Что такое семантическое проектирование и как его использовать на вашем сайте?

icon map.png г. Москва, БЦ "Кожевники", ул. Дербеневская 20

icon_time.png Часы работы: Пн.-Пт: с 10-00 до 19:00

 

Семантическое SEO и поиск информации

08.05.2020 Автор: Попов Иван

Содержание

    Когда-нибудь задумывались, как цифровой маркетинг может сочетаться с искусственным интеллектом? Если честно, весь процесс поисковой оптимизации (один из лучших методов цифрового маркетинга) задействован самим ИИ.

    Сканеры и боты поисковых систем используют модули искусственного интеллекта, такие как обработка естественного языка (NLP), современный поиск информации, интеллектуальный анализ данных, анализ текста, семантическая инженерия и т. Д. Для ранжирования страниц на основе множества наборов параметров. Например, 90% веб-сайтов ранжируются Google с использованием семантического поиска, поиска информации и обработки на естественном языке.

     сядро.jpg

    Если вы хотите получить лучшую видимость и рейтинги поиска для своих веб-сайтов, вам следует оптимизировать свои целевые страницы и веб-сайт на основе модулей искусственного интеллекта, связанных с семантическим поиском, поиском информации, НЛП и т. Д.

    Теперь, на самом деле, ИИ нелегко выполнить обычному человеку, и для этого требуются передовые коды и передовые технологии.  Давайте расмотрим варианты алгоритмов которые используются в поиске для семантического сео.

    1. Сходство

    Косинусное сходство использует ненулевой вектор для вычисления угла между двумя векторами, и если угол между ними близок, то они похожи, а если угол между двумя векторами равен 90 градусам, то они не одинаковы.
    Google использует косинусное сходство для расчета сходства между содержанием страницы и поисковым запросом. Предположим, вы хотите оптимизировать страницу на основе определенного поискового запроса, а затем вам нужно сначала проверить стоимость веб-сайтов, которые имеют более высокий рейтинг.

    семантика11.jpg


    Затем используйте эти значения в качестве относительной оценки для оптимизации своей целевой страницы. Просто помните больше градусов ближе друг к другу; больше сходства. Хорошее сходство обеспечит лучший рейтинг в поиске.

     

    2. Латентное распределение Дирихле (LDA)      

    Латентное распределение Дирихле (LDA) - это алгоритм моделирования тем, в котором алгоритм используется для вычисления документа по распределению по темам, а затем после распределения по темам к словам. Темы скрыты, и каждое слово принадлежит определенной теме по вероятности принадлежности.

    моделирование.gif

    С точки зрения непрофессионала, LDA рассчитывает, насколько релевантен документ при сравнении с набором запроса или другим набором документов. Он также широко используется поисковыми системами, особенно Google.

    Предположим, один из ваших конкурентов очень хорошо ранжируется по высококонкурентному ключевому слову. Затем вы можете оптимизировать свою посадку на основе целевой страницы конкурента, используя значение LDA. Чем лучше значение, тем лучше будет вероятность ранжирования.

    3. Probabilistic LSA

    Вероятностный скрытый семантический анализ также известен как вероятностный скрытый семантический индекс, обычно известный как PLSA. PLSA находит свое применение в современном информационном поиске и добыче текста.


    По сути, PLSA создает модель скрытого векторного пространства, которая имеет сбалансированную вероятность каждого слова (в документе) в скрытой теме.


    4. Jaccard Index

    В отличие от косинусного сходства, индекс Жакара работает без двоичных значений и, следовательно, выходные данные имеют тенденцию быть более эффективными. Алгоритм индекса Жакара обычно используется для сравнения двух комплектов документа на предмет сходства.

     Jaccard Index.png

    Этот алгоритм в основном использует пересечение двух конкретных наборов документов (минимальное значение), а затем объединение двух конкретных наборов (пересечение / объединение). В мире поисковой оптимизации, профессиональная SEO-компания использует индекс Jaccard, чтобы отделить использование тегов.
    Так же, как все знают, что дополнительные теги вызывают дополнительные страницы и приводят к потере бюджета на сканирование. Использование индекса Jaccard поможет отделить все похожие теги на одной стороне, и, таким образом, можно использовать один тег из одной ветви, который содержит одинаковый коэффициент сходства. Таким образом, это уменьшит использование тегов. 

    5. Коэффициент Каппа

    Коэффициент Каппа1.png

    Коэффициент Каппа появился из каппа Коэна, который использует два итератора для расчета процента согласия и процента несогласия.В мире цифрового маркетинга для расчета критических соглашений очень важна каппа, на самом деле исследование показало, что 81,56% рекомендаций являются прямым результатом самого сильного соглашения.

    6. Топическое моделирование

    Этот алгоритм в основном используется для обнаружения тематических кластеров, которые встречаются в наборе корпусов набора документов. Это настраиваемый набор моделирования, в котором используются основные алгоритмы, а именно LDA и PLSA.

     

    В мире SEO тематическое моделирование широко используется для определения цели содержимого. Это очень важно, особенно для алгоритма Rank Brain 

    7. Векторное космическое моделирование

    Модель векторного пространства - это такая модель, в которой документ D представлен в виде m-мерного вектора, где каждому измерению соответствует уникальный термин. Здесь m рассматривается как общее количество терминов, используемых в корпусе или также известный как набор документов.

    вектор.png

    Это очень важно для поисковых систем, поскольку позволяет поисковым системам ранжировать страницы на основе расчета релевантности запроса и целевой страницы.

    8. Пересечение ссылок, используя R

    Пересечение ссылок - это часть программы, которая поможет найти общие обратные ссылки между двумя или более наборами веб-сайтов. Процесс использует технологию, которая известна как векторное пересечение.

    9. Aлгоритм Роккио

    алгаритм.png

    Алгоритм Роккио - это алгоритм, который используется для расчета коэффициента релевантности. Он использует коэффициент Tf-IDF для ранжирования каждой страницы в данном документе в порядке сортировки по релевантности.


    Согласно базовому теоретическому подходу каждая страница имеет значение TF-IDF в соответствии с конкретным набором поискового запроса. Значение PageRank будет меняться в зависимости от поискового запроса или условия поиска.

     

    10. Cумка слов (BOW)

    Каждый документ или корпус имеет свои наборы слов кластера. Если корпус или набор документов пропущен через матрицу термина документов, то их выходные данные будут преобразованы во фрейм данных. Этот кадр затем будет отделен на основе облака слов и порядка наивысшей частоты. Таким образом, мешок слова будет создан.

     

    В мире поисковой оптимизации BOW очень важен, так как он поможет в подборе важных кластеров тегов, которые впоследствии могут быть использованы для многочисленных SEO-целей. 

    11. Корреляция лучших матчей (BM25)

    По сути, этот алгоритм обозначает пару наилучших совпадений, если вы сравниваете и коррелируете между 'n' парами или компонентами, то он будет представлен как BMn.

     BM25.png

    Основная основная формула основана на вероятностном поиске (часть современного поиска информации), который является функцией ранжирования, используемой сканерами поисковых систем для ранжирования соответствующих документов в соответствии с их релевантностью для данного поискового запроса.

    12. Иерархическая кластеризация

    Это особый тип кластеризации, который выполняется алгоритмом процесса кластеризации в том же наборе документов. Вывод, как правило, в форме дендрограммы. Основной механизм использует алгоритм расстояния.

    Этот метод является продвинутым и может использоваться для нескольких операций для получения полного опыта SERP. Например, HC можно использовать для классификации страниц на основе выборочных наборов ключевых слов и тегов, которые впоследствии можно будет использовать для оптимизации главной целевой страницы. 

    13. Документ Тепловая карта

    сравнение.jpg

    Это в основном создание модуля тепловой карты, который будет указывать TF двух веб-сайтов при сравнении друг с другом. Основным преимуществом этого процесса является то, что можно сравнить тепловую карту целевых страниц конкурентов, а затем оптимизировать изменения на основе результатов. 

    14. Сентиментальный анализ

    Анализ настроений - это алгоритм ИИ, который используется для того, чтобы получить представление о проценте положительности и отрицательности определенных данных или набора документов. Процесс использует AFFIN, NRC, набор данных bing.

    Кроме того, его также можно использовать для разделения позитива и негатива на основе гнева, радости, доверия, разочарования и т. Д. В мире SEO анализ настроений очень важен во многих отношениях. Одним из способов является проверка пользовательских комментариев и поведенческого паттерна на предмет того, ведет ли он к негативному или позитивному смыслу.

    15. Сравнение документов

    Doc to Doc подобие использует косинусное сходство, чтобы узнать процент сходства между двумя наборами документов. Если угол между ними меньше, то они очень похожи друг на друга. В большинстве случаев мы предпочитаем, чтобы значения были в пределах 0,3 - 0,5.

     Doc to Doc косинусное сходство.png

    С точки зрения ранжирования, ваша целевая страница больше похожа на страницу с рейтингом №1; больше будет преимущество рейтинга.

    16. Якорное сходство текста

    сравнение текста.png

    Это концепция, в которой мы используем AI-коды, чтобы очистить основной сайт и текст привязки сайта его конкурента и выполнить пересечение, чтобы найти аналогичный текст привязки обоих сайтов.
    Эта техника очень полезна, особенно когда вы заинтересованы в использовании якорных текстов, основанных на ваших лучших рейтинговых конкурентах. 

    17. Co встречаемость

    Это используется для обнаружения совместного вхождения термина в оба документа, это может быть использовано для распознавания изображений. В дополнение к этому его можно использовать для оптимизации содержимого страницы на основе сопутствующих терминов. 

    18. K-средняя кластеризация

    K-средняя кластеризация.jpg

    Алгоритм среднего значения создает кластер на основе алгоритма расстояния, такого как евклидово расстояние, где каждый центроид определяет один из кластеров. K - это номер группы, который будет указывать количество кластеров. Этот процесс полезен для оптимизации страниц на основе семантического поиска. 

    19. Плоская кластеризация

    Алгоритмы кластеризации (например, плоское среднее) группируют набор документов в подмножества или кластеры. Документы в кластере должны быть максимально похожими, а документы в одном кластере должны быть как можно более отличными от документов в других кластерах.

    20. Наивный Байес

    Наивный байесовский порог возник из теоремы Байеса и в основном использовался для прогнозирования на основе предыдущих данных Многие предсказания анализа могут быть сделаны с использованием наивной теоремы Байеса. В рейтинге поисковых систем можно использовать прогнозы для проверки будущих результатов на основе текущих записей KPI. 

    21. Прогнозный анализ с использованием цепи Маркова

    Прогнозный анализ с использованием цепи Маркова.jpg

    Это в основном алгоритм перехода из нескольких состояний, который используется исключительно для прогнозного анализа с более высокой точностью и низким коэффициентом шума. В мире цифрового маркетинга это может быть специально использовано для прогнозирования рыночной стоимости акций и акций. 

    22. Семантическая близость

    Семантическая близость измеряет расстояние между похожими словами или поисковыми терминами в определенном наборе документов. Он работает по другому алгоритму, который называется евклидовым косинусом.

     Семантическая близость.jpg

    В SEO семантическая близость очень важна. Согласно общему правилу - каждое из семантических ключевых слов в наборе документов должно быть равномерно распределено и сбалансировано.

    23. Adaboost Алгоритм

    Это берет весь слабый кластер, затем объединяет его в сильный кластер. Кроме того, это можно использовать для повышения вашего алгоритма за счет сокращения временной сложности. Если у вас огромный веб-сайт электронной коммерции с более чем миллионом страниц, то временная сложность оптимизации может быть уменьшена с помощью алгоритма Adaboost

    24. Прогнозирование тенденций

    Прогнозирование тенденций.jpg

    Для определенного поискового запроса есть определенный результат поиска, а также есть некоторые конкретные темы, которые находятся в тенденциях. 

    25. Нечеткий С

    Это форма кластеризации, в которой каждая точка данных может принадлежать более чем одному кластеру. Этот алгоритм широко используется в особых случаях бизнес-аналитики.

    26. Изучение вектора квантования (LVQ)

    Изучение вектора квантования (LVQ).jpg

    Это контролируемая версия векторного квантования. Эта методика обучения использует информацию о классе, чтобы немного переместить векторы Вороного. Он широко используется для некоторых продвинутых seo-операций (на данный момент это выходит за рамки обсуждения - поскольку включает в себя расширенные коды).

    27. TF-IDF

    tf-idf11.jpg

    Это в основном указывает на актуальность поискового запроса в пределах определенного набора документов или корпуса. TF - частота термина, а IDF - частота обратного документа. Существует прямая сильная корреляция, что if-idf улучшает многие поисковые рейтинги.

    28. Precision

    В области поиска информации точность - это доля найденных документов, имеющих отношение к запросу, которая также называется положительным прогностическим значением. Это даст относительное значение относительно того, как документ сравнивается с данным запросом

    29. Recall

    При извлечении информации отзыв.jpg

    При извлечении информации отзыв - это часть соответствующих документов, которые были успешно извлечены, что также называется чувствительностью. Чем лучше чувствительность, тем лучше рейтинг. 

    30. F-Measure

    F-Measure.png

    Мера, которая сочетает в себе точность и отзыв. Эта мера приблизительно равна среднему из двух, когда они находятся близко.

    31. Чемпионский список (IR)

    Модель векторного пространства, позволяющая избежать вычисления ранжирования релевантности для всех документов при каждом запросе к коллекции документов. Список чемпионов содержит набор из n документов с наибольшим весом для данного термина. Он часто используется для ранжирования страниц на основе семантической инженерии.

     


    Читайте также:

      CMS

    Автор: Попов Иван

    Рейтинг автора:   

    Руководитель отдела SEO продвижения

    Управление крупными проектами, услуговыми сайтами и интернет-магазинами. Суммарный опыт работы в отрасли более 6 лет. Более 70% сайтов, которыми занимается специалист растут в ТОПе и получают коммерческий трафик и продажи

    Оцените материал


    1 отзыв

    Эта информация оказалась полезна?




    Читайте далее