Abordagem Estruturada na Criação de Conteúdo Web para Pesquisa Conceitual do Usuário

Como usar uma abordagem estruturada na criação de conteúdo da Web para pesquisa conceitual do usuário

Atualizado em 18.1.2022

Páginas da Web semanticamente estruturadas que oferecem uma abordagem estruturada para sua criação de conteúdo usando Processamento de linguagem natural para otimização de sites podem se beneficiar de dados preditivos e mapeamento de pesquisa semântica para produzir excelentes resultados na pesquisa conceitual do usuário.

A pesquisa conceitual do usuário fornece informações relevantes e conceituais que são um resultado relacionado. Suas decisões de negócios em torno do valor do conteúdo e da oferta de uma ótima experiência ao usuário se beneficiam da aplicação de dados estruturados quando o conteúdo é gerado. Uma abordagem estruturada para curadoria de conteúdo evoluiu além de ser crítica para sites de jornalismo e notícias. Ao elaborar uma abordagem organizada para criar conteúdo usando marcação na página e foco na pesquisa conceitual do usuário, todos os sites de negócios se beneficiam.

Vamos voltar por um momento.

O que é pesquisa conceitual?

Uma pesquisa de conceito também é conhecida como pesquisa conceitual. É uma forma de recuperação automatizada de informações que é usada na pesquisa automatizada para obter texto não estruturado armazenado eletronicamente. Pode ser um conjunto de dados do Google em arquivos de biblioteca digital , e-mail, literatura científica, artigos acadêmicos, registros financeiros e muito mais. Ele busca informações conceitualmente semelhantes às informações usadas quando uma pessoa realiza uma consulta de pesquisa.

A pesquisa baseada em entidade é mais eficiente porque um mecanismo de pesquisa pode consultar o conteúdo mais rapidamente. É nisso que o algoritmo BERT é melhor.

Como a pesquisa de conceito encontra entidades relacionadas?

Se a consulta de pesquisa inicial contiver pelo menos um conceito, os dados de uso associados a consultas de pesquisa sucessivas, incluindo o conceito determinado, serão coletados. Eles podem então ser usados ​​para determinar se existe uma palavra substituta para um termo de consulta de pesquisa mais próximo do conceito identificado na consulta de pesquisa inicial.

Um sistema de pesquisa pode decifrar um contexto específico dentro de uma consulta de pesquisa estabelecida pela adjacência de termos de consulta a um termo de consulta específico. Se um site também for voltado para o lucro, ele deve fluir e fazer sentido para a pessoa em suas páginas da web.

Como as entidades ajudam a estruturar o conteúdo da web?

As entidades ajudam a estruturar melhor o conteúdo, transformando a linguagem em uma computação matemática, permitindo que os mecanismos de busca identifiquem conceitos e mapeiem adequadamente os relacionamentos. Os modelos de pesquisa tradicionais simplesmente não funcionam tão bem. O Google está descobrindo como incluir informações relacionadas à entidade nos resultados de pesquisa por meio de consultas de aumento e combiná-las com conteúdo exclusivo que informa o leitor e demonstra experiência no tópico. Isso pode incluir a otimização de seu conteúdo da web para a inclusão do Knowledge Graph e do Knowledge Panel do Google .

Uma entidade não é restrita por linguagem ou ortografia, em vez disso, ela identifica um conceito ou coisa universalmente compreendida. Basicamente, uma entidade é sua relação com outras entidades. O Google depende em parte de nós e arestas para explicar as entidades usadas em dados estruturados e pesquisa semântica.

Qual é a diferença entre uma pesquisa conceitual e uma pesquisa semântica?

A pesquisa semântica é um processo de pesquisa de dados em que uma consulta de pesquisa visa não apenas encontrar palavras-chave, mas também determinar a intenção e o significado contextual da consulta de pesquisa.

Uma pesquisa de conceito, também chamada de pesquisa conceitual, é o processo automatizado de recuperação de informações por trás de uma pesquisa armazenada eletronicamente como texto não estruturado para informações que são conceitualmente iguais às informações exibidas por uma consulta de pesquisa. Em resumo, as ideias encontradas nas informações recuperadas em resposta a uma consulta de pesquisa de conceito têm uma relação com as entidades contidas no texto da consulta.

Uma abordagem focada em tópicos para estruturar sua criação de conteúdo

As agências de notícias e os canais de mídia social (certifique-se de incluir o Google Posts ) são inundados por dados brutos que transformam em conteúdo. A maneira como eles classificam, categorizam, publicam e armazenam conteúdo determina se a plataforma atende às suas necessidades de negócios. Seu conteúdo fora do site é um aspecto importante da sua estratégia de construção de marca e deve ser eficaz tanto para o seu público humano quanto para os mecanismos de pesquisa.

Se o seu nicho parece cheio de inúmeros rivais, ser capaz de justificar seus serviços como uma opção melhor está relacionado ao contexto, clareza e relevância do tópico do seu conteúdo. Sem um roteiro e fluxo contínuo de novos relatórios de dados do usuário, pode ser incrivelmente demorado para criar. Conversamos regularmente com empresas que consideram a geração de conteúdo novo e exclusivo de qualidade caro em termos de mão de obra e recursos financeiros que poderiam ser gastos em outro lugar.

A pesquisa conceitual do usuário pode fornecer uma vantagem competitiva?

sim. Fornecer aos usuários soluções e respostas de qualidade que correspondam à sua consulta de pesquisa lhe dará uma vantagem competitiva. Além disso, prepare seu site para liderar na pesquisa visual, atendendo a todas as diretrizes de imagem e garantindo que todos os aspectos fundamentais do SEO sejam excelentes .

A mudança do antigo processo focado em palavras-chave para uma abordagem estruturada focada em tópicos levou alguns a desvalorizar o longo e trabalhoso processo de pesquisa de palavras-chave. Não deve ser posto de lado, mas amadurecido na abordagem de hoje. Além disso, depois de criar personas de comprador que identificam seu público, esteja você em um mercado de negócios B2B ou B2C, você pode avançar mais rapidamente com confiança e sucesso em resultados de pesquisa visíveis usando uma abordagem estruturada para entidades de tópicos.

A inteligência artificial usa a linguagem natural cotidiana

A capacidade expandida dos humanos de falar com máquinas usando linguagem natural cotidiana para obter resultados de pesquisa relevantes está aumentando. Os mecanismos de pesquisa e a Inteligência Artificial do Google podem compreender a intenção por trás de uma consulta de pesquisa, não apenas as palavras-chave exatas usadas para a pesquisa. O lançamento do RankBrain pelo Google, uma máquina principalmente funcional para consultas de cauda longa, baseia-se em conceitos de pesquisa semântica. Tarefa diária com 15% de todas as consultas de pesquisa sendo completamente novas para o Google, a pesquisa semântica ajuda o Google a reconhecer os artigos da web prontamente. Quando seu artigo de negócios classifica palavras-chave que não existem em nenhum lugar do artigo ou no texto âncora, ele está se beneficiando das palavras-chave LSI ou da capacidade de corresponder semanticamente à intenção de pesquisa.

Uma recente análise aprofundada de 1 milhão de resultados de pesquisa do Google por backlinko.com revelou uma mudança na correlação da meta tag de título. Essa é a associação entre uma palavra-chave específica na tag de título da página da Web e as alterações na classificação nas SERPs dessa palavra-chave. Hoje, o papel da tag de título diminuiu significativamente. Enquanto costumava ser imperativo colocar uma palavra-chave de correspondência exata ou semelhante, agora a pesquisa funciona de maneira diferente e sem a necessidade de ser explícita com a palavra-chave do título sendo segmentada, graças ao Google obter uma melhor compreensão do contexto do artigo.

Isso contribui para o motivo pelo qual o conteúdo da Web de formato longo está crescendo em favor. É mais capaz de responder plenamente às perguntas dos usuários sobre um determinado tópico e, portanto, é atribuído pelos mecanismos de pesquisa como tendo maior relevância. Conteúdo de qualidade rico em respostas ajuda você a ganhar visibilidade nas SERPs imediatas do Google .

As listas de palavras-chave de conteúdo de um site encontradas em seu Google Search Console fornecem as palavras-chave mais significativas e suas variantes, observa o Google ao rastrear seu site. Quando estudado em conjunto o relatório de consultas de pesquisa e a listagem de seu site nos resultados de pesquisa reais para suas palavras-chave segmentadas, ele produz insights críticos sobre como o Google está interpretando seu conteúdo da web.

Use uma abordagem estruturada para seu conteúdo para processamento de linguagem natural

Muitos usuários da Internet não sabem que estão se comunicando com uma IA rudimentar se usarem suporte online. Muitos desses bots de suporte por bate-papo são, na verdade, respondedores automatizados. Embora possa parecer que eles perderam sua intenção, alguns são realmente capazes de extrair conhecimento do site da sua empresa e responder com respostas corretas às consultas dos clientes.

Bots de bate-papo experientes devem ser proficientes em entender o processamento de linguagem natural , o que anteriormente era um grande desafio. Adicionar os tipos essenciais de marcação schdema aumentará a compreensão das páginas pelos mecanismos de pesquisa . Os clientes costumam falar de uma maneira muito diferente de como os computadores falam. A criação de aprendizado de máquina que traduz ambos está avançando rapidamente no processamento de linguagem natural (NLP) e usa uma abordagem estruturada para corresponder à intenção da consulta de pesquisa.

A pesquisa se transformou de “palavras” para “conceitos ou entidades”. Apreender o que as palavras realmente significam, bem como a associação entre as palavras no conteúdo digital, é o que compõe a busca semântica. A pesquisa é muito mais visual . Considere os carrosséis de produtos populares .

A competência para decifrar o significado e a intenção por trás das palavras é “inteligência artificial. O Google Now pode ser sua primeira forma reconhecível de IA. Assim como “falamos” com nossos smartphones, está ocorrendo uma transição para onde falamos com nossos computadores tanto quanto digitamos.

RankBrain se concentra em consultas de cauda longa

Gary Illyes, do Google, indicou no Pubcon que o RankBrain não muda o funcionamento de outros algoritmos.

Seu foco principal está em consultas de cauda longa e consultas de pesquisa negativa e baseia suas determinações avaliando os dados históricos de desempenho para consultas estruturadas relacionadas. De uma perspectiva de aprendizado de máquina, isso é resolvido avaliando a semelhança de uma consulta específica com consultas históricas na análise de espaço vetorial de alta dimensão. O Google atribui o desempenho histórico dessas consultas relacionadas para renderizar os resultados das classificações para a nova consulta de cauda longa em tempo real.

O RankBrain se esforça para usar sinais para ajustar as classificações com base na consulta e atualmente é o melhor algoritmo para processar novas consultas.

Resolvendo limitações de pesquisa de GSEs

À medida que mais compradores móveis preferem fazer compras on-line, a pesquisa do Google é pressionada a evoluir de um corpus de texto geral para um conjunto variado de documentos, e abordagens de recuperação direcionadas devem ser criadas para atender à demanda por necessidades de informações mais precisas. Isso significa que a marcação do esquema do produto é importante para consultas móveis .

Hoje, isso é melhor alcançado usando consultas estruturadas para apreender a semântica por trás de uma consulta de pesquisa do usuário e se esforça para coletar funções de classificação específicas de domínio para representar a semântica oculta de classes de objetos que as páginas da Web de um site compreendem. Os GSEs são restritos a consultas de palavras-chave simples, enquanto, em comparação, as consultas estruturadas frequentemente envolvem semântica de campo de dados (por exemplo, restrições numéricas) e demonstram interdependências de campo.

“Os mecanismos de busca geral (GSEs) são suficientes para atender às necessidades de informação da maioria das consultas. No entanto, eles geralmente são inadequados para recuperar páginas da Web que descrevem de forma concisa objetos do mundo real, pois essas consultas exigem análise de texto não estruturado e dados estruturados contidos em aclweb.org

10 exemplos de como a abordagem estruturada da IA ​​é usada com frequência

1. Previsões de compras online

2. Serviços que sugerem opções de filmes e músicas

3. Vigilância de privacidade e segurança patrimonial

4. Diagnóstico médico

5. Assistentes pessoais digitais inteligentes*

6. Descoberta científica

7. Prototipagem de IA

8. Geração de notícias com base em dados do Google

9. Carros inteligentes autônomos

10. Proteção contra fraudes de cartão de crédito

“Seu smartphone, seu carro, seu banco e sua casa usam inteligência artificial diariamente; às vezes é óbvio o que está fazendo, como quando você pede à Siri para lhe dar instruções para o posto de gasolina mais próximo. Às vezes é menos óbvio, como quando você faz uma compra anormal no seu cartão de crédito e não recebe um alerta de fraude do seu banco. A IA está em toda parte e está fazendo uma enorme diferença em nossas vidas todos os dias.”

Os mecanismos de pesquisa correspondem à intenção de consulta do comprador de maneira diferente das consultas informativas

Ao alinhar sua empresa para marketing de pesquisa paga e visibilidade de pesquisa orgânica, as consultas de ação são de longe as mais importantes na pesquisa conceitual do usuário.

Uma consulta de pesquisa é gerada por um usuário que deseja “fazer” algo, como “comprar uma passagem de viagem para Washington DC”. As consultas informativas, por outro lado, são para usuários que desejam “saber” algo, ou seja, “como posso aumentar a conversão no meu site?”

Quanto melhor uma página corresponder claramente à intenção da consulta usando todos os sinais semânticos de uma página, ao longo do tempo, melhor será a classificação para essa consulta de pesquisa. À medida que o algoritmo Google BERT avança , a correspondência exata de frases na cópia da Web não é tão vital quanto antes. Na verdade, isso pode realmente prejudicá-lo se ele se transformar em “enchimento de palavras-chave”. O conteúdo digital repleto de palavras-chave na cópia não gera mais os principais resultados de pesquisa. É melhor gastar mais tempo otimizando sua listagem de empresas do Google .

Seu Índice Semântico compreende a parte do algoritmo do Google que determina sobre o que é o seu site e o quanto ele realmente se relaciona com o tópico específico em comparação com outros sites. Em termos técnicos de SEO, esses “sinais” semânticos abrangem itens como URL, tags de título, palavras-chave META, tags de imagem, descrição META, estrutura interna de UX, conhecimento do tópico do autor , links externos, avaliações do Google e menções/referências/citações.)

Com o crescente valor da incorporação de pesquisa de conjuntos de dados, como Oracle e PostgreSQL, e novos bancos de dados multi-tipo em nuvem emergentes, novos recursos gráficos para bancos de dados relacionais estão surgindo. O Dr. Nicolas Figay diz que isso significa que “uma linguagem padronizada de consulta de grafos não diz respeito apenas a 1,5% dos bancos de dados, mas muito mais”. De acordo com o artigo de 22 de novembro de 2019, O cenário emergente para conhecimento distribuído, ontologia, web semântica, base de conhecimento, tecnologias baseadas em gráficos e padrões, sites com boa estrutura aparecem melhor em gráficos de conhecimento.

Isso ocorre porque os KGs são um tipo especial de banco de dados que se baseia em conhecimento confiável e catalogado em um formato legível por máquina. Isso significa que as categorias de um site devem ser consideradas com alguma cautela para que os mecanismos de pesquisa possam interpretá-las melhor. O suporte adicional à linguagem de consulta gráfica provavelmente é o motivo pelo qual as solicitações de linguagem ISO são mais frequentes e precisam de fornecedores de soluções mais diversificados.

Como estruturar o conteúdo para melhor alinhar com a intenção do cliente

Identifique a intenção do cliente e saiba quais palavras-chave ou consultas estão realmente direcionando” as pessoas também fazem e perguntas relacionadas em SERPs . Se você está perguntando, quando começou o foco na semântica? Ou quão preciso é? São ótimas perguntas.

A semântica no mapeamento de ontologias obteve uma leitura inicial de 96,2% de precisão.

Em resposta ao crescente número de documentos da Web em idiomas diferentes do inglês, em 2006 o Google forneceu um mecanismo de pesquisa localizado e baseado na região. “A precisão do mapeamento de ontologias é de 96,2%; a precisão da marcação de ontologias é estimada entre 60% e 70%”, de acordo com o artigo da Web semântica de 1º de dezembro de 2006, Ontology based text indexing and querying for the semântic web article ****. Desde então, muito foi feito para fechar a lacuna entre a internet baseada em HTML e a visão baseada em RDF da web semântica. Ao vincular palavras semanticamente em textos e entidades a conceitos de ontologias, ideias de tópicos podem ser melhor identificadas e combinadas.

Compreender e implementar o mapeamento de ontologias pode dar às pequenas empresas a chance de competir em nichos competitivos de SEO .

Planeje uma abordagem estruturada para alcançar compradores com intenção de compra

É preciso uma estratégia holística de SEO para criar conteúdo incrível. A pesquisa de marketing mapeará as oportunidades do tópico com dados de palavras-chave para obter o volume de pesquisa e obter o tráfego de SEO desejado. Saiba como colocar suas palavras-chave em camadas para criar conteúdo significativo. Atualizamos continuamente nossa lista de palavras-chave e analisamos cuidadosamente as SERPs para cada frase de pesquisa. Em seguida, veja como o Google visualizou a intenção de cada consulta e, em seguida, escolha as palavras-chave mais transacionais - ou seja, as palavras-chave que as pessoas usariam ao procurar os produtos e serviços específicos fornecidos pelo cliente.

Se o Google puder ver que os usuários estão interagindo com seu conteúdo, isso deve fazer sentido para seu site. Execute uma auditoria técnica de SEO para remover quaisquer obstáculos . Os melhores sites são sobre a experiência e o conteúdo do usuário. Você nem precisa da palavra-chave no conteúdo para classificá-lo, mas deve ter conteúdo que se encaixe nessas pesquisas. É necessário ter conteúdo suficiente para classificar o conteúdo – crie um plano de marketing para onde você precisa de conteúdo de suporte versus conteúdo principal.

US Google e Luth Research examinaram o caminho do consumidor até a jornada de compra*** e como a semântica e os resultados do usuário criam o núcleo do seu negócio digital. Os dados foram analisados ​​entre abril e agosto de 2016 e observaram dados de fluxo de cliques entre dispositivos nas respostas de quatro indivíduos a leads opt-in.

Duas tendências principais de pesquisa de compradores surgem em torno das preferências de compras de fim de ano:

(1) As pesquisas evoluem à medida que as pessoas se concentram no que realmente querem

(2) As pessoas recorrem à pesquisa para “verificar” qual marca, produto ou varejista atende melhor às suas necessidades.

Três tipos básicos de consultas de pesquisa usadas na Internet:

(1) Informativo

(2) Navegação

(3) Transacional

David Amberland** sugere usar conteúdo que pode ser encontrado on-line e redefini-lo de forma que ajude seu site a superar os concorrentes. Integre a interligação inteligente, a velocidade de processamento e o grande volume do número de relatórios que você gera para se tornar o centro de referência para informações confiáveis ​​em seu nicho que os potenciais compradores estão procurando.

Táticas eficazes de curadoria de conteúdo e HTML semântico

Crie conteúdo com uma estrutura organizada semanticamente por intenção de filtro. Os sistemas anteriores de recuperação da web eram mais limitados na conexão de informações relevantes, sendo amplamente baseados na correspondência de palavras-chave. Hoje, o conteúdo da Web deve ser preparado para a Pesquisa por Voz . Era inadequado para a grande quantidade de dados disponíveis e oferecia capacidades limitadas para apreender os conceitos dos desejos dos usuários e a correlação entre as palavras-chave. Essas limitações levam à transição para a busca conceitual do usuário que amadureceu para incluir conceitos e significados. Os profissionais de marketing que criam conteúdo postado em HTML semântico estão seccionando suas ideias em categorias estruturadas como uma abordagem melhor para a curadoria de conteúdo. Eles contam com novas tecnologias de Inteligência Artificial que estão reformulando as tendências de pesquisa.

Um estudo de 2014 sobre o Semantic-Based Information Retrieval System para buscas na web semântica ofereceu um algoritmo de valor agregado capaz de recuperar a informação de forma mais competente. Essa arquitetura mais estruturada utiliza a entrada de uma lista de palavras-chave tradicionais fornecidas pelo histórico do usuário e converte a consulta de pesquisa, expressa ou digitada, em uma consulta semântica. Essa capacidade é possível com a ajuda de conceitos de domínio de ontologias de domínio preexistentes, dicionário de sinônimos independente e recursos avançados para decifrar relacionamentos semânticos entre eles durante o tempo de execução. As informações aplicáveis ​​à consulta semântica são usadas para determinar as classificações de acordo com a relevância.

Aspirar além dos sistemas de recuperação de informações (IR) baseados em palavras para cenários de reconhecimento de conteúdo e contexto estão prevalecendo. Hoje, a semântica desempenha um grande papel em uma estratégia de conteúdo usando documentos estruturados e mecanismos para extrair informações semânticas dos documentos. Com o desenvolvimento de novos gadgets vestíveis habilitados para Internet e o crescente uso de smartphones por compradores móveis, a necessidade de dados adicionais pelos projetistas do Sistema de Recuperação de Informações é premente. A necessidade de interagir com os usuários e o contexto é uma pedra angular no fornecimento de soluções para problemas em andamento.

De acordo com semanticscholar.org, “A tecnologia de classificação é baseada na estimativa da probabilidade de que palavras-chave e conceitos dentro de uma página anotada sejam vinculados uns aos outros de uma maneira que é a mesma que está na mente do usuário no momento da submissão A pergunta. A probabilidade é medida usando uma descrição baseada em gráfico da ontologia, consulta do usuário e a página anotada”.

Para otimizar seu conteúdo para espectadores e objetivos de negócios, ele deve ser composto de escolhas estratégicas que gerem receita de negócios. Vivemos em um mundo focado em metadados semânticos, onde o gerenciamento de taxonomia e como postagens, documentos e páginas são classificados. Crie e execute um ambiente rico em metadados para que o conteúdo da Web semântico-inteligente seja veiculado em SERPs quando os usuários precisarem. Ter uma presença na Web nesse nível de sofisticação é útil nas seguintes áreas: melhora a pesquisa obtida, gerenciamento de registros de dados, identificação de marca, problemas de privacidade, migração inteligente, colaboração segura de parceiros, análise de conteúdo e texto e qualquer aplicativo ou processo da Web que exija o uso de metadados. Contrate um profissional de marketing digital que saiba como manter seus dados estruturados atualizados .

Web designers que começam trabalhando em parceria com SEOs que possuem habilidades de marketing de conteúdo estruturado em dados ganham tráfego mais relevante para seus sites.

PERGUNTA: A marcação de esquema ajuda na pesquisa de conceito?

RESPOSTA: SIM. Podemos ajudá-lo a entender a posição atual de sua empresa em SERPs, mapeamento semântico e a ordem de seu histórico online existente para oferecer aos usuários prompts acionáveis. Também ajudamos as empresas a determinar quais palavras-chave de cauda longa estão faltando no tipo de exibição de seus termos de pesquisa, traçar qual página pode classificar para melhores conversões orgânicas e elaborar um plano sobre como descobrir como escrever para ela. Esse caminho é muito melhor do que jogar conteúdo e depois aprender como ele funciona.

Em seguida, aplicamos várias ferramentas à sua situação para encontrar a maior probabilidade de vendas e como comercializar seu conteúdo selecionado. Para a exibição do AdWords, não oficialmente, haverá um declínio na classificação orgânica ao descartar o PPC. A publicidade PPC tende a gerar “cada vez mais cliques” se o seu site estiver em primeiro lugar nas três primeiras posições organicamente para as mesmas consultas de pesquisa. Por exemplo, uma clínica de gerenciamento de dor em Plymouth MN pode ser um nicho específico e uma empresa localizada lá precisa ter certeza de que está classificada para a venda de serviço certa versus informação. A intenção da cauda longa é mais importante do que os termos da palavra-chave principal. Ajudamos nossos clientes a descobrir o que eles podem aproveitar para obter ganhos atuais para a intenção de pesquisa que você deseja corresponder.

Recomendamos o uso de uma metodologia de conteúdo estruturado que inclua microdados de comércio eletrônico para garantir que o conteúdo certo em seu site seja exibido para o visualizador certo no momento certo. Ao criar uma boa estrutura, você pode usar o conteúdo que escreveu com mais eficiência. A 42dm.net organizou um webinar Business Growth On Hyperspeed que eu recomendo para obter mais informações sobre a pesquisa conceitual do usuário.

OBSERVAÇÃO: todas as páginas da Web também se beneficiarão da otimização do PageSpeed ​​usando as métricas do Web Core Vital . Um ótimo conteúdo ainda é perdido quando as pessoas não esperam por páginas de carregamento lento.

Pesquisa conceitual do usuário e modelagem de dados de gráfico

Em 28 de março de 2019, Ivelina Nikolova, PhD, discutiu com a Ontotext os fundamentos do gráfico para a criação de conteúdo web estruturado . Ele afirma: “Resource Description Framework (RDF) é um modelo de dados gráfico que descreve formalmente a semântica, ou significado, da informação. Ele representa metadados, ou seja, dados sobre dados O modelo de dados RDF consiste em triplos que representam links (ou arestas) em um gráfico RDF.” *****

Essas entidades podem ajudá-lo a combinar a intenção de pesquisa de seus possíveis compradores para alinhar seu conteúdo principal ao que é mais importante para eles. Como os usuários pesquisam e encontram uma resposta relevante é feito muito pelo aprendizado de máquina hoje, o conteúdo estruturado da Web é mais importante do que nunca.

O dimensionamento das técnicas de pesquisa tradicionais para capturar dados de magnitude é bastante desafiador para a maioria das pequenas e médias empresas. Surgem novos desafios técnicos que envolvem o uso de informações adicionais presentes no hipertexto para produzir resultados de pesquisa superiores.

Aqui está uma ajuda GRATUITA: Baixe nosso guia de análise de SEO e mergulhe. Podemos levar seus negócios adiante com uma auditoria detalhada do site .

Estruturar seus dados no site é tão importante que deve ser incluído em todos os Guias de SEO para Iniciantes, em nossa opinião.

Etapas de ação para sua empresa adotar a modelagem de dados de gráficos

Dê um impulso ao seu negócio coletando dados, interligando e extraindo entidades de pesquisa como parte da mineração de texto. Molde seus gráficos de conhecimento de negócios integrando uma abordagem estruturada usando dados não estruturados, além de fatos de gráficos de conhecimento de código aberto. Se você leva a sério o futuro da sua empresa, faça vários tipos de auditorias de sites para encontrar uma abordagem estruturada . Leia primeiro as perguntas frequentes sobre marketing de busca para entender melhor a terminologia usada.

Considere seus resultados de pesquisa atuais. Se você não achar que eles são exatamente o que estamos procurando em cada caso, recrute nossos serviços para ir além da pesquisa "geral" do Google e obter os resultados digitais desejados do seu marketing

* 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