Đây là một điều dễ dàng. Mật độ từ khóa là một huyền thoại. Ít nhất là bây giờ.
Điều quan trọng cần lưu ý là làm thế nào các điều khoản được sử dụng và không bao nhiêu lần các điều khoản được sử dụng. SEO muốn cố tình nhầm lẫn vấn đề để giữ cho bạn phụ thuộc vào họ và trả tiền cho các công cụ và lời khuyên. PT Barnum đã từng nói rằng có một kẻ hút sinh ra mỗi phút . Trong SEO, trình diễn dường như là tất cả các lời khuyên trực tuyến. Đáng buồn hơn, SEO di chuyển chậm hơn PageRank, chậm hơn nhiều so với cỏ mọc ở Sahara. Họ không từ bỏ các khái niệm cũ một cách dễ dàng ngay cả khi họ đã sai lầm khi bắt đầu.
Đây là một hướng dẫn nhỏ về cách các điều khoản trên một trang web có trọng số. Nó không phải là một lời giải thích hoàn chỉnh bởi bất kỳ sự kéo dài, mà là một minh họa. Đó là một chuyến đi đáng giá để hiểu rõ hơn về cách SEO hoạt động.
Trước khi cân nhắc các điều khoản và chủ đề của trang web bằng cách sử dụng ngữ nghĩa, trọng số từ khóa đã sử dụng một vài chỉ số bao gồm việc sử dụng và sắp xếp các thuật ngữ trong các thẻ như titlethẻ, thẻ tiêu đề,descriptionthẻ meta, cũng như sự gần gũi với nhau và các thẻ quan trọng và các chỉ dẫn quan trọng khác, v.v ... Một phần của việc chỉ ra tầm quan trọng là việc sử dụng thuật ngữ, từ đồng nghĩa, thuật ngữ miễn phí và mức độ nổi bật của các thuật ngữ này. Điều này tuân theo khái niệm mật độ từ khóa phần nào và xin vui lòng biết rằng tỷ lệ thuật ngữ đã được áp dụng để xác định chủ đề trang, tuy nhiên, đó không phải là tỷ lệ cao hay thấp của thuật ngữ, mà là tỷ lệ có thể loại bỏ hiệu quả các thuật ngữ phổ biến, thuật ngữ lặp đi lặp lại, không tự nhiên sử dụng thuật ngữ và thuật ngữ đơn giản là không có giá trị thông qua việc thiếu sử dụng, v.v ... Các tỷ lệ thuật ngữ này được tự động đánh giá trên một trang theo cơ sở và kết quả khớp với các tính toán xác định xem kết quả có nằm trong một lĩnh vực hoạt động hay không. Khi tất cả đã được nói và thực hiện, các thuật ngữ đã xác định chủ đề và phạm vi chủ đề bằng cách sử dụng ngữ nghĩa được mô tả sau. Nhưng mật độ không có thứ hạng về thứ hạng tìm kiếm mỗi se ', mà là chủ đề và mục đích tìm kiếm phù hợp. Hiệu ứng phụ phù hợp với các điều khoản của một mật độ nhất định theo tình huống vì các thuật ngữ tương tự phù hợp với một hồ sơ được xác định thông qua các liên kết ngữ nghĩa và được sử dụng để xác định mục đích tìm kiếm. Điều này tuân theo mô hình trình phân tích cú pháp mà một phần vẫn tồn tại, nhưng không phải là toàn bộ mô hình. Không còn nữa.
Ngữ nghĩa là mô hình chính ngày nay, mặc dù vì web tuân theo mô hình văn bản truyền thống, mô hình trình phân tích cú pháp không thể bị loại bỏ hoàn toàn. Lý do cho điều này là đơn giản. Nó vẫn áp dụng và có ý nghĩa và rất hữu ích.
Ngữ nghĩa có thể được mô tả là "ghép cặp quan hệ" mặc dù đối với một số mô hình ngữ nghĩa phức tạp hơn, bạn thực sự đang nói về "chuỗi quan hệ". Đây được gọi là các liên kết ngữ nghĩa và mối quan hệ giữa các liên kết ngữ nghĩa được gọi là web ngữ nghĩa không liên quan gì đến web trên toàn thế giới ngoại trừ cái này có ích cho cái kia. Đối với hình minh họa của tôi, tôi sẽ giữ nó thành các cặp đơn giản mặc dù ngữ nghĩa khá phức tạp khá nhanh. Vì vậy, để minh họa cho tôi, tôi sẽ đơn giản hóa mọi thứ quá nhiều.
Ghép cặp quan hệ là khái niệm đơn giản về bộ ba; chủ ngữ, vị ngữ và đối tượng Vị ngữ có thể là bất cứ thứ gì miễn là nó có tính đại diện giữa chủ thể và đối tượng.
Tôi sẽ đi chệch hướng sang một mô hình PageRank sớm. Hãy gắn bó với tôi. Nó được áp dụng.
Khi Google được hình thành, khái niệm xếp hạng trang là một đại diện khá đơn giản của các mạng tin cậy sử dụng ngữ nghĩa. Một liên kết được thực hiện từ trang này sang trang khác. Trong trường hợp này:
Subject: examplea.com
Predicate: trusts
Object: exampleb.com
Read as: examplea.com trusts exampleb.com
Subject: exampleb.com
Predicate: trusts
Object: examplec.com
Read as: exampleb.com trusts examplec.com therfore examplea.com trusts examplec.com
Mặc dù chúng ta biết rằng mệnh đề "do đó" ở trên không nhất thiết đúng, đây là mô hình ban đầu và vẫn có phần đúng mặc dù không hoàn toàn đúng. Chúng tôi biết rằng testsplea.com có thể không có kiến thức về testsplec.com và do đó không thể hoàn toàn tin tưởng vào testsplec.com. Tuy nhiên, một mối quan hệ tồn tại phải được tính đến.
Việc sử dụng sớm thuật ngữ PageRank đã được tính toán trên một trang theo trang - liên kết theo cơ sở liên kết nhưng được áp dụng cho toàn bộ trang web. Ví dụ: có bao nhiêu liên kết tin cậy tồn tại? PageRank là một phép tính khá đơn giản của các liên kết đến các trang của một trang web. Nhưng có những vấn đề rõ ràng với điều này. Liên kết có thể được thực hiện để làm tăng tầm quan trọng của một trang web. Tính toán có tỷ lệ phân rã khá chuẩn có thể chính xác cho điều này, tuy nhiên, chính tốc độ phân rã đã đặt ra vấn đề mới trong đó không có tốc độ phân rã đơn lẻ nào có thể tính đến giá trị thực tế vì thiên hướng của nó là có đường cong trong tính toán.
Sử dụng mô hình ủy thác hơn nữa, các miền được tính trọng số dựa trên các yếu tố biểu thị niềm tin. Ví dụ: số liệu tin cậy lớn nhất là tuổi trang web. Các trang web cũ hơn thường có thể được tin cậy. Các trang web có đăng ký nhất quán, địa chỉ IP nhất quán, nhà đăng ký chất lượng, mạng chất lượng (máy chủ), không có lịch sử spam, khiêu dâm, lừa đảo, v.v ... tất cả đều thể hiện sự tin tưởng. Tôi đếm hơn 50 yếu tố tin cậy tên miền vì vậy tôi sẽ bỏ qua những yếu tố này và tiếp tục giữ cho nó đơn giản.
Subject: examplea.com
Predicate: domain trust score
Object: 67
Subject: exampleb.com
Predicate: domain trust score
Object: 54
Subject: examplea.com
Predicate: trusts
Object: exampleb.com
Read as: examplea.com trusts exampleb.com
Sử dụng một tính toán khác, một số mức độ tin cậy có thể được thực hiện và không chỉ là một trang web nhị phân tin tưởng vào một trang web khác . Trong trường hợp ví dụ đầu tiên vượt qua sự tin cậy, ví dụ thứ hai vượt qua giá trị tin cậy tỷ lệ thuận với cách tính toán.
Bây giờ, xin vui lòng hiểu rằng PageRank được tính toán trên một trang theo cơ sở trang và TrustRank là một phần lớn của SiteRank trong đó các liên kết, chất lượng liên kết, giá trị liên kết đều đóng một phần mặc dù ít quan trọng hơn ban đầu và ít hơn nhiều so với điểm tin cậy của trang web . Giữ nó trong tâm trí.
Làm thế nào điều này áp dụng cho các từ khóa trên một trang ??
Tất cả các thuật ngữ nội dung đều có trọng số, tuy nhiên, chỉ một số thuật ngữ thẻ được tính trọng số. Một ví dụ chính là keywordsthẻ meta. Chúng ta đều biết rằng không có trọng số cho các điều khoản trong thẻ này cả. Trong thực tế, nó hoàn toàn bị bỏ qua. Một quan niệm sai lầm là descriptionthẻ meta không được tính cho SEO. Đây không phải là sự thật. Đối với các điều khoản trong thẻ này, có trọng lượng, tuy nhiên, nó tương đối thấp. Thẻ meta mô tả không có giá trị. Bạn sẽ hiểu tại sao trong một chút.
Mô hình trình phân tích cú pháp cũ vẫn có giá trị. Trong đó, trang được đọc từ trên xuống dưới và các thẻ và khối nội dung được đọc và tính trọng số bằng cách sử dụng các giá trị đánh giá mức độ quan trọng theo mô hình từ trên xuống dưới. Một số số liệu là tĩnh. Ví dụ: titlethẻ sẽ có điểm quan trọng cao hơn h1thẻ sẽ cao hơn bất kỳ h2thẻ nào , v.v. Thẻ descriptionmeta sẽ có chỉ số quan trọng khá cao. Tại sao? Bởi vì nó vẫn là một chỉ số quan trọng về nội dung của trang. Tuy nhiên, các điều khoản được tìm thấy trong thẻ mang ít trọng lượng. Điều này được thực hiện sao cho phù hợp với mục đích tìm kiếm vẫn sẽ khớp với descriptionthẻ meta gần như dễ dàng như titlethẻ và thẻh1thẻ, nhưng không thể bị thao túng quá nhiều để chơi trò chơi hệ thống. Xin lưu ý rằng có những điều kiện có thể áp dụng. Ví dụ: tìm kiếm sẽ không khớp với descriptionthẻ meta mà không khớp với nơi khác chủ yếu là titlethẻ hoặc h1thẻ hoặc trong nội dung.
Tiếp tục với mô hình trình phân tích cú pháp, hãy tưởng tượng một điểm ở đầu nội dung thực tế. Sự gần gũi là một biện pháp được sử dụng theo nhiều cách khác nhau. Một là trong đó một thuật ngữ, thẻ, khối nội dung, v.v ... liên quan đến điểm đó ở đầu nội dung. Bây giờ, hãy nghĩ về các thẻ tiêu đề như là chỉ dẫn của các chủ đề phụ và tưởng tượng một điểm ở đầu nội dung ngay sau thẻ tiêu đề bị chấm dứt bởi thẻ tiêu đề tiếp theo. Một lần nữa độ gần được đo. Sự gần gũi được đo giữa các thuật ngữ trong một đoạn văn, bộ đoạn văn,headerthẻ, vv Những biện pháp này được tính là trọng số cho các thuật ngữ trong cách chúng được sử dụng và tầm quan trọng rõ ràng của chúng. Vượt ra ngoài điều này, các thuật ngữ, cụm từ, trích dẫn và thực sự là bất kỳ phần nội dung tương tự nào cũng có thể được đo giữa các trang và trang web bằng cách sử dụng một mô hình gần giống nhau nhưng vẫn tương tự.
Các trang có liên quan bằng cách sử dụng các liên kết cả từ trang này sang trang khác và khoảng cách từ trang chủ hoặc bất kỳ trang nào khác nơi có thể xác định đám mây mối quan hệ. Ví dụ: một trang chủ đề về SEO có thể có liên kết đến một số trang chủ đề phụ SEO. Điều này sẽ chỉ ra rằng trang chủ đề cho SEO rất quan trọng ở chỗ nó liên kết với một số trang chủ đề tương tự và một đám mây mối quan hệ có thể được xác định. Vì vậy, đối với bất kỳ trang chủ đề phụ SEO nào, độ gần sẽ là số lượng liên kết giữa trang chủ đề SEO và trang chủ đề phụ SEO cũng như số lượng liên kết từ trang chủ. Trong đó, một tầm quan trọng của trang có thể được tính toán. Trang chủ đề SEO quan trọng như thế nào? Đó là một liên kết từ các liên kết điều hướng trên trang chủ và thực sự mỗi trang - rất quan trọng. Tuy nhiên, các trang chủ đề phụ SEO không có liên kết từ điều hướng và do đó nhận được bất kỳ tầm quan trọng nào từ số liệu cho trang chủ đề SEO. Điều này tuân theo mô hình Mạng tin cậy liên kết ngữ nghĩa PageRank.
Quay trở lại mô hình PageRank ban đầu, bạn có thể đánh giá các trang theo cách bạn liên kết với chúng giống như các liên kết vượt qua giá trị trên toàn thế giới web. Điều này được gọi là điêu khắc mặc dù điêu khắc thao túng quá mức có thể được xác định và bỏ qua vì vậy là tự nhiên. Khi bạn đang làm điều này, bạn cũng cho thấy tầm quan trọng của các thuật ngữ được tìm thấy trên các trang này. Vì vậy, bất kỳ thuật ngữ nào trên bất kỳ trang nào không chỉ có trọng số ở nơi và cách chúng được sử dụng trên trang đó, mà còn là tầm quan trọng rõ ràng của trang trong cách thức và nơi nó tồn tại trên trang web của bạn. Là nó bắt đầu có ý nghĩa?
Được chứ. Tốt và tốt, nhưng các thuật ngữ có liên quan như thế nào và ngữ nghĩa giúp gì cho việc này? Một lần nữa, giữ cho nó rất đơn giản.
Tôi có một trang web về xe hơi. Bạn đang ở Anh và có một trang web về ô tô. Rõ ràng là ô tô và ô tô là cùng một từ. Các công cụ tìm kiếm sử dụng từ điển để hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các từ và chủ đề. Google khác biệt bằng cách tạo ra một từ điển tự học sớm. Tôi sẽ không nhận được điều đó, nhưng bạn vẫn sẽ có được hình ảnh. Sử dụng ngữ nghĩa:
Subject: cars
Predicate: equals
Object: automobiles
Trong đó, Google có thể nhận ra rằng trang web của tôi và trang web của bạn giống nhau. Đưa nó một bước xa hơn.
Subject: car
Predicate: is painted
Object: dark red
Subject: automobile
Predicate: is painted
Object: maroon
Subject: deep red
Predicate: equals
Object: maroon
Giả sử trong một khoảnh khắc chỉ có hai trang web này tồn tại, bất kỳ tìm kiếm nào cho ô tô màu đỏ đậm có thể dẫn đến ô tô maroon và ô tô màu đỏ đậm mặc dù ô tô màu đỏ sâu không tồn tại trên web.
Trong những ngày đầu của SEO, chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng từ đồng nghĩa và phiên bản số nhiều của thuật ngữ. Điều này đã trở lại khi ngữ nghĩa không được sử dụng hoặc mạnh mẽ. Ngày nay, bạn có thể thấy điều này là không cần thiết vì mối quan hệ giữa các từ và cách sử dụng được giữ trong cơ sở dữ liệu ngữ nghĩa.
Sử dụng cùng một mô hình nhưng nhảy về phía trước khá nhiều, nếu tôi viết một đoạn tuyệt vời được trích dẫn trên một số trang web khác, ngữ nghĩa có thể lưu ý đây là một trích dẫn và thuộc tính này cho tác phẩm gốc của tôi cho nó quan trọng hơn nhiều ngay cả khi không có liên kết đến trang nào cả. Trong trường hợp này, một trang không có liên kết trong (phía sau), có thể vượt qua một trang có số lượng liên kết trong (phía sau) cao chỉ vì một trích dẫn. Trích dẫn là một phần quan trọng của việc áp dụng web ngữ nghĩa vào thế giới web. Trên thực tế, trong khi các SEO đang theo đuổi AuthorRank ám chỉ, thì không có chuyện đó. Đó là tất cả các cặp ngữ nghĩa và dữ liệu phù hợp mà tôi sẽ không tham gia nhưng để nói rằng, ví dụ, được viết bởi có thể chỉ ra tên tác giả ngay sau đó và do đó tín dụng trích dẫn có thể được áp dụng cho tác giả nếu tác phẩm được trích dẫn.
Tại sao tôi lại trải qua tất cả những điều này ??
Vì vậy, bạn sẽ dễ dàng nhận thấy rằng cơ chế định giá bất kỳ thuật ngữ nào trên một trang web phức tạp hơn nhiều và không còn phụ thuộc vào mật độ mà dù sao cũng không bao giờ hoàn toàn như vậy. Trong thực tế, mật độ không còn là một hiệu ứng thứ cấp nữa. Lý do đơn giản này. Nó dễ dàng được chơi và không có tốc độ phân rã nào có thể bù cho việc chơi game giống như trong lược đồ PageRank ban đầu.
Đối với bất kỳ trang web nhồi nhét từ khóa, vấn đề chỉ là thời gian trước khi ngữ nghĩa sẽ cho chúng đi. Panda bắt đầu như một nhiệm vụ định kỳ được thiết kế đặc biệt để đo lường điều này và những điều tương tự khác và điều chỉnh các số liệu để giảm mức độ ảnh hưởng của một trang web vi phạm trong SERPs. Mặc dù SiteRank thường giữ nguyên, nhưng bất kỳ trang web nào bị phát hiện spam sẽ đánh bại điểm số TrustRank đã có vi phạm do đó giảm nhẹ điểm của SiteRank. Tôi tin rằng có một thành phần nghiêm trọng đối với cơ chế này cho phép các tội nhẹ được sửa chữa mà không gây hại. Gõ này xung quanh ngay cả khi vấn đề được giải quyết. Điều này là do vi phạm được giữ lại trong lịch sử trang web. Vì vậy, điều xảy ra là vị trí SERP sẽ giảm cho đến khi vấn đề được giải quyết trong đó vị trí SERP sẽ bắt đầu tăng trở lại nhưng không bao giờ đến mức mà trang web vi phạm đã từng có do ký hiệu vi phạm. Vi phạm càng cũ, càng được tha thứ cho phép hành vi phạm tội trước đó mất đi tác động tiêu cực theo thời gian. Một lưu ý, trong khi người ta nói rằng Panda và những người khác chạy thường xuyên hơn và tôi là một quá trình liên tục ngày hôm nay, vẫn cần có thời gian để xây dựng bản đồ liên kết ngữ nghĩa để biết liệu một trang web có phải là người vi phạm hay không. Điều này có nghĩa là một trang web sẽ thoát khỏi tình trạng nhồi nhét trong một khoảng thời gian, nhưng cuối cùng lại thất bại một khi các liên kết và số liệu ngữ nghĩa được thiết lập đầy đủ. Đồng thời, tôi chắc chắn có một hiệu ứng ban đầu để nhồi, nhưng bị giảm đi rất nhiều khi sử dụng mô hình ngữ nghĩa và hiệu ứng này khá hời hợt như một sản phẩm. Điều này là do khi một trang được phát hiện, có rất ít để tiếp tục cho đến khi các bản đồ liên kết ngữ nghĩa được điền vào. Google, theo sự khôn ngoan của nó, cho phép một số ân sủng, do đó cho phép trang xếp hạng cao cho các thuật ngữ trong các tín hiệu quan trọng ban đầu trước khi giải quyết vị trí thích hợp của nó trong SERPs. Giả sử rằng các tín hiệu khớp với ngữ nghĩa, sau đó tính toán lại vị trí SERP sẽ dẫn đến sự thay đổi tương đối trong cách tìm thấy trang. Mặt khác, nếu các tín hiệu và ngữ nghĩa không đồng ý, vị trí trong SERP sẽ dựa trên ngữ nghĩa và cách tìm thấy trang sẽ thay đổi. Đây là lý do tại sao điều quan trọng là phải gửi tín hiệu đúng ngay từ đầu bằng cách sử dụng từ khóa và thẻ chính xác và trung thực. cho phép một số ân sủng do đó cho phép trang xếp hạng cao cho các thuật ngữ trong các tín hiệu quan trọng ban đầu trước khi giải quyết vị trí thích hợp của nó trong SERPs. Giả sử rằng các tín hiệu khớp với ngữ nghĩa, sau đó tính toán lại vị trí SERP sẽ dẫn đến sự thay đổi tương đối trong cách tìm thấy trang. Mặt khác, nếu các tín hiệu và ngữ nghĩa không đồng ý, vị trí trong SERP sẽ dựa trên ngữ nghĩa và cách tìm thấy trang sẽ thay đổi. Đây là lý do tại sao điều quan trọng là phải gửi tín hiệu đúng ngay từ đầu bằng cách sử dụng từ khóa và thẻ chính xác và trung thực. cho phép một số ân sủng do đó cho phép trang xếp hạng cao cho các thuật ngữ trong các tín hiệu quan trọng ban đầu trước khi giải quyết vị trí thích hợp của nó trong SERPs. Giả sử rằng các tín hiệu khớp với ngữ nghĩa, sau đó tính toán lại vị trí SERP sẽ dẫn đến sự thay đổi tương đối trong cách tìm thấy trang. Mặt khác, nếu các tín hiệu và ngữ nghĩa không đồng ý, vị trí trong SERP sẽ dựa trên ngữ nghĩa và cách tìm thấy trang sẽ thay đổi. Đây là lý do tại sao điều quan trọng là phải gửi tín hiệu đúng ngay từ đầu bằng cách sử dụng từ khóa và thẻ chính xác và trung thực. sau đó tính toán lại vị trí SERP sẽ dẫn đến sự thay đổi tương đối về cách tìm thấy trang. Mặt khác, nếu các tín hiệu và ngữ nghĩa không đồng ý, vị trí trong SERP sẽ dựa trên ngữ nghĩa và cách tìm thấy trang sẽ thay đổi. Đây là lý do tại sao điều quan trọng là phải gửi tín hiệu đúng ngay từ đầu bằng cách sử dụng từ khóa và thẻ chính xác và trung thực. sau đó tính toán lại vị trí SERP sẽ dẫn đến sự thay đổi tương đối về cách tìm thấy trang. Mặt khác, nếu các tín hiệu và ngữ nghĩa không đồng ý, vị trí trong SERP sẽ dựa trên ngữ nghĩa và cách tìm thấy trang sẽ thay đổi. Đây là lý do tại sao điều quan trọng là phải gửi tín hiệu đúng ngay từ đầu bằng cách sử dụng từ khóa và thẻ chính xác và trung thực.
[Cập nhật]
Tôi đã cắt và dán câu trả lời này vào TextRazor https://www.textrazor.com/demo và đây là một ví dụ. Bạn sẽ thấy vị trí tương đối với điểm tưởng tượng đó ở đầu nội dung và phân tích ngôn ngữ khác trong bảng cũng như điểm số chủ đề ở bên phải. Bạn có thể làm tương tự bằng cách cắt văn bản của câu trả lời này (phía trên bản cập nhật này) và dán nó vào trang demo và chơi xung quanh một chút. Tôi khuyến khích nó. Nó sẽ cho bạn một ý tưởng tốt về cách xử lý nội dung.
