Семантично SEO: Как да оптимизираме за смисъл, а не за ключови думи

Семантичното SEO помага на търсачките да разберат контекста. Научете как да използвате обекти, теми и намерения, за да създавате по-богато и по-високо класирано съдържание.

Семантичното SEO има за цел да опише връзките между обектите, така че Google, заедно с по-новите системи за отговори, задвижвани от изкуствен интелект, да могат да разбират съдържанието на уебсайт.

Въпреки че семантичното SEO едва ли е ново, то сега помага за преодоляване на критична пропаст между традиционното SEO и по-новите усилия в генеративната оптимизация за търсачки (GEO) и оптимизацията, подпомагана от изкуствен интелект (AIO).

Научете защо семантичното SEO е важно, вижте как търсачките и инструментите с изкуствен интелект използват семантично разбиране, за да подобрят резултатите от търсенето, и как да оптимизирате съдържанието си в тази обектно-ориентирана среда.

Защо семантичното SEO е важно сега

Семантичното SEO е по-важно от всякога, тъй като помага да се гарантира, че вашето съдържание се появява в подходящи контексти: традиционни страници с резултати от търсачките на Google (SERP) и по-нови генеративни резултати от търсачките, като например Google AI Reviews и ChatGPT заявка отговори.

Простото насочване към ключови думи вече не е достатъчно. Google отдавна е започнал да преминава от използване на ключови думи към използване на теми и обекти за генериране на резултати от търсенето.

Връзките между ключови думи, теми и обекти представляват семантичната релевантност, която предоставя полезното, ориентирано към потребителя съдържание.

На общо ниво това работи, когато Google индексира уебсайтове, анализира намерените обекти и съхранява информация за тези взаимоотношения в своята Графика на знанията. След това, когато някой подаде заявка за търсене, Google използва обработка на естествен език (NLP), за да разбере намерението на търсенето, да извлече информацията и да я представи като комбинация от функции на SERP.

Без семантично SEO, този процес на класиране в търсачките би бил много по-малко ефективен. Семантичното значение, предоставено от структурираните данни и други маркировки, гарантира, че Google разбира правилно съдържанието ви през целия процес.

За по-подробно обяснение на този процес и неговото въздействие вижте раздела „Как търсачките използват семантично разбиране“ по-долу.

Какво е семантично SEO?

Семантичното SEO е процесът на оптимизиране на съдържание, за да се вземат предвид значението, контекстът и връзките между обектите.

Думата „семантичен“ е свързана със значението на думите. Така че „семантично SEO“ е оптимизация за търсачки, която директно се занимава с дефинициите и намерението на съдържанието на уебсайт.

В ранните дни на SEO, използването на ключова дума достатъчно пъти на страница (препълване с ключови думи) можеше да доведе до класиране на съдържанието – независимо дали тази ключова дума има някаква връзка с темата на страницата.

В опит да се бори с препълването с ключови думи, Google се стреми да разбере по-добре основната тема на страницата. За да направи това, започна да разчита на други сигнали за класиране, за да определи тази тема.

Разчитането на тематична релевантност беше по-добро от простото съвпадение на ключови думи. Но все пак изключваше съдържание от резултатите, което може би е било релевантно за търсенето, просто защото не бяха използвани правилните думи и фрази.

За алгоритмите на Google релевантността спрямо намерението за търсене е много по-важна от ключовите думи и темите. Тук се намесва семантичното SEO.

Семантичното SEO далеч надхвърля използването на отделни ключови думи и тематични фрази. По-скоро използва schema markup и други структурирани данни, за да опише връзките между тези обекти:

• Хора
• Места
• Теми
• Концепции и идеи
• Данни и факти

Разбирайки връзките между тези обекти, Google може да предостави резултати, които по-добре съответстват на заявката за търсене на потребителя, дори ако термините за търсене не съвпадат точно с ключовите думи в съдържанието.

Пример за семантично SEO: Apple или ябълка?

Представете си, че търсите в Google „ябълка“.

Google ще трябва да положи известни усилия, за да разбере какво имате предвид:

• Apple, Inc., която произвежда популярни продукти като MacBook, iPhone и EarPods
• Ябълка, която се предлага в много разновидности, като Cortland, Gala и Red Delicious
• Друга техническа или производна препратка, като цвят, ботанически термин или фраза като „Адамова ябълка“.

С малко размисъл Google ще разбере, че вероятно търсите тази конкретна компания и ще ви даде резултати, подобни на показаните по-долу.

Въпреки това, Ако търсите в множествено число („ябълки“), вероятно ще върне резултати, фокусирани върху плода.

Ако Google базираше резултатите от търсенето си единствено на употребата на ключови думи, вероятно щеше да върне двусмислени резултати и за двата термина за търсене.

• „ябълка“ би включвало страници за плода.
• „ябълки“ би включвало съдържание от компанията.

Всъщност, ако погледнете по-стари версии на Google, ще видите резултати, подобни на показаните по-долу, които включват резултати както за компанията, така и за плода.

Днес Google може до голяма степен да избегне тази двусмисленост, като разбере какво иска да знае потребителят. още.

Ето защо от гледна точка на маркетинга на съдържанието е важно ясно да дефинирате обектите си и да осигурите покритие, което надхвърля една или две основни теми, върху които искате да се фокусирате.

Тук идва силата на семантичното SEO.

Как търсачките използват семантичното разбиране

Търсачки като Google използват семантичното разбиране, за да открият как обектите са свързани помежду си в уеб съдържанието. След това те предоставят на потребителите семантично релевантни резултати от търсенето.

Процесът на Google има три основни фази:

1. Google индексира съдържанието на уебсайт, като идентифицира връзки между обекти от структурираните данни на съдържанието и ги съхранява в граф на знанието.
2. Когато потребител изпрати заявка за търсене, Google я анализира с помощта на инструменти за естествен език, за да разбере намерението на потребителя зад търсенето.
3. След това Google предоставя пакетиран набор от резултати от търсенето с различни функции, като например анализи на изкуствен интелект, панел със знания и списъци с резултати от търсенето.

По време на всяка от тези фази се случват много неща, така че нека ги разгледаме по-отблизо.

Графът на знанията на Google и индексирането на обекти

Графът на знанията на Google е гигантска база данни, която съхранява информация за връзките между различни обекти (т.е. хора, места, обекти, концепции и данни).

За да разберем какво означава това, е полезно да знаем какво е граф, какво е граф на знанията и как се прилага към семантичното SEO.

Графът е начин за моделиране на сдвоени данни. Той използва оператори, за да опише връзките между обектите. Графите имат много различни приложения, като например описание на различни възли в мрежа.

Графът на знанията описва как различните обекти са семантично свързани помежду си. Тоест, описва контекста и значението между взаимоотношенията между обекти.

Например, твърдението „Apple е компания“ има три части:

• Предмет: Apple
• Предсказуемо: е
• Обект: компания

Семантичното значение на тази връзка е предикатът „е“, който описва „Apple“ като тип или екземпляр на по-общото същество „компания“.

Графовете на знанията могат да бъдат много по-сложни, но всички те са изградени от три основни структурни елемента: подлог, предикат и обект.

Графът на знанията на Google работи по същество по същия начин.

Google събира информация за взаимоотношенията между обекти от няколко източника, включително:

• Публични източници, като например някои правителствени публикации
• Отворени или публични данни като Wikipedia и Уикиданни
• Лицензирани данни, като например спортни резултати и цени на фондовия пазар
• Уебсайтове, обходени и индексирани от Googlebot

Той обработва и съхранява данни за връзките между различните обекти в своята Графа на знанията. След това предоставя информацията в резултатите от търсенето в AI insights, featured snippets, панели със знания и други SERP функции.

За уебсайтове Google препоръчва използването на структурирано маркиране, за да се опишат връзките между обектите. (Вижте раздела „Schema Markup“ по-долу за повече информация как да направите това.)

Google обаче не разглежда само структурирани данни на уебсайтове. Той също така използва NLP алгоритми, за да разбира и извлича информация за обекти.

Напредък в NLP: RankBrain, невронно картографиране, BERT, MUM и вграждане

Разпространението на NLP в алгоритъма за търсене на Google му позволява да разбира значението и употребата на думи и фрази далеч отвъд простото откриване на ключови думи.

Google използва NLP по различни начини от около средата на 2000-те (и вероятно по-рано):

• 2006: Стартира Google Translate. Google често игнорира това в дискусиите за изкуствен интелект в търсенето, но предлага машинен превод на резултатите от търсенето, задвижван от собствена машина за превод.
• 2015: RankBrain е представен като метод за по-добро интерпретиране на заявки за търсене.
• 2018: Невронното картографиране позволява разбиране на заявки за търсене без използване на точни ключови думи.
• 2019: Преди това стартиран като NLP модел с отворен код, Bidirectional Representations of Encoders from Transformers (BERT) е приложен към Google Search.
• 2021: Unified Multitasking (MUM) подобрява BERT с 1000 пъти за разбиране и генериране на език.
• 2023: Прегледите на изкуствен интелект, задвижван от Gemini Large Language Model (LLM), започват да се появяват като част от генеративното търсене (SGE) на Google.

Всяка от тези стъпки в разработването на NLP е разширила възможностите на Google в нови области, насочени към различни етапи на търсенето. процес.

В основата на тези постижения в областта на изкуствения интелект е концепцията за машинно обучение, известна като „вграждане“.

Без да навлизам в твърде технически подробности:

• Вграждането е представяне на категорични данни с помощта на вектори.
• Векторите са масиви от кодирани числа, които изброяват отделните елементи („характеристики“) в рамките на дадена категория.
• Кодирането е процес на преобразуване на данни от високо ниво (като дума или изображение) в число, което може да се използва във вектори. Вгражданията използват еднократно кодиране.

Вгражданията се използват за изчисляване на близостта на различни характеристики една до друга за произволен брой вектори, който може да бъде голям.

Що се отнася до търсенето, вгражданията захранват много NLP приложения. Ето някои от тях:

• Синоними, свързани термини и свързани понятия в заявки
• Предложения за автоматично довършване и предсказуем текст
• Подобни продукти, марки или местоположения
• Анализ на изображения и оптично разпознаване на символи (OCR)

Например, вграждането помага на Google да разбере:

• Ябълките са храна или по-точно плод.
• Семантични връзки между общото понятие за ябълка и специфични сортове, като Granny Smith, Golden Delicious или Jonagold.
• По-отдалечени връзки между физически ябълки и метафорични понятия, като „зеницата на окото ми“.

С появата на методи за обучение на ниво LLM, като Gemini, тези концепции за машинно обучение и NLP модели са отведени на по-високо ниво, за да предоставят още по-полезни резултати.

AI Reviews и Entity Memory в генеративни резултати

Разширяването на AI Reviews и AI Mode от Google значително увеличи стойността на семантичното SEO, особено що се отнася до видимостта на марката. Това до голяма степен е свързано с концепцията за запаметяване на обекти.

Запаметяването на обекти се отнася до способността на LLM като Gemini, Claude и ChatGPT да посочват конкретен обект в генерирания си отговор.

В идеален сценарий запаметяването на обекти трябва да следва няколко принципа:

• Коректност: Трябва да се включват само обекти, релевантни за въпроса или подканата.
• Пълнота: Подходящи обекти, които отговарят на критериите за търсене или подкана, не трябва да се изключват.
• Съгласуваност: Задаването на един и същ въпрос или подкана трябва да предизвика едни и същи обекти.

Всъщност, моделите с изкуствен интелект често имат вградени допълнителни параметри, като например ограничаване на броя на обектите, посочени в отговора, или предпочитане на по-нови данни за обучение пред по-стари.

Това може да причини допълнителни проблеми с рендирането на обекти:

• Халюцинации: Неразбиране на семантичните връзки между обекти и погрешното тълкуване на заявки или подкани може да доведе до неправилни или направо странни отговори.
• Непълнота: Да се ​​знае какви данни да се включат или изключат става експоненциално по-труден процес с увеличаване на количеството данни, използвани за изграждане на LLM.
• Остаряване: Актуализирането на данните за обучение може да бъде трудна задача, която става все по-трудна с увеличаване на количеството събрани данни. Това може да се подобри с развитието на процесите на актуализиране на данните. Но това може да доведе и до други проблеми, като например да се знае кога да се предостави актуална или историческа информация.
• Дезинформация: Нарастващото количество спам, насочен към LLM, може да доведе до неточности, подкопавайки напредъка, който Google е постигнал през десетилетията за намаляване на спам съдържанието в резултатите от търсенето.

За да се появи вашата марка в прегледи на AI, е важно да се вземат предвид пълните последици от тези проблеми с отзоваването на обекти.

Най-добрият начин да направите това е да предоставите на Google и други юристи (LLM) възможно най-много информация за вашата марка като обект и нейните взаимоотношения с други обекти.

Това може да се направи чрез семантично SEO.

Защо индексирането, базирано на обекти, променя резултатите от търсенето

Като разбира обектите, а не само ключовите думи, Google може да създаде много по-богат набор от резултати от търсенето. Прави това от години.

Индексирането, базирано на есенция, е концепция, въведена за първи път от Синди Крум като начин за преосмисляне на индексирането, насочено към мобилни устройства.

По същество, индексирането, базирано на есенция, подобрява начина, по който Google събира и организира информация в своя Knowledge Graph и другаде. Концепцията е изградена върху няколко компонента:

• Мисията на Google е да „организира информацията по света и да я направи универсално достъпна и полезна“.
• Обхождането и индексирането са различни стъпки в опита на Google да разбере и организира информацията в мрежата.
• По този начин, индексирането „mobile-first“ е погрешно название, тъй като всъщност се отнася до начина, по който Google обхожда уеб страници, а не до това как ги индексира.
• Стъпката на индексиране се фокусира върху разбирането на обектите (хора, обекти, концепции и т.н.), съдържащи се в дадена страница, и техните връзки с други обекти.

Въз основа на тези компоненти, индексирането „entity-first“ по-добре описва как Google обработва информация за по-нататъшно търсене.

Индексирането „entity-first“ обяснява как Google използва данни, сдвоени с обекти, за да генерира резултати от търсене, базирано на обекти.

Всъщност някои резултати от търсенето са по-запълнени с функции на SERP, базирани на обекти, отколкото традиционното търсене. резултати, поне на първата страница.

Ето някои от най-забележителните функции на SERP, базирани на обекти:

• Информационни прозрения от изкуствен интелект: Тези все по-задълбочени обяснения, генерирани от изкуствен интелект, се генерират от данни за обекти. (Вижте раздела „Информационни прозрения и обучение от обекти“ по-горе за повече информация по тази тема.)

• Панели със знания: Те предоставят богата информация с един поглед, базирана на връзки между обекти, извлечени директно от Google Knowledge Graph. Те често показват конкретна връзка между обекти, като например датата на основаване на компанията или хранителната стойност на плод.

• Какво трябва да знаете: Тази нова функция на SERP предоставя бързи факти и информация за темата на търсене, често под формата на ИИ прозрения или представени фрагменти.

• Хората също питат (PAA): Въпросите, които се появяват в секциите на PAA, предлагат по-задълбочени прозрения за специфични аспекти на оригиналното търсене. Те обикновено включват AI рецензии или избрани фрагменти с данни за обекти от Knowledge Graph.

• „Хора също търсят“ (PASF): Тези SERP функции насърчават потребителите да търсят свързани или подобни елементи, като например компании в същата индустрия, храни с подобна хранителна стойност или хора, известни с подобни постижения, като например политици или актьори.

• „Най-важни новини“: Последните резултати от новини, рецензии, публикации в блогове и други тематични статии изискват от Google да идентифицира елементите, обсъждани в тези статии, и да извлече фактическа информация, както и метаданни за статиите (издател, автор, дата на създаване или промяна и др.).

• „Последно от“: Подобно на „Най-важни новини“, функцията „Последно от“ включва официални съобщения от компания, като например прессъобщения, официални новини, публикации в блогове и други подходящи статии, блогове, публикации в социалните медии и видеоклипове, публикувани от компания. Всички те се идентифицират чрез свързване на оригиналния обект на търсене с неговите активи, притежавани и управлявани от компанията.

• Популярни продукти: Тази ориентирана към транзакции SERP функция не се основава на Knowledge Graph, а на Google Shopping Graph, който включва данни за двойни връзки от Google Merchant Center.

• Места: Те предоставят локални резултати, дори ако заявката не е търсене „близо до мен“. Ако обектът е бизнес, изброените местоположения може да са магазини за търговия на дребно (напр. магазини на Apple), докато търсенията, свързани с други обекти, може да включват места, където този продукт може да бъде закупен (напр. магазини за хранителни стоки или ябълкови градини).

Горното е само малък списък с различните видове SERP функции, базирани на обекти. Google непрекъснато тества и настройва функции и ще продължат да се появяват нови функции, тъй като търсенето подобрява разбирането си за връзките между обектите.

Ключови елементи на семантичното SEO

Има четири основни области, които трябва да се вземат предвид, когато става въпрос за семантично SEO:

1. Обекти, атрибути и стойности
2. Авторитет на темата
3. Контекстуална релевантност
4. Маркиране на схемата

Всички те са базирани на стандартни най-добри SEO практики.

1. Обекти, атрибути и стойности

Когато се работи със семантично SEO, семантичните тройки се изразяват с помощта на модела Обект-Атрибут-Стойност (EAV), а не на модела Субект-Предикат-Обект. (За примери за последното вижте разделите „Google Knowledge Graph“ и „Entity Indexing“.)

Трите части на EAV модела:

• Ентит: лице, място, предмет, концепция и др.
• Атрибут: свързано свойство или тип обект.
• Стойност: специфично име за свойство или обект.

Един обект често ще има множество двойки атрибут-стойност.

Например, обектът „ябълка“ може да има следните двойки атрибут-стойност:

Ябълка:

• Сорт: Granny Smith
• Цвят: Зелен
• Състояние: Узряло

Освен това, самите атрибути могат да бъдат обекти.

Колница:

• Ябълка:
• Сорт: Грени Смит
• Цвят: Зелен
• Статус: Узряла

Ябълка:

• Сорт: Червена превъзходна
• Цвят: Червен
• Статус: Презряла

Предимството на изразяването на семантични връзки по този начин е, че е лесно да се адаптира към формат, който компютрите могат да анализират.

Недостатъкът е, че този вид мислене за връзките между обектите изисква практика. Това може да изглежда по-неестествено за някои хора от метода субект-предикат-обект.

Но ако можете да промените мисленето си към метода EAV, ще бъдете в добра форма, когато дойде време да внедрите schema markup.

2. Авторитет на темата

Семантичното SEO включва изграждане на авторитет около съответните теми, за да се засили асоциацията на вашата марка с тези теми.

С други думи, колкото повече авторитет демонстрирате в определена тематична област, толкова по-вероятно е вашата марка да се появи в търсения, свързани с тази тема.

Добрата новина е, че авторитетът на темата е нещо, което можете да изградите с течение на времето. Но за да го направите правилно, трябва да сте обмислени. Създаването на висококачествено съдържание не е достатъчно; Трябва да сте внимателни в начина, по който структурирате тематичните си клъстери и стълбове на съдържанието.

Ето общ преглед на това как да започнете да изграждате авторитет в дадена тематична област:

• Разработете насочена към бъдещето стратегия за съдържание, която се фокусира върху теми, в които вече сте експерт и имате опит.
• Уверете се, че темите са релевантни за вашата марка, продукти и услуги.
• Структурирайте съдържанието си, използвайки модела на стълбовете и клъстерите. (Вижте раздела „Клъстериране на съдържание“ по-долу за повече информация относно тази техника.)
• Съпоставете съдържанието със заявките и намеренията на потребителите, за да обхванете всеки етап от пътуването на клиента.
• Създавайте вечнозелено съдържание, което ще издържи проверката на времето.
• Премахвайте или актуализирайте съдържание, което не отговаря на стандартите за ефективност.

Имайте предвид, че авторитетът е свързан и с третия елемент в Опит, Експертиза, Авторитет и Доверие (E-E-A-T).

Авторитетът е много труден за постигане без опит и експертиза. Всъщност марките често печелят авторитет, като демонстрират опит и експертиза, например чрез отзиви, награди, сертификати и други признания.

Това означава, че авторитетът по темата изисква и експертиза по темата и опит по темата. Ето защо първата стъпка в този процес е да фокусирате стратегията си за съдържание върху теми, по които сте опитен експерт.

Доверието идва, когато постигнете другите три аспекта на E-E-A-T. Това е спойката, която ги държи всички заедно.

Отново, целта на авторитета на темата е да засили връзките между вашата марка и съответните теми. Това може да отнеме време. Но когато положите усилия, резултатите си заслужават.

3. Контекстуална релевантност

Създаването на съдържание с контекстуална релевантност е важно, за да го съгласувате с намерението за търсене и взаимоотношенията между обектите, които искате да подчертаете.

Контекстуалната релевантност се различава от авторитета на темата по ключови начини:

• Авторитетът на темата разглежда широко, за да гарантира, че създавате съдържание около различни продукти, услуги, потребителски бази и други неща, свързани с вашата марка.
• Контекстуалната релевантност се фокусира върху конкретна страница със съдържание, за да гарантира, че тя включва всички обекти, свързани с темата на тази страница.

Един от начините, по които NLP моделите разбират контекста, е чрез вграждане (вижте „NLP постижения“ за описание на вграждането).

Контекстуалното вграждане помага на ИИ да прави разлика между различни дефиниции, конотации, идеи и, разбира се, контексти.

С други думи, Контекстуалното вграждане позволява на Google да разбере кога съдържанието ви е за „Apple“ като компания, а не за „ябълки“ като плод. (Или обратното.)

Това се прави чрез анализ на други обекти, които са наблизо:

• Ако е заобиколено от думи като „марка“, „технология“, „цена на акциите“ и „iPhone“, тогава „Apple“ вероятно се отнася до компанията.
• Ако е заобиколено от думи като „дърво“, „храна“, „кожа“ и „пай“, тогава „ябълка“ вероятно се отнася до плода.

Забележка: Тези примери използват разликата в изписването с главни букви за по-лесна четливост. Изписването с главни букви обаче не винаги е надежден начин за разграничаване на различните употреби на една и съща дума. Контекстуалната релевантност е по-добър индикатор за обекта, към който се прави препратка.

Сигнализирането на контекстуална релевантност изисква да се гарантира, че обектите, към които се прави препратка, са свързани помежду си по начина, по който искате да бъдат. Когато пишете и редактирате съдържание, имайте предвид следното:

• Поставете марки, търговски марки, имена на продукти и подобни ключови бизнес термини до характеристиките, предимствата, проблемите на потребителите, които решават, или идеите, които най-точно представят.
• Премахнете думи и фрази, които не добавят подходяща стойност към обектите на страницата.
• Разнообразявайте фразите и избора си на думи, за да покажете обектите в различен контекст и конотации. Пример за това е да наречете Apple (компания) „бизнес“, „компания“, „технологичен гигант“ и „лидер в индустрията“ на различни места, всяко от които свързва подобна концепция с малко по-различни конотации.
• Идентифицирайте терминологията в индустрията и обяснете как тя се прилага към вашите собствени бизнес предложения, за да свържете марката си с по-широката употреба на тези термини.
• Използвайте семантични ключови думи разумно, за да предоставите правилните улики за намерението за търсене на страницата. (Вижте проучването на семантични ключови думи по-долу, за да научите как да намерите подходящи ключови думи.)

От гледна точка на семантичното SEO, крайната цел е да се уверите, че съдържанието ви отразява взаимоотношенията между обектите, които искате да представите.

Разбира се, винаги помнете, че крайната цел на всяко съдържание е да бъде полезно за потребителите.

4. Schema Markup

Schema markup е структурирани данни, които подсилват семантичните сигнали. Използва се в backend кода на уеб страница, така че потребителите няма да го видят.

Но Googlebot и други роботи за търсене определено го виждат.

Schema (както често се съкращава) е строг начин за маркиране на EAV взаимоотношения. Той използва речник, разработен от Schema.org, съвместен проект между Google, Microsoft, Yahoo! и Yandex.

Можете да внедрите schema, използвайки различни методи, но JSON-LD е най-често срещаният. Препоръчва се и от Google.

JSON-LD използва JavaScript код за създаване на двойки атрибут-стойност за обекти. Той е сравнително лесен за четене и разбиране за начинаещи, въпреки че може да отнеме известно време, за да се научат всички различни видове обекти и стойности, които съществуват.

Например, разгледайте този фрагмент от схема от началната страница на Apple.com:

В рамките на етикетите и скобите ({}), сдвоените данни изглеждат така:

• @context показва използвания речник (schema.org)
• @id е уникалният идентификатор на обекта
• @type е типът на описвания обект (типовете обекти са дефинирани в документацията на Schema.org)
• name и url са свойства, където „…“ показва допълнителни свойства, които могат да бъдат включени

Google поддържа голям списък от обекти, които могат да бъдат включени в schema markup. Много от тях описват информация, която Google може да качи в Knowledge Graph и да включи във функциите на SERP.

Например:

• Навигационните вериги могат да се показват в резултатите от търсенето под заглавието на страницата.
• Информация за отзиви може да се показва за продукти, услуги, организации, медии и други, включително оценки и откъси.
• Подробности за събития могат да се показват при търсене на изпълнители, места, курсове или забавления.
• Обявите за работа могат да предоставят на търсещите работа информация за възможности за кариера.

Това са само няколко начина, по които schema markup може да повлияе на резултатите от търсенето. Голяма част от семантичното SEO включва идентифициране на функциите, които искате да се показват в резултатите от търсенето, след което включването на правилната схема във вашата страница.

Стратегии за внедряване на семантично SEO

Внедряването на семантично SEO включва разглеждане на вашето съдържание и неговия основен код от гледна точка на индексиране, която отчита спецификите на обекта. Всеки от методите по-долу предоставя общи насоки, които да се вземат предвид.

Оптимизация на обекти

Оптимизирайте връзките между обекти, като проучите резултати от търсенето, подобни на тези, в които искате да се показвате.

Първата стъпка е да направите известно проучване:

• Научете как да проследявате наличието на обекти в Графа на знанието
• Идентифицирайте обектите, с които искате да свържете уебсайта и марката си
• Разгледайте панелите със знания за заявки за търсене, подобни на тези, за които искате да се класирате, и обърнете внимание на двойките атрибут-стойност, които се появяват.
• За същите заявки за търсене, вижте какви други SERP функции се показват и вижте как те съответстват на насоките на Google за структурирани данни.

След като сте идентифицирали обектите, за които искате да оптимизирате, ще трябва да внедрите подходящата схема.

Не се ограничавайте само до обекти от високо ниво като Организация, Продукт, човек и често задавани въпроси. Включете възможно най-много информация, която е смислена за всеки тип съдържание, което публикувате.

Например:

• Ако разрешавате оценки и отзиви от клиенти, използвайте схемата „Откъси за отзиви“.
• Ако имате страница за работа и списък с отворени позиции, използвайте схемата „Обяви за работа“.
• Ако предлагате курсове за обучение и сертифициране, използвайте схемата „Списък с курсове“.

Прегледайте всички поддържани от Google структурирани маркировки за данни, за да видите кои откъси са подходящи за типовете съдържание, което публикувате.

Клъстериране на съдържание

Клъстерирането на съдържание включва създаване на ключови страници по широки теми, след което те се поддържат с клъстери от страници по по-специфични теми, свързани с тази тема.

Видовете свързани теми, около които можете да създавате клъстери за съдържание, включват:

• Проблеми, за чието решаване помага вашата марка
• Видове на продукти или услуги, които предлагате
• Начини, по които вашата марка развива вашата индустрия (напр. научноизследователска и развойна дейност, лидерство в мисленето и др.)
• Стратегически партньорства, като например съвместни предприятия с други марки
• Участие в общността

Когато разработвате стратегията си за съдържание, не забравяйте, че стълбовете не са изолирани елементи.

Всъщност е напълно очаквано създаването на съдържание да генерира части от съдържание, които обхващат множество стълбове.

Помислете как обектите, залегнали в основата на всяка широка тема, са свързани с другите обекти, които обсъждате. Можете да подходите към това по няколко начина:

• Структура на сайта: Как физическото оформление и URL структурата на вашия сайт сигнализират за връзки между различните теми?
• Навигация: Как можете да подсилите връзките между обектите чрез менюта, breadcrumbs, връзки в долния колонтитул и други инструменти за навигация?
• Вътрешно свързване: Използвате ли правилен и последователен котвен текст за връзки между страници в рамките на клъстери и между теми?

Клъстерирането е свързано с обхващане на правилните теми, а не само със създаване на съдържание, фокусирано върху конкретни ключови думи.

Имайки това предвид, нека поговорим за ключовите думи.

Семантично проучване на ключови думи

Семантичното проучване на ключови думи включва изучаване на значенията на думите, които хората търсят, а не само на общото намерение на търсенето.

Когато търсите свързани ключови думи, към които да се насочите, разширете усилията си, за да включите термини, които могат да бъдат обхванати от една тема.

Семантичните съображения за ключови думи за „ябълка“ (плод) могат да изглеждат така:

• Синоними: Може да няма много синоними на думата „ябълка“, освен научното ѝ наименование („Malus domestica“), но все пак си струва да се спомене, за да се затвърди връзката между обекта.
• Производни термини: Опитайте се да не огладнявате твърде много, когато споменавате „ябълково пюре“, „ябълков пай“, „ябълкови палачинки“ и други лакомства на основата на ябълки – всички от които могат да бъдат намерени в Голямата ябълка.
• Обобщение: Ябълката е „плод“ и като цяло „храна“. Може да бъде и цвят.
• Списъци: Различните видове ябълки включват „Pink Lady“, „Cortland“ и „Honeycrisp“, както и около 7500 други сорта.
• Свързани понятия: „Ябълките“ се отглеждат в „овощна градина“, събират се чрез „бране на реколтата“ и се пресоват за производство на „сайдер“.
• Свързани фрази: Някъде между производните термини и свързаните понятия, свързаните фрази са термини, които често се използват заедно или във връзка с основната тема. Примери за това биха били думите „бушел“ или „торба“, като например „бушел ябълки“ или „ябълки, поставени в торби“.

Добър начин да се подходи към семантичното изследване на ключови думи е да се намерят алтернативни начини да се каже едно и също нещо (без прекомерно повторение), за да се подсилят понятията, а не конкретните думи, използвани за изразяване на тези понятия.

Структурирано наслояване на данни

Мартингейлът на структурирани данни е усъвършенствана семантична SEO стратегия, която комбинира schema markup за множество функции на уеб страница.

Ползата от това е, че подобрява индексирането и външния вид в SERP, като създава по-силни връзки между различни обекти, атрибути и стойности на страницата.

Представете си продуктова страница за нов модел iPhone. На страницата може да се съдържат няколко вида информация:

• Подробности за продукта
• Инструкции за настройване на телефона или използване на функции
• Оценки и отзиви от клиенти
• Често задавани въпроси за продукта, неговите функции и предимства
• Навигационни таблици, които показват мястото на продукта в йерархията на моделите и типовете продукти

В миналото някои от тези различни видове съдържание може да са били включени на различни страници, за да се опитат да се уловят конкретни ключови думи, като например „инструкции за iPhone“ или „Често задавани въпроси за iPhone“. Отделни схеми, свързани с тези теми, са били включени само на страници, които са съдържали подходящо съдържание.

Целта на семантичното SEO е да създаде по-силни връзки между обектите. Включването на всички тези неща на една страница засилва връзките.

Това също така ви позволява по-ефективно да включвате маркировка на схемата на страница, използвайки свойството @graph. По същество, @graph ви позволява да включите множество схемни обекти в един фрагмент от код.

Ето фрагмент от схема, който съдържа схемите HowTo и FAQPage за примера на iPhone. Многоточието (…) показва къде да се вмъкнат допълнителни схеми.

Ако комбинирането на схеми по този начин ви се струва сложно, имате опции. Все още можете да включите няколко отделни части от маркировката на схемата на страница, за да създадете едни и същи връзки.

Картографиране на потребителското намерение

Влиянието на намерението за търсене остава важно в света на семантичното SEO, базирано на обекти.

Когато разработвате своя план за съдържание, помислете как нюансите между различните видове намерения могат да осигурят различно разбиране на връзките между обектите.

• Навигация: Потребителите с навигационно намерение често имат ясна представа къде се опитват да стигнат. Уверете се, че страниците, които се показват за тези заявки за търсене, съдържат правилните елементи, които насочват потребителите към желаната от тях дестинация.
• Информационни: Отговорите, които хората търсят в търсения с информационни намерения, често са тясно свързани с конкретни обекти, особено тези, които започват с или предполагат „кой“, „какво“, „къде“ и „защо“. (Не забравяйте, че концепциите и идеите също са обекти.)
• Търговски: Търговските намерения, които се фокусират върху проучване, обикновено са прегледи на обект (напр. продукт), сравнения на два или повече подобни обекта или списъци с множество „най-добри“, „най-добри от“ или „алтернативни“ обекти в една и съща категория.
• Транзакционни: Когато потребителите са готови да купят, те искат да знаят всичко за нещото, което купуват. Включването на цялата възможна информация за атрибути и стойности обикновено е добра идея.

Преосмислянето на намерението ви за търсене по този начин може да ви помогне да таргетирате по-добре резултатите от търсенето, базирани на обекти, и по-добре да позиционирате съдържанието си за показване в AI прегледи.

Изкуствен интелект и семантично SEO

Семантичното SEO не само подобрява способността ви да бъдете индексирани и разбрани от Google. Уебсайтовете, оптимизирани за семантично разбиране, също е вероятно да се представят по-добре с LLM и генераторни AI двигатели.

Генеративният AI вече е претърпял значителни подобрения. Въпреки това Google има около 25-годишна преднина пред конкурентите си в LLM. Вероятно всеки ще се сблъска с нови предизвикателства с продължаващия напредък.

Имайки това предвид, ето няколко начина за адаптиране на принципите на семантичното SEO към географското местоположение.

Как моделите с изкуствен интелект интерпретират съдържание, базирано на обекти

Като цяло, моделите с изкуствен интелект, особено LLM, използват подобен процес, за да разберат връзките между обектите.

Това е така, защото повечето съвременни LLM използват една и съща основна архитектура, Transformer.

Това означава, че всички съвременни LLM използват едни и същи принципи на NLP.

Това не означава, че всички LLM са абсолютно еднакви. Всъщност, те могат да имат няколко съществени разлики:

• Те обучават върху различни данни.
• Те могат да използват различни параметри и опции на различни етапи на обучение и генериране.
• Някои LLM могат да бъдат персонализирани за специфични цели, като например разпознаване и генериране на изображения или четене и създаване на компютърен код.

Вижте статията „Напредък в NLP: RankBrain, невронно картографиране, BERT, MUM и вграждане“ по-горе, за да научите повече за това как работят NLP процесите.

Използване на LLM за стратегия и изпълнение

Разбирането и организирането на обекти е буквално това, което LLM правят най-добре.

Защо не използвате това във ваша полза?

Ето няколко начина, по които можете да използвате LLM, за да подобрите своята семантична SEO стратегия:

• Извличане на обекти: Въведете съществуващите си маркетингови, продуктови и свързано съдържание и го оставете да върне ключови обекти (и свързани обекти) за вашия бизнес.
• Идентифициране на теми: Въз основа на извлечените обекти, помолете LLM да идентифицира потенциални тематични области за писане.
• Организация на клъстери: Докато идентифицирате теми на съдържанието, помолете LLM да ги организира в стълбове и клъстери.
• Намиране на синоними: Оставете LLM да ви каже кои други думи и фрази са синоними, производни или по друг начин свързани с обектите във вашето съдържание.
• Създаване на схема: Не сте планирали ръчно да въвеждате всички тези двойки атрибут-стойност на схемата, нали? Не мисля така.

Границите на това как LLM може да помогне със стратегията за семантично SEO тепърва започват да се разширяват. След като започнете да навлизате в процеса, ще откриете още повече и по-добри начини да използвате ИИ за подобряване на геосигналите.

Прогнозиране на видимостта в ИИ прегледи със семантична дълбочина

След като подготвите съдържанието си, можете да предвидите вероятността му да се появи в ИИ прегледи и да го адаптирате съответно.

За да направите това:

• Извлечете текста от ИИ прегледи, за да намерите подходящи обекти и ключови думи.
• По подобен начин съберете източниците, които тези ИИ прегледи цитират.
• Използвайте LLM, за да анализирате ИИ прегледи и източници, след което ги сравнете със съдържанието си.

Може би е добре да опитате това първо за нишова тема или малък набор от ключови думи.

Ако всичко върви добре, можете да разширите подхода си, за да обхванете по-широки теми с по-задълбочени източници.

Инструмент с ИИ за семантична празнина анализ

Трябва да проведете анализ на семантичните пропуски като част от цялостния си анализ на пропуските в съдържанието.

По същество, със семантичния анализ на пропуските ще търсите:

• Липсващи обекти и синоними
• Липсващи връзки между обекти
• Липсващи атрибути, които осигуряват по-добро разбиране на съществуващите обекти

Един инструмент, който можете да използвате за идентифициране на семантични пропуски, е инструментът Semrush AI Visibility.

В лявата навигационна лента изберете „AI SEO > Общ преглед на видимостта“. След това въведете името на домейна си в текстовото поле и щракнете върху бутона „Анализирай“.

След като анализът приключи, ще видите серия от отчети с информация за видимостта на вашия уебсайт в различни инструменти с изкуствен интелект.

Можете да промените резултатите от инструмента LLM, които преглеждате, като щракнете върху падащото меню под реда с конкурентите и изберете желания инструмент.

За да видите евентуални семантични пропуски, превъртете надолу до отчета „Разбивка на въпросите“.

Този отчет с разбивка на страници ще предостави списък с въпросите за преглед на изкуствен интелект, по които вие и вашите конкуренти се класирате.

Въпросите, по които вашите конкуренти се класират по-високо от вас, може да показват семантични пропуски във вашето съдържание.

Можете да видите отговора в заявката с изкуствен интелект, като щракнете върху стрелката в най-десния ляв ъгъл. Това може да ви даде допълнителна представа къде са семантичните пропуски.

Бъдещето на семантичното SEO

Семантичното SEO съществува от дълго време и става все по-актуално с всяка изминала година. Няма причина да очакваме тази тенденция да спре.

Ето обаче няколко неща, които можем да очакваме:

• Продължаващото нарастване на популярността на индексирането, базирано на обекти, и търсенето, базирано на обекти.
• Продължаващата нужда от семантично богато, фактически коректно съдържание за генеративен изкуствен интелект.
• Мултимодално търсене със семантична релевантност за свързване между изображения, видео и аудио, както и, разбира се, текст.
• Интеграция с по-добри инструменти за поверителност и подобрени източници на данни от първа страна.

Прочетете оригиналната статия