Mạng ngữ nghĩa được kết nối với khái niệm cơ sở tri thức có thể đại diện cho thông tin trong thế giới thực cho những thứ có kết nối quan hệ. Một cơ sở tri thức có thể có hàng nghìn kiểu quan hệ với hàng tỷ thực thể và hàng nghìn tỷ dữ kiện.

Một mạng ngữ nghĩa có thể được tạo ra từ bất kỳ sự tồn tại nào trong thế giới thực với các đặc điểm tương hỗ như trọng lượng, kích thước, loại, mùi hoặc màu sắc. Mối quan hệ giữa Mạng ngữ nghĩa và Web ngữ nghĩa được tạo ra bởi các công cụ tìm kiếm và tối ưu hóa ngữ nghĩa.

Mạng ngữ nghĩa được sử dụng trong Phân tích ngữ nghĩa, Định dạng từ ngữ, Tạo mạng từ, Lý thuyết đồ thị, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Hiểu và Tạo. Phối cảnh của Mạng ngữ nghĩa có thể được sử dụng trong Tối ưu hóa Công cụ Tìm kiếm Ngữ nghĩa bằng cách cung cấp một mạng nội dung ngữ nghĩa.

Trong Nghiên cứu điển hình về SEO này, hai trang web khác nhau với hai phương pháp khác nhau có cùng góc nhìn sẽ được giải thích dựa trên các mẫu Truy vấn, Tài liệu, Ý định và các cặp thực thể-thuộc tính đằng sau chúng.

Sử dụng sự hiểu biết về cách các công cụ tìm kiếm thể hiện kiến ​​thức và cách chúng mở rộng sự thể hiện kiến ​​thức, tôi có thể tận dụng điều đó để tạo ra kết quả xếp hạng đáng kinh ngạc. Khi bạn hiểu các khái niệm cơ bản, tôi sẽ giải thích cách tôi áp dụng chúng cho hai trang web khác nhau và sau đó tôi sẽ trình bày chi tiết các phương pháp tôi đã sử dụng.

Mạng ngữ nghĩa có thể giúp Xếp hạng trang web của bạn như thế nào?

Dưới đây, bạn sẽ tìm thấy kết quả thô tổng thể cho Dự án I.

Kết quả cho Dự án Một là IstanbulBogaziciEnstitu.com. Để chứng minh rằng “Mạng ngữ nghĩa” có thể được sử dụng cho SEO với các mẫu tài liệu và truy vấn, tôi sẽ trình bày hai mạng nội dung khác nhau từ Dự án Một. Dự án Một sẽ có kết quả tốt hơn nhiều trong tương lai gần nhờ Mạng Nội dung Ngữ nghĩa Hai. Máy khách sẽ chịu trách nhiệm cho việc triển khai mạng thứ hai này, nhưng tôi cũng sẽ giải thích logic của nó.

17 ngày sau, đây là tiến độ thực hiện trên Dự án I:

17 ngày sau, quá trình xếp hạng lại của Mạng nội dung ngữ nghĩa rõ ràng hơn.

Các khái niệm về Mạng Nội dung Ngữ nghĩa giúp chúng tôi hiểu giá trị của truy vấn, mục đích tìm kiếm, hành vi và các mẫu tài liệu cho các thực thể từ cùng một loại. Trong Nghiên cứu điển hình về SEO tập trung vào mạng ngữ nghĩa này, Cơ quan quản lý chuyên đề trước đó và Nghiên cứu điển hình về SEO theo ngữ nghĩa sẽ được đào sâu thông qua hai trang web mới sử dụng mạng nội dung được tạo theo ngữ nghĩa xung quanh các loại thực thể giống nhau.

Đây là hình ảnh SEMRush của Dự án đầu tiên. Tôi cũng phải đề cập rằng trang web này đã mất Bản cập nhật thuật toán lõi rộng tháng 6, nếu nó không mất “Khả năng xếp hạng”, thì kết quả sẽ tốt hơn. Đối với Bản cập nhật thuật toán lõi rộng tiếp theo, với quyền hạn, mức độ phù hợp và dữ liệu lịch sử theo chủ đề tốt hơn, nó có thể khôi phục “Khả năng xếp hạng” một cách dễ dàng.

Tên của Dự án thứ hai là Vizem.net. Không giống như Project One, bạn có thể thấy rằng Vizem.net có tốc độ tăng chậm hơn nhưng ổn định. Đó là bởi vì họ sử dụng Mạng Nội dung Ngữ nghĩa với các quan điểm hơi khác nhau. Dưới đây, bạn có thể xem kết quả Ahrefs của Dự án thứ hai.

Kết quả của Dự án thứ hai thể hiện một “Quy trình xếp hạng lại chậm” bằng cách cải thiện dần dần Mức độ bao phủ và Thẩm quyền của Chuyên đề. Các thuật ngữ “Xếp hạng lại” và “Xếp hạng ban đầu” sẽ được giải thích sau các khái niệm liên quan đến Mạng Nội dung Ngữ nghĩa. Nếu bạn nhận ra “sự ổn định” trong đồ họa, đó là vì tôi đã ngừng xuất bản nội dung mới trong nguồn. 

Và, nó ảnh hưởng đến Quy trình xếp hạng lại khi bạn nhận ra từ số lượng của 3 Tổng số truy vấn hàng đầu. Mối quan hệ “Động lượng” và “Xếp hạng lại” có thể được tìm thấy sau khi giải thích các khái niệm cơ bản.

Dưới đây, bạn có thể tìm thấy kết quả SEMRush của Vizem.net.

Lưu lượng truy cập thực tế của trang web này nhiều hơn gấp 3 lần so với con số được nêu trong SEMRush. Bạn cũng có thể nhận ra khái niệm “ổn định” và “động lượng” trong các biểu đồ này.

Trong khi viết Nghiên cứu điển hình về SEO Topical Authority, tôi cảm ơn Bill Slawski vì đã giáo dục quan điểm của tôi. Tôi cũng lặp lại nó cho Nghiên cứu điển hình về SEO mạng nội dung theo ngữ nghĩa. Để hiểu khái niệm “Xếp hạng lại” và “Xếp hạng ban đầu”, nên đọc “Cách Công cụ Tìm kiếm có thể xếp hạng lại Kết quả Tìm kiếm” .

Vào ngày 18 tháng 3 năm 2021, Oncrawl, RankSense và Holistic SEO & Digital đã xuất bản Hội thảo trên web về SEO và Khoa học dữ liệu Python . Trong hội thảo trên web, SERP đã được ghi lại để làm sinh động sự khác biệt về kết quả. Có thể thấy rằng công cụ tìm kiếm thay đổi thứ hạng của một số nguồn nhất định với những nguồn khác với tần suất tương tự.

Trước khi tôi tiếp tục xa hơn, tôi biết rằng đây là một bài báo dài. Nhưng, thực ra đây là một lời giải thích ngắn gọn về một phương pháp SEO rất phức tạp. Mạng nội dung ngữ nghĩa đòi hỏi quá nhiều suy nghĩ trong khi thiết kế chúng và hàng tháng đào tạo cho khách hàng, tác giả và cùng với việc giới thiệu.

Vì vậy, trong bài viết này, tôi muốn tập trung vào các định nghĩa của các khái niệm với các gợi ý ngắn gọn có thể thực thi tốt nhất có thể và các bằng sáng chế quan trọng của Google và các công cụ tìm kiếm khác, các tài liệu nghiên cứu cùng với các khái niệm của riêng chúng. Trong phiên bản dài (về cơ bản, một cuốn sách), tôi đã tập trung vào “xếp hạng ban đầu” và “xếp hạng lại” các mạng nội dung ngữ nghĩa.

Từ ngày 11 tháng 2 năm 2020, Glenn Gabe có một ví dụ điển hình cho việc xếp hạng lại và kiểm tra phương pháp trực quan của Công cụ tìm kiếm.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm, hãy đọc “Tầm quan trọng của Xếp hạng ban đầu và Xếp hạng lại đối với SEO” .

Để đi sâu vào dữ liệu trong thế giới thực cho Nghiên cứu điển hình về SEO, các khái niệm để hiểu về Mạng nội dung ngữ nghĩa nên được xử lý với quan điểm Thông hiểu-Giao tiếp của Công cụ Tìm kiếm.

Như một ví dụ về xếp hạng lại của Vizem.net, bạn có thể thấy tình hình cập nhật ở trên. Trong các phần sau của Nghiên cứu điển hình về SEO, sẽ có nhiều giải thích hơn về các Thuật toán xếp hạng lại của Google cho SEO.

Mạng ngữ nghĩa là gì?

Mạng Ngữ nghĩa có thể được sử dụng để kết nối và phân tích internet vạn vật. Nó có thể mang lại lợi ích cho việc nhận ra những người mua tiềm năng trên thị trường công nghệ hoặc chỉ là phân tích đồng từ cho các sáng tạo và phân nhóm mạng từ khóa. Một mạng ngữ nghĩa có thể được sử dụng để hỗ trợ điều hướng và tiết lộ cấu trúc của các mối quan hệ, hoặc tầm quan trọng tương đối của một sự vật với một thứ khác.

Mạng ngữ nghĩa có các thành phần bên dưới:

• Lexical Semantics: Hiểu từ và khái niệm nào được liên kết với những từ và khái niệm nào khác, có sự khác biệt nào.
• Thành phần cấu trúc: Hiểu được nút nào được kết nối với cạnh nào với thông tin gì.
• Thành phần ngữ nghĩa: Định nghĩa các dữ kiện.
• Phần thủ tục: Giúp tạo thêm kết nối giữa các thành phần.

Vì mạng ngữ nghĩa là đa mục đích, các thuật toán NLP cũng có thể được sử dụng cho các mục đích rất đa dạng, chẳng hạn như để giúp xác định các vấn đề sức khỏe phức tạp. Cấu trúc mạng ngữ nghĩa giống nhau có thể được thực hiện trong nhiều lĩnh vực khác nhau, miễn là các lĩnh vực này có mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các lĩnh vực khác nhau.

So sánh 6 tháng cuối năm của Dự án đầu tiên.

Cơ sở kiến ​​thức là gì?

Cơ sở tri thức là một thư viện thông tin có phân loại ở dạng máy có thể đọc được. Cơ sở kiến ​​thức có thể được sử dụng như một bách khoa toàn thư có thể được thu hẹp và đào sâu dựa trên truy vấn. Một cơ sở kiến ​​thức có thể được hình thành dựa trên các mệnh đề, trích xuất thực tế và khai thác thông tin. Mối quan hệ giữa mạng ngữ nghĩa và cơ sở tri thức là mọi thứ nằm trong mạng ngữ nghĩa sẽ được đặt vào cơ sở tri thức trong khi trích xuất các dữ kiện.

So sánh 3 tháng cuối năm của Dự án đầu tiên

Mạng Nội dung Ngữ nghĩa là gì?

Mạng Nội dung Ngữ nghĩa đại diện cho một mạng nội dung đã được chuẩn bị dựa trên các thành phần và hiểu biết của mạng ngữ nghĩa. Mạng nội dung ngữ nghĩa có thể bao gồm nhiều thuộc tính từ một thực thể hoặc các thực thể từ cùng một nhóm để cung cấp cơ sở tri thức chi tiết hơn.

Trong Mạng Nội dung Ngữ nghĩa, các Điều khoản và Bộ ba của Miền tri thức có thể được sử dụng để báo hiệu mục đích chính của tài liệu và các phần nội dung lân cận có thể có.

Công cụ tìm kiếm có thể so sánh cơ sở kiến ​​thức của chính nó với cơ sở kiến ​​thức có thể được tạo ra từ nội dung của trang web. Nếu trang web có mức độ chính xác và toàn diện cao đối với các lớp ngữ cảnh khác nhau, công cụ tìm kiếm có thể cải thiện cơ sở kiến ​​thức của chính nó từ nội dung của trang web. Nếu một công cụ tìm kiếm cải thiện và mở rộng cơ sở tri thức của chính nó từ một nguồn khác trên web mở, thì đó là tín hiệu của Niềm tin dựa trên tri thức cấp cao.

So sánh hàng năm trong 3 tháng qua dựa trên Dự án đầu tiên.

Niềm tin dựa trên tri thức là gì?

Niềm tin dựa trên tri thức tập trung vào việc dựa trên web mở dựa trên “độ chính xác của thông tin”, không phải “Xếp hạng trang”. Nó là một thuật toán tương tự như RankMerge. Niềm tin dựa trên tri thức liên quan đến bộ ba, trích xuất dữ liệu, kiểm tra độ chính xác và hiểu văn bản bằng cách loại bỏ sự mơ hồ của văn bản.

Sự tin cậy dựa trên tri thức có thể đạt được bằng cách cung cấp mạng nội dung ngữ nghĩa có các thành phần được kết nối chặt chẽ trong bài viết, dựa trên các lớp ngữ cảnh khác nhau nhưng có liên quan.

Phiên không phải trả tiền của Vizem.net từ GA trong 6 tháng qua.

Dưới đây, bạn sẽ thấy một ví dụ về bài thuyết trình Niềm tin dựa trên Tri thức từ Luna Dong. Nó chỉ ra cách một công cụ tìm kiếm có thể tập trung vào “các yếu tố xếp hạng nội bộ” thay vì các yếu tố xếp hạng ngoại sinh. Nó giải thích rằng PageRank cao không thể tự nó thể hiện chất lượng và độ chính xác cao cho nội dung. Vì vậy, có một KBT (Niềm tin dựa trên tri thức) là quan trọng.

Rất cám ơn Arnout Hellemans, người đã chia sẻ bài giảng giáo dục này với tôi trong cuộc trò chuyện riêng về SEO. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về Niềm tin dựa trên tri thức: Hội thảo Stanford – Kho tri thức và Niềm tin dựa trên kiến ​​thức

Phạm vi theo ngữ cảnh là gì?

Phạm vi theo ngữ cảnh và Phạm vi chuyên đề không giống với Miền tri thức và Miền theo ngữ cảnh không giống nhau. Phạm vi bao phủ theo ngữ cảnh đại diện cho các góc xử lý của một khái niệm. Một khái niệm có thể được xử lý dựa trên những điểm tương hỗ của nó với những thứ khác.

Chẳng hạn như nếu thực thể là một quốc gia, lập trường của họ về cuộc khủng hoảng môi trường có thể được xử lý. Nếu các quốc gia khác được xử lý theo cùng một góc độ, điều đó có nghĩa là chúng tôi đang bao gồm một miền theo ngữ cảnh.

Công cụ tìm kiếm của Google xây dựng các tài liệu nghiên cứu và bằng sáng chế của mình theo thời gian. Trích dẫn bên phải từ phần trên là một thuộc tính cho “vectơ ngữ cảnh” trong khi phần bên trái là một thuộc tính cho “phân loại cụm từ”. Điều thú vị là, ngay cả ví dụ cũng giống nhau, đó là “máy ảnh kỹ thuật số”.

Các chi tiết sâu hơn và các phần phụ của các kết hợp này đại diện cho các lớp ngữ cảnh trong một miền ngữ cảnh. Mọi thực thể dù được đặt tên hay không, đều có nhiều miền ngữ cảnh. Do đó, Google trích xuất nhiều miền theo ngữ cảnh hơn và người dùng tìm kiếm các truy vấn dài hơn mỗi năm.

Khi Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và Hiểu ngôn ngữ tự nhiên được phát triển, các truy vấn và tài liệu sẽ mở rộng cùng nhau về chi tiết và ngữ cảnh.

Đồ họa Phiên không phải trả tiền GA trong 4 tháng qua của Dự án BoğaziciEnstitu. Do “Giai đoạn thu thập dữ liệu lịch sử” của dự án, các chi tiết gia tăng không rõ ràng để được xem là tuyến tính.

Mức độ phù hợp theo ngữ cảnh có thể được hiểu bởi “bộ định nghĩa ngữ cảnh”. Định nghĩa ngữ cảnh có thể là một tính từ, trạng từ hoặc bất kỳ giới từ nào khác, chẳng hạn như các cụm từ bắt đầu bằng “for, in, at, while, while”. Các câu hỏi liên quan đến thực thể bên dưới không giống nhau về miền ngữ cảnh:

• Những loại trái cây hữu ích nhất cho trẻ bị mất ngủ?
• Những loại trái cây hữu ích nhất cho trẻ em bị lo lắng là gì?

Các câu hỏi liên quan đến thực thể bên dưới không giống nhau về lớp ngữ cảnh:

• Những loại trái cây hữu ích nhất cho trẻ bị mất ngủ nghiêm trọng trên 6 tuổi là gì?
• Những loại trái cây hữu ích nhất cho trẻ em dưới 6 tuổi bị lo lắng ở mức độ thấp là gì?

Các câu hỏi liên quan đến thực thể dưới đây không giống nhau về lĩnh vực kiến ​​thức:

• Những cuốn sách hữu ích nhất cho trẻ em bị mất ngủ nghiêm trọng trên 6 tuổi là gì?
• Những trò chơi hữu ích nhất cho trẻ em bị lo âu cấp độ thấp dưới 6 tuổi là gì?

Nhưng tất cả những câu hỏi này có thể nằm trong cùng một Mạng Nội dung Ngữ nghĩa vì chúng đều có cùng một “khái niệm” và “khu vực quan tâm” với hoạt động tìm kiếm tương tự và hoạt động trong thế giới thực liên quan đến tìm kiếm.

Công cụ tìm kiếm chia web thành các miền tri thức khác nhau, đồng thời tính toán điểm ngữ cảnh vĩ mô và vi mô cho một nguồn, một trang web và một phần trang web cùng một lúc.

Tôi biết rằng tôi có rất nhiều khái niệm mới cho bạn và vì đây là phiên bản ngắn gọn của bài viết này, tôi sẽ không thể nói về mọi thứ ở đây, nhưng trong một Khóa học SEO ngữ nghĩa trong tương lai, tôi sẽ xử lý những điều này chẳng hạn như sự khác biệt giữa “hoạt động tìm kiếm” và “hoạt động trong thế giới thực liên quan đến tìm kiếm”.

Hãy tiếp tục một chút đến những điều cụ thể hơn.

Để hiển thị các chi tiết của Dự án BogaziciEnstitu, bạn có thể kiểm tra phiên bản hình ảnh tương tác. Quá trình thử nghiệm và xếp hạng lại của các công cụ tìm kiếm rõ ràng hơn về dự án này sau sự kiện nguồn dữ liệu lịch sử.

MuM có liên quan như thế nào đến Mạng nội dung ngữ nghĩa?

Học đa nhiễm với Unified Transformer hoặc the Multitask Unified Model đào tạo các mô hình ngôn ngữ để đánh giá đầu vào trực quan, cũng như văn bản. Nó có thể tạo ra văn bản cùng với sự hiểu biết. Ngoài ra, MuM là ngôn ngữ bất khả tri, nói cách khác, SEO ngữ nghĩa phụ thuộc vào kỹ năng ngôn ngữ, nhưng nó không bị giới hạn ở một ngôn ngữ.

Vì các thực thể không có ngôn ngữ và ý nghĩa là phổ biến, MuM tận dụng thông tin từ nhiều ngôn ngữ và nhiều ngữ cảnh vào một cơ sở tri thức duy nhất.

Để trả lời các câu hỏi từ hình ảnh, MuM tạo các câu hỏi dựa trên các đối tượng được phát hiện trong một hình ảnh. Trong tương lai gần, các câu hỏi liên quan đến âm thanh và video cũng sẽ có thể được tạo ra.

MuM sử dụng các miền khác nhau để phát hiện đối tượng và hiểu ngôn ngữ tự nhiên với cấu trúc bộ mã hóa – giải mã. Mọi đầu vào đến từ một khu vực khác nhau của web mở trong khi tất cả chúng đều được đánh giá từ một bộ giải mã được chia sẻ duy nhất. Dưới đây, bạn sẽ có thể xem thêm một ví dụ từ bài báo nghiên cứu.

Xin lưu ý, MuM có thể mạnh hơn BERT gấp 1000 lần, nhưng BERT vẫn được sử dụng trong Bộ mã hóa văn bản của MuM.

Ưu điểm chính của MuM là nó có thể được sử dụng cho hình ảnh và âm thanh trực tiếp, đó là lý do tại sao nó có thể được gọi là mô hình “đa nhiệm”.

• Ưu điểm thứ hai là nó loại bỏ tất cả các rào cản ngôn ngữ một cách trực tiếp.
• Ưu điểm thứ ba là nó có thể kết nối mọi thứ với một thứ khác mà không cần thêm người trung gian. Ư
• Uu điểm thứ tư là MuM cũng có thể tạo ra văn bản, không giống như BERT.

Mối liên hệ giữa MuM, Cơ sở tri thức, Mạng ngữ nghĩa và Phạm vi ngữ cảnh là công cụ tìm kiếm có thể tìm thấy nhiều miền ngữ cảnh hơn thông qua các bộ định nghĩa ngữ cảnh và sự kết hợp của chúng với các miền tri thức có thể có.

Do đó, một Mạng nội dung ngữ nghĩa có cấu trúc tốt được định hình với Bản đồ chủ đề và Ngữ cảnh nguồn phù hợp có thể cải thiện Niềm tin cơ sở tri thức, cùng với Cơ quan chuyên đề.

Bối cảnh của Nguồn là gì?

Bối cảnh của Nguồn đại diện cho hai điều. Mạng tìm kiếm trung tâm của nguồn và hoạt động tìm kiếm trung tâm có thể được thực hiện với hoạt động tìm kiếm liên quan. Đối với một trang web thương mại điện tử, bối cảnh nguồn là mua một sản phẩm cụ thể hoặc một loại sản phẩm cụ thể.

Nếu đó là một trang web du lịch, bối cảnh của nguồn là từ một nơi khác đến các loại thực phẩm, phong cảnh hoặc chỉ là kinh doanh. Dựa trên Ngữ cảnh của Nguồn, thiết kế Mạng Nội dung Ngữ nghĩa và Bản đồ Chuyên đề sẽ cần được định cấu hình thêm. Điều này yêu cầu chọn các phần trung tâm trong bản đồ chuyên đề và các phần bổ sung trong bản đồ chuyên đề.

The phrase-based indexing, and the entity-oriented search understanding are connected to each other based on the semantics. Above, the “Named Entity Disambiguation” and the “Automatic taxonomy generation in search results using phrases” can be seen together for determining the “context”. The good phrases, and the unique but correlated information for a topic will help for better initial and re-ranking.

Again, some of these concepts, the “topical map configuration”, “semantic content network design” have not been defined yet, and this is not the right place for it. But, the related search activity has been explained along with the canonical search intent, and representative phrases for these canonical search intents.

Background of the Semantic Network Focused SEO Case Study

Based on the concepts above, I used Semantic Networks to create an SEO Case Study. We’ll look at the two website projects I mentioned at the beginning of this article and examine the results, and how I implemented Semantic Networks to produce them.

To give you an idea of how powerful these networks can be, the SEO-related results for the Semantic Network-focused SEO Case Study are listed below.

• Semantic Network Understanding is a necessity to create a proper Topical Map.
• For both of the projects, Technical SEO is not used in order to isolate the effects of semantic SEO.
• Page Speed Optimization is not used, for the same reason.
• Design and WUX (Website User Experience) Optimization are not used.
• Backlinks (External References and PageRank flow) are not used.
• Both of the brands do not have historical data. Vizem.net is completely new, BoğaziçiEnstitusu has an older history but it was lower than the actual company.
• OnPage SEO or other verticals of the SEO is not used.
• Both of the brands have a better server than the previous Topical Authority Case Study example.

This Semantic Network-focused SEO Case Study will help the people who want to improve their Semantic SEO perspective with two different methodologies and concepts that focus on two different websites.

Project Two: Vizem.net focuses on Visa Application Process. Before writing, publishing, or even launching these projects, I have shown both of these websites many times to my other clients, or partners. And, Vizem.net has started its “Topical Authority” journey recently.

SEO based on Semantic Networks Case Study has been written in two different versions. If you want to read all of the related patents, research papers, and deeply detailed examinations, interpretations from the search engine point of view while understanding search engines’ decision trees further, you can read the Importance of Initial-ranking and Re-ranking SEO Case Study article which is longer than 30.000 words.

If you do not have enough theoretical knowledge for SEO and historical background, you can continue to read the executive summary.

Below, you can see the Second Project (Vizem.net) graphic from SEMRush.

The SEMRush graphic of the Second Website. Vizem.net is an entirely new source that targets industries with a high level of rooted competitors such as “Visa Application”. Especially, due to the latest events in Turkey, the industry’s competition level is increasing. Thus, using the Semantic Network perspective for creating a Content Network is useful.

First Project: İstanbul Boğaziçi Enstitüsü: 600% Organic Click Increase in 3 Months – Leveraged Historical data and Initial Ranking

İstanbulBoğaziçi Enstitusu is one of the hardest SEO Case Studies that I have performed, not because of the Search Engines, but because of the people and my health issues. Thus, I have left the project and didn’t publish the third semantic content network which is designed to complete the semantic relations based on the source’s context.

Even if it doesn’t have knowledge domain terms, and contextual phrases implemented properly, it is configured with enough levels of semantic connections and accuracy, to allow for an overall organic search performance of over three million sessions per month if the third content network is published in the future, accounting for the increasing effect of the second semantic content network as well.

Dưới đây, bạn sẽ thấy đồ họa thay đổi của İstanbulBoğaziçi Enstitusu trên GSC trong 12 tháng qua. Dự án được khởi động vào tháng 5 năm 2021 theo một cách thích hợp và kết thúc vào tháng 9 năm 2021 bằng cách xuất bản hai Mạng Nội dung Ngữ nghĩa.

Dưới đây bạn có thể xem phiên bản chi tiết hơn. Từ 1400 lần nhấp hàng ngày đến 140000 lần nhấp, và sau đó hơn 10.000 lần nhấp đều đặn mỗi ngày có thể được nhìn thấy trong hiệu suất Tìm kiếm không phải trả tiền

Sự gia tăng lưu lượng truy cập của mạng nội dung đầu tiên sau khi ra mắt có thể được nhìn thấy bên dưới.

Ảnh chụp màn hình này cho thấy tháng thứ 4 của Mạng Nội dung Ngữ nghĩa Đầu tiên.

Như bạn có thể thấy từ hình ảnh, toàn bộ lưu lượng truy cập tổng thể của trang web đã bị chi phối và ảnh hưởng bởi Mạng Nội dung Ngữ nghĩa Thứ nhất, mạng này tập trung vào “các nhánh giáo dục”. Mạng nội dung thứ hai mà tôi đã khởi chạy với trang web này có thể được nhìn thấy bên dưới từ Google Search Console. Ảnh chụp màn hình bên dưới là từ ngày thứ 16 của mạng nội dung ngữ nghĩa thứ hai.

Xếp hạng ban đầu và xếp hạng lại đã được sử dụng trong bài viết vì chúng xác định các giai đoạn của thuật toán xếp hạng cùng với các loại và mục đích của chúng trước khi kiểm tra một nguồn và một trang web từ nguồn trong SERP cho các truy vấn quan trọng hơn có mức độ phổ biến .

Mạng Nội dung Ngữ nghĩa Đầu tiên của Dự án Đầu tiên Tập trung vào điều gì?

“Mạng nội dung ngữ nghĩa” sử dụng một mạng ngữ nghĩa từ cơ sở tri thức để giải thích các mối quan hệ chính, phụ và cấp ba giữa những thứ trong cơ sở tri thức. Do đó, việc tạo Mạng nội dung ngữ nghĩa đòi hỏi phải thiết kế mạng nội dung ngữ nghĩa tiếp theo dựa trên ngữ cảnh của nguồn vốn là chức năng chính của trang web.

Trong bối cảnh này, mạng nội dung ngữ nghĩa đầu tiên đã tập trung vào “các khoa, chi nhánh giáo dục của trường đại học và những nhu cầu cần thiết cho việc đào tạo đại học trong một tổ chức và chi nhánh cụ thể”.

Dưới đây, bạn sẽ tìm thấy Đồ họa Ahrefs của Mạng Nội dung Ngữ nghĩa Đầu tiên.

Đây là năm ngày sau so với ảnh chụp màn hình trước đó.

“Root: istanbulbogazicienstitu.com/bolum”, sau giai đoạn xếp hạng ban đầu đầu tiên, quá trình xếp hạng lại hiệu quả và năng suất hơn.

Bạn có thể xem phiên bản bốn ngày sau như bên dưới để hỗ trợ bản chất của “xếp hạng lại”.

Mạng Nội dung Ngữ nghĩa Thứ hai của Dự án Đầu tiên Tập trung vào điều gì?

Mạng nội dung ngữ nghĩa thứ hai tập trung các nghề nghiệp, công việc, kỹ năng và giáo dục cần thiết những kỹ năng hoặc thói quen này. Dựa trên mạng nội dung ngữ nghĩa đầu tiên, mạng nội dung ngữ nghĩa thứ hai đã được hỗ trợ. Và, theo “các mẫu mục đích truy vấn”, hai mạng nội dung phụ ngữ nghĩa khác nhau được tạo và đặt với các “kết nối quan hệ” trong khi được kết nối với các cấp phân cấp tương tự trên.

Tôi biết rằng những phần này phức tạp với bạn vì bạn chưa thấy định nghĩa cho những thứ bên dưới.

• Mạng nội dung ngữ nghĩa
• Bối cảnh nguồn
• Mạng nội dung phụ ngữ nghĩa
• Kiến thức cơ bản
• Kết nối quan hệ
• Xếp hạng ban đầu
• Xếp hạng lại
• Phạm vi theo ngữ cảnh
• Xếp hạng so sánh
• Trích xuất sự kiện

Sau khi giải thích trang web thứ hai, bạn sẽ dễ dàng hiểu các khái niệm và câu này hơn.

Vizem.net: Từ 0 đến 9.000+ nhấp chuột hàng ngày mỗi ngày trong 6 tháng – Xếp hạng tổng hợp đòn bẩy với mức độ phù hợp theo ngữ cảnh

Bạn có thể xem biểu đồ của Vizem.net trong 12 tháng qua. Đối với dự án này, do Covid-19, chúng tôi đã gặp rất nhiều vấn đề về kinh tế vì chủ đầu tư là người trong ngành kinh doanh phòng tập thể dục. Vì vậy, tôi có thể nói rằng các vấn đề kinh tế đã làm chậm lại dự án và nó gây ra một số độ trễ cho “Quy trình xếp hạng lại”.

Để hiểu xếp hạng ban đầu và xếp hạng lại xa hơn một chút, bạn có thể sử dụng biểu đồ bên dưới.

Bạn có thể tìm thấy một số định nghĩa liên quan đến Xếp hạng ban đầu và Xếp hạng lại từ hình trên.

• Việc tăng thứ hạng lớn đã xảy ra trong các Bản cập nhật chưa được xác nhận của Google. Một số thử nghiệm đã đưa ra một số Đoạn trích nổi bật và Mọi người cũng đặt câu hỏi.
• Một số thử nghiệm từ Google đã xóa thu nhập FS và PAA.
• Mỗi lần, mốc thời gian giữa hai quá trình xếp hạng lại ngắn hơn.
• Các quy trình xếp hạng lại đã cải thiện khả năng Xếp hạng của nguồn mọi lúc.
• Nguồn luôn cải thiện bán kính mức độ liên quan của nó trong khi mở rộng các cụm truy vấn.

Chỉ là một lưu ý, tôi có thể để lại một câu bên dưới.

Nếu một Công cụ tìm kiếm lập chỉ mục trang web của bạn, điều đó không có nghĩa là công cụ tìm kiếm đã hiểu trang web đó. Lập chỉ mục diễn ra nhanh hơn sự hiểu biết và hầu hết thời gian, công cụ tìm kiếm xếp hạng một trang web với các dự đoán, “ban đầu”. Sau khi hiểu rõ, việc “xếp hạng lại” sẽ xảy ra.

So sánh 3 tháng qua của Vizem.net

Mạng Nội dung Ngữ nghĩa của Vizem.net như thế nào?
Tôi nhớ rằng đối với nhiều khách hàng, bạn bè hoặc các Nhóm SEO bí mật của tôi, trong các cuộc họp, tôi đã chứng minh cả hai trang web này bằng cách nói, “chúng sẽ bùng nổ”. Và, trong khi viết bài này, tôi nói với bạn điều này:

Hãy xem Mạng nội dung ngữ nghĩa “istanbulbogazicienstitu.com/meslek”, vì nó sẽ bùng nổ. Và, bạn có thể tìm thấy một video mà tôi đã xuất bản trước khi viết bài này trong khi trình bày “Dữ liệu lịch sử” từ một sự kiện theo mùa và ảnh hưởng của nó đối với các quy trình Ban đầu và Xếp hạng lại. Bạn có thể thấy nó dưới đây.

Dựa trên điều này, Mạng nội dung ngữ nghĩa của Vizem.net không tương tự với İstanbulBogazici Enstitusu, do đó, tôi đã không sử dụng “mức độ tăng cường độ phủ sóng theo chủ đề và dữ liệu lịch sử”, tôi cần tạo thẩm quyền liên quan đến các loại thực thể, thuộc tính của chúng và các hành động có thể xảy ra đằng sau các truy vấn cho các cặp thuộc tính-thực thể này.

Vizem.net không chỉ có “chi nhánh đại học giáo dục”, hoặc “nghề nghiệp và các khóa học trực tuyến” trong đó. Nó có “các quốc gia để xin thị thực”. Do đó, việc tạo đủ mức Cơ quan chuyên đề đòi hỏi sự nhất quán theo thời gian với ít nhất 190 mạng nội dung ngữ nghĩa khác nhau.

Ảnh chụp màn hình từ ngày 18 tháng 12 năm 2021. Bạn có thể thấy việc xếp hạng lại liên tục và tăng số lần hiển thị và số lần nhấp. Đây là 4 tuần sau so với ảnh chụp màn hình trước đó.

Để xem các sự kiện xếp hạng lại, bạn có thể so sánh phiên bản trần của đồ họa hiệu suất tìm kiếm không phải trả tiền thể hiện tác dụng của Semantic SEO.

190 mạng nội dung ngữ nghĩa khác nhau này được định hình dựa trên chính “quốc gia” và các quốc gia được đưa vào trung tâm của bản đồ chuyên đề với mọi lớp ngữ cảnh có thể để cải thiện phạm vi hoạt động tìm kiếm.

Ảnh chụp màn hình từ SEMRush cho thấy nhận thức của họ đối với Vizem.net không giống như những người chơi khác trong ngành.

Tôi cũng đã xuất bản một video khác, chỉ dành cho Vizem.net. Trong video này, tình huống cuối cùng của trang web không tồn tại, do đó, tôi tin rằng nó cũng cung cấp một sự so sánh tốt đẹp giữa ngày hôm nay và ngày đó.

Cuối cùng, việc xuất bản những thứ không liên quan trong một bài báo, phân đoạn trang web hoặc nguồn không liên quan có thể làm giảm mức độ liên quan tổng thể của thực thể web với miền tri thức cụ thể. Vizem.net sẽ cho thấy giá trị thực của nó, và khả năng xếp hạng trong tương lai sẽ tốt hơn rất nhiều.

Bảng so sánh 6 tháng cuối năm của Vizem.net.

Before I continue further, I know that this is a long article. But, actually this is a brief explanation of a highly complex SEO methodology. Semantic Content Networks require too much thinking while designing them, and months of education for clients, authors, and along with the onboarding.

Thus, in this article, I want to focus on the definitions of the concepts with the best possible executable brief suggestions and important Google, and other search engines’ patents, research papers along with their own concepts. In the long version (basically, a book), I have focused on “initial ranking” and “re-ranking” of semantic content networks.

If you want to learn more, read the “Importance of Initial Ranking and Re-ranking for SEO”.

Until now, we have processed the things below.

• Semantic Network
• Knowledge Base
• Mạng nội dung ngữ nghĩa
• Niềm tin dựa trên tri thức
• Phạm vi theo ngữ cảnh
• Tên miền và lớp theo ngữ cảnh
• Mức độ liên quan của MuM với Mạng Nội dung Ngữ nghĩa
• Bối cảnh của Nguồn

Những khái niệm này là để hiểu cách Mạng Nội dung Ngữ nghĩa hoạt động và cách chúng có thể được sử dụng với một bản đồ chuyên đề. Các phần tiếp theo sẽ nói về cách một công cụ tìm kiếm xếp hạng các Mạng Nội dung Ngữ nghĩa Ban đầu và sau đó, Sửa đổi. Trong bối cảnh này, những thứ bên dưới sẽ được xử lý.

• Xếp hạng ban đầu
• Xếp hạng lại
• Mẫu truy vấn
• Mẫu tài liệu
• Mẫu ý định tìm kiếm
• Bạn nên làm gì để tận dụng Mạng Nội dung Ngữ nghĩa

Xếp hạng ban đầu cho SEO là gì?

Đây là một thuật ngữ và khái niệm mới cho SEO, nhưng là một khái niệm cũ cho Công cụ tìm kiếm. Phiên bản dài của “Nghiên cứu điển hình về SEO tập trung vào mạng ngữ nghĩa” tập trung vào Thuật toán xếp hạng dựa trên các thuật toán phụ thuộc vào truy vấn, phụ thuộc vào tài liệu, phụ thuộc vào nguồn và nhiều bằng sáng chế. Thu hồi thông tin dự đoán hoặc thuật toán xếp hạng dự đoán cố gắng giảm chi phí tính toán.

Và, ngay cả khi việc lập chỉ mục diễn ra trong một ngày, việc hiểu một tài liệu có thể mất hàng tháng hoặc thậm chí hàng năm. Do đó, tính toán xếp hạng ban đầu là một cách để cải thiện Chất lượng SERP trong khi giảm chi phí. Một số tác vụ liên quan đến Công cụ Tìm kiếm có mức độ ưu tiên cao hơn những tác vụ khác để giữ cho chỉ mục tồn tại, mới và có chất lượng đủ cao.

Thuật ngữ xếp hạng ban đầu xuất hiện trong hàng chục nghìn Bằng sáng chế và tài liệu nghiên cứu khác nhau của Google vì nó là quan điểm cổ điển giữa các nhà xây dựng công cụ tìm kiếm. Do đó, ở trên, bạn có thể thấy các tài liệu bằng sáng chế khác nhau với sự tiếp nối của các đoạn giống nhau và các điều khoản có thay đổi nhỏ xung quanh thuật ngữ xếp hạng ban đầu.

Xếp hạng ban đầu thể hiện thứ hạng của một tài liệu trên SERP ngay sau khi được lập chỉ mục. Xếp hạng ban đầu của một tài liệu thể hiện thẩm quyền tổng thể và mức độ liên quan của nguồn với chủ đề, mẫu truy vấn và mục đích tìm kiếm cụ thể. Cùng một nội dung có thể được xếp hạng khác nhau về xếp hạng ban đầu giữa các nguồn khác nhau.

Xếp hạng ban đầu rất quan trọng trong khi sử dụng Mạng nội dung ngữ nghĩa để xem chất lượng tổng thể và sự gia tăng thẩm quyền của nguồn. Mỗi tài liệu mới đều tăng xếp hạng ban đầu trong khi giảm độ trễ lập chỉ mục nếu thiết kế mạng nội dung ngữ nghĩa được cấu trúc đúng.

Xếp hạng ban đầu hỗ trợ quá trình xếp hạng lại và hiệu quả của nó đối với nguồn. Và, “Khả năng xếp hạng của một nguồn” nên được xử lý với hai thuật ngữ này, ban đầu và xếp hạng lại.

Bạn có thể xem 20 ngày đầu tiên về sự thay đổi không phải trả tiền của Mạng nội dung thứ hai so với Dự án I.

Trong bối cảnh này, bất cứ khi nào Vizem.net xuất bản một tài liệu mới hoặc bất cứ khi nào İstanbulBogazici Enstitu xuất bản một mạng nội dung ngữ nghĩa mới, xếp hạng ban đầu sẽ tốt hơn trước trong khi nội dung được lập chỉ mục nhanh hơn.

Có thể thấy sự nổi bật của xếp hạng ban đầu và dữ liệu lịch sử giữa hai bằng sáng chế bổ sung này của Google. Một là dành cho các tài liệu ban đầu và xếp hạng lại dựa trên phản hồi ngầm của người dùng. Cách còn lại là để làm điều tương tự nếu không tồn tại đủ mức dữ liệu người dùng, dựa trên các truy vấn tương tự. 

Các truy vấn tương tự cũng là điểm liên quan đến Ngữ nghĩa. Việc tạo Mạng nội dung ngữ nghĩa sẽ làm giảm năng lượng cho việc đọc suy nghĩ của chủ sở hữu trang web theo quan điểm của công cụ tìm kiếm.

Xếp hạng lại cho SEO là gì?

Xếp hạng lại là quá trình thay đổi xếp hạng của tài liệu trên SERP dựa trên phản hồi của người dùng, hoặc mức độ liên quan và các thuật toán đánh giá chất lượng. Tần suất xếp hạng lại có thể báo hiệu một bản cập nhật thuật toán hoặc một bản cập nhật trên tài liệu hoặc một bản cập nhật toàn trang cho một nguồn.

Việc xếp hạng lại bị ảnh hưởng bởi dữ liệu lịch sử được giải thích trong Nghiên cứu điển hình về SEO trước đó tập trung vào Cơ quan chuyên đề.

Việc xem xét các quy trình xếp hạng lại và phản hồi từ các công cụ tìm kiếm giúp ích cho việc cấu hình thiết kế mạng nội dung ngữ nghĩa. Tiến trình xếp hạng lại có thể được rút ngắn với sự trợ giúp của lưu lượng truy cập thực tế, cũng như với dữ liệu lịch sử nếu mức độ phù hợp theo ngữ cảnh và chủ đề được cải thiện.

Quá trình xếp hạng lại bị ảnh hưởng bởi xếp hạng ban đầu và chất lượng của nội dung vùng lân cận. Nội dung vùng lân cận sẽ ảnh hưởng đến xếp hạng của bất kỳ thành phần nào được kết nối mạnh mẽ. Các quy trình xếp hạng lại có thể báo hiệu những điểm yếu và khả năng của công cụ tìm kiếm để hiểu các phần nhất định của mạng nội dung ngữ nghĩa.

Nếu thiết kế được tạo chính xác, mạng nội dung ngữ nghĩa sẽ tiếp tục tăng và tăng về hiệu suất tìm kiếm không phải trả tiền theo thời gian và bất kỳ Bản cập nhật nào của Google sẽ xác nhận các quy trình này.

Dưới đây, bạn có thể xem so sánh Mạng nội dung ngữ nghĩa 1 và Mạng nội dung ngữ nghĩa 2 của İstanbulBoğaziçi Enstitu về xếp hạng ban đầu và xếp hạng lại.

Ngày 15 tháng 10 năm 2021, hiệu suất của mạng nội dung ngữ nghĩa đầu tiên của İstanbulBoğaziçiEnstitusu, là ngày thứ 124 kể từ ngày ra mắt.

Ngày 15 tháng 10 năm 2021, hiệu suất của Mạng nội dung ngữ nghĩa thứ hai của İstanbulBogazici Enstitu là ngày thứ 19 kể từ ngày ra mắt.

Như bạn thấy, mạng nội dung thứ hai tăng số lượng truy vấn không phải trả tiền và xếp hạng nhanh hơn nhiều so với mạng đầu tiên. Mạng nội dung ngữ nghĩa 1 có lợi ích của “SEO theo mùa” cung cấp đủ mức dữ liệu lịch sử theo cách tích cực.

Nếu có sự kiện SEO theo mùa, công cụ tìm kiếm sẽ xếp hạng lại các trang và chỉ định bán kính liên quan mới và điểm mức độ phù hợp của hoạt động tìm kiếm cho các tài liệu và nguồn.

Vì vậy, tôi đã chọn sử dụng “khởi động đột ngột” cho các “chi nhánh đại học” trước. Đó là bước đầu tiên của Xây dựng cơ quan chuyên đề tương đương với “dữ liệu lịch sử * mức độ phù hợp chuyên đề”.

So sánh 6 tháng tăng trưởng của İstanbulBogazici Enstitu từ SEMRush.

Note: To compensate for weaknesses in the execution, I designed a Semantic Content Network 3 to unite the first two using conceptual connections by providing the source’s context. If I launched it, you would see that the source would acquire more than 1,2M organic traffic based on the Ahrefs graphic, in reality, it can be more than 2M.

You can see my prediction’s validity from the performance of the Second Content Network. Whenever you check it, you will see that it has thousands of new queries with higher rankings.

In the first Semantic Content Network, the first 3 ranking queries appeared after 2 months’ for the second one, they appeared on the 15th day. You can imagine the increase in authority.

Since the knowledge base of the website is left partially incomplete, after the source loses its momentum for semantic network completion, the search engine can prioritize other sources, and it can decrease the re-ranking positivity along with the relevance-radius and Rankability.

Implementing Semantic Networks on these sites makes use of a few concepts and “templates” used by search engines. Before I tell you about the method for setting up a Semantic Network, you should also understand what these templates are and how they work. This will help you understand how search patterns and document structure impact ranking, and therefore why the method I used in this case study is so effective.

The Initial Ranking, and Re-ranking are two different ranking algorithm types for a search engine based on timing. Search engines have other types of ranking algorithms such as query-dependent, query-independent, content-based, link-based, usage-based.

To be able to understand the ranking systems, and clustering-associating technology of the search engines, the query-document-intent templates, and their relation to each other should be understood.

What is a query template?

Mẫu truy vấn đại diện cho một mẫu tìm kiếm với các cụm từ có thứ tự bao hàm một thực thể để tìm kiếm thông tin thực tế. Mẫu truy vấn có thể có định dạng câu hỏi, định dạng mệnh đề hoặc thứ tự các loại từ, chẳng hạn như một tính từ và một danh từ. Mẫu truy vấn rất hữu ích để tạo các truy vấn gốc và tổng hợp theo quan điểm của công cụ tìm kiếm.

Truy vấn hạt giống có thể giúp công cụ tìm kiếm chọn trọng tâm cho các cụm truy vấn đồng thời giúp phân nhóm tài liệu trang web, loại của chúng và các hoạt động tìm kiếm có thể có cho chúng.

Một Bằng sáng chế khác của Google về “Nhận dạng truy vấn câu hỏi ngầm” mà Nitin Gupta cùng với Steven Baker đã phát minh ra. “Nhận dạng truy vấn câu hỏi ngầm” cũng liên quan đến việc tạo câu hỏi được kết nối với “Hệ thống K2Q”.

Trong ngữ cảnh này, một mẫu truy vấn có thể được sử dụng để cung cấp dữ liệu lịch sử của công cụ tìm kiếm nhằm tạo sự tin cậy. Ngay cả khi công cụ tìm kiếm không hiểu tất cả các khía cạnh của truy vấn hoặc tài liệu cho nó, thì một số nguồn nhất định vẫn có thể được xếp hạng sớm hơn và tốt hơn những nguồn khác do các mẫu tài liệu.

Nếu một nguồn đáp ứng các truy vấn từ một mẫu, công cụ tìm kiếm sẽ xếp hạng nguồn cụ thể cho các loại truy vấn này từ cùng một mẫu tốt hơn ban đầu và trong quá trình xếp hạng lại. Do đó, trên web, chúng tôi có các nguồn chỉ tập trung vào một ngành dọc với một mẫu truy vấn duy nhất, như Wikihow hoặc GiftIdeas.

“Mẫu đề xuất truy vấn” là một trong những tài liệu giải thích cách công cụ tìm kiếm có thể tạo mẫu truy vấn dựa trên nhật ký truy vấn. Vì Nitin Gupta là một trong những người phát minh ra bằng sáng chế này, nên nó càng có giá trị hơn đối với tôi.

A query template can be used for creating a successful semantic content network, but in page contextual domains, and connections should be configured properly for connecting multiple semantic content networks for multiple query templates.

Note: The topic Query Templates, Intent Templates and the Document Templates are closely related, and another SEO Case Study will be published to demonstrate further details about it.

A section from the Representation Learning for Information Extraction
from Form-like Documents of Google for extracting information from templatic content.

What is a document template?

A document template can signal the purpose of a web page based on the design elements, or even the request size, count and types. If a web page has too much JS, it can be a js-dependent website, or the interactivity needs can be higher than others. This can be confirmed easily by just checking the event-listeners on the web page, or input types, and API endpoints.

When it comes to thinking like a search engine, remember that the web is a chaotic place. And, everything possible for understanding the users, especially if the users are Markovian, meaning that they are more influenced by the current page than their history of navigation.

A section that explains how a search engine can use the document templates to see a user’s interest area.

Did you know that Prabhakar Raghavan, the VP of Search on Google, also has a research that asks the same question? “Are Web Users Markovian?”.

A section from the “Are web users Markovian?” research paper.

Yes, they are. Probabilistic Ranking, and Degraded Relevance Ranking are the main columns of a semantic search engine for understanding the users, and creating the best possible highest quality SERP that is prepared for states of possibilities.

Previously, to make “the website design, and look, or tonality” an argument for the representation learning for websites, Bill Slawski has written the “Website Representation Vectors”.

What is a search intent template?

A search intent template can be represented by the need behind the query template. A query-document template can be united based on an intent template. Having a search intent template with possible “Degraded Relevance Ranking”, and “Probabilistic Ranking” understanding will help for creating the best possible search activity and search intent coverage with correct order.

While creating a Semantic Content Network, the most important thing is adjusting the document-query-intent template based on the source’s context for completing a semantic network based on a knowledge domain by improving the contextual coverage to improve the knowledge-based trust and topical authority.

A section from Google’s “Query Refinements based on Inferred Intent”. It works through query clusters and intent templates with semantic connections. You can experience it over different phrase taxonomy levels.

Before moving on to some concrete examples, and suggestions for helping you to create a better semantic content network, I must tell you that even the simple version of this SEO Case Study requires high-level of search engine understanding and communication skills. Thus, even though I feel that I give high-level information, I know that the Semantic SEO course that I will create will show you some more and better concrete examples.

Same patent explains the proper connections between different “query paths” and “context shifts”.

What you should know about leveraging Semantic Content Networks?

To create a Semantic Content Network, sometimes even a simple semantic content brief and design can take one hour, if you put all of the relevant details based on the lexical semantics, or the relation types between entities, and phrases.

Using multiple angles at the same time such as phrase-based indexing, and the word vectors, or context vectors for calculating the contextual relevance of a content overall to a contextual domain, or its relevance as based on the individual sub-content types, it requires high-level of semantic search engine understanding.

Do đó, sử dụng phương pháp tổng hợp sẽ giúp mọi thứ trở nên dễ dàng hơn với các khái niệm mà tôi đã giải thích cho bạn ở trên, bởi vì ngay cả khi bạn chuẩn bị mọi phần mạng nội dung ngữ nghĩa một cách hoàn hảo, tác giả và người viết sẽ không thể viết nó, hoặc người quản lý nội dung sẽ không thể theo tầm nhìn của bạn.

Vì vậy, nó có thể khiến bạn không mệt mỏi và khiến bạn rời khỏi một dự án như tôi đã làm đối với một số Dự án nghiên cứu điển hình về SEO này sau khi tôi chứng minh khái niệm này một cách đủ, sống động và có thể kiểm tra được.

Các gợi ý dưới đây sẽ chỉ dành cho các bước thực hiện dễ dàng và các bước ngắn gọn sẽ giúp ích cho bạn.

1. Không sử dụng các liên kết thanh bên cố định từ mọi mạng nội dung ngữ nghĩa

Mọi liên kết phải có mô tả kết nối giữa hai tài liệu siêu văn bản giống như mọi từ trong một trang web. Cách sử dụng HTML ngữ nghĩa có thể giúp xác định vị trí và chức năng của một tài liệu trên trang web đồng thời giúp các công cụ tìm kiếm phân loại các phần khác nhau theo ngữ cảnh.

Trong ví dụ Vizem.net, tôi không sử dụng cùng một thiết kế thanh bên. Thanh bên không hiển thị các bài đăng mới nhất hoặc những bài quan trọng nhất. Các thanh bên chỉ hiển thị các thuộc tính của các thực thể trung tâm, và chúng không cố định, chúng động. Nói cách khác, dựa trên hệ thống phân cấp trong bản đồ chủ đề, các mạng lưới nội dung ngữ nghĩa thay đổi ngay cả khi chúng nằm trong thanh bên.

Suy nghĩ về các Mô hình Lướt sóng Hợp lý và Lướt sóng Thận trọng có thể giúp SEO tạo ra sự liên quan tốt hơn giữa các tài liệu siêu văn bản khác nhau.

Additionally, the link flows in terms of prominence, and the popularity should follow the source’s context from the best possible connections. Below, you can see the sidebar sections with adjusted Semantic HTML codes.

According to the hierarchy of the article that is active on the session of the user, the tabs, the order of the tabs, the links within the tabs will change. The example above is from the breadcrumb hierarchy below.

2. Support the Semantic Content Networks with PageRank

Even if the external PageRank is not a must from the external sources, if you are able to use it, you will realize that the initial ranking and the re-ranking will be better. For both of these projects, I didn’t use them, but this time, it wasn’t the purpose. For Vizem.net, there were economical problems, and I didn’t want to spend the budget on digital PR and outreach.

For İstanbul BoğaziçiEnstitusu, I arranged a couple of “locally inter-connected sources” to support the authenticity of the source for the specific topic, but again, the company was unable to implement this due to budget and organizational discipline issues.

Detecting Query-specific Duplicate Documents is an important perspective from Search Engines, because the PageRank can help a document to be filtered as valuable even if it is duplicated. Since, the highly organized semantic content networks can be similar to each other, the PageRank flow, and historical data is useful.

When it comes to choosing the external PageRank flow point for these types of semantic content networks, use the sources with historical data. In my case, I had arranged these PageRank endpoints earlier, before I launched and published the first semantic content network.

This way, I was able to take external references from direct competitors, but when I published the semantic content network, the competitors gave up linking the source because they have seen the mass increase of the source as a competitor.

This situation brings us to the third suggestion. If we would be able to use the PageRank flow from external references, the process of re-ranking would be faster, and initial ranking would be higher.

3. Use Different Anchor Texts from Footer, Header and Main Content for the Prominent Semantic Content Network Parts

Anchor texts or the “link text” from the point of view of the search engine signals the relevance of a hypertext document to another. According to the original document of the PageRank, the link count is proportional to the PageRank flow. But, later Google changed this to prevent “link stuffing” and limited the links that can actually pass the PageRank. Based on this, the TrustRank, Cautious Surfer, Hilltop Algorithm, or the Reasonable Surfer Models are developed.

These are two links to the two different semantic content networks for the BogaziciEnstitusu, but since I didn’t implement technical SEO, or UX improvements, you can realize the “cheapness” of the button designs.

According to Google, the same link can’t pass PageRank a second time to another web page, while the PageRank will be passed only from the first link. And, in the original form of the PageRank algorithm, a hypertext document can link itself to improve its PageRank, or 301 redirects can be used to take PageRank of the link target document.

Both of these situations created old Black Hat Techniques such as redirecting a web page to another one temporarily for just taking its PageRank.

This was from the days that the SEOs were able to see the PageRank of a web page from Google Search Console or the SERP. Later, Google started to dampen the PageRank with every redirect while Danny Sullivan explained that 301 redirects will pass PageRank fully. Besides all these changes, the important thing here is that even if the second link doesn’t pass the PageRank, still it passes the relevance of the link text.

Prominent sections of the Semantic Content Network have been linked from the HomePage based on the “middle query refinements” which include the “verbs, predicates”, or “activities of searcher”.

Thus, the prominent sections of the Semantic Content Network should be linked from the header and footer menu with the higher taxonomy sections, and the link texts should be different from each other. In these examples, I have used the header links with the prominent but short link texts while I kept the footer examples longer.

A section of the “Anchor Tag indexing in a web crawler system”, it summarizes the importance of an anchor text, and annotation text to position a web page within the query clusters, and web page clusters.

If the Semantic Content Network section is too prominent, to pass the PageRank and crawl priority properly, I have linked the most important sections with proper link texts, and explanatory paragraphs that include the prominent attributes with different variations of relevant N-Grams.

This is the second linked area from the homepage of the Vizem.net, it is behind an accordion, and it focuses on the countries within the queries, and it links the middle section of the semantic content network.

Note: Around the Anchor Texts, always, a planned “annotation text” has been used to improve the precision of the purpose of the link.

4. Limit the Link Count Restriction and Matching the Desktop and Mobile Links and Main Content

Both of the projects are restricted to have less than 150 internal links per web page. With the help of the Semantic HTML, the places of the links, and functions of the links are made clear to the crawlers. The İstanbulBogazici Enstitusu had more than 450 links per web page, and some of these were self-links (a link from the same page to the same page). The worst part is that half of these links didn’t exist within the mobile version of the content.

URL Keep Score, the Crawl Score, and other types of scores can be used to determine a link’s prominence within the internal URL Map, and document identification tags within the different tiers can be used to sort the index based on query-independent relevance scores.

Vì Google sử dụng lập chỉ mục chỉ dành cho thiết bị di động, nếu nội dung không tồn tại trong phiên bản dành cho thiết bị di động, nội dung đó sẽ bị bỏ qua và không được sử dụng cho mục đích xếp hạng và đánh giá mức độ liên quan. Do đó, nội dung trên thiết bị di động và máy tính để bàn đã được định cấu hình để phù hợp với nhau.

Ngay cả khi Google chấp nhận việc nội dung không trùng khớp giữa phiên bản dành cho máy tính để bàn và thiết bị di động, nó vẫn khiến công cụ tìm kiếm hiểu và xếp hạng một trang web trở nên khó khăn hơn.

Công cụ tìm kiếm có thể tạo sơ đồ trang web cho trang web và sơ đồ trang web này có thể được tạo lại trong một vòng lặp, nếu các liên kết và siêu dữ liệu URL không khớp giữa các tác nhân người dùng hoặc dòng thời gian. Do đó, giữ cho đường dẫn thu thập thông tin ngắn, hàng đợi thu thập thông tin ngắn gọn và các liên kết nội bộ nhất quán là điều quan trọng.

Cùng với các liên kết giữa các trang web khác nhau, các liên kết cho các phần phụ của các trang web cũng được sử dụng với “bảng nội dung” và “Phân đoạn URL”. Các Phân đoạn URL này nhắm mục tiêu đến một phần phụ cụ thể của trang web trong khi đặt tên cho nó một cách chính xác và phần cụ thể đã được đưa vào thẻ phần có h2.

Với sự trợ giúp của Phân đoạn URL với “liên kết điều hướng trong trang”, việc đưa người dùng từ SERP đến phần cụ thể của trang web trở nên dễ dàng hơn, trong khi các phần dưới cùng của nội dung đã được làm nổi bật hơn để đáp ứng nhu cầu đằng sau truy vấn.

5. Có kỷ luật cấp quân đội cho các dự án SEO của bạn

Đây hoàn toàn là một chủ đề khác và một bài báo khác có thể được viết để xác định ý nghĩa của kỷ luật cấp quân đội hoặc tại sao nó hữu ích cho một Dự án SEO. Nhưng, tôi phải nói với bạn rằng trong 2 tháng qua, tôi đã đào tạo rất nhiều CEO và SEO từ các cơ quan khác cùng với nhóm của họ để xem liệu thiết kế khóa học của tôi có hoạt động tốt hay không.

Bất cứ khi nào tôi nhìn thấy thành công và mức độ nắm bắt cao đối với các buổi học mà tôi thực hiện, thì đó là một ý chí mạnh mẽ và sự kiên trì. Vấn đề chính là SEO theo ngữ nghĩa khó hơn nhiều so với các ngành SEO khác. SEO kỹ thuật là phổ biến và nó thậm chí còn có hướng dẫn bằng văn bản cho mọi bước.

SEO OnPage hoặc WUX và Thiết kế bố cục có thể được theo dõi bằng các phép đo số. Khi nói đến Ngữ nghĩa, đó là thực hành thống nhất quan điểm của một cỗ máy hoạt động dựa trên một hệ thống thích ứng phức tạp với những người đồng tính không hiểu cách thức hoạt động của cỗ máy.

Sự phân biệt này đòi hỏi một nền đất bê tông nên được đặt từ ngày đầu tiên của dự án. Hầu hết thời gian, tôi sử dụng các quy tắc dưới đây.

1. Các thiết kế nội dung và mạng nội dung ngữ nghĩa không nhất thiết phải logic đối với tác giả hoặc nhà văn.
2. Nhiệm vụ của người quản lý nội dung là kiểm tra tính tương thích của nội dung với thiết kế nội dung.
3. Nhiệm vụ của tác giả là viết nội dung với các thông tin liên quan bao gồm mức độ chính xác và chi tiết cao.
4. Các liên kết, định nghĩa, bằng chứng, so sánh, mệnh đề, tài liệu tham khảo nên được thực hiện bằng các ví dụ cụ thể, không phải bằng những lời lẽ xuề xòa.
5. Mỗi từ không cần thiết là một sự pha loãng cho ngữ cảnh và khái niệm.

When you read, it might sound easy to implement, but it is not so easy. Thus, I can tell that I even was about to fire some of my own employees. I am glad that I didn’t, at least for now. In normal conditions, there will be lots of questions that you will be asked, if the question owner is not an SEO or owner of the company, do not answer. Save your energy to the search engine’s data storage that will store your positive feedback, not the redundant and irrelevant feedback to the rankings.

6. Expand the Source with Contextual Relevance

This section is totally about understanding Google’s need for creating the MuM. When you design a Topical Map, it will include lots of Semantic Content Networks that will provide a better site-level Knowledge Base. Thus, while publishing these sub-sections, they should be able to connect to the source’s context, or it can change how the search engine sees the source, and the theme of the website can switch to another knowledge domain.

For example, connecting things around concepts and interest areas with possible actions require understanding complicated meanings’ connections to each other. Making these connections clear to a user, a writer and also a machine at the same time is the process of Semantic Content Network creation.

To accomplish this, every new section for the website should be able to be connected to the central section of the topical map. These contextual bridges can be seen from Google’s own LaMDA design and explanation.

I encounter lots of questions such as “should I write about another topic”, “if I have two different niches, will it harm?”. If you connect all these sub-sections, web-site segments as strongly-connected components, these semantic content networks will support each other for better rankings instead of dividing the brand identity, and topical authority for two different and irrelevant topics.

7. Create Actual Traffic and audit with Google Analytics Custom Segmentation

Actual Traffic is connected to the RankMerge in the same way that the Knowledge-based Trust is connected to the PageRank. Soon, I am thinking of writing another article with the title of “When the PageRank Lies…” to explain why the search engine tries to affect the PageRank with side-signals.

In fact, PageRank is not a definitive signal that shows the authority, expertise and trustworthiness of a source. It can be a signal for ranking, and a factor, but it can’t be trusted alone. RankMerge is the process of uniting the website traffic and the PageRank in a way that the website can make sense to the search engine. High PageRank and low traffic can signal the “unpopular traffic”, or the “PageRank manipulation”.

Do đó, để cải thiện dữ liệu lịch sử của nguồn, tôi đã sử dụng Sự kiện SEO theo mùa và tôi đã tăng các truy vấn “thương hiệu + thuật ngữ chung”. Lưu lượng truy cập trực tiếp và các trang web được đánh dấu trang được tăng lên với lượng truy cập thực tế và xác thực.

Những loại dữ liệu này giúp công cụ tìm kiếm tin tưởng để xếp hạng nó ngày càng cao trên SERP.

Để có thể kiểm tra lưu lượng truy cập thực tế này đến từ Mạng nội dung ngữ nghĩa, SEO có thể tạo một phân đoạn tùy chỉnh từ Google Analytics để xem chúng đến như thế nào dưới dạng lưu lượng truy cập trực tiếp. Ngoài ra, có thể tạo Mục tiêu tùy chỉnh, chẳng hạn như tạo hành trình tìm kiếm khả thi từ Mạng nội dung ngữ nghĩa đầu tiên đến Mạng nội dung thứ hai. Đây là bằng chứng về khái niệm rằng mạng ngữ nghĩa được xây dựng xung quanh các sở thích, khái niệm và các hành động liên quan đến tìm kiếm có thể có.

Dưới đây, bạn sẽ chỉ tìm thấy một ví dụ cho một trong các trang web được đặt trong Mạng Nội dung Ngữ nghĩa đầu tiên để chứng minh lưu lượng truy cập trực tiếp có được thông qua lưu lượng không phải trả tiền.

Trong 3 tháng qua, chỉ có một trang web từ mạng nội dung ngữ nghĩa đầu tiên được 49.000 người dùng không phải trả tiền sử dụng. Và, 12.900 người dùng bổ sung đã đến dưới dạng lưu lượng truy cập trực tiếp, lần đầu tiên có được nhờ tìm kiếm không phải trả tiền. Và, chỉ số phiên / trang và thời lượng phiên trung bình cao hơn đối với các phân đoạn người dùng này.

Như đã nói trước đây, một công cụ tìm kiếm có thể phân cụm các truy vấn, tài liệu, ý định, khái niệm, sở thích, hành động, nhưng nó cũng có thể phân cụm người dùng.

Nếu một nhóm người dùng để lại phản hồi tích cực trong khi tạo giá trị thương hiệu bằng cách thêm các trang web này vào dấu trang, nhập trực tiếp vào thanh địa chỉ và tìm kiếm các cụm từ chung cùng với tên thương hiệu, thì điều đó cho thấy rằng nguồn cải thiện thẩm quyền và công cụ tìm kiếm có thể nhận ra mọi thứ từ SERP, Chrome và địa chỉ DNS của chính nó.

Ở trên, bạn có thể thấy phân đoạn người dùng của Mạng Nội dung Đầu tiên. Bạn có thể tạo phân đoạn người dùng cho mọi Mạng nội dung ngữ nghĩa với các mục tiêu tùy chỉnh và bạn cũng có thể thêm phân đoạn người dùng phụ cho các mạng nội dung phụ Ngữ nghĩa.

8. Hỗ trợ Mạng nội dung ngữ nghĩa với các phần phụ dựa trên Hoạt động tìm kiếm

This section is also about entity attribute resolution, and analysis which is another topic. But, simply put, some attributes of these entities based on contextual domains should be put in a lower hierarchy, not into the upper hierarchy. In this case, the “Vizem.net” can give a better example, while for the Boğaziçi Enstitusu, it can be demonstrated with “Salaries of Occupations”, and “Exam Points of Universities”. These two prominent attributes have been placed based on the query and document templates to the semantic sub-content networks.

The Identification of Semantic Units from within a search query is another Google patent that divides the phrases into different semantic categories, and aggregates the relevance of a document based on its closeness to the all variations of the query.

In a previous SEO Case Study, I didn’t follow this type of a structure, I created a crawl path based on the “chronology” and the internal links that are strictly limited. In these articles the main-content placed internal link amount is higher than the previous one.

9. Use Thematic Words within the URLs

If Google encounters two different URLs with the same content without any canonicalization signal, it chooses the short one as the canonical one. Because, short URLs are easier to parse, resolve and request. When you have trillions of web pages that you refresh billions of times everyday, even the letters in URLs can show the “cost/quality balance” of a website.

As I said before, “cost of retrieving” should be lower than the “cost of not retrieving”. If you want to be understood by a search engine, you should put the “ordered and complementary context signals” to every level, including the URLs.

A section from the “evidence-based” ranking via evidence aggregation. It explains how an answer can be matched with a question.

In this context, most of the time, I use a single word within the URL. These can reflect the hierarchy and structure of the semantic content network. Some still think that the “layer count” within the URL affects the crawl frequency, before 2019, it was true. But, as long as the content makes sense, and satisfies the users from a popular or prominent topic, it won’t be affected by such a situation.

To demonstrate it, you can follow the example below.

1. Root-domain/semantic-content-network-1/type-1/sub-content-network-part-for-type-1
2. Root-domain/semantic-content-network-2/type-2/sub-content-network-part-for-type-2

These two semantic content networks can link each other from the same hierarchy, and they can link themselves based on the relevance as well. There are more things here we can talk about such as the “Entity Grouper Contents – Hub Type Content”, but another day’s topic.

Note: The planned Third Semantic Content Network can be processed as a “Conceptual Grouper Content Network” as well. And, if it is published, with the effect of the Second Semantic Content Network, the overall Organic Traffic can be over 3 millions sessions per month.

10. Understand the Difference between Nesting and Connecting

Như một sự khác biệt về phương pháp luận thực tế, kết nối là kết nối những thứ tương tự với nhau dựa trên một miền ngữ cảnh, trong khi lồng ghép là nhóm các nội dung tương tự có cùng mục đích lại với nhau. Việc phân cụm này sẽ giúp công cụ tìm kiếm tìm nội dung tương tự với nhau nhanh hơn và tạo điểm chất lượng nguồn cho các nhóm này hoặc các nội dung lồng nhau này dựa trên mạng ngữ nghĩa sẽ dễ dàng hơn.

Hãy tưởng tượng có hai đường dẫn thu thập thông tin khác nhau như bên dưới.

• Đường dẫn Thu thập thông tin 1: Gặp gỡ các URL một cách ngẫu nhiên, không có mẫu, sự tương đồng và mức độ liên quan theo ngữ cảnh.
• Đường dẫn thu thập thông tin 2: Bắt gặp các URL có ý nghĩa ngay cả từ chính URL đó, với một mẫu, mức độ tương tự và mức độ liên quan cao dựa trên ngữ cảnh.

Nếu ngay cả từ đường dẫn thu thập thông tin, nội dung có ý nghĩa thì “xếp hạng ban đầu” và “xếp hạng lại” sẽ tốt hơn nhờ “kích hoạt xếp hạng lại dựa trên sự hiểu biết về mức độ phù hợp của công cụ tìm kiếm”.

Lưu ý: Sử dụng liên kết nội bộ với phân loại theo cụm từ một cách thích hợp là điều quan trọng để lồng ghép và kết nối.

Điều này đưa chúng ta đến phần chia sẻ ngắn gọn về hai phương pháp thực hành cuối cùng. Và, phần này một lần nữa liên quan đến mức độ kỷ luật cao và tính đầy đủ của tổ chức.

Bằng sáng chế của Trystan Upstill và Steven D. Baker để công nhận các thuật ngữ đồng xuất hiện trong Danh sách HTML. Điểm nổi bật của bằng sáng chế này là nó hiển thị giá trị của một Danh sách HTML duy nhất để xác định danh sách thuật ngữ cùng xuất hiện cho một chủ đề hoặc một phần của cụm từ phân loại.

11. Hiểu khi nào xuất bản mạng nội dung ngữ nghĩa với tần suất được điều chỉnh

Điều này đã được giải thích trước đây, nhưng trong một trong những Dự án nghiên cứu điển hình về SEO này, tôi đã xuất bản gần 400 phần nội dung trong một ngày. Khi nói đến nội dung khác, tôi bắt đầu chỉ xuất bản 10-15 nội dung đột ngột, sau đó tôi đã tăng tốc độ theo thời gian một cách ổn định cho đến khi các vấn đề Kinh tế liên quan đến Covid bắt đầu.

Nếu một nguồn mới tạo ra một Mạng Nội dung Ngữ nghĩa mới, việc xuất bản nó vào ngày đầu tiên có thể khó hơn bạn nghĩ một chút, việc kiểm tra tất cả các liên kết nội bộ, ngữ pháp và thông tin trên trang web không dễ dàng như vậy.

Tuy nhiên, nếu tất cả nội dung chỉ từ một chủ đề duy nhất và một mẫu truy vấn và nếu nguồn không có bất kỳ lịch sử nào về chủ đề đó, việc xuất bản hầu hết các phần của mạng nội dung ngữ nghĩa có các lợi thế như lập chỉ mục nhanh hơn, hiểu và xếp hạng lại.

In my situation, there was also a historical event with seasonality. So, my purpose was having enough level of average position until I will be able to be tested by the search engine for the specific entities and search activities against the older sources. Thus, I have published the first Semantic Content Network with a high-level of preparation before the 45 days from the seasonal event.

Then, you can see how the Search Engine tested the source repeatedly as below.

A more detailed explanation can be found below.

A quick fact check can be found below for the screenshot explanation above.

• The Broad Core Algorithm Update has decreased the traffic of the website more than 200%.
• The website also lost more than 15.000 queries.
• This affected the overall indexation of the source for the new semantic content network as in the detailed SEO Case Study article has been explained better.
• Thanks to the Seasonal SEO Event, the re-ranking happened earlier, and after the seasonal SEO Event, the search engine normalized the ranking of the source based on the actual traffic during the unconfirmed updates.
• The queries, and the rankings that are acquired thanks to the First Semantic Content Network and the Seasonal Event have been protected, and further improved.
• The first Semantic Content Network also supported the new and second Semantic Content Network.

The query loss and the average ranking loss also can be seen from Ahrefs as below. You can check the June 2021 Google Broad Core Algorithm Update (GBCAU) effect along with the unconfirmed update’s effect.

Thus, using a Semantic Content Network with multiple possible strategies is a necessity. Even if the GCBAU is lost, still, thanks to other factors related to the search engine natura can help an SEO. Thus, you might imagine why explaining these things to an author, or a client is harder than Technical SEO. Semantic SEO doesn’t use numeric values, it uses Theoretical Knowledge that comes from Search Engine Understanding via patents, research papers, experience, and historical announcements.

12. Use In-page Sentence Optimization for Better Factual Structure

Thành thật mà nói, ngay cả danh sách thứ 10 cũng là một chủ đề hoàn toàn mới và nó có thể yêu cầu viết 20.000 từ ở đây. Nhưng, tôi sẽ bắt đầu với một ví dụ đơn giản.

• X là Y.
• Y là X.

Đối với những câu ví dụ ở trên, bạn có thể hiểu những điều bên dưới.

1. Các câu trên không có nội dung trùng lặp.
2. Các mệnh đề trên là trùng lặp.
3. Các giải thích quan hệ giữa hai câu giống nhau.
4. Các Nhãn Vai trò Ngữ nghĩa khác nhau 100%.
5. Đầu ra Nhận dạng đối tượng được đặt tên giống nhau 100%.

Tối ưu hóa câu trong trang có liên quan đến Thuật toán tạo câu hỏi và công nghệ ghép nối câu hỏi-câu trả lời. Dạng câu hỏi yêu cầu một loại câu nhất định. Và một số dạng câu hỏi nhất định nên được trả lời với một số loại câu nhất định. Định dạng nội dung, NER và Trích yếu tố sẽ bị ảnh hưởng từ việc tối ưu hóa cấu trúc câu.

Bộ ba (một đối tượng, hai đối tượng) có thể được trích xuất và kiểm tra về độ chính xác nhanh hơn. Hai câu giống nhau không có nghĩa là trùng lặp mà có nghĩa là chúng gần nhau về cấu trúc câu. Miễn là mệnh đề khác nhau, việc sử dụng các câu tương tự giữa các mẫu tài liệu tương tự cho các cặp mục đích truy vấn khác nhau là điều cần thiết cho việc tạo mạng nội dung ngữ nghĩa.

Clear sentence structures with a proper pattern is useful to make text pieces more relevant to each other while helping a search engine to recognize named entities, and subjects, attributes, along with their values to each other.

It will also help to see which section of an article can be made better, and in the Topical Nets, where your content ranks better for what types of word pairs, word vectors and intents. Because, if certain types of sentence structures for certain types of questions can be observed across multiple web pages, it will help for Advanced SEO A/B Tests with endless amounts of data samples, and test samples. You can create multiple in-page sentence designs to check how a search engine extracts the facts for comparing it.

When it comes to giving the facts, the “Knowledge Vault”, and the Luna Dong should be remembered.

13. Give Real World Information with Precision and Consistency not Opinions with Fluff

The precision here means being able to be compared with numeric values, or conceptual concrete relationships. The consistency means that you protect your stance for the specific proposition. For instance, do not say that “X product is best for Y” for every product review related to the Y.

Do not give contradicting propositions site-wide. And, if the product is best, what is the proof of it? Material, the size, or the color and smell? Fluff within the text means that you use unnecessary bridge words, or do not tell things that are not possible to prove, or contradicting the truth.

In the context of these non-definitional instructions that are supported by some of the examples, you can check one of the Language Models of Google which is KeALM.

Nó dùng để tạo văn bản từ cơ sở dữ liệu với các mô hình dữ liệu thành văn bản và nó dùng để kiểm tra tính chính xác của nội dung.

KELM là một ví dụ về Kiểm tra độ chính xác cho các mệnh đề bằng phương pháp chuyển văn bản thành dữ liệu.

Đây cũng là một chút về định nghĩa của “Bộ ba” và “Khai thác thông tin mở cho các thực thể không xác định”, nhưng như bạn biết, đây là phiên bản ngắn gọn và tôi đoán, tôi đã nói đủ. Về cơ bản, khi bạn cung cấp thông tin sai trên trang web của mình, hãy đảm bảo rằng Google có thể hiểu được thông tin đó để làm giảm độ tin cậy dựa trên kiến ​​thức của nguồn.

Ở đây, bạn có thể cũng cần biết rằng, vì bạn có thể mở rộng Cơ sở tri thức, công cụ tìm kiếm có thể thay đổi cơ sở tri thức của chính nó dựa trên thông tin của bạn, nếu bạn có Nguồn tương quan với Xếp hạng trang và Cơ sở tri thức tin cậy với độ chính xác cao và bộ ba duy nhất.

14. Hiểu cây phụ thuộc ngữ nghĩa cho các thực thể

Cây phụ thuộc ngữ nghĩa có nghĩa là các thuộc tính báo hiệu mối quan hệ với các thực thể khác có sự phụ thuộc phân cấp giữa chúng. Cây phụ thuộc ngữ nghĩa có thể được quan sát bằng cách kiểm tra nhiều hồ sơ và góc độ thực thể, chẳng hạn như một quốc gia có thể là thành viên của một tổ chức và với tư cách là một thực thể khác, tổ chức này có thể có một số thuộc tính khác có thể được quy cho các quốc gia được kết nối với các mối quan hệ được suy ra.

Dưới đây, bạn sẽ có thể xem trực tiếp một ví dụ đơn giản từ Công cụ tìm kiếm.

REALM là một phương pháp sử dụng Cây phụ thuộc ngữ nghĩa để trích xuất thông tin từ văn bản không rõ ràng.

Trên web mở, việc trích xuất thông tin mở có thể nhận ra các thực thể được đặt tên mới và trích xuất các thực thể tương tự này khi cùng xảy ra với các thực thể khác. Những sự đồng xuất hiện này và các thuộc tính lẫn nhau trong bài viết có thể chỉ định bối cảnh và kiểu quan hệ ứng viên giữa các thực thể. Dựa trên các kết nối và kiểu của thực thể, cây phụ thuộc ngữ nghĩa có thể được tạo. Logic tương tự cũng xảy ra đối với Lexical Semantics.

Từ “cậu bé” có một số nghĩa có thể có và một số nghĩa chính xác khác. Chẳng hạn như, một cậu bé là nam giới, và có thể là một thiếu niên chưa kết hôn. Nó cũng có thể được sử dụng gần với học sinh. Mặt khác, từ “Nữ hoàng” bao gồm các nghĩa phụ và chính xác khác như “nữ”, và “là thống đốc”.

Vì vậy, có một thứ gì đó để quản lý là hệ thống phân cấp cây phụ thuộc ngữ nghĩa tự nhiên có thể báo hiệu một số loại mẫu truy vấn nhất định như “Queen of…” hoặc “For Quen”. Các lớp ngữ cảnh này với các bộ định nghĩa ngữ cảnh phải được thống nhất một cách tự nhiên với các miền ngữ cảnh và miền tri thức để cùng nhau cải thiện mức độ bao phủ theo ngữ cảnh và chủ đề.

Tạo các sàng lọc truy vấn chuỗi giữa là một Bằng sáng chế khác của Google cho thấy các kết nối của Mạng nội dung ngữ nghĩa với nhau. Mọi sàng lọc truy vấn ở giữa đều là một phần của mạng chủ đề phụ của chủ đề. Một mạng nội dung ngữ nghĩa tập trung vào tất cả các ứng cử viên sàng lọc truy vấn này với các chú thích ngữ nghĩa chính xác sẽ có lợi thế về xếp hạng lại và xếp hạng ban đầu tốt hơn.

Những suy nghĩ cuối cùng trên Mạng Nội dung Ngữ nghĩa

Tôi biết rằng nội dung này mang tính kỹ thuật cao về mặt SEO Ngữ nghĩa. Và, trước khi xuất bản Khóa học SEO ngữ nghĩa của mình, tôi vẫn muốn nâng cao kiến ​​thức để những bài học lý thuyết đầu tiên có thể được tâm trí chúng ta tiêu hóa nhanh hơn bình thường.

Mạng nội dung ngữ nghĩa có thể được định nghĩa là tổng số bản đồ chủ đề và các thiết kế nội dung riêng lẻ bao gồm tất cả các tiêu đề, câu hỏi, cấp tiêu đề, văn bản liên kết, hệ thống phân cấp nội dung và vị trí trong cây trang web hoặc bất kỳ thứ gì liên quan đến nội dung mảnh, bao gồm các hình ảnh nổi bật và hình ảnh chi tiết trong trang.

Ở đây, bên cạnh các thiết kế cấu trúc câu trong trang, hoặc các định dạng câu hỏi-câu trả lời hoặc các định dạng câu đồng nghĩa, chúng ta cũng có thể nói về các vectơ theo ngữ cảnh, phân cấp theo ngữ cảnh, các câu tuần tự với các ngữ cảnh bắc cầu hoặc xếp hạng dựa trên bằng chứng bằng cách tổng hợp bằng chứng.

Tất cả những điều này sẽ làm cho Hướng dẫn và Nghiên cứu điển hình về SEO này phức tạp hơn nhưng chưa chi tiết. Do đó, giống như trong phần trước, Tầm quan trọng của Nghiên cứu điển hình và Hướng dẫn SEO Topical Authority, việc giải thích Mạng ngữ nghĩa sẽ làm cho bài viết đó phức tạp hơn nhưng chưa chi tiết.

Các Nghiên cứu điển hình về SEO trong tương lai sẽ bao gồm ngày càng nhiều chi tiết hơn bằng cách hỗ trợ các nghiên cứu trước đó. Cuối cùng, tôi đã nhận được rất nhiều ảnh chụp màn hình và tin nhắn cảm ơn từ tất cả các bạn cho thấy những kết quả tích cực mà các bạn đã nhận được nhờ sự hiểu biết của Topical Authority. Tôi hy vọng Xếp hạng ban đầu và Xếp hạng lại cùng với sự hiểu biết về Mạng Nội dung Ngữ nghĩa sẽ giúp bạn thêm.

Hẹn gặp lại các bạn trong các Nghiên cứu điển hình về SEO tiếp theo.

“Việc tiếp thu kiến ​​thức luôn có ích cho
trí tuệ, bởi vì nó có thể loại bỏ
những thứ vô dụng và giữ lại những điều tốt đẹp. Vì không có gì có thể được
yêu hoặc ghét trừ khi nó được biết đến lần đầu tiên. ”
– Leonardo da Vinci.