Thư viện trực tuyến TAILIEUSACH
Semantics SEO WikiLý Thuyết Semantic SEO

Semantic SEO và tương lai của nó

Tìm kiếm ngữ nghĩa (Semantic Search) & Hiểu bối cảnh (Contextual Understanding)

Tìm kiếm ngữ nghĩa vượt xa việc khớp từ khóa ở mức bề mặt. Nó sử dụng các thuật toán tinh vi để hiểu bối cảnh và mối quan hệ giữa các từ.

Hiểu bối cảnh

Khớp nâng cao: Tìm kiếm ngữ nghĩa không chỉ đơn thuần khớp từ khóa mà còn phân tích bối cảnh và ý nghĩa đằng sau các từ.

Ví dụ: Nếu bạn tìm kiếm “pizza gần tôi” vào lúc 11 giờ tối, công cụ tìm kiếm sẽ không chỉ liệt kê tất cả các quán pizza. Nó sẽ ưu tiên những quán mở cửa muộnhoặc có giao hàng đêm, hiểu được tính chất nhạy cảm với thời gian của truy vấn.

Thực thể và Mối quan hệ

Nhận diện thực thể: Các công cụ tìm kiếm nhận diện các thực thể—như con người, địa điểm, và sự vật—và mối liên kết giữa chúng.

Google Knowledge Graph: Một cơ sở dữ liệu khổng lồ chứa hơn 500 tỷ sự kiện về 5 tỷ thực thể.

Ví dụ: Khi bạn tìm kiếm “Apple”, Google hiểu rằng nó không chỉ là một loại trái cây mà còn là một công ty, cung cấp các chi tiết liên quan như giám đốc điều hành hoặc giá cổ phiếu hiện tại.

Ý định người dùng

Hiểu ý định: Tìm kiếm ngữ nghĩa xem xét ý định của người dùng thông qua các yếu tố như lịch sử tìm kiếm, vị trí, và xu hướng toàn cầu.

Tăng độ liên quan: Cách tiếp cận này nhằm mang lại trải nghiệm tìm kiếm trực quan và phù hợp hơn bằng cách nắm bắt các nhu cầu tinh tế đằng sau mỗi truy vấn.

Lexical Search (Tìm kiếm từ vựng) vs Semantic Search (Tìm kiếm ngữ nghĩa)

Lexical Search

NLP in Semantic Search

NLP in Semantic Search

Cách hoạt động của Công cụ Tìm kiếm Ngữ nghĩa?

Ngày xưa, Google đánh giá chủ đề của một trang web dựa hoàn toàn 100% vào các từ khóa liên quan.

Cách hoạt động của Công cụ Tìm kiếm Ngữ nghĩa

Google Từng Chỉ Xem Xét Từ Khóa

Ví dụ, nếu bạn viết một trang web lặp lại từ khóa “Chế độ ăn Paleo” nhiều lần, điều đó nói với Google: “Từ khóa này xuất hiện khắp trang. Trang này chắc chắn nói về Chế độ ăn Paleo!”

Google Từng Chỉ Xem Xét Từ Khóa

Lặp lại Từ khóa Từng Hiệu quả

Việc lặp lại từ khóa từng rất hiệu quả, nhưng sau đó vào năm 2013, Google đã ra mắt Thuật toán Hummingbird.

Lặp lại Từ khóa Từng Hiệu quả

Thuật toán Hummingbird của Google

Thuật toán công cụ tìm kiếm này đã thay đổi cách hoạt động của Google Search một cách đáng kể. Thay vì chỉ xem xét từ khóa, giờ đây nó đọc và hiểu chủ đề tổng thể của một trang web.

Thuật toán Hummingbird của Google

Hummingbird Đánh giá Chủ đề Tổng thể

(Rất giống cách con người thực hiện.) Ví dụ, nếu bạn nhập “lợi ích sức khỏe của chế độ ăn Paleo” vào thanh tìm kiếm trước thời Hummingbird, Google sẽ hiển thị các trang web có chính xác cụm từ đó trên trang.

Hummingbird Đánh giá Chủ đề Tổng thể

Sự Chuyển đổi trong Tầm nhìn

Hummingbird thông minh hơn trước. Đúng vậy, Google vẫn tìm kiếm từ khóa, nhưng họ không chỉ dựa vào chúng. Thay vì chỉ quét các trang để tìm từ khóa, họ tìm kiếm các trang bao quát tốt nhất chủ đề cốt lõi “chế độ ăn Paleo và sức khỏe.”

Sự Chuyển đổi trong Tầm nhìn

Mang lại Kết quả Tốt nhất

Google giờ đây trình bày kết quả tìm kiếm dựa trên mức độ bao quát chủ đề tổng thể của các trang, cung cấp cho người dùng thông tin phù hợp và toàn diện hơn.

Mang lại Kết quả Tốt nhất

Tác giả

  • is-avatar

    Ilya S. (Hebrew: איליה סוצקבר; born 8 December 1986) is an Israeli-Canadian computer scientist who specializes in machine learning. He has made several major contributions to the field of deep learning. With Alex Krizhevsky and Geoffrey Hinton, he co-invented AlexNet, a convolutional neural network.

Related posts

Ontology (Bản thể học) trong Semantics là gì?

Ilya S.

Các Loại Nội dung trên Trang Web là gì?

Ilya S.

Attribute Prominence: Thuộc tính nổi bật là gì?

Ilya S.