แนวทางแบบมีโครงสร้างในการสร้างเนื้อหาเว็บสำหรับการค้นหาตามแนวคิดของผู้ใช้

วิธีการใช้แนวทางที่มีโครงสร้างในการสร้างเนื้อหาเว็บสำหรับการค้นหาแนวคิดของผู้ใช้

อัปเดต 1.18.2022

หน้าเว็บที่มีโครงสร้างเชิงความหมายซึ่งนำเสนอแนวทางที่มีโครงสร้างในการสร้างเนื้อหาของคุณโดยใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพไซต์จะ ได้รับประโยชน์จากข้อมูลคาดการณ์ และการจับคู่ การค้นหาเชิงความหมาย เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมในการค้นหาตามแนวคิดของผู้ใช้

การค้นหาแนวคิดของผู้ใช้ให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องและแนวคิดที่เป็นผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง การตัดสินใจทางธุรกิจของคุณเกี่ยวกับคุณค่าของเนื้อหาและการนำเสนอประสบการณ์ผู้ใช้ที่ยอดเยี่ยมจะได้รับประโยชน์จากการ ใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้าง เมื่อมีการสร้างเนื้อหา แนวทางที่มีโครงสร้างในการดูแลจัดการเนื้อหาได้พัฒนาไปไกลกว่าแค่การวิจารณ์เว็บไซต์ข่าวและข่าว ด้วยการร่างแนวทางที่เป็นระเบียบเพื่อสร้างเนื้อหาโดยใช้มาร์กอัปในหน้าและเน้นที่การค้นหาตามแนวคิดของผู้ใช้ ทุกเว็บไซต์ของธุรกิจจะได้รับประโยชน์

กลับมาอัพสักที

การค้นหาแนวคิดคืออะไร?

การค้นหาแนวคิดเรียกอีกอย่างว่าการค้นหาแนวคิด เป็นรูปแบบหนึ่งของการดึงข้อมูลอัตโนมัติที่ใช้ในการค้นหาอัตโนมัติไปยังแหล่งข้อความที่ไม่มีโครงสร้างที่จัดเก็บทางอิเล็กทรอนิกส์ นี่อาจเป็น ชุดข้อมูลของ Google ในคลังข้อมูลห้องสมุดดิจิทัล อีเมล วรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์ บทความทางวิชาการ บันทึกทางการเงิน และอื่นๆ ค้นหาข้อมูลที่มีแนวคิดคล้ายกับข้อมูลที่ใช้เมื่อบุคคลดำเนินการค้นหา

การค้นหาตามเอนทิตีมีประสิทธิภาพมากกว่าเนื่องจากเครื่องมือค้นหาสามารถค้นหาเนื้อหาได้เร็วขึ้น นี่คือสิ่งที่อัลกอริทึมของ BERT ดีที่สุด

การค้นหาแนวคิดค้นหาเอนทิตีที่เกี่ยวข้องได้อย่างไร

หากคำค้นหาเริ่มต้นมีแนวคิดอย่างน้อยหนึ่งแนวคิด ข้อมูลการใช้งานที่เกี่ยวข้องกับคำค้นหาที่ต่อเนื่องกันรวมถึงแนวคิดที่ได้รับการยืนยันจะถูกรวบรวม จากนั้นสามารถใช้เพื่อกำหนดว่ามีคำทดแทนสำหรับคำค้นหาที่ใกล้เคียงที่สุดกับแนวคิดที่ระบุในคำค้นหาเริ่มต้นหรือไม่

ระบบการค้นหาอาจถอดรหัสบริบทเฉพาะภายในคำค้นหาที่กำหนดโดยคำที่ใกล้เคียงกันกับคำค้นหาหนึ่งๆ หากเว็บไซต์จะมุ่งหวังผลกำไรด้วย เว็บไซต์นั้นจะต้องไหลลื่นและสมเหตุสมผลสำหรับบุคคลในหน้าเว็บของคุณ

เอนทิตีช่วยจัดโครงสร้างเนื้อหาเว็บอย่างไร

เอนทิตีช่วยจัดโครงสร้างเนื้อหาให้ดีขึ้นด้วยการเปลี่ยนภาษาเป็นการคำนวณทางคณิตศาสตร์ ทำให้เครื่องมือค้นหาสามารถระบุแนวคิดและกำหนดความสัมพันธ์อย่างเหมาะสมได้อย่างเหมาะสม โมเดลการค้นหาแบบดั้งเดิมก็ไม่สามารถทำงานได้เช่นกัน Google กำลังค้นพบวิธีรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับเอนทิตีในผลการค้นหาผ่านข้อความค้นหาเสริม และจับคู่กับเนื้อหาเฉพาะที่แจ้งผู้อ่านและแสดงความเชี่ยวชาญในหัวข้อ ซึ่งอาจรวมถึงการเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาเว็บของคุณสำหรับ กราฟความรู้ของ Google และการรวมแผงความรู้

เอนทิตีไม่ได้ถูกจำกัดด้วยภาษาหรือการสะกดคำ แต่จะระบุแนวคิดหรือสิ่งของที่เข้าใจในระดับสากล โดยทั่วไป เอนทิตีคือความสัมพันธ์กับเอนทิตีอื่น Google อาศัยส่วนหนึ่งบนโหนดและขอบเพื่ออธิบายเอนทิตีที่ใช้ในข้อมูลที่มีโครงสร้างและการค้นหาเชิงความหมาย

อะไรคือความแตกต่างระหว่างการค้นหาแนวคิดและการค้นหาเชิงความหมาย?

การค้นหาเชิงความหมายเป็นกระบวนการค้นหาข้อมูลซึ่งคำค้นหาไม่เพียงมุ่งหมายที่จะค้นหาคำหลักเท่านั้น แต่ยังกำหนดจุดประสงค์และความหมายตามบริบทของคำค้นหาอีกด้วย

การค้นหาแนวคิดหรือที่เรียกว่าการค้นหาตามแนวคิดคือกระบวนการดึงข้อมูลอัตโนมัติที่อยู่เบื้องหลังการค้นหาที่จัดเก็บทางอิเล็กทรอนิกส์เป็นข้อความที่ไม่มีโครงสร้างสำหรับข้อมูลที่มีแนวคิดเหมือนกับข้อมูลที่คำค้นหาแสดง โดยสรุป แนวคิดที่พบในข้อมูลที่ดึงมาเพื่อตอบสนองต่อคิวรีการค้นหาแนวคิดมีความสัมพันธ์กับเอนทิตีที่มีอยู่ในข้อความของคิวรี

แนวทางที่เน้นหัวข้อในการจัดโครงสร้างการสร้างเนื้อหาของคุณ

แหล่งข่าวและช่องทางโซเชียลมีเดีย (ต้องแน่ใจว่าได้ รวม Google Posts ไว้ด้วย) ถูกน้ำท่วมด้วยข้อมูลดิบที่พวกเขาเปลี่ยนเป็นเนื้อหา วิธีที่พวกเขาจัดเรียง จัดหมวดหมู่ เผยแพร่ และจัดเก็บเนื้อหาเป็นตัวกำหนดว่าแพลตฟอร์มของพวกเขาตรงตามความต้องการทางธุรกิจของคุณหรือไม่ เนื้อหานอกไซต์ของคุณเป็นส่วนสำคัญของ กลยุทธ์การสร้างแบรนด์ และควรมีผลกับทั้งผู้ชมที่เป็นมนุษย์และเครื่องมือค้นหา

หากช่องของคุณดูหนาแน่นกับคู่แข่งจำนวนนับไม่ถ้วน ความสามารถในการปรับบริการของคุณให้เป็นตัวเลือกที่ดีกว่านั้นเกี่ยวข้องกับบริบท ความชัดเจน และความเกี่ยวข้องของหัวข้อของเนื้อหาของคุณ หากไม่มีแผนงานและการรายงานข้อมูลผู้ใช้ใหม่อย่างต่อเนื่อง อาจใช้เวลานานอย่างไม่น่าเชื่อในการสร้าง เราพูดคุยอย่างสม่ำเสมอกับธุรกิจที่พบว่าการสร้างเนื้อหาที่มีคุณภาพและแปลกใหม่มีราคาแพงทั้งในด้านกำลังคนและทรัพยากรทางการเงินที่สามารถนำไปใช้ในที่อื่นได้

การค้นหาแนวคิดของผู้ใช้สามารถสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันได้หรือไม่?

ใช่. การจัดหาโซลูชันและคำตอบที่มีคุณภาพแก่ผู้ใช้ซึ่งตรงกับคำค้นหาของพวกเขาจะทำให้คุณได้เปรียบในการแข่งขัน นอกจากนี้ ให้เตรียมไซต์ของคุณให้เป็น ผู้นำในการค้นหาด้วยภาพโดยปฏิบัติตามหลักเกณฑ์ด้านรูปภาพทั้งหมด และทำให้ แน่ใจว่าองค์ประกอบพื้นฐานทั้งหมดของ SEO เป็นตัวเอก

การเปลี่ยนจากกระบวนการที่เน้นคีย์เวิร์ดแบบเดิมไปเป็นแนวทางที่มีโครงสร้างที่เน้นหัวข้อเป็นหลัก ส่งผลให้บางส่วนลดคุณค่าของกระบวนการวิจัยคีย์เวิร์ดที่ใช้เวลานานและใช้เวลานาน ไม่ควรแยกกัน แต่ให้เติบโตเป็นแนวทางในปัจจุบัน นอกจากนี้ หลังจากสร้างบุคลิกของผู้ซื้อที่ระบุกลุ่มเป้าหมายของคุณแล้ว ไม่ว่าคุณจะอยู่ในตลาดธุรกิจแบบ B2B หรือ B2C คุณสามารถก้าวไปข้างหน้าได้เร็วขึ้นด้วยความมั่นใจและ ประสบความสำเร็จในผลการค้นหาที่มองเห็นได้ โดยใช้วิธีการที่มีโครงสร้างสำหรับหัวข้อต่างๆ

ปัญญาประดิษฐ์ใช้ภาษาธรรมชาติในชีวิตประจำวัน

ความสามารถที่เพิ่มขึ้นของมนุษย์ในการพูดคุยกับเครื่องจักรโดยใช้ภาษาธรรมชาติในชีวิตประจำวันเพื่อให้ได้ผลลัพธ์การค้นหาที่เกี่ยวข้องนั้นเพิ่มมากขึ้น เสิร์ชเอ็นจิ้นและปัญญาประดิษฐ์ของ Google สามารถเข้าใจเจตนาที่อยู่เบื้องหลังคำค้นหา ไม่ใช่แค่คำหลักที่ใช้สำหรับการค้นหาเท่านั้น การเปิดตัว RankBrain ของ Google ซึ่งเป็นเครื่องที่ใช้งานได้กับข้อความค้นหาแบบ Long-tail นั้นอาศัยแนวคิดของการค้นหาเชิงความหมาย ทำงานทุกวันโดย 15% ของคำค้นหาทั้งหมดเป็นข้อความใหม่สำหรับ Google อย่างสมบูรณ์ การค้นหาเชิงความหมายช่วยให้ Google รู้จักบทความบนเว็บได้อย่างง่ายดาย เมื่อบทความธุรกิจของคุณมีอันดับสำหรับคำหลักที่ไม่มีอยู่ในบทความของคุณหรือใน anchor text จะได้รับประโยชน์จากคำหลัก LSI หรือความสามารถในการจับคู่ความตั้งใจในการค้นหาในเชิงความหมาย

ข้อมูลเชิงลึกล่าสุดเกี่ยวกับผลการค้นหา 1 ล้านของ Google โดย backlinko.com เผยให้เห็นการเปลี่ยนแปลงในความสัมพันธ์ของแท็กชื่อ Meta นี่คือความเชื่อมโยงระหว่างคำหลักเฉพาะในแท็กชื่อเรื่องของหน้าเว็บและการเปลี่ยนแปลงการจัดอันดับใน SERP สำหรับคำหลักนั้น วันนี้บทบาทของแท็กชื่อลดลงอย่างมาก แม้ว่าเมื่อก่อนจำเป็นต้องวางคีย์เวิร์ดที่ตรงกันทุกประการหรือคีย์เวิร์ดที่คล้ายกัน แต่ตอนนี้การค้นหาทำงานแตกต่างกันและไม่จำเป็นต้องมีความชัดเจนเมื่อกำหนดเป้าหมายคีย์เวิร์ดตามชื่อ เนื่องจาก Google เข้าใจบริบทของบทความได้ดียิ่งขึ้น

สิ่งนี้มีส่วนทำให้เนื้อหาเว็บแบบยาวได้รับความนิยมเพิ่มขึ้น จะสามารถตอบคำถามของผู้ใช้ในหัวข้อที่กำหนดได้ดีกว่า และถูกระบุโดยเสิร์ชเอ็นจิ้นว่ามีความเกี่ยวข้องสูงกว่า เนื้อหาที่มีคุณภาพซึ่งมีคำตอบมากมายช่วยให้คุณ มองเห็นได้ใน Google SERP ทันที

รายการคำหลักของเนื้อหาของไซต์ที่พบใน Google Search Console ของคุณ มีคำหลักที่สำคัญที่สุดและตัวแปรต่างๆ ของ Google Note เมื่อรวบรวมข้อมูลไซต์ของคุณ เมื่อศึกษาควบคู่ไปกับรายงานคำค้นหาและรายการเว็บไซต์ของคุณในผลการค้นหาจริงสำหรับคำหลักที่กำหนดเป้าหมาย จะให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเกี่ยวกับวิธีที่ Google ตีความเนื้อหาเว็บของคุณ

ใช้แนวทางที่มีโครงสร้างกับเนื้อหาของคุณเพื่อการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตจำนวนมากไม่ทราบว่ากำลังสื่อสารกับ AI พื้นฐาน หากพวกเขาใช้การสนับสนุนออนไลน์ บอทสนับสนุนการแชทจำนวนมากเหล่านี้เป็นตัวตอบกลับอัตโนมัติจริงๆ แม้ว่าจะรู้สึกเหมือนไม่ได้เจตนา แต่บางคนก็สามารถดึงความรู้จากเว็บไซต์ธุรกิจของคุณและตอบกลับด้วยคำตอบที่ถูกต้องสำหรับคำถามของลูกค้า

บอทแชทที่เชี่ยวชาญจะต้องเชี่ยวชาญใน การทำความเข้าใจการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ซึ่งก่อนหน้านี้เป็นความท้าทายอย่างมาก การเพิ่ม ประเภทที่จำเป็นของมาร์กอัป schdema จะเพิ่มความเข้าใจในเครื่องมือค้นหาของหน้าเว็บ โดยปกติลูกค้าจะพูดคุยในลักษณะที่แตกต่างจากวิธีที่คอมพิวเตอร์พูดอย่างมาก การสร้างแมชชีนเลิร์นนิงที่แปลทั้งสองอย่างทำให้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ก้าวหน้าไปอย่างรวดเร็ว และใช้วิธีที่มีโครงสร้างในการจับคู่ความตั้งใจของคำค้นหา

การค้นหาเปลี่ยนจาก "คำ" เป็น "แนวคิดหรือเอนทิตี" การเข้าใจความหมายของคำจริง ๆ เช่นเดียวกับความเชื่อมโยงระหว่างคำในเนื้อหาดิจิทัลเป็นสิ่งที่ทำให้การค้นหาเชิงความหมาย ค้นหาเป็นภาพมากขึ้น พิจารณา สินค้ายอดนิยม carousels

ความสามารถในการถอดรหัสความหมายและเจตนาเบื้องหลังคำพูดคือ “ปัญญาประดิษฐ์ Google Now อาจเป็นรูปแบบแรกของ AI ที่คุณรู้จัก ในขณะที่เรา "พูด" กับสมาร์ทโฟน การเปลี่ยนแปลงกำลังเกิดขึ้นในที่ที่เราพูดคุยกับคอมพิวเตอร์ของเรามากเท่ากับประเภท

RankBrain เน้นที่แบบสอบถามหางยาว

Gary Illyes จาก Google ระบุที่ Pubcon ว่า RankBrain ไม่ได้เปลี่ยนวิธีการทำงานของอัลกอริทึมอื่นๆ

ประเด็นสำคัญอยู่ที่ข้อความค้นหาแบบยาวและข้อความค้นหาเชิงลบ และพิจารณาจากการพิจารณาโดยการประเมินข้อมูลประสิทธิภาพที่ผ่านมาสำหรับข้อความค้นหาที่มีโครงสร้างที่เกี่ยวข้อง จากมุมมองของแมชชีนเลิร์นนิง สิ่งนี้จะแยกออกโดยการประเมินว่าการสืบค้นข้อมูลเฉพาะเจาะจงมีความคล้ายคลึงกันอย่างไรกับการสืบค้นในอดีตในการวิเคราะห์พื้นที่เวกเตอร์มิติสูง Google ระบุประสิทธิภาพในอดีตของข้อความค้นหาที่เกี่ยวข้องดังกล่าวเพื่อแสดงผลลัพธ์การจัดอันดับสำหรับข้อความค้นหาแบบ Long Tail ใหม่ในแบบเรียลไทม์

RankBrain มุ่งมั่นที่จะใช้สัญญาณเพื่อปรับการจัดอันดับตามคำค้นหา และปัจจุบันเป็นอัลกอริทึมที่ดีที่สุดในการประมวลผลคำค้นหาใหม่

การแก้ไขข้อ จำกัด การค้นหาของ GSE's

เนื่องจากผู้ซื้อมือถือจำนวนมากขึ้นชื่นชอบการซื้อสินค้าทางออนไลน์ การค้นหาของ Google จึงถูกกดดันให้พัฒนาจากคลังข้อความทั่วไปเป็นชุดเอกสารที่หลากหลาย และต้องสร้างวิธีการดึงข้อมูลแบบกำหนดเป้าหมายเพื่อตอบสนองความต้องการข้อมูลที่แม่นยำยิ่งขึ้น ซึ่งหมายความว่า มาร์กอัปสคีมาผลิตภัณฑ์มีความสำคัญสำหรับการสืบค้นข้อมูลบนมือถือ

ปัจจุบันนี้ทำได้ดีกว่าโดยใช้ข้อความค้นหาที่มีโครงสร้างเพื่อทำความเข้าใจความหมายที่อยู่เบื้องหลังคำค้นหาของผู้ใช้ และพยายามรวบรวมฟังก์ชันการจัดอันดับเฉพาะโดเมนเพื่อแสดงความหมายที่ซ่อนอยู่ของคลาสอ็อบเจ็กต์ที่หน้าเว็บของเว็บไซต์ประกอบด้วย GSE ถูกจำกัดให้ใช้กับการสืบค้นด้วยคำหลักอย่างง่าย ในขณะที่ในการเปรียบเทียบ การสืบค้นที่มีโครงสร้างมักเกี่ยวข้องกับความหมายของฟิลด์ข้อมูล (เช่น ข้อจำกัดด้านตัวเลข) และแสดงให้เห็นถึงการพึ่งพาซึ่งกันและกันของฟิลด์

“เครื่องมือค้นหาทั่วไป (GSE) นั้นเพียงพอสำหรับตอบสนองความต้องการด้านข้อมูลของคำถามส่วนใหญ่ อย่างไรก็ตาม มักไม่เพียงพอสำหรับการดึงหน้าเว็บที่อธิบายวัตถุในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างกระชับ เนื่องจากข้อความค้นหาเหล่านี้ต้องการการวิเคราะห์ทั้งข้อความที่ไม่มีโครงสร้างและข้อมูลที่มีโครงสร้างที่มีอยู่ใน aclweb.org

10 ตัวอย่างวิธีการใช้แนวทางแบบมีโครงสร้างของ AI ทั่วไป

1. การคาดการณ์การซื้อออนไลน์

2. บริการแนะนำตัวเลือกภาพยนตร์และเพลง

3. การเฝ้าระวังความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของทรัพย์สิน

4. การวินิจฉัยทางการแพทย์

5. ผู้ช่วยส่วนตัวดิจิทัลอัจฉริยะ*

6. การค้นพบทางวิทยาศาสตร์

7. การสร้างต้นแบบ AI

8. การสร้างข่าวตามข้อมูลของ Google

9. รถยนต์อัจฉริยะที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง

10. การป้องกันการฉ้อโกงบัตรเครดิต

“สมาร์ทโฟน รถยนต์ ธนาคาร และบ้านของคุณล้วนใช้ปัญญาประดิษฐ์ในชีวิตประจำวัน บางครั้งก็ชัดเจนว่ากำลังทำอะไร เช่น เมื่อคุณขอให้ Siri ขอเส้นทางไปยังปั๊มน้ำมันที่ใกล้ที่สุด บางครั้งก็ไม่ชัดเจน เช่น เมื่อคุณทำการซื้อที่ผิดปกติด้วยบัตรเครดิตและไม่ได้รับการแจ้งเตือนการฉ้อโกงจากธนาคารของคุณ AI มีอยู่ทุกหนทุกแห่ง และมันสร้างความแตกต่างอย่างมากในชีวิตของเราทุกวัน”

เครื่องมือค้นหาตรงกับความตั้งใจของผู้ซื้อในการสืบค้นแตกต่างจากการสืบค้นข้อมูล

เมื่อปรับธุรกิจของคุณให้เข้ากับการตลาดผ่านการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่ายและการมองเห็นการค้นหาทั่วไป ข้อความค้นหาการดำเนินการมีความสำคัญที่สุดในการค้นหาตามแนวคิดของผู้ใช้

คำค้นหาสร้างขึ้นโดยผู้ใช้ที่ต้องการ "ทำ" บางอย่าง เช่น "ซื้อตั๋วเดินทางไปวอชิงตัน ดี.ซี." ในทางกลับกัน ข้อความค้นหาที่ให้ข้อมูลมีไว้สำหรับผู้ใช้ที่ต้องการ "รู้" บางอย่าง เช่น "ฉันจะเพิ่ม Conversion ในเว็บไซต์ของฉันได้อย่างไร"

ยิ่งหน้าเว็บตรงกับจุดประสงค์ในการค้นหาอย่างชัดเจนโดยใช้สัญญาณเชิงความหมายทั้งหมดของหน้า เมื่อเวลาผ่านไป หน้าก็จะยิ่งมีอันดับดีขึ้นสำหรับคำค้นหานั้น ขณะที่ อัลกอริทึมของ Google BERT พัฒนา ขึ้น การจับคู่วลีในสำเนาเว็บก็ไม่สำคัญเท่าเมื่อก่อน อันที่จริง มันสามารถทำร้ายคุณได้มากหากแนะนำเป็น "การบรรจุคำหลัก" เนื้อหาดิจิทัลที่เต็มไปด้วยคำหลักจำนวนมากในสำเนาจะไม่สร้างผลการค้นหายอดนิยมอีกต่อไป เป็นการดีกว่าที่จะใช้เวลามากขึ้นใน การเพิ่มประสิทธิภาพรายชื่อธุรกิจ Google ของคุณ

ดัชนีความหมายของคุณประกอบด้วยส่วนหนึ่งของอัลกอริทึมของ Google ที่กำหนดว่าเว็บไซต์ของคุณเกี่ยวกับอะไรและความเกี่ยวข้องอย่างแท้จริงกับหัวข้อที่กำหนดมากเพียงใดเมื่อเทียบกับเว็บไซต์อื่นๆ ในแง่เทคนิค SEO "สัญญาณ" ที่มีความหมายดังกล่าวจะรวมถึงรายการต่างๆ เช่น URL, แท็กชื่อ, คีย์เวิร์ดของ META, แท็กรูปภาพ, คำอธิบาย META, โครงสร้าง UX ภายใน, ความเชี่ยวชาญในหัวข้อของผู้เขียน , ลิงก์ขาออก, บทวิจารณ์ Google และการกล่าวถึง/การอ้างอิง/การอ้างอิง)

ด้วยมูลค่าที่เพิ่มขึ้นของการรวมการค้นหาชุดข้อมูล เช่น Oracle และ PostgreSQL และฐานข้อมูล Cloud แบบหลายประเภทที่เกิดขึ้นใหม่ ความสามารถด้านกราฟใหม่กับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์จึงเกิดขึ้น ดร. Nicolas Figay กล่าวว่านี่หมายความว่า "ภาษาที่ใช้สำหรับสืบค้นด้วยกราฟมาตรฐานไม่ได้เกี่ยวข้องกับฐานข้อมูลเพียง 1,5% เท่านั้น แต่ค่อนข้างมากกว่านั้น" จากข้อมูลวันที่ 22 พ.ย. 2019 ภูมิทัศน์ที่เกิดขึ้นใหม่สำหรับความรู้แบบกระจาย อภิปรัชญา เว็บเชิงความหมาย ฐานความรู้ เทคโนโลยีที่ใช้กราฟ และบทความมาตรฐาน ไซต์ที่มีโครงสร้างที่ดีจะแสดงได้ดีขึ้นในกราฟความรู้

นี่เป็นเพราะว่า KG เป็นฐานข้อมูลชนิดพิเศษที่ใช้ความรู้ที่จัดเป็นหมวดหมู่และเชื่อถือได้ในรูปแบบที่เครื่องอ่านได้ ซึ่งหมายความว่าหมวดหมู่ของเว็บไซต์และควรพิจารณาด้วยความระมัดระวังเพื่อให้เครื่องมือค้นหาสามารถตีความได้ดีที่สุด การสนับสนุนภาษาการสืบค้นแบบกราฟเพิ่มเติมมีแนวโน้มว่าเหตุใดคำขอภาษา ISO จึงบ่อยกว่าและต้องการผู้ให้บริการโซลูชันที่หลากหลายมากขึ้น

วิธีจัดโครงสร้างเนื้อหาให้สอดคล้องกับความตั้งใจของลูกค้ามากที่สุด

ระบุเจตนาของลูกค้าและรู้ว่าคำสำคัญหรือคำค้นหาใดที่ขับเคลื่อนด้วยอย่างแท้จริง” People also Ask and Related Questions in SERPs หากถูกถามว่า การมุ่งเน้นที่ความหมายเริ่มต้นเมื่อใด หรือแม่นยำแค่ไหน? พวกเขาเป็นคำถามที่ดี

ความหมายในการแมป ontology ได้รับการอ่านที่แม่นยำ 96.2% ในช่วงต้น

เพื่อตอบสนองต่อจำนวนเอกสารทางเว็บที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษที่เพิ่มขึ้น ย้อนกลับไปในปี 2549 Google ได้ให้บริการเครื่องมือค้นหาที่แปลเป็นภาษาท้องถิ่นและตามภูมิภาค “ความถูกต้องของการทำแผนที่ ontology คือ 96.2%; ความถูกต้องของการติดแท็ก ontology คาดว่าจะอยู่ระหว่าง 60% ถึง 70%” ตามวันที่ 1 ธันวาคม 2549 การ จัดทำดัชนีข้อความตาม Ontology และการสืบค้นบทความทางเว็บเชิงความหมาย **** ตั้งแต่นั้นมาได้มีการบรรลุผลสำเร็จมากมายในการปิดช่องว่างระหว่างอินเทอร์เน็ตที่ใช้ HTML และวิสัยทัศน์ที่ใช้ RDF ของเว็บเชิงความหมาย โดยการเชื่อมโยงคำที่มีความหมายในข้อความและเอนทิตีกับแนวคิดของ ontology แนวคิดในหัวข้อจะสามารถระบุและจับคู่ได้ดีขึ้น

การทำความเข้าใจและการใช้การทำแผนที่ ontology สามารถ ให้โอกาสธุรกิจขนาดเล็กแข่งขันในด้าน SEO ที่แข่งขัน ได้

วางแผนแนวทางที่มีโครงสร้างเพื่อเข้าถึงผู้ซื้อด้วยความตั้งใจที่จะซื้อ

ต้องใช้กลยุทธ์ SEO แบบองค์รวมเพื่อสร้างเนื้อหาที่ยอดเยี่ยม การวิจัยการตลาดจะทำแผนที่โอกาสของหัวข้อ ด้วยข้อมูลคำหลักเพื่อให้ได้ปริมาณการค้นหาและได้รับปริมาณการใช้ SEO ที่ต้องการ เรียนรู้วิธีจัดชั้นคำหลักของคุณเข้าด้วยกันเพื่อสร้างเนื้อหาที่มีความหมาย เรารีเฟรชรายการคำหลักของเราอย่างต่อเนื่อง จากนั้นจึงวิเคราะห์ SERP สำหรับแต่ละวลีค้นหาอย่างละเอียด จากนั้นดูว่า Google มีเจตนารมณ์ของคำถามแต่ละข้ออย่างไร และเลือกคำหลักที่มีการทำธุรกรรมมากขึ้น กล่าวคือ คำหลักที่ผู้คนจะใช้เมื่อค้นหาผลิตภัณฑ์และบริการเฉพาะที่ลูกค้าจัดหาให้

หาก Google เห็นว่าผู้ใช้มีส่วนร่วมกับเนื้อหาของคุณ เว็บไซต์ของคุณก็ควรมีเหตุผล เรียกใช้การ ตรวจสอบทางเทคนิค SEO เพื่อขจัดอุปสรรค ไซต์ที่ดีที่สุดเกี่ยวกับประสบการณ์ของผู้ใช้และเนื้อหา คุณไม่จำเป็นต้องมีคีย์เวิร์ดในเนื้อหาเพื่อจัดอันดับ แต่คุณต้องมีเนื้อหาที่ตรงกับการค้นหาเหล่านั้น จำเป็นต้องมีเนื้อหาเพียงพอที่จะจัดอันดับเนื้อหา – สร้างแผนการตลาดสำหรับตำแหน่งที่คุณต้องการสนับสนุนเนื้อหาเทียบกับเนื้อหาหลัก

US Google และ Luth Research ได้ตรวจสอบเส้นทางผู้บริโภคสู่เส้นทางการซื้อ*** และความหมายและผลลัพธ์ของผู้ใช้สร้างแกนหลักของธุรกิจดิจิทัลของคุณอย่างไร ข้อมูลได้รับการวิเคราะห์ระหว่างเดือนเมษายนถึงส.ค. 2016 และสังเกตข้อมูลการคลิกสตรีมข้ามอุปกรณ์เกี่ยวกับการตอบสนองของบุคคลสี่รายต่อโอกาสในการขายที่เลือกรับ

แนวโน้มการค้นหาผู้ซื้อที่สำคัญ 2 ประการเกิดขึ้นจากการตั้งค่าการช็อปปิ้งในช่วงวันหยุด:

(1) การค้นหาพัฒนาขึ้นโดยที่ผู้คนไม่ใส่ใจในสิ่งที่พวกเขาต้องการจริงๆ

(2) ผู้คนหันมาค้นหาเพื่อ “ตรวจสอบ” ว่าแบรนด์ ผลิตภัณฑ์ หรือผู้ค้าปลีกรายใดตรงตามความต้องการมากที่สุด

คำค้นหาพื้นฐานสามประเภทที่ใช้บนอินเทอร์เน็ต:

(1) ข้อมูลข่าวสาร

(2) การนำทาง

(3) การทำธุรกรรม

David Amberland** แนะนำให้ใช้เนื้อหาที่สามารถพบได้ทางออนไลน์และนำมาใช้ใหม่ในลักษณะที่ช่วยให้เว็บไซต์ของคุณอยู่เหนือคู่แข่ง ผสานรวมการเชื่อมโยงกันอย่างชาญฉลาด ความเร็วในการประมวลผล และปริมาณรายงานที่คุณสร้างขึ้นเพื่อเป็นศูนย์กลางสำหรับข้อมูลที่เชื่อถือได้ในช่องของคุณที่ผู้ซื้อที่คาดหวังกำลังมองหา

กลยุทธ์การดูแลจัดการเนื้อหาที่มีประสิทธิภาพและ HTML เชิงความหมาย

ออกแบบเนื้อหาด้วยโครงสร้างที่จัดเรียงตามความหมายโดยเจตนาของตัวกรอง ระบบการดึงข้อมูลเว็บในอดีตมีข้อ จำกัด ในการเชื่อมต่อข้อมูลที่เกี่ยวข้อง โดยส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับการจับคู่คำหลัก วันนี้ เนื้อหาเว็บควร พร้อมสำหรับการค้นหาด้วยเสียง ไม่เพียงพอสำหรับข้อมูลจำนวนมหาศาลที่มีอยู่และให้ความสามารถที่จำกัดในการทำความเข้าใจแนวคิดของความต้องการของผู้ใช้และความสัมพันธ์ระหว่างวลีคำหลัก ข้อจำกัดเหล่านี้นำไปสู่การเปลี่ยนไปสู่การค้นหาแนวคิดของผู้ใช้ซึ่งได้ครบกำหนดรวมถึงแนวคิดและความหมาย นักการตลาดที่สร้างเนื้อหาที่โพสต์ HTML เชิงความหมายกำลังแบ่งแนวคิดของตนออกเป็นหมวดหมู่ที่มีโครงสร้างเป็นแนวทางที่ดีกว่าในการดูแลจัดการเนื้อหา พวกเขาพึ่งพาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ใหม่ที่เปลี่ยนเทรนด์การค้นหา

การศึกษาในปี 2014 เกี่ยวกับ Semantic-Based Information Retrieval System สำหรับการค้นหาเว็บแบบ semantic ได้เสนออัลกอริธึมที่เพิ่มมูลค่าซึ่งสามารถดึงข้อมูลในลักษณะที่มีความสามารถมากขึ้น สถาปัตยกรรมที่มีโครงสร้างมากขึ้นนี้ใช้อินพุตจากรายการคีย์เวิร์ดดั้งเดิมที่มีให้โดยประวัติผู้ใช้ และแปลงคำค้นหา ทั้งแบบเปล่งเสียงหรือพิมพ์เป็นข้อความค้นหาเชิงความหมาย ความสามารถนี้เกิดขึ้นได้ด้วยความช่วยเหลือของแนวคิดของโดเมนจาก ontology โดเมนที่มีอยู่ก่อน อรรถาภิธานอิสระ และความสามารถขั้นสูงในการถอดรหัสความสัมพันธ์ทางความหมายระหว่างกันระหว่างรันไทม์ ข้อมูลที่ใช้บังคับสำหรับแบบสอบถามเชิงความหมายใช้เพื่อกำหนดการจัดอันดับตามความเกี่ยวข้อง

มีความมุ่งมั่นมากกว่าระบบการดึงข้อมูลโดยใช้คำ (IR) ไปจนถึงสถานการณ์ที่ทราบเนื้อหาและที่ทราบบริบท ทุกวันนี้ ความหมายมีบทบาทอย่างมากในกลยุทธ์เนื้อหาโดยใช้เอกสารที่มีโครงสร้างและกลไกเพื่อดึงข้อมูลเชิงความหมายออกจากเอกสาร ด้วยการพัฒนาอุปกรณ์สวมใส่ที่เปิดใช้งานอินเทอร์เน็ตใหม่และการใช้สมาร์ทโฟนที่เพิ่มขึ้นโดยผู้ซื้อมือถือ ความต้องการข้อมูลเพิ่มเติมโดยผู้ออกแบบระบบดึงข้อมูลจึงกำลังกดดัน ความจำเป็นในการโต้ตอบกับผู้ใช้และบริบทเป็นรากฐานสำคัญในการจัดหาวิธีแก้ไขปัญหาที่กำลังดำเนินอยู่

ตาม semanticscholar.org เทคโนโลยีการจัดอันดับขึ้นอยู่กับการประมาณความน่าจะเป็นที่คำหลักและแนวคิดภายในหน้าที่ใส่คำอธิบายประกอบจะเชื่อมโยงกันในลักษณะเดียวกับที่อยู่ในใจของผู้ใช้ในขณะที่ส่ง แบบสอบถาม ความน่าจะเป็นวัดโดยใช้คำอธิบายแบบกราฟของ ontology ข้อความค้นหาของผู้ใช้ และหน้าที่มีคำอธิบายประกอบ”

ในการ เพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาของคุณสำหรับผู้ดู และเป้าหมายทางธุรกิจ เนื้อหาควรประกอบด้วยตัวเลือกเชิงกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนรายได้ให้กับธุรกิจ เราอาศัยอยู่ในโลกที่เน้นเมตาดาต้าเชิงความหมายซึ่งมีการจัดการอนุกรมวิธานและวิธีจัดประเภทโพสต์ เอกสาร และเพจ ประดิษฐ์และดำเนินการสภาพแวดล้อมที่มีข้อมูลเมตาจำนวนมากเพื่อให้เนื้อหาเว็บที่ชาญฉลาดมีความหมายให้บริการใน SERP เมื่อผู้ใช้ต้องการ การมีเว็บไซต์ที่มีความซับซ้อนในระดับนี้มีประโยชน์ในด้านต่อไปนี้: ปรับปรุงการค้นหาที่ได้รับ การจัดการบันทึกข้อมูล การระบุแบรนด์ ปัญหาความเป็นส่วนตัว การโยกย้ายอย่างชาญฉลาด การทำงานร่วมกันอย่างปลอดภัยกับพันธมิตร การวิเคราะห์เนื้อหาและข้อความ และเว็บแอปพลิเคชันหรือกระบวนการใดๆ ที่ต้องใช้ การใช้ข้อมูลเมตา จ้างนักการตลาดดิจิทัลที่รู้วิธี ทำให้ข้อมูลที่มีโครงสร้างของคุณเป็นปัจจุบัน อยู่เสมอ

นักออกแบบเว็บไซต์ที่เริ่มต้นด้วยการทำงานร่วมกับ SEO ที่มีทักษะด้านการตลาด เนื้อหาที่มีโครงสร้างข้อมูล จะได้รับการเข้าชมที่เกี่ยวข้องมากขึ้นในเว็บไซต์ของตน

คำถาม: มาร์กอัปสคีมาช่วยในการค้นหาแนวคิดหรือไม่

คำตอบ: ใช่ เราสามารถช่วยให้คุณเข้าใจตำแหน่งปัจจุบันของธุรกิจของคุณใน SERP, การทำแผนที่เชิงความหมาย และลำดับของประวัติออนไลน์ที่มีอยู่ของคุณ เพื่อให้ผู้ใช้ดำเนินการได้ทันท่วงที นอกจากนี้เรายังช่วยธุรกิจต่างๆ ใน การพิจารณาว่าคำหลักหางยาวใดที่ขาดหายไป ในประเภทการแสดงข้อความค้นหาของคุณ จัดทำแผนภูมิว่าหน้าใดอาจอยู่ในอันดับสำหรับ Conversion ที่เกิดขึ้นเองได้ดีกว่า และร่างแผนว่าจะเขียนอย่างไร เส้นทางนี้ดีกว่าการโยนเนื้อหาแล้วเรียนรู้วิธีการทำงาน

จากนั้นเราจะใช้เครื่องมือต่างๆ กับสถานการณ์ของคุณเพื่อค้นหาความน่าจะเป็นสูงสุดในการขาย และวิธีการทำการตลาดเนื้อหาที่ดูแลจัดการของคุณ สำหรับการแสดงผลของ AdWords อย่างไม่เป็นทางการ จะเห็นการลดลงของอันดับทั่วไปเมื่อวาง PPC การโฆษณา PPC มีแนวโน้มที่จะ "เพิ่มจำนวนคลิกมากขึ้น" หากไซต์ของคุณอยู่ในอันดับแรกในสามอันดับแรกในการค้นหาแบบออร์แกนิกสำหรับคำค้นหาเดียวกัน ตัวอย่างเช่น คลินิกการจัดการความเจ็บปวดในพลีมัท มินนิโซตาอาจเป็นเฉพาะกลุ่ม และธุรกิจที่ตั้งอยู่ในนั้นจำเป็นต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้จัดอันดับสำหรับการขายบริการที่เหมาะสมกับข้อมูล เจตนาของหางยาวมีความสำคัญมากกว่าคำสำคัญในคำหลัก เราช่วยให้ลูกค้าของเราค้นพบสิ่งที่พวกเขาสามารถใช้ประโยชน์ได้เพื่อให้ได้รับชัยชนะในปัจจุบันซึ่งขับเคลื่อนด้วยความตั้งใจในการค้นหาที่คุณต้องการจับคู่

เราแนะนำให้ใช้ระเบียบวิธีเนื้อหาที่มีโครงสร้างซึ่งรวมถึง ไมโครดาต้าของอีคอมเมิร์ซ เพื่อให้แน่ใจว่าเนื้อหาที่ถูกต้องบนไซต์ของคุณถูกส่งไปยังผู้ดูที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสม ด้วยการสร้างโครงสร้างที่ดี คุณสามารถใช้เนื้อหาที่คุณเขียนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น 42dm.net เป็นเจ้าภาพการสัมมนาผ่านเว็บเกี่ยวกับการเติบโตทางธุรกิจของ Hyperspeed ซึ่งฉันขอแนะนำสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการค้นหาแนวคิดของผู้ใช้

หมายเหตุ: หน้าเว็บทั้งหมดจะได้รับประโยชน์จาก การเพิ่มประสิทธิภาพ PageSpeed ​​โดยใช้ตัวชี้วัด Web Core Vital เนื้อหาที่ยอดเยี่ยมยังคงพลาดเมื่อผู้คนไม่รอหน้าที่โหลดช้า

การค้นหาแนวคิดของผู้ใช้และการสร้างแบบจำลองข้อมูลกราฟ

เมื่อวันที่ 28 มีนาคม 2019 Ivelina Nikolova ปริญญาเอก ได้พูดคุยกับ Ontotext เกี่ยวกับ พื้นฐานของกราฟสำหรับการสร้างเนื้อหาเว็บที่มีโครงสร้าง เขากล่าวว่า: "กรอบคำอธิบายทรัพยากร (RDF) เป็นรูปแบบข้อมูลกราฟที่อธิบายความหมายหรือความหมายของข้อมูลอย่างเป็นทางการ มันแสดงถึงข้อมูลเมตา กล่าวคือ ข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูล โมเดลข้อมูล RDF ประกอบด้วยสามส่วนที่แสดงลิงก์ (หรือขอบ) ในกราฟ RDF” *****

เอนทิตีเหล่านี้สามารถช่วยคุณ จับคู่ความตั้งใจในการค้นหาผู้ซื้อที่คาดหวัง เพื่อจัดเนื้อหาหลักของคุณให้ตรงกับสิ่งที่สำคัญสำหรับพวกเขามากที่สุด เนื่องจากวิธีที่ผู้ใช้ค้นหาและค้นหาคำตอบที่เกี่ยวข้องนั้นเกิดขึ้นจากการเรียนรู้ของเครื่องในปัจจุบัน เนื้อหาเว็บที่มีโครงสร้างจึงมีความสำคัญมากกว่าที่เคย

การปรับขนาดของเทคนิคการค้นหาแบบเดิมเพื่อทำความเข้าใจข้อมูลขนาดกำลังท้าทายเพียงพอสำหรับธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลางส่วนใหญ่ ความท้าทายทางเทคนิคใหม่ ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลเพิ่มเติมที่มีอยู่ในไฮเปอร์เท็กซ์เพื่อสร้างผลการค้นหาที่เหนือกว่า

นี่คือความช่วยเหลือฟรี: ดาวน์โหลดคู่มือการวิเคราะห์ SEO ของเรา และดำดิ่งลงไป เราสามารถ พาธุรกิจของคุณไปข้างหน้าด้วยการตรวจสอบไซต์ในเชิงลึก

การจัดโครงสร้างข้อมูลในไซต์ของคุณมีความสำคัญมาก จึงควรรวมไว้ในคู่มือ SEO สำหรับผู้เริ่มต้นทั้งหมด ตามความเห็นของเรา

ขั้นตอนการดำเนินการสำหรับธุรกิจของคุณในการยอมรับการสร้างแบบจำลองข้อมูลกราฟ

ส่งเสริมธุรกิจของคุณด้วยการรวบรวมข้อมูล การเชื่อมโยงกัน และการแยกเอนทิตีการค้นหาซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการขุดข้อความ กำหนดกราฟความรู้ทางธุรกิจของคุณโดยการผสานรวมแนวทางที่มีโครงสร้างโดยใช้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างนอกเหนือจากข้อเท็จจริงจากกราฟความรู้โอเพนซอร์ส หากคุณจริงจังกับอนาคตของธุรกิจคุณ ให้เตรียมการตรวจสอบเว็บไซต์หลายประเภทล่วงหน้าเพื่อค้นหาแนวทางที่มีโครงสร้าง อ่านคำถามที่ พบบ่อยเกี่ยวกับการตลาดการค้นหาทั่วไป ก่อนเพื่อทำความเข้าใจคำศัพท์ที่ใช้ได้ดีขึ้น

พิจารณาผลการค้นหาปัจจุบันของคุณ หากคุณพบว่าไม่ตรงกับสิ่งที่เรากำลังมองหาในแต่ละกรณี สมัครใช้บริการของเราเพื่อก้าวข้ามการค้นหา "ทั่วไป" ของ Google และรับ ผลลัพธ์ดิจิทัลที่ต้องการจากการตลาดของคุณ

* 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