Hướng dẫn dành cho Người mới bắt đầu về Tìm kiếm Ngữ nghĩa: Ví dụ và Công cụ

Kể từ Hummingbird của Google, thuật ngữ “tìm kiếm ngữ nghĩa” đã được sử dụng rất nhiều. Tuy nhiên, khái niệm này thường bị hiểu sai. Tìm kiếm ngữ nghĩa là gì và nó giúp ích như thế nào đối với các nỗ lực SEO?

Khi mọi người nói chuyện với nhau, họ hiểu nhiều hơn là chỉ lời nói. Họ hiểu ngữ cảnh, các tín hiệu không lời (nét mặt, sắc thái giọng nói, v.v.) và hơn thế nữa.

Nó tự xuất hiện nên chúng tôi không thực sự hiểu khó giải thích những gì đang được truyền đạt mà không có sự trợ giúp của tất cả các tín hiệu “ngoài lời nói”.

Các yếu tố khiến cuộc sống của Google và SEO trở nên khó khăn

  • Google cố gắng (và thường đấu tranh) để hiểu người dùng muốn gì (mà không thực sự nhìn thấy hoặc nghe thấy chúng).
  • Người làm SEO cố gắng hiểu những gì Google đã tìm ra từ các truy vấn của người dùng của họ và cách tạo các trang đáp ứng các tiêu chí bí ẩn này. Khi thuật toán của Google trở nên phức tạp hơn, việc giải mã những gì Google cần hoặc quan trọng hơn là những gì người dùng Google cần khi sử dụng một truy vấn tìm kiếm cụ thể càng trở nên khó khăn hơn.

Đây là lúc tìm kiếm ngữ nghĩa phát huy tác dụng.

“Ngữ nghĩa” đề cập đến các khái niệm hoặc ý tưởng được truyền đạt thông qua các từ và phân tích ngữ nghĩa giúp máy tính dễ hiểu bất kỳ chủ đề nào (hoặc truy vấn tìm kiếm).

Nói một cách đơn giản (và tôi không phải là chuyên gia phân tích ngữ nghĩa chuyên nghiệp, mặc dù tôi có bằng về ngôn ngữ học nhận thức), Google (và do đó là những người làm SEO) quan tâm đến hai khái niệm chính đằng sau tìm kiếm ngữ nghĩa:

  • Lập bản đồ ngữ nghĩa, là nghiên cứu các kết nối giữa một từ / cụm từ và một tập hợp các từ hoặc khái niệm có liên quan.
  • Mã hóa ngữ nghĩa, tức là mã hóa để giải thích tốt hơn cho Google về những loại thông tin có thể tìm thấy trên mỗi trang.

Vì chúng ta có xu hướng ném các thuật ngữ sang trái và phải trong ngành của chúng ta (thường là tự chúng ta tạo ra trong quá trình này), nên có rất nhiều sự nhầm lẫn khi nói đến tìm kiếm ngữ nghĩa và cách thực hiện điều đó.

Do đó, bài viết này là nỗ lực của tôi để giải quyết sự nhầm lẫn đó và giúp bạn hiểu rõ hơn về phân tích ngữ nghĩa và ứng dụng của nó trong SEO.

Ánh xạ ngữ nghĩa

Lập bản đồ ngữ nghĩa là hình dung mối quan hệ giữa các khái niệm và thực thể (cũng như mối quan hệ giữa các khái niệm và thực thể có liên quan).

Dưới đây là một ví dụ về bản đồ ngữ nghĩa (hoặc mô hình) từ một bài báo của Ramanathan Guha của Google, người tạo ra Dự án lược đồ trong tương lai:

Mô hình tìm kiếm ngữ nghĩaNguồn hình ảnh

[Part of a semantic map for [Yo-Yo Ma] Truy vấn tìm kiếm]

Mô hình này giúp Google hiểu rõ hơn về tất cả các truy vấn có liên quan và cung cấp các gợi ý tìm kiếm hữu ích (như biểu đồ kiến ​​thức, câu trả lời nhanh và các gợi ý khác).

Nguồn ảnh: Ảnh chụp màn hình do tác giả tạo (tháng 12 năm 2019)

Phân tích ngữ nghĩa cũng giúp Google phục vụ người dùng tìm kiếm bằng giọng nói tốt hơn bằng cách cung cấp cho họ câu trả lời tức thì dựa trên hiểu biết chung của họ về một chủ đề.

Nhưng làm thế nào để phân tích ngữ nghĩa có thể được sử dụng trong tối ưu hóa công cụ tìm kiếm?

Cách tốt nhất để hiểu ngữ nghĩa là với Trình tối ưu hóa văn bản, một công cụ giúp hiểu các mối quan hệ này.

Nếu ai đó đang tìm kiếm [pizza], bạn có thể đang tìm kiếm:

  • Đặt bánh pizza
  • Nấu pizza

Từ nhiều năm cung cấp kết quả tìm kiếm cho người dùng và phân tích tương tác của họ với những kết quả tìm kiếm đó, Google dường như biết rằng phần lớn người dùng tìm kiếm [pizza] quan tâm đến việc đặt bánh pizza.

Ví dụ về hiểu tìm kiếm ngữ nghĩaNguồn ảnh: Ảnh chụp màn hình do tác giả tạo (tháng 12 năm 2019)

Do đó, chúng tôi chỉ cần giải mã sự hiểu biết của Google về bất kỳ truy vấn nào đã mất nhiều năm để xây dựng và tinh chỉnh.

Trình Tối ưu hóa Văn bản nắm bắt các kết quả tìm kiếm này và nhóm chúng thành các chủ đề và thực thể có liên quan để bạn có thể có được bức tranh rõ ràng về cách tối ưu hóa mục đích tìm kiếm tốt hơn.

Nguồn ảnh: Ảnh chụp màn hình do tác giả tạo (Tháng 12 năm 2019)

Ý tưởng là việc sử dụng nhiều hơn các thuật ngữ này trong bản sao của bạn sẽ giúp phù hợp với chúng vào mô hình ngữ nghĩa của Google. Bằng cách này, Google biết rằng tài liệu của bạn là những gì người tìm kiếm dự định làm.

Mã hóa ngữ nghĩa

Ý tưởng đằng sau việc sử dụng mã để diễn đạt ý nghĩa (không chỉ để trình bày) có từ nhiều năm trước khi dự án Schema.org được khởi chạy.

Trong nhiều năm, chúng tôi đã sử dụng HTML ngữ nghĩa để truyền đạt ý nghĩa của nội dung:

  • Phụ đề H1-H6 sẽ đại diện cho các chủ đề chính của tài liệu
  • Các thẻ HTML khác sẽ thể hiện nhiều ngữ nghĩa hơn, bao gồm:

Các thẻ này giúp tất cả các loại máy móc hiểu và truyền tải tốt hơn thông tin chúng tìm thấy trên trang web.

Ví dụ: vì lý do khả năng tiếp cận, bạn nên sử dụng đánh dấu công nghệ hỗ trợ sau để biết nơi trích dẫn bắt đầu (và kết thúc) và ai đang được trích dẫn.

Nguồn ảnh: Ảnh chụp màn hình do tác giả tạo (tháng 12 năm 2019)

Đây là cách các thẻ HTML thêm ý nghĩa vào tài liệu và đó là lý do tại sao chúng tôi gọi chúng là thẻ ngữ nghĩa.

Khi Schema.org được thành lập vào năm 2011, chủ sở hữu trang web thậm chí còn có nhiều cơ hội hơn để dịch ý nghĩa của một tài liệu (và các phần khác nhau của nó) vào máy tính. Từ đó trở đi, chúng tôi có thể hướng trình thu thập thông tin tìm kiếm đến tác giả của trang, loại nội dung (bài viết, Câu hỏi thường gặp, bài đánh giá và các trang khác) và mục đích của nó (xác minh tính xác thực, chi tiết liên hệ và hơn thế nữa). .

Vậy tại sao mọi người nên quan tâm đến mã hóa ngữ nghĩa?

Đánh dấu ngữ nghĩa tồn tại vì một lý do – Mong muốn giao tiếp

Chúng tôi muốn giải thích mục đích và cấu trúc nội dung của chúng tôi cho công cụ tìm kiếm.

Với sự trợ giúp của đánh dấu ngữ nghĩa, Google có thể xác định và sử dụng thông tin quan trọng trên một trang. Đổi lại, các nhà xuất bản web nhận được “đoạn mã chi tiết”, tức là danh sách tìm kiếm chi tiết hơn những danh sách không sử dụng ngữ nghĩa.

Có nhiều công cụ để giúp bạn mã hóa ngữ nghĩa:

  • Ứng dụng giản đồ giúp đánh dấu hầu hết mọi dữ liệu có cấu trúc đang tồn tại
  • Đối với người dùng WordPress, có rất nhiều plugin đã được tạo, bao gồm lược đồ đánh giá, lược đồ câu hỏi thường gặp, v.v.

Cuối cùng, dự án gần đây nhất có tên là inLinks giúp bạn thêm dữ liệu có cấu trúc vào các trang của mình dựa trên phân tích ngữ nghĩa của riêng bạn.

Nguồn ảnh: Ảnh chụp màn hình do tác giả tạo (Tháng 12 năm 2019)

Phần kết luận

Nói một cách đơn giản, phân tích ngữ nghĩa là một nỗ lực nhằm thu hẹp khoảng cách giữa thuật toán tìm kiếm, các trang web mà nó trả về và người dùng của công cụ tìm kiếm:

  1. Con người muốn tìm một thứ gì đó và công cụ tìm kiếm có hai nhiệm vụ cần giải quyết – hiểu người dùng muốn gì và kết hợp ý định đó với các tài liệu web thực hiện tốt nhất điều đó
  2. Một công cụ tìm kiếm cần phải hiểu những gì nó đang cố gắng tìm kiếm. Phân tích ngữ nghĩa được sử dụng để hiểu rõ hơn về mục đích tìm kiếm
  3. Công cụ tìm kiếm phải so sánh mục đích truy vấn này với các trang web mà nó có trong chỉ mục. Mã hóa ngữ nghĩa có thể được sử dụng để giải thích cho công cụ tìm kiếm những gì trên trang và liệu nó có phù hợp với mục đích truy vấn hay không.

Như bạn có thể thấy, ngữ nghĩa được sử dụng để làm cho tương tác giữa công cụ tìm kiếm và người dùng dễ dàng hơn, nhưng nó cũng giúp công cụ tìm kiếm hiểu rõ hơn (và sử dụng) thông tin trên mỗi trang.

Ann Smarty là một blogger và quản lý cộng đồng tại Internet Marketing Ninjas. Cô ấy có thể được tìm thấy trên Twitter @seosmarty


Nguồn: Searchenginewatch

Trả lời

Chat Zalo