Semantic Search คืออะไร? (พื้นฐาน SEO เชิงความหมาย)

เราทุกคนรู้สึกได้

SEO มีการเปลี่ยนแปลงอย่างมาก

สิ่งที่เคยใช้ได้ผลเมื่อฉันเริ่มต้น (เมื่อโลกยังเป็นขาวดำ) ไม่ทำงานเหมือนที่เคยเป็น

และในขณะที่เสิร์ชเอ็นจิ้นพัฒนาขึ้น เรา SEOs ก็ต้องพัฒนาไปพร้อมกับมัน

เมื่อพยายามค้นหาคำตอบ ฉันค้นพบ SEO ที่มีความหมาย แม้ว่าการใช้งานการค้นหาเชิงความหมายในช่วงแรกนั้นจริง ๆ แล้วมีขึ้นในปี 2552 แต่ก็ได้รับความนิยมอย่างมากในช่วงหลายปีที่ผ่านมาซึ่งทำให้เกิดการปฏิวัติวิธีการทำงานของเสิร์ชเอ็นจิ้น

ฉันค้นพบว่าการค้นหาเชิงความหมายมีอิทธิพลต่อพื้นฐาน SEO ทั้งหมด รวมถึง:

• การวิจัยคำหลัก
• ความตั้งใจในการค้นหา
• การสร้างเนื้อหา
• สถาปัตยกรรมเว็บไซต์
• การเชื่อมโยงภายใน
• และอื่น ๆ

ในบล็อกโพสต์นี้ ฉันจะให้ภาพรวมของการค้นหาเชิงความหมายแก่คุณ เป้าหมายของฉันคือการให้รากฐานที่มั่นคงในการทำงานด้วย เพื่อที่ว่าเมื่อคุณเรียนรู้กลยุทธ์ SEO เชิงความหมาย คุณจะเข้าใจว่าทำไมจึงใช้ได้ผล

เพื่อให้โพสต์นี้มีประโยชน์มากที่สุด ฉันได้พยายามใช้ภาษาที่เรียบง่ายและไม่ได้ทำให้โพสต์ยาวเกินไป ฉันตั้งใจที่จะสร้างเนื้อหาติดตามที่จะเข้าสู่กลยุทธ์เฉพาะ

ค้นหาความหมาย

ดังนั้นทุกอย่างจึงเริ่มต้นด้วยการค้นหาเชิงความหมาย

แต่การค้นหาความหมายคืออะไร?

การค้นหาเชิงความหมายอธิบายว่า Google มุ่งหมายที่ไม่เพียงแต่นำผลลัพธ์โดยการจับคู่คำหลักกับคำค้นหาเท่านั้น แต่ขณะนี้ Google กำหนดจุดประสงค์และความหมายของข้อความค้นหาเพื่อให้ผลลัพธ์ที่สมบูรณ์ซึ่งออกแบบมาเพื่อ:

• ตอบสิ่งที่ผู้ใช้ค้นหาอย่างถ่องแท้
• นำผลลัพธ์ที่คาดเดาคำถามถัดไปของผู้ใช้ก่อนที่พวกเขาจะถาม

Google ทำอย่างนั้นได้อย่างไร?

เพื่อให้บรรลุสิ่งนี้ Google และเครื่องมือค้นหาอื่นๆ ในช่วงหลายปีที่ผ่านมาได้เปลี่ยนวิธีการจัดหมวดหมู่ข้อมูล

ในสมัยก่อน Google จะจับคู่คำค้นหากับหน้าเว็บโดยใช้ปัจจัยในหน้าและนอกหน้า นี่หมายถึงการจับคู่คำค้นหากับคำหลักที่ปรากฏในตำแหน่งที่โดดเด่นในเนื้อหาของคุณ แท็กชื่อ, H1, anchor text, alt tag และการเพิ่มประสิทธิภาพ SEO พื้นฐานทั้งหมดที่คุณได้เรียนรู้

สิ่งสำคัญที่ควรทราบสำหรับ Google คำค้นหาและเนื้อหาในสมัยนั้น ไม่เกินสตริงของอักขระซึ่งส่งผลให้เกิดกลยุทธ์ SEO ที่เน้นคำหลัก

ซึ่งหมายความว่า Google ระบุและจัดประเภทเนื้อหาโดยตรวจสอบแท็กชื่อ ฯลฯ เมื่อ Google จัดประเภทเนื้อหาด้วยวิธีนี้ Google สามารถนำผลการค้นหาโดยการจับคู่เนื้อหากับคำหลักที่พบในคำค้นหา

แต่ในปี 2555 Google ได้เปิดตัว Hummingbird ซึ่งเป็นการปฏิวัติวิธีที่เครื่องมือค้นหาจัดหมวดหมู่ข้อมูล กล่าวอีกนัยหนึ่ง Google ได้ผลักดันสตริงและแทนที่ด้วยสิ่งต่างๆ

ซึ่งหมายความว่าขณะนี้ Google กำลังจัดเก็บข้อมูลเกี่ยวกับหน่วยงาน (หรือสิ่งของ) ในโลกแห่งความเป็นจริงในฐานข้อมูลที่เรียกว่ากราฟความรู้ Google ยังมีข้อมูลว่าหน่วยงานเหล่านี้เกี่ยวข้องกันอย่างไร และการปรับเปลี่ยนกระบวนทัศน์ในการจัดหมวดหมู่ข้อมูลได้กำหนดรูปแบบหน้าผลลัพธ์อย่างมาก

ซึ่งหมายความว่าคำค้นหาไม่ได้เป็นเพียงสตริงของอักขระอีกต่อไป ขณะนี้ Google สามารถ 'เข้าใจ' ว่าสตริงนั้นอ้างถึงเอนทิตีเฉพาะ

ตอนนี้คุณมีภาพรวมพื้นฐานแล้ว ฉันต้องอธิบาย:

• Google Knowledge Graph คืออะไร
• หน่วยงานของ Google คืออะไร
• Google เข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างหน่วยงานอย่างไร

กราฟความรู้ของ Google คืออะไร

กราฟความรู้ของ Google คือฐานข้อมูลข้อเท็จจริงเกี่ยวกับตัวตน (บุคคล สถานที่ และสิ่งของ) ฐานข้อมูลนี้ช่วยให้ Google สามารถตอบคำถามเกี่ยวกับแต่ละเอนทิตีและแสดงคำตอบและข้อเท็จจริงที่เกี่ยวข้องเหล่านี้ในผลการค้นหา

Google รวบรวมข้อเท็จจริงเหล่านี้จากแหล่งต่าง ๆ รวมถึง:

• แหล่งข้อมูลสาธารณะ เช่น Wikipedia และ CIA World Factbook
• ข้อมูลที่ได้รับอนุญาต เช่น ผลการแข่งขันกีฬาและการพยากรณ์อากาศ
• เจ้าของเนื้อหา

อย่างไรก็ตาม การมีข้อมูลจำนวนมากไม่มีประโยชน์เว้นแต่จะมีการจัดหมวดหมู่และจัดโครงสร้าง (ฉันจะอธิบายวิธีที่ Google จัดโครงสร้างข้อมูลนี้ในโพสต์นี้ในภายหลัง)

ซึ่งช่วยให้ Google สามารถแสดงข้อมูลสองประเภทเกี่ยวกับเอนทิตีที่ระบุในผลการค้นหา

ประการแรก Google จะให้บทสรุปทั่วไปของหัวข้อทั่วไป นี่อาจเป็นคำจำกัดความหรือบทสรุปสั้นๆ เกี่ยวกับชีวิตของคนดัง

ประการที่สอง ด้วยการทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างสิ่งต่าง ๆ Google สามารถนำเสนอข้อมูลที่เกี่ยวข้องและคำถามที่เกี่ยวข้องในหัวข้อ ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถสำรวจหัวข้อได้ด้วยตนเอง





ตัวอย่างเช่น หากคุณดูภาพหน้าจอด้านบน คุณจะเห็นแผงความรู้ทางด้านขวามือของหน้าจอ ด้านบนของแผงความรู้จะกำหนดว่าใครคือคลินต์ อีสต์วูดขณะให้ข้อมูลพื้นฐาน

หากคุณเข้าใจข้อมูลพื้นฐานและรู้สึกอยากรู้อยากเห็นเล็กน้อยที่จะสำรวจหัวข้อเพิ่มเติม แผงความรู้จะนำเสนอรายการภาพยนตร์ กล่องคำถามของผู้คนยังถามถึงคำถามที่พบบ่อย และคุณสมบัติเรื่องเด่นนำเสนอเรื่องข่าวในปัจจุบัน

การเพิ่มตัวเลือกเหล่านี้ทั้งหมดทำให้ Google แจ้งให้ผู้ใช้สำรวจข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเอนทิตี

เอาล่ะ เราจึงได้สำรวจกราฟความรู้เล็กน้อย มาทำความเข้าใจว่าเอนทิตีคืออะไร

Google Entities คืออะไร?

Google กำหนดเอนทิตีเป็น 'สิ่งของหรือแนวคิดที่เป็นเอกพจน์ ไม่ซ้ำใคร มีคำจำกัดความชัดเจน และแยกแยะได้'

แม้ว่าเราอาจจินตนาการว่าเอนทิตีหมายถึงวัตถุ แต่ตามคำจำกัดความของ Google เอนทิตีสามารถอ้างถึงสิ่งที่เป็นนามธรรมเช่นแนวคิดได้เช่นกัน แต่จะถูกกำหนดให้เป็นเอนทิตี พวกมันจะถูกแทนด้วยคำนามในภาษาศาสตร์ กล่าวอีกนัยหนึ่ง เอนทิตีคือสิ่งที่สามารถระบุ จำแนก และจัดหมวดหมู่ได้

ซึ่งหมายความว่า แม้แต่สี ความรู้สึก หรือความคิดก็สามารถเป็นองค์ประกอบได้

ในตอนนี้ เพื่อที่จะ 'เข้าใจ' หน่วยงานเหล่านี้อย่างแท้จริง Google ต้องให้บริบทโดยกำหนดแอตทริบิวต์ให้กับพวกเขา

ตัวอย่างเช่น ข้อความค้นหา "apple" นั้นคลุมเครือสำหรับ Google ผู้ค้นหากำลังมองหาข้อมูลเกี่ยวกับหน่วยงานใด พวกเขากำลังค้นหาผลลัพธ์เกี่ยวกับผลไม้หรือแอปเปิ้ลของ บริษัท หรือไม่?

ด้วยการจัดประเภทเอนทิตีหนึ่งเป็นประเภทผลไม้และอีกแบรนด์หนึ่งเป็นแบรนด์ที่ขายอุปกรณ์ Google สามารถจัดหมวดหมู่แอปเปิ้ลได้สองวิธีที่แตกต่างกัน ดังนั้นจึงให้บริการจุดประสงค์ในการค้นหาที่แตกต่างกันสองรายการโดยมีสองเอนทิตีที่แตกต่างกัน

กราฟความรู้ของ Google ไม่ได้กำหนดแอตทริบิวต์ให้กับเอนทิตีเพื่อกำหนดให้เป็นเอกลักษณ์เท่านั้น Google ยังใช้แอตทริบิวต์เหล่านี้เพื่อ 'เข้าใจ' ว่าเอนทิตีเหล่านี้เชื่อมต่อถึงกันอย่างไร เอนทิตีที่มีคุณสมบัติคล้ายคลึงกันจะถูกจัดกลุ่มเข้าด้วยกัน

กล่าวอีกนัยหนึ่ง แอปเปิล ส้ม และลูกแพร์ ล้วนถูกจัดกลุ่มเป็นผลไม้

ยิ่งไปกว่านั้น กราฟความรู้ของ Google ยังจัดกลุ่มเอนทิตีเป็นหัวข้อต่างๆ และสามารถเข้าใจว่าหัวข้อนั้นมีอยู่ในโครงสร้างแบบลำดับชั้นของหัวข้อและหัวข้อย่อย

Google เรียกสิ่งนี้ว่าเลเยอร์หัวข้อ

เลเยอร์หัวข้อช่วยให้ Google สามารถเพิ่มแท็บหัวข้อย่อยในแผงความรู้แบบไดนามิกได้ ซึ่งจะเปลี่ยนประสบการณ์การค้นหาจากการค้นหาครั้งเดียวไปสู่การเดินทางที่อาจนำผู้ค้นหาไปทั่วทั้งหัวข้อ

ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังค้นหาหัวข้อกว้างๆ ว่า 'จักรวาล' คุณอาจกำลังมองหาข้อมูลทั่วไป แต่เมื่อคุณได้สิ่งที่ต้องการแล้ว คุณอาจต้องการสำรวจหัวข้อเพิ่มเติม

Google ช่วยคุณด้วยการเพิ่มหัวข้อย่อยในแผงความรู้





ดังที่คุณเห็นในภาพหน้าจอด้านบน Google ได้เพิ่มแท็บแบบเลื่อนลงที่ขยายได้สำหรับหัวข้อย่อย:

• เอนโทรปี
• อุณหภูมิ
• ความยาว
• ศูนย์

สิ่งนี้แสดงให้เราเห็นว่า Google ไม่เพียงสามารถจัดกลุ่มเอนทิตีผ่านแอตทริบิวต์ที่ใช้ร่วมกัน แต่ยังเข้าใจว่ามีอยู่ในลำดับชั้นของหัวข้อและหัวข้อย่อยอย่างไร

หากคุณต้องการทำความเข้าใจเพิ่มเติม โปรดดูการวิเคราะห์เอนทิตีของชั้นหัวข้อของ Google

เมื่อเราเข้าใจแล้วว่าเอนทิตีคืออะไร มาดูรายละเอียดกันดีกว่าว่าเครื่องมือค้นหาเข้าใจความสัมพันธ์ของพวกเขาอย่างไร กายวิภาคของข้อมูลในกราฟความรู้ของ Google คืออะไร

ทั้งหมดนี้นำเราไปสู่ทริปเปิ้ล

ทริปเปิ้ลคืออะไร?

ทริปเปิ้ลหมายถึงความสัมพันธ์ระหว่างสองเอนทิตี ความสัมพันธ์เหล่านี้มีอยู่เป็นข้อมูลในกราฟความรู้ที่มีโครงสร้างโดยใช้โครงสร้างประธาน-ภาคแสดง-อ็อบเจกต์

พูดง่าย ๆ หัวเรื่องและวัตถุเป็นเอนทิตี เพรดิเคตอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีทั้งสองนี้

ตัวอย่างเช่น ถ้าเราจะดูที่ประโยค 'Darrell like music'

ประโยคประกอบด้วย:

• หัวข้อ: ดาร์เรล
• ภาคแสดง: ชอบ
• วัตถุ: ดนตรี

ทั้งเรื่องและอ็อบเจกต์ในตัวอย่างนี้เป็นเอนทิตี คำว่า 'ชอบ' จะอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างหน่วยงาน





เมื่อทำสิ่งนี้ต่อไป วัตถุใน 'ดนตรี' ทั้งสามของเราอาจเป็นวัตถุในสามอย่างอื่น

ดังนั้นประโยค 'Music is an art form' จึงใช้เอนทิตี 'music' ที่ปรากฏเป็นวัตถุในประโยคสุดท้าย 'Darrell like music' อย่างไรก็ตาม เอนทิตีนั้นเป็นประธานในประโยคใหม่นี้

ด้วยการเชื่อมโยงเอนทิตีในลักษณะนี้ Google ได้เชื่อมโยงเอนทิตีสามรายการเข้าด้วยกัน ด้วยการจัดเก็บข้อมูลในลักษณะนี้ Google จะเชื่อมโยงหน่วยงานนับล้านเข้าด้วยกันอย่างแท้จริง

เมื่อเข้าใจแนวคิดนี้ คุณมีพื้นฐานหนึ่งของ SEO เชิงความหมาย

จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อมีคนค้นหา Google?

ดังนั้นเราจึงได้ครอบคลุมแนวคิดพื้นฐานบางประการในการทำความเข้าใจการค้นหาเชิงความหมาย ตอนนี้เรามารวมทุกอย่างเข้าด้วยกันโดยดูว่าเกิดอะไรขึ้นเมื่อมีคนค้นหาใน Google

เพื่อให้เข้าใจสิ่งนี้ เราต้องเข้าใจโดยพื้นฐานว่า Google จัดการกับข้อความค้นหาอย่างไร เนื่องจากเป็นขั้นตอนแรกที่ Google จะนำผลลัพธ์มาสู่หน้าผลลัพธ์

ทำความเข้าใจคำค้นหา

เพื่อให้เสิร์ชเอ็นจิ้นนำผลลัพธ์ที่สมบูรณ์ซึ่งตรงกับความตั้งใจของผู้ใช้อย่างใกล้ชิดและนำผู้ใช้ไปสู่เส้นทางแห่งการค้นพบ Google จำเป็นต้องเข้าใจว่าผู้ใช้กำลังค้นหาอะไรเมื่อพิมพ์ข้อความค้นหาลงในเบราว์เซอร์

เพื่อให้บรรลุสิ่งนี้ Google จะต้องพยายามทำความเข้าใจความหมายพื้นฐานของข้อความค้นหาของผู้ค้นหา

อย่างไรก็ตาม นี่ไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะบรรลุ ในฐานะผู้คน เรามักจะพบวิธีพูดในสิ่งเดียวกันหลายวิธี และการใช้ถ้อยคำในคำถามในรูปแบบต่างๆ มักจะสร้างความหมายที่แตกต่างกันเล็กน้อย

ยิ่งไปกว่านั้น สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่า Google ไม่สามารถเข้าใจภาษาอย่างที่มนุษย์เข้าใจได้ กล่าวอีกนัยหนึ่ง Google ไม่สามารถ (ยัง) เข้าใจเจตนาของผู้ใช้จากโครงสร้างประโยคและภาษาศาสตร์

แต่ Google สามารถดูฐานข้อมูลของหน่วยงานและความสัมพันธ์ของพวกเขาได้ และโดยทั่วไปแล้วจะค้นหาว่าผู้ค้นหากำลังค้นหาอะไร

ตัวอย่างเช่น พิมพ์คำค้นหาสองคำนี้ลงใน Google:

• ที่เป็นสมาชิกของพริกแดงเผ็ด
• สมาชิกพริกขี้หนู

หากคุณสังเกตเห็นว่าข้อความค้นหาทั้งสองให้ผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกัน แม้ว่าข้อความค้นหาหนึ่งจะใช้คำพูดเป็นคำถาม ในขณะที่อีกข้อความหนึ่งเป็นเพียงคำถามโดยนัย เหตุผลก็คือ Google สามารถเข้าใจเอนทิตี 'Red Hot Chilli Peppers' Google ยังเข้าใจด้วยว่าเอนทิตีนี้มีเอนทิตีอื่นที่เกี่ยวข้องด้วย

ตัวอย่างเช่น เอนทิตี Anthony Kiedis มีความเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับเอนทิตี Red Hot Chilli Peppers

ยิ่งไปกว่านั้น ความสัมพันธ์นั้นถูกกำหนดให้เป็น 'สมาชิก'

เมื่อมีความสัมพันธ์นี้ในฐานข้อมูล Google จะปฏิบัติต่อข้อความค้นหาทั้งสองแบบเดียวกัน แม้ว่าข้อความค้นหาหนึ่งจะมีคำว่า 'ใครเป็น' ในขณะที่อีกข้อความหนึ่งเพียงตั้งชื่อเอนทิตี Red Hot Chilli Peppers และแนบคำว่าสมาชิก

ผู้ใช้กำลังมองหาเอนทิตีที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดซึ่งกำหนดเป็น 'สมาชิก' Google สามารถนำผลลัพธ์ตาม 'ความเข้าใจ' ของข้อความค้นหา

จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อ Google ไม่เข้าใจข้อความค้นหา จะเกิดอะไรขึ้นหากฐานข้อมูลของ Google ไม่มีเอนทิตีที่เกี่ยวข้องกับการสืบค้น หรือฐานข้อมูลไม่เข้าใจการเชื่อมต่อระหว่างเอนทิตี

ในกรณีเช่นนี้ Google อาศัยอัลกอริทึมเช่น Rank Brain เพื่อเลียนแบบความเข้าใจเชิงความหมาย

Rank Brain ทำสิ่งนี้โดยใช้ฐานข้อมูลของข้อความค้นหาที่คล้ายกันและทำการเดาโดยพื้นฐาน

บางครั้งอาจส่งผลให้เกิดความตั้งใจในการค้นหาหลายรายการใน SERP

=> ดูคำแนะนำของเราเกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ SERP เพื่อทำความเข้าใจเจตนาของผู้ใช้

ทำไมต้องค้นหาความหมาย?

ประเด็นข้างเคียง ทั้งหมดนี้ทำให้เกิดคำถามว่า ทำไม?

ฉันหมายความว่า ดูเหมือนว่า Google ได้คิดค้นห้องสมุดที่ทันสมัยที่สุดในโลก

คำตอบคือ Google สามารถมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ยอดเยี่ยมด้วยการทำความเข้าใจหน่วยงานและความสัมพันธ์ของพวกเขา จากข้อมูลของ Google สามารถนำเสนอหัวข้อจากบนลงล่าง ซึ่งหมายความว่าเมื่อผู้ค้นหาค้นหาหัวข้อ Google สามารถให้ข้อมูลที่ผู้ค้นหากำลังมองหารวมทั้งคาดการณ์สิ่งที่ผู้ค้นหาต้องการทราบต่อไป

ในการทำเช่นนี้ Google จะนำเสนอความตั้งใจของผู้ใช้ที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดใน SERP ใดๆ ที่ระบุ ด้วยวิธีนี้ เมื่อผู้ใช้มีสิ่งที่ต้องการแล้ว คำถามใหม่ๆ ก็อาจเกิดขึ้นในจิตใจของพวกเขา กล่าวอีกนัยหนึ่ง คำถามเดิมกลายเป็นการเดินทางของการค้นพบ ส่งผลให้เกิดการค้นหาหลายครั้ง

หากคุณต้องการเห็นสิ่งนี้ในการดำเนินการ โปรดดูบล็อกโพสต์ของเรา: การทำความเข้าใจเจตนาของผู้ใช้ (การวิเคราะห์ความตั้งใจของผู้ใช้หลายราย)

การค้นหาความหมายในเปลือกอ่อนนุช

หวังว่าตอนนี้ที่คุณเห็นโพสต์นี้ คุณก็อยู่ในตำแหน่งที่ดีที่จะเจาะลึกลงไปในกลยุทธ์ SEO เชิงความหมายที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ แม้ว่าฉันจะพยายามใช้ภาษาที่เรียบง่ายเพื่อให้เข้าใจหัวข้อนี้อย่างแท้จริง แต่ก็ควรอ่านต่อไป กล่าวอีกนัยหนึ่งคือถือว่าโพสต์บล็อกนี้เป็นกระดานกระโดดน้ำเพื่อสร้างความรู้ของคุณต่อไป

โชคดีที่มีข้อมูลออนไลน์มากมายที่คุณสามารถเจาะลึกลงไปได้ เช่น เนื้อหาที่สร้างโดยคนอย่าง Bill Slawski, Koray Tugberk GUBUR และ Jason Barnard ที่แบ่งแยกแง่มุมต่างๆ ของ SEO เชิงความหมาย

เมื่อคุณเข้าใจความหมายของการค้นหาแล้ว ฉันแน่ใจว่าคุณกำลังสงสัยว่าคุณจะใช้มันเพื่อเพิ่มอันดับและการเข้าชมได้อย่างไร ขั้นตอนแรกคือการทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างคำหลักและหัวข้อ