学のニッチです。 Googleのアルゴリズムは、単語よりも大きく「考え」、より人間らしい文脈を評価します。 これは自然言語処理（NLP）と呼ばれ、BERTおよびMUMの情報検索プロセスで使用され、検索者が本当に何を望んでいるかを判断し、それを提供するWebコンテンツと照合します。 競争の激しい市場でコンテンツマーケティングを成功させるために必要なものに革命をもたらしました。
グーグルはセマンティック分析を行って、これまでのところ、各主題の構成、したがって各ネットドキュメントがすべての検索クエリにとってどれほど重要であるかについての比類のない理解を構築しました。 つまり、新しいコンテンツを作成したり、既存のコンテンツを改訂したりする前に、調査によって自動テキスト分析から概要を把握することができます。 詳細は、セマンティックライティングに役立つマーケティングの洞察を提供します。
3.検索エンジンがコンテンツをどのように理解して評価するかを見てみましょう。
これにより、検索者のニーズを満たすGoogleが探しているものと一致するコンテンツのSEOテーマを作成する方法がわかります。 これはキーワードをはるかに超えて、「エンティティの語彙」に私たちを連れて行きます。 キーワードではなくトピックに意味的にグループ化されたコンテンツクラスターを作成します。 検索エンジンは、分類、セマンティック類似性、セマンティッククラスタリング、ホワイトリストアプリケーションなどのアプリケーションを活用する可能性があります。これには、多くの選択肢から適切な応答を選択することが含まれます。
各検索クエリは、具体的なエンティティを持つ個別のクエリです。 Googleは、エンティティが何であるか、およびその人のクエリがエンティティに関する情報をどのように要求しているかを識別します。 受け入れ可能なコンテンツは検索エンジンによってカタログ化され、マシンが理解し、その一意性を評価し、クエリと照合できるように、各コンテキストを中心に編成されます。
人工知能（AI）は、人間と同じように考え、さらに重要なことに、解釈して行動するように機械に教えます。 コンピュータサイエンスのこの分野は、私たちの生活のすべての分野に影響を与える方法で急速に拡大しています。ヘルスケア関連のアドバイスを得る方法、適切な製品を見つける方法、企業が自分自身を伝える方法です。 私たちの文脈では、これはコンテンツマーケティングに大きく影響します。
4. Google Search Console Insightsを使用して、SEO戦略を通知します。
Google検索コンソールのユーザーデータレポートは、トピックに関する特定のウェブページが複数の関連する検索クエリでランク付けされている場所と時期を特定するのに役立ちます。 近年、自然言語理解は著しく進化しています。 単語ベクトルの開発により、アルゴリズムは、実際の人間の言語の使用例でトレーニングされた単語の関係について学習しやすくなります。 パフォーマンスレポートには、テキストとセマンティックの関係がGoogle検索結果にどの程度影響するかを反映する重要な指標が表示されます。 クエリが発生する頻度を知ることができます。 検索結果の平均位置。 クリック率; そして、SERPで得た特別な機能（豊富な結果など）について。
Google検索コンソールでは、クエリ、ページ、検索表示などでレポートをフィルタリングできます。 これらの洞察を使用してセマンティックSEOを改善し、トピックの深さを改善したコンテンツを作成できます。
5.マルチモーダルアプローチをSEOに適応させます。
マルチモーダル検索には、私たちが見ている画像、私たちが聞いているもの、私たちが読んだ単語が含まれます。
これには、トピックグラフとともにコンテキストおよび概念の分類法と階層を使用することが含まれます。 すべてのマクロおよびマイクロ検索の意図を満たすために、セマンティックSEO書き込みの段階的なプロセスが必要です。 ビデオ、オーディオ、テーブル、インフォグラフィックなどのさまざまなモダリティでコンテンツをリッチにします。 これは、マルチモーダル検索エンジンがトピックの権限を検証できる、より関連性の高いコンテンツを持つのに役立ちます。
最新のセマンティックSEOには、SERPのクリック数を増やすことができるスキーママークアップの実装が含まれています。 検索エンジンの製品に対する理解を深める重要なeコマース構造化データタイプがあります。 これは、買い物客が商品調査を行うときに回答情報を見つける方法を提供します。
人々がエンティティや購入の可能性についての事実を収集しようとすると、小売業者はスキーマを活用してGoogleのSERP不動産の可視性を得ることができます。 グーグルは、そのマルチモーダル検索と、新しいSERP機能がテストされて検索コアに組み込まれる頻度で私たちを驚かせています。
6.ナレッジグラフとGoogleビジネスプロフィールを使用して質問に答えます
ナレッジグラフと会社のGoogleビジネスプロフィールはどちらも、よくある質問への回答を提供する簡単な方法です。 提供する回答が目立つように表示されるように、知識グラフに影響を与えることができます。 このようにして、サイトはクエリをサポートし、消費者のニーズを予測的に予測できます。
Searchは、Web of Dataからあなたに関する情報を収集し、それを使用して関連する質問に回答します。 セマンティックSEOは大きな期待を抱いています。 スマートデバイスがよりスマートな車、セキュリティシステム、家電製品、グローバルな電子メール接続を作成するのと同じように、すべてのブランドは、変化を促進し、機敏な対応を行う主要なテクノロジーに注意を払い続ける必要があります。
消費者のクエリをさらに一歩特定し、購入過程の各ステップで消費者の目標に合わせます。 セマンティッククエリの解析は、クエリを概念固有のモデルにルーティングするように移動できます。 関係構築の各フェーズで最も関連性の高い質問に答えます。 あなたのビジネスは、知識グラフを通じて一貫して答えを提供し、問題を解決することができます。 また、意味的に関連するノードは、Googleビジネスプロフィールに掲載されている商品を商品ページに接続する場合があります。 ユーザーは、リストされている製品の1つに関連付けられているリンクを選択できます。
7.テキスト、画像、製品、およびビデオの構造化データを追加します。
構造化データは、検索エンジンが簡単に理解できる貴重なデータポイントを追加します。 提供される高品質のメタデータと構造化コンテンツが多いほど、セマンティック検索エンジンにより多くのヘルプが提供されます。 これは、データのフットプリントと、コンテンツをユーザーの意図に一致させるプロセスを支援します。 構造化データを使用すると、意味的に強化されたWebに貢献します。 セマンティックマークアップと関連テクノロジーの急速な成長と発展を考えると、壊れたまたは新しい製品構造化データマークアップの監査、修正、および実装を熟練した担当者に任せるのが最善です。
Schema.org（「スキーマ」と呼ばれることが多い）は、タグ（またはマイクロデータ）のセマンティックボキャブラリーであり、HTMLコードに追加すると、検索エンジンがタグを読み取って理解する方法が向上します。 あなたがGoogleのナレッジグラフで認められ信頼できる存在になると、あなたが誰であるか、そしてあなたの専門知識についてのGoogleの理解が高まります。 ミスアライメントを修正し、エンティティを参照する画像およびビデオクエリのフィルタリングに即座に影響を与える可能性があります。
スキーマは、Google、Bing、Yahoo！、Yandexによって認識されるだけでなく、この意味語彙はそれらによって維持されます。 追加の検索エンジンは、このマークアップを使用して検索結果の表示方法を変更する慣行に従っている可能性があります。
8.Googleの最新情報を入手してください。
このステップは簡単ではないことを私たちは確かに知っています！ ただし、セマンティック検索エンジンのように「考える」ことができるように、学習プロセスが大好きな場合、結果は非常にやりがいがあります。
セマンティックSEOに関連するGoogleの投稿、記事、フォーラムの回答には、通常、構造化データ、スキーマ、オントロジー、知識グラフ、ドキュメント検索に関する情報が含まれています。 以下に、多くの洞察を提供するいくつかの例を示します。
「Google検索では、人、場所、物に関する情報が記載された特別なボックスが表示されることがあります。 これらをナレッジパネルと呼びます。 これらは、重要な事実を明らかにすることで特定の主題についてすばやく理解し、トピックをより深く探求しやすくするように設計されています。 ナレッジパネル内の情報は、事実の巨大な仮想百科事典のようなナレッジグラフから取得されます。」 —ダニー・サリバン、2020年5月
「自然言語理解は、実際の言語使用の例に基づいて、アルゴリズムが単語間の関係について学習できるようにする単語ベクトルの開発に一部起因して、過去数年間で大幅に進化しました。 これらのベクトルモデルは、アイデアと言語の同等性、類似性、または関連性に基づいて、意味的に類似したフレーズを近くのポイントにマッピングします。」 – Google Researchのプロダクトマネージャー、レイチェルバーンスタイン、2018年4月、本とセマントリスとの会話によるセマンティックエクスペリエンスの紹介
また、Googleの特許を読むことで、セマンティック検索テクノロジーについて多くを学ぶことができます。 
たとえば、そのセマンティック検索エンジンの特許WO2008027503A3は、次のように述べています。 文字列ベースの検索エンジンを利用して、決定されたキーワードに基づいてネットワーク上のドキュメントの検索を実行し、少なくとも1つのドキュメントを取得します。 検索されたドキュメントとオントロジーの間に関係が確立され、確立された関係に基づいて、少なくとも1つのドキュメントがデータベースに格納されるかどうかが決定されます。 その場合、ドキュメントはデータベースに保存されます。 データベースは、オンラインドキュメントを取得するためのスタンドアロンまたはプラグイン検索エンジンの一部として使用できます。」
エンタープライズアプリケーションでのセマンティック検索のシステムと方法US20100070517A1は、もう1つの興味深い特許です。 このアプリケーションは2012年に承認され、次のように述べています。「アプリケーションに関連付けられたデータ間の意味関係を記述するアプリケーションのオントロジーは、検索可能なデータ定義から生成される場合があります。 オントロジーは、検索クエリを実行し、検索されたデータ間の意味関係を含む、またはその結果として生じる検索結果を提供するために使用できます。」
Googleの特許は、Googleがウェブページから提供されたエンティティに関する情報を収集する方法の詳細を発見するのに役立ちます。 特定のエンティティのトリプル（主語/動詞/目的語）を構築するために、情報検索とエンティティ認識に自然言語処理を適用する方法を学ぶことができます。
従来のSEOとセマンティックSEOはどのように異なりますか？
SEOは常にWebエコシステムを具体化してきました。 正しく行われると、サイトの所有者と消費者をつなぐのに常に役立ちます。 従来のSEOでは、Webページは、関連性と専門知識、信頼性、信頼性のシグナル（EAT）に基づいて計算された情報検索スコアに基づいて、検索結果でランキングの位置を獲得します。
セマンティックSEOはより高度で、さらに進んでいます。 これは、実際のオブジェクトまたはエンティティとの関連性が高くなります。 エンティティに関する記事は、それらのエンティティについて説明するさまざまな属性に関する事実や、特定のエンティティについて学習する際に人がそれについてより多くの知識を得るのに役立つ識別子など、それらのエンティティの複数の要素に関する情報を提供します。 これは機械によって実現されますが、セマンティックSEOはそれによって、消費者とビジネスの両方に利益をもたらす継続的なコミュニケーションと関係構築の機会を引き起こします。
効果的なセマンティックSEOページには、ナレッジパネル、回答カード、エンティティが侵害された検索カルーセル、質問と回答のスニペット、People Also Askボックス、People Also SearchForなどが含まれる場合があります。 人々が関連する質問を見つける可能性があるのは、質問グラフで関連する質問のクエリログを調べてクラウドソーシングすることです。 Google SERPを調査すると、セマンティックSEOは、検索者が使用するクエリで実際のオブジェクトを見つけるのに役立つことがわかります。 多くの人がそれらのエンティティについて尋ねる質問に答える注目のスニペットを特定できます。
人工知能および関連分野の分野での進歩は、意味関係の視覚化に役立ちます。 トピックブラウザのような視覚化ツールは、ドキュメントコレクションを要約し、トピック間およびドキュメントとトピックの関係を出力します。
セマンティックネットワークとは何ですか？
フレームネットワークとも呼ばれるセマンティックネットワークは、ネットワーク内の概念間のセマンティック関係を接続する知識ベースです。 それは知識表現の実体です。 セマンティックネットワークは、実際のノードの詳細を関連付けることを目的としたナレッジベース内の関係を伝達します。 それは、数十億の関係エンティティを持つ数千のバリアントと、数兆の事実情報で構成されている可能性があります。
これを読んでいるときに圧倒されていると感じている場合は、セマンティックWebが別のWebではないことを知っておいてください。 むしろ、それは既存のものを拡張しているので、あなたがすでに知っていることはおそらく良い知識ベースです。 セマンティックWebは、検索によって取得された情報が明確に定義された意味を持つ場所です。 その結果、検索エンジンテクノロジーは、摩擦を減らし、より良い検索結果をより速く得る方法で人々にサービスを提供します。
セマンティック検索の歴史を要約する
セマンティック検索に関するウィキペディアのエントリを確認すると、それがどのように進行しているかがわかります。 以前は、セマンティックWebはリンクトデータに重点を置いているようでした。
「セマンティック検索は、セマンティックネットワークからのXMLおよびRDFデータを活用して、結果の関連性を高めるためにセマンティック検索クエリとWebテキストを明確にすることにより、従来の調査検索を強化および改善しようとします。」
2009年にウィキペディアのエントリが更新され、オントロジーとセマンティックWebリファレンスが含まれるようになりました。
「他の著者は、主にセマンティック検索を、セマンティックWebで見られるオントロジーなどの豊富に構造化されたデータソースから知識を取得するための一連の手法と見なしています。」
わずか1年後、最初の文が更新され、検索者の意図と文脈上の意味のエンティティが含まれるようになりました。
「セマンティック検索は、検索者の意図と、検索可能なデータスペースに表示される用語の文脈上の意味を理解して、より関連性の高い結果を生成することにより、検索の精度を向上させることを目的としています。」
次に、2019年の最初の段落は、BERTとニューラルマッチングの進歩を反映しています。
「セマンティック検索とは、検索エンジンがクエリの全体的な意味を理解せずに、クエリの単語またはその変形の文字通りの一致を検索する字句検索とは異なり、意味のある検索を意味します。 セマンティック検索は、検索者の意図と、検索可能なデータスペースに表示される用語の文脈上の意味を理解して、より関連性の高い結果を生成することにより、検索の精度を向上させることを目的としています。 セマンティック検索で上位にランクされるコンテンツは、自然な声で適切に記述され、ユーザーの意図に焦点を合わせ、ユーザーが将来探す可能性のある関連トピックを考慮します。」
貢献する権威ある著者は、セマンティック検索の意味の進化と一致しています。 ユーザーの検索を簡素化する、より会話的な方法で進行しているようです。
セマンティック検索におけるセマンティックトピックモデル
Googleは、フレーズベースのインデックス作成のさまざまな側面をカバーする複数の特許も取得しています。 ドキュメント内の関連する単語のテーマ別トピックモデリングを使用し、アンカーテキストをリンクしてWebページの内容を理解する方法を学ぶことができます。 トピックモデリングは、特定のテーマまたはトピックに関連付けられているドキュメントの確率を分析するテキスト分析手法のクラスの一部です。
数年前、生物医学におけるセマンティック情報処理のための2013年のNIHフレーズベースのトピックモデリングの記事は、セマンティックトピックモデルの研究の基礎を築きました。 Zhiguo Yuは、次のように説明しています。 一部の動詞や前置詞は、関連する単語がないと意味がありません。 たとえば、「磁気共鳴画像法」の意味は、「磁気」、「共鳴」、「画像化」の3つの単語のいずれかから完全に判断することはできません。」
名前付きエンティティおよびリレーションベースのトピックモデルは、今日より頻繁に使用されています。
「セマンティック検索は、現実世界の思考、概念、物事から得られる意味のある合理的な行動パターンに基づく検索です。 Jeannie Hillは、セマンティック検索用の最も包括的なドキュメントの1つを作成しました。 オープンウェブ上のこれらの意味のあるパターンがどのように表示され、収集され、クラスター化され、ランク付けの目的で関連する理解プロセスで使用されるかを知りたい場合は、ドキュメントをブックマークし、時々読んで、自分自身を鋭く保つことをお勧めしますセマンティックSEO。」 – Koray Tugberk GUBUR
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