Explore

Chiến lược Sematic SEO

Semantic SEO là gì? Cách sử dụng Semantic SEO để có thứ hạng tốt hơn

⁠

Semantic SEO tức là tạo ra một mạng nội dung theo cấu trúc phù hợp và có ý nghĩa cho từng thực thể trong một chủ đề. Semantic SEO kết nối các thuật ngữ, thực thể, sự kiện với nhau trong một độ chính xác thực tế và mức độ liên quan. Bằng cách tập trung vào ý nghĩa và chủ đề thay vì từ ngữ, nó có mục đích đáp ứng tốt hơn nhu cầu tìm kiếm của người dùng và là nhân tố có quyết đính đối với Search Engine (Công cụ Tìm kiếm) và Người dùng về một chủ đề cụ thể. Google là một công cụ tìm kiếm Semantic tạo ra các kết nối giữa các thực thể, tìm kiếm ý định và tổ chức thông tin trên web. Do đó, việc tạo cấu trúc nội dung đã được tổ chức với các thực thể được kết nối rõ ràng là rất quan trọng đối với công cụ tìm kiếm Semantic và Semantic SEO.

Điểm khác biệt của Semantic SEO là gì?

Semantic SEO không nhằm mục đích trả lời một câu hỏi về một chủ đề, mà trả lời tất cả các câu hỏi người dùng có thể cần (cùng một chủ đề) và trình bày thông tin cần thiết theo cấu trúc phân cấp.

Do đó, càng nhiều mục đích tìm kiếm có thể được đáp ứng, các trang có thẩm quyền và toàn diện hơn sẽ được tạo ra trên cùng một chủ đề. Với Semantic SEO, nội dung đầy đủ, toàn diện và có nguyên tắc được tạo ra. Những nội dung này cũng có thể có nhiều ứng dụng web, nội dung hình ảnh và video, văn bản hoặc khảo sát, Tệp PDF đáp ứng nhu cầu của người dùng. Các phần khác nhau của cùng một chủ đề được đặt trong một hệ thống phân cấp trên cả URL trang và Breadcrumb, liên kết nội bộ, liên kết đầu trang và chân trang, do đó tạo ra một sự chuyên nhất vững chắc về một chủ đề.

Semantic SEO mang đến trải nghiệm hành trình của người dùng có tổ chức, trái ngược với nội dung riêng lẻ được tạo ngẫu nhiên. Do chuyên về một ngành dọc duy nhất, Google, Bing, Yandex hoặc các công cụ tìm kiếm khác theo thời gian sẽ đảm bảo rằng người dùng tìm thấy nội dung phù hợp với mục đích tìm kiếm cho một chủ đề cụ thể. Với quyền hạn được cung cấp bởi lịch sử data và hồ sơ truy vấn rộng, công ty có thể đạt được xếp hạng và nhận thức về thương hiệu thoải mái hơn trong cùng một mạng chủ đề và được kết nối.

⁠

⁠

(Để tạo nội dung theo Semantic SEO, các câu hỏi cho chủ đề rất quan trọng.)

Cách viết nội dung bằng Semantic SEO

Viết Content Semantic là thuật ngữ để tạo nội dung cho nguyên lý Semantic SEO. Để viết nội dung phù hợp với Semantic SEO, tất cả các truy vấn được thực hiện bởi người dùng, tất cả các tiêu đề phụ về một chủ đề được đặt trong một hệ thống phân cấp. Đối với dự án Semantic SEO, việc quét SERP và định nghĩa mục đích tìm kiếm phải được thực hiện theo tất cả các chủ đề phụ trong một chủ đề. Khối lượng tìm kiếm cũng rất quan trọng trong mạng nội dung được tạo cho Semantic SEO. Bạn có thể làm theo các bước dưới đây cho Chiến lược Semantic SEO.

Các truy vấn được sử dụng để điều tra chủ đề nên được liệt kê theo thứ bậc.

Mục đích tìm kiếm của các truy vấn này nên được phân tích.

Các thực thể như người, tổ chức, luật pháp, quốc gia, địa điểm, thành phố và ngày tháng trong chủ đề nên được liệt kê.

Cần xác định bao nhiêu nội dung riêng biệt sẽ được tạo ra về chủ đề này.

Hệ thống phân cấp trong đó các nội dung sẽ được liên kết với nhau và cách liên kết với anchor text nào sẽ được xác định.

Để công cụ tìm kiếm có thể phân biệt hoàn toàn các nội dung với nhau, cần xác định mức độ chủ đề nào sẽ được xử lý trong nội dung nào.

Nó phải được chỉ định cho công cụ tìm kiếm với các thẻ meta, tiêu đề, từ khóa và văn bản neo của các URL sẽ được tạo, nội dung nào đáp ứng mục đích tìm kiếm nào.

Một nửa Nội dung chính và Nội dung bổ sung trong một URL phải được thực hiện đúng cách để tránh sự cố “Ăn thịt từ khóa”.

Nên kiểm tra bố cục, chức năng và nội dung của các trang đối thủ cạnh tranh trong SERP của các truy vấn quan trọng nhất và kết quả xếp hạng lịch sử trong các truy vấn này.

Nội dung phải được tạo bằng một ngôn ngữ hoàn toàn chuyên ngành, để mang lại lợi ích cho người dùng và đảm bảo rằng công cụ tìm kiếm có thể hiểu được nội dung đó một cách dễ dàng.

⁠

⁠

(Google Autocomplete Data có thể tạo Semantic Topic Profile.)

Làm cách nào để thực hiện nghiên cứu từ khóa cho Semantic SEO?

Semantic SEO là một khái niệm quan trọng vì nó cho phép tập trung vào toàn bộ chủ đề hơn là một từ khóa đơn lẻ. Vì lý do này, các nghiên cứu từ khóa cũng khác nhau. Tại thời điểm này, thay vì tập trung vào một truy vấn, nên tập trung vào nhiều truy vấn có liên quan với nhau.

Các bước sau đây nên được thực hiện cho Nghiên cứu từ khóa Semantic SEO:

Tất cả các công cụ như Google Keyword Planner, Ahrefs Keyword Explorer, SEMRush Keyword Magic Tool, Moz Keyword Research đều có thể được sử dụng cho Semantic SEO Research.

Google Autocomplete, Google People also Ask, Google Suggested Queries, Google Knowledge Graph, Google Knowledge Panel Semantic có thể được sử dụng cho nghiên cứu SEO.

Các tài nguyên như Wikipedia, Wikidata, Wikihow có thể được sử dụng cho nghiên cứu từ khóa Semantic SEO.

Youtube Autocomplete, Youtube Video Titles, Comments, chủ đề trên Forum và các câu hỏi hoặc nguồn tin tức của call center cũng có thể được sử dụng cho Nghiên cứu từ khóa Semantic SEO.

Điểm quan trọng trong Nghiên cứu truy vấn Semantic SEO là nhóm các câu hỏi và truy vấn của người dùng theo mục đích tìm kiếm cụ thể.

Google hình ảnh và Query Refinement Bubbels cũng giúp ích cho Nghiên cứu truy vấn Semantic SEO vì chúng được kết nối với nhau bằng một hệ thống phân cấp theo ngữ cảnh.

⁠

⁠

(Công cụ tìm kiếm khác nhau cung cấp dữ liệu tìm kiếm liên quan khác nhau. Điều này giúp thấy được sự khác biệt của thuật toán cùng với mạng lưới truy vấn rộng hơn.)

Semantic SEO và tầm quan trọng của các thực thể

Đối với Semantic SEO, việc chỉ sử dụng các truy vấn được liên kết với nhau theo thứ tự phân cấp là chưa đủ. Đồng thời, cần khám phá các thực thể có liên quan và tính liên kết của chúng. Google có thể hiểu chủ đề, chất lượng hoặc mức độ chuyên sâu của nội dung thậm chí dựa trên ngữ cảnh của từng thực thể và cách thức kết nối với các thực thể khác. Với cách nội dung được liên kết, Google có thể sử dụng Contextual Information Retrieval và điền thông tin còn thiếu vào nội dung.

Dưới đây là ví dụ về Truy xuất thông tin theo ngữ cảnh.

“Có 35.000 Bảo tàng ở Mỹ. Tôi đã đến thăm một trong số chúng và tiêu rất nhiều tiền.”

Trong ví dụ này, Google hoặc Hệ thống AI khác có thể ước tính rằng một người tiêu “Đô la Mỹ” trong các bảo tàng đó vì “tiêu tiền” có liên quan đến một loại tiền tệ và Google có thể viết lại nội dung như sau.

“Có 35.000 Bảo tàng ở Mỹ. Tôi đã đến thăm một số trong chúng và tiêu rất nhiều đô la Mỹ.”

Điều quan trọng đối với Semantic SEO là nội dung được viết rõ ràng và từng yếu tố được viết rõ ràng. Do đó, việc chỉ định một phần tử và thực thể rõ ràng hơn sẽ cho phép công cụ tìm kiếm đánh giá nội dung của bạn nhanh hơn và ít tốn kém hơn với Semantic SEO và Semantic Search.

Cách trích xuất các thực thể liên quan cho Semantic SEO

Việc tìm kiếm các thực thể liên quan cho một chủ đề rất quan trọng đối với tối ưu Semantic SEO. Bạn có thể tìm các thực thể liên quan đến một chủ đề bằng cách thực hiện theo các phương pháp bên dưới.

Sử dụng dữ liệu Youtube, Bing, Yandex, Google Autocomplete.

Sử dụng Youtube, Bing, Yandex, Google Suggested Search Data.

Sử dụng danh sách các câu hỏi như Mọi người cũng hỏi (People Also Ask) trên các trang kết quả của Google và Bing.

Quét tin tức mới nhất trên Bing, Yandex, Google để liệt kê tên, địa điểm, luật, tiền tệ có liên quan, nói cách khác.

Sử dụng thông tin Image Search và bubbles sàng lọc truy vấn.

Khám phá các thực thể có liên quan trên Wikipedia thông qua các liên kết.

Thực hiện theo các đề xuất của Google Knowledge Panel, Knowledge Graph, và “Users Also Searched” ("Người dùng cũng đã tìm kiếm").

Nghiên cứu các chủ đề liên quan đến nội dung và không đăng nội dung mà không nắm vững chủ đề.

Sử Google Trends và Related Search Trends có liên quan cho các thời điểm cụ thể để xem kết nối giữa các thực thể và chủ đề phụ.

Ngoài ra, để tìm các Thực thể liên quan, có thể sử dụng PyTrend. Để tìm hiểu thêm về PyTrend và cách sử dụng nó cho SEO, bạn có thể đọc hướng dẫn của chúng tôi.

⁠

⁠

(Mối quan hệ giữa Contextual Vectors (Vectơ ngữ cảnh) và Semantic SEO có thể được nhìn thấy trong Google Patents, sơ đồ này thuộc về User-context-based Search Engine.)

Mối quan hệ giữa Semantic SEO và thuật toán Hummingbird của Google

Bản cập nhật Google Hummingbird được thực hiện vào năm thứ 15 của Google vào năm 2013 nhằm khám phá mối quan hệ giữa các truy vấn khác nhau và để hiểu rõ hơn ý định của người dùng. Do đó, thay vì mở một trang cho mỗi từ, nhiều tình huống và khái niệm phổ biến như nhồi từ khóa hoặc mật độ từ khóa đã là dĩ vãng, vì các trang web có tổ chức và toàn diện hơn sẽ dẫn đầu trong SERP.

Bản cập nhật Google Hummingbird đã ảnh hưởng đến 90% truy vấn. Bằng cách xóa liên kết giữa các truy vấn, Google Hummingbird đã cho Google cơ hội sắp xếp các truy vấn theo thứ tự Semantic và phân tích ý định thực sự cũng như ý định có thể xảy ra của người dùng. Vì vậy, có thể nói Semantic SEO là một khái niệm đã có từ rất lâu đối với các Search Engine. Để tìm hiểu thêm về Google Hummingbird Update và Effects (Cập nhật và hiệu ứng của Google Hummingbird), hãy đọc hướng dẫn chi tiết của chúng tôi.

⁠

⁠

(Bạn có thể thấy Cấu trúc Semantic giữa các thực thể trong một câu hoặc nội dung ở trên. Một SEO có thể nghĩ đến những kết nối này khi đọc bài viết để hiểu rõ hơn về Công cụ Tìm kiếm.)

Mối quan hệ giữa Semantic SEO, Trí tuệ nhân tạo (AI) và Natural Language Processing (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên - NLP)

Trí tuệ nhân tạo và Natural Language Processing là những khái niệm quan trọng đối với SEO. Trong các thuật toán của mình, Google sử dụng AI và máy học để phân loại các truy vấn, hiểu ý nghĩa của chúng, liên kết chúng lại với nhau, hiểu chất lượng trang và so sánh các SERP được tạo với nhau. NLP có nghĩa là diễn giải và phân loại nội dung bằng máy. Vì lý do này, biết các Phương pháp NLP và biết các công nghệ mới được phát triển trong phạm vi của các phương pháp NLP và Trí tuệ nhân tạo sẽ có lợi về cách Semantic SEO có thể được đưa đến một điểm tốt hơn. Khi sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho Semantic SEO, bạn có thể thực hiện các bài kiểm tra với mô hình NLP để xem liệu các thực thể và các cụm từ khác nhau trong bài viết có đáng chú ý hay không, liệu bài viết có tập trung vào một chủ đề đủ hay cấu trúc ngôn ngữ và cảm xúc của bài viết đã đủ chưa. để đáp ứng ngành công nghiệp. Bạn có thể dùng thử xem có phù hợp không nhé.

Với NLP, bạn có thể thấy cách bạn có thể vẽ mối quan hệ giữa các thực thể trong một bài viết bằng cách đưa chúng vào biểu đồ tri thức. Để biết thêm về điểm này, bạn có thể đọc hướng dẫn “Tạo biểu đồ thực thể từ nội dung bằng Python” của chúng tôi.

⁠

⁠

(Xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP và các cặp thực thể để hiểu nội dung.)

Mối quan hệ của các từ đồng nghĩa và các định dạng khác nhau của truy vấn và phân tích TF-IDF cho Semantic SEO

Có một liên kết giữa Semantic SEO và cách viết khác nhau của các từ, từ đồng nghĩa của chúng. Người dùng có thể sử dụng các từ khác nhau để tìm kiếm cùng một chủ đề. Điều quan trọng là sử dụng các từ đồng nghĩa hoặc từ tương tự một cách tự nhiên trong một chủ đề để làm hài lòng tất cả người dùng trong một ngữ cảnh, trong ngữ cảnh của mục đích tìm kiếm có liên quan và để đảm bảo rằng Công cụ Tìm kiếm có thể dung hòa các khái niệm khó. Ngay cả khi phân tích TF-IDF không có tầm quan trọng lớn trong nghiên cứu SEO, nó có thể phản ánh cách tiếp cận của các nhà xuất bản nội dung khác nhau đối với một chủ đề. Với phân tích TF-IDF, có thể hiểu theo các tiêu chí nhất định, khái niệm hoặc từ nào có tầm quan trọng lớn hơn trong một bài báo. Các bài báo khác nhau đề cập đến cùng một chủ đề có thể sử dụng các phiên bản khác nhau của cùng một khái niệm. Sẽ tốt cho trải nghiệm người dùng và Khả năng đọc để cung cấp nội dung cho người dùng dễ dàng hơn và giải thích cùng một chủ đề cho người dùng bằng các khái niệm mà họ thích sử dụng. Việc sử dụng các biến thể khác nhau của cùng một khái niệm cho công cụ tìm kiếm giúp các thuật toán hiểu rõ hơn về chủ đề và liên kết chủ đề đó với các ý định tìm kiếm cụ thể.

TF-IDF Nội dung liên quan để hiểu rõ hơn về thuật ngữ này.

Để tìm hiểu Phân tích TF-IDF là gì, bạn có thể đọc bài viết của chúng tôi.

Để thực hiện Phân tích TF-IDF bằng Python, bạn có thể đọc hướng dẫn của chúng tôi.

Viết các dạng khác nhau của từ khóa sẽ giúp hiển thị nhiều hơn cho các loại cụm từ tìm kiếm khác nhau và nó cũng sẽ cải thiện mức độ liên quan của nội dung đối với chủ đề. Trong khi sử dụng các hình thức từ khóa khác nhau, không nên giảm cấu trúc tự nhiên của nội dung và các mặt có lợi. Nội dung luôn phải được tạo cho người dùng hơn là công cụ tìm kiếm.

⁠

⁠

(Từ đồng nghĩa và quan hệ Semantic của chúng với nhau.)

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.