Tìm kiếm ngữ nghĩa là một cụm từ mà nhiều người sử dụng để chỉ nỗ lực của các công cụ tìm kiếm để thực hiện một công việc tốt hơn trong việc hiểu các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên. Nhưng nó cũng liên quan đến nhiều hơn thế, chẳng hạn như ngữ cảnh của người tìm kiếm tại thời điểm họ nhập truy vấn. 

Ví dụ: nếu họ vừa nhập “khách sạn” làm truy vấn và truy vấn trước của họ là “Nha Trang”, rất có thể họ muốn thông tin về “khách sạn ở Nha Trang”.

Hoặc, nếu họ có một lịch sử thực hiện rất nhiều tìm kiếm liên quan đến động vật hoang dã, và họ nhập truy vấn "Jaguar" cơ hội lớn hơn mà họ muốn động vật, và không phải là chiếc xe. Ngoài ra, các công cụ tìm kiếm không hiểu khái niệm về các thực thể (Entity), đó là ý tưởng mà bạn có thể kết hợp các thuộc tính với các dân tộc, địa điểm, sự kiện, v.v. 

Semantic search (Tìm kiếm ngữ nghĩa) là gì?

Từ "semantic" ám chỉ đến ý nghĩa hay bản thể của cái gì đó. Áp dụng để tìm kiếm, "ngữ nghĩa" về cơ bản liên quan đến việc nghiên cứu các từ và logic của chúng. Semantic search cải thiện độ chính xác của tìm kiếm bằng cách hiểu ý định của người tìm kiếm thông qua ý nghĩa và ngữ cảnh. 

Thông qua kết hợp khái niệm, từ đồng nghĩa và thuật toán ngôn ngữ tự nhiên, tìm kiếm ngữ nghĩa cung cấp nhiều kết quả tìm kiếm tương tác hơn thông qua việc chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc thành cơ sở dữ liệu trực quan và đáp ứng. 

Tìm kiếm ngữ nghĩa mang lại sự hiểu biết nâng cao về ý định của người tìm kiếm, khả năng trích xuất câu trả lời và mang lại nhiều kết quả được cá nhân hóa hơn. Sơ đồ tri thức (Knowledge Graph) của Google là một mô hình tuyệt vời trong tìm kiếm ngữ nghĩa. 

Semantic search la gi
 4 yếu tố quan trọng trong Semantic search

Bốn yếu tố của Tìm kiếm ngữ nghĩa:

  • Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language)
  • Ngữ cảnh của luồng truy vấn (Query Context)
  • Ngữ cảnh của người dùng (User Context)
  • Nhận biết thực thể (Entity Recogittion) 

Tại sao cần theo đuổi tìm kiếm ngữ nghĩa?

Tại sao Google muốn theo đuổi một thế giới kết nối hơn: nhiều dữ liệu hơn, ít spam hơn, hiểu rõ hơn về ý định của người dùng và tìm kiếm ngôn ngữ tự nhiên (tức là đàm thoại). Hiểu tất cả dữ liệu này sẽ tối đa hóa khả năng người dùng của họ có được trải nghiệm tìm kiếm tốt nhất có thể.

Với dữ liệu của thế giới tăng gấp đôi sau mỗi hai năm, dữ liệu lớn đã trở thành tiêu chuẩn cho những người tham gia trong lĩnh vực trực tuyến. Tất cả dữ liệu này tạo ra một mối quan tâm bao quát “Điều này có ý nghĩa gì với tôi?” Quá trình tổ chức, cấu trúc và kết nối dữ liệu ngữ nghĩa là một mong  muốn đối với các công cụ tìm kiếm. 

Một trong những cách tìm kiếm ngữ nghĩa giúp Google là xác định và loại bỏ nội dung có chất lượng thấp. 

Các phương pháp như xoay bài viết và nhồi nhét từ khóa dễ dàng bị gắn cờ hơn do các hệ thống nâng cao như lập chỉ mục ngữ nghĩa tiềm ẩn (LSI), phân bổ Dirichlet tiềm ẩn (LDA) và tần suất tài liệu nghịch đảo tần số (TF-IDF) và mối quan hệ được xác định trước của họ để xác định chất lượng. Điều này có nghĩa là các công cụ tìm kiếm có ý tưởng tốt về những từ nào thống kê xảy ra với nhau và tạo ra các tương quan ngữ nghĩa, có thể được sử dụng trong cuộc chiến chống spam.

Sử dụng ngữ nghĩa và tìm kiếm dựa trên thực thể (entity), các công cụ có thể hiểu rõ hơn về những gì người dùng có thể muốn. 

Ví dụ: hình ảnh dưới đây cho thấy minh họa đơn giản về dữ liệu trong thuật toán tìm kiếm dựa trên thực thể sẽ chứa. Nó bao gồm các thực thể (con người, địa điểm, vật, khái niệm hoặc các ý tưởng) được biểu diễn dưới dạng các nút và được kết nối bởi các mối quan hệ của chúng dưới dạng các mũi tên. Sơ đồ cho thấy cách tìm kiếm dựa trên thực thể tìm cách kết nối các thực thể khác nhau, trong trường hợp này là các đặc tính cá nhân Simpsons, tạo ra chiều sâu hơn để tìm kiếm câu trả lời. 

Phân loại ngữ nghĩa của các thực thể (như các nút) và các thuộc tính (các mối quan hệ).
Phân loại ngữ nghĩa của các thực thể (như các nút) và các thuộc tính (các mối quan hệ).
  
Câu trả lời Sơ đồ tri thức do kết hợp tìm kiếm dựa trên thực thể.
Câu trả lời Sơ đồ tri thức do kết hợp tìm kiếm dựa trên thực thể.

 Ngữ nghĩa giúp hiểu rõ hơn về những gì mà các tìm kiếm có ý nghĩa như ngày nay. Ví dụ: tìm kiếm [Jennifer Lawrence] có nhiều khả năng liên quan đến nữ diễn viên người Mỹ, ngôi sao của Hunger Games và người thời trang. Google cung cấp tin tức, ảnh, sự kiện, tài khoản truyền thông xã hội và phim liên quan đến Jennifer Lawrence. Thông qua các thực thể hiểu biết, và kết hợp với số lượng dữ liệu phức tạp đằng sau thói quen tìm kiếm 7,4 MM cho Jennifer Lawrence, các công cụ tìm kiếm có thể hiểu rõ hơn về những gì người dùng tiếp theo sẽ muốn. Phát minh của Google về Sơ đồ tri thức là một ví dụ vàng, nhằm hiểu mọi thứ, chứ không phải là chuỗi. 

Tìm kiếm “Jennifer Lawrence” chỉ xuất hiện với các chủ đề liên quan đến nữ diễn viên.
Tìm kiếm “Jennifer Lawrence” chỉ xuất hiện với các chủ đề liên quan đến nữ diễn viên.

Google và các công cụ khác, đã trở nên rất giỏi trong việc nhận ra các thực thể khác nhau và xây dựng câu trả lời cho các câu hỏi. Và thông qua việc kết nối dữ liệu này mà tìm kiếm trở nên mạnh mẽ hơn. Các câu trả lời cho các câu hỏi được thuật toán hiểu và hiển thị, ví dụ: một tìm kiếm "who is the dancer in the chandelier video - ai là vũ công trong video đèn chùm?". Google "biết" rằng đó là Maddie Ziegler. Ý tưởng rằng một công cụ tìm kiếm có thể kết nối từ khóa với một thực thể và trả lời với câu trả lời chính xác làm cho tìm kiếm của Google trở nên phổ biến hơn cho người dùng.

Câu trả lời đồ thị tri thức với tên thực thể không được đề cập trong truy vấn.
Câu trả lời đồ thị tri thức với tên thực thể không được đề cập trong truy vấn.

SEO ngữ nghĩa

Đối với SEO, tìm hiểu ngữ nghĩa tìm kiếm có một số lợi ích lớn. Phần lớn là khả năng duy trì phía trước của đường cong. Các công cụ tìm kiếm đang tiến lên phía trước và như các chuyên gia SEO, chúng ta cần đảm bảo duy trì vị trí hàng đầu trong trò chơi của mình. Tìm kiếm ngữ nghĩa sẽ trở nên đặc biệt quan trọng khi tìm kiếm bằng giọng nói đang gia tăng.

Phương pháp tích hợp tín hiệu tìm kiếm ngữ nghĩa có ý nghĩa rất lớn về cách chúng ta tiếp cận chiến lược SEO của mình. Nếu chúng ta có thể biết tất cả các chủ đề và từ khóa liên kết với một thực thể cụ thể, chúng ta có thể tạo ra nội dung hoàn hảo và đạt được thứ hạng tối ưu cho khách hàng của chúng ta. Mặc dù chúng ta sống trong một thế giới không được cung cấp bởi thực thể, nhưng có một vài chiến lược cố gắng và thực sự có thể nâng cao chiến lược tìm kiếm ngữ nghĩa của bạn, phần dưới đây sẽ trình bày về chiến lược tìm kiếm ngữ nghĩa.

Những thành phần quan trọng tác động tới Semantic Search

Google liên tục đưa ra các bản cập nhật thuật toán và công nghệ để cải thiện hơn nữa khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên và mục đích tìm kiếm.

Có 4 thành phần quan trọng giúp cho việc tìm kiếm ngữ nghĩa là gì vào năm 2021.

#1. Knowledge Graph: Sơ đồ tri thức

Sơ đồ tri thức của Google, được phát hành vào năm 2012, là một cơ sở kiến thức về các thực thể và mối quan hệ giữa chúng.

Bạn có thể tưởng tượng nó trông giống như thế này — nhưng  thay vào đó là năm tỷ thực thể (entity):

Nói tóm lại, đó là một công nghệ đã khởi động và cho phép chuyển từ đối sánh từ khóa sang đối sánh ngữ nghĩa từ khóa (semantic keyword).

Có hai phương pháp chính để cung cấp Knowledge Graph:

  1. Dữ liệu có cấu trúc (sẽ tìm hiểu thêm về điều đó ở phần sau)
  2. Trích xuất thực thể từ Văn bản (Xem cách Google trích xuất Entity)

Đối với điểm thứ hai, công cụ tìm kiếm cần hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Đó là khi ba bản cập nhật thuật toán dưới đây phát huy tác dụng.

#2. Hummingbird: Thuật toán Chim ruồi

Trở lại năm 2013, Google đã tung ra một thuật toán tìm kiếm có tên Hummingbird để trả về kết quả tìm kiếm tốt hơn. Nó đặc biệt hữu ích cho các truy vấn tìm kiếm phức tạp.

Hummingbird là bản cập nhật khổng lồ đầu tiên nhấn mạnh ý nghĩa của các truy vấn tìm kiếm qua các từ khóa riêng lẻ. Đó là chất xúc tác rất cần thiết để viết về các chủ đề, không phải từ khóa.

#3. RankBrain

Nếu bạn đã từng gặp cụm từ Lập chỉ mục ngữ nghĩa tiềm ẩn hoặc LSI Keyword, hãy quên điều đó đi. Google giải quyết vấn đề mà LSI được tạo ra để giải quyết bằng một thuật toán có tên là RankBrain.

Và chúng ta đã thảo luận vấn đề trước đó. Đó là về sự không phù hợp giữa ngôn ngữ được sử dụng trong các truy vấn tìm kiếm và nội dung mong muốn.

RankBrain của Google được cung cấp bởi các công nghệ vượt trội hơn nhiều so với LSI . Theo thuật ngữ của giáo dân, RankBrain hiểu ý nghĩa của những từ và cụm từ thậm chí không quen thuộc bằng cách sử dụng các thuật toán học máy phức tạp.

Và điều đó rất lớn khi xem xét rằng 15% tất cả các truy vấn tìm kiếm là mới.

Chúng ta có thể coi RankBrain là một bản nâng cấp cho Hummingbird, không phải là một thuật toán tìm kiếm độc lập. Đó là một trong những tín hiệu xếp hạng mạnh nhất, nhưng điều duy nhất bạn có thể chủ động làm để tối ưu hóa nó là đáp ứng mục đích tìm kiếm.

#4. BERT

BERT là bản nâng cấp lớn mới nhất về cách hoạt động của tìm kiếm ngữ nghĩa. Nó ảnh hưởng đến khoảng 10% tất cả các truy vấn kể từ cuối năm 2019. Điều này tập trung vào việc hiểu thêm ý định và ngữ cảnh tìm kiếm.

Tất cả những gì bạn cần biết về BERT là cải thiện hiểu biết về các câu và truy vấn dài và phức tạp. Đó là một giải pháp để đối phó với sự mơ hồ và sắc thái vì nó cố gắng hiểu ngữ cảnh của từ tốt hơn.

Theo Google, điều này thể hiện bước nhảy vọt quan trọng nhất trong 5 năm qua và là một trong những bước tiến lớn nhất trong lịch sử tìm kiếm. Nó cung cấp cho các nhà tiếp thị định hướng làm việc nhiều hơn với các truy vấn và cụm từ dài hơn ba từ và đảm bảo nội dung giải quyết các câu hỏi của người dùng.

BERT cho phép người dùng dễ dàng tìm thấy thông tin có giá trị và chính xác hơn.

Điều đó cũng có nghĩa là các chuyên gia SEO đã phải chuyển trọng tâm sang viết cho con người với nội dung rõ ràng và ngắn gọn, dễ hiểu. 

8 cách tối ưu hóa SEO cho Tìm kiếm ngữ nghĩa:

#1. Nhắm mục tiêu chủ đề (Topic), không phải từ khóa (keyword)

Ngày xưa của SEO, bạn có thể xếp hạng cao với các phần nội dung riêng biệt về cùng một chủ đề (tức tạo mỗi page tương ứng cho mỗi keyword nói về cùng 1 vấn đề), nhưng nhắm mục tiêu các từ khóa hơi khác nhau như:

  • open graph tags
  • open graph meta tags
  • og meta tags
  • open graph tag
  • what is open graph
  • facebook open graph tags

Giờ đây, Google hiểu rằng tất cả những tìm kiếm này đều có ý nghĩa giống nhau và xếp hạng hầu hết các trang giống nhau cho tất cả chúng.

Hãy ghi nhớ điều này khi tạo nội dung. Mục đích không còn là xếp hạng cho chỉ một từ khóa mà là bao gồm một chủ đề chuyên sâu để Google xếp hạng trang của bạn cho nhiều từ khóa tương tự và dài.

Chúng tôi có thể xếp hạng cho tất cả các từ khóa này bởi vì chúng tôi đã viết một bài báo chuyên sâu về chủ đề, không chỉ về một từ khóa đơn lẻ.

Xem báo cáo này để biết trang xếp hạng hàng đầu về chủ đề là một cách hay để hiểu chủ đề phụ cần viết. Ví dụ, giả sử bạn muốn viết một bài về cách trồng măng tây. Nếu bạn nhập “trồng măng tây” vào Trình khám phá trang web của Ahrefs và kiểm tra  báo cáo Từ khóa không phải trả tiền, bạn sẽ thấy rằng trang xếp hạng cho những từ khóa này trong số những từ khóa khác:

  • trồng măng tây sâu bao nhiêu
  • điều kiện trồng măng tây
  • trồng măng tây khi nào
  • nơi tốt nhất để trồng măng tây
  • cách thu hoạch măng tây
  • cách chăm sóc cây măng tây

Đây là tất cả những điều bạn muốn đề cập để tạo một bài đăng chuyên sâu nhận được nhiều lưu lượng truy cập không phải trả tiền nhất có thể.

Tuy nhiên, một lời cảnh báo. Nhắm mục tiêu đến một chủ đề cụ thể không có nghĩa là bạn nên bao quát hoàn toàn mọi thứ liên quan đến chủ đề đó hoặc đi quá sâu.

#2. Cung cấp giá trị.

Google đang hướng tới AI và hình dung cuộc trò chuyện là sự phát triển tiếp theo của công nghệ tìm kiếm. Giám đốc điều hành Google Sundar Pichai thậm chí đã đề cập trong Trợ lý Google tiết lộ: “Chúng tôi nghĩ về nó [Trợ lý Google] với vai trò trợ lý đàm thoại; chúng tôi muốn người dùng có hộp thoại hai chiều đang diễn ra ”.

Google cần một nguồn thông tin cho tất cả các cuộc hội thoại của nó, một điểm tham chiếu, một người bạn chuyên gia, bạn đồng hành đáng tin cậy của nó ở miền Tây hoang dã của WWW. Trở nên có thẩm quyền, trở thành nguồn chuyên gia mà Google sẽ tham chiếu trong các cuộc trò chuyện của họ. Trở thành nguồn có giá trị thúc đẩy kết nối, trao đổi thông tin và cung cấp cho khách truy cập một số giá trị.

Khuyến nghị: Xác định những gì bạn muốn được biết đến. Trả lời các câu hỏi sau, sau đó tạo chiến lược tìm kiếm không phải trả tiền dựa trên những phát hiện của bạn.

  • Các loại từ khóa mà bạn muốn xếp hạng là gì?
  • Ai hiện đang ở trong không gian đó?
  • Họ đang làm gì khiến họ trở thành chuyên gia?
  • Làm thế nào bạn có thể tốt hơn 10X (10 kết quả trên trang đầu tiên trên trang tìm kiếm SERPs)?
  • Ai đang tương tác với nội dung của bạn?
    • Họ có phải là khách hàng hoặc khách hàng tiềm năng hiện tại không?
  • Người dùng tương tác với nội dung của bạn như thế nào?
    • Người dùng có đang chuyển đổi không?
    • Nội dung này có nhắm mục tiêu người dùng sớm trong kênh (nhận thức và xem xét) hay sau đó (chuyển đổi) không?
    • Họ có nhận được những gì người ta dự đoán trước nội dung (tức là họ đang tìm ra câu trả lời mà họ đã tìm ra bằng cách nhấp vào nội dung của bạn)?
  • Làm cách nào để cải thiện trải nghiệm của người dùng với nội dung của bạn, bao gồm cả hành trình khách hàng của họ trên toàn bộ trang web?
  • Làm cách nào để bạn đạt được mục tiêu của mình tốt hơn ở mọi điểm tiếp xúc tìm kiếm không phải trả tiền mà khách hàng của bạn gặp phải? 

#3. Phát triển Content nhắm mục tiêu trả lời các câu hỏi của khách hàng (đáp ứng Search Intent).

Bạn vẫn có thể xuất bản nội dung xoay quanh một chủ đề nhất định không phù hợp với mục đích tìm kiếm (Search Intent).

Tạo nội dung không phải thương hiệu được nhắm mục tiêu, không can thiệp vào nội dung trực tuyến tập trung vào chuyển đổi của bạn (Hãy suy nghĩ: Không đặt nặng vấn đề lưu lượng truy cập với các trang sản phẩm của bạn). Ý tưởng là tạo nội dung liên quan đến thực thể của dòng sản phẩm của bạn, điều này thu hút người dùng và lấp đầy khoảng trống trong khả năng hiển thị không phải trả tiền. 

Trở thành nguồn thông tin có giá trị cho khách hàng của bạn, xây dựng thẩm quyền ngữ nghĩa của bạn trong “mắt” của công cụ tìm kiếm và trở thành chuyên gia tìm kiếm về chủ đề thông qua việc xây dựng nội dung thông tin mạnh mẽ bằng phương tiện hỗn hợp (hình ảnh, đồ họa và video).
  • Khuyến nghị:
    • Ưu tiên nội dung không phải thương hiệu với tiêu điểm câu hỏi / trả lời mạnh mẽ.
      • Mẹo: Google dường như thích các danh sách được đánh số hoặc hướng dẫn từng bước có dấu đầu dòng trả lời gọn gàng các câu hỏi.
    • Thực hiện nghiên cứu từ khóa để xác định cơ hội cho các truy vấn đang được tìm kiếm với câu hỏi “cách thực hiện”, “tại sao” và “là gì”.
      • Mẹo: Thử sử dụng http://keywordtool.io/để kích hoạt một số ý tưởng mới. Bạn sẽ phải cẩn thận chải qua các ý tưởng, nhưng nó sẽ cung cấp cho bạn một biến thể mạnh mẽ để sử dụng trong Google Keyword Planner. 

#4. Cấu trúc câu rõ ràng và dựa trên câu trả lời.

Viết SEO là viết ngôn ngữ tự nhiên. Nội dung nên sử dụng ngôn ngữ tự nhiên. Điều này đơn giản có nghĩa là nội dung nên có ý nghĩa. Với sự cải thiện của Hummingbird về tìm kiếm chính xác và ngữ nghĩa, cùng với yếu tố xếp hạng học máy của RankBrain được kết hợp vào năm 2015, việc thông qua tìm kiếm bằng giọng nói - ngôn ngữ tự nhiên ngày càng phổ biến càng cần thiết.

Khi tạo nội dung, điều quan trọng là viết về các thực thể có nghĩa là nhiều câu được chú trọng vào danh từ hơn. Các câu tập trung vào chủ đề đơn giản cung cấp các công cụ có thêm thông tin. Hãy thử cấu trúc các câu như Object Predicate Object (SPO). Điều này sẽ làm cho nội dung dễ hiểu hơn cho người dùng, cũng như cho các công cụ tìm kiếm phân tích thông tin. Chìa khóa ở đây là âm thanh tự nhiên và xây dựng câu của bạn với mục đích, viết nội dung trực tiếp trả lời câu hỏi.

  • Khuyến nghị:
 

Hình ảnh trên là một ảnh chụp màn hình từ Sơ đồ tri thức Web Khai thác Đồ hoạ và Khai thác Đồ hoạ năm 2014 của KDD (được trình bày bởi kỹ sư Facebook và Google). Nó cho thấy cấu trúc câu mạnh mẽ có thể hỗ trợ nắm bắt nội dung của chương trình như thế nào. Hai cấu trúc đầu tiên có thể được phân tích và sắp xếp dữ liệu. Tuy nhiên, câu cuối cùng không cung cấp dữ liệu. 

#5. Đánh dấu Data Structured để giúp bot phân tích nội dung.

Đánh dấu dữ liệu có cấu trúc chú thích thông tin, đã có trên các trang web, để thêm sự rõ ràng và tăng sự chắc chắn cho các công cụ tìm kiếm. Sử dụng đánh dấu có cấu trúc không chỉ cho phép các công cụ tìm kiếm nắm bắt nội dung tốt hơn, mà còn có thể được sử dụng để báo hiệu mong muốn cho các kết quả tìm kiếm phong phú. Các đoạn mã này cung cấp cho người dùng thông tin bổ sung về nội dung của trang và có thể cải thiện tỷ lệ nhấp (CTR) từ tìm kiếm không phải trả tiền.

Đảm bảo rằng tất cả nội dung được đánh dấu được hiển thị trên trang theo chính sách dữ liệu có cấu trúc của Google . Google liệt kê tất cả các đánh dấu dữ liệu có cấu trúc đang hoạt động và đang được sử dụng với các ví dụ (thường xuyên kiểm tra chúng, vì chúng luôn cập nhật!).

#6. Tận dụng liên kết nội bộ (Internal link).

Liên kết nội bộ từ lâu đã là một phương pháp thể hiện sự đề cao, hỗ trợ trải nghiệm người dùng khi họ điều hướng trong toàn bộ website của bạn. Hãy nhớ sử dụng liên kết nội bộ một cách tiết kiệm và chỉ khi nào nó có lợi nhất cho người dùng.

  • Khuyến nghị:
    • Xác định các cơ hội liên kết nội bộ có liên quan theo chủ đề để nhắm mục tiêu các trang đích.
    • Các trang quan trọng nên được tham chiếu trong điều hướng chính hoặc chân trang chung của bạn
    • Các trang quan trọng nên được tham chiếu trong sơ đồ trang web XML và HTML của trang web (sitemap)
    • Thêm các liên kết theo ngữ cảnh trong các trang liên kết tới các trang quan trọng
    • Khắc phục mọi liên kết dẫn đến các trang trả lại mã trạng thái 3XX hoặc 4XX
    • Luôn liên kết đến URL nội dung gốc và không phải là URL có tham số

#7. Sử dụng HTML ngữ nghĩa

Trước khi có thể tiến tới tìm kiếm ngữ nghĩa, chúng ta phải bắt đầu chuyển hướng sang Web ngữ nghĩa. Khái niệm ban đầu về WWW có thể được hiểu là các tài liệu liên kết với nhau được tiêu chuẩn hóa mà không có ý nghĩa rõ ràng. Bây giờ, rõ ràng là chúng ta cần ý nghĩa.

Và tất cả bắt đầu với HTML cơ bản của bạn  .

So sánh các phần tử HTML sau : 

 

HTML ngữ nghĩa bổ sung ý nghĩa cho mã để máy móc có thể nhận ra các khối điều hướng, đầu trang, chân trang, bảng hoặc video.

HTML5 cung cấp các yếu tố ngữ nghĩa nhất, mà hầu hết các chủ đề CMS hiện đại đã sử dụng. Nếu của bạn không, thường có một plugin bạn có thể sử dụng để thêm chúng.

Nhưng HTML ngữ nghĩa vẫn còn khá nhiều hạn chế. Mặc dù nó nói, "đây là một cái bàn, đây là một chân trang", nó không truyền đạt ý nghĩa của nội dung thực tế. Đó là lý do tại sao chúng tôi đánh dấu lược đồ.

#8. Xây dựng Brand của bạn trở thành một Sơ đồ tri thức Entity

Tiêu đề này khá dễ hiểu vì tôi đã nói về các thực thể, vì vậy tôi sẽ chỉ cho bạn bài viết của chúng tôi về cách đi vào Sơ đồ tri thức.

Trong số tất cả các mẹo về điều chỉnh SEO của bạn thành tìm kiếm theo ngữ nghĩa, đây là mẹo khó biến thành hiện thực nhất. Đó là hệ quả lâu dài của việc xây dựng thương hiệu và áp dụng phần còn lại của những mẹo này.

Tóm kết:

  • Các công cụ tìm kiếm kết hợp các tín hiệu ngữ nghĩa trong kết quả của chúng. Thay đổi này yêu cầu quản trị viên web tích hợp từ đồng nghĩa và nội dung có liên quan cho từng chủ đề mục tiêu.
  • Tìm kiếm ngữ nghĩa cung cấp thêm ý nghĩa cho các công cụ: dữ liệu, spam, trả lời câu hỏi của người dùng, thiết lập kết quả được cá nhân hóa nhiều hơn và cung cấp trải nghiệm người dùng có tính tương tác nhiều hơn.
  • Chiến lược cấp cao tìm kiếm ngữ nghĩa: Cung cấp giá trị cho khách truy cập của bạn, trả lời câu hỏi của khách hàng, tạo nội dung có cấu trúc câu và triển khai dữ liệu có cấu trúc. 

Xem thêm bài viết cùng chủ đề Semantic search:

Dũng Hoàng (Seothetop)

Tham khảo: