SEO相关性关键是语义semantic，不是关键字_网站优化内容

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要了解搜索引擎的操作你需要经常观察搜索排名结果优化。最近你发现一些高级搜索页面搜索排名没有直接提到搜索关键词在越来越多的内容?这意味着谷歌已经能够进一步掌握语义分析和语义分析内容。对于一些常见的主题查询没有必要过分依赖关键词不是。似乎法官的相关性semantic。当然对于一些长尾关键词关键词的出现仍然在排名中起着主导作用相关性。

在过去的二十年里我们被迫适应搜索引擎没有语义分析的能力以减少最初的日常查询关键字关键。语音搜索的普及和深度学习人工智能的突破几年前搜索引擎引入语义分析在计算排名语义。中国现在推广内容SEO。

知识图

进行语义分析我们必须首先建立一个数据库语义的世界观。更大的和更完整的语义数据库分析能力也越大。就像一个新生的婴儿必须首先理解“妈妈”和“爸爸”才能理解这句话的含义“妈妈去爸爸”。谷歌在2010年收购Metaweb公司专门建立一个结构化的数据库Freebase技术和数据库的集成到谷歌知识图(公斤)。知识图形数据库中的条目在过去几年中翻了一番2016年5月它能够回答三分之一的大约1000亿每个月由谷歌搜索处理。

知识图

知识图表是关于实体和实体之间的关系。语义分析成为可能当实体数据库会大幅度的增加。搜索搜索用户输入是一个问题。例如进入“网络推广”可以问:

怎么做网络推广吗?更准确地说有文章在互联网上(实体)(实体)介绍在线推广方法(实体)。

网络推广是什么?更准确地说是什么定义(属性)的在线促销(实体)?

哪些网站是网上推广服务呢?更准确地说哪些公司(实体)提供(关系)在线推广服务(实体)?

谷歌吗?年代最近的专利文档使用人工智能干预之间的用户查询和传统搜索结果使用人工智能将用户输入转换成不同的搜索查询(术语和概念)然后将它们发送给传统搜索引擎的查询。然后人工智能法官哪一个返回的结果是最好的甚至是集成不同的返回结果。这种机制可能已经应用于RankBrain。

局部权威

传统的搜索引擎回答上述问题的方法是依赖于关键字匹配。搜索引擎公司多年前就知道有很多关键字匹配的盲点。最好的方法是了解实体指出通过输入查询实体的属性和实体和实体之间的关系。加上理解用户的搜索意图打算找到最合适的答案。

例如:搜索和输入“在线推广公司”为例。

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“公司”?“提供服务”?“网络推广”

“公司”的实体还将包括实体属性如:“联系地址”、“联系电话”“网站”“提供服务”。所以搜索引擎不需要包括“公司”这个词。“公司网站”也是“公司”的属性。只要在搜索结果中列出的网站是在一个“公司”的实体。

从上面的推断:什么样的网页查询中可以得到一个高排名“在线推广公司”?搜索引擎评价“公司”实体会喜欢:

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