Pendekatan Terstruktur dalam Pembuatan Konten Web untuk Pencarian Konseptual Pengguna

Cara Menggunakan Pendekatan Terstruktur dalam Pembuatan Konten Web untuk Pencarian Konseptual Pengguna

Diperbarui 1.18.2022

Halaman web terstruktur semantik yang menawarkan pendekatan terstruktur untuk pembuatan konten Anda menggunakan Pemrosesan Bahasa Alami untuk pengoptimalan situs dapat mengambil manfaat dari data prediktif dan pemetaan pencarian semantik untuk menghasilkan hasil yang sangat baik dalam pencarian konseptual pengguna.

Pencarian konseptual pengguna memberikan informasi yang relevan dan konsep yang merupakan hasil terkait. Keputusan bisnis Anda seputar nilai konten dan menawarkan pengalaman pengguna yang luar biasa mendapat manfaat dari penerapan data terstruktur saat konten dibuat. Pendekatan terstruktur untuk kurasi konten telah berkembang lebih dari sekadar menjadi kritis untuk jurnalisme dan situs berita. Dengan menyusun pendekatan terorganisir untuk membuat konten menggunakan markup di halaman dan fokus pada pencarian konseptual pengguna, setiap situs web bisnis mendapat manfaat.

Mari kita mundur sejenak.

Apa itu pencarian konseptual?

Pencarian konsep juga dikenal sebagai pencarian konseptual. Ini adalah bentuk pengambilan informasi otomatis yang digunakan dalam pencarian otomatis untuk mendapatkan sumber teks tidak terstruktur yang tersimpan secara elektronik. Ini mungkin Google Dataset dalam arsip perpustakaan digital , email, literatur ilmiah, artikel ilmiah, catatan keuangan, dan banyak lagi. Ini mencari informasi yang secara konseptual mirip dengan informasi yang digunakan ketika seseorang melakukan permintaan pencarian.

Pencarian berbasis entitas lebih efisien karena mesin pencari dapat meminta konten lebih cepat. Inilah yang terbaik dari algoritma BERT.

Bagaimana pencarian konsep menemukan entitas terkait?

Jika kueri penelusuran awal berisi setidaknya satu konsep, data penggunaan yang terkait dengan kueri penelusuran berturut-turut termasuk konsep yang dipastikan akan dikumpulkan. Mereka kemudian dapat digunakan untuk menentukan apakah ada kata pengganti untuk istilah kueri penelusuran yang paling dekat dengan konsep yang diidentifikasi dalam kueri penelusuran awal.

Sistem pencarian dapat menguraikan konteks tertentu dalam kueri penelusuran yang dibuat oleh kedekatan istilah kueri dengan istilah kueri tertentu. Jika sebuah situs juga akan didorong oleh keuntungan, itu harus mengalir dan masuk akal bagi orang di halaman web Anda.

Bagaimana entitas membantu menyusun konten web?

Entitas membantu menyusun konten dengan lebih baik dengan mengubah bahasa menjadi perhitungan matematis, memungkinkan mesin telusur mengidentifikasi konsep dan memetakan hubungan dengan tepat. Model pencarian tradisional tidak dapat bekerja dengan baik. Google menemukan cara memasukkan informasi terkait entitas dalam hasil penelusuran melalui kueri augmentasi dan mencocokkannya dengan konten unik yang menginformasikan pembaca dan menunjukkan keahlian topik. Ini mungkin termasuk mengoptimalkan konten web Anda untuk Grafik Pengetahuan Google dan penyertaan Panel Pengetahuan .

Entitas tidak dibatasi oleh bahasa atau ejaan, melainkan mengidentifikasi konsep atau hal yang dipahami secara universal. Pada dasarnya, suatu entitas adalah hubungannya dengan entitas lain. Google sebagian bergantung pada node dan edge untuk menjelaskan entitas yang digunakan dalam data terstruktur dan pencarian semantik.

Apa perbedaan antara pencarian konseptual dan pencarian semantik?

Pencarian semantik adalah proses pencarian data di mana permintaan pencarian bertujuan untuk tidak hanya menemukan kata kunci tetapi untuk menentukan maksud dan makna kontekstual dari permintaan pencarian.

Pencarian konsep, juga disebut pencarian konseptual, adalah proses pencarian informasi otomatis di balik pencarian yang disimpan secara elektronik sebagai teks tidak terstruktur untuk informasi yang secara konseptual sama dengan informasi yang ditampilkan oleh permintaan pencarian. Singkatnya, ide-ide yang ditemukan dalam informasi yang diambil sebagai respons terhadap kueri pencarian konsep memiliki hubungan dengan entitas yang terkandung dalam teks kueri.

Pendekatan Berfokus pada Topik untuk Menyusun Pembuatan Konten Anda

Outlet berita dan saluran media sosial, (pastikan untuk menyertakan Google Posts ), dibanjiri oleh data mentah yang mereka ubah menjadi konten. Cara mereka mengurutkan, mengkategorikan, menerbitkan, dan menyimpan konten menentukan apakah platform mereka memenuhi kebutuhan bisnis Anda. Konten di luar situs Anda adalah aspek penting dari strategi membangun merek Anda dan harus efektif untuk audiens manusia dan mesin telusur Anda.

Jika niche Anda tampak kental dengan saingan yang tak terhitung jumlahnya, dapat membenarkan layanan Anda sebagai pilihan yang lebih baik berkaitan dengan konteks, kejelasan, dan relevansi topik konten Anda. Tanpa peta jalan dan alur pelaporan data pengguna baru yang berkelanjutan, pembuatannya bisa sangat memakan waktu. Kami berbicara secara teratur dengan bisnis yang menganggap menghasilkan konten segar yang berkualitas dan unik itu mahal baik dari segi tenaga kerja dan sumber daya keuangan yang dapat dihabiskan di tempat lain.

Dapatkah pencarian konseptual pengguna memberikan keunggulan kompetitif?

Ya. Memberikan solusi dan jawaban berkualitas kepada pengguna yang cocok dengan kueri penelusuran mereka akan memberi Anda keunggulan kompetitif. Juga, persiapkan situs Anda untuk memimpin dalam pencarian visual dengan memenuhi semua pedoman gambar dan memastikan semua aspek dasar SEO adalah yang terbaik .

Pergeseran dari proses yang berfokus pada kata kunci sebelumnya ke pendekatan terstruktur yang berfokus pada topik telah menyebabkan beberapa orang mendevaluasi proses penelitian kata kunci yang panjang dan melelahkan. Itu tidak boleh dikesampingkan, melainkan dimatangkan ke dalam pendekatan hari ini. Selain itu, setelah membuat persona pembeli yang mengidentifikasi audiens Anda, apakah Anda berada di pasar bisnis B2B atau B2C, Anda dapat bergerak maju lebih cepat dengan percaya diri dan sukses dalam hasil pencarian yang terlihat dengan menggunakan pendekatan terstruktur untuk entitas topik.

Kecerdasan Buatan Menggunakan Bahasa Alami Sehari-hari

Kemampuan manusia yang diperluas untuk dapat berbicara dengan mesin menggunakan bahasa alami sehari-hari untuk mendapatkan hasil pencarian yang relevan semakin meningkat. Mesin telusur dan Kecerdasan Buatan Google dapat memahami maksud di balik kueri penelusuran, bukan hanya kata kunci persis yang digunakan untuk penelusuran. Rilis Google dari RankBrain, mesin yang terutama berfungsi untuk kueri ekor panjang, bergantung pada konsep pencarian semantik. Ditugaskan setiap hari dengan 15% dari semua kueri penelusuran benar-benar baru di Google, penelusuran semantik membantu Google mengenali artikel web dengan mudah. Ketika peringkat artikel bisnis Anda untuk kata kunci yang sebenarnya tidak ada di mana pun di artikel Anda atau di teks jangkar, itu mendapat manfaat dari kata kunci LSI atau kemampuan untuk mencocokkan maksud pencarian secara semantik.

Pandangan mendalam baru-baru ini pada 1 juta hasil pencarian Google oleh backlinko.com mengungkapkan perubahan dalam korelasi tag judul Meta. Ini adalah hubungan antara kata kunci tertentu di tag judul halaman web dan perubahan peringkat di SERP untuk kata kunci itu. Hari ini peran tag judul telah menyusut secara signifikan. Dulu sangat penting untuk menempatkan kata kunci yang cocok atau serupa, sekarang pencarian bekerja secara berbeda dan tanpa perlu eksplisit dengan kata kunci judul yang ditargetkan, berkat Google mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang konteks artikel.

Ini berkontribusi pada mengapa konten web bentuk panjang semakin disukai. Ini lebih mampu menjawab pertanyaan pengguna sepenuhnya tentang topik tertentu dan dengan demikian dikaitkan oleh mesin pencari sebagai memiliki relevansi yang lebih tinggi. Konten berkualitas yang kaya akan jawaban membantu Anda memenangkan visibilitas di SERP Google langsung .

Daftar kata kunci konten situs yang ditemukan di Google Search Console Anda memberikan kata kunci paling signifikan dan variannya yang dicatat Google saat merayapi situs Anda. Ketika mempelajari bersama-sama laporan Kueri Penelusuran dan cantuman situs Anda dalam hasil penelusuran aktual untuk kata kunci yang Anda targetkan, laporan tersebut menghasilkan wawasan penting tentang bagaimana Google menafsirkan konten web Anda.

Gunakan Pendekatan Terstruktur pada Konten Anda untuk Pemrosesan Bahasa Alami

Banyak pengguna internet tidak menyadari bahwa mereka berkomunikasi dengan AI yang belum sempurna jika mereka menggunakan dukungan online. Banyak dari bot dukungan obrolan ini sebenarnya adalah penanggap otomatis. Meskipun mungkin terasa seperti mereka kehilangan niat Anda, beberapa benar-benar mampu mengekstrak pengetahuan dari situs web bisnis Anda dan merespons dengan jawaban yang benar atas pertanyaan pelanggan.

Bot obrolan yang cerdas harus mahir dalam memahami pemrosesan bahasa alami , yang sebelumnya merupakan tantangan besar. Menambahkan jenis markup schdema yang penting akan meningkatkan pemahaman mesin pencari tentang halaman . Pelanggan biasanya berbicara dengan cara yang sangat berbeda dari cara komputer berbicara. Membuat pembelajaran mesin yang menerjemahkan keduanya mempercepat pemrosesan bahasa alami (NLP) dan menggunakan pendekatan terstruktur untuk mencocokkan maksud kueri penelusuran.

Penelusuran telah berubah dari "kata" menjadi "konsep, atau entitas". Memahami arti kata yang sebenarnya serta hubungan antara kata-kata dalam konten digital, itulah yang membentuk pencarian semantik. Pencarian jauh lebih visual . Pertimbangkan komidi putar produk populer .

Kompetensi untuk menguraikan makna dan maksud di balik kata-kata adalah “kecerdasan buatan. Google Now mungkin merupakan bentuk AI pertama Anda yang dapat dikenali. Sama seperti kita "berbicara" dengan ponsel cerdas kita, transisi sedang terjadi pindah ke tempat kita berbicara dengan komputer kita sebanyak mengetik.

RankBrain Berfokus pada Pertanyaan Ekor Panjang

Gary Illyes dari Google menunjukkan di Pubcon bahwa RankBrain tidak mengubah cara kerja algoritme lain.

Fokus utamanya adalah pada kueri ekor panjang dan kueri penelusuran negatif dan mendasarkan penentuannya dengan mengevaluasi data kinerja historis untuk kueri terstruktur terkait. Dari perspektif pembelajaran mesin, ini diurutkan dengan menilai seberapa mirip kueri tertentu dengan kueri historis dalam analisis ruang vektor dimensi tinggi. Google mengaitkan kinerja historis dari kueri terkait tersebut untuk merender hasil peringkat untuk kueri ekor panjang baru secara real time.

RankBrain berusaha menggunakan sinyal untuk menyesuaikan peringkat berdasarkan kueri dan saat ini merupakan algoritme terbaik dalam memproses kueri baru.

Memecahkan Batasan Penelusuran GSE

Karena semakin banyak pembeli seluler yang menyukai melakukan pembelian secara online, pencarian Google ditekan untuk berkembang dari kumpulan teks umum menjadi kumpulan dokumen yang bervariasi, dan pendekatan pengambilan yang ditargetkan harus dibuat untuk memenuhi permintaan akan kebutuhan informasi yang lebih tepat. Ini berarti bahwa markup skema Produk penting untuk kueri seluler .

Saat ini, hal ini lebih baik dicapai dengan menggunakan kueri terstruktur untuk memahami semantik yang dimaksudkan di balik kueri penelusuran pengguna dan berupaya mengumpulkan fungsi peringkat khusus domain untuk mewakili semantik tersembunyi dari kelas objek yang terdiri dari halaman web situs. GSE dibatasi untuk kueri kata kunci sederhana sementara sebagai perbandingan, kueri terstruktur sering kali melibatkan semantik bidang data (misalnya kendala numerik) dan menunjukkan saling ketergantungan bidang.

“Mesin pencari umum (GSE) cukup untuk memenuhi kebutuhan informasi dari sebagian besar kueri. Namun, mereka sering tidak memadai untuk mengambil halaman web yang secara ringkas menggambarkan objek dunia nyata karena kueri ini memerlukan analisis teks tidak terstruktur dan data terstruktur yang terkandung dalam aclweb.org

10 Contoh Bagaimana Umumnya Pendekatan Terstruktur AI Digunakan

1. Prediksi pembelian online

2. Layanan yang menyarankan opsi film dan musik

3. Pengawasan privasi dan keamanan properti

4. Diagnosa medis

5. Asisten pribadi digital cerdas*

6. Penemuan ilmiah

7. Pembuatan prototipe AI

8. Pembuatan berita berbasis data Google

9. Mobil pintar yang bisa mengemudi sendiri

10. Perlindungan penipuan kartu kredit

“Smartphone Anda, mobil Anda, bank Anda, dan rumah Anda semuanya menggunakan kecerdasan buatan setiap hari; terkadang jelas apa yang dilakukannya, seperti saat Anda meminta Siri untuk memberi Anda petunjuk arah ke pompa bensin terdekat. Kadang-kadang kurang jelas, seperti ketika Anda melakukan pembelian yang tidak wajar pada kartu kredit Anda dan tidak mendapatkan peringatan penipuan dari bank Anda. AI ada di mana-mana, dan itu membuat perbedaan besar dalam hidup kita setiap hari.”

Mesin Pencari Mencocokkan Maksud Kueri Pembeli Secara Berbeda dari Kueri Informasi

Saat menyelaraskan bisnis Anda untuk pemasaran penelusuran berbayar dan visibilitas penelusuran organik, kueri tindakan sejauh ini merupakan yang paling berbobot dalam penelusuran konseptual pengguna.

Kueri penelusuran dibuat oleh pengguna yang ingin "melakukan" sesuatu, seperti "membeli tiket perjalanan ke Washington DC". Kueri informasional, di sisi lain, adalah untuk pengguna yang ingin "mengetahui" sesuatu, yaitu "bagaimana saya dapat meningkatkan konversi di situs web saya?"

Semakin baik halaman dengan jelas mencocokkan maksud kueri dengan menggunakan semua sinyal semantik halaman, seiring waktu, semakin baik peringkatnya untuk kueri penelusuran tersebut. Seiring kemajuan algoritma BERT Google , pencocokan frasa yang tepat dalam salinan web tidak sepenting sebelumnya. Bahkan, itu bisa sangat merugikan Anda jika tip menjadi "penjejalan kata kunci". Konten digital yang dibumbui dengan banyak kata kunci dalam salinan tidak lagi menghasilkan hasil pencarian teratas. Lebih baik menghabiskan lebih banyak waktu untuk mengoptimalkan Cantuman Bisnis Google Anda .

Indeks Semantik Anda terdiri dari bagian algoritme Google yang menentukan tentang situs web Anda dan seberapa besar kaitannya dengan topik tertentu dibandingkan dengan situs lain. Dalam istilah teknis SEO, “sinyal” semantik tersebut mencakup item seperti URL, Tag Judul, kata kunci META, tag gambar, deskripsi META, struktur UX internal, keahlian topik penulis , tautan keluar, ulasan Google, dan penyebutan/referensi/kutipan.)

Dengan meningkatnya nilai menggabungkan pencarian dataset, seperti Oracle dan PostgreSQL, dan database Cloud multi-tipe baru yang muncul, kemampuan grafik baru untuk database relasional muncul. Dr. Nicolas Figay mengatakan ini berarti bahwa "bahasa kueri grafik standar tidak hanya menyangkut 1,5% dari basis data, tetapi lebih dari itu." Menurut Nov 22, 2019, Lanskap yang muncul untuk pengetahuan terdistribusi, ontologi, web semantik, basis pengetahuan, teknologi berbasis grafik dan artikel standar, situs dengan struktur yang baik muncul lebih baik dalam grafik pengetahuan.

Ini karena KG's adalah jenis database khusus yang memanfaatkan pengetahuan yang dikatalogkan dan tepercaya dalam bentuk yang dapat dibaca mesin. Ini berarti bahwa kategori situs web dan harus dipertimbangkan dengan hati-hati sehingga mesin pencari dapat menafsirkannya dengan baik. Dukungan bahasa kueri grafik tambahan kemungkinan menjadi alasan mengapa permintaan bahasa ISO lebih sering dan membutuhkan penyedia solusi yang lebih beragam.

Cara Menyusun Konten agar Sejajar dengan Niat Pelanggan

Identifikasi maksud pelanggan dan ketahui kata kunci atau pertanyaan apa yang benar-benar mendorong” Orang Juga Bertanya dan Pertanyaan Terkait di SERPs . Jika Anda bertanya, kapan fokus pada semantik dimulai? Atau seberapa akurat itu? Mereka adalah pertanyaan yang bagus.

Semantik dalam pemetaan ontologi memperoleh pembacaan akurasi awal 96,2%.

Menanggapi meningkatnya jumlah dokumen web non-bahasa Inggris, pada tahun 2006 Google menyediakan mesin pencari lokal dan berbasis wilayah. “Akurasi pemetaan ontologi adalah 96,2%; akurasi penandaan ontologi diperkirakan antara 60% dan 70%”, menurut 1 Desember 2006, pengindeksan teks berbasis Ontologi dan kueri untuk artikel web semantik ****. Sejak itu banyak yang telah dicapai untuk menutup kesenjangan antara internet berbasis HTML dan visi berbasis RDF dari web semantik. Dengan menghubungkan kata-kata secara semantik dalam teks dan entitas dengan konsep ontologi, ide topik dapat diidentifikasi dan dicocokkan dengan lebih baik.

Memahami dan menerapkan pemetaan ontologi dapat memberikan peluang usaha kecil untuk bersaing di ceruk SEO yang kompetitif .

Rencanakan Pendekatan Terstruktur untuk Menjangkau Pembeli dengan Niat Membeli

Dibutuhkan strategi SEO holistik untuk membuat konten yang luar biasa. Riset pemasaran akan memetakan peluang topik dengan data kata kunci untuk mendapatkan volume pencarian dan mendapatkan lalu lintas SEO yang diinginkan. Pelajari cara menggabungkan kata kunci Anda untuk membuat konten yang bermakna. Kami terus memperbarui daftar kata kunci kami dan kemudian dengan hati-hati menganalisis SERP untuk setiap frasa pencarian. Kemudian lihat bagaimana Google melihat maksud dari setiap kueri dan selanjutnya pilih kata kunci yang lebih transaksional — yaitu, kata kunci yang akan digunakan orang saat mencari produk dan layanan tertentu yang disediakan klien.

Jika Google dapat melihat bahwa pengguna terlibat dengan konten Anda, itu akan masuk akal untuk situs Anda. Jalankan audit SEO teknis untuk menghilangkan hambatan apapun . Situs terbaik adalah tentang pengalaman pengguna dan konten. Anda bahkan tidak memerlukan kata kunci dalam konten untuk menentukan peringkatnya, tetapi Anda harus memiliki konten yang sesuai dengan pencarian tersebut. Penting untuk memiliki konten yang cukup untuk menentukan peringkat konten – buat rencana pemasaran di mana Anda memerlukan konten pendukung versus konten utama.

Google dan Luth Research AS meneliti jalur konsumen untuk melakukan perjalanan pembelian*** dan bagaimana semantik dan hasil pengguna menciptakan inti dari bisnis digital Anda. Data dianalisis antara April dan Agustus 2016 dan mengamati data aliran klik lintas perangkat pada respons empat individu terhadap prospek keikutsertaan.

Dua tren pencarian pembeli utama muncul seputar preferensi belanja liburan:

(1) Penelusuran berkembang saat orang-orang membidik apa yang sebenarnya mereka inginkan

(2) Orang beralih ke penelusuran untuk "memeriksa" merek, produk, atau pengecer apa yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka.

Tiga Jenis Dasar kueri penelusuran yang digunakan di Internet:

(1) Informasional

(2) Navigasi

(3) Transaksional

David Amberland** menyarankan untuk menggunakan konten yang dapat ditemukan secara online dan mengubahnya dengan cara yang membantu situs Anda naik di atas pesaing. Integrasikan interlinking yang cerdas, kecepatan pemrosesan, dan banyaknya jumlah laporan yang Anda hasilkan untuk menjadi pusat informasi tepercaya di niche Anda yang dicari oleh calon pembeli.

Taktik Kurasi Konten yang Efektif dan HTML Semantik

Rancang konten dengan struktur yang diatur secara semantik menurut maksud filter. Sistem pencarian web sebelumnya lebih terbatas dalam menghubungkan informasi yang relevan, sebagian besar didasarkan pada pencocokan kata kunci. Saat ini, konten web harus disiapkan untuk Penelusuran Suara . Itu tidak memadai untuk sejumlah besar data yang tersedia dan memberikan kemampuan terbatas untuk memahami konsep keinginan pengguna dan korelasi antara frasa kata kunci. Keterbatasan ini mengarah pada transisi menuju pencarian konseptual pengguna yang telah matang untuk memasukkan konsep dan makna. Pemasar yang membuat konten posting HTML semantik membagi ide mereka ke dalam kategori terstruktur sebagai pendekatan yang lebih baik untuk kurasi konten. Mereka mengandalkan teknologi Kecerdasan Buatan baru yang membentuk kembali tren pencarian.

Sebuah studi tahun 2014 tentang Sistem Pengambilan Informasi Berbasis Semantik untuk pencarian web semantik menawarkan algoritme nilai tambah yang mampu mengambil informasi dengan cara yang lebih kompeten. Arsitektur yang lebih terstruktur ini menggunakan masukan dari daftar kata kunci tradisional yang disediakan oleh riwayat pengguna dan mengubah kueri penelusuran, yang disuarakan atau diketik, menjadi kueri semantik. Kemampuan ini dimungkinkan dengan bantuan konsep domain dari ontologi domain yang sudah ada sebelumnya, tesaurus independen, dan kemampuan lanjutan untuk menguraikan hubungan semantik di antara mereka selama runtime. Informasi yang berlaku untuk kueri semantik digunakan untuk menentukan peringkat menurut relevansi.

Bercita-cita di luar Sistem Pengambilan Informasi (IR) berbasis kata ke skenario sadar-konten dan sadar-konteks berlaku. Saat ini, semantik memainkan peran besar dalam strategi konten menggunakan dokumen terstruktur dan mekanisme untuk mengekstrak informasi semantik dari dokumen. Dengan perkembangan gadget baru yang dapat dipakai dengan Internet dan penggunaan smartphone yang berkembang pesat oleh pembeli seluler, kebutuhan akan data tambahan oleh perancang Sistem Pengambilan Informasi semakin mendesak. Kebutuhan untuk berinteraksi dengan pengguna dan konteks merupakan landasan dalam memberikan solusi untuk masalah yang sedang berlangsung.

Menurut semanticscholar.org, “Teknologi peringkat didasarkan pada perkiraan kemungkinan bahwa kata kunci dan konsep dalam halaman beranotasi terkait satu sama lain dengan cara yang sama dengan yang ada di benak pengguna pada saat mengirimkan kueri. Probabilitas diukur menggunakan deskripsi ontologi berbasis grafik, permintaan pengguna, dan halaman beranotasi”.

Untuk mengoptimalkan konten Anda bagi pemirsa dan sasaran bisnis, konten harus terdiri dari pilihan strategis yang mendorong pendapatan bisnis. Kita hidup di dunia yang berfokus pada metadata semantik di mana manajemen taksonomi dan bagaimana posting, dokumen, dan halaman diklasifikasikan. Buat dan jalankan lingkungan yang kaya metadata agar konten web semantik-cerdas disajikan teratas di SERP saat pengguna membutuhkannya. Kehadiran web pada tingkat kecanggihan ini berguna dalam bidang berikut: meningkatkan pencarian yang diperoleh, manajemen catatan data, identifikasi merek, masalah privasi, migrasi cerdas, kolaborasi mitra yang aman, analisis konten dan teks, dan aplikasi atau proses web apa pun yang memerlukan penggunaan metadata. Pekerjakan pemasar digital yang tahu bagaimana menjaga data terstruktur Anda tetap terkini .

Desainer web yang memulai dengan bekerja dalam kemitraan dengan SEO yang memiliki keterampilan pemasaran konten terstruktur data mendapatkan lalu lintas yang lebih relevan ke situs mereka.

PERTANYAAN: Apakah markup skema membantu pencarian konsep?

JAWABAN: YA. Kami dapat membantu Anda memahami posisi bisnis Anda saat ini di SERP, pemetaan semantik, dan urutan riwayat online Anda yang ada untuk menawarkan petunjuk yang dapat ditindaklanjuti kepada pengguna. Kami juga membantu bisnis menentukan kata kunci ekor panjang apa yang hilang dalam jenis pengiriman istilah pencarian Anda, memetakan halaman mana yang mungkin diberi peringkat untuk konversi organik yang lebih baik, dan menyusun rencana tentang cara mengetahui cara menulisnya. Rute ini jauh lebih baik daripada membuang konten dan kemudian mempelajari cara kerjanya.

Kemudian kami menerapkan berbagai alat untuk situasi Anda untuk menemukan probabilitas penjualan tertinggi dan cara memasarkan konten pilihan Anda. Untuk tampilan AdWords, secara tidak resmi, akan melihat penurunan peringkat organik saat menjatuhkan PPC. Iklan PPC cenderung mendorong “lebih banyak klik” jika situs Anda berada di peringkat pertama di tiga posisi teratas secara organik untuk permintaan pencarian yang sama. Misalnya, klinik manajemen nyeri di Plymouth MN dapat menjadi ceruk khusus dan bisnis yang berlokasi di sana perlu memastikan bahwa mereka diberi peringkat untuk penjualan layanan yang tepat versus informasi. Maksud dari long-tail lebih penting daripada istilah kata kunci kepala. Kami membantu klien kami menemukan apa yang dapat mereka manfaatkan untuk mendapatkan kemenangan saat ini yang mendorong maksud pencarian yang ingin Anda cocokkan.

Sebaiknya gunakan metodologi konten terstruktur yang menyertakan mikrodata e-Commerce untuk memastikan bahwa konten yang tepat di situs Anda disajikan kepada pemirsa yang tepat pada waktu yang tepat. Dengan membuat struktur yang baik, Anda dapat menggunakan konten yang telah Anda tulis dengan lebih efektif. 42dm.net menyelenggarakan webinar Pertumbuhan Bisnis Pada Hyperspeed yang sangat saya rekomendasikan untuk informasi lebih lanjut tentang pencarian konseptual pengguna.

CATATAN: Semua halaman web juga akan mendapat manfaat dari pengoptimalan PageSpeed ​​menggunakan metrik Web Core Vital . Konten hebat masih terlewatkan ketika orang tidak mau menunggu halaman yang dimuat lambat.

Pencarian Konseptual Pengguna dan Pemodelan Data Grafik

Pada tanggal 28 Maret 2019, Ivelina Nikolova, PhD berdiskusi dengan Ontotext tentang dasar-dasar grafik untuk membuat konten web terstruktur . Dia menyatakan: “Resource Description Framework (RDF) adalah model data grafik yang secara formal menggambarkan semantik, atau makna, dari informasi. Ini mewakili metadata, yaitu, data tentang data Model data RDF terdiri dari tiga kali lipat yang mewakili tautan (atau tepi) dalam grafik RDF.” *****

Entitas ini dapat membantu Anda mencocokkan maksud pencarian calon pembeli untuk menyelaraskan konten utama Anda dengan hal yang paling penting bagi mereka. Karena cara pengguna mencari dan menemukan jawaban yang relevan banyak dilakukan oleh pembelajaran mesin saat ini, konten web terstruktur menjadi lebih penting dari sebelumnya.

Penskalaan teknik pencarian tradisional untuk memahami data yang besar cukup menantang bagi sebagian besar bisnis kecil hingga menengah. Tantangan teknis baru muncul yang terkait dengan penggunaan informasi tambahan yang ada dalam hypertext untuk menghasilkan hasil pencarian yang superior.

Ini adalah bantuan GRATIS: Unduh panduan analisis SEO kami dan selami. Kami dapat memajukan bisnis Anda dengan audit situs yang mendalam .

Penataan data di tempat Anda sangat penting, itu harus dimasukkan dalam semua Panduan SEO Pemula, menurut kami.

Langkah Tindakan untuk Bisnis Anda untuk Merangkul Pemodelan Data Grafik

Tingkatkan bisnis Anda dengan mengumpulkan data, interlinking, dan ekstraksi entitas pencarian sebagai bagian dari penambangan teks. Bentuk grafik pengetahuan bisnis Anda dengan mengintegrasikan pendekatan terstruktur dengan menggunakan data tidak terstruktur selain fakta dari grafik pengetahuan sumber terbuka. Jika Anda serius tentang masa depan bisnis Anda, lakukan beberapa jenis audit situs web untuk menemukan pendekatan terstruktur . Baca terlebih dahulu FAQ pemasaran pencarian umum untuk lebih memahami istilah yang digunakan.

Pertimbangkan hasil pencarian Anda saat ini. Jika Anda tidak menemukan mereka persis seperti yang kami cari dalam setiap kasus, mintalah layanan kami untuk melewati pencarian Google "umum" dan dapatkan Hasil Digital yang Diinginkan dari Pemasaran Anda

* https://en.wikipedia.org/wiki/Intelligent_personal_assistan

** https://www.davidamerland.com/seo-tips/1035-structured-data-or-a-structured-approach-to-content-making-choices-for-your-business.html

*** https://s3.amazonaws.com/luth-wordpress/wp-content/uploads/2016/07/17165141/Luth-Whitepaper_Unlock-Your-Imagination-for-Digital-Data.pdf

**** https://www.researchgate.net/publication/222566181_Ontology_based_text_indexing_and_querying_for_the_semantic_web

***** https://graphdb.ontotext.com/free/devhub/rdfs.html