Kiến thức SEO

Explore

Semantic Network for SEO
Semantic Network for SEO

Mạng ngữ nghĩa được kết nối với khái niệm cơ sở tri thức có thể đại diện cho thông tin trong thế giới thực cho những thứ có kết nối quan hệ. Một cơ sở tri thức có thể có hàng nghìn kiểu quan hệ với hàng tỷ thực thể và hàng nghìn tỷ dữ kiện. Một mạng ngữ nghĩa có thể được tạo ra từ bất kỳ sự tồn tại nào trong thế giới thực với các đặc điểm tương hỗ như trọng lượng, kích thước, loại, mùi hoặc màu sắc. Mối quan hệ giữa Mạng ngữ nghĩa và Web ngữ nghĩa được tạo ra bởi các công cụ tìm kiếm và tối ưu hóa ngữ nghĩa.

Mạng ngữ nghĩa được sử dụng trong Phân tích ngữ nghĩa, Định dạng từ ngữ, Tạo mạng từ, Lý thuyết đồ thị, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Hiểu và Tạo. Phối cảnh của Mạng ngữ nghĩa có thể được sử dụng trong Tối ưu hóa Công cụ Tìm kiếm Ngữ nghĩa bằng cách cung cấp một mạng nội dung ngữ nghĩa.

Trong Nghiên cứu điển hình về SEO này, hai trang web khác nhau với hai phương pháp khác nhau có cùng góc nhìn sẽ được giải thích dựa trên các mẫu Truy vấn, Tài liệu, Ý định và các cặp thực thể-thuộc tính đằng sau chúng.

Sử dụng sự hiểu biết về cách các công cụ tìm kiếm thể hiện kiến thức và cách chúng mở rộng sự thể hiện kiến thức, tôi có thể tận dụng điều đó để tạo ra kết quả xếp hạng đáng kinh ngạc. Khi bạn hiểu các khái niệm cơ bản, tôi sẽ giải thích cách tôi áp dụng chúng cho hai trang web khác nhau và sau đó tôi sẽ trình bày chi tiết các phương pháp tôi đã sử dụng.

Mạng Ngữ nghĩa có thể giúp Xếp hạng Trang web của bạn như thế nào?

Dưới đây, bạn sẽ tìm thấy kết quả thô tổng thể cho Dự án I.

⁠

⁠

Kết quả cho Dự án Một là IstanbulBogaziciEnstitu.com. Để chứng minh rằng “Mạng ngữ nghĩa” có thể được sử dụng cho SEO với các mẫu tài liệu và truy vấn, tôi sẽ trình bày hai mạng nội dung khác nhau từ Dự án Một. Dự án Một sẽ có kết quả tốt hơn nhiều trong tương lai gần nhờ Mạng Nội dung Ngữ nghĩa Hai. Máy khách sẽ chịu trách nhiệm cho việc triển khai mạng thứ hai này, nhưng tôi cũng sẽ giải thích logic của nó.

17 ngày sau, đây là tiến độ thực hiện trên Dự án I:

⁠

⁠

17 ngày sau, quá trình xếp hạng lại của Mạng nội dung ngữ nghĩa rõ ràng hơn.

Các khái niệm về Mạng Nội dung Ngữ nghĩa giúp chúng tôi hiểu giá trị của truy vấn, mục đích tìm kiếm, hành vi và các mẫu tài liệu cho các thực thể từ cùng một loại. Trong Nghiên cứu điển hình về SEO tập trung vào mạng ngữ nghĩa này,

Cơ quan quản lý chuyên đề trước đó và Nghiên cứu điển hình về SEO theo ngữ nghĩa⁠

sẽ được đào sâu thông qua hai trang web mới sử dụng mạng nội dung được tạo theo ngữ nghĩa xung quanh các loại thực thể giống nhau.

⁠

⁠

Đây là hình ảnh SEMRush của Dự án đầu tiên. Tôi cũng phải đề cập rằng trang web này đã mất Bản cập nhật thuật toán lõi rộng tháng 6, nếu nó không mất “Khả năng xếp hạng”, thì kết quả sẽ tốt hơn. Đối với Bản cập nhật thuật toán lõi rộng tiếp theo, với quyền hạn, mức độ phù hợp và dữ liệu lịch sử theo chủ đề tốt hơn, nó có thể khôi phục “Khả năng xếp hạng” một cách dễ dàng.

Tên của Dự án thứ hai là Vizem.net. Không giống như Project One, bạn có thể thấy rằng Vizem.net có tốc độ tăng chậm hơn nhưng ổn định. Đó là bởi vì họ sử dụng Mạng Nội dung Ngữ nghĩa với các quan điểm hơi khác nhau. Dưới đây, bạn có thể xem kết quả Ahrefs của Dự án thứ hai.

⁠

⁠

Kết quả của Dự án thứ hai thể hiện một “Quy trình xếp hạng lại chậm” bằng cách cải thiện dần dần Mức độ bao phủ và Thẩm quyền của Chuyên đề. Các thuật ngữ “Xếp hạng lại” và “Xếp hạng ban đầu” sẽ được giải thích sau các khái niệm liên quan đến Mạng Nội dung Ngữ nghĩa. Nếu bạn nhận ra “sự ổn định” trong đồ họa, đó là vì tôi đã ngừng xuất bản nội dung mới trong nguồn. Và, nó ảnh hưởng đến Quy trình xếp hạng lại khi bạn nhận ra từ số lượng của 3 Tổng số truy vấn hàng đầu. Mối quan hệ “Động lượng” và “Xếp hạng lại” có thể được tìm thấy sau khi giải thích các khái niệm cơ bản.

Dưới đây, bạn có thể tìm thấy kết quả SEMRush của Vizem.net.

⁠

⁠

Lưu lượng truy cập thực tế của trang web này nhiều hơn gấp 3 lần so với con số được nêu trong SEMRush. Bạn cũng có thể nhận ra khái niệm “ổn định” và “động lượng” trong các biểu đồ này.

Trong khi viết Nghiên cứu điển hình về SEO Topical Authority, tôi cảm ơn Bill Slawski vì đã giáo dục quan điểm của tôi. Tôi cũng lặp lại nó cho Nghiên cứu điển hình về SEO mạng nội dung theo ngữ nghĩa. Để hiểu khái niệm “Xếp hạng lại” và “Xếp hạng ban đầu”, nên đọc

“Cách Công cụ Tìm kiếm có thể xếp hạng lại Kết quả Tìm kiếm”⁠

⁠

Vào ngày 18 tháng 3 năm 2021, Oncrawl, RankSense và Holistic SEO & Digital đã xuất bản Hội thảo trên web

về SEO và Khoa học dữ liệu Python⁠

. Trong hội thảo trên web, SERP đã được ghi lại để làm sinh động sự khác biệt về kết quả. Có thể thấy rằng công cụ tìm kiếm thay đổi thứ hạng của một số nguồn nhất định với những nguồn khác với tần suất tương tự.

Trước khi tôi tiếp tục xa hơn, tôi biết rằng đây là một bài báo dài. Nhưng, thực ra đây là một lời giải thích ngắn gọn về một phương pháp SEO rất phức tạp. Mạng nội dung ngữ nghĩa đòi hỏi quá nhiều suy nghĩ trong khi thiết kế chúng và hàng tháng đào tạo cho khách hàng, tác giả và cùng với việc giới thiệu. Vì vậy, trong bài viết này, tôi muốn tập trung vào các định nghĩa của các khái niệm với các gợi ý ngắn gọn có thể thực thi tốt nhất có thể và các bằng sáng chế quan trọng của Google và các công cụ tìm kiếm khác, các tài liệu nghiên cứu cùng với các khái niệm của riêng chúng. Trong phiên bản dài (về cơ bản, một cuốn sách), tôi đã tập trung vào “xếp hạng ban đầu” và “xếp hạng lại” của các mạng nội dung ngữ nghĩa.

⁠

⁠

Từ ngày 11 tháng 2 năm 2020, Glenn Gabe có một ví dụ điển hình cho việc xếp hạng lại và kiểm tra phương pháp trực quan của Công cụ tìm kiếm.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm, hãy đọc

“Tầm quan trọng của Xếp hạng ban đầu và Xếp hạng lại đối với SEO”⁠

Để đi sâu vào dữ liệu trong thế giới thực cho Nghiên cứu điển hình về SEO, các khái niệm để hiểu về Mạng nội dung ngữ nghĩa nên được xử lý với quan điểm Thông hiểu-Giao tiếp của Công cụ Tìm kiếm.

⁠

⁠

Như một ví dụ về xếp hạng lại của Vizem.net, bạn có thể thấy tình hình cập nhật ở trên. Trong các phần sau của Nghiên cứu điển hình về SEO, sẽ có nhiều giải thích hơn về các Thuật toán xếp hạng lại của Google cho SEO.

Mạng ngữ nghĩa là gì?

Mạng Ngữ nghĩa có thể được sử dụng để kết nối và phân tích internet vạn vật. Nó có thể mang lại lợi ích cho việc nhận ra những người mua tiềm năng trên thị trường công nghệ hoặc chỉ là phân tích đồng từ cho các sáng tạo và phân nhóm mạng từ khóa. Một mạng ngữ nghĩa có thể được sử dụng để hỗ trợ điều hướng và tiết lộ cấu trúc của các mối quan hệ, hoặc tầm quan trọng tương đối của một sự vật với một thứ khác. Mạng ngữ nghĩa có các thành phần bên dưới:

Lexical Semantics: Hiểu từ và khái niệm nào được liên kết với những từ và khái niệm nào khác, có sự khác biệt nào.

Thành phần cấu trúc: Hiểu được nút nào được kết nối với cạnh nào với thông tin gì.

Thành phần ngữ nghĩa: Định nghĩa các dữ kiện.

Phần thủ tục: Giúp tạo thêm kết nối giữa các thành phần.

Vì mạng ngữ nghĩa là đa mục đích, các thuật toán NLP cũng có thể được sử dụng cho các mục đích rất đa dạng, chẳng hạn như để giúp xác định các vấn đề sức khỏe phức tạp. Cấu trúc mạng ngữ nghĩa giống nhau có thể được thực hiện trong nhiều lĩnh vực khác nhau, miễn là các lĩnh vực này có mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các lĩnh vực khác nhau.

⁠

⁠

So sánh 6 tháng cuối năm của Dự án đầu tiên.

Cơ sở kiến thức là gì?

Cơ sở tri thức là một thư viện thông tin có phân loại ở dạng máy có thể đọc được. Cơ sở kiến thức có thể được sử dụng như một bách khoa toàn thư có thể được thu hẹp và đào sâu dựa trên truy vấn. Một cơ sở kiến thức có thể được hình thành dựa trên các mệnh đề, trích xuất thực tế và khai thác thông tin. Mối quan hệ giữa mạng ngữ nghĩa và cơ sở tri thức là mọi thứ nằm trong mạng ngữ nghĩa sẽ được đặt vào cơ sở tri thức trong khi trích xuất các dữ kiện.

⁠

semanticnetwork9 1 failed to upload

⁠

So sánh 3 tháng cuối năm của Dự án đầu tiên

Mạng Nội dung Ngữ nghĩa là gì?

Mạng Nội dung Ngữ nghĩa đại diện cho một mạng nội dung đã được chuẩn bị dựa trên các thành phần và hiểu biết của mạng ngữ nghĩa. Mạng nội dung ngữ nghĩa có thể bao gồm nhiều thuộc tính từ một thực thể hoặc các thực thể từ cùng một nhóm để cung cấp cơ sở tri thức chi tiết hơn.

⁠

⁠

Trong Mạng Nội dung Ngữ nghĩa, các Điều khoản và Bộ ba của Miền tri thức có thể được sử dụng để báo hiệu mục đích chính của tài liệu và các phần nội dung lân cận có thể có.

Công cụ tìm kiếm có thể so sánh cơ sở kiến thức của chính nó với cơ sở kiến thức có thể được tạo ra từ nội dung của trang web. Nếu trang web có mức độ chính xác và toàn diện cao đối với các lớp ngữ cảnh khác nhau, công cụ tìm kiếm có thể cải thiện cơ sở kiến thức của chính nó từ nội dung của trang web. Nếu một công cụ tìm kiếm cải thiện và mở rộng cơ sở tri thức của chính nó từ một nguồn khác trên web mở, thì đó là tín hiệu của Niềm tin dựa trên tri thức cấp cao.

⁠

⁠

So sánh hàng năm trong 3 tháng qua dựa trên Dự án đầu tiên.

Niềm tin dựa trên tri thức là gì?

Niềm tin dựa trên tri thức tập trung vào việc dựa trên web mở dựa trên “độ chính xác của thông tin”, không phải “Xếp hạng trang”. Nó là một thuật toán tương tự như RankMerge. Niềm tin dựa trên tri thức liên quan đến bộ ba, trích xuất dữ liệu, kiểm tra độ chính xác và hiểu văn bản bằng cách loại bỏ sự mơ hồ của văn bản. Sự tin cậy dựa trên tri thức có thể đạt được bằng cách cung cấp mạng nội dung ngữ nghĩa có các thành phần được kết nối chặt chẽ trong bài viết, dựa trên các lớp ngữ cảnh khác nhau nhưng có liên quan.

⁠

⁠

Phiên không phải trả tiền của Vizem.net từ GA trong 6 tháng qua.

Dưới đây, bạn sẽ thấy một ví dụ về bài thuyết trình Niềm tin dựa trên Tri thức từ Luna Dong. Nó chỉ ra cách một công cụ tìm kiếm có thể tập trung vào “các yếu tố xếp hạng nội bộ” thay vì các yếu tố xếp hạng ngoại sinh. Nó giải thích rằng PageRank cao không thể tự nó thể hiện chất lượng và độ chính xác cao cho nội dung. Vì vậy, có một KBT (Niềm tin dựa trên tri thức) là quan trọng.

⁠

⁠

Rất cám ơn Arnout Hellemans, người đã chia sẻ bài giảng giáo dục này với tôi trong cuộc trò chuyện riêng về SEO. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về Niềm tin dựa trên tri thức:

Hội thảo Stanford – Kho tri thức và Niềm tin dựa trên kiến thức⁠

⁠

Phạm vi theo ngữ cảnh là gì?

Phạm vi theo ngữ cảnh và Phạm vi chuyên đề không giống với Miền tri thức và Miền theo ngữ cảnh không giống nhau. Phạm vi bao phủ theo ngữ cảnh đại diện cho các góc xử lý của một khái niệm. Một khái niệm có thể được xử lý dựa trên những điểm tương hỗ của nó với những thứ khác. Chẳng hạn như nếu thực thể là một quốc gia, lập trường của họ về cuộc khủng hoảng môi trường có thể được xử lý. Nếu các quốc gia khác được xử lý theo cùng một góc độ, điều đó có nghĩa là chúng tôi đang bao gồm một miền theo ngữ cảnh.

⁠

⁠

Công cụ tìm kiếm của Google xây dựng các tài liệu nghiên cứu và bằng sáng chế của mình theo thời gian. Trích dẫn bên phải từ phần trên là một thuộc tính cho “vectơ ngữ cảnh” trong khi phần bên trái là một thuộc tính cho “phân loại cụm từ”. Điều thú vị là, ngay cả ví dụ cũng giống nhau, đó là “máy ảnh kỹ thuật số”.

Các chi tiết sâu hơn và các phần phụ của các kết hợp này đại diện cho các lớp ngữ cảnh trong một miền ngữ cảnh. Mọi thực thể dù được đặt tên hay không, đều có nhiều miền ngữ cảnh. Do đó, Google trích xuất nhiều miền theo ngữ cảnh hơn và người dùng tìm kiếm các truy vấn dài hơn mỗi năm. Khi Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và Hiểu ngôn ngữ tự nhiên được phát triển, các truy vấn và tài liệu sẽ mở rộng cùng nhau về chi tiết và ngữ cảnh.

⁠

⁠

Đồ họa Phiên không phải trả tiền GA trong 4 tháng qua của Dự án BoğaziciEnstitu. Do “Giai đoạn thu thập dữ liệu lịch sử” của dự án, các chi tiết gia tăng không rõ ràng để được xem là tuyến tính.

Mức độ phù hợp theo ngữ cảnh có thể được hiểu bởi “bộ định nghĩa ngữ cảnh”. Định nghĩa ngữ cảnh có thể là một tính từ, trạng từ hoặc bất kỳ giới từ nào khác, chẳng hạn như các cụm từ bắt đầu bằng “for, in, at, while, while”. Các câu hỏi liên quan đến thực thể bên dưới không giống nhau về miền ngữ cảnh:

Những loại trái cây hữu ích nhất cho trẻ bị mất ngủ?

Những loại trái cây hữu ích nhất cho trẻ em bị lo lắng là gì?

Các câu hỏi liên quan đến thực thể bên dưới không giống nhau về lớp ngữ cảnh:

Những loại trái cây hữu ích nhất cho trẻ bị mất ngủ nghiêm trọng trên 6 tuổi là gì?

Những loại trái cây hữu ích nhất cho trẻ em dưới 6 tuổi bị lo lắng ở mức độ thấp là gì?

Các câu hỏi liên quan đến thực thể dưới đây không giống nhau về lĩnh vực kiến thức:

Những cuốn sách hữu ích nhất cho trẻ em bị mất ngủ nghiêm trọng trên 6 tuổi là gì?

Những trò chơi hữu ích nhất cho trẻ em bị lo âu cấp độ thấp dưới 6 tuổi là gì?

Nhưng tất cả những câu hỏi này có thể nằm trong cùng một Mạng Nội dung Ngữ nghĩa vì chúng đều có cùng một “khái niệm” và “khu vực quan tâm” với hoạt động tìm kiếm tương tự và hoạt động trong thế giới thực liên quan đến tìm kiếm.

⁠

⁠

Công cụ tìm kiếm chia web thành các miền tri thức khác nhau, đồng thời tính toán điểm ngữ cảnh vĩ mô và vi mô cho một nguồn, một trang web và một phần trang web cùng một lúc.

Tôi biết rằng tôi có rất nhiều khái niệm mới cho bạn và vì đây là phiên bản ngắn gọn của bài viết này, tôi sẽ không thể nói về mọi thứ ở đây, nhưng trong một Khóa học SEO ngữ nghĩa trong tương lai, tôi sẽ xử lý những điều này chẳng hạn như sự khác biệt giữa “hoạt động tìm kiếm” và “hoạt động trong thế giới thực liên quan đến tìm kiếm”.

Hãy tiếp tục một chút đến những điều cụ thể hơn.

⁠

⁠

To show the details of the BogaziciEnstitu Project, you can check the interactive image version. The testing and re-ranking process of search engines are clearer on this project after the historical data source event.

How is MuM Related to the Semantic Content Networks?

Multitask Learning with a Unified Transformer or the Multitask Unified Model trains language models to evaluate visual inputs, as well as text. It is able to generate text along with understanding. Additionally, MuM is language-agnostic, in other words,

Semantic SEO⁠

depends on language skill, but it is not restricted to a language. Since entities do not have a language and meaning is universal, MuM leverages the information from multiple languages and multiple contexts into a single knowledge base.

⁠

⁠

To answer the questions from a visual, MuM generates questions based on the detected objects within an image. In the near future, audio- and video-related questions will be able to be generated as well.

MuM uses different domains for object detection and natural language understanding with a transformer encoder-decoder structure. Every input comes from a different area of the open web while all of them are evaluated from a single shared decoder. Below, you will be able to see a further example from the research paper.

⁠

⁠

Xin lưu ý, MuM có thể mạnh hơn BERT gấp 1000 lần, nhưng BERT vẫn được sử dụng trong Bộ mã hóa văn bản của MuM. Ưu điểm chính của MuM là nó có thể được sử dụng cho hình ảnh và âm thanh trực tiếp, đó là lý do tại sao nó có thể được gọi là mô hình “đa nhiệm”. Ưu điểm thứ hai là nó loại bỏ tất cả các rào cản ngôn ngữ một cách trực tiếp. Ưu điểm thứ ba là nó có thể kết nối mọi thứ với một thứ khác mà không cần thêm người trung gian. Ưu điểm thứ tư là MuM cũng có thể tạo ra văn bản, không giống như BERT.

Mối liên hệ giữa MuM, Cơ sở tri thức, Mạng ngữ nghĩa và Phạm vi ngữ cảnh là công cụ tìm kiếm có thể tìm thấy nhiều miền ngữ cảnh hơn thông qua các bộ định nghĩa ngữ cảnh và sự kết hợp của chúng với các miền tri thức có thể có. Do đó, một Mạng nội dung ngữ nghĩa có cấu trúc tốt được định hình với Bản đồ chủ đề và Ngữ cảnh nguồn phù hợp có thể cải thiện Niềm tin cơ sở tri thức, cùng với Cơ quan chuyên đề.

Bối cảnh của Nguồn là gì?

Bối cảnh của Nguồn đại diện cho hai điều. Mạng tìm kiếm trung tâm của nguồn và hoạt động tìm kiếm trung tâm có thể được thực hiện với hoạt động tìm kiếm liên quan. Đối với một trang web thương mại điện tử, bối cảnh nguồn là mua một sản phẩm cụ thể hoặc một loại sản phẩm cụ thể. Nếu đó là một trang web du lịch, bối cảnh của nguồn là từ một nơi khác đến các loại thực phẩm, phong cảnh hoặc chỉ là kinh doanh. Dựa trên Ngữ cảnh của Nguồn, thiết kế Mạng Nội dung Ngữ nghĩa và Bản đồ Chuyên đề sẽ cần được định cấu hình thêm. Điều này yêu cầu chọn các phần trung tâm trong bản đồ chuyên đề và các phần bổ sung trong bản đồ chuyên đề.

⁠

⁠

The phrase-based indexing, and the entity-oriented search understanding are connected to each other based on the semantics. Above, the “Named Entity Disambiguation” and the “Automatic taxonomy generation in search results using phrases” can be seen together for determining the “context”. The good phrases, and the unique but correlated information for a topic will help for better initial and re-ranking.

Again, some of these concepts, the “topical map configuration”, “semantic content network design” have not been defined yet, and this is not the right place for it. But, the related search activity has been explained along with the canonical search intent, and representative phrases for these canonical search intents.

Background of the Semantic Network Focused SEO Case Study

Based on the concepts above, I used Semantic Networks to create an SEO Case Study. We’ll look at the two website projects I mentioned at the beginning of this article and examine the results, and how I implemented Semantic Networks to produce them.

To give you an idea of how powerful these networks can be, the SEO-related results for the Semantic Network-focused SEO Case Study are listed below.

Semantic Network Understanding is a necessity to create a proper Topical Map.

For both of the projects, Technical SEO is not used in order to isolate the effects of semantic SEO.

Page Speed Optimization is not used, for the same reason.

Design and WUX (Website User Experience) Optimization are not used.

Backlinks (External References and PageRank flow) are not used.

Both of the brands do not have historical data. Vizem.net is completely new, BoğaziçiEnstitusu has an older history but it was lower than the actual company.

OnPage SEO or other verticals of the SEO is not used.

Both of the brands have a better server than the previous Topical Authority Case Study example.

This Semantic Network-focused SEO Case Study will help the people who want to improve their Semantic SEO perspective with two different methodologies and concepts that focus on two different websites.

⁠

⁠

Project Two: Vizem.net focuses on Visa Application Process. Before writing, publishing, or even launching these projects, I have shown both of these websites many times to my other clients, or partners. And, Vizem.net has started its “Topical Authority” journey recently.

SEO based on Semantic Networks Case Study has been written in two different versions. If you want to read all of the related patents, research papers, and deeply detailed examinations, interpretations from the search engine point of view while understanding search engines’ decision trees further, you can read the Importance of Initial-ranking and Re-ranking SEO Case Study article which is longer than 30.000 words. If you do not have enough theoretical knowledge for SEO and historical background, you can continue to read the executive summary.

Below, you can see the Second Project (Vizem.net) graphic from SEMRush.

⁠

⁠

The SEMRush graphic of the Second Website. Vizem.net is an entirely new source that targets industries with a high level of rooted competitors such as “Visa Application”. Especially, due to the latest events in Turkey, the industry’s competition level is increasing. Thus, using the Semantic Network perspective for creating a Content Network is useful.

First Project: İstanbul Boğaziçi Enstitüsü: 600% Organic Click Increase in 3 Months – Leveraged Historical data and Initial Ranking

İstanbulBoğaziçi Enstitusu is one of the hardest SEO Case Studies that I have performed, not because of the Search Engines, but because of the people and my health issues. Thus, I have left the project and didn’t publish the third semantic content network which is designed to complete the semantic relations based on the source’s context. Even if it doesn’t have knowledge domain terms, and contextual phrases implemented properly, it is configured with enough levels of semantic connections and accuracy, to allow for an overall organic search performance of over three million sessions per month if the third content network is published in the future, accounting for the increasing effect of the second semantic content network as well.

Dưới đây, bạn sẽ thấy đồ họa thay đổi của İstanbulBoğaziçi Enstitusu trên GSC trong 12 tháng qua. Dự án được khởi động vào tháng 5 năm 2021 theo một cách thích hợp và kết thúc vào tháng 9 năm 2021 bằng cách xuất bản hai Mạng Nội dung Ngữ nghĩa.

⁠

⁠

Dưới đây bạn có thể xem phiên bản chi tiết hơn. Từ 1400 lần nhấp hàng ngày đến 140000 lần nhấp, và sau đó hơn 10.000 lần nhấp đều đặn mỗi ngày có thể được nhìn thấy trong hiệu suất Tìm kiếm không phải trả tiền

⁠

⁠

Sự gia tăng lưu lượng truy cập của mạng nội dung đầu tiên sau khi ra mắt có thể được nhìn thấy bên dưới.

⁠

⁠

Ảnh chụp màn hình này cho thấy tháng thứ 4 của Mạng Nội dung Ngữ nghĩa Đầu tiên.

Như bạn có thể thấy từ hình ảnh, toàn bộ lưu lượng truy cập tổng thể của trang web đã bị chi phối và ảnh hưởng bởi Mạng Nội dung Ngữ nghĩa Thứ nhất, mạng này tập trung vào “các nhánh giáo dục”. Mạng nội dung thứ hai mà tôi đã khởi chạy với trang web này có thể được nhìn thấy bên dưới từ Google Search Console. Ảnh chụp màn hình bên dưới là từ ngày thứ 16 của mạng nội dung ngữ nghĩa thứ hai.

⁠

⁠

Xếp hạng ban đầu và xếp hạng lại đã được sử dụng trong bài viết vì chúng xác định các giai đoạn của thuật toán xếp hạng cùng với các loại và mục đích của chúng trước khi kiểm tra một nguồn và một trang web từ nguồn trong SERP cho các truy vấn quan trọng hơn có mức độ phổ biến .

Mạng Nội dung Ngữ nghĩa Đầu tiên của Dự án Đầu tiên Tập trung vào điều gì?

“Mạng nội dung ngữ nghĩa” sử dụng một mạng ngữ nghĩa từ cơ sở tri thức để giải thích các mối quan hệ chính, phụ và cấp ba giữa những thứ trong cơ sở tri thức. Do đó, việc tạo Mạng nội dung ngữ nghĩa đòi hỏi phải thiết kế mạng nội dung ngữ nghĩa tiếp theo dựa trên ngữ cảnh của nguồn vốn là chức năng chính của trang web. Trong bối cảnh này, mạng nội dung ngữ nghĩa đầu tiên đã tập trung vào “các khoa, chi nhánh giáo dục của trường đại học và những nhu cầu cần thiết cho việc đào tạo đại học trong một tổ chức và chi nhánh cụ thể”.

Dưới đây, bạn sẽ tìm thấy Đồ họa Ahrefs của Mạng Nội dung Ngữ nghĩa Đầu tiên.

⁠

⁠

Đây là năm ngày sau so với ảnh chụp màn hình trước đó.

⁠

⁠

“Root: istanbulbogazicienstitu.com/bolum”, sau giai đoạn xếp hạng ban đầu đầu tiên, quá trình xếp hạng lại hiệu quả và năng suất hơn.

Bạn có thể xem phiên bản bốn ngày sau như bên dưới để hỗ trợ bản chất của “xếp hạng lại”.

⁠

⁠

Mạng Nội dung Ngữ nghĩa Thứ hai của Dự án Đầu tiên Tập trung vào điều gì?

Mạng nội dung ngữ nghĩa thứ hai đã tập trung vào các nghề nghiệp, công việc, kỹ năng và giáo dục cần thiết cho những kỹ năng hoặc thói quen này. Dựa trên mạng nội dung ngữ nghĩa đầu tiên, mạng nội dung ngữ nghĩa thứ hai đã được hỗ trợ. Và, theo “các mẫu mục đích truy vấn”, hai mạng nội dung phụ ngữ nghĩa khác nhau được tạo và đặt với các “kết nối quan hệ” trong khi được kết nối với các cấp phân cấp tương tự trên.

⁠

⁠

Tôi biết rằng những phần này phức tạp với bạn vì bạn chưa thấy định nghĩa cho những thứ bên dưới.

Mạng nội dung ngữ nghĩa

Bối cảnh nguồn

Mạng nội dung phụ ngữ nghĩa

Kiến thức cơ bản

Kết nối quan hệ

Xếp hạng ban đầu

Xếp hạng lại

Phạm vi theo ngữ cảnh

Xếp hạng so sánh

Trích xuất sự kiện

Sau khi giải thích trang web thứ hai, bạn sẽ dễ dàng hiểu các khái niệm và câu này hơn.

Vizem.net: Từ 0 đến 9.000+ nhấp chuột hàng ngày mỗi ngày trong 6 tháng – Xếp hạng tổng hợp đòn bẩy với mức độ phù hợp theo ngữ cảnh

Bạn có thể xem biểu đồ của Vizem.net trong 12 tháng qua. Đối với dự án này, do Covid-19, chúng tôi đã gặp rất nhiều vấn đề về kinh tế vì chủ đầu tư là người trong ngành kinh doanh phòng tập thể dục. Vì vậy, tôi có thể nói rằng các vấn đề kinh tế đã làm chậm lại dự án và nó gây ra một số độ trễ cho “Quy trình xếp hạng lại”.

⁠

⁠

Để hiểu xếp hạng ban đầu và xếp hạng lại xa hơn một chút, bạn có thể sử dụng biểu đồ bên dưới.

⁠

⁠

Bạn có thể tìm thấy một số định nghĩa liên quan đến Xếp hạng ban đầu và Xếp hạng lại từ hình trên.

Việc tăng thứ hạng lớn đã xảy ra trong các Bản cập nhật chưa được xác nhận của Google. Một số thử nghiệm đã đưa ra một số Đoạn trích nổi bật và Mọi người cũng đặt câu hỏi.

Một số thử nghiệm từ Google đã xóa thu nhập FS và PAA.

Mỗi lần, mốc thời gian giữa hai quá trình xếp hạng lại ngắn hơn.

Các quy trình xếp hạng lại đã cải thiện khả năng Xếp hạng của nguồn mọi lúc.

Nguồn luôn cải thiện bán kính mức độ liên quan của nó trong khi mở rộng các cụm truy vấn.

Chỉ là một lưu ý, tôi có thể để lại một câu bên dưới.

Nếu một Công cụ tìm kiếm lập chỉ mục trang web của bạn, điều đó không có nghĩa là công cụ tìm kiếm đã hiểu trang web đó. Lập chỉ mục diễn ra nhanh hơn sự hiểu biết và hầu hết thời gian, công cụ tìm kiếm xếp hạng một trang web với các dự đoán, “ban đầu”. Sau khi hiểu rõ, việc “xếp hạng lại” sẽ xảy ra.

⁠

⁠

So sánh 3 tháng qua của Vizem.net

Mạng Nội dung Ngữ nghĩa của Vizem.net như thế nào?

Tôi nhớ rằng đối với nhiều khách hàng, bạn bè hoặc các Nhóm SEO bí mật của tôi, trong các cuộc họp, tôi đã chứng minh cả hai trang web này bằng cách nói, “chúng sẽ bùng nổ”. Và, trong khi viết bài này, tôi nói với bạn điều này:

Hãy xem Mạng nội dung ngữ nghĩa “istanbulbogazicienstitu.com/meslek”, vì nó sẽ bùng nổ. Và, bạn có thể tìm thấy một video mà tôi đã xuất bản trước khi viết bài này trong khi trình bày “Dữ liệu lịch sử” từ một sự kiện theo mùa và ảnh hưởng của nó đối với các quy trình Ban đầu và Xếp hạng lại. Bạn có thể thấy nó dưới đây.

⁠

Loading…⁠

⁠

Dựa trên điều này, Mạng nội dung ngữ nghĩa của Vizem.net không tương tự với İstanbulBogazici Enstitusu, do đó, tôi đã không sử dụng “mức độ tăng cường độ phủ sóng theo chủ đề và dữ liệu lịch sử”, tôi cần tạo thẩm quyền liên quan đến các loại thực thể, thuộc tính của chúng và các hành động có thể xảy ra đằng sau các truy vấn cho các cặp thuộc tính-thực thể này. Vizem.net không chỉ có “chi nhánh đại học giáo dục”, hoặc “nghề nghiệp và các khóa học trực tuyến” trong đó. Nó có “các quốc gia để xin thị thực”. Do đó, việc tạo đủ mức Cơ quan chuyên đề đòi hỏi sự nhất quán theo thời gian với ít nhất 190 mạng nội dung ngữ nghĩa khác nhau.

⁠

⁠

Ảnh chụp màn hình từ ngày 18 tháng 12 năm 2021. Bạn có thể thấy việc xếp hạng lại liên tục và tăng số lần hiển thị và số lần nhấp. Đây là 4 tuần sau so với ảnh chụp màn hình trước đó.

Để xem các sự kiện xếp hạng lại, bạn có thể so sánh phiên bản trần của đồ họa hiệu suất tìm kiếm không phải trả tiền thể hiện tác dụng của Semantic SEO.

⁠

⁠

190 mạng nội dung ngữ nghĩa khác nhau này được định hình dựa trên chính “quốc gia” và các quốc gia được đưa vào trung tâm của bản đồ chuyên đề với mọi lớp ngữ cảnh có thể để cải thiện phạm vi hoạt động tìm kiếm.

⁠

⁠

Ảnh chụp màn hình từ SEMRush cho thấy nhận thức của họ đối với Vizem.net không giống như những người chơi khác trong ngành.

Tôi cũng đã xuất bản một video khác, chỉ dành cho Vizem.net. Trong video này, tình huống cuối cùng của trang web không tồn tại, do đó, tôi tin rằng nó cũng cung cấp một sự so sánh tốt đẹp giữa ngày hôm nay và ngày đó.

⁠

Loading…⁠

⁠

Cuối cùng, việc xuất bản những thứ không liên quan trong một bài báo, phân đoạn trang web hoặc nguồn không liên quan có thể làm giảm mức độ liên quan tổng thể của thực thể web với miền tri thức cụ thể. Vizem.net sẽ cho thấy giá trị thực của nó, và khả năng xếp hạng trong tương lai sẽ tốt hơn rất nhiều.

⁠

⁠

Bảng so sánh 6 tháng cuối năm của Vizem.net.

Before I continue further, I know that this is a long article. But, actually this is a brief explanation of a highly complex SEO methodology. Semantic Content Networks require too much thinking while designing them, and months of education for clients, authors, and along with the onboarding. Thus, in this article, I want to focus on the definitions of the concepts with the best possible executable brief suggestions and important Google, and other search engines’ patents, research papers along with their own concepts. In the long version (basically, a book), I have focused on “initial ranking” and “re-ranking” of semantic content networks.

If you want to learn more, read the

“Importance of Initial Ranking and Re-ranking for SEO”⁠

Until now, we have processed the things below.

Semantic Network

Knowledge Base

Mạng nội dung ngữ nghĩa

Niềm tin dựa trên tri thức

Phạm vi theo ngữ cảnh

Tên miền và lớp theo ngữ cảnh

Mức độ liên quan của MuM với Mạng Nội dung Ngữ nghĩa

Bối cảnh của Nguồn

Những khái niệm này là để hiểu cách Mạng Nội dung Ngữ nghĩa hoạt động và cách chúng có thể được sử dụng với một bản đồ chuyên đề. Các phần tiếp theo sẽ nói về cách một công cụ tìm kiếm xếp hạng các Mạng Nội dung Ngữ nghĩa Ban đầu và sau đó, Sửa đổi. Trong bối cảnh này, những thứ bên dưới sẽ được xử lý.

Xếp hạng ban đầu

Xếp hạng lại

Mẫu truy vấn

Mẫu tài liệu

Mẫu ý định tìm kiếm

Bạn nên làm gì để tận dụng Mạng Nội dung Ngữ nghĩa

Xếp hạng ban đầu cho SEO là gì?

Đây là một thuật ngữ và khái niệm mới cho SEO, nhưng là một khái niệm cũ cho Công cụ tìm kiếm. Phiên bản dài của “Nghiên cứu điển hình về SEO tập trung vào mạng ngữ nghĩa” tập trung vào Thuật toán xếp hạng dựa trên các thuật toán phụ thuộc vào truy vấn, phụ thuộc vào tài liệu, phụ thuộc vào nguồn và nhiều bằng sáng chế. Thu hồi thông tin dự đoán hoặc thuật toán xếp hạng dự đoán cố gắng giảm chi phí tính toán. Và, ngay cả khi việc lập chỉ mục diễn ra trong một ngày, việc hiểu một tài liệu có thể mất hàng tháng hoặc thậm chí hàng năm. Do đó, tính toán xếp hạng ban đầu là một cách để cải thiện Chất lượng SERP trong khi giảm chi phí. Một số tác vụ liên quan đến Công cụ Tìm kiếm có mức độ ưu tiên cao hơn những tác vụ khác để giữ cho chỉ mục tồn tại, mới và có chất lượng đủ cao.

⁠

⁠

Want to print your doc?
This is not the way.

Try clicking the ⋯ next to your doc name or using a keyboard shortcut (

CtrlP

) instead.

Semantic Network for SEOSemantic Network for SEO