ユーザーの概念検索のためのWebコンテンツ作成における構造化されたアプローチ

ユーザーの概念検索のためのWebコンテンツ作成で構造化アプローチを使用する方法

1.18.2022を更新

サイト最適化のために自然言語処理を使用してコンテンツ作成への構造化されたアプローチを提供する意味的に構造化されたWebページは、予測データと意味検索マッピングの恩恵を受けて、ユーザーの概念検索で優れた結果を生み出すことができます。

ユーザーの概念検索は、関連する結果である関連する概念情報を提供します。 コンテンツの価値と優れたユーザーエクスペリエンスの提供に関するビジネス上の意思決定は、コンテンツが生成されるときに構造化データを適用することで恩恵を受けます。 コンテンツキュレーションへの構造化されたアプローチは、ジャーナリズムやニュースサイトにとって重要であるだけでなく進化しました。 ページ上のマークアップを使用してコンテンツを作成するための体系的なアプローチを作成し、ユーザーの概念的な検索に焦点を当てることで、すべてのビジネスWebサイトにメリットがあります。

少しバックアップしましょう。

概念検索とは何ですか？

概念検索は、概念検索とも呼ばれます。 これは、保存された非構造化テキストを電子的に調達するための自動検索で使用される自動情報検索の形式です。 これは、デジタルライブラリアーカイブ、電子メール、科学文献、学術論文、財務記録などのGoogleデータセットである可能性があります。 これは、人が検索クエリを実行するときに使用される情報と概念的に類似した情報を探します。

検索エンジンはコンテンツをより速くクエリできるため、エンティティベースの検索はより効率的です。 これがBERTアルゴリズムが得意とするところです。

コンセプト検索はどのようにして関連するエンティティを見つけますか？

最初の検索クエリに少なくとも1つの概念が含まれている場合、確認された概念を含む連続する検索クエリに関連付けられた使用状況データが収集されます。 次に、それらを使用して、最初の検索クエリで識別された概念に最も近い検索クエリ用語の代替単語が存在するかどうかを判断できます。

検索システムは、特定のクエリ用語へのクエリ用語の隣接によって確立された検索クエリ内の特定のコンテキストを解読することができる。 サイトも利益重視になる場合、それはあなたのウェブページ上の人に流れて意味をなさなければなりません。

エンティティはWebコンテンツの構造化にどのように役立ちますか？

エンティティは、言語を数学的な計算に変換することでコンテンツをより適切に構造化するのに役立ち、検索エンジンが概念を適切に識別し、関係を適切にマッピングできるようにします。 従来の検索モデルは、単に同様に実行することはできません。 Googleは、拡張クエリを通じて検索結果にエンティティ関連の情報を含める方法を発見し、読者に情報を提供し、トピックの専門知識を示す独自のコンテンツとそれらを照合しています。 これには、 Googleのナレッジグラフとナレッジパネルを含めるためにWebコンテンツを最適化することが含まれる場合があります。

エンティティは、言語やスペルによって制限されるのではなく、普遍的に理解されている概念や物を識別します。 基本的に、エンティティは他のエンティティとの関係です。 Googleは、構造化データとセマンティック検索で使用されるエンティティを説明するために、ノードとエッジに部分的に依存しています。

概念検索と意味検索の違いは何ですか？

セマンティック検索は、検索クエリがキーワードを見つけるだけでなく、検索クエリの意図とコンテキスト上の意味を判断することを目的としたデータ検索プロセスです。

概念検索は、概念検索とも呼ばれ、検索クエリが表示した情報と概念的に同じ情報の非構造化テキストとして電子的に保存された検索の背後にある自動情報検索プロセスです。 要約すると、概念検索クエリに応答して取得された情報で見つかったアイデアは、クエリのテキストに含まれているエンティティと関係があります。

コンテンツ作成を構造化するためのトピックに焦点を当てたアプローチ

ニュースやソーシャルメディアチャネル（必ずGoogle Postsを含める）には、コンテンツに変換される生データが殺到しています。 コンテンツの並べ替え、分類、公開、保存の方法によって、プラットフォームがビジネスニーズを満たしているかどうかが決まります。 オフサイトコンテンツはブランド構築戦略の重要な側面であり、人間の視聴者と検索エンジンの両方に効果的である必要があります。

あなたのニッチが無数のライバルで厚いように思われる場合、より良いオプションとしてあなたのサービスを正当化できることはあなたのコンテンツの文脈、明快さ、そしてトピックの関連性に関係しています。 ロードマップと最新のユーザーデータレポートの継続的なフローがなければ、作成に非常に時間がかかる可能性があります。 私たちは、質の高いユニークな新鮮なコンテンツを生成することは、他の場所で費やすことができる人的資源と財源の両方の点で高価であると考える企業と定期的に話し合います。

ユーザーの概念検索は競争上の優位性を提供できますか？

はい。 ユーザーに検索クエリに一致する高品質のソリューションと回答を提供することで、競争上の優位性が得られます。 また、すべての画像ガイドラインを満たし、SEOのすべての基本的な側面が優れていることを確認して、視覚的検索をリードするようにサイトを準備します。

以前のキーワードに焦点を当てたプロセスからトピックに焦点を当てた構造化されたアプローチに移行することで、キーワード研究の長くて骨の折れるプロセスを切り下げた人もいます。 それは脇に置いておくべきではなく、むしろ今日のアプローチに成熟させるべきです。 さらに、B2BビジネスマーケットであろうとB2Cであろうと、オーディエンスを識別するバイヤーペルソナを作成した後、トピックエンティティへの構造化されたアプローチを使用することで、目に見える検索結果で自信と成功を収めてより速く前進できます。

人工知能は日常の自然言語を使用しています

日常の自然言語を使って機械と会話し、関連する検索結果を得ることができる人間の能力が拡大しています。 検索エンジンとGoogle人工知能は、検索に使用される正確なキーワードだけでなく、検索クエリの背後にある意図を理解することができます。 GoogleのRankBrainのリリースは、主にロングテールクエリ用に機能するマシンであり、セマンティック検索の概念に依存しています。 すべての検索クエリの15％がGoogleにとってまったく新しいものであるという毎日のタスクであるセマンティック検索は、GoogleがWeb記事を簡単に認識できるようにします。 あなたのビジネス記事があなたの記事やアンカーテキストのどこにも実際には存在しないキーワードでランク付けされるとき、それはLSIキーワードまたは意味的に検索意図に一致する能力の恩恵を受けています。

backlinko.comによる100万件のGoogle検索結果を最近詳しく調べたところ、メタタイトルタグの相関関係に変化が見られました。 これは、Webページのタイトルタグ内の特定のキーワードと、そのキーワードのSERPでのランキングの変更との間の関連付けです。 今日、タイトルタグの役割は大幅に縮小しています。 以前は完全に一致するキーワードまたは類似のキーワードを配置することが不可欠でしたが、Googleが記事のコンテキストをよりよく理解したおかげで、検索の動作が異なり、タイトルキーワードをターゲットにして明示する必要がなくなりました。

これは、長い形式のWebコンテンツが支持される理由に貢献しています。 特定のトピックに関するユーザーの質問に完全に答えることができるため、検索エンジンによって関連性が高いとされています。 回答が豊富な高品質のコンテンツは、即時のGoogleSERPでの認知度を高めるのに役立ちます。

Google検索コンソールにあるサイトのコンテンツキーワードリストは、サイトをクロールするときにGoogleがメモする最も重要なキーワードとそのバリエーションを提供します。 検索クエリレポートとターゲットキーワードの実際の検索結果でのサイトのリストを組み合わせて調査すると、GoogleがWebコンテンツをどのように解釈しているかについての重要な洞察が得られます。

自然言語処理のためにコンテンツに構造化されたアプローチを使用する

多くのインターネットユーザーは、オンラインサポートを使用している場合、基本的なAIと通信していることに気づいていません。 これらのチャットサポートボットの多くは、実際には自動応答です。 彼らはあなたの意図を見逃しているように感じるかもしれませんが、実際にあなたのビジネスWebサイトから知識を抽出し、顧客の質問に正しい答えを返すことができる人もいます。

精通したチャットボットは、以前は大きな課題であった自然言語処理を理解することに熟練している必要があります。 schdemaマークアップの必須タイプを追加すると、検索エンジンがページを理解しやすくなります。 顧客は通常、コンピューターの話し方とは大きく異なる方法で話します。 両方を翻訳する機械学習を作成することは、自然言語処理（NLP）を急速に進歩させ、構造化されたアプローチを使用して検索クエリの意図を一致させます。

検索は「単語」から「概念、またはエンティティ」に変わりました。 単語が実際に何を意味するのか、およびデジタルコンテンツ内の単語間の関連性を把握することが、セマンティック検索を構成するものです。 検索ははるかに視覚的です。 人気のある製品のカルーセルを考えてみましょう。

言葉の背後にある意味と意図を解読する能力は、「人工知能」です。 Google Nowは、AIの最初の認識可能な形式である可能性があります。 私たちがスマートフォンに「話す」のと同じように、タイプと同じくらいコンピューターに話しかけるところに移行が進んでいます。

ランクブレインはロングテールクエリに焦点を当てています

GoogleのGaryIllyesは、Pubconで、RankBrainは他のアルゴリズムの動作を変更しないことを示しました。

主な焦点はロングテールクエリとネガティブ検索クエリにあり、関連する構造化クエリの履歴パフォーマンスデータを評価することでその決定に基づいています。 機械学習の観点から、これは、特定のクエリが高次元ベクトル空間分析の履歴クエリにどれほど似ているかを評価することによって分類されます。 Googleは、このような関連クエリの過去のパフォーマンスを、新しいロングテールクエリのランキング結果をリアルタイムでレンダリングするために使用しています。

RankBrainは、シグナルを使用してクエリに基づいてランキングを調整するよう努めており、現在、新しいクエリを処理するのに最適なアルゴリズムです。

GSEの検索制限の解決

より多くのモバイル購入者がオンラインでの購入を好むにつれて、Google検索は一般的なテキストコーパスからさまざまなドキュメントのアセンブリに進化することが求められており、より正確な情報ニーズの需要を満たすためにターゲットを絞った検索アプローチを作成する必要があります。 これは、製品スキーマのマークアップがモバイルクエリにとって重要であることを意味します。

今日、これは、構造化クエリを使用してユーザー検索クエリの背後にあるセマンティクスを理解し、ドメイン固有のランキング関数を収集して、サイトのWebページが構成するオブジェクトクラスの隠されたセマンティクスを表すように努めることで、よりよく達成されます。 GSEは単純なキーワードクエリに制約されますが、比較すると、構造化クエリはデータフィールドのセマンティクス（数値制約など）を含むことが多く、フィールドの相互依存性を示します。

「一般的な検索エンジン（GSE）は、ほとんどのクエリの情報ニーズを満たすのに十分です。 ただし、これらのクエリでは非構造化テキストとaclweb.orgに含まれる構造化データの両方の分析が必要なため、実際のオブジェクトを簡潔に説明するWebページを取得するには不十分なことがよくあります。

AIの構造化アプローチが一般的に使用される10の例

1.オンライン購入予測

2.映画や音楽のオプションを提案するサービス

3.プライバシーと財産のセキュリティ監視

4.医療診断

5.インテリジェントデジタルパーソナルアシスタント*

6.科学的発見

7.AIプロトタイピング

8.Googleデータベースのニュース生成

9.自動運転スマートカー

10.クレジットカード詐欺防止

「スマートフォン、車、銀行、家はすべて、日常的に人工知能を使用しています。 Siriに最寄りのガソリンスタンドへの道順を教えてもらうときのように、それが何をしているのかが明らかな場合もあります。 クレジットカードで異常な購入を行い、銀行から詐欺の警告を受け取らなかった場合など、わかりにくい場合があります。 AIはいたるところにあり、それは私たちの毎日の生活に大きな違いをもたらしています。」

検索エンジンは、情報クエリとは異なる方法で購入者のクエリの意図に一致します

有料検索マーケティングとオーガニック検索の可視性の両方に合わせてビジネスを調整する場合、アクションクエリは、ユーザーの概念検索で最も重要です。

検索クエリは、「ワシントンDCへの旅行チケットを購入する」などの何かを「実行」したいユーザーによって生成されます。 一方、情報クエリは、何かを「知りたい」ユーザー、つまり「ウェブサイトでのコンバージョンを増やすにはどうすればよいですか」を対象としています。

ページのすべてのセマンティックシグナルを使用することにより、ページがクエリの意図と明確に一致するほど、時間の経過とともに、その検索クエリのランクが高くなります。 Google BERTアルゴリズムが進歩するにつれて、Webコピーでの正確なフレーズマッチングは以前ほど重要ではなくなりました。 実際、それが「キーワードの乱用」にヒントを与える場合、それは本当にあなたを傷つける可能性があります。 コピーに大量のキーワードが含まれているデジタルコンテンツは、上位の検索結果を生成しなくなりました。 Googleビジネスリスティングの最適化により多くの時間を費やす方がよいでしょう。

セマンティックインデックスは、Googleのアルゴリズムの一部で構成されており、ウェブサイトの内容と、他のサイトと比較して特定のトピックに実際にどの程度関連しているかを判断します。 技術的なSEO用語では、このようなセマンティックな「シグナル」には、URL、タイトルタグ、METAキーワード、画像タグ、METAの説明、内部UX構造、作成者のトピックの専門知識、アウトバウンドリンク、Googleレビュー、言及/参照/引用などの項目が含まれます。）

OracleやPostgreSQLなどのデータセット検索を組み込むことの価値が高まり、新しいマルチタイプのクラウドデータベースが登場するにつれて、リレーショナルデータベースに新しいグラフ機能が登場しています。 Nicolas Figay博士は、これは「標準化されたグラフクエリ言語はデータベースの1.5％だけでなく、それ以上のものにも関係している」ことを意味すると述べています。 2019年11月22日によると、分散知識、オントロジー、セマンティックWeb、知識ベース、グラフベースのテクノロジーと標準の記事の新しい風景、優れた構造のサイトは知識グラフでよりよく表示されます。

これは、KGが、信頼できるカタログ化された知識を機械可読形式で利用する特別な種類のデータベースであるためです。 これは、ウェブサイトのカテゴリを意味し、検索エンジンがそれらを最もよく解釈できるように、注意して検討する必要があります。 追加のグラフクエリ言語サポートは、ISO言語要求がより頻繁であり、より多様なソリューションプロバイダーを必要とする理由である可能性があります。

顧客の意図に最も合うようにコンテンツを構成する方法

顧客の意図を特定し、どのキーワードまたはクエリが実際に推進しているのかを把握します。 あなたが尋ねているなら、セマンティクスへの焦点はいつ始まりましたか？ またはそれはどれくらい正確ですか？ 彼らは素晴らしい質問です。

オントロジーマッピングのセマンティクスは、初期の96.2％の精度の読み取り値を獲得しました。

英語以外の言語のWebドキュメントの数の増加に対応して、2006年にGoogleはローカライズされた地域ベースの検索エンジンを提供しました。 「オントロジーマッピングの精度は96.2％です。 オントロジーのタグ付けの精度は、60％から70％の間であると推定されています」と、2006年12月1日のオントロジーベースのテキストのインデックス付けと、セマンティックWeb記事のクエリ****によると。 それ以来、HTMLベースのインターネットとセマンティックWebのRDFベースのビジョンとの間のギャップを埋めるために多くのことが達成されてきました。 テキストおよびエンティティ内の単語をオントロジーの概念に意味的にリンクすることにより、トピックのアイデアをより適切に識別して一致させることができます。

オントロジーマッピングを理解して実装することで、中小企業は競争力のあるSEOニッチで競争する機会を得ることができます。

購入を意図して購入者にリーチするための構造化されたアプローチを計画する

素晴らしいコンテンツを作成するには、全体的なSEO戦略が必要です。 マーケティングリサーチでは、トピックの機会をキーワードデータでマッピングして、検索ボリュームを取得し、目的のSEOトラフィックを獲得します。 キーワードを重ねて意味のあるコンテンツを作成する方法を学びます。 キーワードリストを継続的に更新してから、各検索フレーズのSERPを注意深く分析します。 次に、Googleが各クエリの意図をどのように見ているかを確認し、次にトランザクションの多いキーワードを選択します。つまり、クライアントが提供した特定の製品やサービスを探すときに人々が使用するキーワードです。

ユーザーがあなたのコンテンツに関与していることをGoogleが確認できれば、それはあなたのサイトにとって理にかなっているはずです。 技術的なSEO監査を実行して、障害を取り除きます。 最高のサイトは、ユーザーエクスペリエンスとコンテンツに関するものです。 ランク付けするためにコンテンツ内のキーワードも必要ありませんが、それらの検索に適合するコンテンツが必要です。 コンテンツをランク付けするのに十分なコンテンツが必要です。サポートコンテンツとヘッドコンテンツのどちらが必要かについてのマーケティング計画を作成します。

USGoogleとLuthResearchは、購入経路***への消費者の道筋と、セマンティクスとユーザーの結果がデジタルビジネスのコアをどのように作成するかを調査しました。 データは2016年4月から8月の間に分析され、オプトインリードに対する4人の個人の応答に関するクロスデバイスクリックストリームデータが観察されました。

2つの主要な購入者検索の傾向は、ホリデーショッピングの好みに関連して現れます。

（1）検索は、人々が本当に欲しいものに焦点を合わせるにつれて進化します

（2）人々は、どのブランド、製品、または小売業者が自分たちのニーズに最も適しているかを「ガットチェック」するために検索に目を向けます。

インターネットで使用される検索クエリの3つの基本的なタイプ：

（1）情報

（2）ナビゲーション

（3）トランザクション

David Amberland **は、オンラインで見つけられるコンテンツを使用し、サイトが競合他社を上回るのに役立つ方法でコンテンツを転用することを提案しています。 巧妙な相互リンク、処理の速度、および生成するレポートの数の膨大な量を統合して、将来のバイヤーが求めているニッチの信頼できる情報の頼りになるハブになります。

効果的なコンテンツキュレーション戦術とセマンティックHTML

フィルタインテントによって意味的に配置された構造でコンテンツを設計します。 過去のWeb検索システムは、主にキーワードマッチングに基づいており、関連情報の接続がより制限されていました。 今日、Webコンテンツは音声検索用に準備する必要があります。 利用可能な膨大な量のデータには不十分であり、ユーザーの要望の概念とキーワードフレーズ間の相関関係を理解するための限られた機能しか提供されていませんでした。 これらの制限は、概念と意味を含むように成熟したユーザー概念検索への移行につながります。 セマンティックHTML投稿コンテンツを作成するマーケターは、コンテンツキュレーションへのより良いアプローチとして、アイデアを構造化されたカテゴリに分類しています。 彼らは、検索トレンドを再形成している新しい人工知能技術に依存しています。

セマンティックWeb検索のためのセマンティックベースの情報検索システムに関する2014年の調査では、より有能な方法で情報を検索できる付加価値アルゴリズムが提供されました。 このより構造化されたアーキテクチャは、ユーザー履歴によって提供される従来のキーワードのリストからの入力を利用し、音声または入力された検索クエリをセマンティッククエリに変換します。 この機能は、既存のドメインオントロジー、独立したシソーラス、および実行時にそれらの間のセマンティック関係を解読する高度な機能からのドメイン概念の助けを借りて可能になります。 セマンティッククエリに適用可能な情報は、関連性に従ってランキングを決定するために使用されます。

単語ベースの情報検索（IR）システムを超えて、コンテンツ認識およびコンテキスト認識のシナリオを目指しています。 今日、セマンティクスは、構造化されたドキュメントとドキュメントからセマンティック情報を抽出するメカニズムを使用するコンテンツ戦略で大きな役割を果たしています。 新しいインターネット対応のウェアラブルガジェットの開発とモバイル購入者によるスマートフォンの急増に伴い、情報検索システムの設計者による追加データの必要性が迫っています。 ユーザーやコンテキストと対話する必要性は、進行中の問題の解決策を提供するための基礎です。

Semanticscholar.orgによると、「ランキングテクノロジーは、注釈付きページ内のキーワードと概念が、送信時にユーザーの心にあるものと同じ方法で相互にリンクされる確率の推定に基づいています。クエリ。 確率は、オントロジー、ユーザークエリ、および注釈付きページのグラフベースの説明を使用して測定されます。

視聴者とビジネス目標に合わせてコンテンツを最適化するには、ビジネス収益を促進する戦略的な選択肢で構成する必要があります。 私たちは、分類法の管理と、投稿、ドキュメント、およびページの分類方法が行われる、セマンティックメタデータに焦点を当てた世界に住んでいます。 メタデータが豊富な環境を作成して実行し、ユーザーが必要なときにセマンティックインテリジェントなWebコンテンツをSERPでトップに提供します。 このレベルの洗練されたWebプレゼンスを持つことは、次の分野で役立ちます：獲得した検索、データレコード管理、ブランド識別、プライバシーの問題、インテリジェントな移行、安全なパートナーコラボレーション、コンテンツとテキストの分析、および必要なWebアプリケーションまたはプロセスの改善メタデータの使用。 構造化データを最新の状態に保つ方法を知っているデジタルマーケティング担当者を雇います。

データ構造化コンテンツマーケティングスキルを持っているSEOとのパートナーシップから始めるWebデザイナーは、サイトへのより関連性の高いトラフィックを獲得します。

質問：スキーママークアップは概念検索に役立ちますか？

答え：はい。 SERPにおけるビジネスの現在の位置、セマンティックマッピング、および既存のオンライン履歴の順序を理解して、ユーザーに実用的なプロンプトを提供するお手伝いをします。 また、企業が検索用語の配信タイプに欠落しているロングテールキーワードを特定し、どのページがより優れたオーガニックコンバージョンにランク付けされるかをグラフ化し、その書き込み方法を理解するための計画を立てるのに役立ちます。 このルートは、コンテンツをスローして、それがどのように機能するかを学ぶよりもはるかに優れています。

次に、さまざまなツールを状況に適用して、販売の可能性が最も高いことと、厳選されたコンテンツを販売する方法を見つけます。 AdWordsディスプレイの場合、非公式に、PPCを削除するとオーガニックランキングが低下します。 PPC広告は、同じ検索クエリでサイトが有機的に上位3位にランクされている場合、「クリック数が増加する」傾向があります。 たとえば、ミネソタ州プリマスの疼痛管理クリニックは特定のニッチである可能性があり、そこにある企業は、情報に対して適切なサービス販売でランク付けされていることを確認する必要があります。 ロングテールの意図は、ヘッドキーワード用語よりも重要です。 私たちは、クライアントがあなたが一致させたい検索インテントを推進する現在の勝利を得るために何を活用できるかを発見するのを支援します。

eコマースマイクロデータを含む構造化コンテンツ手法を使用して、サイトの適切なコンテンツが適切な視聴者に適切なタイミングで提供されるようにすることをお勧めします。 良い構造を作ることで、あなたが書いたコンテンツをより効果的に使うことができます。 42dm.netは、ユーザーの概念検索の詳細について強くお勧めするHyperspeedWebセミナーでビジネスの成長をホストしました。

注：すべてのWebページは、Web CoreVitalメトリックを使用したPageSpeed最適化の恩恵も受けます。 読み込みの遅いページを待たない場合でも、優れたコンテンツは見逃されます。

ユーザーの概念検索とグラフデータモデリング

2019年3月28日、Ivelina Nikolova博士は、構造化されたWebコンテンツを作成するためのグラフの基礎についてOntotextと話し合いました。 彼は次のように述べています。「ResourceDescriptionFramework（RDF）は、情報のセマンティクスまたは意味を正式に記述するグラフデータモデルです。 これはメタデータを表します。つまり、データに関するデータRDFデータモデルは、RDFグラフのリンク（またはエッジ）を表すトリプルで構成されます。」 *****

これらのエンティティは、見込み客の検索意図を一致させて、主要なコンテンツを彼らにとって最も重要なものに合わせるのに役立ちます。 ユーザーが関連する回答を検索して見つける方法は、今日の機械学習によって多く行われているため、構造化されたWebコンテンツはこれまで以上に重要になっています。

大規模なデータを把握するための従来の検索手法のスケーリングは、ほとんどの中小企業にとって十分に困難です。 ハイパーテキストに存在する追加情報を使用して優れた検索結果を生成することに関連する新しい技術的課題が表面化します。

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オンサイトデータの構造化は非常に重要であるため、私たちの意見では、すべての初心者SEOガイドに含める必要があります。

グラフデータモデリングを採用するためのビジネスのアクションステップ

テキストマイニングの一部としてデータを収集し、相互リンクし、検索エンティティを抽出することで、ビジネスを後押しします。 オープンソースの知識グラフからの事実に加えて、非構造化データを使用して構造化アプローチを統合することにより、ビジネス知識グラフを形成します。 ビジネスの将来を真剣に考えている場合は、複数の種類のWebサイト監査を実行して、構造化されたアプローチを見つけてください。 使用される用語をよりよく理解するために、一般的な検索マーケティングのFAQを最初に読んでください。

現在の検索結果を検討してください。 いずれの場合も、それらが私たちが探しているものと正確に一致しない場合は、「一般的な」Google検索を超えて、マーケティングから求められるデジタル結果を取得するために、私たちのサービスを利用してください。

* 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