Создание семантического ядра сайта: Что такое семантическое ядро сайта и как его составить

Содержание

Сбор семантического ядра для сайта

Органический трафик для e-commerce — крупнейший источник относительно недорогого трафика. Первое, что вы должны сделать, чтобы стабильно привлекать такой трафик на свой сайт и получать с него прибыль — понять, как покупатель ищет информацию о ваших товарах в интернете. Чтобы после оптимизировать свой сайт под эти запросы. Эту задачу решает составление семантического ядра — наиболее важный шаг на пути к привлечению клиентов из сети Интернет.

Что такое SEO семантика

Семантическое ядро (далее — СЯ) — это смысловой фундамент веб-сайта, выстроенный из словосочетаний и слов. Эти те слова и фразы, по которым целевые пользователи ищут представленные у вас товары и информацию о них в Гугле и Яндексе. Все собранные слова и фразы формируют определенную структуру, на основе которой выстраивается сайт.

Для поискового оптимизатора подбор ключевых слов для сайта не может быть минутной и простой задачей. Качественная смысловая база включает все поисковые запросы, связанные с вашими товарами, производные от них фразы, синонимы, а также слова, схожие по смыслу.

Задача специалиста, осуществляющего сбор семантического ядра для сайта — понять потенциального клиента, предугадать его желания, интересы и намерения, связанные с поиском. И сформировать широкий список ключевых фраз, обеспечивающий максимально больший охват всевозможных запросов аудитории.

Для чего нужно собирать семантику?

Глобально подбор семантического ядра сайта необходим для того, того чтобы ваши потенциальные клиенты находили именно ваши товары на первом экране поиска. Ключевые фразы помогают алгоритмам Яндекс и Google и определить смысловую тематику страницы и понять, насколько ее контент релевантен запросу пользователя.

Как мы уже упоминали, сбор ключевиков является фундаментом поискового продвижения. Первым, важнейшим шагом внешней оптимизации ресурса. От этого шага напрямую зависит:

  • объем и полезность поступающего на сайт трафика. Низкопробное ядро либо не скажется на позициях сайта в выдаче вовсе, либо же приведет на страницу нецелевых пользователей. Тех, кто сразу покинет сайт без покупки.
  • уровень конверсии целевых страниц. Опять же — переходов на сайт может быть много. Но если гости сразу покидают страницу, это не только не поднимает продажи, но и сообщает поисковикам о том, что ваш сайт нерелевантен и не полезен. SEO-усилия окажутся бесполезными.
  • контент, размещаемый на страницах. На основе семантического ядра строится структура сайта, и планируется контентное продвижение, пишутся ТЗ для SEO-текстов, мета-тегов, сниппетов.
  • ссылочный бюджет, тексты ссылок.

Проще говоря, без семантики сделать так, чтобы потребители находили ваш сайт в поиске — платно или бесплатно, невозможно. Но отметим, что для того, чтобы добиться результатов, важно заказать семантическое ядро сайта у ответственного подрядчика.

Дело в том, что краткое, автоматически сформированное ядро включает малоэффективные высокочастотные запросы, мусорные запросы, запросы с ошибками и т.д. Его использование приводит к потерям до 95% ценного трафика, приводит на площадку не заинтересованных в продукции пользователей на неинтересные им страницы, вынуждает растрачивать бюджет на бесполезные SEO-тексты и увеличивает затраты на закупку ссылок. На рынке можно заказать “семантику за час”.  Однако, продвижение в этом случае убыточно.

Крепкий семантический фундамент позволяет провести эффективные работы по внутренней и внешней оптимизации, позволяет получать стабильно высокий трафик из органического поиска, и экономит бюджет на ссылки.

Эффективное поисковое продвижение при помощи широкого и полного семантического ядра

Мы предлагаем заказать сбор семантического ядра у нас в рамках работ по внутренней оптимизации вашего веб-ресурса.

С нами вы получаете:

  • Максимально полный перечень ключевиков, по которому ваши клиенты ищут вас в поиске Гугл и Яндекс.
  • Готовую схему грамотной, с точки зрения SEO и удобства для пользователей, структуры веб-ресурса. Каждая страница в ней отведена под одну группу запросов, что позволяет направлять пользователя из поиска на максимально релевантные ему страницы. Итог — конверсия этих страниц будет высока.
  • Инструмент, позволяющий оценить размер необходимых вложений на дальнейшие усилия по продвижению ресурса. Так как, имея на руках готовое ядро, можно прогнозировать количество текстов и бэклинков.

В конце концов вы получите крепкий фундамент для будущей оптимизации: для составления контент-плана и заказа услуг копирайтера, для разработки метаданных, запуска контекстной рекламы (даже в платном продвижении страницы нужно оптимизировать ключевыми словами и повышать их конверсионность) и других действий, стимулирующих приток ценного трафика.

Семантическое ядро “под ключ”

Почему стоит заказать составление семантического ядра в нашем агентстве и доверить будущее вашего сайта квалифицированным SEO-специалистам?

Первое: сбор семантики, анализ, фильтрацию, структуризацию и группировку ключевых запросов нельзя полностью доверять сервисам автоматической генерации ядра и нечестным подрядчикам, которые этими сервисами пользуются.

Построение качественного ядра — это трудозатратная системная работа, требующая специальных знаний и опыта.

Мы занимаемся продвижением веб-ресурсов с 2012 года и понимаем, как вывести сайт на первую страницу поиска и получить клиентов из органики в любой тематической нише.

Второе — мы основываем стратегию продвижения на среднечастотных и низкочастотных запросах. Продвижение по ним стоит дешевле, а конверсия заточенных под такие запросы страниц всегда выше. Такой подход принес отличные результаты для 150+ наших проектов.

Третье — у нас вы можете заказать семантическое ядро под ключ: мы не просто даем список ключевых фраз без цели и результата. Мы стараемся предоставить своим клиентам реальный отслеживаемый результат, а не просто оказать разовую услугу. Потому берем на себя все:

  • Проводим маркетинговое исследование, анализируем смысл поисковых запросов вашей аудитории;
  • Собираем все ключевые слова, связанные с истинным намерением пользователя и их синонимы;
  • Чистим ядро, исключая бесполезные для продвижения ключи;
  • Распределяем группы ключей по страницам;
  • Внедряем новые веб-страницы в структуру сайта для оптимизации.

Потому цена построения семантического ядра у нас входит в стоимость работ по комплексной внутренней оптимизации с гарантированным ростом трафика.

Семантическое ядро: что это и как его правильно составить

Дата публикации: 31.03.2021

Семантическое ядро – перечень слов и словосочетаний, наиболее полно отражающих тематику сайта и разделённых на сходные по смыслу группы. Проще говоря, это те самые поисковые запросы (ключевые слова/фразы, ключи) по которым будет вестись продвижение в поисковых системах. Составляя семантическое ядро сайта, мы отвечаем на вопрос: какую информацию пользователи могут найти на нашем сайте.

Создание семантического ядра можно разделить на несколько этапов:

  1. Подбор запросов-масок – общих поисковых фраз, соответствующих тематике вашего сайта.
  2. Расширение семантического ядра при помощи сервисов, поисковых подсказок, анализа ключей конкурентов.
  3. Чистка неподходящих поисковых фраз.
  4. Кластеризация – группировка ключевых слов по смыслу и их распределение по страницам сайта.
  5. Оптимизация полученных фраз.

Когда мы работаем с семантическим ядром, мы определяем, какая страница точнее всего отвечает на конкретный поисковый запрос или группу запросов. Ещё какое-то время назад SEO-специалисты искали наиболее частотные ключевые слова по теме сайта и вписывали их в текст ради хорошей видимости по ним в поиске. Однако последние несколько лет наблюдается тенденция, при которой релевантным документом считается не тот, где больше соответствующих ключевых запросов, а тот, где наиболее полно раскрывается намерение пользователя.

Однако, как бы сильно мы ни стремились создать качественный интересный контент, без семантического ядра он не сможет полно раскрыть тему и, как следствие, привлечь хороший целевой трафик. В конкуренции с сайтами, которые продвигаются по высокочастотным и среднечастотным запросам, наш сайт будет существенно уступать. Именно поэтому без составления правильной семантики, раскрывающей потребности пользователей, не обходится ни одно продвижение сайта.

Классификация поисковых запросов

При составлении семантического ядра необходимо чётко понимать, какого типа запросы нужны для продвижения нашего сайта. Рассмотрим подробно их классификацию.

По частотности запросы бывают:

  1. Высокочастотные (ВЧ) – определяют тему сайта; именно они чаще всего используются при поиске сайтов определённой тематики. Такие запросы состоят из 1-2 слов, и в среднем количество показов по ним составляет от 1000-3000 до нескольких сотен тысяч в месяц.
  2. Среднечастотные (СЧ) – чуть менее популярные, но все же востребованные ключи. Как правило, это отдельные направления в теме. Состоят из 2-3 слов. Количество показов 500-1000 в месяц.
  3. Низкочастотные (НЧ)– ключевые запросы с точной частотностью от 50 до 500 показов. Чаще всего содержат 3-4 слова. Такие запросы позволяют привлечь на сайт целевую аудиторию, которая точно знает, что ей необходимо.
  4. Микронизкочастотные (МЧ) – запросы с частотностью ниже 50 показов в месяц, которые крайне редко (а иногда и лишь единожды) вводят в поиске.

По конкурентности выделяют высококонкурентные (ВК), среднеконкурентные (СК) и низкоконкурентные (НК) запросы. Чем большее количество сайтов и площадок используют запрос, тем он высококонкурентнее. В большинстве случаев высоконкурентный запрос будет также и высокочастотным.

По потребности запросы делятся на:

  1. Информационные – выражают желание пользователя найти интересующую его информацию.
  2. Навигационные – характеризуются потребностью пользователя найти конкретный сайт или информацию о нём.
  3. Транзакционные – отражают желание пользователя совершить какое-либо действие, например, «скачать книгу голодные игры», «смотреть игру престолов онлайн», «слушать новый альбом земфиры» и т.д. Среди транзакционных запросов отдельно выделяют коммерческие – это те запросы, которые отражают потребность пользователя в покупке товара или заказе услуги («купить кондиционер» или «заказать химчистку дивана на дому»). Транзакционный запрос не всегда будет коммерческим, но коммерческий всегда будет транзакционным.

Помимо перечисленных выше типов запросов есть ещё общие или нечёткие запросы. Как правило, они очень короткие, неявные, определить по ним намерение пользователя сложно (например, «телефон»). Добавлять такие запросы в семантическое ядро стоит с осторожностью и только после оценки затрат на их продвижение, т. к. велика вероятность того, что они приведут на сайт нецелевой трафик.

Если планируется продвигать коммерческий сайт или интернет-магазин, то при составлении семантического ядра стоит делать упор на ВЧ, СЧ и НЧ коммерческие запросы. В семантическом ядре информационного сайта или портала должны быть СЧ и НЧ низкоконкурентные информационные запросы, которые будут органично вписаны в статьи.

Как правильно составить семантическое ядро – пошаговое руководство

Разберём создание семантического ядра на примере сайта рынка фермерских продуктов в Тюмени.

1. Поиск основных фраз

Для начала надо выписать как можно больше запросов-масок (их ещё называют маркерами), связанных с продуктами или услугами на вашем сайте. Такие запросы высокочастотны, как правило, состоят из 1-2 слов. Это могут быть отдельные услуги, категории товаров, популярные в вашей области темы. Чтобы максимально охватить тематику, в качестве масок можно использовать названия разделов, всевозможные синонимы, термины и даже специфичный для вашей сферы сленг.

Помимо этого, особое внимание стоит уделить изучению семантического ядра конкурентов. Найдите сайты прямых конкурентов, просмотрите разделы, перейдите на несколько страниц каталога. Возможно, вы почерпнёте идеи в названиях разделов или товарных позиций. Далее необходимо изучить ключевые запросы конкурентов, сделать это можно через сервис keys.so или любой другой бесплатный аналог. Проанализируйте ключи на предмет подходящих запросов из 1-2 слов, которые вы не внесли в свой список ранее.

2. Поиск синонимов

При обращении к поисковым системам пользователи могут использовать слова близкие по смыслу, но разные по написанию, например, «шлифовальная шкурка» и «наждачная бумага». Если вы не найдёте как можно больше таких синонимов, то при парсинге (сборе и систематизации информации) упустите большое количество ключей, хорошо раскрывающих потребности пользователя.

Хорошим источником базовых запросов могут быть поисковые подсказки – варианты наиболее популярных запросов, которые появляются выпадающим списком в строке поиска в тот момент, когда мы вводим какой-либо запрос в браузере. Часто среди поисковых подсказок можно найти фразы с хорошей частотностью и относительно низкой конкурентностью, поэтому не стоит пренебрегать этим способом сбора запросов.

Также помочь с неочевидными ключевыми словами может Яндекс Вордстат. На каждый введённый запрос сервис показывает две колонки с запросами и количеством показов по всем возможным вариантам использования ключевого слова. В левой колонке – словосочетания и фразы, которые содержат в себе указанный нами запрос, а в правой – запросы, которые на него похожи. Именно второй вариант подходит для раскрытия темы. При помощи расширения для браузера Yandex Wordstat Helper вы сможете добавить фразы из обеих колонок в отдельный список, который позднее можно скопировать вместе с базовой частотностью одним нажатием кнопки.

3. Расширение основных запросов

После того как мы собрали максимальное количество масок, можно приступать к расширению основных запросов. Сделать это можно при помощи различных программ и сервисов, например, мы для этой задачи воспользуемся Key Collector, сервисами Клик.Ру и Букварикс.

Начнём с того, что список записанных нами ранее общих запросов мы отправляем на парсинг в KeyCollector. Создаём новый проект и переходим на вкладку «Парсинг». Кликаем по иконке «Сбор фраз из Yandex.Wordstat», указываем регион, выбираем режим сбора «Левая колонка» и добавляем список запросов, нажимаем «Начать». По окончании процесса появится окно с отчётом о результатах.

Пока идёт парсинг, продолжим собирать запросы. Для этого составим список конкурентных сайтов. Выбирать нужно конкурентов с наиболее подходящей нашему сайту достаточно узкой тематикой, с хорошими показателями трафика и количеством запросов в ТОПе, чтобы на выходе не получить слишком большой объём семантики.

На данном этапе нам необходимо найти как можно больше подходящих ключей среди запросов конкурентов.  Один из способов это сделать – через медиапланирование в сервисе Клик.ру, для использования которого у вас должен быть свой аккаунт. После авторизации перейдите на вкладку «Инструменты» и пункт «Семантика», выберите «Подбор слов и медиапланирование».

Укажите свой сайт, выберите в списке рекламную систему (рекомендуем оставить Яндекс Директ, но по желанию можно оставить обе), выберите регион и кликните по «Начать новый подбор». Полученный список отобразится в разделе «Автоматический подбор слов» – «Автоматически подобранные слова». Добавьте ключевые слова в медиаплан – блок страницы, в котором вы сможете просмотреть выбранные вами запросы, их частотность и позиции, а также информацию для настройки контекстной рекламы. Для этого нажмите на «Показать всеопределе» – выделите запросы – «Добавить в медиаплан». При наличии дублей слов, сервис покажет их список и предложит выбрать, какие из них следует удалить.

После этого необходимо добавить в наш список конкурентов. На вкладке «Слова конкурентов» вы сможете увидеть список автоматически подобранных конкурентов вашего сайта и количество используемых ими ключевых слов. Если запросов немного, то можно просмотреть их все и самим выбрать подходящие для добавления в медиаплан. Дополнительно можно внести конкурентов вручную и проверить наличие их запросов в сервисе. Имейте в виду, что есть лимит на количество анализируемых конкурентов, и это ещё одна из причин, почему нам нужны наиболее близкие к нашей тематике сайты.

Добавив все ключевые слова в медиаплан, выгрузите список файлом с расширением .xls.

Ещё один способ расширить базовые запросы – воспользоваться сервисом Букварикс. По очереди вводим в поиске доменные имена сайтов наших конкурентов и, в зависимости от количества ключевых слов, либо отбираем вручную те запросы, которые могут быть нам полезны, либо выгружаем полный список кликом по кнопке внизу страницы с результатами.

На момент, когда мы соберём достаточно ключей конкурентов, Key Collector уже должен закончить парсинг базовых запросов. Объединяем в один общий список все полученные нами запросы из медиаплана Клик.ру и Букварикса.

Среди огромного количества запросов достаточно много так называемых «неявных дублей» – дубликатов, которые по сути являются одним и тем же поисковым запросом, но отличаются расположением слов в фразе. Помимо этого, встречаются запросы с различными спецсимволами, которые использовались для расчёта частотности. Чтобы впоследствии нам не приходилось просматривать отдельно каждый запрос на наличие символов или перестановки слов, воспользуемся бесплатной чисткой семантического ядра от мусора – «Нормализатором» от Клик.ру. Всё, что от нас требуется, это добавить запросы (списком или файлом .xlsx, как вам удобнее), отметить галочками все пункты действий с ядром и кликнуть на «Выполнить». Очищенный список ключевых фраз отобразится в списке задач ниже, нужно лишь дождаться статуса «Выполнен в чч.мм.сс». Кликаем по иконке рядом и скачиваем файл с очищенными ключевыми запросами.

В некоторых тематиках количество ключевых слов на этот момент может составлять несколько тысяч, но не стоит пугаться – сейчас мы приступим к нескольким этапам чистки получившегося списка.

4. Минус-слова

В процессе сбора ключевых запросов всегда находятся те, в состав которых входят слова и словосочетания, которые делают запросы нерелевантными для нашего сайта. Например, если компания занимается исключительно продажей нового оборудования для строительства, то в нашем случае такими словами будут «аренда» и «б/у».  Чтобы сразу отсечь ключи, которые могут привести на сайт нецелевой трафик, стоит подготовить список минус-слов.  Для этого необходимо подумать, какие слова ассоциируются с вашей темой, но не подходят для продвижения именно вашего сайта.

Если сходу составить список минус-слов сложно, или вы хотите сделать его максимально полным, то собрать его можно при помощи Key Collector. Для этого мы добавляем в проект наш список пропущенных через «Нормализатор» ключевых запросов («Добавить фразы» в верхнем левом углу), переходим на вкладку «Данные» и выбираем «Анализ групп». В появившемся окне выберите тип группировки «По отдельным словам». Просмотрите получившийся список и отметьте кликом по синей иконке те слова и его словоформы, которые вам не подходят.

После этого кликните на «Минус-слова», откроется окно с выбранными вами ранее словами. Внимательно проверьте, чтобы среди них не было ключевых слов. Отметьте галочками необходимые минус-слова – «Показать найденные фразы» – выберите все и нажмите «Удалить фразы».

Если же у вас уже есть готовый список минус-слов, добавьте его в проект вручную, выбрав на панели «Минус-слова» – «добавить несколько минус-слов». Далее повторите все те же действия, что мы описали выше.

5. Определение базовой и точной частотности

После того как мы отсеяли запросы с минус-словами, приступаем к определению базовой и точной частотности по региону, в котором будет продвигаться наш сайт. Базовая частотность показывает, сколько раз за месяц искали определённый запрос во всех словоформах и с добавлением к нему любых слов. Точная частотность отображает количество показов в поиске только по указанной форме запроса.

В KeyCollector переходим на вкладку «Парсинг» и выбираем «Сбор прогнозов бюджета из Я.Директ». В появившемся окне выбираем регион и выбираем формат запросов частот без кавычек и с кавычками, кликаем «Начать». Когда процесс сбора будет завершён, с помощью фильтра выделяем и удаляем запросы с нулевой частотностью. Если запросов осталось достаточно много, имеет смысл просмотреть те, у которых точная частотность равна 1, и вручную удалить неподходящие.

6. Чистка ключевых слов от мусора

Следующим по списку идёт отсев запросов «пустышек» – фраз, которые редко используются в точной словоформе, но имеют высокую базовую частоту. Для обнаружения таких воспользуемся функцией Key Collector «KEI» на главной и перейдём в редактор формул. В пункте «Формула 1» укажем
( Module_YandexWordstat.BaseFrequency ) / ( Module_YandexWordstat.QuoteFrequency ), сохраним и вычислим KEI по первой формуле.

В результате у нас появился третий столбец с данными. Отсортируем их от большего к меньшему и тщательно просмотрим запросы с KEI выше 50. Чем выше показатель KEI, тем больше шансов, что перед нами «пустышка». Однако списывать со счёта сразу все запросы с высоким KEI не нужно, т. к. среди них могут быть нужные нам целевые запросы.

Если на данном этапе вы обнаружили, что запросов по-прежнему слишком много (в 2-3 раза больше необходимого), то следует вернуться на шаг назад и почистить запросы с точной частотностью меньше 2, 3, 5 и т. д. показов в месяц. Оставшиеся ключевые слова необходимо проверить вручную и удалить неподходящие.

После того, как у вас на руках осталось необходимое количество ключевых запросов, самое время приступить к их группировке и распределению по страницам сайта.

7. Кластеризация

Полученные в ходе предыдущих этапов ключевые слова необходимо объединить в семантические кластеры – близкие по смыслу группы запросов. Кластеры имеют многоуровневую структуру: выделяются кластеры первого, второго, третьего и т.д. порядков, число которых зависит от того, насколько широкая у сайта тематика. Как правило, в большинстве тематик двухуровневая структура.

При небольшом количестве запросов (100-300) многие SEO-специалисты предпочитают делать кластеризацию вручную, т.к. она займёт приблизительно столько же времени, как если её проводить при помощи специализированных программ. Если ключей больше 300, то целесообразнее будет сделать полуавтоматическую группировку в программе.

Мы рассмотрим проведение кластеризации при помощи платной программы KeyAssort. Для более комфортной работы с ней рекомендуем использовать Антикапчу и приобрести XML лимиты.

Запускаем программу, создаём новый проект. Переходим во вкладку «Файл» – «Импорт» – выбираем удобный способ добавления запросов. Нажимаем «Собрать данные» и дожидаемся окончания сбора. Затем указываем наш сайт (без протокола и префикса www), выбираем уровень кластеризации и кликаем по «Кластеризовать». Оптимальной степенью кластеризации в режиме Middle будет 3, однако при необходимости её можно менять в большую или меньшую степень. Чем выше степень кластеризации, тем больше в результате получится более точных групп.

8. Выбор тем и группировка

Получившиеся после кластеризации группы необходимо внимательно просмотреть: выбрать группы для запросов из категории «Не сгруппировано», объединить близкие по смыслу запросы в подходящей группе или создать для них новую. На основании полученных после сбора данных KeyAssort привяжет кластерам ссылку на страницу, которая подходит под группу запросов, однако это происходит далеко не всегда. Для вашего удобства после группировки вы можете переименовать кластер и в название добавить ссылку релевантной страницы.

9. Удаление запросов другого типа контента

Ранее мы уже обсуждали, какие типы запросов подходят для информационных сайтов и интернет-магазинов, и поэтому крайне важно на завершающих этапах составления семантического ядра убедиться, что все запросы по своим интентам соответствуют типу нашего сайта. Для этого необходимо ещё раз пройтись по всем группам и при необходимости удалить неподходящие ключевые слова. Если возникают сомнения относительно вида запроса, то можно сравнить по нему выдачу ПС или прибегнуть к помощи программ и сервисов.

Готовые группы выделяем и переносим в правую часть экрана KeyAssort, выбираем «Экспорт» и кликаем по удобному нам варианту.

10. Оптимизация фраз

Наше семантическое ядро почти готово, для удобной работы осталось лишь его оптимизировать. Для этого отсортируйте в Excel или Key Collector ключевые фразы от А до Я. Просмотрите их, и для каждой группы оставьте только те ключи, которые раскрывают тему с разных сторон и содержат синонимы.  

Получившееся семантическое ядро послужит наглядным планом работ, который необходимо выполнить на сайте: доработать или создать новую структуру, подготовить полезный и интересный контент, оптимизировать тексты и метаданные. Грамотная работа с семантическим ядром поможет улучшить позиции и обеспечит прирост целевого трафика из органической выдачи.

3 частые ошибки при создании семантического ядра

1. Сбор фраз по верхам

Если запросы вводят очень редко или неопределёнными периодами, то такие запросы могут не попасть в статистику Вордстата. Если вы полагаетесь только на него, то упускаете огромный пласт ключевых фраз, многие из которых могут быть с хорошей конверсией и низкой конкуренцией. Потратьте время, но изучите поисковые подсказки, поисковую выдачу, сайты и контекстную рекламу конкурентов ради максимально полного семантического ядра.

2. Смешивание информационных и коммерческих запросов на одной странице

Разбавлять семантическое ядро сайта интернет-магазина информационными запросами может быть полезно только в том случае, если они вписаны в тексты раздела со статьями. Если же их добавить на страницы каталога вместе с коммерческими запросами, то может случиться так, что эти страницы попадут в выдачу только по информационным, или только по коммерческим запросам. То же самое касается коммерческих ключевых запросов, которые добавляют в статью информационного сайта. Пользователи, которые перейдут на страницу в поисках товара или услуги и вместо этого обнаружат статью, вероятнее всего сразу её покинут, тем самым повысив уровень отказов и ухудшив поведенческие факторы.

Чтобы этого не произошло, тщательно проверяйте «коммерческость» у собранных вами запросов. Сделать это можно с помощью сравнения страниц, которые находятся в ТОПе по интересующим запросам или воспользовавшись инструментами Пиксель Тулс и Just-Magiс.

3. Выбор для продвижения очень конкурентных запросов

Высокая конкуренция по выбранным запросам существенно усложняет продвижение как молодому, так и более авторитетному сайту, ведь претендентов на высокие позиции в выдаче слишком много, а требования к таким сайтам гораздо выше. К тому же, по высококонкурентным запросам в ТОПе выдачи уже давно уверенно расположились сайты крупных брендов и интернет-магазины, потеснить которые будет практически нереально. Куда проще продвинуть сайт по СК и НК запросам, ведь, как правило, релевантных страниц по ним меньше и не все они хорошего качества, что позволит сэкономить время и бюджет.


Создание семантического ядра для сайта в Краснодаре

Утро начинается не с кофе, а сайт – не с дизайна. Медленно, но верно происходит осознание, что делать сперва рисунок проекта на бумажке, а потом остальное – то же самое, что надевать штаны через голову.
Из-за отсутствия продуманной семантики большинство сайтов приходится бесконечно переделывать, чтобы хоть как-то продвинуть в поиске. То там нет нужного раздела, то тут не те ключевые слова. Сайт не отвечает запросам пользователей, потому что его структура подчинена дизайну – ведь именно с него начали разработку. А надо было – с семантического ядра.

Что такое

семантическое ядро?

Обычно веб-агентство спрашивает «Какой вы хотите сайт? Каким вы его видите?» Скажем честно, такой вопрос даже нас ставит в тупик. Ведь какая разница, каким видим его мы, главное — что хочет видеть на нём конечный потребитель. А узнать это можно только изучив весь список ключевых слов, по которым вас ищут потенциальные клиенты. Собственно это и есть семантическое ядро (СЯ) – все поисковые запросы вашей ЦА, которые станут ядром будущего ресурса. Именно на основе СЯ создаются разделы и посадочные страницы. И если всё сделано правильно, на сайте будет не то, что “мы видим”, а то, что хочет видеть клиент.

СЯ и ваше будущее продвижение

Продвигать плохо сделанный сайт — все равно что ехать на машине с квадратными колесами. Ну вот построили такое авто, только как его катить? Поэтому очень важно заложить правильный фундамент будущего сайта.

Как СЯ помогает продвижению:

1
Верная структура.

Семантическое ядро служит основой для архитектуры сайта. И даже больше: СЯ гарантирует оптимальную структуру, которая понятна поисковым роботам. Так при разработке нашего собственного сайта, СЯ помогло понять, что страницы из раздела “Услуги” имеют лишний уровень вложенности. Мы приняли решение убрать этот раздел как таковой и вынести все услуги на верхний уровень. Таким образом, вместо https://adverbs/servises/seo/ стало просто https://adverbs/seo/

2
Посадочные страницы.

Только корректное СЯ гарантирует, что мы подготовим посадочные страницы под каждый  запрос пользователя и ничего не упустим. Возвращаясь к примеру нашего сайта, мы добавили такие разделы как “написание новостей на сайт”, “размещение информации на сайте” просто потому что пользователи именно так ищут услугу поддержки сайта. Назови мы раздел просто “Поддержка сайта”,  50 переходов в месяц будут потеряны.

3
Отсутствие дублированных страниц.

Без СЯ как опорного конспекта велика вероятность создать пару-другую страниц с одинаковыми ключевыми запросами. Такие дубли путают поискового робота и ему сложно определить какая из страниц вашего сайта наиболее релевантна запросу.

4
Правильная перелинковка.

Перелинковка – это обмен ссылками между страницами вашего сайта. Чем важнее страница, тем больше на неё ссылок ведёт.  Без СЯ мы не узнаем какие из страниц самые важные для продвижения, а значит рискуем не верно распределить вес страниц и получить проблемы при продвижении.

Стоимость семантического ядра

В Краснодаре только наше веб-агентство занимается разработкой семантического ядра. Мы точно знаем — это обязательный, просто жизненно необходимый элемент разработки и продвижения каждого ресурса. Начать создание сайта с чего-то другого (упаси боже, с дизайна, например), для нас равнозначно халтуре. 
Вы можете заказать разработку семантического ядра как отдельную услугу или в комплексе с разработкой сайта и продвижением. Стоимость начинается от 10 000 руб

Услуга включает в себя:
— Брифирование клиента
— Подготовку списка ключевых слов с разделением на группы
— Оценка частотности и конкурентности запросов
— Распределение групп запросов по посадочным страницам сайта

Отзывы о нашей работе

Отзыв маркетолога компании Техно-Темп Юлии Машковой

Маркетолог Техно-Темп

Юлия Машкова

Отзыв генерального директора компании ОкнаДар Руслана Кахраманова

Генеральный директор компании «ОкнаДар»

Руслан Кахраманов

Отзыв генерального директора интернет-магазина antplanet.ru Будникова Дмитрия

Генеральный директор

Будников Дмитрий

Отзыв ex-маркетолога ОАО КБ «Центр-инвест» Виталия Андреева

Еx-маркетолог Банк Центр-Инвест

Виталий Андреев

Отзыв генерального директора Masix Александра Чулкина

Генеральный директор Masix

Александр Чулкин

Отзыв начальника отдела по развитию и управлению производством Кубаньэлектрощит Ивана Кудренко

Начальник отдела по развитию и управлению производством Кубаньэлектрощит

Иван Кудренко

Отзыв генерального директора ООО СБ-ЮГ Толмачева Владимира

Генеральный директор ООО СБ-ЮГ

Толмачев Владимир

Составление семантического ядра для сайта

Семантическое ядро ​​- основа оптимизации сайта! Первым шагом при запуске SEO сайта является определение его семантического ядра.

Это список поисковых запросов, по которым вы планируете продвигать сайт. Насколько хорошо (или плохо) вы этот список составите, настолько успешен и будет ваш ресурс.
Чтобы получить стартовый список фраз, нужно провести серьезную работу по поиску синонимов и анализу конкурентов. 

Очень важно подобрать именно целевые запросы, которые обеспечат нужный трафик на ваш сайт.

Также важно правильно распределить запросы по страницам вашего сайта.⠀⠀⠀⠀⠀⠀
После распределения всех ключей по страницам, вы получите список существующих и запланированных страниц сайта с указанием поисковых фраз, которые будут на них продвигаться.

Поисковые запросы делятся по частотности.

Частотность запроса определяется тем, как часто пользователи его вводят в месяц. Запросы бывают:

  • Высокочастотные
  • Среднечастотные
  • Низкочастотные.

Нет универсальных цифр, определяющих, какие запросы относить к какой группе по частоте. Все зависит от вашей сферы. Где-то запрос, делаемый 15 000 раз в месяц, будет низкочастотным, а где-то — высокочастотным

 

Поисковые запросы делятся по цели пользователя:

  • Информационные. Пользователь ищет информацию, еще не принял решения о целевом действии
    Пример: «разработка интернет-магазина»
  • Коммерческие. Пользователь ищет способ реализовать целевое действие (например, купить продукт/услугу)
    Пример: «интернет-магазин разработать дешево»


В СЯ должны быть и коммерческие и информационные запросы, главное — правильно распределить их по страницам!

Поисковые запросы делятся по геозависимости:

  • Геозависимые — фразы, по которым пользователю важно местоположение отвечающего сайта. В разных регионах выдача отличается
  • Геонезависимые — фразы, по которым пользователю НЕ важно местоположение отвечающего сайта. Выдача универсальна для всех регионов

 

Таблица с семантическим ядром, должна стать для вас дорожной картой вашего продвижения, именно по нему планируется дальнейшее создание новых страниц и текстов для них.

Ответы на часто задаваемые вопросы

 

1. Зачем составлять семантическое ядро отдельно?


Чтобы поисковые роботы Яндекса и Google начали находить по запросам пользователей страницы именно вашего сайта.


2. Какого размера должно быть семантическое ядро?


Семантическое ядро может быть бесконечным. Ежедневно в Яндексе вводят 100 000 000 уникальных запросов. Для комфортной работы над поисковым продвижением достаточно нескольких тысяч ключевых фраз. Для контекстной рекламы можно использовать десятки тысяч. Главное — не размер ядра, а качество группировки фраз по страницам. От этого зависит ранжирование и последующая релевантность страницы запросам.


3.Порядок создания семантического ядра
  1. Выгружаем из баз ключевых слов
  2. Собираем поисковые подсказки
  3. Очищаем ядро
  4. Группируем слова:
  5. Для контекстной рекламы
  6. Для поискового продвижения (для трафика или для высоких позиций)


4.Кластеризация семантического ядра


Здесь важно помнить, что нельзя сбивать в кучу слова которые имеют разный интент (информативный и коммерческий запрос). Нельзя сбивать гео-зависимые и -независимые слова. Лучше не пытаться успешно продвигать слова, которые надо разносить на главную и внутренние страницы.

5.Что делать с готовым семантическим ядром?

Готовое семантическое ядро можно и нужно использовать сразу для нескольких задач:

  • Настроить и запустить контекстные рекламные кампании по низкочастотным фразам. Вы привлечете дешевый целевой трафик!
  • Начать работу по созданию структуры каталога товаров и услуг на сайте в точном соответствии с семантическим ядром и mindmap.
  • Оптимизировать страницы сайта под запросы из семантического ядра.
  • Начать работу по написанию текстов на страницы вашего сайта.
  • Мы прорабатываем семантическое ядро в составе комплексных работ по SEO — развитие в нескольких направлениях дадут более качественный результат.⠀

Создание сетей семантического содержимого с помощью шаблонов запросов и документов

Семантическая сеть связана с концепцией базы знаний, которая может представлять реальную информацию о вещах, имеющих реляционные связи. База знаний может иметь тысячи типов отношений с миллиардами сущностей и триллионами фактов. Семантическая сеть может быть создана из любого реального существования с общими характеристиками, такими как вес, размер, тип, запах или цвет. Отношения между семантическими сетями и семантическим вебом создаются семантическими поисковыми системами и оптимизацией.

Семантические сети используются в семантическом разборе, устранении неоднозначности слов, создании WordNet, теории графов, обработке естественного языка, понимании и генерации. Перспектива семантической сети может быть использована в рамках семантической поисковой оптимизации путем предоставления сети семантического контента.

В этом примере SEO два разных веб-сайта с двумя разными методами с одинаковой точки зрения будут объяснены на основе шаблонов Query, Document, Intent и стоящих за ними пар сущность-атрибут.

Используя понимание того, как поисковые системы представляют знания и как они расширяют свое представление знаний, я могу использовать это для получения невероятных результатов ранжирования. Как только вы поймете основные концепции, я объясню, как я применил их к двум разным веб-сайтам, а затем подробно опишу методы, которые использовал.

Как семантические сети могут помочь рейтингу вашего сайта?

Ниже вы найдете общие необработанные результаты для проекта I.


Результаты для первого проекта, которым является IstanbulBogaziciEnstitu.ком. Чтобы доказать, что «семантические сети» можно использовать для SEO с помощью шаблонов запросов и документов, я продемонстрирую две разные контентные сети из первого проекта. В ближайшем будущем Project One будет иметь гораздо лучшие результаты благодаря Semantic Content Network Two. Клиент будет отвечать за развертывание этой второй сети, но я также объясню ее логику.

17 дней спустя, вот прогресс, достигнутый в Проекте I:

17 дней спустя процесс повторного ранжирования Semantic Content Network стал более четким.

Концепции семантической контентной сети помогают нам понять значение запроса, намерения поиска, поведения и шаблонов документов для сущностей одного и того же типа. В этом тематическом исследовании SEO, ориентированном на семантическую сеть, предыдущее тематическое исследование тематического авторитета и семантического SEO будет углублено с помощью двух новых веб-сайтов, которые используют семантически созданные контентные сети вокруг тех же типов объектов.


Это изображение SEMRush первого проекта. Я также должен упомянуть, что этот веб-сайт потерял июньское обновление алгоритма Broad Core, если бы он не потерял свою «ранжируемость», результаты были бы лучше.Для следующего обновления алгоритма Broad Core, с лучшим тематическим авторитетом, охватом и историческими данными, он может легко восстановить «ранжируемость».

Второй проект называется Vizem.net. В отличие от Project One, вы можете видеть, что Vizem.net имеет более медленный, но устойчивый рост. Это потому, что они используют сети семантического контента с несколько иной точки зрения. Ниже вы можете увидеть результаты второго проекта Ahrefs.


Результаты Второго проекта представляют собой «медленный процесс переоценки» путем постепенного улучшения тематического охвата и авторитетности.Термины «Повторное ранжирование» и «Первоначальное ранжирование» будут объяснены после понятий, связанных с сетями семантического контента. Если вы понимаете «стабильность» в графике, это потому, что я перестал публиковать новый контент в исходниках. И это влияет на процесс повторного ранжирования, как вы понимаете из подсчета трех самых популярных запросов. Соотношения «Импульс» и «Переранжирование» можно найти после объяснения основных понятий.

Ниже вы можете найти результаты SEMRush от Vizem.net.


Фактический трафик этого веб-сайта в 3 раза превышает число, указанное в SEMRush. Вы можете реализовать ту же концепцию «стабильности» и «импульса» на этих графиках.

Во время написания Тематического примера SEO-авторитета я поблагодарил Билла Славски за то, что он разъяснил мою точку зрения. Я повторяю это и для тематического исследования Semantic Content Network SEO. Чтобы понять концепции «Повторного ранжирования» и «Первоначального ранжирования», следует прочитать статью «Как поисковые системы могут переранжировать результаты поиска».


18 марта 2021 года Oncrawl, RankSense и Holistic SEO & Digital опубликовали вебинар Python SEO и Data Science. На вебинаре была записана поисковая выдача для анимации различий в результатах. Видно, что поисковая система меняет позиции одних источников на другие с аналогичной периодичностью.

Прежде чем продолжить, я знаю, что это длинная статья. Но на самом деле это краткое объяснение очень сложной методологии SEO.Семантические контентные сети требуют слишком много размышлений при их разработке и месяцев обучения клиентов, авторов, а также адаптации. Таким образом, в этой статье я хочу сосредоточиться на определениях концепций с наилучшими исполнимыми краткими предложениями и важными патентами Google и других поисковых систем, исследовательскими работами, а также их собственными концепциями. В длинной версии (по сути, это книга) я сосредоточился на «начальном ранжировании» и «повторном ранжировании» сетей семантического контента.


С 11 февраля 2020 года у Гленна Гейба есть хороший пример визуальной методологии повторного ранжирования и тестирования поисковых систем.

Если вы хотите узнать больше, прочитайте «Важность начального ранжирования и повторного ранжирования для SEO».

Чтобы глубже погрузиться в реальные данные для тематического исследования SEO, концепции для понимания сети семантического контента должны быть обработаны с точки зрения понимания и коммуникации поисковой системы.


В качестве примера повторного ранжирования Vizem.net, обновленную ситуацию можно увидеть выше. В будущих разделах тематического исследования SEO будет больше объяснений алгоритмов повторного ранжирования Google для SEO.

Что такое семантическая сеть?

Семантическая сеть может использоваться для подключения и анализа Интернета вещей. Это может быть полезно для выявления потенциальных покупателей на рынке технологий или просто для совместного анализа слов для создания сети ключевых слов и кластеризации. Семантическая сеть может использоваться для поддержки навигации и выявления структуры отношений или относительной важности одной вещи по отношению к другой.Семантическая сеть имеет следующие компоненты:

  • Лексическая семантика: Понимание того, какое слово и понятие связаны с какими другими, с какими различиями.
  • Структурный компонент: понимание того, какой узел соединен с каким ребром и с какой информацией.
  • Семантический компонент: Определение фактов.
  • Процедурная часть: помогает создавать дополнительные соединения между компонентами.

Поскольку семантические сети многоцелевые, алгоритмы НЛП также можно использовать для самых разных целей, например, для выявления сложных проблем со здоровьем.Одна и та же структура семантической сети может быть реализована во многих других областях, если эти другие области имеют семантическую связь друг с другом.


Сравнение первого проекта за последние 6 месяцев.

Что такое база знаний?

База знаний представляет собой информационную библиотеку с классификацией в машиночитаемом виде. Базу знаний можно использовать как энциклопедию, которую можно сужать и углублять на основе запроса. База знаний может быть сформирована на основе предложений, извлечения фактов и извлечения информации.Связь между семантической сетью и базой знаний заключается в том, что все, что находится в семантической сети, будет помещено в базу знаний при извлечении фактов.


Сравнение первого проекта за последние 3 месяца

Что такое сеть семантического контента?

Семантическая контентная сеть представляет собой контентную сеть, которая была подготовлена ​​на основе компонентов семантической сети и понимания. Семантическая контентная сеть может включать в себя несколько атрибутов объекта или объектов из одной и той же группы, чтобы обеспечить базу знаний более подробной информацией.


В сети семантического контента термины предметной области и триплеты могут использоваться для обозначения основной цели документа и возможных смежных частей содержимого.

Поисковая система может сравнивать свою собственную базу знаний с базой знаний, которая может быть создана на основе содержимого веб-сайта. Если веб-сайт имеет высокий уровень точности и полноты для различных контекстных слоев, поисковая система может улучшить свою собственную базу знаний на основе содержимого веб-сайта.Если поисковая система улучшает и расширяет свою собственную базу знаний из другого источника в открытой сети, это сигнал высокого уровня доверия, основанного на знаниях.


Годовое сравнение за последние 3 месяца на основе первого проекта.

Что такое доверие, основанное на знаниях?

Доверие, основанное на знаниях, ориентировано на открытый веб-сайт на основе «точности информации», а не «PageRank». Это алгоритм, аналогичный RankMerge. Доверие, основанное на знаниях, включает триплеты, извлечение фактов, проверку точности и понимание текста путем устранения двусмысленности текста.Доверие, основанное на знаниях, может быть получено путем предоставления сетей семантического контента, которые имеют тесно связанные компоненты внутри статьи, основанные на разных, но релевантных контекстных слоях.


Органическая сессия Vizem.net от GA за последние 6 месяцев.

Ниже вы увидите пример презентации «Доверие, основанное на знаниях» от Луны Донг. Он показывает, как поисковая система может сосредоточиться на «внутренних факторах ранжирования», а не на экзогенных факторах ранжирования.Это объясняет, что высокий PageRank сам по себе не может отражать высокое качество и точность контента. Таким образом, важно иметь KBT (доверие, основанное на знаниях).


Большое спасибо Арноуту Хеллемансу, который поделился со мной этой обучающей лекцией во время частного SEO-чата. Если вы хотите узнать больше о доверии, основанном на знаниях: Стэнфордский семинар – Хранилище знаний и доверие, основанное на знаниях

Что такое контекстуальное покрытие?

Контекстное покрытие и Тематическое покрытие не совпадают, поскольку домен знаний и контекстный домен не совпадают.Контекстное покрытие представляет собой аспекты обработки концепции. Концепт может быть обработан на основе его общих точек с другими вещами. Например, если объектом является страна, можно обработать ее позицию в отношении экологического кризиса. Если другие страны обрабатываются с той же точки зрения, это означает, что мы охватываем контекстную область.


Поисковая система Google со временем пополняет свои исследовательские работы и патенты. Правая цитата из приведенного выше раздела является атрибутом «контекстных векторов», а левая часть — атрибутом «фразовой таксономии».Интересно то, что даже пример тот же, что и «цифровая камера».

Углубленные детали и части этих комбинаций представляют контекстуальные уровни внутри контекстуальной области. Каждая сущность, независимо от того, носит она имя или нет, имеет множество контекстуальных доменов. Таким образом, Google извлекает больше контекстных доменов, и пользователи с каждым годом выполняют поиск по более длинным запросам. Когда обработка естественного языка и понимание естественного языка разработаны, запросы и документы расширяются вместе с точки зрения деталей и контекста.


График органических сессий GA за последние 4 месяца проекта BoğaziciEnstitu. Из-за «этапа сбора исторических данных» проекта увеличение количества деталей не ясно, чтобы их можно было рассматривать как линейные.

Контекстное покрытие можно понять с помощью «контекстных квалификаторов». Квалификатором контекста может быть прилагательное, наречие или любой другой предлог, например, фразы, начинающиеся со слов «для, в, в, во время, в то время как». Приведенные ниже вопросы, связанные с сущностями, не совпадают с точки зрения контекстной области:

  • Какие фрукты самые полезные для детей, страдающих бессонницей?
  • Какие фрукты самые полезные для тревожных детей?

Приведенные ниже вопросы, связанные с сущностями, не совпадают с точки зрения контекстуального слоя:

  • Какие фрукты самые полезные для детей старше 6 лет с тяжелой бессонницей?
  • Какие фрукты самые полезные для детей с низким уровнем тревожности до 6 лет?

Приведенные ниже вопросы, связанные с сущностями, не совпадают с точки зрения областей знаний:

  • Какие книги наиболее полезны для детей старше 6 лет с тяжелой бессонницей?
  • Какие самые полезные игры для детей с низким уровнем тревожности до 6 лет?

Но все эти вопросы могут быть в одной и той же сети семантического контента, потому что все они касаются одной и той же «концепции» и «области интересов» с аналогичной поисковой активностью и связанной с поиском реальной активностью.


Поисковая система делит Интернет на разные области знаний и одновременно вычисляет оценки макро- и микроконтекста для источника, веб-страницы и раздела веб-страницы.

Я знаю, что у меня есть много новых концепций для вас, и, поскольку это краткая версия этой статьи, я не смогу здесь рассказать обо всем, но в будущем курсе Semantic SEO я обработаю эти такие вещи, как разница между «поисковой активностью» и «поисковой активностью в реальном мире».

Продолжим немного к более конкретным вещам.


Чтобы показать подробности проекта BogaziciEnstitu, вы можете проверить интерактивную версию изображения. Процесс тестирования и повторного ранжирования поисковых систем стал более понятным в этом проекте после события с историческим источником данных.

Как MuM связан с сетями семантического контента?

Многозадачное обучение с унифицированным преобразователем или многозадачной унифицированной моделью обучает языковые модели оценке визуальных входных данных, а также текста.Он способен генерировать текст вместе с пониманием. Кроме того, MuM не зависит от языка, другими словами, семантическая поисковая оптимизация зависит от языковых навыков, но не ограничивается языком. Поскольку у сущностей нет языка, а значение универсально, MuM использует информацию из нескольких языков и разных контекстов в единую базу знаний.

Чтобы ответить на вопросы визуального изображения, MuM генерирует вопросы на основе обнаруженных объектов на изображении. В ближайшем будущем также можно будет генерировать вопросы, связанные с аудио и видео.

MuM использует различные домены для обнаружения объектов и понимания естественного языка со структурой преобразователя кодер-декодер. Каждый ввод поступает из разных областей открытой сети, в то время как все они оцениваются с помощью одного общего декодера. Ниже вы сможете увидеть еще один пример из исследовательской работы.

В качестве примечания, MuM может быть в 1000 раз сильнее, чем BERT, но BERT по-прежнему используется в текстовом кодировщике MuM. Основным преимуществом MuM является то, что его можно использовать для визуальных эффектов и непосредственно для аудио, поэтому его можно назвать «многозадачной» моделью.Второе преимущество заключается в том, что он напрямую устраняет все языковые барьеры. Третье преимущество заключается в том, что он может подключить все к другому без необходимости дополнительных посредников. Четвертое преимущество заключается в том, что MuM также может генерировать текст, в отличие от BERT.

Связь между MuM, базой знаний, семантическими сетями и контекстным охватом заключается в том, что поисковая система способна находить гораздо больше контекстуальных областей с помощью квалификаторов контекста и их комбинаций с возможными областями знаний.Таким образом, хорошо структурированная сеть семантического контента, сформированная с использованием надлежащей тематической карты и исходного контекста, может улучшить доверие к базе знаний, а также тематический авторитет.

Каков контекст источника?

Контекст источника представляет две вещи. Централизованный поиск в Интернете источника и центральная поисковая активность, которую можно выполнить с помощью связанной поисковой активности. Для веб-сайта электронной коммерции исходным контекстом является покупка определенного продукта или определенного типа продукта.Если это веб-сайт о путешествиях, контекст источника идет куда-то из другого места для разных видов еды, пейзажей или просто бизнеса. В зависимости от исходного контекста потребуется дополнительная настройка сети семантического контента и тематической карты. Для этого необходимо выбрать центральные разделы на тематической карте и дополнительные разделы на тематической карте.


Индексация на основе фраз и понимание поиска на основе сущностей связаны друг с другом на основе семантики.Выше «Устранение неоднозначности именованных объектов» и «Автоматическая генерация таксономии в результатах поиска с использованием фраз» можно увидеть вместе для определения «контекста». Хорошие фразы и уникальная, но коррелирующая информация по теме помогут лучшему начальному и повторному ранжированию.

Опять же, некоторые из этих понятий, «конфигурация тематической карты», «дизайн сети семантического контента», еще не определены, и здесь не место для них. Но связанная с этим поисковая активность была объяснена вместе с каноническим поисковым намерением и репрезентативными фразами для этих канонических поисковых намерений.

Предыстория тематического исследования SEO, ориентированного на семантическую сеть

Основываясь на вышеизложенных концепциях, я использовал семантические сети для создания тематического исследования SEO. Мы рассмотрим два проекта веб-сайтов, которые я упомянул в начале этой статьи, и изучим результаты, а также то, как я реализовал семантические сети для их получения.

Чтобы дать вам представление о том, насколько мощными могут быть эти сети, ниже приведены результаты, связанные с поисковой оптимизацией, для тематического исследования SEO, ориентированного на семантическую сеть.

  • Семантическая сеть Понимание необходимо для создания правильной тематической карты.
  • Для обоих проектов техническое SEO не используется, чтобы изолировать эффекты семантического SEO.
  • Оптимизация скорости страницы не используется по той же причине.
  • Дизайн и оптимизация WUX (веб-сайт для пользователей) не используются.
  • Обратные ссылки (внешние ссылки и поток PageRank) не используются.
  • Обе марки не имеют исторических данных. Vizem.net совершенно новый, BoğaziçiEnstitusu имеет более старую историю, но она была ниже, чем реальная компания.
  • OnPage SEO или другие вертикали SEO не используются.
  • Серверы обеих марок лучше, чем в предыдущем примере тематического авторитетного примера.

Это тематическое исследование SEO, ориентированное на семантическую сеть, поможет людям, которые хотят улучшить свои взгляды на семантическое SEO с помощью двух разных методологий и концепций, ориентированных на два разных веб-сайта.


Второй проект: Vizem.net фокусируется на процессе подачи заявления на получение визы. Прежде чем писать, публиковать или даже запускать эти проекты, я много раз показывал оба этих сайта своим другим клиентам или партнерам.И недавно Vizem.net начал свой путь «Тематического авторитета».

Поисковая оптимизация на основе семантических сетей Пример из практики был написан в двух разных версиях. Если вы хотите прочитать все соответствующие патенты, исследовательские работы и подробные исследования, интерпретации с точки зрения поисковых систем, а также глубже понять деревья решений поисковых систем, вы можете прочитать Важность начального ранжирования и повторного ранжирования SEO. Статья из тематического исследования, длина которой превышает 30.000 слов. Если вам не хватает теоретических знаний по SEO и исторической предыстории, вы можете продолжить чтение резюме.

Ниже вы можете увидеть второй проект (Vizem.net) от SEMRush.


Изображение SEMRush со Второго веб-сайта. Vizem.net — это совершенно новый источник, предназначенный для отраслей с высоким уровнем укоренившихся конкурентов, таких как Visa Application. В частности, в связи с последними событиями в Турции уровень конкуренции в отрасли повышается.Таким образом, использование перспективы семантической сети для создания контентной сети полезно.

Первый проект: İstanbul Boğaziçi Enstitüsü: 600% органическое увеличение количества кликов за 3 месяца – использование исторических данных и начального рейтинга из-за людей и моих проблем со здоровьем. Таким образом, я вышел из проекта и не стал публиковать третью сеть семантического контента, которая предназначена для завершения семантических отношений на основе контекста источника.Даже если в нем нет терминов предметной области и правильно реализованных контекстных фраз, он настроен с достаточным уровнем семантических связей и точности, чтобы обеспечить общую производительность органического поиска более трех миллионов сеансов в месяц, если третья сеть контекстной рекламы публиковаться в будущем с учетом возрастающего эффекта второй сети семантического контента.

Ниже вы увидите график изменения İstanbulBoğaziçi Enstitusu на GSC за последние 12 месяцев.Проект был запущен в мае 2021 года надлежащим образом и завершился в сентябре 2021 года публикацией двух сетей семантического контента.

Ниже вы можете увидеть более подробную версию. От 1400 кликов в день до 140000 кликов, а затем регулярные 10 000+ кликов в день можно увидеть в органической производительности поиска

Рост трафика первой контентной сети после запуска можно увидеть ниже.


На этом снимке экрана показан четвертый месяц работы сети First Semantic Content Network.

Как видно из графика, в общем трафике всего веб-сайта доминирует и зависит от сети First Semantic Content Network, которая фокусируется на «образовательных ответвлениях». Вторую сеть контекстной рекламы, которую я запустил с помощью этого веб-сайта, можно увидеть ниже в консоли поиска Google. На приведенном ниже снимке экрана показан 16-й день второй сети семантического контента.


Первоначальное ранжирование и повторное ранжирование использовались в статье, поскольку они определяют этапы алгоритмов ранжирования вместе с их типами и целями перед тестированием источника и веб-страницы из источника в поисковой выдаче для более важных запросов. которые имеют популярность.

На что ориентирована Первая Семантическая Контентная Сеть Первого Проекта?

«Семантическая информационная сеть» использует семантическую сеть из базы знаний для объяснения основных, вторичных и третичных отношений между вещами в базе знаний. Таким образом, создание сети семантического контента требует проектирования следующей сети семантического контента на основе контекста источника, что является основной функцией веб-сайта. В этом контексте первая сеть семантического контента сосредоточилась на «университетских факультетах, образовательных филиалах и потребностях для университетского образования в конкретной организации и отрасли.

Ниже вы найдете графику Ahrefs от First Semantic Content Network.

Это на пять дней позже предыдущего скриншота.

«Корень: istanbulbogazicienstitu.com/bolum», после первого этапа начального ранжирования процесс повторного ранжирования становится более эффективным и продуктивным.

Вы можете увидеть версию спустя четыре дня, как показано ниже, для подтверждения характера «переоценки».

На что ориентирована вторая сеть семантического содержания первого проекта?

Вторая сеть семантического контента сосредоточилась на профессиях, рабочих местах, навыках и необходимом образовании для этих навыков или рутине.На основе первой сети семантического контента поддерживается вторая сеть семантического контента. И по «шаблонам запросов-шаблонов намерений» создаются и размещаются с «реляционными связями» еще две разные семантические подконтентные сети при подключении к вышестоящим подобным иерархическим уровням.

Я знаю, что эти разделы сложны для вас, потому что вы еще не видели определения вещей ниже.

  • семантическая сеть контента
  • контекст источника
  • семантическая сеть
  • база знаний
  • реляционные соединения
  • начальный рейтинг
  • повторное рейтинг
  • контекстуальный охват
  • Рейтинг сравнения
  • Факт добыча

объясняя второй сайт, будет легче понять эти понятия и предложения.

Vizem.net: от 0 до 9 000+ ежедневных кликов в день за 6 месяцев – сравнительный рейтинг с кредитным плечом и контекстным охватом

Вы можете увидеть график Vizem.net за последние 12 месяцев. Для этого проекта из-за Covid-19 мы столкнулись с множеством экономических проблем, поскольку инвестор принадлежит индустрии спортзалов. Таким образом, я могу сказать, что экономические проблемы замедлили проект, и это вызвало некоторую задержку для «процессов переранжирования».

Чтобы понять первоначальный рейтинг и немного более высокий рейтинг, вы можете использовать график ниже.

Некоторые определения, связанные с начальным рангом и повторным ранжированием на графике выше, можно найти ниже.

  • Большие скачки рейтинга произошли во время неподтвержденных обновлений Google. Некоторые тесты давали избранные фрагменты, а люди также задавали вопросы.
  • Некоторые тесты Google удалили доходы FS и PAA.
  • Каждый раз временная шкала между двумя процессами переоценки сокращалась.
  • Процессы повторного ранжирования каждый раз улучшали ранжируемость источника.
  • Источник всегда улучшал свой радиус релевантности при расширении кластеров запросов.

В качестве примечания я могу оставить предложение ниже.

Если поисковая система индексирует вашу веб-страницу, это не означает, что поисковая система поняла веб-страницу. Индексация происходит быстрее, чем понимание, и в большинстве случаев поисковая система ранжирует веб-страницу с прогнозами «изначально». После понимания происходит «переранжирование».

Сравнение Визем за последние 3 месяца.net

Как устроена сеть семантического контента Vizem.net?
Я помню, что для многих моих клиентов, друзей или секретных SEO-групп во время встреч я демонстрировал оба этих веб-сайта, говоря: «Они взорвутся». И пока я пишу эту статью, я говорю вам следующее:

Следите за сетью семантического контента «istanbulbogazicienstitu.com/meslek», потому что она взорвется. И вы можете найти видео, которое я опубликовал перед написанием этой статьи, демонстрирующее «исторические данные» сезонного события и их влияние на процессы начального и повторного ранжирования.Вы можете увидеть это ниже.

Исходя из этого, сеть семантического контента Vizem.net не похожа на İstanbulBogazici Enstitusu, поэтому я не использовал «интенсивный уровень увеличения тематического охвата и исторических данных», мне нужно было создать полномочия, связанные с определенными типами сущностей, их атрибутами и возможными действиями, стоящими за запросами для этих пар сущность-атрибут. В Vizem.net нет только «филиалов образовательных университетов» или «профессий и онлайн-курсов».В нем есть «страны для получения визы». Таким образом, создание достаточного уровня тематического авторитета требует согласованности во времени как минимум с 190 различными сетями семантического контента.


Скриншот от 18 декабря 2021 года. Вы можете видеть непрерывный ререйтинг и увеличение показов и кликов. Это на 4 недели позже предыдущего скриншота.

Чтобы увидеть события повторного ранжирования, вы можете сравнить голую версию графика производительности органического поиска, который демонстрирует эффект семантического SEO.

Эти 190 различных сетей семантического контента формируются на основе самой «страны», и страны помещаются в центр тематической карты со всеми возможными контекстными слоями для улучшения охвата поисковой активности.


Скриншот от SEMRush, показывающий их восприятие Vizem.net в отличие от других игроков отрасли.

Я также опубликовал еще одно видео, только для Vizem.net. В этом видео последней ситуации на сайте не существует, поэтому, я считаю, оно также дает хорошее сравнение между сегодняшним и тем днем.

Наконец, публикация нерелевантных вещей в нерелевантной статье, сегменте веб-сайта или источнике может снизить общую релевантность веб-объекта для конкретной области знаний. Vizem.net покажет свою реальную ценность, и Rankability в будущем будет намного лучше.


Сравнение Vizem.net за последние 6 месяцев.

Прежде чем продолжить, я знаю, что это длинная статья. Но на самом деле это краткое объяснение очень сложной методологии SEO.Семантические контентные сети требуют слишком много размышлений при их разработке и месяцев обучения клиентов, авторов, а также адаптации. Таким образом, в этой статье я хочу сосредоточиться на определениях концепций с наилучшими исполнимыми краткими предложениями и важными патентами Google и других поисковых систем, исследовательскими работами, а также их собственными концепциями. В длинной версии (по сути, это книга) я сосредоточился на «начальном ранжировании» и «повторном ранжировании» сетей семантического контента.

Если вы хотите узнать больше, прочтите «Важность начального ранжирования и повторного ранжирования для SEO».

До сих пор мы обрабатывали то, что ниже.

  • семантическая сеть
  • база знаний
  • семантическая сеть контента
  • семантическая контент-доверие
  • контекстуальный охват
  • контекстуальный домен
  • контекстуальный домен и слои
  • релевантность мамы на семантические сети
  • контекст источника

Эти концепции должны понимать, как функционируют сети семантического контента и как их можно использовать с тематической картой.Следующие разделы будут посвящены тому, как поисковая система ранжирует сети семантического контента изначально, а затем модифицирует. В этом контексте будут обработаны вещи ниже.

  • Начальное ранжирование
  • Повторное ранжирование
  • Шаблон запроса
  • Шаблон документа
  • Шаблон намерения поиска
  • Что нужно сделать, чтобы использовать сети семантического контента

Что такое начальное ранжирование для SEO?

Это новый термин и концепция для SEO, но старый для поисковых систем.Длинная версия «Семантическая сеть, ориентированная на SEO-кейс» фокусируется на алгоритмах ранжирования, основанных на алгоритмах, зависящих от запросов, документов, источников и нескольких патентах. Прогнозирующий поиск информации или алгоритмы прогнозирующего ранжирования пытаются снизить стоимость вычислений. И, даже если индексация происходит за один день, на понимание документа могут уйти месяцы или даже годы. Таким образом, вычисление начального рейтинга — это способ улучшить качество поисковой выдачи при одновременном снижении затрат.Некоторые задачи, связанные с поисковой системой, имеют более высокий приоритет, чем другие, для поддержания актуальности индекса и достаточно высокого качества.


Термин начальное ранжирование появляется в десятках тысяч различных патентов Google и исследовательских работ, потому что это классическая точка зрения среди создателей поисковых систем. Таким образом, выше вы можете увидеть разные патентные документы с продолжением одних и тех же пунктов и терминов с небольшими изменениями вокруг термина начальное ранжирование.

Начальный рейтинг представляет собой рейтинг документа в поисковой выдаче сразу после индексации.Начальный рейтинг документа представляет собой общий авторитет и релевантность источника для конкретной темы, шаблона запроса и цели поиска. Один и тот же контент может ранжироваться по-разному с точки зрения начального ранжирования между разными источниками. Начальное ранжирование важно при использовании сетей семантического контента, чтобы увидеть общее повышение качества и авторитетности источника. Каждый новый документ повышает свой первоначальный рейтинг, уменьшая при этом задержку индексации, если схема сети семантического контента правильно структурирована.

Начальное ранжирование поддерживает процесс повторного ранжирования и его эффективность для источника. И «ранжируемость источника» следует обрабатывать с помощью этих двух терминов: начального и повторного ранжирования.


Вы можете наблюдать за первыми 20 днями органического изменения производительности Второй контентной сети по сравнению с Проектом I. , первоначальный рейтинг лучше, чем раньше, а контент индексируется быстрее.


Между этими двумя дополняющими друг друга патентами Google можно увидеть известность начального рейтинга и исторических данных. Один предназначен для первоначальных и переоцененных документов на основе неявной обратной связи с пользователем. Другой предназначен для того, чтобы сделать то же самое, если не существует достаточного уровня пользовательских данных, на основе аналогичных запросов. Подобные запросы также относятся к семантике. Создание сети семантического контента снизит потребность в чтении мыслей владельца веб-сайта с точки зрения поисковой системы.

Что такое повторное ранжирование для SEO?

Реранжирование — это процесс изменения рейтинга документа в поисковой выдаче на основе отзывов пользователей или алгоритмов оценки релевантности и качества. Частота повторного ранжирования может сигнализировать об обновлении алгоритма, обновлении документа или обновлении источника на всем сайте. На повторное ранжирование влияют исторические данные, которые объясняются в предыдущем тематическом исследовании SEO, посвященном тематическому авторитету. Изучение процессов повторного ранжирования и отзывов поисковых систем помогают настроить дизайн сети семантического контента.Сроки переранжировки можно сократить с помощью фактического трафика, а также с помощью исторических данных, если улучшить контекстуальное и тематическое покрытие.

На процессы повторного ранжирования влияет исходное ранжирование и качество содержимого соседства. Содержимое соседства повлияет на ранжирование любых сильно связанных компонентов. Процессы повторного ранжирования могут сигнализировать о слабых местах и ​​способности поисковой системы понимать определенные разделы сети семантического контента.Если дизайн создан правильно, сеть семантического контента будет продолжать расти и расти с точки зрения эффективности органического поиска с течением времени, и любые обновления Google будут подтверждать эти процессы.

Ниже вы можете увидеть сравнение сети семантического контента 1 и сети семантического контента 2 İstanbulBoğaziçi Enstitu с точки зрения начального и повторного ранжирования.

15 октября 2021 г., производительность первой сети семантического контента İstanbulBoğaziçiEnstitusu, которая составляет 124-й день запуска.

15 октября 2021 г., производительность второй сети семантического контента İstanbulBogazici Enstitu, которая является 19-м днем ​​запуска.

Как видите, вторая контентная сеть увеличивает количество обычных запросов и рейтинг намного быстрее, чем первая. Semantic Content Network 1 имеет преимущество «сезонного SEO», которое дает достаточный уровень исторических данных в положительном ключе. Если происходит сезонное SEO-событие, поисковая система повторно ранжирует страницы и присваивает документам и источникам новый радиус релевантности и оценки охвата поисковой активности.Таким образом, я решил сначала использовать «внезапный запуск» для «филиалов университета». Это был первый шаг в создании тематического авторитета, который равен «исторические данные * тематическое освещение».

Сравнение роста İstanbulBogazici Enstitu за 6 месяцев от SEMRush.

Примечание. Чтобы компенсировать недостатки в исполнении, я разработал Semantic Content Network 3, чтобы объединить первые два, используя концептуальные связи, предоставляя исходный контекст. Если бы я запустил его, вы бы увидели, что источник получит более 1,2 млн органического трафика на основе графика Ahrefs, в реальности это может быть более 2 млн.Вы можете убедиться в правильности моего прогноза по эффективности второй контентной сети. Всякий раз, когда вы проверяете его, вы увидите, что у него есть тысячи новых запросов с более высоким рейтингом.

В первой Семантической контентной сети первые 3 рейтинговых запроса появились через 2 месяца, во втором они появились на 15-й день. Вы можете себе представить рост авторитета. Поскольку база знаний веб-сайта остается частично незавершенной, после того, как источник теряет свой импульс для завершения семантической сети, поисковая система может отдать приоритет другим источникам и может уменьшить положительность повторного ранжирования вместе с радиусом релевантности и Rankability.

Реализация семантических сетей на этих сайтах использует несколько концепций и «шаблонов», используемых поисковыми системами. Прежде чем я расскажу вам о методе настройки семантической сети, вы также должны понять, что это за шаблоны и как они работают. Это поможет вам понять, как шаблоны поиска и структура документа влияют на ранжирование, и, следовательно, почему метод, который я использовал в этом примере, настолько эффективен.

Начальное ранжирование и повторное ранжирование — это два разных типа алгоритмов ранжирования для поисковой системы, основанные на времени.Поисковые системы имеют другие типы алгоритмов ранжирования, такие как зависящий от запроса, независимый от запроса, основанный на содержании, на основе ссылок, на основе использования. Чтобы иметь возможность понять системы ранжирования и технологию кластеризации-связывания поисковых систем, необходимо понимать шаблоны запроса-документа-намерения и их связь друг с другом.

Данные Oncrawl³

Расширьте свой анализ с помощью простого подключения к дополнительным наборам данных. Проанализируйте свою SEO-стратегию на основе данных об обратных ссылках, SEO-трафике, рейтинге и пользовательских наборах данных из вашей CRM, решения для мониторинга или любого другого источника.

Что такое шаблон запроса?

Шаблон запроса представляет собой шаблон поиска с упорядоченными фразами, которые охватывают объект для поиска фактической информации. Шаблон запроса может иметь формат вопроса, формат предложения или порядок типов слов, например одно прилагательное и одно существительное. Шаблон запроса полезен для создания начальных и синтетических запросов с точки зрения поисковой системы. Исходный запрос может помочь поисковой системе выбрать центроиды для кластеров запросов, одновременно помогая кластеризовать документы веб-страницы, их типы и возможные поисковые действия для них.

Еще один патент Google на «Идентификацию запроса с неявным вопросом», который Нитин Гупта изобрел вместе со Стивеном Бейкером. «Идентификация скрытого вопроса» также связана с генерацией вопросов, которая связана с «системой K2Q».

В этом контексте шаблон запроса может использоваться для подачи исторических данных поисковых систем для создания доверия. Даже если поисковая система не понимает всех аспектов запроса или документа для него, все же некоторые определенные источники могут ранжироваться раньше и лучше, чем другие, благодаря шаблонам документов.Если источник удовлетворяет запросам из шаблона, поисковая система будет лучше ранжировать конкретный источник для этих типов запросов из того же шаблона изначально и в процессе повторного ранжирования. Таким образом, в Интернете у нас есть источники, которые фокусируются только на одной вертикали с одним шаблоном запроса, например Wikihow или GiftIdeas.

«Шаблоны предложений запросов» — это один из документов, в котором объясняется, как поисковая система может генерировать шаблоны запросов на основе журналов запросов. Поскольку Нитин Гупта является одним из изобретателей этого патента, он имеет для меня большую ценность.

Шаблон запроса можно использовать для создания успешной сети семантического контента, но в доменах контекста страницы, и соединения должны быть правильно настроены для подключения нескольких сетей семантического контента для нескольких шаблонов запросов.

Примечание. Темы «Шаблоны запросов», «Шаблоны намерений» и «Шаблоны документов» тесно связаны, и будет опубликовано еще одно тематическое исследование SEO, чтобы продемонстрировать дополнительные сведения об этом.

Раздел из Representation Learning for Information Extraction
из Form-like Documents Google для извлечения информации из шаблонного контента.

Что такое шаблон документа?

Шаблон документа может сигнализировать о назначении веб-страницы на основе элементов дизайна или даже размера запроса, количества и типов. Если на веб-странице слишком много JS, это может быть веб-сайт, зависящий от js, или потребности в интерактивности могут быть выше, чем у других. В этом легко убедиться, просто проверив прослушиватели событий на веб-странице или типы ввода и конечные точки API. Когда дело доходит до мышления поисковой системы, помните, что Интернет — это хаотичное место.И все возможное для понимания пользователей, особенно если пользователи марковские , что означает, что на них больше влияет текущая страница, чем их история навигации.

Раздел, в котором объясняется, как поисковая система может использовать шаблоны документов для просмотра области интересов пользователя.

Знаете ли вы, что у Прабхакара Рагхавана, вице-президента по поиску в Google, есть исследование, в котором задается тот же вопрос? «Являются ли пользователи Интернета марковцами?».

Раздел из раздела «Являются ли веб-пользователи марковскими?» исследовательская работа.

Да, есть. Вероятностное ранжирование и ранжирование ухудшенной релевантности являются основными столбцами семантической поисковой системы для понимания пользователей и создания наилучшей поисковой выдачи высочайшего качества, подготовленной для состояния возможностей.

Ранее, чтобы сделать «дизайн веб-сайта, внешний вид или тональность» аргументом в пользу изучения репрезентации веб-сайтов, Билл Славски написал «Векторы репрезентации веб-сайтов».

Что такое шаблон намерения поиска?

Шаблон намерения поиска может быть представлен необходимостью, стоящей за шаблоном запроса.Шаблон запроса-документа может быть объединен на основе шаблона намерения. Наличие шаблона поискового намерения с возможным пониманием «Ухудшенного ранжирования релевантности» и «Вероятностного ранжирования» поможет создать наилучшую возможную поисковую активность и охват поискового намерения с правильным порядком. При создании сети семантического контента наиболее важным является корректировка шаблона документа-запроса-намерения на основе контекста источника для завершения семантической сети на основе предметной области за счет улучшения контекстного охвата для повышения доверия на основе знаний и тематического авторитета. .

Раздел из Google «Уточнения запросов на основе предполагаемого намерения». Он работает через кластеры запросов и шаблоны намерений с семантическими связями. Вы можете испытать это на разных уровнях таксономии фраз.

Прежде чем перейти к некоторым конкретным примерам и предложениям, которые помогут вам создать лучшую сеть семантического контента, я должен сказать вам, что даже простая версия этого примера SEO требует высокого уровня понимания поисковых систем и навыков общения.Таким образом, хотя я чувствую, что даю информацию высокого уровня, я знаю, что курс семантического SEO, который я создам, покажет вам больше и лучше конкретных примеров.

В том же патенте объясняются правильные связи между различными «путями запросов» и «изменениями контекста».

Что следует знать об использовании сетей семантического контента?

Чтобы создать сеть семантического контента, иногда даже простое краткое описание семантического содержания и дизайн могут занять один час, если вы поместите все соответствующие детали на основе лексической семантики или типов отношений между сущностями и фразами.Используя одновременно несколько точек зрения, таких как индексирование на основе фраз и векторы слов или векторы контекста для расчета контекстуальной релевантности контента в целом для контекстуальной области или его релевантности на основе отдельных типов подконтента, он требует высокого уровня семантического понимания поисковой системы.

Таким образом, использование генеративной методологии облегчит все с концепциями, которые я объяснил вам выше, потому что даже если вы идеально подготовите каждую часть сети семантического контента, авторы и писатели не смогут ее написать, или контент-менеджеры не смогут следовать вашему видению.Таким образом, это может утомить вас напрасно и заставить вас покинуть проект, как это сделал я для некоторых из этих тематических исследований SEO, после того, как я докажу концепцию достаточно живым и проверяемым способом.

Приведенные ниже предложения относятся только к легко выполнимым и кратким шагам, которые вам помогут.

1. Не используйте фиксированные ссылки на боковые панели из каждой сети семантического контента

Каждая ссылка должна иметь описание связи между двумя гипертекстовыми документами, как и каждое слово на веб-странице.Использование семантического HTML может помочь указать положение и функцию документа на веб-странице, помогая поисковым системам по-разному взвешивать разделы с точки зрения контекста.

В примере с Vizem.net я использовал другой дизайн боковой панели. Боковая панель не показывала ни последние посты, ни самые критические. Боковые панели показывают только атрибуты центральных сущностей, и они не являются фиксированными, они являются динамическими. Другими словами, на основе иерархии в тематической карте сети семантической контентной сети изменяются, даже если они находятся на боковой панели.

Размышление о моделях «Разумный серфер» и «Осторожный серфер» может помочь специалисту по поисковой оптимизации повысить соответствие между различными гипертекстовыми документами.

Кроме того, ссылка течет с точки зрения известности, а популярность должна соответствовать контексту источника из наилучших возможных связей. Ниже вы можете увидеть разделы боковой панели с скорректированными семантическими HTML-кодами.

В соответствии с иерархией статьи, которая активна в сеансе пользователя, вкладки, порядок вкладок, ссылки внутри вкладок будут меняться.Приведенный выше пример взят из приведенной ниже иерархии хлебных крошек.

2. Поддержка сетей семантического контента с помощью PageRank

Даже если внешний PageRank не является обязательным из внешних источников, если вы сможете его использовать, вы поймете, что первоначальный рейтинг и повторное ранжирование будут лучше. Для обоих этих проектов я их не использовал, но на этот раз это не было целью. У Vizem.net были проблемы с экономикой, и я не хотел тратить бюджет на цифровой пиар и аутрич.Для İstanbul BoğaziçiEnstitusu я организовал пару «локально взаимосвязанных источников», чтобы подтвердить подлинность источника по конкретной теме, но опять же, компания не смогла реализовать это из-за проблем с бюджетом и организационной дисциплиной.

Обнаружение дубликатов документов, связанных с конкретным запросом, является важным аспектом поисковых систем, поскольку PageRank может помочь отфильтровать документ как ценный, даже если он дублируется. Поскольку высокоорганизованные сети семантического контента могут быть похожи друг на друга, поток PageRank и исторические данные полезны.

Когда дело доходит до выбора внешней точки потока PageRank для этих типов сетей семантического контента, используйте источники с историческими данными. В моем случае я установил эти конечные точки PageRank раньше, до того, как запустил и опубликовал первую сеть семантического контента. Таким образом, я смог получить внешние ссылки от прямых конкурентов, но когда я опубликовал сеть семантического контента, конкуренты отказались от ссылки на источник, потому что увидели массовое увеличение источника как конкурента.

Эта ситуация подводит нас к третьему предложению. Если бы мы могли использовать поток PageRank из внешних ссылок, процесс повторного ранжирования был бы быстрее, а первоначальный рейтинг был бы выше.

3. Использование различных анкорных текстов из нижнего колонтитула, верхнего колонтитула и основного контента для важных частей сети семантического контента . Согласно исходному документу PageRank, количество ссылок пропорционально потоку PageRank.Но позже Google изменил это, чтобы предотвратить «наполнение ссылками» и ограничил ссылки, которые действительно могут пройти PageRank. На основе этого разрабатываются модели TrustRank, Cautious Surfer, Hilltop Algorithm или Reasonable Surfer.



Это две ссылки на две разные сети семантического контента для BogaziciEnstitusu, но, поскольку я не реализовал техническое SEO или улучшения UX, вы можете понять «дешевизна» дизайна кнопок.

Согласно Google, одна и та же ссылка не может передать PageRank второй раз на другую веб-страницу, в то время как PageRank будет передан только по первой ссылке.И в исходной форме алгоритма PageRank гипертекстовый документ может ссылаться на себя, чтобы улучшить свой PageRank, или можно использовать переадресацию 301, чтобы получить PageRank целевого документа ссылки. Обе эти ситуации создали старые методы Black Hat, такие как временное перенаправление веб-страницы на другую только для того, чтобы получить ее PageRank. Это было в те дни, когда SEO-специалисты могли видеть PageRank веб-страницы из Google Search Console или SERP. Позже Google начал ослаблять PageRank с каждым перенаправлением, а Дэнни Салливан объяснил, что 301 перенаправление полностью пройдет PageRank.Помимо всех этих изменений, здесь важно то, что даже если вторая ссылка не проходит PageRank, она все равно проходит релевантность текста ссылки.

Важные разделы Семантической контентной сети были связаны с домашней страницей на основе «промежуточных уточнений запроса», которые включают «глаголы, предикаты» или «действия искателя».

Таким образом, основные разделы сети семантического контента должны быть связаны из меню верхнего и нижнего колонтитула с разделами более высокой таксономии, а тексты ссылок должны отличаться друг от друга.В этих примерах я использовал ссылки в заголовке с заметными, но короткими текстами ссылок, в то время как примеры в нижнем колонтитуле были длиннее.

Раздел «Индексирование тега привязки в системе поискового робота», в котором резюмируется важность текста привязки и текста аннотации для позиционирования веб-страницы в кластерах запросов и кластерах веб-страниц.

Если раздел Semantic Content Network слишком заметен, для правильной передачи PageRank и приоритета сканирования я связал наиболее важные разделы с правильными текстами ссылок и пояснительными абзацами, которые включают заметные атрибуты с различными вариантами соответствующих N-грамм. .

Это вторая связанная область с главной страницы Vizem.net, она находится за аккордеоном, фокусируется на странах в запросах и связывает среднюю часть сети семантического контента.

Примечание. Вокруг текста привязки всегда использовался запланированный «текст аннотации», чтобы повысить точность цели ссылки.

4. Ограничение количества ссылок Ограничение и соответствие настольным и мобильным ссылкам и основному контенту

В обоих проектах разрешено иметь менее 150 внутренних ссылок на веб-страницу.С помощью семантического HTML места ссылок и функции ссылок становятся понятными для поисковых роботов. У İstanbulBogazici Enstitusu было более 450 ссылок на веб-страницу, и некоторые из них были самостоятельными ссылками (ссылка с той же страницы на ту же страницу). Хуже всего то, что половины этих ссылок не было в мобильной версии контента.

URL Keep Score, Crawl Score и другие типы оценок можно использовать для определения заметности ссылки во внутренней карте URL, а теги идентификации документов на разных уровнях можно использовать для сортировки индекса на основе независимого от запроса показатели релевантности.

Поскольку Google использует индексирование только для мобильных устройств, если контент не существует в мобильной версии, он будет проигнорирован и не будет использоваться для оценки релевантности и ранжирования. Таким образом, контент для мобильных устройств и настольных компьютеров был настроен так, чтобы соответствовать друг другу. Даже если Google допускает несоответствие контента между настольной и мобильной версиями, это все равно затрудняет понимание и ранжирование веб-страницы для поисковых систем.

Поисковая система может создать карту сайта для веб-сайта, и эта карта сайта может быть повторно сгенерирована в цикле, если ссылки и метаданные URL не совпадают между пользовательскими агентами или временными шкалами.Таким образом, важно, чтобы путь сканирования был коротким, очередь сканирования — короткой, а внутренние ссылки — непротиворечивыми.

Наряду со ссылками между различными веб-страницами также используются ссылки на подразделы веб-страниц с «таблицей содержания» и «Фрагментами URL». Эти фрагменты URL-адреса нацелены на определенный подраздел веб-страницы с правильным названием, и конкретный раздел был помещен в тег раздела с h3. С помощью фрагментов URL-адресов со «внутристраничными навигационными ссылками» направить пользователя из SERP в определенный раздел веб-страницы стало проще, а нижние разделы контента стали более заметными для удовлетворения потребности, стоящей за запрос.

5. Дисциплина военного уровня для ваших SEO-проектов

Это совершенно другая тема, и можно написать отдельную статью, чтобы определить, что означает дисциплина военного уровня или почему она полезна для SEO-проекта. Но я должен сказать вам, что за последние 2 месяца я обучил множество генеральных директоров и оптимизаторов из других агентств вместе с их командами, чтобы увидеть, будет ли мой дизайн курса работать хорошо или нет.

Всякий раз, когда я вижу успех и высокий уровень понимания учебных занятий, которые я провожу, я проявляю сильную волю и настойчивость.Основная проблема заключается в том, что семантическое SEO намного сложнее, чем другие SEO-вертикали. Техническое SEO универсально, и для каждого шага есть даже письменные руководства. OnPage SEO или WUX и дизайн макета можно отслеживать с помощью числовых измерений. Когда дело доходит до семантики, это практика объединения точки зрения машины, работающей на основе сложной адаптивной системы, с хомо-сапиенсами, которые не понимают, как работает машина.

Это различие требует бетонного основания, которое должно быть заложено с первого дня проекта.В большинстве случаев я использую приведенные ниже правила.

  1. Дизайн контента и семантическая сеть контента не обязательно должны быть логичными для автора или писателя.
  2. Задача контент-менеджера — проверить совместимость контента с дизайном контента.
  3. Задачей автора является написание контента с соответствующей информацией, которая включает высокий уровень точности и детализации.
  4. Ссылки, определения, доказательства, сравнения, предложения, ссылки должны быть сделаны с конкретными примерами, а не с пустыми словами.
  5. Каждое лишнее слово — разбавление контекста и концепции.

Когда вы читаете, это может показаться простым в реализации, но это не так просто. Таким образом, я могу сказать, что я даже собирался уволить некоторых из своих сотрудников. Я рад, что не сделал этого, по крайней мере, сейчас. В нормальных условиях будет много вопросов, которые вам будут задавать, если владелец вопроса не SEO или владелец компании, не отвечайте. Сохраните свою энергию в хранилище данных поисковой системы, где будут храниться ваши положительные отзывы, а не избыточные и нерелевантные отзывы для ранжирования.

6. Расширение источника с учетом контекста

Этот раздел полностью посвящен пониманию потребности Google в создании MuM. При разработке тематической карты она будет включать в себя множество сетей семантического контента, которые обеспечат лучшую базу знаний на уровне сайта. Таким образом, при публикации этих подразделов они должны иметь возможность подключаться к контексту источника, иначе он может изменить то, как поисковая система видит источник, и тема сайта может переключиться на другую предметную область.Например, соединение вещей вокруг понятий и областей интересов с возможными действиями требует понимания сложных связей значений друг с другом. Сделать эти связи понятными пользователю, писателю и машине одновременно — процесс создания сети семантического контента.

Для этого каждый новый раздел сайта должен быть связан с центральной частью тематической карты. Эти контекстуальные мосты можно увидеть в собственном дизайне и объяснении Google LaMDA.

Я сталкиваюсь с множеством вопросов типа «написать ли мне на другую тему», «если у меня две разные ниши, не повредит ли это?». Если вы соедините все эти подразделы, сегменты веб-сайта как сильно связанные компоненты, эти сети семантического контента будут поддерживать друг друга для лучшего ранжирования, а не разделять идентичность бренда и актуальный авторитет на две разные и нерелевантные темы.

7. Создание фактического трафика и аудит с помощью пользовательской сегментации Google Analytics

Фактический трафик связан с RankMerge так же, как доверие, основанное на знаниях, связано с PageRank.Вскоре я думаю написать еще одну статью под названием «Когда PageRank лжет…», чтобы объяснить, почему поисковая система пытается повлиять на PageRank с помощью побочных сигналов. На самом деле PageRank не является окончательным сигналом, показывающим авторитет, опыт и надежность источника. Это может быть и сигналом для ранжирования, и фактором, но одному ему нельзя доверять. RankMerge — это процесс объединения трафика веб-сайта и PageRank таким образом, чтобы веб-сайт мог быть понятен поисковой системе. Высокий PageRank и низкий трафик могут сигнализировать о «непопулярном трафике» или «манипулировании PageRank».

Таким образом, чтобы улучшить исторические данные источника, я использовал сезонные SEO-события и увеличил запросы «бренд + общий термин». Прямой трафик и веб-страницы с закладками увеличиваются за счет фактического и подлинного трафика.

Эти типы данных помогают поисковой системе доверять им, чтобы ранжировать их все выше и выше в поисковой выдаче.

Чтобы иметь возможность проверять этот фактический трафик, поступающий из сети семантического контента, SEO-специалист может создать пользовательский сегмент из Google Analytics, чтобы увидеть, как они поступают в виде прямого трафика.Кроме того, можно создавать настраиваемые цели, например создание возможного пути поиска из первой сети семантического контента во вторую сеть контента. Это доказательство того, что семантическая сеть построена вокруг интересов, концепций и возможных действий, связанных с поиском.

Ниже вы найдете только один пример для одной из веб-страниц, размещенных в первой сети семантического контента, для демонстрации полученного прямого трафика через органический трафик.

За последние 3 месяца только одна веб-страница из первой сети семантического контента использовалась 49.000 органических пользователей. И 12 900 дополнительных пользователей пришли в виде прямого трафика, который впервые был получен за счет органического поиска. И показатели сеанса/страницы и средняя продолжительность сеанса выше для этих сегментов пользователей.

Как было сказано ранее, поисковая система может группировать запросы, документы, намерения, концепции, интересы, действия, а также пользователей. Если группа пользователей оставляет положительные отзывы при создании ценности бренда, добавляя эти веб-страницы в закладки, вводя текст напрямую в адресную строку и выполняя поиск по общим терминам вместе с названием бренда, это показывает, что источник повышает свой авторитет, а поисковая система способен распознавать все из поисковой выдачи, Chrome и собственных DNS-адресов.

Выше вы можете увидеть пользовательский сегмент First Content Network. Вы можете создать пользовательский сегмент для каждой сети семантического контента с настраиваемыми целями, а также добавить сегменты субпользователей для сетей семантического субконтента.

8. Поддержка сетей семантического контента с подразделами на основе действий поиска

Этот раздел также посвящен разрешению атрибутов объекта и анализу, что является другой темой. Но, проще говоря, некоторые атрибуты этих сущностей, основанные на контекстных доменах, должны быть помещены в более низкую иерархию, а не в верхнюю иерархию.В этом случае «Vizem.net» может дать лучший пример, а для Boğaziçi Enstitusu это можно продемонстрировать с помощью «Зарплат по профессиям» и «Экзаменационных баллов университетов». Эти два важных атрибута были размещены на основе шаблонов запросов и документов в семантических сетях субконтента.

Идентификация семантических единиц из поискового запроса — еще один патент Google, который делит фразы на разные семантические категории и объединяет релевантность документа на основе его близости ко всем вариантам запроса.

В предыдущем кейсе SEO я не следовал этому типу структуры, я создал путь сканирования на основе «хронологии» и строго ограниченных внутренних ссылок. В этих статьях количество размещенных внутренних ссылок основного контента выше, чем в предыдущем.

9. Используйте тематические слова в URL-адресах

Если Google обнаруживает два разных URL-адреса с одинаковым содержанием без какого-либо сигнала канонизации, он выбирает короткий из них в качестве канонического. Потому что короткие URL-адреса легче анализировать, разрешать и запрашивать.Когда у вас есть триллионы веб-страниц, которые вы обновляете миллиарды раз каждый день, даже буквы в URL-адресах могут показать «баланс стоимости и качества» веб-сайта. Как я уже говорил, «стоимость извлечения» должна быть ниже, чем «стоимость отсутствия извлечения». Если вы хотите, чтобы поисковая система вас понимала, вы должны поместить «упорядоченные и дополнительные контекстные сигналы» на каждый уровень, включая URL-адреса.

Раздел рейтинга, основанного на доказательствах, путем агрегирования доказательств. Это объясняет, как ответ может быть сопоставлен с вопросом.

В этом контексте большую часть времени я использую одно слово в URL-адресе. Они могут отражать иерархию и структуру сети семантического контента. Некоторые до сих пор думают, что «количество слоев» в URL-адресе влияет на частоту сканирования, до 2019 года это было правдой. Но пока контент имеет смысл и удовлетворяет пользователей популярной или известной темы, такая ситуация не повлияет на него.

Чтобы продемонстрировать это, вы можете следовать приведенному ниже примеру.

  1. Корневой домен/семантическая-контент-сеть-1/тип-1/суб-контент-сеть-часть-для-типа-1
  2. Корневой домен/семантик-контент-сеть-2/тип-2/ sub-content-network-part-for-type-2

Эти две сети семантического контента могут связываться друг с другом из одной и той же иерархии, а также они могут связываться друг с другом на основе релевантности.Здесь есть еще кое-что, о чем мы можем поговорить, например, «Содержимое группировщика сущностей — Содержимое типа концентратора», но это тема другого дня.

Примечание. Запланированная третья семантическая информационная сеть может также обрабатываться как «Концептуальная информационная сеть группировщика». И, если он будет опубликован, с эффектом Второй сети семантического контента общий органический трафик может составить более 3 миллионов сеансов в месяц.

10. Понимание разницы между вложением и соединением

В качестве практической методологической разницы, соединение представляет собой соединение похожих вещей друг с другом на основе контекстуальной области, в то время как вложение представляет собой группировку аналогичного контента с одной и той же целью вместе.Эта кластеризация поможет поисковой системе быстрее находить контент, похожий друг на друга, и будет проще создавать оценку качества источника для этих групп или этого вложенного контента на основе семантической сети.

Представьте, что есть два разных пути сканирования, как показано ниже.

  • Путь сканирования 1: URL-адреса обнаруживаются случайным образом, без шаблона, сходства и контекстной релевантности.
  • Путь сканирования 2: Обнаруживает URL-адреса, которые имеют смысл даже из самого URL-адреса, с шаблоном, высоким уровнем сходства и релевантности на основе контекста.

Если даже из пути сканирования контент имеет смысл, «начальное ранжирование» и «повторное ранжирование» будут лучше благодаря «запуску повторного ранжирования на основе понимания покрытия поисковой системой».

Примечание. Правильное использование внутренних ссылок с таксономией фраз важно для вложения и соединения.

Это приводит нас к краткому обмену двумя последними практическими методологиями. И этот раздел опять же связан с высоким уровнем дисциплины и организованности.

Патент Тристана Апстилла и Стивена Д. Бейкера на распознавание одновременно встречающихся терминов в списках HTML. Важность этого патента заключается в том, что он показывает ценность одного HTML-списка для определения совпадающих списков терминов для темы или части таксономии фраз.

11. Поймите, когда публиковать сеть семантического контента с отрегулированной периодичностью

Это объяснялось ранее, но в одном из этих тематических исследований SEO я опубликовал почти 400 единиц контента за один день.Что касается другого, то я внезапно начал публиковать только 10-15 контента, затем со временем я стабильно увеличивал скорость, пока не начались экономические проблемы, связанные с Covid.

Если новый источник создает новую сеть семантического контента, ее публикация в первый день может быть немного сложнее, чем вы думаете, проверка всех внутренних ссылок, грамматики и информации на веб-странице не так проста. Но если весь контент относится только к одной теме и шаблону запроса, а источник не имеет истории по этой теме, публикация большей части сети семантического контента имеет такие преимущества, как более быстрое индексирование, понимание и переоценка.

В моей ситуации тоже было историческое событие с сезонностью. Итак, моя цель состояла в том, чтобы иметь достаточный уровень средней позиции, пока я не смогу быть протестирован поисковой системой для конкретных объектов и поисковых действий по старым источникам. Таким образом, я опубликовал первую сеть семантического контента с высоким уровнем подготовки за 45 дней до сезонного события.

Затем вы можете увидеть, как поисковая система неоднократно проверяла источник, как показано ниже.

Более подробное объяснение можно найти ниже.

Быстрая проверка фактов приведена ниже для объяснения скриншота выше.

  • Обновление алгоритма Broad Core уменьшило трафик веб-сайта более чем на 200%.
  • Сайт также потерял более 15 000 запросов.
  • Это повлияло на общую индексацию источника для новой сети семантического контента, поскольку в подробной статье SEO Case Study было объяснено лучше.
  • Благодаря Сезонному SEO-событию переранжирование произошло раньше, а после Сезонного SEO-события поисковая система нормализовала ранжирование источника на основе фактического трафика во время неподтвержденных обновлений.
  • Запросы и рейтинги, полученные благодаря Первой сети семантического контента и Сезонному событию, были защищены и улучшены.
  • Первая сеть семантического контента также поддерживала новую и вторую сеть семантического контента.

Потери запросов и средние потери ранжирования также можно увидеть в Ahrefs, как показано ниже. Вы можете проверить эффект обновления Google Broad Core Algorithm (GBCAU) за июнь 2021 года, а также эффект неподтвержденного обновления.

Таким образом, использование сети семантического контента с несколькими возможными стратегиями является необходимостью. Даже если GCBAU будет потерян, благодаря другим факторам, связанным с поисковой системой, природа может помочь SEO. Таким образом, вы можете себе представить, почему объяснить эти вещи автору или клиенту сложнее, чем техническое SEO. Семантическое SEO не использует числовые значения, оно использует теоретические знания, которые исходят от понимания поисковых систем через патенты, исследовательские работы, опыт и исторические объявления.

12. Используйте оптимизацию предложений на странице для лучшей фактической структуры

Честно говоря, даже 10-й список — это совершенно новая тема, и здесь может потребоваться написать даже 20 000 слов. Но начну с простого примера.

Для примеров предложений выше вы можете понять вещи ниже.

  1. Приведенные выше предложения не дублируют содержание.
  2. Предложения выше повторяются.
  3. Объяснения отношений между двумя предложениями одинаковы.
  4. Метки семантических ролей отличаются на 100%.
  5. Выходные данные распознавания именованных объектов совпадают на 100 %.

Оптимизация предложений на странице связана с алгоритмами генерации вопросов и технологиями сопряжения вопросов и ответов. Формат вопроса требует определенного типа предложения. И на определенные типы вопросов следует отвечать определенными типами предложений. Оптимизация структуры предложения повлияет на формат контента, NER и извлечение фактов.

Триплеты (один объект, два субъекта) могут быть извлечены и проверены на точность быстрее. Два похожих предложения не означают, что они повторяются, это означает, что они близки друг другу по структуре предложения. Пока предложение отличается, использование похожих предложений в похожих шаблонах документов для разных пар запрос-намерение является необходимостью для создания сети семантического контента.

Четкие структуры предложений с правильным шаблоном полезны для того, чтобы сделать части текста более релевантными друг другу, помогая поисковой системе распознавать именованные сущности, предметы, атрибуты, а также их значения друг для друга.

Это также поможет увидеть, какой раздел статьи можно улучшить, и в тематических сетях, где ваш контент лучше ранжируется по типам пар слов, векторам слов и намерениям. Потому что, если определенные типы структур предложений для определенных типов вопросов можно наблюдать на нескольких веб-страницах, это поможет для расширенных SEO-тестов A / B с бесконечным количеством образцов данных и тестовых образцов. Вы можете создать несколько дизайнов предложений на странице, чтобы проверить, как поисковая система извлекает факты для сравнения.

Когда дело доходит до предоставления фактов, следует помнить о «Хранилище знаний» и Луна Донг.

13. Предоставляйте информацию из реального мира с точностью и последовательностью, а не мнениями с пустыми словами

Точность здесь означает возможность сравнения с числовыми значениями или концептуальными конкретными отношениями. Последовательность означает, что вы защищаете свою позицию для конкретного предложения. Например, не говорите, что «Продукт X лучше всего подходит для Y» для каждого обзора продукта, связанного с Y.Не давайте противоречивых предложений по всему сайту. И, если продукт лучший, каковы доказательства этого? Материал, размер или цвет и запах? Путаница в тексте означает, что вы используете ненужные словесные переходы, либо не рассказываете вещи, которые невозможно доказать, либо противоречащие истине.

В контексте этих неопределенных инструкций, которые поддерживаются некоторыми примерами, вы можете проверить одну из языковых моделей Google, которая называется KeALM.

Используется для генерации текста из базы данных с помощью моделей преобразования данных в текст и для проверки точности содержимого.

KELM является примером аудита точности для предложений с методами преобразования текста в данные.

Это также немного об определении «Триплет» и «Открытое извлечение информации для неизвестных сущностей», но, как вы понимаете, это краткая версия, и, думаю, я рассказал достаточно. По сути, когда вы предоставляете неверную информацию на своем веб-сайте, убедитесь, что Google может ее понять, чтобы снизить доверие к источнику, основанное на знаниях. Здесь вам также может понадобиться знать, что, поскольку вы можете расширить базу знаний, поисковая система может изменить свою собственную базу знаний на основе вашей информации, если у вас есть коррелированный источник с PageRank и доверие к базе знаний. с высокой точностью и уникальными триплетами.

14. Понимание дерева семантической зависимости для сущностей

Дерево семантической зависимости означает, что атрибуты, сигнализирующие об отношениях с другими сущностями, имеют между собой иерархическую зависимость. Семантическое дерево зависимостей можно наблюдать, проверяя несколько профилей и точек зрения сущностей, например, страна может быть членом организации, и как другая сущность эта организация может иметь некоторые другие атрибуты, которые можно отнести к связанным странам с предполагаемыми отношениями.

Ниже вы сможете увидеть простой пример непосредственно из поисковой системы.

REALM — это метод, использующий семантические деревья зависимостей для извлечения информации из неоднозначного текста.

В открытой сети извлечение открытой информации может распознавать новые именованные объекты и извлекать эти объекты как сосуществующие с другими объектами. Эти совпадения и взаимные атрибуты в статье могут назначать контекст и потенциальный тип отношения между сущностями.На основе соединений и типа объекта может быть создано семантическое дерево зависимостей. Та же логика применима и к лексической семантике. Слово «мальчик» имеет несколько возможных значений и некоторые другие значения. Например, мальчик — это мужчина и, возможно, подросток, не состоящий в браке. Его можно использовать и рядом с учеником. С другой стороны, слово «королева» включает в себя другие побочные и точные значения, такие как «женщина» и «быть губернатором». Таким образом, наличие чего-то для управления — это естественная иерархия дерева семантических зависимостей, которая может сигнализировать о некоторых определенных типах шаблонов запросов, таких как «Королева…» или «Для Квен».Эти контекстуальные слои с квалификаторами контекста должны быть естественным образом объединены с контекстуальными областями и областями знаний для совместного улучшения тематического и контекстуального охвата.

Генерация уточнений запроса промежуточной строки — это еще один патент Google, который показывает связи Семантической контентной сети друг с другом. Каждое уточнение запроса средней строки является частью подтематической сети темы. Семантическая контентная сеть, которая фокусируется на всех этих кандидатах на уточнение запросов с правильными семантическими аннотациями, будет иметь преимущество лучшего повторного ранжирования и начального ранжирования.

Последние мысли о сети семантического контента

Я знаю, что этот контент был очень техническим с точки зрения семантического SEO. И, прежде чем опубликовать свой Semantic SEO Course, я все же хочу подтянуть знания, чтобы первые теоретические уроки усваивались нашим сознанием быстрее, чем обычно. Семантические сети контента могут быть определены как сумма тематической карты и отдельных дизайнов контента, которые включают все заголовки, вопросы, уровни заголовков, якорные тексты, иерархию контента и позиции в дереве сайта или все, что связано с контентом. часть, включая избранные изображения и подробные изображения на странице.

Здесь, помимо дизайна структуры предложений на странице, или форматов вопросов-ответов, или форматов предложений-синонимов, мы также можем говорить о контекстуальных векторах, контекстных иерархиях, последовательных предложениях с мостовыми контекстами или доказательном ранжировании путем агрегации доказательств. . Все это сделало бы этот SEO-кейс и руководство более сложным, но все же подробным. Таким образом, как и в предыдущем разделе «Важность тематического авторитетного SEO-кейса и руководства», объяснение семантических сетей сделало бы эту статью более сложной, но все же подробной.

Будущие тематические исследования SEO будут включать в себя все больше и больше деталей, поддерживающих предыдущие. Наконец, я получил много скриншотов и благодарственных сообщений от всех вас, которые показывают положительные результаты, которые вы получили благодаря пониманию тематических властей. Я надеюсь, что первоначальное ранжирование и повторное ранжирование вместе с пониманием сети семантического контента помогут вам в дальнейшем.

Увидимся в следующих тематических исследованиях SEO.

«Приобретение знания всегда полезно для
интеллекта, потому что таким образом он может изгнать бесполезные
вещи и сохранить хорошее.Ибо ничто не может быть
любимым или ненавидимым, если оно сначала не известно».
– Леонардо да Винчи.

Как работает семантический поиск

В последнее время Google и другие новаторы разрабатывают и экспериментируют с обработкой естественного языка с целью применения этой технологии в своих поисковых системах. Результаты известны как «семантический поиск».

Методы семантического поиска могут улучшить традиционные результаты, используя не только слова, но и понятия и логические связи.

Большинство первых попыток создания семантических поисковых систем в значительной степени зависели от методов обработки естественного языка для разбора и понимания предложения запроса. Одной из первых и самых популярных таких поисковых систем является Cycorp.

Cyc объединяет самую обширную в мире базу знаний с Интернетом. Cyc (название которого происходит от en-cyc-lopedia) — это огромное многоконтекстное знание. С помощью Cyc Knowledge Server веб-сайты могут добавлять логику здравого смысла и различать различные значения расплывчатых понятий.

Скрытое семантическое индексирование как подход к семантике

LSI — это метод извлечения информации, который организует существующее содержимое в структуру, использующую неявные ассоциации слов более высокого порядка с текстовыми объектами. Результирующая структура отражает важные ассоциативные закономерности в данных. Это позволяет выполнять поиск на основе «скрытого» семантического содержания существующих веб-документов, а не только на совпадениях ключевых слов.

LSI предлагает прикладной метод, который можно сразу реализовать с помощью текущей веб-документации.В семантической сети лучше представлен смысл контента, может быть устранена неоднозначность и сформированы логические связи.

Как семантический поиск повышает точность поиска

Одним словом, семантический поиск — это точность. Он фокусируется на контексте запроса (предыдущие поисковые запросы), целях поиска, местоположении и вариациях запросов для предоставления релевантных и точных результатов поиска.

Семантический поиск, по сути, является способностью поисковой системы определять, что вы имеете в виду, когда вводите запрос, а затем возвращать результаты поиска, которые не обязательно совпадают с записями или словами, которые вы ввели в поле запроса.Смотрите примеры этого здесь.

Способность понимать содержание веб-страниц — главная особенность семантического веб-поиска.

Однако большинство поисковых систем, основанных на семантических сетях, страдают от проблем с производительностью из-за масштаба разветвленной семантической сети. Для того чтобы семантический веб-поиск был полезен при поиске отзывчивых результатов, система должна содержать большое количество релевантной информации. В то же время обширная сеть создает трудности в обработке множества возможных путей к подходящему решению.

Как выглядит семантический поиск в результатах Google

Semantic SEO — это новый рубеж для специалистов по оптимизации поисковых систем, которые хотят опережать кривую Google в обеспечении дополнительного рейтинга в поисковых системах для своих веб-сайтов. «Семантическое SEO» в настоящее время неправильно понимается значительной частью сообщества SEO. После понимания правильное применение стратегии семантического SEO для вашего веб-сайта (и для ваших клиентов) может принести большие дивиденды за счет повышения эффективности вашей страницы и увеличения (квалифицированного) трафика сайта для запросов поисковых систем, содержащих альтернативные значения слов.

Ярким примером альтернативного значения слова является поиск в Google термина «нарезка индейки». Если вы выполните этот поиск, вы увидите, что все сайты, которые ранжируются на странице 1 Google по этому термину, ссылаются на вырезания индеек, а не их разделку.

Это простой пример того, как Google знает, что вы ищете лучший способ разделать птицу, когда запрашиваете способы ее разделки. Что еще более важно, для веб-сайтов, занимающих первую страницу в Google по этому запросу, они получают трафик от поискового запроса, потому что они (часто неосознанно) используют лучшее альтернативное слово в своей исходной копии.

Google уникальным образом применяет «семантику» (синонимы или альтернативные значения слов и фраз) к результатам поиска. Традиционно использование семантического индексирования контента заимствовано из применения LSI, которое использует онтологию или тезаурус, чтобы предлагать альтернативные значения слов. Тезаурус или онтология содержит конкретные альтернативные значения слова для целевого слова.

Что такое семантический поиск, а что нет

Google хранит триллионы фрагментов данных о поисковых запросах пользователей, поэтому они лучше, чем тезаурус, знают, что люди ищут, и альтернативные поисковые значения, которые обеспечивают точные результаты поиска в реальном мире онлайн-поиска.На самом деле у них есть свой внутренний метод определения семантической релевантности.

Это имеет большое значение для экспертов по поисковой оптимизации и маркетологов, которые заинтересованы в ранжировании в Google по дополнительным запросам. Простая вставка синонимов для ключевого слова из тезауруса не гарантирует лучший органический поисковый трафик Google. В лучшем случае вы возьмете несколько альтернативных слов, но также включите слова, которые Google считает семантически релевантными, и вы полностью пропустите слова, которые, как знает Google, имеют отношение к поисковикам.

Для веб-сайтов и SEO-компаний, которые хотят серьезно отнестись к семантическому анализу для привлечения более целевого трафика по ключевым словам, правильным подходом является создание семантической карты, которая помещает ваши целевые поисковые запросы в центр карты и анализирует в первую очередь связанные фразы для слов. . Кроме того, он добавляет второй уровень анализа к каждому из этих второстепенных терминов, чтобы дать вам полное представление об альтернативных ключевых словах и фразах, которые вы можете и должны использовать.

Семантические фразы предлагают несколько мощных опций SEO для веб-сайта, от включения в заголовки страниц и заголовков HTML до изменения текста привязки обратной ссылки с семантически релевантными ключевыми словами, до добавления новых внутренних страниц для семантических тем, которые вы затем указываете на целевую страницу для увеличения его репутация и семантическая значимость.

Влияние семантических поисковых систем на SEO

Многие методы SEO радикально изменились в последнее время в контексте обновлений алгоритмов Google, таких как Panda и Penguin. Одна вещь, однако, осталась неизменной на фоне волны изменений. Мир SEO по-прежнему в основном определяется таргетингом по ключевым словам. Использование ключевых слов в структуре URL, метатегах, ссылках и контенте по-прежнему наблюдается.

Однако семантический веб-поиск добавляет в этот мир совершенно новый элемент: человеческий элемент.Теперь SEO-специалисты должны основывать оптимизацию на фактическом значении ключевого слова, которое они используют, и соответствующим образом создавать контент.

Это означает, что нужно больше внимания уделять созданию контента, релевантного теме ключевого слова, а не только ключевому слову. Это также означает, что больший приоритет будет отдаваться сопоставлению контента с целью поиска пользователя. Это будет означать тщательные ответы на вопросы, предоставление подробных инструкций и создание оптимизированных и целевых целевых страниц.

Что такое семантическая сеть?

Семантическая паутина — это граф знаний, сформированный путем объединения связанных связанных данных с интеллектуальным контентом для облегчения машинного понимания и обработки контента, метаданных и других информационных объектов в масштабе.


Semantic Web ведет к более разумному и легкому взаимодействию с клиентами, предоставляя контенту возможность понимать и представлять себя в наиболее полезных формах, соответствующих потребностям клиента. Семантические стандарты открывают решающую эволюцию Интернета в направлении интеллекта, который позволяет представлять контент, который мы публикуем в Интернете, таким образом, чтобы его могли понять, связать и переработать машины.

Структуры семантического веб-контента образуют важную основу для надежного графика или карты знаний, необходимых для настоящего искусственного интеллекта (ИИ), помимо базовой обработки естественного языка (NLP) и понимания естественного языка (NLU).ИИ всегда будет оставаться нишевым приложением, созданным для ограниченного набора контента, пока не будут созданы структура и семантические стандарты для наборов контента. Принятие подходов Semantic Web к контенту приближает издателей к глобально обрабатываемым наборам контента.

Разработка семантической сети

Контент-инженеры создают более мощную и гибкую сеть контента и данных, сначала анализируя и структурируя отдельные элементы контента, составляющие веб-сайты, такие как люди, события, идеи, концепции, продукты.Затем этим элементам присваивается «метка», описывающая их значение на стандартизированном языке. Когда такие машиночитаемые описания присутствуют, их можно связать для создания более надежной сети данных, где компьютеры могут находить, читать и даже рассуждать о единице контента.

Мы можем видеть применение семантических данных в различных местах в Интернете, например, в некоторых поисковых операциях. Благодаря этому богатому новому слою информации поисковые системы и другие боты могут предоставлять наиболее релевантный контент непосредственно пользователю, отредактированный до наиболее важных фрагментов, что экономит время и усилия людей.

Семантическая паутина не только улучшает традиционный поиск, но и упрощает беспрепятственный, интеллектуальный и интегрированный процесс взаимодействия с клиентами . Например, с семантически связанными и описанными данными цифровой помощник может отправлять пользователям местные рекомендации по живой музыке в их районе. Это может быть возможно путем сбора и соединения разрозненных данных, опубликованных в Интернете, таких как информация, которую близлежащие площадки публикуют в Интернете, и сопоставления ее с данными о типе музыки, которую пользователь выбрал для публикации в своих онлайн-плейлистах.

Применения семантической сети безграничны, но мы не можем воспользоваться этими возможностями, пока не создадим действительно интеллектуальную сеть глобальных знаний. Мы должны сделать наш контент «семантическим» или аннотировать значимыми метаданными и отношениями, чтобы преобразовать скучный и бездействующий фиксированный текст в живые и электрически связанные концепции. Эта трансформация делает Интернет гораздо более динамичным, позволяя не только контенту, но и данным перемещаться свободно и беспрепятственно.

Работа семантической паутины

Чтобы понять принцип эволюции Semantic Web, представьте себе музыкальный автомат.Эта классическая машина воспроизводит песню, которую посетитель выбирает нажатием кнопок. Поскольку музыкальный автомат содержит ограниченное количество записей, которые необходимо выбирать вручную, сеть до того, как были введены семантические технологии, работала во многом таким же образом и имела многие из тех же ограничений. Пользователям приходилось вручную извлекать запросы из ограниченных ресурсов: веб-страниц, каталогов, документов, находящихся на разных серверах и т. д. Машины не могли найти, прочитать или тем более использовать этот контент.

На протяжении десятилетий музыкальные технологии по запросу эволюционировали от музыкальных автоматов до интеллектуальных цифровых платформ, таких как Spotify или Pandora.Эти сервисы «Семантической музыки» позволяют нам находить правильный контент из миллионов песен, не прослушивая их все, создавать коллекции музыки, созданные людьми и машинами, и, возможно, самое интересное — «волшебным образом» находить новые песни, которые соответствуют нашим интересам. .

Как Spotify и Pandora это делают? Или как их двоюродные братья Netflix, YouTube, AirBNB и Amazon проявляют свои формы «волшебства клиентского опыта»? Ты угадал! За счет использования семантически богатых связанных данных и контента.

Сеть развивалась в сторону семантики с тех пор, как Тим Бернерс-Ли засветил ее в видении. Вместо того, чтобы люди вручную выполняли поиск по ограниченному списку ссылок, теперь алгоритмы перемещаются по огромному количеству все более структурированных наборов контента, доступных для конкретного ответа или действия по определенному запросу. Данные, обогащенные семантикой, структурой и осмысленными, машиночитаемыми ссылками, позволяют компьютерам находить и обрабатывать информацию от нашего имени с большей точностью. Это приводит к лучшему опыту обнаружения и поиска контента, а также к более широким возможностям беспрепятственного обмена, рекомбинации, анализа и повторного использования данных с меньшим взаимодействием между людьми в цикле.Семантический опыт облегчает людям творческую работу и беспрепятственный поиск контента, в то время как машина занимается поиском, просеиванием, сортировкой, объединением, организацией и представлением реальных ответов.


Краткое введение в технические стандарты Semantic Web Semantic Web предоставляет универсальный язык для представления данных и работы с ними. Технологическая основа для воплощения семантического видения в жизнь построена на стандартах, разработанных, согласованных и опубликованных W3C.Эти стандарты направлены на обеспечение единообразного и совместимого способа представления и управления данными и контентом, чтобы их можно было легко совместно использовать и повторно использовать в приложениях, предприятиях и отдельных лицах.

Стек технологий, поддерживающий Semantic Web, предназначен для обеспечения совместной работы компьютеров, программных систем и людей в сети. Он состоит из широкого набора технологий, наиболее важными из которых являются: RDF, SPARQL и OWL .

РДФ
RDF расшифровывается как Resource Description Framework и представляет собой метод публикации и связывания данных.Он построен на следующих веб-стандартах: XML и URL (URI) и использует модель «тройки» — три элемента (а именно субъект, предикат и объект), связанные вместе, с формально описанными отношениями между ними. Тройки, когда их достаточно, образуют богатый граф знаний.
СПАРКЛ
SPARQL означает протокол и язык запросов RDF и представляет собой способ, которым данные, хранящиеся в формате RDF, запрашиваются, извлекаются и обрабатываются в семантической сети. Именно SPARQL позволяет нам перемещаться по разнообразным базам данных и обнаруживать взаимосвязи между данными.Те, кто знаком с SQL, заметят различия в возможностях языков запросов.
СОВ
OWL означает язык веб-онтологий W3C. OWL — это логический язык, предназначенный для интерпретации машинами, чтобы они могли автоматически обрабатывать и анализировать информацию, которую он описывает.

Как начать работу с Semantic Web? Семантическая паутина захватывает деревню. Нам нужно отобразить наши собственные наборы контента и соединить их с глобально связанными наборами контента. Запустить локально. Начните дома, на собственных предприятиях . Затем обратитесь к контенту в соответствующих экосистемах контента клиентов, партнеров, поставщиков и даже конкурентов.

Те из нас, кто занимается контент-индустрией, или кто-либо, кто занимается публикацией контента внутри предприятия, могут беспрепятственно встраивать этот семантический интеллект в наши наборы контента, но не сразу. Гибкая структура знаний требует дисциплины и применения шаблонов с течением времени. Именно практика разработки контента в сочетании со стратегией интеллектуального контента позволяет создавать экосистемы контента для этих богатых семантических связей.Узнайте больше о создании практики контент-инжиниринга здесь.

Почему мы должны инвестировать в создание семантического контента?

Распространение семантической паутины и технологий, которые она приносит, заставляет аналитические способности машин работать в областях производства контента, управления, обучения, поддержки, средств массовой информации, электронной коммерции, научных исследований, управления знаниями и публикации в целом. Везде, где мы выражаем знание, оно становится семантическим. Обнаружение контента и его презентация в Google и Bing — это только верхушка айсберга, хотя размещение SEO и поисковой выдачи может быть достаточной причиной.Когда дело доходит до приложений интеллектуального контента, семантического поиска и интеллектуальных устройств, появляющаяся семантическая сеть контента и данных представляет собой огромную возможность для использования. Карьера, компании и мировые лидеры инноваций будут продолжать рождаться в семантической сети.

Можно сказать, что семантическая паутина является технологической основой развивающегося порядка контента, объединяющего многоканальный контент с семантикой, структурой и общими стандартами.


Используя Semantic Web Technologies, издатели могут :

  • Создание интеллектуальных инфраструктур цифрового контента
  • Объединяйте хранилища контента в огромной организации
  • Использование метаданных для расширения возможностей
  • Более эффективное курирование и повторное использование контента
  • Соединение внутренних и внешних наборов контента
  • Стремитесь к реальному дополненному и искусственному интеллекту
  • Расширение возможностей разработки и рабочих процессов

Чтобы спроектировать таким образом, чтобы мы планировали меняющиеся экосистемы контента, нам необходимо понять значение семантических связей данных, и начать постепенно внедрять семантические метаданные и отношения в каждую часть контента, который мы разрабатываем .

Хотя формирование семантической сети представляет собой сложную и постоянно развивающуюся конструкцию, одно остается неизменным: она неуклонно ведет общение между людьми, программными агентами и устройствами к инфраструктурам интеллектуального контента и более разумному будущему для совместной работы людей.

 

Готовы перейти к более интеллектуальному контенту?

Semantic Web — Том 12, выпуск 3 — Журналы

Авторы: Патель, Ашиш Сингх | Мерлино, Джованни | Брунео, Дарио | Пулиафито, Антонио | Вайс, О.П. | Оджа, Муниендра

Тип изделия: исследовательская статья

Абстрактный: Хранение и анализ данных видеонаблюдения является серьезной проблемой, требующей интерпретации видео и обнаружения событий в соответствующем контексте. Для выполнения этой задачи функции низкого уровня, включая информацию о форме, текстуре и цвете, извлекаются и представляются в символических формах.В этой работе предлагается методология, которая извлекает характерные черты и свойства с помощью методов машинного обучения и представляет эту информацию в виде связанных данных с использованием онтологии предметной области, специально предназначенной для обнаружения определенных действий. Также разрабатывается онтология, включающая понятия и свойства, которые могут быть применимы в области слежки и ее …Приложения. Предлагаемый подход подтверждается фактической реализацией и, таким образом, оценивается путем распознавания подозрительной активности на открытом парковочном месте.Обнаружение подозрительной активности формализуется с помощью правил вывода и запросов SPARQL. В конце концов, семантическая веб-технология зарекомендовала себя как замечательная цепочка инструментов для интерпретации видео, тем самым открывая новые возможности для представления видеосцен и обнаружения сложных событий без какого-либо участия человека. Предлагаемый новый подход, таким образом, может иметь представление информации видео на уровне кадра в структурированном представлении и выполнять обнаружение событий, уменьшая объем памяти и улучшая поиск видеоданных с помощью семантики.Показать больше

Ключевые слова: Умный город, интеграция данных, моделирование данных, видеонаблюдение, онтология, видеосемантика, набор видеоданных, отслеживание объектов

DOI: 10.3233/SW-200393

Ссылка: Semantic Web, об. 12, нет. 3, стр. 467-491, 2021 г.

Сайт Semantic обещает организовать вашу жизнь

Уилл Найт

Видео: предварительный просмотр шпагата

Разобраться в постоянно растущем количестве электронных писем, веб-ссылок, каналов и контактов в социальных сетях сложно даже самому организованному человеку.Но новый веб-сайт обещает значительно облегчить задачу, постепенно научившись находить нужную информацию в этом потоке данных.

Radar Networks, компания, базирующаяся в Сан-Франциско, США, делает ставку на то, что сможет разобраться во всей информации, собранной веб-пользователем, с помощью программного обеспечения, которое учится различать людей, места, компании и многое другое.

Его веб-сайт под названием Twine использует философию, лежащую в основе дисциплины, называемой «семантической паутиной».

Семантическая сеть является расширением существующей сети, но в которой информация хранится в машиночитаемом формате.Это должно позволить компьютерам обрабатывать информацию более полезными способами, обрабатывая значения внутри документов, а не просто сами документы. В некоторой степени некоторые веб-инструменты, такие как теги, уже используют эту философию.

Перегрузка данных

Несмотря на то, что Twine доступен только примерно для 100 тестировщиков, он вызвал ажиотаж среди веб-экспертов, поскольку это один из первых коммерческих проектов, пытающихся использовать семантическую сеть.

Другие семантические стартапы включают поисковые системы Powerset и True Knowledge, а также бесплатную службу семантической базы данных под названием Freebase.

Как технология, которая может изменить способ работы веб-сайтов, семантическая сеть часто также ассоциируется с термином «Веб 3.0».

Twine использует семантический подход, чтобы действовать как персональный органайзер, сервис закладок и социальная сеть. Пользователь добавляет информацию, создавая заметку, пересылая электронное письмо, загружая документ или добавляя теги на веб-страницу.

«Twine — это сервис, который помогает вам дефрагментировать вашу цифровую жизнь», — говорит основатель компании Нова Спивак. «Сегодня у всех нас есть разные биты данных в разных местах, и нет простого способа увидеть все, что вы знаете, а также поделиться ими и управлять ими.

Twine аннотирует информацию семантически, выделяя, например, имена людей или компаний, упомянутых в электронном письме, и группируя эти имена в две категории с одной стороны. По словам Спивак, это позволяет пользователю исследовать связи между различными документами и видеть их информацию, организованную более проницательным образом.

Лингвистический подход

Различные программные инструменты, такие как платформа описания ресурсов (RDF) и язык веб-онтологий (OWL), позволяют аннотировать информацию в машиночитаемом виде.

Но в настоящее время очень мало информации, доступной в Интернете, представлено таким образом. Таким образом, Twine должен сам выполнять аннотацию. Он делает это, используя комбинацию методов обработки естественного языка и машинного обучения. То есть он использует методы из лингвистики, понимания значения через слова, структуру предложения или грамматику.

Процесс машинного обучения со временем позволит Twine учиться на поведении пользователей, говорит Спивак. Например, со временем он может «узнать», что то, что он считал именем человека, на самом деле является названием компании.

«Мне нравится думать, что лет через 10 он станет больше похож на помощника, чем на веб-страницу», — говорит он. Также планируется предоставить инструменты, которые позволят другим веб-сайтам загружать информацию в Twine. «Это включает в себя ряд социальных сетей и может даже включать компании с конфиденциальными данными, например, данными фондового рынка», — говорит Спивак.

Реклама 3.0

В то же время Twine позволяет использовать совершенно новые формы рекламы. «Если мы поймем ваши интересы, мы сможем предоставить более релевантную рекламу», — говорит Спивак.«Если они могут стать на 100% релевантными, они на самом деле становятся контентом, а не рекламой».

Многие эксперты считают, что Twine и другие семантические веб-технологии обладают большим потенциалом, но стремятся протестировать их, прежде чем выносить суждение.

«Я думаю, что это хорошее приложение, которое может использовать современные семантические веб-технологии», — говорит Тим ​​Финин, веб-исследователь из Мэрилендского университета в Балтиморе, США. «[Но] я не решаюсь назвать это «следующей большой вещью»».

«Устаревшая информация» или более старые страницы в Интернете могут стать серьезной проблемой для семантического веб-сайта, отмечает Найджел Шадболт, эксперт по семантической сети из Саутгемптонского университета в Великобритании.Это связано с тем, что старые страницы не будут иметь основных аннотаций, которые семантическая сеть использует для извлечения смысла. Кроме того, как это ни парадоксально, существует также риск перегрузки пользователей новой информацией. «Это очень сложная проблема, — говорит он.

Еще одна проблема может заключаться в волнении, возникающем вокруг стартапов семантической паутины. «С любой новой технологией всегда есть риск ажиотажа», — говорит Стив Кейзер, исследователь семантической сети в лабораториях Hewlett-Packard в Бристоле, Великобритания.

«Я думаю, что многие люди зацикливаются на слове «семантический», — говорит он.«Это действительно означает модель, богатую информацией, но некоторые люди могут принять это за то, что есть понимание на человеческом уровне».

Бизнес-сервис-ориентированная архитектура bSOA

Semantic Web

Semantic Web — это инициатива W3C, направленная на предоставление общей структуры, позволяющей обмениваться данными и повторно использовать их между приложениями, предприятиями и сообществами. Это совместная работа под руководством W3C с участием большого числа исследователей и промышленных партнеров.Он основан на структуре описания ресурсов (RDF), которая объединяет множество приложений, использующих XML для синтаксиса и URI для именования.

«Семантическая сеть — это расширение существующей сети, в которой информации придается четко определенное значение, что позволяет компьютерам и людям лучше работать вместе». — Тим Бернерс-Ли, Джеймс Хендлер, Ора Лассила, The Semantic Web, Scientific American, май 2001 г.

Первичные технологии

Основные семантические веб-технологии — RDF и OWL представляют основной интерес для DAT как распределенный репозиторий метаданных, как компоненты разработанного DAT семантического ядра, которое представляет собой видение сложных систем, которые определяются и предоставляются на основе высокоуровневых моделей, а также как источник семантически богатых моделей.

Семантическая сеть и DAT

Semantic Web — это основная технология DAT, обеспечивающая множество преимуществ.

RDF как инфраструктура метаданных

DAT зависит от метаданных архитектур, артефактов и технологий, которые обрабатываются как метаданные в общих репозиториях. Двумя основными технологиями, обеспечивающими это, являются репозитории RDF и Eclipse-EMF «Eclipse Modeling Framework».Являясь основой для семантической сети, RDF также обеспечивает надежную среду для управления, интеграции и публикации архитектур. В настоящее время осуществляется совместный проект DAT и Управления общих служб США (GSA) с открытым исходным кодом (OsEra), призванный обеспечить мост между этими двумя средами метаданных.

RDF и OWL как языки моделирования и как часть семантического ядра

RDF и OWL используются как семантически богатые языки моделирования.Эти языки все чаще используются, так как на следующем этапе прошли «управляемые словари», предоставляя возможности формальной семантики. Семантика RDF и OWL интегрирована в семантическое ядро.

Семантическое обоснование архитектур

Эти онтологии рассматриваются как способы связать воедино формально несвязанные модели и архитектуры. Это называется «семантически обоснованной» архитектурой. Семантически обосновывая архитектуру, термины и понятия в этой архитектуре привязываются к эталонным онтологиям, которые затем используются для соединения архитектур с помощью семантического инструментария.

Множество имен семантической паутины

Множество имен семантической паутины

Введение

В разное время и в различных контекстах семантическая сеть называлась сетью связанных данных, сетью данных, сетью 3.0, корпоративной информационной сетью и даже гигантским глобальным графом.

На первый взгляд все эти названия обозначают одно и то же. Все они относятся к семейству технологических стандартов Консорциума World Wide Web (W3C), которые предназначены для описания и сопоставления данных как в Интернете, так и внутри предприятий.Однако под большинством этих названий скрывается множество смысловых слоев.

Цели

После прохождения этого урока вы будете знать:

  • Три термина, которые традиционно использовались для обозначения технологий семантической паутины, и какой из них является наиболее распространенным.
  • Краткая история эволюции каждого из этих трех терминов.
  • Несколько причин, по которым каждый из этих терминов может быть уместным в определенных ситуациях и обстоятельствах.

Предпосылки

Введение в семантический веб

Сегодняшний урок

Давайте подробнее рассмотрим несколько наиболее распространенных названий этих стандартов.

Семантическая паутина

Semantic Web — это самое близкое к официальному названию этих технологий, которое у нас есть. Тим Бернерс-Ли впервые использовал этот термин в 1999 году для описания видения машинно-обрабатываемых данных в Интернете, и сегодня это также официальное название деятельности W3C, отвечающей за все соответствующие технологические стандарты.

Хотя семантическая сеть — это термин, который часто подвергается критике как запутанный, непрозрачный и академический, тем не менее, он охватывает два наиболее важных аспекта этих технологий:

  • Семантика: Значение данных не только явно представлено и богато выразительно, но и «путешествует» вместе с самими данными.
  • Web: Отдельные фрагменты данных связаны друг с другом в информационную сеть так же, как документы связаны друг с другом во Всемирной паутине.

Термин «Семантическая сеть» по-прежнему чаще всего используется профессионалами, работающими в этой области. Этот термин чаще всего встречается в названиях конференций, книг, списков рассылки и веб-сайтов. Он используется уже более 12 лет и вряд ли исчезнет в ближайшее время. В соответствии с редакционной политикой Semantic University всегда использует термин Semantic Web, говоря об этих технологиях.

Однако при использовании термина Semantic Web возникает одно небольшое неудобство. Хотя этот термин часто используется для обозначения основных стандартов технологии Semantic Web, он также используется (обычно, когда ему предшествует определенный артикль the) для обозначения общего видения аннотирования World Wide Web явными данными. Это описание семантической сети, данное Тимом Бернерсом-Ли, Джимом Хендлером и Орой Ласилла в статье Scientific American 2001 года, в которой излагается будущее, в котором персонализированные программные агенты используют личные и общедоступные данные в Интернете в попытке автоматизировать многие стороны нашей жизни.

При использовании в этом смысле семантическая сеть относится к долгосрочным, постоянным усилиям по продвижению сети к этому видению; это предприятие является многогранным и включает в себя усилия по многим направлениям, включая исследования, разработку стандартов, образование, разработку программного обеспечения, коммерциализацию, евангелизацию и государственную политику.

Бесчисленное количество профессионалов в академических кругах, W3C, правительствах и промышленности работают над реализацией концепции Semantic Web. В то же время многие люди используют технологии семантического веба для предметно-ориентированных веб-приложений и корпоративных решений, которые не связаны с видением семантического веба, за исключением того, что они включают в себя одно и то же семейство технологий.

Связанные данные

Через семь лет после введения термина Semantic Web Тим Бернерс-Ли дал нам новый термин: Linked Data. Первоначально так назывался определенный набор рекомендаций по использованию технологий семантической паутины для публикации данных в сети. В этих передовых методах основное внимание уделялось созданию связей между различными наборами данных и упрощению отслеживания связей между элементами данных без необходимости использования какого-либо программного обеспечения, кроме стандартного веб-браузера.

С момента своего появления в 2006 году термин «связанные данные» претерпел несколько изменений.Он по-прежнему используется для ссылки на четыре правила Тима Бернерса-Ли для публикации данных в Интернете, хотя это использование теперь часто делается явным, ссылаясь на принципы связанных данных. Однако связанные данные также стали рассматриваться как более ясная и простая альтернатива семантической паутине и теперь часто используется как общее название, когда речь идет о технологиях семантической паутины. При таком использовании связанные данные имеют тенденцию подчеркивать «веб-часть» «семантической паутины» и преуменьшать значение «семантической» части. Люди, которые говорят о создании программного обеспечения со связанными данными, скорее всего, будут использовать RDF и SPARQL и с меньшей вероятностью будут использовать значительную схему RDF или OWL.

Концепция связанных данных также превратилась в успешный всемирный проект по публикации данных в Интернете. В 2007 году группа W3C Semantic Web Education and Outreach основала проект Linked Open Data. Этот проект расширяет идеи связанных данных, поощряя людей и организации открыто публиковать данные в Интернете.

Из-за схожести терминов «связанные данные» и «связанные открытые данные» вы можете обнаружить, что люди иногда предполагают, что использование технологий связанных данных (или, если уж на то пошло, технологий семантического веба) требует, чтобы представляемая информация была общедоступной.Однако это не так, и важно четко различать явное представление информации машинно-обрабатываемым способом (т. е. в семантической сети или через связанные данные) и публикацию наборов данных в сети для общего пользования ( т. е. связанные открытые данные). Многие предприятия используют связанные данные внутри компании, никогда не раскрывая свои данные в Интернете.

Веб 3.0

Web 3.0, вероятно, является наиболее расплывчатым и противоречивым термином, используемым для обозначения семантической сети.После взрывной популярности и успеха Web 2.0 как термина, отражающего эволюцию Интернета в сторону социальных сетей, краудсорсинга и пользовательского контента, многие люди пытались загнать рынок в угол, исходя из значения очевидного следующего шага, Web 3.0. . Использование Web 3.0 в качестве прозвища для Semantic Web, вероятно, является самой известной из этих попыток.

Хотя использование термина Web 3.0 для Semantic Web часто высмеивается как не более чем маркетинговая реклама, на самом деле это название может использоваться для передачи ощущения естественной эволюции Web.

В середине 1990-х зарождающийся Web 1.0 был в значительной степени Web только для чтения; небольшое количество производителей контента опубликовало веб-сайты для гораздо большего числа пользователей.
Веб 2.0 процветал в начале-середине 2000-х годов, превратив статичную, основанную на документах Сеть в динамичное и интерактивное социальное пространство.
Если рассматривать Веб 2.0 как эволюцию Сети, связывающей вместе не только документы, но и людей, то Веб 3.0 можно рассматривать как дальнейшее развитие Сети, связывающее вместе не только документы, но и данные.

Заключение

Как будто путаницы между этими терминами недостаточно, это даже близко не конец истории.

Leave a Reply