Семантичне SEO: Як оптимізувати для сенсу, а не для ключових слів

Семантичне SEO допомагає пошуковим системам зрозуміти контекст. Дізнайтеся, як використовувати сутності, теми та наміри для створення багатшого контенту, який має вищі рейтинги.

Семантичне SEO має на меті описати зв'язки між сутностями, щоб Google, разом з новішими системами відповідей на основі штучного інтелекту, міг розуміти контент на веб-сайті.

Хоча семантичне SEO навряд чи є чимось новим, зараз воно допомагає подолати критичний розрив між традиційним SEO та новішими зусиллями з генеративної оптимізації пошукових систем (GEO) та оптимізації за допомогою штучного інтелекту (AIO).

Дізнайтеся, чому семантичне SEO важливе, подивіться, як пошукові системи та інструменти штучного інтелекту використовують семантичне розуміння для покращення результатів пошуку, а також як оптимізувати свій контент у цьому середовищі, керованому об'єктами.

Чому семантичне SEO важливе зараз

Семантичне SEO важливіше, ніж будь-коли, оскільки воно допомагає забезпечити появу вашого контенту у відповідних контекстах: традиційні сторінки результатів пошукової системи Google (SERP) та новіші генеративні результати пошукових систем, такі як огляди штучного інтелекту Google та відповіді запитів ChatGPT.

Вже недостатньо просто орієнтуватися на ключові слова. Давно Google почав переходити від використання ключових слів до використання тем та сутностей для керування результатами пошуку.

Зв'язки між ключовими словами, темами та сутностями – це семантична релевантність, яку забезпечує корисний, орієнтований на користувача контент.

На загальному рівні це працює, коли Google індексує веб-сайти, аналізує знайдені сутності та зберігає інформацію про ці зв'язки у своєму Графі знань. Потім, коли хтось надсилає пошуковий запит, Google використовує обробку природної мови (NLP), щоб зрозуміти мету пошуку, отримати інформацію та представити її як комбінацію функцій SERP.

Без семантичного SEO цей процес ранжування в пошукових системах був би набагато менш ефективним. Семантичне значення, що надається структурованими даними та іншою розміткою, гарантує, що Google правильно розуміє ваш контент протягом усього процесу.

Для більш детального пояснення цього процесу та його впливу дивіться розділ "Як пошукові системи використовують семантичне розуміння" нижче.

Що таке семантичне SEO?

Семантичне SEO – це процес оптимізації контенту для врахування значення, контексту та зв'язків між сутностями.

Слово «семантичний» пов’язане зі значенням слів. Таким чином, «семантичне SEO» – це пошукова оптимізація, яка безпосередньо стосується визначень та намірів контенту на веб-сайті.

На зорі SEO використання ключового слова достатньої кількості разів на сторінці (наповнення ключовими словами) могло призвести до ранжування контенту – незалежно від того, чи мало це ключове слово якийсь зв’язок із темою сторінки.

Намагаючись боротися з наповненням ключовими словами, Google намагався краще зрозуміти основну тему сторінки. Для цього він почав покладатися на інші сигнали ранжування для визначення цієї теми.

Покладання на тематичну релевантність було кращим, ніж просте зіставлення ключових слів. Але це все одно виключало контент з результатів, який міг бути релевантним пошуку, просто тому, що не використовувалися правильні слова та фрази.

Для алгоритмів Google релевантність наміру пошуку набагато важливіша, ніж ключові слова та теми. Ось тут і приходить на допомогу семантичне SEO.

Семантичне SEO виходить далеко за рамки використання окремих ключових слів та тематичних фраз. Швидше, воно використовує розмітку схеми та інші структуровані дані для опису зв’язків між цими сутностями:

• Люди
• Місця
• Предмети
• Концепції та ідеї
• Дані та факти

Розуміючи зв’язки між цими сутностями, Google може надавати результати, які краще відповідають пошуковому запиту користувача, навіть якщо пошукові терміни не зовсім відповідають ключовим словам у контенті.

Приклад семантичної SEO: Apple чи яблуко?

Уявіть, що ви здійснили пошук у Google за запитом «яблуко».

Google доведеться трохи попрацювати, щоб зрозуміти, що саме ви маєте на увазі:

• Компанію Apple (Apple, Inc.), яка виробляє популярні продукти, такі як MacBook, iPhone та EarPods
• Яблуко, яке буває багатьох сортів, таких як Cortland, Gala та Red Delicious
• Інше технічне або похідне посилання, таке як колір, ботанічне поняття або фраза на кшталт «адамове яблуко»

Трохи подумавши, Google зрозуміє, що ви, ймовірно, шукаєте саме цю компанію, і видасть вам результати, подібні до наведених нижче.

Однак, якщо ви зробите пошук у множині («яблука»), це, ймовірно, видасть результати, що зосереджені на фрукті.

Якби Google базував свої результати пошуку виключно на використанні ключових слів, то він, ймовірно, надавав би неоднозначні результати для обох пошукових термінів.

• «яблуко» включатиме сторінки про фрукт
• «яблука» включатиме контент від компанії

Фактично, якщо ви переглянете старіші версії Google, ви побачите результати, подібні до наведеного нижче, які включають результати як для компанії, так і для фруктів.

Сьогодні Google здебільшого може уникнути такої неоднозначності, розуміючи, про які об'єкти користувач хоче дізнатися більше.

Ось чому з точки зору контент-маркетингу важливо чітко визначити об'єкти та забезпечити охоплення, що виходить за рамки однієї чи двох основних тем, на яких ви хочете зосередитися.

Саме тут і проявляється сила семантичного SEO.

Як пошукові системи використовують семантичне розуміння

Пошукові системи, такі як Google, використовують семантичне розуміння, щоб виявити, як об'єкти пов'язані одна з одною в веб-контенті. Потім вони надають користувачам семантично релевантні результати пошуку.

Процес Google має три основні фази:

1. Google індексує вміст веб-сайту, визначаючи зв'язки між об'єктами зі структурованих даних контенту та зберігаючи їх у графі знань.
2. Коли користувач надсилає пошуковий запит, Google аналізує його за допомогою інструментів NLP, щоб зрозуміти намір користувача, що стоїть за пошуком.
3. Потім Google надає упакований набір результатів пошуку з різними функціями, такими як огляди штучного інтелекту, панель знань та списки результатів пошуку.

Під час кожної з цих фаз відбувається багато чого, тому давайте розглянемо їх детальніше.

Граф знань Google та індексація сутностей

Граф знань Google – це гігантська база даних, яка зберігає інформацію про зв'язки між різними сутностями (тобто людьми, місцями, об'єктами, концепціями та даними).

Щоб зрозуміти, що це означає, корисно знати, що таке граф, що таке граф знань і як він застосовується до семантичного SEO.

Граф – це спосіб моделювання парних даних. Він використовує оператори для опису зв'язків між сутностями. Графи мають багато різних застосувань, таких як опис різних вузлів мережі.

Граф знань описує, як різні сутності пов'язані одна з одною семантично. Тобто він описує контекст і значення між зв'язками між сутностями.

Наприклад, твердження «Apple – це компанія» має три частини:

• Підмет: Apple
• Присудок: є
• Об'єкт: компанія

Семантичне значення цього відношення полягає в предикаті «є», який описує «Apple» як тип або екземпляр більш загальної сутності «компанія».

Графи знань можуть бути набагато складнішими, але всі вони побудовані з трьох основних структурних елементів: підмета, предиката та об'єкта.

Граф знань Google працює по суті так само.

Google збирає інформацію про зв'язки між сутностями з кількох джерел, зокрема:

• Джерела загального доступу, такі як певні урядові публікації
• Відкриті або громадські дані, такі як Вікіпедія та Вікідані
• Приватні ліцензовані дані, такі як спортивні результати та ціни на фондовому ринку
• Веб-сайти, проскановані та проіндексовані роботом Googlebot

Він обробляє та зберігає дані про зв'язки між різними об'єктами у своєму Графі знань. Потім він надає інформацію в результатах пошуку в оглядах штучного інтелекту, вибраних фрагментах, панелях знань та інших функціях SERP.

Для веб-сайтів Google рекомендує використовувати структуровану розмітку для опису зв'язків між об'єктами. (Див. розділ «Розмітка схеми» нижче, щоб отримати докладнішу інформацію про те, як це зробити.)

Однак Google не просто переглядає структуровані дані на веб-сайтах. Він також використовує алгоритми NLP для розуміння та вилучення інформації про об'єкти.

Досягнення в НЛП: RankBrain, нейронне зіставлення, BERT, MUM та вбудовування

Поширеність НЛП в алгоритмі пошуку Google дозволяє йому розуміти значення та використання слів і фраз далеко за межі простого виявлення ключових слів.

Google використовує НЛП різними способами приблизно з середини 2000-х років (можливо, й раніше):

• 2006: Запущено Google Translate. Google часто ігнорує це в обговореннях використання штучного інтелекту в пошуку, але пропонує машинний переклад результатів пошуку, що працює на основі власного інструменту перекладу.
• 2015: RankBrain представлено як метод кращої інтерпретації пошукових запитів.
• 2018: Нейронне зіставлення дозволяє розуміти пошукові запити без використання точних ключових слів.
• 2019: Раніше запущена як модель NLP з відкритим вихідним кодом, двонаправлені представлення кодувальників від трансформаторів (BERT) застосовані до пошуку Google.
• 2021: Уніфікована багатозадачність (MUM) покращує BERT у 1000 разів для розуміння та генерації мови.
• 2023: Починають з'являтися огляди ШІ, що працюють на базі великомовної моделі Gemini (LLM) як частина генеративного досвіду пошуку Google (SGE).

Кожен із цих кроків у розвитку NLP розширив можливості Google на нові сфери, орієнтуючись на різні етапи процесу пошуку.

В основі цих досягнень штучного інтелекту лежить концепція машинного навчання, відома як «вбудовування».

Не вдаючись у надто технічні деталі:

• Вбудовування – це представлення категоріальних даних за допомогою векторів.
• Вектори – це масиви закодованих чисел, які перераховують окремі елементи («ознаки») в межах категорії.
• Кодування – це процес перетворення високорівневих даних (таких як слово чи зображення) на число, яке можна використовувати у векторах. Вбудовування використовують одноразове кодування.

Вбудовування використовуються для обчислення близькості різних ознак одна до одної для довільної кількості векторів, яка може бути високою.

Коли справа доходить до пошуку, вбудовування забезпечують роботу багатьох застосувань NLP. Ось деякі з них:

• Синоніми, пов'язані терміни та кореляційні поняття в запитах
• Пропозиції автозаповнення та прогнозний текст
• Схожі продукти, бренди або місцезнаходження
• Аналіз зображень та оптичне розпізнавання символів (OCR)

Наприклад, вбудовування допомагає Google зрозуміти:

• Яблука – це їжа, а точніше фрукт.
• Семантичні зв'язки між загальним поняттям яблука та конкретними сортами, такими як Гренні Сміт, Голден Делішес або Джонаголд.
• Більш віддалені зв'язки між фізичними яблуками та метафоричними поняттями, такими як «зіниця мого ока».

З появою таких методів навчання на рівні магістратури (LLM), як Gemini, ці концепції машинного навчання та моделі NLP йдуть на крок далі, щоб забезпечити ще корисніші результати.

Огляди ШІ та запам'ятовування сутностей у генеративних результатах

Розширення Google оглядів ШІ та режиму ШІ значно підвищило цінність семантичного SEO, особливо коли йдеться про видимість бренду. Це значною мірою пов'язано з концепцією запам'ятовування сутностей.

Запам'ятовування сутностей стосується здатності таких LLM, як Gemini, Claude та ChatGPT, посилатися на певну сутність у своїй згенерованій відповіді.

В ідеальному сценарії запам'ятовування сутностей має відповідати кільком принципам:

• Правильність: Слід включати лише ті сутності, що стосуються питання або підказки.
• Повнота: Відповідні сутності, що відповідають критеріям пошуку або підказки, не слід виключати.
• Узгодженість: Надсилання того самого питання або підказки повинно викликати ті самі сутності.

Насправді, у моделі ШІ часто вбудовані додаткові параметри, такі як обмеження кількості сутностей, на які посилаються у відповіді, або перевага новішим навчальним даним над старішими.

Це може спричинити додаткові проблеми з відтворенням сутностей:

• Галюцинації: Нерозуміння семантичних зв'язків між сутностями та неправильне тлумачення запитів чи підказок може призвести до неправильних або відверто дивних відповідей.
• Неповнота: Знання того, які дані включати або виключати, стає експоненціально складнішим процесом зі збільшенням обсягу даних, що використовуються для створення LLM.
• Застарілість: Оновлення навчальних даних може бути складним завданням, яке стає складнішим зі збільшенням кількості зібраних даних. З розвитком процесів оновлення даних це може покращитися. Але це також може призвести до інших проблем, таких як знання того, коли надавати поточну чи історичну інформацію.
• Дезінформація: Зростаючий обсяг спаму, спрямованого на LLM, може призвести до неточностей, підриваючи успіхи, яких Google досяг протягом десятиліть для зменшення спам-контенту в результатах пошуку.

Щоб ваш бренд відображався в оглядах штучного інтелекту, важливо враховувати всі наслідки цих проблем із запам'ятовуваністю сутностей.

Найкращий спосіб зробити це – надати Google та іншим спеціалістам з права (LLM) якомога більше інформації про ваш бренд як сутність та його зв'язки з іншими сутностями.

Це можна зробити за допомогою семантичного SEO.

Чому індексація за принципом «сутності» змінює результати пошуку

Розуміючи сутності, а не лише ключові слова, Google може створювати набагато багатший набір результатів пошуку. Він робить це вже роками.

Індексація за принципом «сутності» – це концепція, вперше представлена ​​Сінді Крум як спосіб переосмислення індексації за принципом «мобільно-орієнтоване».

По суті, індексація за принципом «сутності» підсилює те, як Google збирає та організовує інформацію у своєму Графі знань та інших місцях. Концепція побудована на кількох компонентах:

• Місія Google — «організувати світову інформацію та зробити її універсально доступною та корисною».
• Сканування та індексування — це різні кроки в спробі Google зрозуміти та організувати інформацію в Інтернеті.
• Таким чином, індексування, орієнтоване на мобільні пристрої, неправильно називається, оскільки воно насправді стосується способу сканування веб-сторінок Google, а не того, як він їх індексує.
• Крок індексування зосереджений на розумінні об’єктів (людей, об’єктів, концепцій тощо), що охоплюються на сторінці, та їхніх зв’язків з іншими об’єктами.

На основі цих компонентів індексація за принципом «entity first» краще описує, як Google обробляє інформацію для подальшого пошуку.

Індексація, орієнтована на сутності, пояснює, як Google використовує парні дані сутностей для створення результатів пошуку, орієнтованих на сутності.

Насправді, деякі результати пошуку більше заповнені функціями SERP на основі сутностей, ніж традиційні результати пошуку, принаймні на першій сторінці.

Ось деякі з найвизначніших функцій SERP, орієнтованих на сутності:

• Огляд ШІ: Ці дедалі поглибленіші пояснення, що генеруються ШІ, генеруються на основі даних про сутності. (Див. розділ «Огляди ШІ та запам’ятовування сутностей» вище для отримання додаткової інформації з цієї теми.)

• Панелі знань: Вони надають безліч швидкодоступної інформації, що базується на зв’язках між сутностями, отриманих безпосередньо з Графіку знань Google. Вони часто позначають конкретний зв’язок між сутностями, наприклад, дату заснування компанії або інформацію про харчову цінність фрукта.

• Що потрібно знати: Ця нова функція SERP надає швидкі факти та інформацію про предмет пошуку, часто у формі оглядів ШІ або вибраних фрагментів.

• Люди також запитують (PAA): Запитання, що з’являються в розділах PAA, пропонують глибше розуміння конкретних аспектів початкового пошуку. Зазвичай вони включають огляди ШІ або вибрані фрагменти з даними про сутності, отриманими з Графіку знань.

• Люди також шукають (PASF): Ці функції SERP спонукають користувачів шукати пов’язані або подібні об’єкти, такі як компанії в тій самій галузі, продукти харчування з подібною харчовою цінністю або людей, відомих подібними досягненнями, таких як політики чи актори.

• Головні новини: Останні результати новин, огляди, дописи в блогах та інші актуальні статті вимагають від Google ідентифікації об’єктів, що обговорюються в цих статтях, та вилучення фактичної інформації, а також метаданих про статті (видавець, автор, дата створення або зміни тощо).

• Останні з: Подібно до «Головних новин», функція «Останні з» включає офіційні повідомлення від компанії, такі як прес-релізи, офіційні новини, дописи в блогах, дописи в соціальних мережах та відео, опубліковані компанією. Усі вони ідентифікуються шляхом зв’язку об’єкта початкового пошуку з його активами, що належать та керуються нею.

• Популярні товари: Ця функція SERP, орієнтована на транзакції, базується не на Графі знань, а на Графіці покупок Google, який включає дані про парні зв’язки з Google Merchant Center.

• Місця: Вони надають локальні результати, навіть якщо запит не є пошуком «поруч зі мною». Якщо суб’єкт господарювання є бізнесом, перелічені місця можуть бути роздрібними магазинами (наприклад, магазинами Apple), тоді як пошукові запити, пов’язані з іншими суб’єктами господарювання, можуть включати місця, де можна придбати цей товар (наприклад, продуктові магазини чи яблуневі сади).

Вищезазначене — це лише невеликий перелік різних типів функцій SERP, орієнтованих на сутності. Google постійно тестує та налаштовує функції, і нові функції продовжуватимуть з'являтися, оскільки пошук покращуватиме розуміння зв'язків між сутностями.

Основні елементи семантичного SEO

Існує чотири основні області, які слід враховувати щодо семантичного SEO:

1. Сутності, атрибути та значення
2. Тематична авторитетність
3. Контекстна релевантність
4. Розмітка схеми

Усі вони базуються на стандартних передових практиках SEO.

1. Сутності, атрибути та значення

Під час роботи із семантичним SEO семантичні трійки виражаються за допомогою моделі «Сутність-Атрибут-Значення» (EAV), а не моделі «Суб'єкт-Предикат-Об'єкт». (Приклади останньої див. у розділі «Граф знань Google» та «Індексація сутностей»).

Три частини моделі EAV:

• Сутність: особа, місце, річ, поняття тощо.
• Атрибут: пов'язана властивість або тип сутності.
• Значення: конкретна назва властивості або сутності.

Сутність часто матиме кілька пар атрибут-значення.

Наприклад, сутність «яблуко» може мати такі пари атрибут-значення:

Яблуко:

• Сорт: Гренні Сміт
• Колір: Зелений
• Стан: Стиглий

Крім того, самі атрибути можуть бути сутностями.

Кошик:

• Яблуко:
• Сорт: Гренні Сміт
• Колір: Зелений
• Статус: Стиглий

Яблуко:

• Сорт: Ред Делішес
• Колір: Червоний
• Статус: Перестиглий

Перевага вираження семантичних зв'язків таким чином полягає в тому, що його легко адаптувати до формату, який можуть розбирати комп'ютери.

Недоліком є ​​те, що таке мислення про зв'язки з сутністю вимагає практики. Деяким людям це може здаватися менш природним, ніж метод «суб'єкт-предикат-об'єкт».

Але якщо ви зможете переключити своє мислення на метод EAV, то ви будете в хорошій формі, коли настане час впроваджувати розмітку схеми.

2. Тематичний авторитет

Семантичне SEO передбачає формування авторитету навколо відповідних тем, щоб посилити асоціацію вашого бренду з цими темами.

Іншими словами, чим більше ви демонструєте авторитет у певній тематичній області, тим більша ймовірність того, що ваш бренд з'явиться в пошуках, пов'язаних з цією темою.

Гарна новина полягає в тому, що тематичний авторитет – це те, що ви можете нарощувати з часом. Але щоб робити це правильно, вам потрібно бути обдуманим. Створення високоякісного контенту недостатньо; вам потрібно бути обдуманим у тому, як ви структуруєте свої тематичні кластери та стовпи контенту.

Ось загальний огляд того, як почати формування авторитету в тематичній області:

• Розробіть перспективну контент-стратегію, яка зосереджена на темах, у яких ви вже є експертом і маєте досвід.
• Переконайтеся, що теми відповідають вашому бренду, продуктам і послугам.
• Створіть структуру вашого контенту за допомогою моделі стовпів і кластерів. (Див. розділ «Кластеризація контенту» нижче, щоб дізнатися більше про цю техніку.)
• Зіставте контент із запитами та намірами користувачів, щоб охопити кожен етап шляху клієнта.
• Створіть вічнозелений контент, який витримає випробування часом.
• Видаліть або оновіть контент, який не відповідає стандартам ефективності.

Майте на увазі, що авторитет також стосується третього елемента в досвіді, експертизі, авторитеті та довірі (E-E-A-T).

Авторитету дуже важко досягти без досвіду та експертизи. Фактично, бренди часто отримують авторитет, демонструючи досвід та експертизу, наприклад, через відгуки, нагороди, сертифікати та інші визнання.

Це означає, що тематичний авторитет також вимагає тематичної експертизи та тематичного досвіду. Ось чому першим кроком у цьому процесі є зосередження вашої контент-стратегії на темах, де ви є досвідченим експертом.

Довіра з'являється, коли ви досягнете трьох інших аспектів E-E-A-T. Це клей, який об'єднує їх усі.

Знову ж таки, мета тематичного авторитету полягає в тому, щоб зміцнити зв'язки між вашим брендом та відповідними темами. Це може зайняти час. Але коли ви докладете зусиль, результат того вартий.

3. Контекстуальна релевантність

Створення контенту з контекстною релевантністю важливе для його узгодження з метою пошуку та зв'язками сутностей, які ви хочете виділити.

Контекстна релевантність відрізняється від тематичної авторитетності ключовим чином:

• Тематична авторитетність розглядає широко, щоб переконатися, що ви створюєте контент навколо різних продуктів, послуг, баз користувачів та інших речей, пов'язаних з вашим брендом.
• Контекстна релевантність зосереджена на певній сторінці контенту, щоб переконатися, що вона включає всі сутності, пов'язані з темою цієї сторінки.

Один зі способів, за допомогою яких моделі NLP розуміють контекст, – це вбудовування (див. «Досягнення NLP» для опису вбудовування).

Контекстне вбудовування зокрема допомагає ШІ розрізняти різні визначення, конотації, ідеї та, звичайно ж, контексти.

Іншими словами, контекстне вбудовування дозволяє Google зрозуміти, коли ваш контент стосується «Apple» як компанії, а не «яблука» як фрукта. (Або навпаки.)

Це відбувається шляхом аналізу інших об’єктів, що знаходяться поруч:

• Якщо воно оточене такими словами, як «бренд», «технології», «ціна акцій» та «iPhone», то «Apple», ймовірно, стосується компанії.
• Якщо воно оточене такими словами, як «дерево», «харчування», «шкірка» та «пиріг», то «яблуко», ймовірно, стосується фрукта.

Примітка: У цих прикладах використовується різниця у вживанні з великої літери для зручності читання. Однак, використання великої літери не завжди є надійним способом розрізнення різних застосувань одного й того ж слова. Контекстуальна релевантність є кращим показником сутності, на яку посилаються.

Сигналізація контекстної релевантності вимагає забезпечення того, щоб згадані сутності пов'язані одна з одною так, як ви хочете. Під час написання та редагування контенту враховуйте такі моменти:

• Розміщуйте бренди, торгові марки, назви продуктів та подібні основні бізнес-терміни поруч із функціями, перевагами, проблемами користувачів, які вони вирішують, або ідеями, які вони найточніше представляють.
• Видаляйте слова та фрази, які не додають відповідної цінності сутностям на сторінці.
• Змінюйте фрази та вибір слів, щоб показати сутності в різних контекстах та конотаціях. Прикладом може бути назва Apple (компанія) «бізнесом», «компанією», «технологічним гігантом» та «лідером галузі» в різних місцях, кожне з яких пов'язує подібну концепцію з дещо різними конотаціями.
• Визначте галузеву термінологію та поясніть, як вона застосовує ваші власні бізнес-пропозиції, щоб пов'язати ваш бренд із ширшим використанням цих термінів.
• Використовуйте семантичні ключові слова розсудливо, щоб надати правильні підказки щодо мети пошуку на сторінці. (Див. дослідження семантичних ключових слів нижче, щоб дізнатися, як знайти релевантні ключові слова.)

З точки зору семантичного SEO, кінцева мета полягає в тому, щоб переконатися, що контент відображає зв'язки сутностей, які ви хочете представити.

Звичайно, завжди пам’ятайте, що кінцева мета будь-якого контенту — бути корисним для користувачів.

4. Розмітка схеми

Розмітка схеми – це структуровані дані, які підсилюють семантичні сигнали. Вона використовується в коді серверної частини веб-сторінки, тому користувачі її не побачать.

Але Googlebot та інші пошукові роботи точно її бачать.

Схема (як її часто скорочують) – це суворий спосіб розмітки зв'язків EAV. Вона використовує словник, розроблений Schema.org, спільним проектом Google, Microsoft, Yahoo! та Yandex.

Ви можете реалізувати схему, використовуючи різні методи, але JSON-LD є найпоширенішим. Його також рекомендує Google.

JSON-LD використовує код JavaScript для створення пар атрибут-значення для сутностей. Його досить легко читати та розуміти для початківців, хоча може знадобитися час, щоб вивчити всі різні типи сутностей та значень, які існують.

Наприклад, розглянемо цей фрагмент схеми з головної сторінки Apple.com:

У межах тегів та дужок ({}) парні дані виглядають так:

• @context вказує на використаний словник (schema.org)
• @id – унікальний ідентифікатор сутності
• @type – тип сутності, що описується (типи сутностей визначені в документації Schema.org)
• name та url – це властивості, де «…» вказує на додаткові властивості, які можна включити

Google підтримує великий список сутностей, які можна включити до розмітки схеми. Багато з них описують інформацію, яку Google може завантажувати до Графа знань та включати до функцій SERP.

Наприклад:

• Навігаційні ланцюжки можуть відображатися в результатах пошуку під заголовком сторінки.
• Інформація про відгуки може відображатися для продуктів, послуг, організацій, медіа тощо, включаючи рейтинги та фрагменти.
• Деталі подій можуть відображатися під час пошуку виконавців, місць проведення, занять або розваг.
• Оголошення про роботу можуть надавати тим, хто шукає роботу, інформацію про кар'єрні можливості.

Це лише кілька способів, як розмітка схеми може впливати на результати пошуку. Значна частина семантичного SEO включає визначення функцій, які ви хочете відображати в пошуку, а потім включення правильної схеми на вашу сторінку.

Стратегії впровадження семантичного SEO

Впровадження семантичного SEO передбачає розгляд вашого контенту та його базового коду з точки зору індексації, що враховує особливості сутності. Кожен із наведених нижче методів містить загальні рекомендації для розгляду.

Оптимізація сутностей

Оптимізуйте зв'язки між сутностями, досліджуючи результати пошуку, подібні до тих, у яких ви хочете з'являтися.

Перший крок – провести деякі дослідження:

• Дізнайтеся, як відстежувати присутність об’єктів у графі знань
• Визначте об’єкти, з якими ви хочете пов’язати свій веб-сайт і бренд
• Перегляньте панелі знань для пошуку пошукових запитів, схожих на ті, за якими ви хочете ранжуватися, і зверніть увагу на пари атрибут-значення, які відображаються
• Для тих самих пошукових запитів перегляньте, які інші функції SERP відображаються, і подивіться, як вони відповідають рекомендаціям Google щодо структурованих даних

Після того, як ви визначили об’єкти, для яких хочете оптимізувати, вам потрібно буде впровадити відповідну схему.

Не обмежуйтеся лише високорівневими об’єктами, такими як Організація, Продукт, Особа та Часті запитання. Додайте якомога більше інформації, яка має сенс для кожного типу контенту, який ви публікуєте.

Наприклад:

• Якщо ви дозволяєте оцінювання та відгуки клієнтів, використовуйте схему фрагментів відгуків.
• Якщо у вас є сторінка з вакансіями та список відкритих вакансій, використовуйте схему оголошень про роботу.
• Якщо ви пропонуєте навчальні та сертифікаційні курси, використовуйте схему списку курсів.

Перегляньте всю підтримувану Google розмітку структурованих даних, щоб побачити, які фрагменти відповідають типам контенту, який ви публікуєте.

Кластеризація контенту

Кластеризація контенту передбачає створення ключових сторінок на широкі теми, а потім їх підтримку кластерами сторінок на більш конкретні теми, пов'язані з цією темою.

Типи пов'язаних тем, навколо яких можна створювати кластери контенту, включають:

• Проблеми, які допомагає вирішити ваш бренд
• Типи продуктів або послуг, які ви пропонуєте
• Способи, якими ваш бренд просуває вашу галузь вперед (наприклад, дослідження та розробки, лідерство думок тощо)
• Стратегічні партнерства, такі як спільні підприємства з іншими брендами
• Участь у розвитку спільноти

Розробляючи свою контент-стратегію, пам’ятайте, що стовпи – це не ізольовані елементи.

Насправді, цілком очікується, що ваше створення контенту генеруватиме фрагменти контенту, що охоплюють кілька стовпів.

Подумайте, як сутності, що лежать в основі кожної широкої теми, пов’язані з іншими сутностями, які ви обговорюєте. Ви можете підійти до цього кількома способами:

• Структура сайту: Як фізичне розташування та структура URL-адрес вашого сайту сигналізують про зв’язки між різними темами?
• Навігація: Як ви можете посилити зв’язки між сутностями за допомогою меню, хлібних крихт, посилань у нижньому колонтитулі та інших навігаційних інструментів?
• Внутрішнє посилання: Чи використовуєте ви правильний та послідовний текст прив’язки для посилань між сторінками в кластерах та між темами?

Кластеризація – це охоплення правильних тем, а не просто створення контенту, який зосереджений на певних ключових словах.

З огляду на це, давайте поговоримо про ключові слова.

Семантичне дослідження ключових слів

Семантичне дослідження ключових слів передбачає вивчення значень слів, які шукають люди, а не лише загального наміру пошуку.

Під час пошуку пов’язаних ключових слів для таргетування розширте свої зусилля, включивши терміни, які можна охопити однією темою.

Семантичні міркування щодо ключових слів для «яблука» (фрукта) можуть виглядати так:

• Синоніми: До слова «яблуко» може не бути багато синонімів, окрім його наукової назви («Malus domestica»), але його все ж варто згадати, щоб закріпити зв'язок між сутністю.
• Похідні терміни: Намагайтеся не надто голодувати, згадуючи «яблучне пюре», «яблучний пиріг», «яблучні оладки» та інші яблучні ласощі — усі вони можна знайти у «Великому яблуці».
• Узагальнення: Яблуко — це «фрукт» і, загалом, «їжа». Воно також може бути кольором.
• Переліки: Різні види яблук включають «Pink Lady», «Cortland» та «Honeycrisp», а також близько 7500 інших сортів.
• Супутні поняття: «Яблука» вирощують у «саду», збирають урожай шляхом «збирання» та пресують для виробництва «сидру».
• Супутні фрази: Десь між похідними термінами та супутніми поняттями, супутні фрази — це терміни, які часто використовуються поруч або разом з основною темою. Прикладами можуть бути слова «бушель» або «мішок», як-от «бушель яблук» або «яблука, поміщені в мішки».

Гарний спосіб підійти до семантичного дослідження ключових слів — це знайти альтернативні способи сказати те саме (без надмірних повторень) для підсилення концепцій, а не конкретні слова, що використовуються для вираження цих концепцій.

Структуроване нашарування даних

Структуроване нашарування даних – це вдосконалена стратегія семантичної SEO, яка поєднує розмітку схеми для кількох функцій на веб-сторінці.

Перевагою цього є покращення індексації та зовнішнього вигляду в SERP шляхом створення міцнішого зв'язку між різними сутностями, атрибутами та значеннями на сторінці.

Уявіть собі сторінку продукту про нову модель iPhone. Вона може містити кілька типів інформації на сторінці:

• Дані про продукт
• Інструкції з налаштування телефону або використання функцій
• Оцінки та відгуки клієнтів
• Часті запитання про продукт, його функції та переваги
• Навігаційні таблиці, що вказують на місце продукту в ієрархії моделей та типів продуктів

У минулому деякі з цих різних типів контенту могли бути включені на різні сторінки, щоб спробувати захопити певні ключові слова, такі як «інструкції з iPhone» або «часті запитання щодо iPhone». Окремі схеми, що стосуються цих тем, включалися лише на сторінки, які містять відповідний контент.

Метою семантичного SEO є створення міцніших зв'язків між сутностями. Включення всіх цих речей на одній сторінці зміцнює зв'язки.

Це також дозволяє ефективніше включати розмітку схеми на сторінку за допомогою властивості @graph. По суті, @graph дозволяє включати кілька сутностей схеми в один фрагмент коду.

Ось фрагмент схеми, який містить схеми HowTo та FAQPage для прикладу iPhone. Три крапки (…) вказують, куди слід вставити додаткові схеми.

Якщо поєднання схем таким чином здається складним, у вас є варіанти. Ви все ще можете включити кілька окремих фрагментів розмітки схеми на сторінку, щоб створити ті самі зв'язки.

Зіставлення намірів користувача

Вплив наміру пошуку залишається важливим у світі семантичного SEO, що базується на сутностях.

Під час розробки контент-плану враховуйте, як нюанси між різними типами намірів можуть забезпечити різне розуміння взаємозв'язків між сутностями.

• Навігаційний: Користувачі з навігаційним наміром часто мають чітке уявлення про те, куди вони намагаються потрапити. Переконайтеся, що сторінки, що відображаються за цими пошуковими запитами, містять правильні елементи, які спрямовують користувачів до бажаного місця призначення.
• Інформаційний: Відповіді, які люди шукають в пошукових запитах з інформаційним наміром, часто тісно пов'язані з певними сутностями, особливо з пошуковими запитами, що починаються з «хто», «що», «де» та «чому» або мають на увазі такі слова. (Пам'ятайте, що концепції та ідеї також є сутностями.)
• Комерційний: Комерційні наміри, що зосереджені на дослідженнях, схильні до оглядів сутності (наприклад, продукту), порівнянь двох або більше подібних сутностей або списків кількох «найкращих», «найкращих» або «альтернативних» сутностей в одній категорії.
• Транзакційний: Коли користувачі готові купити, вони хочуть знати все про річ, яку купують. Включення всієї можливої ​​інформації про атрибути та значення, як правило, є гарною ідеєю.

Переосмислення вашого уявлення про мету пошуку таким чином може допомогти вам краще орієнтуватися на результати пошуку, орієнтовані на сутності, та краще позиціонувати свій контент для відображення в оглядах ШІ.

Штучний інтелект та семантичне SEO

Семантичне SEO не лише покращує вашу здатність бути індексованим та зрозумілим Google. Вебсайти, оптимізовані для семантичного розуміння, ймовірно, також краще працюватимуть з LLM та генеративними механізмами ШІ.

Генеративний ШІ вже зазнав значних покращень. Тим не менш, Google має приблизно 25-річну перевагу над своїми конкурентами в LLM. Цілком ймовірно, що всі зіткнуться з новими проблемами, оскільки прогрес продовжується.

З огляду на це, ось кілька способів адаптації принципів семантичного SEO до географічного розташування.

Як моделі штучного інтелекту інтерпретують контент на основі сутностей

Загалом, моделі штучного інтелекту, зокрема LLM, використовують подібний процес для розуміння зв'язків між сутностями.

Це пояснюється тим, що більшість сучасних LLM використовують ту саму базову архітектуру, Transformer.

Це означає, що всі сучасні LLM використовують ті самі принципи NLP.

Це не означає, що всі LLM абсолютно однакові. Насправді вони можуть мати кілька суттєвих відмінностей:

• Вони навчаються на різних даних.
• Вони можуть використовувати різні параметри та опції на різних етапах навчання та генерації.
• Деякі LLM можуть бути налаштовані для певних цілей, таких як розпізнавання та генерація зображень або читання та створення комп'ютерного коду.

Дивіться вище статті «Досягнення в НЛП: RankBrain, нейронне зіставлення, BERT, MUM та вбудовування», щоб дізнатися більше про те, як працюють процеси НЛП.

Використання LLM для стратегії та виконання

Розуміння та організація сутностей – це буквально те, в чому LLM найкраще розбираються.

Чому б не використати це на свою користь?

Ось деякі способи використання LLM для покращення вашої стратегії семантичного SEO:

• Вилучення сутностей: Введіть існуючий маркетинговий, продуктовий та пов'язаний контент і нехай він повертає ключові сутності (та пов'язані сутності) для вашого бізнесу.
• Визначення тем: На основі вилучених сутностей попросіть LLM визначити потенційні тематичні області для написання.
• Організація кластерів: Під час визначення тем контенту попросіть LLM організувати їх за стовпами та кластерами.
• Знаходження синонімів: Нехай LLM підкаже вам, які інші слова та фрази є синонімами, похідними або іншим чином пов'язаними з сутностями у вашому контенті.
• Створення схеми: Ви ж не планували вводити всі ці пари атрибут-значення схеми вручну, чи не так? Я так не думав.

Межі того, як LLM може допомогти зі стратегією семантичного SEO, тільки починають розширюватися. Як тільки ви почнете входити в процес, ви знайдете ще більше та кращих способів використання штучного інтелекту для покращення геосигналів.

Прогнозування видимості в оглядах штучного інтелекту з семантичною глибиною

Після підготовки контенту ви зможете передбачити ймовірність його появи в оглядах штучного інтелекту та відповідно адаптувати його.

Щоб це зробити:

• Зберіть текст з оглядів ШІ для пошуку відповідних сутностей та ключових слів
• Так само зберіть джерела, на які посилаються ці огляди ШІ
• Використайте LLM для аналізу оглядів ШІ та джерел, а потім порівняйте їх зі своїм контентом

Можливо, ви захочете спочатку спробувати це для нішевої теми або невеликого набору ключових слів.

Якщо все піде добре, ви зможете розширити свій підхід, щоб охопити ширші теми з глибшими джерелами.

Інструмент штучного інтелекту для аналізу семантичних розривів

Вам слід провести аналіз семантичних розривів як частину загального аналізу контентних розривів.

По суті, за допомогою аналізу семантичних розривів ви будете шукати:

• Відсутні сутності та синоніми
• Відсутні зв'язки між сутностями
• Відсутні атрибути, які забезпечують краще розуміння існуючих сутностей

Один із інструментів, який ви можете використовувати для виявлення семантичних прогалин, – це інструмент Semrush AI Visibility.

На лівій панелі навігації виберіть «AI SEO > Visibility Overview» (Огляд видимості). Потім введіть ім’я свого домену в текстове поле та натисніть кнопку «Analyze» (Аналізувати).

Після завершення аналізу ви побачите серію звітів з інформацією про видимість вашого веб-сайту в різних інструментах штучного інтелекту.

Ви можете змінити результати інструменту LLM, які ви переглядаєте, натиснувши на спадне меню під рядком конкурентів і вибравши потрібний інструмент.

Щоб переглянути можливі семантичні прогалини, прокрутіть униз до звіту «Розподіл за питаннями».

Цей звіт із розбивкою по сторінках надасть список питань огляду ШІ, за якими ви та ваші конкуренти ранжуєтесь.

Запитання, де ваші конкуренти мають вищий рейтинг, ніж ви, можуть свідчити про семантичні прогалини у вашому контенті.

Ви можете переглянути відповідь у запиті штучного інтелекту, натиснувши на стрілку в крайньому лівому куті. Це може дати вам додаткове розуміння того, де знаходяться семантичні прогалини.

Майбутнє семантичного SEO

Семантичне SEO існує вже давно, і з кожним роком воно стає все більш актуальним. Немає підстав очікувати, що ця тенденція не продовжиться.

Тим не менш, ось кілька речей, яких ми можемо очікувати:

• Постійне зростання популярності індексації, орієнтованої на сутності, та пошуку, орієнтованого на сутності.
• Постійна потреба в семантично багатому, фактично правильному контенті для генеративного ШІ.
• Мультимодальний пошук із семантичною релевантністю для зв'язку між зображеннями, відео та аудіо, а також, звичайно, текстом.
• Інтеграція з кращими інструментами конфіденційності та покращеними джерелами даних власних джерел.

Читайте оригінал статті