#7-283. Семантическое SEO. Правка

'#6. Тексты : texts';

'Library_ChapterController_actionUpdate_';

'#library_chapter_update_';

VirtualityCMS

Идентификатор ссылки (англ.)	vigbo-copy
Статус:	Активен

Описание

Идентификатор ссылки (англ.)	lsi-latentnyy-semanticheskiy-indeks-27812
Статус:	Активен

Описание

283. Семантическое SEO. Правка

Активен

Экспресс-правка Разметка ред. Summernote ред. Quill ред. CKEditor ред. Trumbowyg ред. Imperavi ред. Jodit

Общая информация

Название

Том: Справочник по SEO

ID Тома: 19

Статус: Пункт меню + на главной
Глава: №49

ID Главы: 283

Статус: Активен
Время действия не указано

Всего знаков в главе: 23174

id (статус)	283 (3)
Идентификатор ссылки (англ.)	semanticheskoye-seo-50180
Сайт (ID сайта)	. #3
Смотреть на сайте	https://panel.kb77.ru/texts/spravochnik-po-seo-onlayn-torgovle-i-internetu/semanticheskoye-seo-50180/
Время последнего обновления	22-03-2024 в 17:22:44
Ссылка в БД	https://panel25.seowebdev.ru/seowebdev.ru/texts/spravochnik-po-seo-onlayn-torgovle-i-internetu/semanticheskoye-seo-50180/
Картинка	https://static.seowebdev.ru/cache/6/283-semanticheskoye-seo-50180_col-12.webp

Полное название и описание

Полное название

Описание главы

Как правило описание должно иметь около 150 знаков. Оно используется для заполнения мета-тега Description веб-страницы.
Сейчас используется - 0 символов

Описание скопировано!

Описание вставлено!

Ключевое слово (главное):

Персонажи:

Метки:

Комментарии:

Примечания:

Полный текст < > & " ' « » – — … • · ← → ↑ ↓ ↔

Юридические: © ® ™

Валюты: € £ ¥ ¢

Типографика: § ¶ ° ± × ÷

Дроби: ½ ⅓ ⅔ ¼ ¾ ⅛ ⅜ ⅝ ⅞

Греческие: α β γ δ ε λ μ π σ ω Δ Σ Ω

Математические: ≈ ≠ ≤ ≥ ∞ √ ∑ ∫ ∂ ∇

<p class="subhead" style="text-align: right;">автор: <a title="Записи Олафа Коппа" href="https://searchengineland.com/author/olaf-kopp" rel="author">Олаф Копп</a></p>
<div id="st-1"></div>
<div class="body-content pt-3">
<div class="bialty-container">
<p>С 2013 года Google постепенно превращается в 100% семантическую поисковую систему. Что такое семантический поиск? Вы можете найти множество объяснений, когда будете искать в Google ответ на этот вопрос, но большинство из них неточны и создают недопонимание.</p>
<div id="post-break"></div>
<p>Эта глава поможет вам комплексно понять, что такое семантический поиск.</p>
<h2 id="h-google-s-road-to-becoming-a-semantic-search-engine" class="wp-block-heading">Путь Google к становлению семантической поисковой системы</h2>
<p>Усилия Google по разработке семантической поисковой системы стали видны с появлением <a title="Knowledge Graph" href="https://shopnseo.ru/texts/spravochnik-po-seo-onlayn-torgovle-i-internetu/slovar-seo-ot-i-do-l#knowledge-graph">Knowledge Graph</a> / Граф Знаний в 2012 году и фундаментальным изменением в его алгоритме ранжирования в 2013 году (широко известном как <a title="Hummingbird / Колибри" href="https://shopnseo.ru/texts/spravochnik-po-seo-onlayn-torgovle-i-internetu/slovar-seo-ot-f-do-h#hummingbird">Hummingbird / Колибри</a>). Остальные крупные инновации, такие как RankBrain, EAT, BERT и MUM, прямо или косвенно поддерживали цель стать полностью семантической поисковой системой.</p>
<p>Внедряя в поиск обработку естественного языка (NLP), Google движется к этой цели с экспоненциальной скоростью.</p>
<h2 id="h-hummingbird-not-strings-but-things-entities" class="wp-block-heading">Hummingbird / Колибри: &laquo;Не строки, а вещи&raquo; = сущности</h2>
<p>Hummingbird &ndash; это стартовый сигнал эволюции Google в семантическую поисковую систему. Это было крупнейшее изменение в обработке поисковых запросов и ранжировании, когда-либо сделанное Google. Оно затронуло более 90% всех поисковых запросов уже в 2013 году.</p>
<p>Hummingbird фундаментально заменил большую часть существующих алгоритмов ранжирования. С помощью Hummingbird Google сразу же смог включить объекты, записанные в Knowledge Graph, для обработки запросов, ранжирования и вывода результатов поиска.</p>
<p>Сущность описывает сущность или идентичность конкретного или абстрактного объекта бытия. Сущности идентифицируются однозначно и имеют уникальное значение. По сути, можно провести различие между именованными сущностями и абстрактными понятиями.</p>
<ul>
<li><strong>Именованные сущности</strong> &ndash; это объекты реального мира, такие как люди, места, организации, продукты и события.</li>
<li><strong>Абстрактные понятия</strong> имеют физическую, психологическую или социальную природу, такие как расстояние, количество, эмоции, права человека, мир и т. д.</li>
</ul>
<p>До появления Hummingbird Google в основном сопоставлял документы по ключевым словам для ранжирования и не мог распознать значение поискового запроса или контента.</p>
<h2 id="h-what-is-a-semantic-search-engine" class="wp-block-heading">Что такое семантическая поисковая система?</h2>
<p>Семантическая поисковая система учитывает семантический контекст поисковых запросов и контента, чтобы лучше понять смысл. Семантические поисковые системы также учитывают отношения между сущностями для возврата результатов поиска.</p>
<p>Поисковые системы, напротив, основан исключительно на ключевых словах и работают только на основе соответствия ключевого слова тексту.</p>
<h2 id="h-what-is-semantic-search" class="wp-block-heading">Что такое семантический поиск?</h2>
<p>Многие определения семантического поиска сосредоточены на интерпретации намерения поиска как его сущности. Но в первую очередь семантический поиск заключается в распознавании значения поисковых запросов и контента на основе встречающихся сущностей.</p>
<p>Считается, что семантика есть теория значения. Но &laquo;значение поиска&raquo; является не тем же самым, что &laquo;намерение поиска&raquo;. Намерение описывает, какой результат пользователь хочет получить от поиска. Как видите, смыслы немног разные. Определение &laquo;значения поиска&raquo; может помочь распознать цель поиска, но это скорее дополнительное преимущество семантического поиска.</p>
<h2 id="h-the-role-of-the-knowledge-graph-in-google-s-semantic-search" class="wp-block-heading">Роль Knowledge Graph в семантическом поиске Google</h2>
<p>Ранжирование на основе сущностей требует такой же индексации на основе сущностей. Граф знаний &ndash; это индекс сущностей Google, который учитывает связи между ними. Классические индексы организованы в табличной форме и, следовательно, не позволяют отображать связи между наборами данных.</p>
<p>Граф знаний &ndash; это семантическая база данных, в которой информация структурирована таким образом, что из информации создаются знания. Здесь сущности (узлы) связаны друг с другом через ребра, снабжены атрибутами и другой информацией и помещены в тематический контекст или онтологии.</p>
<p>Сущности являются центральным организационным элементом в семантических базах данных, таких как Knowledge Graph Google. Помимо связей между сущностями, Google использует интеллектуальный анализ данных для сбора атрибутов и другой информации об этих сущностях и систематизирует их вокруг сущностей.</p>
<p>Вы получаете представление о том, какие источники и какую информацию Google рассматривает для объекта при его поиске. Предпочтительные источники, атрибуты и информация различаются в зависимости от типа объекта.</p>
<p>сточники сущности-физического лица отличаются от источников сущности-события или организационной сущности. Это влияет на информацию, отображаемую на панели знаний .</p>
<p>В основе Графа знаний лежат три уровня:</p>
<ul>
<li><strong>Каталог объектов</strong> : здесь хранятся все объекты, которые были идентифицированы с течением времени.</li>
<li><strong>Хранилище знаний</strong> : сущности объединяются в хранилище знаний с информацией или атрибутами из различных источников. Речь идет прежде всего о слиянии и хранении описаний и создании семантических классов или групп в виде типов сущностей. Google генерирует данные через хранилище знаний, где осуществляет интеллектуальный анализ данных из неструктурированных источников.</li>
<li><strong>Граф знаний</strong> : сущности связаны с атрибутами, и между сущностями устанавливаются отношения.</li>
</ul>
<p>Google может использовать различные источники для идентификации объектов и связанной с ними информации.</p>
<p>Не все объекты, зафиксированные в хранилище знаний, включены в сеть знаний. Следующие критерии могут повлиять на включение в Сеть знаний:</p>
<ul>
<li>Устойчивая социальная значимость.</li>
<li>Достаточное количество результатов поиска для объекта в индексе Google.</li>
<li>Устойчивое общественное мнение.</li>
<li>Записи в признанном словаре или энциклопедии или в специализированном справочном издании.</li>
</ul>
<p>Можно предположить, что Google записал значительно больше объектов с длинным хвостом в хранилище знаний, такое как Knowledge Vault, чем в Knowledge Graph, и использует его для семантического поиска.</p>
<p>Сканируя открытый Интернет и обрабатывая естественный язык, Google может выполнять масштабируемый анализ объектов и данных независимо от структурированных и полуструктурированных баз данных. Это предоставляет Хранилищу Знаний все больше и больше информации, в том числе об объектах с длинным хвостом.</p>
<h2 id="h-how-does-google-work-as-a-semantic-search-engine" class="wp-block-heading">Google работает как семантическая поисковая система</h2>
<p>Google использует семантический поиск в следующих областях:</p>
<ul>
<li>Понимание поисковых запросов или сущностей при обработке поисковых запросов.</li>
<li>Понимание контента об объектах для ранжирования.</li>
<li>Понимание контента и сущностей для интеллектуального анализа данных.</li>
<li>Контекстная классификация объектов для последующей оценки EAT.</li>
</ul>
<p>Поиск Google теперь основан на процессоре поисковых запросов для интерпретации поисковых запросов и составления корпусов документов, соответствующих поисковому запросу. Именно здесь вступают в игру BERT, MUM и RankBrain.</p>
<p>При обработке поисковых запросов условия поиска сравниваются с объектами, записанными в семантических базах данных, и при необходимости уточняются или переписываются. На следующем этапе определяется цель поиска и определяется подходящий корпус контента X. Google использует классический поисковый индекс, а также собственную семантическую базу данных в виде Knowledge Graph. Вероятно, обмен между этими двумя базами данных происходит через интерфейс.</p>
<p>Существует механизм оценки, состоящий из различных алгоритмов, основанных на основном алгоритме Hummingbird. Он отвечает за оценку контента, а затем упорядочивает его на основе оценок. Оценка связана с релевантностью контента по отношению к поисковому запросу или цели поиска.</p>
<p>Поскольку Google помимо релевантности также хочет оценивать качество контента, необходимо также проводить оценку по критериям <a title="E-E-A-T" href="https://shopnseo.ru/texts/spravochnik-po-seo-onlayn-torgovle-i-internetu/googles-e-e-a-t">E-E-A-T</a>. Для оценки E-E-A-T Google должен оценить опыт, авторитет и надежность домена, издателя и/или автора. Базы данных семантических сущностей могут быть основой для этого.</p>
<p>Затем результаты поиска очищаются от дубликатов с помощью механизма очистки, и любые штрафы принимаются во внимание.</p>
<h2 id="h-what-does-this-mean-for-semantic-seo" class="wp-block-heading">Что это значит для семантического SEO?</h2>
<p>Некоторые гугловские патенты касаются сравнения внутренних графов знаний документов с графом знаний Google. Теория заключается в том, что высокий уровень соответствия между объектами, используемыми в тексте, и структурами отношений основного объекта в семантической базе данных Google приводит к более высокому рейтингу.</p>
<p>Это звучит логично. Но давайте будем честными: в конечном итоге оптимизация на основе ключевых слов не отличается существенно от оптимизации контента на основе сущностей.</p>
<p>Структура тематических миров также имеет смысл, хотя надо сказать, что при ранжировании времени прохождения следует учитывать следующее:</p>
<ul>
<li>В какой степени тема разбита на различные подтемы?</li>
<li>Создается ли отдельный контент для каждой подтемы?</li>
<li>Создается ли только целостный контент-актив?</li>
</ul>
<h3 id="h-and-structured-data" class="wp-block-heading">И структурированные данные&hellip;</h3>
<p>Да, структурированные данные могут помочь Google понять семантические связи, но только до тех пор, пока они перестанут быть нужными. И это случится очень скоро.</p>
<p>На мой взгляд, Google настолько хорош в машинном обучении, что использует структурированные данные для более быстрого обучения алгоритмов.</p>
<p>В качестве примера возьмем разметку для профилей в социальных сетях. Прошло всего около года с того момента, как Google рекомендовал его использование, до того, как они объявили, что могут автоматически просматривать социальные профили без структурированных данных .</p>
<p>Это всего лишь вопрос времени, когда Google перестанет нуждаться в структурированных данных. Структурированные данные не являются хорошей основой для оценки. Они либо есть, либо нет.</p>
<p>Вы можете отнести все это и к семантическому SEO. Однако чего мне часто не хватает, так это глобального взгляда на организации как на издателей и авторов. Здесь играют роль больше внестраничные, чем внутристраничные сигналы. Основываясь на отношениях между авторитетными и заслуживающими доверия организациями, Google хочет определить, какие домены и авторы являются источниками наилучшего качества по теме согласно E-E-A-T.</p>
<ul>
<li>Кто с кем связан?</li>
<li>Кто кого рекомендует?</li>
<li>Кто с кем тусуется?</li>
</ul>
<p>Ссылки и совпадения с Google могут использоваться в качестве факторов близости между авторитетными организациями. Под семантическим SEO я также подразумеваю их оптимизацию.</p>
<p>Раз уж мы заговорили о сосуществовании, вам следует подумать о том, как работает НЛП при оптимизации контента. Google использует НЛП для идентификации сущностей и их контекста. Это работает через грамматические структуры предложений, тройки и кортежи, состоящие из существительных и глаголов.</p>
<p>Вот почему следует обратить внимание на грамматическую простую структуру предложений в семантическом SEO. Используйте короткие предложения без личных местоимений и вложений.</p>
<h2 id="h-the-future-of-semantic-search-when-can-a-100-entity-based-google-search-be-achieved" class="wp-block-heading">Будущее семантического поиска: когда можно будет достичь 100% поиска в Google на основе сущностей?</h2>
<p>Я думаю, что в будущем обмен между классическим поисковым индексом Google и Графом знаний будет расширяться через интерфейс.</p>
<p>Чем больше объектов записано в Графе знаний, тем больше их влияние на результаты поиска. Тем не менее, Google по-прежнему сталкивается с серьезными проблемами совмещения полноты и точности.</p>
<p>Для фактической оценки сущности на уровне документа не играют важной роли. Скорее, они являются важным организационным элементом для создания невзвешенных корпусов документов на стороне поискового индекса.</p>
<p>Фактический анализ документов производится по классическим правилам информационного поиска. Однако на уровне домена существует большое влияние сущностей на рейтинг. ЕEАТ решает!.</p>
<p>В ближайшие годы мы увидим растущее влияние сущностей в поиске Google. Новый внешний вид поиска по объектам ясно показывает, как Google постепенно организует индексацию информации и контента вокруг объекта. Это показывает, насколько сильно такие инновации, как MUM, следуют идее семантического поиска.</p>
</div>
</div>

Скопировано в буфер!

Вставлено из буфера!

Карточка текста Карточки текста

Тема

Персонажи

Изменить дату действия. 18/02/2026

Выбрать дату

Время: 03:44 .

Идея текста

Сюжет

План действий

Заметки

Редакторские правки

Персонажи

Идея текста

Сюжет

План действий

Заметки

Дополнительные поля
Дополнительные поля отсутствуют

283. Семантическое SEO. Правка

Редактировать комментарии, примечания, метки и персонажи

Дополнительные символы

Семантическое SEO