-
Различия между семантическим и традиционным SEO
Поисковая оптимизация всегда была маркетинговой деятельностью в интернете. SEO представляет владельцев сайтов потребителям и делает возможной коммуникацию между ними. В результате они могут взаимодействовать по поводу товаров и сервисов, которые могут приобрести потребители, чтобы стать клиентами.
Согласно традиционной SEO-оптимизации, страницы обычно ранжируются в результатах поиска на основе комбинации оценок, присвоенных в ходе информационного поиска (Information Retrieval), и основанных на сигналах релевантности и авторитетности с использованием таких факторов, как ссылки с других сайтов.
Семантическое SEO отличается от традиционного. Оно фокусируется на объектах реального мира, или сущностях, таких как люди, места и вещи (идеи и понятия).
В рамках этой концепции веб-страница как страница о сущностях содержит информацию о различных элементах этих объектов, таких как факты об атрибутах, используемых для их описания, и идентификаторы, которые помогают узнать больше о сущности, чтобы лучше ее понять.
В семантическом SEO мы говорим о таких вещах, как:
- Панели знаний;
- Поисковые карусели, заполненные сущностями;
- Выделенные описания (Featured Snippets), которые могут отвечать на вопросы о сущностях, появляющихся в запросах;
- Блоки с похожими запросами, которые могут напоминать ответы в избранных сниппетах;
- Релевантные сущности
- Сущности и семантический поиск
Например, сайт об американском городе Балтимор может содержать информацию о тех людях, которые там жили, и исторических памятниках. Он может рассказывать пользователям об известных церквях и школах, а также зданиях, местах и компаниях.
Если бы вы собирались написать о Балтиморе, в идеале вам нужно было бы углубиться в историю города, при этом обращая внимание на то, о ком посетителям может быть интересно узнать больше. И упомянуть историю, которая принесла Америке свой государственный гимн.
В середине 2000-х в Google были инженеры, которые работали над проектом под названием «Annotation Framework». Этим проектом руководил Эндрю Хог, который также отвечал за покупку MetaWeb и базы знаний Freebase. Подробнее об этих инициативах можно узнать из резюме Хога. Он также участвовал в создании видео из серии Google Tech Talk, в котором рассказывается, чем занималась компания в то время.
-
Cемантическое SEO стало активнее использоваться в SERP Google
Еще один аспект семантического SEO – это переход от 10 «синих ссылок» в поисковых системах к выдаче, наполненной расширенными результатами. Изначально эти изменения были описаны в посте Раманатана Гухи (Ramanathan Guha) в блоге Google, а затем в посте о запуске расширенных результатов под авторством Кави Гоэла (Kavi Goel), Раманатана Гухи (Ramanathan Guha) и Отара Ханссона (Othar Hansson).
В 2012 году Google расширил информацию, доступную в Freebase, и предоставил нам результаты поиска с дополнительной информацией о сущностях, которые появляются в запросах, или, по крайней мере, тех сущностях, о которых Google знает, и которые, возможно, были включены в Сеть знаний (см. «Как работает Сеть знаний Google»).
Мы можем видеть больше информации о сущностях на панелях знаний. При этом Google использует разные шаблоны в зависимости от типа сущности. Так, на панелях для локальных компаний мы видим отзывы, выражающие общие настроения в отношении этих бизнесов.
Google также может показывать похожие запросы, относящиеся к отображаемым на панелях сущностям. Кроме того, блоки знаний часто сообщают нам о других сущностях, которые также ищут пользователи (блоки «People also search»).
-
Предоставление дополнительной информации о сущностях через разметку Schema.org
В 2011 году Google объединился с другими поисковыми системами, чтобы предоставить владельцам сайтов способ передачи машиночитаемой информации о сущностях, которые появляются на их страницах. Эта инициатива получила название Schema.org. Такой подход к обмену данными между поисковыми системами перекликается с тем, что мы наблюдали при разработке XML-карт сайта.
Schema – одна из самых быстрорастущих областей SEO, и сейчас прилагается все больше усилий для оперативного обновления словаря и выхода новых версий.
В наши дни оптимизаторы часто изучают Schema.org как часть семантического SEO и следят за добавлением поддержки новых схем. Рейтинги в виде звезд для товаров помогают получить больше кликов в поисковой выдаче, и о них точно стоит узнать.
Мы, например, внимательно следим за изменениями в схемах по мере выхода новых версий словаря.
-
Объем знаний в интернете растет
Изобретение семантического поиска было запатентовано Google в 1999 году. Этот алгоритм был назван DIPRE (Dual Iterative Pattern Relation Expansion).
Патент описывает способ поиска сайтов, которые содержат информацию о конкретных книгах и атрибутах этих книг – когда они были опубликованы, кто их издатели, сколько страниц у каждой из них, и многое другое. Если на сайте были все книги, алгоритм велел собрать информацию о других книгах, которые он содержал.
В начале 2020 года компания подала заявку на дополнительный патент, в котором говорится о сборе информации о книгах для отображения в результатах поиска. Этот патент касался всех видов сущностей, а не только книг.
Патенты Google также содержат много деталей о том, как поисковик может собирать информацию о сущностях прямо с веб-страниц. Одно из наиболее подробных описаний связано с использованием обработки естественного языка для сбора части речевой информации и распознавания сущностей для построения троек (подлежащее/ сказуемое/ дополнение) для этих сущностей. Подробнее о том, как Google может это делать, см. в статье «Entity Extractions for Knowledge Graphs at Google».
-
Расширение значения запроса через переписывание
SEO-специалисты занимаются семантическим SEO почти столько же, сколько и традиционным. Мы не просто оптимизируем страницы для ключевых слов. Мы оптимизируем их для значений, обозначенных в запросах.
Еще в 2003 году Google начал переписывать запросы, которые пользователи вводили, используя синонимы.
Мы видели, как Google разработал более продвинутые способы замены синонимов с использованием Hummingbird. При этом патент, в котором описывался этот подход, был выдан за несколько недель до того, как Google официально объявил о запуске этого алгоритма в день своего 15-летия.
В последние годы Google рассказывал нам об использовании AI-подхода с применением векторов слов для переписывания неоднозначных запросов и их расширения с помощью потенциально пропущенных слов в запросах.
Эти запросы могут улавливать недостающие значения и ответы на запросы, с которыми раньше у Google были трудности. Мы сослались на цитаты, лежащие в основе подхода Word Vectors, в статье «Citations behind the Google Brain Word Vectors Approach».
Ниже – пример результатов поиска, где Hummingbird заменяет слово «place» (место) на «restaurant» (ресторан).
Это пример о сущностях из реального мира и понимании смысла слов в запросе. Он о том, как SEO становится семантическим SEO.
-
Дополнение поисковой выдачи результатами из Сети знаний
Несколько лет назад на конференции SMX West сотрудник Google Поль Хаар (Paul Haahr) презентовал свой доклад на тему «How Google Works: A Google Ranking Engineer’s Story» («Как работает Google: история инженера по ранжированию Google»). В нем он рассказал, как результаты из выдачи Сети знаний дополняют основные результаты в SERP.
-
Сущности в семантическом SEO
Патент Google, который вышел после этой презентации, рассказал нам, как поисковик будет искать в запросе сущность (как объяснял Хаар). И, если Google найдет эту сущность, то может решить дополнить результаты поиска результатами из Сети знаний. Опять же, это подход к поиску, основанный на семантическом SEO. Мы писали об этом патенте в статье «Augmented Search Queries Using Knowledge Graph Information».
Опять же, Google показывает нам, что семантическое SEO фокусируется на поиске реальных сущностей в запросах. Результаты из Сети знаний могут включать выделенные описания, отвечающие на вопросы, которые многие люди задают об этих сущностях. Эти результаты также могут включать блоки с похожими запросами. Google находит связанные запросы, анализируя журналы запросов в графе вопросов (Question Graph).
Если вы проводите исследование ключевых слов для страниц и хотели бы лучше понимать релевантные сущности и понятия, то поищите по этим запросам в Google Картинках. Это может рассказать вам о сущностях и терминах, которые могут быть связаны с людьми, местами и вещами.
-
Тематическое моделирование в семантическом SEO
Еще в 2006 году мы писали об индексировании на основе фраз в своей статье. Мы много раз расширяли этот подход на протяжении многих лет. За это время Google получил множество связанных патентов по различным аспектам фразового индексирования.
Позже мы также добавили к статье пост под названием «Тематическое моделирование с использованием связанных слов в документах и анкорного текста», который демонстрирует, насколько часто повторяющиеся совпадающие фразы могут выступать предикторами того, о чем идет речь на тех страницах, где они используются.
Пару лет спустя мы написали об изменении патента на индексирование на основе фраз, которое превратило его из подхода повторного ранжирования в подход прямого ранжирования: «Обновленное индексирование Google на основе фраз».
-
Ответы на вопросы с использованием персональных графов знаний
В статье «Ответы на вопросы с использованием графов знаний» мы писали об Association Scores, которые придают разный вес элементам сущностей, и о том, как они используют свои источники для придания им веса.
Мы также пишем о том, как Google может принимать запрос, запускать его, собирать самые популярные страницы в качестве результатов и создавать на основе этих результатов граф знаний, чтобы предоставить ответ. Документ, который рассказывает об этом, представляет собой патентную заявку «Natural Language Processing With An N-Gram Machine».
В статье мы приводим несколько примеров использования поисковых каруселей с сущностями, отвечающими на запросы. Карусель с ранжированными сущностями появляется, например, при поиске по запросу [Лучшая научно-фантастическая книга 2020 года] (прим. ред. – в англоязычной выдаче).
Эти книги берутся из Query Results, заполненных сущностями, которые показываются в карусели в ранжированном порядке.
Мы также писали о том, как графы знаний могут создаваться в качестве персонализированных результатов для отдельных людей и использоваться для ответов на их вопросы.
Поисковик будет собирать реальную информацию о вас и использовать ее, чтобы отвечать на вопросы, которые вас интересуют. Это та перспектива, которую обещает семантическое SEO по мере текущего перехода в мир умных устройств и интернета вещей.
-
Семантический интернет
Еще в 2001 году Тим Бернерс-Ли (Tim Berners-Lee), Джеймс Хендлер (James Hendler) и Ора Лассила (Ora Lassila) написали статью о семантической Сети для научно-популярного журнала Scientific American. Обмен информацией и сбор данных, описанные в ней, говорят нам о будущем семантического SEO, над которым работают многие компании, такие как Google.
Более семантический интернет – это не тот, где страницы наполнены синонимами и семантически релевантными словами. Он такой, как писал Бернерс-Ли:
«Семантический интернет – это не отдельная сеть, а расширение существующей сети, в которой информации придается четко определенное значение, что позволяет компьютерам и людям работать совместно».
-
Вместо заключения
В этой статье мы хотели поделиться теми тенденциями, которые мы наблюдали в патентах и на страницах Google. Они говорят нам, что поиск становится более семантическим.
Большинство страниц, которые ранжируются в Google по таким запросам, как [семантическое SEO], неглубокие и заполнены синонимами. Они также характеризуются недостаточным пониманием того, как может работать семантический поиск, упоминанием технологий 1980-х годов и отсутствием информации о таких вещах, как графы знаний и разметка структурированных данных.
Надеемся, что данная статья даст вам более глубокое понимание данного вопроса.
