| Kosten | Среда, 14 Марта 2018, 20:26 | Сообщение 1 |
| Еще один термин, который вы услышите, это семантические ключевые слова, что связанные со скрытой семантической индексацией LSI. Семантический анализ немного похож на поисковые системы, используя ассоциацию слов, чтобы решить, что вы действительно ищете. Например, если вы искали «Титаник», то поисковая система будет использовать контекст, который вы предоставляете с другими условиями поиска, чтобы решить, что ищете ли вы информацию о корабле или фильме с кассой.
Поскольку LSI помогает поисковым системам предоставлять более релевантные результаты при поиске людей, что является частью хорошей стратегии исследования ключевых слов, что заключается в поиске ключевых слов LSI для использования в вашем контенте. Хотите увидеть LSI в действии? Посмотрите на результаты авто заполнения, когда вводите слово или фразу в поле поиска Google. Этот список изменяется по мере добавления слов для предоставления контекста.
Вы также можете посмотреть соответствующие условия поиска, показанные в нижней части страницы результатов. Обратите внимание, если вы измените параметры поиска, то этот список исчезнет.
Хорошим инструментом для поиска ключевых слов LSI является LSIGraph, что дает вам более длинный список, чем восемь или около того условий, которые предоставляет Google. В то время как некоторые записи оставят вас почесывать голову, другие предоставят момент для создания контента. Использование семантических ключевых слов дает вашему контенту еще большую потенциальную актуальность и доступность.
Что действительно хотят найти в поиске по ключевому слову
Однако вы описываете ключевые слова, недостаточно просто понять, являются ли они короткими, средними или длинными хвостами. Чтобы максимально использовать ключевые слова для маркетинга, создания контента и SEO, вы также должны понимать намерения искателя, который их использует. Когда вы понимаете намерение, вы превращаетесь в читателя разума, способного доставить то, что хотят искатели.
Как обычно, существуют различные способы описания намерения ключевых слов. Например, практическая электронная торговля идентифицирует четыре типа:
1. Навигация, где пользователи ищут конкретный веб-сайт.
2. Информационный, где пользователи ищут ответ на вопрос.
3. Investigational, где пользователи ищут информацию, которая может в конечном итоге привести к транзакции.
4. Transactional, где пользователи готовы покупать.
Как они отличаются друг от друга, но описание типичного процесса поиска помогает объяснить. Предположим, вы подумывали о покупке телефона, и начнете с информационных ключевых слов, чтобы выяснить, какие варианты доступны. Это часто основанные на фактах фразы, спрашивающие, где, почему и как.
Пока вы это делаете, вы можете столкнуться с несколькими брендами, которые вас интересуют. Изучая их, вы можете ввести их имя в поле поиска, чтобы найти URL адрес своего сайта. Это навигационный поиск или исследовательский поиск, хотя есть еще информационный элемент.
Базы данных исследований ключевых слов SERPs
Еще один бесплатный инструмент, который вы можете использовать, поступает из SERP. Их инструмент базы данных исследований ключевых слов очень похож на Google Keyplanner. Просто добавьте свой запрос в панель поиска, и вы получите результаты в зависимости от объема запросов и цены за клик.
Как работает латентный семантический анализ
Скрытый семантический анализ возник из-за проблемы поиска соответствующих документов из поисковых слов. Основная трудность возникает, когда мы сравниваем слова, чтобы найти соответствующие документы, потому что мы действительно хотим сравнить значения или понятия, лежащие за словами. LSA пытается решить эту проблему, сопоставляя слова и документы в концептуальное пространство и проводя сравнение в этом пространстве.
Поскольку у авторов есть широкий выбор доступных слов, когда они пишут, концепции могут быть скрыты из-за разных вариантов слов от разных авторов. Этот по существу случайный выбор слов вводит шум в отношения слово и их понятия. Скрытый семантический анализ отфильтровывает некоторые из этих шумов, а также пытается найти наименьший набор концепций, охватывающих все документы.
Теоретические основы LSI
Мы упоминали о сложности обучения компьютеру организации данных в концепции и демонстрации понимания. Одним из больших преимуществ LSI является то, что он является строго математическим подходом, не понимая смысла документов или слов, которые он анализирует.
Это делает его мощным, универсальным методом, позволяющим индексировать любую сплоченную коллекцию документов на любом языке. Его можно использовать в сочетании с обычным поиском по ключевым словам или вместо одного с хорошими результатами.
Прежде чем обсуждать теоретические основы LSI, стоит упомянуть несколько реальных поисков из некоторых образцов коллекций документов. В каждом поиске красное название или astrisk указывает, что документ не содержит строку поиска, а синий заголовок или astrisk информирует зрителя о том, что строка поиска присутствует.
Чтобы решить задачу, LSA вводит упрощения
Документы представлены как «мешки слов», где порядок слов в документе не важен, только сколько раз каждое слово появляется в документе. Понятия представлены как образцы слов, которые обычно появляются вместе в документах.
| | Страна: (RU) |
| |
