การสร้างแบบจำลองหัวข้อใน SEO – วิธีใหม่ในการจัดอันดับที่สูงขึ้น

การสร้างแบบจำลองหัวข้อใน SEO คือการใช้แบบจำลองทางสถิติเพื่อค้นหาหัวข้อในชุดเอกสาร การตรวจสอบการเกิดขึ้นร่วมกันของคำและวลีในหน้าเว็บหลายพันหน้า อัลกอริธึมสามารถกำหนดความเกี่ยวข้องเฉพาะให้กับหน้าหนึ่งๆ และจัดอันดับหน้าเทียบกับคำค้นหา

จากคีย์เวิร์ดสู่หัวข้อ

ในช่วงแรก ๆ ของเครื่องมือค้นหา - ปลายทศวรรษ 1990 - อัลกอริธึมทำมากกว่าจับคู่คำหลักในผลลัพธ์กับคำหลักในข้อความค้นหา เครื่องมือค้นหาไม่เข้าใจบริบทของข้อความค้นหาหรือเจตนาเบื้องหลังคำหลัก

แต่เครื่องมือค้นหามาไกลตั้งแต่นั้นมา อัลกอริธึมของเสิร์ชเอ็นจิ้นไม่เพียงเข้าใจคีย์เวิร์ดเท่านั้น แต่ยังเข้าใจหัวข้อเบื้องหลังคีย์เวิร์ดอีกด้วย การเน้นที่หัวข้อมากกว่าคำหลักนี้เรียกว่า SEO เชิงความหมาย

ความก้าวหน้าครั้งใหญ่ครั้งแรกในการทำความเข้าใจหัวข้อนั้นมาพร้อมกับ Google Hummingbird Update ในปี 2013 นั่นคือตอนที่ Google เริ่มวิเคราะห์วลีทั้งหมด ไม่ใช่แค่คำหลักแต่ละคำ

ก้าวต่อไปที่ยิ่งใหญ่ในปี 2558 ด้วยอัลกอริทึม RankBrain ของ Google ซึ่งใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อทำความเข้าใจบริบทและเจตนาเบื้องหลังข้อความค้นหา

ถึงเวลานี้ ความหนาแน่นของคีย์เวิร์ดซึ่งเป็นตัววัดความเกี่ยวข้องก็หายไปอย่างรวดเร็วในกระจกมองหลัง มันถูกแทนที่ด้วยความเกี่ยวข้องเฉพาะ อันดับของคุณบน Google ในตอนนี้นั้นขึ้นอยู่กับว่าเนื้อหาของคุณครอบคลุมหัวข้อนั้นมากน้อยเพียงใด

ตั้งแต่นั้นมา Google และเครื่องมือค้นหาอื่นๆ ก็เริ่มเข้าใจหัวข้อต่างๆ ได้ดีขึ้นเรื่อยๆ พวกเขาทำสิ่งนี้ผ่านเทคนิคที่เรียกว่าการสร้างแบบจำลองหัวข้อ

การสร้างแบบจำลองหัวข้อเทียบกับการจำแนกหัวข้อ

แบบจำลองหัวข้อเป็นวิธีทางสถิติในการค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างคำและวลี

ด้วยการสร้างแบบจำลองหัวข้อ อัลกอริธึมจะค้นหาหมวดหมู่ของข้อมูลเองโดยไม่ได้รับการดูแล ทำได้โดยการสแกนชุดเอกสารและจัดกลุ่มคำและวลีตามความถี่ที่เกิดขึ้นควบคู่ไปกับคำและวลีอื่นๆ การสร้างแบบจำลองหัวข้อเป็นเทคนิคการเรียนรู้ที่ 'ไม่ได้รับการดูแล': อัลกอริธึมจะค้นหาหมวดหมู่เองตามรูปแบบที่พบ

การสร้างแบบจำลองหัวข้อแตกต่างจากการจัดประเภทหัวข้อซึ่งเป็นเทคนิคการเรียนรู้ด้วยเครื่องที่มนุษย์ต้อง 'ฝึก' อัลกอริทึมโดยกำหนดกฎเกณฑ์บางประการ

ด้วยการจัดประเภทหัวข้อ คุณต้องกำหนดประเภทของข้อมูลที่คุณต้องการใช้ก่อน จากนั้นคุณให้ตัวอย่างข้อมูลดิบแก่อัลกอริทึมที่แท็กด้วยหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเหล่านั้น อัลกอริทึมจะใช้หมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเหล่านั้นเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล

ความแตกต่างระหว่างสองเทคนิคคือ: ในการจัดประเภทหัวข้อ มนุษย์จะบอกอัลกอริทึมว่าหมวดหมู่คืออะไร ในขณะที่ในการสร้างแบบจำลองหัวข้อ อัลกอริธึมจะค้นหาว่าหมวดหมู่คืออะไรผ่านการวิเคราะห์ทางสถิติว่าคำและวลีจัดกลุ่มอย่างไรในรูปแบบเฉพาะ

วิธีการวิเคราะห์ข้อความเหล่านี้ไม่เพียงแต่ใช้โดยเสิร์ชเอ็นจิ้นเท่านั้น แต่ยังใช้ทางอินเทอร์เน็ตอีกด้วย

ตัวอย่างเช่น ธุรกิจที่ได้รับคำติชมจากลูกค้าออนไลน์จำนวนมากอาจใช้การสร้างแบบจำลองหัวข้อหรือการจัดประเภทหัวข้อเพื่อจัดเรียงคำติชมเป็นหมวดหมู่ เช่น การแจ้งเตือนหลังการซื้อ การติดตามประสบการณ์ คำติชมของแบรนด์ การร้องเรียนของลูกค้า และบทวิจารณ์ของลูกค้า

การสร้างแบบจำลองหัวข้อสองประเภท

จนถึงตอนนี้ ฉันได้ใช้คำว่า 'การสร้างแบบจำลองหัวข้อ' ราวกับว่าเป็นเพียงสิ่งเดียว แต่จริงๆ แล้ว เป็นคำศัพท์เฉพาะที่ครอบคลุมเทคนิคต่างๆ มากมาย

มาดูการสร้างแบบจำลองหัวข้อประเภทต่างๆ กัน

การจัดสรร Dirichlet แฝง (LDA)

Latent Dirichlet Allocation (LDA) ตั้งอยู่บนสมมติฐานสองประการ: หัวข้อที่คล้ายกันใช้คำที่คล้ายกัน และเอกสารที่พูดถึงหลายหัวข้อที่สามารถตรวจพบการแจกแจงทางสถิติได้

LDA จับคู่เอกสารกับรายการหัวข้อโดยกำหนดหัวข้อให้มีการจัดเรียงคำต่างๆ เช่น n-grams n-gram คือลำดับของคำที่ใช้ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

ตัวกำหนด 'n' หมายถึงจำนวนคำใน n-gram โดยที่ N=1 n-gram มีหนึ่งคำ โดยที่ N=2 n-gram ประกอบด้วยคำสองคำ และอื่นๆ

ตัวอย่างเช่น ประโยค “วัวกระโดดข้ามดวงจันทร์” จะมี 2 คำต่อไปนี้ n-grams (เรียกว่า bi-grams):

• วัว
• วัวกระโดด
• กระโดดข้าม
• มากกว่า
• ดวงจันทร์

เมื่อคุณมี n-gram แล้ว คุณจะสามารถคำนวณเพื่อคาดการณ์แนวโน้มที่คำบางคำจะเกิดขึ้นในประโยคเดียวกันหรือในย่อหน้าเดียวกัน หรือในระยะที่ห่างจากกัน

Latent Dirichlet Allocation ทำงานบนสมมติฐานที่ว่าเอกสารประกอบด้วยการจัดเรียงคำเฉพาะและการจัดเตรียมเหล่านั้นเป็นตัวกำหนดหัวข้อของเอกสาร

การวิเคราะห์ความหมายแฝง

เช่นเดียวกับ LDA การวิเคราะห์ความหมายแฝงอยู่บนพื้นฐานของสมมติฐานการกระจาย: ความหมายของคำสามารถเข้าใจได้โดยดูที่บริบทที่คำปรากฏขึ้น ในฐานะนักภาษาศาสตร์ชาวอังกฤษ JR Firth กล่าวไว้ว่า: “คุณจะรู้จักคำของบริษัทที่มันเก็บไว้” (Firth, JR 1957:11)

ต่างจาก LDA ซึ่งกำหนดหัวข้อให้กับการจัดเรียงคำโดยเฉพาะ การวิเคราะห์ความหมายแฝงจะคำนวณว่าคำต่างๆ เกิดขึ้นในชุดเอกสารบ่อยเพียงใด ถือว่าเอกสารที่เป็นของหัวข้อที่คล้ายกันจะมีการกระจายความถี่ของคำที่เหมือนกันโดยประมาณสำหรับคำบางคำ

วิธีที่ใช้ในการคำนวณความถี่ของคำคือ Term Frequency-Inverse Document Frequency หรือ tf-idf

ความถี่คำ (TF) หมายถึงจำนวนครั้งที่คำหลักปรากฏในเอกสารเดียว

ความถี่เอกสารผกผัน (IDF) วัดจำนวนครั้งที่คำที่ปรากฏในคอลเลกชันของเอกสาร

จากนั้น Term Frequency (TF) จะถูกหารด้วย Inverse Document Frequency (IDF) เพื่อรับค่า TF-IDF

ทั้ง LDA และ LSA เป็นเทคนิคที่ไม่มีผู้ดูแล

กลุ่มหัวข้อ - กุญแจสู่อันดับที่สูงขึ้น

อย่างที่คุณเห็น เครื่องมือค้นหากำลังเปลี่ยนความสนใจจากคำหลักเป็นหัวข้อ พวกเขากำลังใช้วิธีการทางสถิติที่หลากหลายเพื่อระบุรูปแบบในวิธีที่พบคำบางคำกับคำอื่น รูปแบบเหล่านั้นทำให้เครื่องมือค้นหาสามารถระบุหัวข้อได้

และนั่นเป็นสาเหตุที่กลุ่มหัวข้อเป็นส่วนสำคัญของการจัดอันดับสูงในผลการค้นหา

Google ต้องการแสดงผลการค้นหาที่เชื่อถือได้ นั่นหมายถึงการนำเสนอเนื้อหาที่ครอบคลุมหัวข้อได้ดีทั้งในเชิงลึกและกว้าง

เสาหลักและกลุ่มกระทู้

วิธีที่ดีที่สุดคือการใช้โมเดลคลัสเตอร์หัวข้อ นั่นคือชุดของหน้าที่มีหน้ากลางเรียกว่าเสาหลัก โพสต์หลักครอบคลุมหัวข้อในเชิงลึกและโดยทั่วไปจะมีความยาวอย่างน้อย 3000 คำ

ในโพสต์หลัก คุณจะครอบคลุมหัวข้อย่อยทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อของคุณ แต่คุณไม่จำเป็นต้องพูดถึงหัวข้อย่อยเหล่านั้นอย่างละเอียด ใช้เวลาสองสามย่อหน้าเพื่อแนะนำหัวข้อย่อยแต่ละหัวข้อ จากนั้นเชื่อมโยงไปยังบล็อกโพสต์แยกต่างหาก ซึ่งคุณครอบคลุมหัวข้อย่อยนั้นอย่างละเอียดมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น เสาหลักของคุณอาจเกี่ยวกับ 'เครื่องมือทำสวน' นั่นจะเป็นบทความที่ยาวกว่าปกติที่คุณอธิบายสั้น ๆ เกี่ยวกับเครื่องมือทำสวนประเภทหลักทั้งหมด: เครื่องตัดหญ้า เครื่องตัดหญ้า เครื่องเล็มหญ้า เครื่องตัดหญ้า กรรไกรตัดแต่งกิ่ง เครื่องตัดหญ้า เครื่องตัดหญ้า เครื่องเป่าลม เครื่องมือทำขอบ สปริงเกอร์ ฯลฯ

จากนั้นคุณจะต้องสร้างเนื้อหาแยกต่างหากสำหรับแต่ละหัวข้อย่อยเหล่านั้น และเชื่อมโยงไปยังบทความเหล่านั้นจากโพสต์หลัก

เหตุใดกลุ่มหัวข้อจึงช่วยเกี่ยวกับ SEO

กลุ่มหัวข้อช่วยให้คุณมีอันดับสูงขึ้นได้อย่างไร? มันแสดงเครื่องมือค้นหาที่เว็บไซต์ของคุณมีอำนาจเฉพาะสำหรับหัวข้อเฉพาะ เมื่อคุณสร้างคลัสเตอร์หัวข้อ เนื้อหาของคุณจะเต็มไปด้วยคีย์เวิร์ดที่เกี่ยวข้อง และนั่นคือสิ่งที่อัลกอริธึมของเครื่องมือค้นหากำลังมองหา เว็บไซต์ที่มีเนื้อหาที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดสิบหรือสิบห้าหน้าซึ่งเต็มไปด้วยคำหลักที่มักพบร่วมกันจะได้รับไฟเขียวจากอัลกอริทึม

ในบทความนี้ เราได้พิจารณาว่าเหตุใดหัวข้อจึงแทนที่คีย์เวิร์ดเป็นจุดสนใจของ SEO และวิธีที่เครื่องมือค้นหาใช้เครื่องมือสร้างแบบจำลองหัวข้อต่างๆ เพื่อทำความเข้าใจหัวข้อและหัวข้อย่อย

ในฐานะผู้สร้างเนื้อหา คุณอาจสงสัยว่ามีเครื่องมือสร้างแบบจำลองหัวข้อที่จะช่วยคุณ 'กำหนดแผนที่' หัวข้อใดหัวข้อหนึ่งโดยเฉพาะหรือไม่ เพื่อให้คุณสามารถสร้างเนื้อหาที่ครอบคลุมหัวข้อนั้นอย่างครอบคลุม

ไม่น่าแปลกใจเลยที่เครื่องมือดังกล่าวมีอยู่แล้ว และในตอนต่อไป ผมจะแสดงให้คุณดูสองคน

เครื่องมือสร้างแบบจำลองหัวข้อ

ส่วนนี้ให้ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับเครื่องมือสร้างแบบจำลองหัวข้อสองหัวข้อที่จะช่วยให้คุณเขียนเนื้อหาที่มีสิทธิ์เฉพาะหัวข้อสูง

MarketMuse

MarketMuse เป็นเครื่องมือวิจัยเนื้อหาและเครื่องมือวางแผนคำหลักที่ขับเคลื่อนโดย AI ใช้การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ในการวิเคราะห์เนื้อหา แนะนำหัวข้อที่จะครอบคลุม และพัฒนาบรีฟเพื่อช่วยให้คุณสร้างเนื้อหาที่ดีขึ้น

เมื่อคุณเข้าสู่ระบบ MarketMuse คุณจะเห็นเครื่องมือห้าอย่างในเมนูด้านซ้าย การวิจัย การแข่งขัน เพิ่มประสิทธิภาพ คำถาม และการเชื่อมต่อ:

ลองดูที่เครื่องมือเหล่านี้ทีละตัว

เครื่องมือวิจัย

ในเครื่องมือวิจัย พิมพ์คำหลักของคุณ จากนั้น MarketMuse จะระบุหัวข้อหลักสำหรับคำหลักนั้น:

หัวข้อปรากฏในคอลัมน์ด้านซ้ายมือ ในคอลัมน์ทางขวามือ คุณจะเห็นปริมาณการค้นหาโดยประมาณสำหรับแต่ละหัวข้อที่เกี่ยวข้อง ตลอดจนกราฟที่แสดงแนวโน้มการค้นหาสำหรับหัวข้อนั้น

คอลัมน์ทางด้านขวาสุดจะแสดงจำนวนครั้งที่คุณควรพูดถึงหัวข้อที่เกี่ยวข้องในเนื้อหาของคุณ MarketMuse ใช้รหัสสีสำหรับสิ่งนี้:

• สีเหลือง = 1 ถึง 2 กล่าวถึง
• สีเขียว = 3 ถึง 10 กล่าวถึง
• สีน้ำเงิน = 10+ กล่าวถึง

คุณสามารถเจาะลึกลงไปในแต่ละหัวข้อที่เกี่ยวข้องได้โดยคลิกที่หัวข้อ คุณจะเห็นรายการตัวแปรสำหรับหัวข้อนั้น:

การรวมตัวแปรเหล่านี้ในเนื้อหาของคุณจะช่วยให้คุณจัดอันดับสำหรับคำหลักหลายคำ นอกจากนี้ยังจะเพิ่มอำนาจเฉพาะหัวข้อของบทความของคุณ เนื่องจากขณะนี้เครื่องมือค้นหาทราบแล้วว่าคำบางคำปรากฏพร้อมกันในเนื้อหาที่ครอบคลุมหัวข้อในเชิงลึก

เครื่องมือการแข่งขัน

เครื่องมือการแข่งขันจะสร้างแบบจำลองหัวข้อโดยการวิเคราะห์เอกสารนับพันฉบับ จากนั้นจะวิเคราะห์ผลลัพธ์ 20 อันดับแรกเทียบกับโมเดลนั้นและนำเสนอผลลัพธ์เป็นแผนที่ความร้อน

การแข่งขันใช้เพื่อประเมินและวิเคราะห์การแข่งขันในหัวข้อที่กำหนด และตัดสินใจเกี่ยวกับความครอบคลุมที่คุณต้องการสำหรับหัวข้อนั้น

แผนที่ความร้อนของการแข่งขันช่วยให้คุณเข้าใจได้อย่างรวดเร็วว่าการแข่งขันเข้าใกล้หัวข้อที่คุณต้องการเขียนอย่างไร หัวข้อที่เกี่ยวข้องที่คุณต้องรวมไว้ และหัวข้อใดที่คุณควรครอบคลุมเพื่อทำให้เนื้อหาของคุณโดดเด่นกว่าคนอื่นๆ:

ที่ด้านบนของหน้าจอการแข่งขัน คุณจะเห็นผลการค้นหา 20 อันดับแรกสำหรับหัวข้อนั้น ใต้ผลการค้นหาแต่ละรายการจะมีคะแนนเนื้อหา MarketMuse สำหรับบทความนั้น นี่คือคะแนนที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งพัฒนาโดย MarketMuse ซึ่งแสดงให้เห็นว่าหน้าครอบคลุมหัวข้อได้ดีเพียงใด

รหัสสีในแผนที่ความร้อนแสดงให้คุณเห็นว่าเนื้อหาแต่ละส่วนครอบคลุมหัวข้อได้ดีเพียงใด:

• สีแดง = 0 กล่าวถึง
• สีเหลือง = 1-2 กล่าวถึง
• สีเขียว = 3-10 กล่าวถึง
• สีน้ำเงิน = 10+ กล่าวถึง

วิธีที่รวดเร็วในการประเมินว่าหน้าเว็บครอบคลุมหัวข้อได้ดีเพียงใดในการสแกนคอลัมน์ในแนวตั้ง:

ในทำนองเดียวกัน คุณสามารถดูได้ว่าการแข่งขันครอบคลุมหัวข้อใดหัวข้อหนึ่งโดยการสแกนในแนวนอนข้ามแถว:

อีกสิ่งหนึ่งที่ควรมองหาในเครื่องมือการแข่งขันคือคะแนนเนื้อหา สิ่งเหล่านี้ช่วยให้คุณเห็นได้อย่างรวดเร็วว่าเนื้อหาอันดับต้น ๆ ครอบคลุมหัวข้อนั้นได้ดีเพียงใด:

หากคะแนนต่ำ แสดงว่าคุณมีโอกาสดีที่จะอยู่ในระดับสูงสำหรับหัวข้อนั้นด้วยเนื้อหาที่ได้รับการวิจัยมาอย่างดี

ที่ด้านซ้ายของหน้าจอการแข่งขัน คุณจะเห็นหัวข้อทั้งหมดที่ประกอบเป็นแบบจำลองหัวข้อ

เมื่อใช้เครื่องมือการแข่งขัน มีสองสิ่งที่ต้องค้นหา: หัวข้อที่ต้องมีและช่องว่างของหัวข้อ

หัวข้อที่ต้องมีคือหัวข้อ ที่พบอย่างสม่ำเสมอในหน้าเว็บที่มีอันดับสูงสุดในผลการค้นหา เพื่อให้ทำงานได้ดี หัวข้อเหล่านี้จะต้องรวมอยู่ในผลงานของคุณ

ช่องว่าง หัวข้อเป็นหัวข้อที่ไม่ครอบคลุมโดยการแข่งขัน พวกเขาเป็นโอกาสที่ดีในการเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาของคุณโดยรวมหัวข้อที่คู่แข่งของคุณขาดหายไป

เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ

เครื่องมือ Optimize คือโปรแกรมแก้ไขข้อความที่ให้คำติชมแบบเรียลไทม์ว่าเนื้อหาของคุณครอบคลุมหัวข้อได้ดีเพียงใด เพียงพิมพ์คำสำคัญและ URL ของบทความ จากนั้น MarketMuse จะแสดง

รหัสสีในแผงด้านขวามือจะแสดงจำนวนครั้งที่คุณใช้คำนั้น และจำนวนครั้งที่คุณควรจะใช้คำนั้น

เมื่อคุณเพิ่มคำที่แนะนำในส่วนเนื้อหาของคุณ รหัสสีจะอัปเดตเพื่อแสดงว่าคุณกำลังเข้าใกล้จำนวนการกล่าวถึงที่เหมาะสมที่สุดสำหรับคำนั้น

แท็บ "ฟีด" ช่วยให้คุณทำการประเมินว่าเนื้อหาของคุณจัดการกับหัวข้อได้ดีเพียงใด ขณะที่คุณเลื่อนลงไปที่หน้า:

ที่ด้านบนของหน้าจอการแข่งขัน คุณจะเห็นแถบสถานะที่บอกคะแนนเนื้อหา คะแนนเฉลี่ย คะแนนเป้าหมาย จำนวนคำ จำนวนคำเฉลี่ย และจำนวนคำเป้าหมายของคุณ:

เครื่องมือคำถาม

เครื่องมือคำถามใน MarketMuse มีประโยชน์เมื่อคุณอยู่ในขั้นตอนการวิจัยในการเขียนบทความของคุณ จะแสดงคำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับหัวข้อของคุณ:

การรวมคำถามที่เกี่ยวข้องในเนื้อหาของคุณเป็นอีกวิธีหนึ่งในการเพิ่มอำนาจเฉพาะหัวข้อของบทความของคุณ

ทางด้านขวามือของหน้าจอ คุณจะเห็นคอลัมน์ที่มีปุ่มว่า "เรียกใช้" ซึ่งจะให้ตัวเลือกแก่คุณในการเรียกใช้คำถามแต่ละข้อในเครื่องมืออีกสี่เครื่องมืออื่น:

MarketMuse เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการวิเคราะห์หัวข้อและรับรองว่าเนื้อหาชิ้นของคุณครอบคลุมหัวข้อมากที่สุด สิ่งที่ทำให้ MarketMuse มีประโยชน์อย่างยิ่งคือมันขึ้นอยู่กับผลลัพธ์อันดับต้นๆ สำหรับคำหลักนั้น

ไม่เพียงแต่แสดงให้คุณเห็นว่าหัวข้อใดบ้างที่หน้าเว็บซึ่งอยู่ในอันดับต้นๆ ของผลการค้นหา นอกจากนี้ยังแสดงให้คุณเห็นช่องว่างของหัวข้อ การแก้ไขช่องว่างของหัวข้อจะทำให้เนื้อหาของคุณโดดเด่นกว่าหน้าอื่นๆ

ข้อมูลเชิงลึกของบทความ

Article Insights เป็นเครื่องมือสร้างแบบจำลองหัวข้ออื่น

ช่วยให้คุณระบุคำหลักที่ปรากฏในผลการค้นหา 10 อันดับแรกสำหรับหัวข้อใดหัวข้อหนึ่ง ช่วยในการวิเคราะห์คู่แข่งโดยเปรียบเทียบเนื้อหาของคุณกับของคู่แข่ง เพื่อให้คุณดูได้ว่าคำหลักใดที่พวกเขาไม่ได้ใช้ และช่วยในการตรวจหาเอนทิตีด้วยการแท็กคำหลักเป็นบุคคล ผลิตภัณฑ์ บริษัท หรือสถานที่

สิ่งแรกที่คุณต้องทำใน Article Insights คือการสร้างโครงการ ตั้งชื่อโครงการของคุณแล้วเพิ่มคำหลักที่คุณต้องการกำหนดเป้าหมาย:

คีย์เวิร์ดจะเข้าสู่คิวการประมวลผล - อาจใช้เวลาสองสามนาทีในการวิเคราะห์ให้เสร็จสิ้น

เมื่อคำหลักได้รับการประมวลผลแล้ว คุณต้องคลิกที่ปุ่มดู

จากนั้น คุณจะเห็นหน้าจอที่ประกอบด้วยสองส่วน: ส่วนต่อประสานการเขียนทางด้านซ้ายและการวิเคราะห์ทางด้านขวา:

ในตัวแก้ไขบทความ คุณมีสองแท็บ: 'บทความ' และ 'สรุป':

บทสรุปเป็นที่ที่คุณสามารถเขียนบันทึกย่อเกี่ยวกับบทความได้ มีปุ่มแชร์ซึ่งคุณสามารถรับลิงก์เพื่อแชร์บทความกับผู้เขียนของคุณได้

ทางด้านขวามือคือแผงที่มีการวิเคราะห์เนื้อหาของคุณทั้งหมด:

ซึ่งรวมถึง:

• จำนวนคำ
• คำสำคัญที่คุณใช้ในบทความของคุณ
• คำหลักที่คู่แข่งของคุณใช้ (การวิเคราะห์ช่องว่าง)
• หัวข้อที่คุณใช้และจำนวนหัวข้อที่คู่แข่งของคุณใช้
• เอกลักษณ์ของเนื้อหาของคุณ
• คะแนนการอ่าน

คุณสามารถเริ่มเขียนบทความตั้งแต่เริ่มต้น หรือนำเข้าบทความที่อยู่ระหว่างดำเนินการจาก URL:

เมื่อคุณโหลดเนื้อหาในตัวแก้ไขบทความแล้ว เครื่องมือจะวิเคราะห์เนื้อหาของคุณเทียบกับผลการค้นหา 10 อันดับแรกสำหรับคำหลักนั้น:

• แผงที่ 1 และ 2 จะแสดงให้คุณเห็นว่าบทความของคุณสมบูรณ์เพียงใดและจำนวนคำที่คุณควรตั้งเป้าไว้
• แผงที่ 3 แสดงคำหลัก 15 อันดับแรกที่ใช้ในเนื้อหาของคุณ
• แผงที่ 4 แสดงคำหลักที่คู่แข่งของคุณใช้และจำนวนคำหลักที่คุณใช้
• แผงที่ 5 แสดงให้คุณเห็นหัวเรื่องที่คุณใช้และเปรียบเทียบกับหัวเรื่องที่ใช้โดยคู่แข่งของคุณ

ข้างใต้แผงหัวข้อคือแผงที่แสดงคะแนน 'เอกลักษณ์' และเครื่องมือที่ให้คะแนนการอ่าน Flesch แก่คุณ:

เครื่องมือ 'เอกลักษณ์' มีปุ่มที่เรียกว่า 'Article Re-writer'

คลิกที่มันและจะเปิดเครื่องมือแก้ไขบทความ พร้อมด้วยคำแนะนำที่เป็นประโยชน์สำหรับคำพ้องความหมาย คุณสามารถใช้เพื่อเขียนตัวอย่างที่คุณเพิ่มจากแท็บ 'การวิจัย' อีกครั้ง วางเคอร์เซอร์เหนือคำที่ไฮไลต์ แล้วเครื่องมือนี้จะให้คำพ้องความหมายอื่นสำหรับคำนั้น:

สิ่งนี้มีประโยชน์มากที่ช่วยให้คุณเขียนเนื้อหาของคุณใหม่ได้อย่างรวดเร็ว

ที่ด้านบนของแผงด้านขวามือมีแท็บเจ็ดแท็บ จนถึงตอนนี้ เรากำลังดำเนินการอยู่ในแท็บคะแนน

หากคุณคลิกที่แท็บคู่แข่ง คุณจะเห็นรายชื่อคู่แข่ง 10 อันดับแรกสำหรับคำหลักนั้น พร้อมด้วยการจัดกลุ่มคำหลักสำหรับคู่แข่งแต่ละราย การจัดกลุ่มคีย์เวิร์ดเหล่านี้แสดงคีย์เวิร์ดยอดนิยมที่คู่แข่งแต่ละรายใช้:

คุณสามารถเลือกและยกเลิกการเลือกคู่แข่งได้ ซึ่งจะเป็นประโยชน์หากมีผลลัพธ์ที่คุณเชื่อว่าไม่เกี่ยวข้องกับเนื้อหาของคุณ

แท็บถัดไปคือ 'การวิจัย' แท็บนี้ดึงข้อมูลโค้ดจากเนื้อหาอันดับสูงสุด:

คลิกที่ตัวอย่างการวิจัยและจะถูกเพิ่มลงในตัวแก้ไขบทความ จากนั้นคุณต้องเขียนใหม่เพื่อให้เป็นส่วนหนึ่งของเนื้อหาของคุณเอง

แท็บถัดไปคือ 'หัวเรื่อง' แท็บนี้แสดงหัวข้อที่ใช้สำหรับผู้แข่งขันแต่ละรายที่คุณเลือก คุณสามารถดูจำนวนหัวเรื่องบนหน้าได้อย่างแม่นยำ และระดับหัวเรื่องเป็นอย่างไร

ถัดไปคือแท็บ 'คำถาม'

แท็บนี้ดึงคำถามจาก Google ที่เกี่ยวข้องกับคำหลักของคุณ เหล่านี้เป็นหัวข้อย่อยที่คุณสามารถเพิ่มในบทความของคุณเพื่อรับสิทธิ์เฉพาะ:

แท็บถัดไปคือ 'หัวข้อ' เครื่องมือนี้แสดงคำหลักที่เกี่ยวข้องซึ่งจัดกลุ่มตามหัวข้อ ย่อหน้าที่ตรงกับหัวข้อเหล่านั้นจะอยู่ในแผงหัวข้อนั้นสำหรับคุณ:

โครงร่างหัวข้อช่วยให้คุณค้นพบคำสำคัญที่เกี่ยวข้องซึ่งคุณสามารถเพิ่มลงในย่อหน้าของคุณได้อย่างง่ายดาย การเพิ่มคำที่เกี่ยวข้องเหล่านี้ลงในย่อหน้าของคุณจะเพิ่มอำนาจหัวข้อของเนื้อหาของคุณและปรับปรุงคุณภาพของบทความอย่างมาก

แท็บสุดท้ายคือ 'ซ้ำ' เครื่องมือนี้ตรวจจับชิ้นส่วนภายในเนื้อหาของคุณที่ซ้ำกัน คุณต้องเขียนใหม่อีกครั้งในสิ่งที่ทำเครื่องหมายด้วยสีแดงโดยเครื่องมือนี้

กลับไปที่แผงคำหลักในแท็บ 'คะแนน' เพราะมันมีคุณลักษณะที่มีประโยชน์ คลิกที่คำหลักในแผงนั้น:

คำหลักนั้นจะถูกเน้นในแท็บคู่แข่ง คุณสามารถดูได้ว่าคู่แข่งของคุณใช้คำหลักนั้นกี่ครั้ง:

คำหลักเดียวกันนั้นจะถูกเน้นในแท็บ 'การวิจัย' ด้วย:

นี่เป็นคุณลักษณะที่มีประโยชน์เมื่อคุณพยายามเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาของคุณสำหรับคำหลักหนึ่งๆ

บทสรุป

เมื่ออัลกอริทึมเปลี่ยนจากการมุ่งเน้นที่คำหลักและพยายามทำความเข้าใจหัวข้อ เนื้อหาของคุณจึงมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ ที่เนื้อหาของคุณครอบคลุมหัวข้ออย่างครอบคลุม

นั่นกลายเป็นกุญแจสำคัญในการจัดอันดับที่ด้านบนของผลการค้นหา

ในบทความนี้ เราได้ดูเทคนิคการสร้างแบบจำลองหัวข้อต่างๆ ที่เครื่องมือค้นหากำลังใช้อยู่ในขณะนี้ เพื่อทำความเข้าใจการเกิดขึ้นร่วมของคำภายในเอกสารและภายในชุดเอกสาร

เราได้เห็นแล้วว่าการมีอยู่ ความถี่ และความใกล้เคียงของคำหลักที่คล้ายคลึงกันภายในเอกสารนั้นถูกใช้โดยเครื่องมือค้นหาเพื่อทำความเข้าใจหัวข้ออย่างไร

มีเหตุผลว่าหากเสิร์ชเอ็นจิ้นใช้เครื่องมือเหล่านี้เพื่อทำความเข้าใจอำนาจเฉพาะ ผู้สร้างเนื้อหาจำเป็นต้องใช้เทคนิคเดียวกันเพื่อให้แน่ใจว่าเนื้อหาครอบคลุมหัวข้ออย่างถูกต้อง

และนั่นคือที่มาของเครื่องมืออย่าง MarketMuse และ Article Insights พวกเขาใช้ AI เพื่อวิเคราะห์หัวข้อที่คุณกำลังเขียนและแสดงให้คุณเห็นว่าหัวข้อย่อยอยู่ในหัวข้อนั้นอย่างไร และคำหลักใดที่คุณควรใช้เพื่อให้มีอันดับที่ดีสำหรับหัวข้อนั้น

แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

• คลัสเตอร์หัวข้อ & SEO – 5 เคล็ดลับง่ายๆ สำหรับการสร้างฮับเนื้อหา
• Semantic SEO - A Beginner's Guide
• สร้างโครงสร้างไซโลบนเว็บไซต์ของคุณใน 5 ขั้นตอนง่ายๆ
• การจัดทำดัชนีความหมายแฝงคืออะไร: 7 ข้อเท็จจริงที่สำคัญ
• คำหลัก LSI คืออะไรและจะใช้อย่างไรเพื่อให้อยู่ในอันดับที่สูงขึ้น