جستجوی معنایی یا Semantic Search چیست و چه اهمیتی در سئوی سایت دارد؟

همه ما می دانیم که جستجوی وب به معنای یک الگوریتم است، یعنی راهی برای جمع آوری، تفسیر و خلاصه کردن داده های وب و در نهایت ترکیب آنها در قالب پاسخ به سؤال کاربر. در این مرحله درست است که تفاوت الگوریتم ها برنده بازی را مشخص می کند و چه کسی نداند که گوگل سال ها برنده این بازی بوده است؟

امروزه دو گرایش عمده در پرس و جوهای کاربران پدیدار شده است: پرس و جوهای کاربر طولانی تر و پاسخ های دقیق تر از موتورهای جستجو.

به عنوان مثال، اگر کاربری چند سال پیش به دنبال رستورانی در تهران می‌گشت، ممکن است عبارت «غذا در تهران» را در کادر جستجو تایپ کرده باشد، اما امروزه احتمالاً همان کاربر عبارت «City Food Italy» را جستجو می‌کند. در سعادت آباد” برای یافتن رستورانی در تهران. این دو گرایش چالش بزرگی را پیش روی موتورهای جستجو قرار می دهد، زیرا شناسایی موضوعات جستجو برای پاسخ دقیق به کاربر کافی نیست و باید کلمات موجود در آن را تفسیر کرد. سوال به روشی جدید یعنی رابطه معنایی و فلسفی بین کلمات کلیدی در سوال جستجوی کاربر باید در نظر گرفته شود.به این ترتیب موتورهای جستجو می توانند ارتباط بین موضوعات را پیدا کنند. در واقع، متخصصان قادر به یافتن ساختارهایی هستند که پرس و جوی جستجو در آن فرموله می شود و این به معنای تولد نسل هوشمندی از روش های جستجو است. راه حلی که موتورهای جستجو پیدا کرده اند این است که موضوعات را به یکدیگر مرتبط کنند و زمینه ای را که یک پرس و جو در آن ایجاد شده است را شناسایی کنند و این به معنای تولد نسل هوشمندتر روش های جستجو است: جستجوی معنایی!

تحقیق معنادار چیست؟

معنی یابی به معنای یادگیری و درک رابطه بین کلمات و منطق حاکم بر این رابطه است. در واقع هدف جستجوی معنایی افزایش دقت نتایج جستجو با درک هدف کاربر از طریق تفسیر کلمات در متن (Semantic Translation) و ارائه نتایج بهتر به کاربر است.

ویکی پدیا جستجوی معنا را با کلمات ساده ای مانند:

جستجوی معنا از طریق تلاش برای درک هدف محقق با بررسی معنای کلمات و جملات موجود در متن، در پایگاه داده ای که جستجو می شود (چه در یک وب سایت یا در یک سیستم محدود) به دنبال تولید نتایجی است که مناسب تر باشد. جستجوی کاربر .در اینجا باید دو کلمه را بهتر بشناسیم: قصد و ساختار.

معنی به معنای دلیل کاربر برای وارد کردن عبارت جستجو است. به عنوان مثال، موتور جستجو می خواهد بفهمد کاربر هنگام جستجوی عبارت رستوران در سعادت آباد به دنبال چه چیزی است. آیا می خواهید رستورانی برای خوردن پیدا کنید؟ آیا شما یک ارائه دهنده غذا هستید و می خواهید بدانید چند رستوران در سعادت آباد وجود دارد؟

زمینه هر چیزی است که در اطراف یک جستجو ایجاد می شود و معنای کلمه جستجو شده را محدود می کند و آن را دقیق و خاص می کند. معنای متنی به معنای استنتاج از یک کلمه، عبارت یا جمله بر اساس زمینه، محتوا و شرایط اشاره دارد. به بیان ساده، زمینه هر چیزی است که یک کلمه در درون و در رابطه با آن تفسیر می شود. مثلاً کلمه «بخشیدن» در مدایح ایران همیشه یک معنی ندارد و بسته به سیاق، یعنی مکان و شرایطی که این کلمه در آن گفته می شود، ممکن است معانی مختلفی در آن وجود داشته باشد. مثلاً اگر این جمله را با لحنی کنایه آمیز، با حالت چهره پر از تنفر و با چهره ای بسیار غیر دوستانه بگوییم، شنوندگان ما باید معنای کنایه آمیزی و منفی از آن بگیرند. این عوامل زمینه یا همان نقطه ای را تشکیل می دهند که مخاطب می تواند نه تنها به معنای رایج که معنای مثبتی است، بلکه بر اساس قصد و هدف ما به کلمه بفرما مراجعه و تعبیر کند.کلمه کلیدی می تواند شامل زمان، مکان کاربر، محتوای عبارت استفاده شده توسط کاربر، روند جستجوی جهانی برای آن کلمه و بسیاری از اجزای دیگر باشد. کشف معنایی با شناخت مفاهیم نزدیک، منطق و استفاده از الگوریتم‌های زبان طبیعی به دنبال تبدیل داده‌های وب ساختاریافته و بدون ساختار به یک پایگاه داده هوشمند است که به زبان و درک انسان نزدیک‌تر است. به این ترتیب نتایج جستجو با توجه به فاکتورهای متنی، سابقه جستجو و حضور آنلاین کاربر قابل تغییر و بهینه سازی است.

بنابراین، با درک و اتصال هدف و زمینه، موتورهای جستجو قادر خواهند بود پرس و جوهای مختلف را درک کنند و ببینند چه چیزی باعث شده یک کاربر یک پرس و جو کند. در نهایت، آنچه اهمیت دارد این است که کاربر از پرس و جوی جستجو چه انتظاری دارد.

وقتی گوگل سعی می کند محتوای یک پرس و جو را تشخیص دهد، چندین عامل را در نظر می گیرد:

سابقه جستجوی کاربر

موقعیت مکانی کاربر: بر اساس موقعیت مکانی کاربر، گوگل می تواند تعیین کند که کدام نتایج برای او بهترین است.

تاریخچه جستجوی عمومی: تحقیقاتی که در چند وقت اخیر در رابطه با جستجوی کاربران انجام شده است.ویژگی های سوال: ویژگی های املایی، انواع نوشتن یک کلمه و …

دامنه هایی که به متون و اسناد مرتبط با موضوع جستجو پیوند دارند

ترکیب کلمات و فاصله بین آنها

چرا کنترل بارداری مهم است؟

اگر از دیدگاه گوگل به آن نگاه کنیم، درک اینکه چرا یک موتور جستجو به دنبال یک جستجوی معنایی و بنابراین یک جهان معنایی مرتبط تر است، دشوار نیست. تحقیق علمی برای موتورهای جستجو به معنای داده بیشتر، هرزنامه کمتر، درک عمیق تر از هدف کاربر و جستجوی قدرتمندتر بر اساس زبان طبیعی است. دستیابی به جستجوی معنایی به گوگل و سایر موتورهای جستجو این امکان را می دهد تا تجربه جستجوی بهتر و پاسخ بهتری را در اختیار کاربر قرار دهند.

از طرفی حتما می دانید که داده های دنیا هر دو سال یکبار دو برابر می شود! در چنین شرایطی، داده های بزرگ به قانون اول بازار جستجو تبدیل شده است. با این حال، این حجم غیرقابل درک از داده ها اغلب منجر به این سوال گیج کننده می شود، “همه این داده ها برای من چه معنایی دارند؟” فرآیند سازماندهی، سازماندهی و انتقال این داده ها همان نقشی است که موتورهای جستجو به دنبال آن هستند و در این مسیر چه چیزی بهتر از فناوری معنایی می تواند باشد؟

برخی از کاربردهای جستجوی معنایی

تحقیقات علمی فعلی تا حدی توسط گوگل پیاده سازی شده است و نمونه هایی از قدرت این روش جستجوی جدید را می توان در نتایج جستجوی گوگل یافت.مطمئناً در آینده کاربردهای بیشتری برای قابلیت های جستجوی معنایی وجود خواهد داشت. در اینجا چند کاربرد جستجوی معنایی را معرفی می کنیم حتما بخوانید: آموزش تصویری نصب گوگل آنالیتیکس برای تحلیل سایت

جستجو و تصحیح املای کلمات به صورت خودکار

شاید بیشترین استفاده روزمره از جستجوی معنایی در توانایی تصحیح خودکار املای کلمات باشد. حتما برای شما هم پیش آمده است که به طور تصادفی کلمه ای را در کادر جستجو تایپ کرده اید و گوگل فرم صحیح را به شما یادآوری می کند و بر اساس فرمی که کلمه وارد کرده اید نتایج را به شما نشان می دهد. این یکی از برنامه های جستجوی معنایی گوگل است.

تصحیح خودکار اشتباهات املایی در جستجوی معنایی

تشخیص محتوای بد

تحقیقات کلمات کلیدی به یافتن اشتباهات املایی محدود نمی شود و گوگل از آن برای اهداف مهم تری استفاده می کند. اگر بخواهیم کمی دقیق تر توضیح دهیم، باید گفت که یکی از مزایای جستجوی معنایی گوگل این است که می تواند محتوای بی کیفیت را شناسایی و کاهش دهد.

به عنوان مثال، در گذشته، برخی افراد یکسری کلمات کلیدی را در صفحاتی همرنگ با پس زمینه وب سایت قرار می دادند (به گونه ای که کاربر آنها را نمی بیند)، اما خزنده های گوگل آنها را می بینند و موقعیت را محاسبه می کنند. از صفحه که بالاستاما امروزه، به لطف الگوریتم‌ها و تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند LSI یا نمایه معنایی نهفته، توزیع LDA یا نهفته دیریکله، و همچنین حوزه فرکانس معکوس فرکانس یا فرآیند TF-IDF (حوزه فرکانس معکوس فرکانس) چیزی بیش از یک حقه نیست. از تکرار بی پایان و کتابی از موضوعات عملی. به عنوان مثال، در تکنیک LDA یا Latent Dirichlet Allocation، بسامد یک کلمه و روابط از پیش تعیین شده و وزنی بین کلمات برای ارزیابی دقیق تر کیفیت محتوا استفاده می شود. این بدان معناست که موتورهای جستجو درک خوبی از جستجوی آماری کلمات در کنار یکدیگر دارند و می توانند ارتباط معنایی و ارتباط این جستجوی دوقلو را که در جنگ آنها با هرزنامه ها و محتوای بی کیفیت استفاده می شود، درک کنند.

حتما بخوانید: دیجیتال مارکتینگ دقیقا چیست؟

ایجاد پاسخ های دقیق تر و کارآمدتر به جستجوهای کاربر

موتورهای جستجو می توانند با استفاده از جستجوی معنایی به درک بهتری از نیازهای کاربران دست یابند، زیرا جستجوی معنایی مبتنی بر شی (Entity-Based) است.شیء یا شیء به معنای هر چیزی است که دارای هویت و ویژگی های خاص و منحصر به فرد باشد. مانند یک شخص مشهور، یک فیلم سینمایی، یک کتاب خاص، یک منطقه جغرافیایی خاص، علم و غیره.

برای مثال، تصویر زیر نمای ساده شده ای از داده ها را در الگوریتم جستجوی مبتنی بر شی نشان می دهد. این نمودار دارای اشیا (افراد، مکان ها، اشیا، مفاهیم یا ایده ها) است که به صورت گره نشان داده شده و با فلش هایی به هم متصل شده اند که رابطه این گره ها را نشان می دهد.

نمودار زیر نشان می دهد که چگونه جستجوی معنایی یا مبتنی بر شی مولفه های کوچک داده های بزرگ را به هم متصل می کند. در این مثال، شخصیت‌های کارتون سیمپسون‌ها را پیدا می‌کنیم که نتایج جستجوی کلمه سیمپسون‌ها را عمیق‌تر، گسترده‌تر و دقیق‌تر می‌کند:

همانطور که می بینید، گوگل می تواند روابط بین این شخصیت ها را به خوبی درک کند.

جعبه پاسخ سریع (قطعه های ویژه) و کادر سوالات مرتبط (افراد همچنین می پرسند)

در مثال بالا می بینیم که گوگل می تواند با ایجاد شبکه ای از روابط بین اشیا، رابطه آنها را با یکدیگر شناسایی کند. حالا تصور کنید می خواهید بدانید هومر سیمپسون در این کارتون چه شخصیتی انجام می دهد.جستجوی معنایی گوگل به این موتور جستجو اجازه می دهد تا با استفاده از امکان پاسخ های سریع، پاسخ دقیق سوال شما را از طریق روابط بین اشیا (در اینجا هومر سیمپسون و محل کارش که یک نیروگاه هسته ای است) نشان دهد (قطعات معرفی شده):

همانطور که مشاهده می کنید، پاسخ به سوال کاربر به صورت پررنگ نمایش داده می شود.

همانطور که در تصویر بالا می بینید، گوگل از Display Snippets برای نمایش پاسخ به درخواست کاربر در یک کادر پررنگ استفاده می کند. به این ترتیب کاربر برای یافتن پاسخ سوال خود نیازی به بررسی تمامی نتایج جستجو ندارد. به عنوان مثال دیگر، فرض کنید کاربری در گوگل جستجو می کند که چگونه یک حساب کاربری جیمیل ایجاد کند. پاسخ گوگل به آن بسیار مختصر و کارآمد است:

گوگل پرس و جوهای دیگری را نشان خواهد داد که مشابه پرسش های کاربر هستند

در تصویر بالا، ما روی دو کادر در نتایج جستجو تمرکز می کنیم. کادر اول، پاسخ سریع یا جعبه نمایش است، کادر دوم، کادر دیگری به نام People Also Asking است که سوالات مربوط به جستجوی شما را نمایش می دهد. در کادر پاسخ سریع گوگل، پاسخ سوال جستجوگر در چند مرحله و به صورت خلاصه بیان می شود.در پایان لینکی وجود دارد که کاربر می تواند برای اطلاعات بیشتر به آن مراجعه کند. کادر سوالات مرتبط سایر سوالات مرتبط با جستجوی شما را با توضیح مختصری نمایش می دهد.

هنر دانش

یکی دیگر از ویژگی های هیجان انگیز ایجاد شده با استفاده از جستجوی معنایی، نمودار دانش است. حتماً در برخی از جستجوهای خود در سمت راست صفحه، نوار کناری را دیده اید. گوگو این سمت را تصویر دانش می نامد. نمودار دانش نمونه ای عالی از سیاست گوگل برای درک جستجوها به جای درک جملات نویسه های الفبایی عددی است. این همان شعاری است که گوگل هنگام معرفی تصاویر دانش در سال 2012 استفاده کرد: اشیا، نه رشته ها. حتما بخوانید: مرحله سوم استارتاپ: هنر بازاریابی و برنامه ریزی کسب و کار

فرض کنید می خواهیم درباره یک ستاره مشهور سینما تحقیق کنیم. به عنوان مثال، یک سوال از جنیفر لارنس، بازیگر معروف سری فیلم‌های Hunger Games، با مجموعه‌ای از تصاویر، اخبار، حساب‌های شبکه‌های اجتماعی و عناوین فیلم‌هایش و تعدادی از همکارانش به پایان می‌رسد:

همانطور که مشاهده می کنید تمامی اطلاعات مربوط به این بازیگر به صورت طبقه بندی شده در اختیار کاربر قرار می گیرد.در واقع، گوگل با درک چیزی (در اینجا: جنیفر لارنس) و همچنین با افزودن داده هایی در مورد عادات جستجوی همه کاربرانی که قبلاً اخبار، نمایه ها و تاریخچه جنیفر لارنس را جستجو کرده اند، می تواند با یک الگوریتم جستجوی معنایی بهتر جستجو کند. . که احتمالا کاربر بعدی با جستجوی کلمه [جنیفر لارنس] به دنبال نتایج و جزئیات این سوال برای نشان دادن همین است.

در تصویر بالا اخبار، تصاویر، صفحه این شخص در ویکی پدیا، صفحه حرفه ای وی در وب سایت فیلم IMDB، اطلاعات شخصی مانند سال تولد، محل تولد، والدین و …، فیلم هایی که کار کرده اید را می بینیم. در، و همچنین لیست همکاران و همبازی های شما در این فیلم ها توسط گوگل به کاربر نشان داده می شود.

این در حالی است که اگر گوگل از جستجوی معنایی استفاده نکند، در صفحه اول نتایج هیچ اطلاعاتی در مورد حساب کاربری شما در شبکه های اجتماعی وجود نخواهد داشت و در عوض، به عنوان مثال، یک مقاله طولانی در مورد مدل موهای جدید شما قرار می گیرد ( که بعید است نگرانی بسیاری از کاربران باشد) از جستجوی نام این بازیگر).

تصور کنید چگونه این اطلاعات متراکم (و تقریباً در همه جا) در ده‌ها و صدها صفحه از نتایج جستجو بدون الگوریتم‌های جستجوی معنایی پراکنده می‌شوند و کاربر چقدر زمان و انرژی برای یافتن هر مورد از این اطلاعات باید صرف کند.اما گوگل با تشخیص علاقه بسیاری از کاربران و ادغام داده های مرتبط با مقاله (در اینجا بازیگر مورد نظر) این کار را آسان کرده و تجربه خوبی را برای کاربر فراهم می کند.

خوشبختانه از سال 1393 نقشه دانش زبان فارسی را ارائه کرده ایم. این تصویر با استفاده از اطلاعات ویکی پدیای فارسی سعی دارد در کوتاه ترین زمان و به صورت خلاصه، محبوب ترین اطلاعات و اطلاعات جستجوی هر مورد را به کاربر ارائه دهد. در زیر نمونه ای از آن آورده شده است. برای استفاده از تصویر فارسی بهتر است از نسخه فارسی گوگل استفاده کنید.

نمونه ای از هنر دانش در یک وب سایت فارسی

بنابراین، باید توجه داشت که تصویر دانش فارسی به دلیل محتوای ضعیف در وب سایت فارسی آنطور که باید مفید نیست. در ادامه مقاله به بررسی بیشتر این موضوع می پردازیم.

امروزه گوگل و سایر موتورهای جستجو در جستجوی معنایی به خوبی پیشرفت کرده اند و قادرند بسیاری از موارد را تشخیص دهند و برای آنها پاسخ ارائه دهند. برای مثال وقتی کاربری می خواهد بداند خواننده آهنگ Up&Up کیست، گوگل می داند که گروه Coldplay این آهنگ را اجرا کرده است. این توانایی گوگل برای ایجاد ارتباط بین یک کلمه کلیدی و یک شی است که منجر به پردازش پاسخ دقیق می شود.پاسخی که جستجو را برای کاربران سرگرم کننده و کارآمد می کند.

گوگل در اسرع وقت به این سوال پاسخ می دهد

آیا به دنبال خدمات سئو هستید؟ ما دانش لازم برای افزایش اعتبار و رتبه شما در گوگل را داریم. پس با ما تماس بگیرید برای مشاوره رایگان همین حالا با ما تماس بگیرید ترافیک وب سایت خود را افزایش دهید 021-41897070 داخلی 3

وضعیت جستجوی معنایی در وب فارسی چگونه است؟

متأسفانه معنایی ندارد! اگرچه گوگل یک پایگاه وب سایت معنایی ارائه کرده است و این روش جستجو از زبان فارسی نیز پشتیبانی می کند، اما ضعف وب سایت فارسی در تولید محتوا و کیفیت آن باعث می شود که بیشتر وقت کاربر فارسی زبان در جستجوی معنایی گیر کند!

حتما بخوانید: هرم بازاریابی محتوا: روشی برای کار کمتر، کارایی بیشتر

به عنوان مثال، تعداد تصاویر دانش در زبان انگلیسی به هیچ وجه قابل مقایسه با زبان فارسی نیست، زیرا پایگاه های اطلاعاتی مانند ویکی پدیای فارسی در مقایسه با ویکی پدیا بسیار کم و محدود هستند. در جستجوی فارسی، اگر نام برخی از افراد مشهور، مکان‌های تاریخی، رویدادهای بسیار معروف و مواردی از این قبیل را جستجو کنید، گوگل می‌تواند یک تصویر دانش از ویکی‌پدیای فارسی تولید کند، اما اگر درخواست شما تصادفی‌تر و ناشناس باشد، وجود خواهد داشت. نمودار دانش نمی تواند انجام دهد.این همچنین در مورد کادر Display Snippets و کادر People Also Ask نیز صدق می کند.

مثلاً زمان نگارش شاهنامه به فارسی را در گوگل فارسی جستجو می کنیم. در پاسخ، گوگل فقط نتایج ویکی‌پدیا و سایر وب‌سایت‌ها را به ما نشان می‌دهد:

اما وقتی همین جستجو را به زبان انگلیسی در گوگل انگلیسی انجام دادیم، گوگل توانست یک قطعه برجسته از محتوای صفحه ویکی پدیای انگلیسی شاهنامه ایجاد کند که در آن تاریخ نگارش شاهنامه به صورت پررنگ نشان داده شده است:

مثال دیگری که می توان در زمینه ضعف محتوای وب فارسی استفاده کرد، مثال ایجاد حساب کاربری جیمیل است که در بالا به زبان انگلیسی یافتیم. در بالا، می بینیم که کاربر یک جعبه پاسخ سریع (قطعه ویژه) و همچنین یک کادر سوالات مرتبط (مردم همچنین می پرسند) را می بیند. اما بیایید ببینیم همان نتایج جستجو در نسخه فارسی گوگل چیست:

باز هم خبری از جعبه پاسخ سریع و جعبه سوالات مربوطه نیست!

به نظر می‌رسد ضعف محتوای سایت فارسی تا حد زیادی ناشی از بی‌توجهی به نیازهای کاربران فارسی‌زبان و محاسبه نادرست فرآیند تولید محتوا است. تولید محتوا در وب فارسی بیشتر شبیه یک فرآیند مکانیکی شده است و صاحبان وب سایت و کارشناسان سئو محتوا را محصول نهایی یک خط تولید مکانیزه می دانند: محصولی که برای موتورهای جستجو ساخته شده است نه برای مصرف انسان.

این دیدگاه باید تغییر کند زیرا تغییرات بزرگی در راه است.باید توجه داشته باشیم که آینده جستجوی معنایی است و وب‌مسترها و وب‌سایت‌هایی که خود را برای این موج بزرگ آماده کرده‌اند، مطمئناً چندین قدم از رقبای خود جلوتر خواهند بود.

اهمیت جستجوی معنایی در سئو چیست؟

اما اهمیت جستجوی معنایی در سئو چگونه خود را ثابت می کند؟ آشنایی با جستجوی معنایی برای متخصصان سئو بسیار مهم است زیرا به آنها اجازه می دهد تا با تغییرات و تحولات موتورهای جستجو همگام شوند. همچنین در آینده نزدیک، جستجوی صوتی بیش از هر زمان دیگری به نتایج جستجو کمک خواهد کرد، بنابراین اهمیت زبان ارتباطی در جستجو غیرقابل انکار خواهد بود. بنابراین صاحبان وب سایت و سئوکاران باید تغییرات و قوانین و مقررات جستجوی معنایی را به دقت رصد کنند.

درک ما از نحوه عملکرد جستجوی معنایی به ما دیدگاه جدیدی در تولید و ارائه محتوا می دهد. در واقع باید محتوا را با این روش جستجو تنظیم کرد و برای آن بهینه کرد. به عنوان مثال، اگر ما تمام کلمات کلیدی و موضوعات مرتبط با یک مورد خاص را بدانیم و سناریوهای جستجوی احتمالی کاربر را پیش بینی کنیم، می توانیم نحوه پاسخگویی گوگل به درخواست کاربر را با ارزش بالا درک کنیم و در نتیجه محتوایی تولید کنیم که دارای ارزش بالایی باشد. موقعیت مناسب در پاسخ ارائه شده توسط گوگل؛و شاید محتوای ما در کادر پاسخ سریع گوگل قرار گیرد.

استراتژی های سئو بر اساس جستجوی معنایی

1. ساختار ایجاد کنید

هنگام ایجاد محتوای جدید، از خود بپرسید که چگونه اطلاعات را ارائه دهید تا یک سیستم و بستر منسجم و منطقی پیرامون آن ایجاد شود و کاربر به راحتی آن را پیدا کند. وقتی کاربر بتواند به راحتی محتوا و اطلاعات مقاله شما را در ساختار مناسب درک کند، مطمئن باشید که نه تنها به کاربر کمک می کنید، بلکه گام بزرگی در کمک به موتورهای جستجو برای درک مطالب خود برداشته اید.

2. دور هم جمع شدن را فراموش نکنید

در زبان شناسی، وقتی از هم رخدادی صحبت می کنیم، به معنای نشستن دو یا چند کلمه بارها در کنار هم است. مثلاً دو کلمه «چه» و «اخبار» در جمله «خبر چیست؟» یکسان است. یعنی کسانی که از زبان فارسی استفاده می کنند اغلب این دو کلمه را با هم به کار می برند و اگر کلمه اول را بشنویم می توان انتظار داشت که کلمه خبر باشد. خوردن، ضبط کردن، رفت و آمد، سگ و گربه، نقاشی و خندیدن تنها چند نمونه از همنوایی ها در زبان فارسی است.

این تکنیک دقیق توسط موتورهای جستجو در جستجوی معنایی استفاده می شود.این موتورها دایره معنایی پرس و جو را با تطبیق کلمات موجود در آرایه ها کاهش می دهند. به عنوان مثال، وقتی روی ضبط کلیک می کنید، سایر نتایج مربوط به ضبط صدا از محدوده نتایج مربوط به درخواست شما حذف می شوند. بنابراین، در جستجوی معنایی، موتورهای جستجو، رخدادهای گسترده‌تری را نسبت به معنای زبان در نظر می‌گیرند و نه تنها کلماتی را که به طور کامل رخ می‌دهند، برای یافتن نتایج مرتبط، بلکه مجموعه‌ای از کلمات را نیز در نظر می‌گیرند.همه ما می دانیم که جستجوی وب به معنای یک الگوریتم است، یعنی راهی برای جمع آوری، تفسیر و خلاصه کردن داده های وب و در نهایت ترکیب آنها در قالب پاسخ به سؤال کاربر. در این مرحله درست است که تفاوت الگوریتم ها برنده بازی را مشخص می کند و چه کسی نداند که گوگل سال ها برنده این بازی بوده است؟

امروزه دو گرایش عمده در پرس و جوهای کاربران پدیدار شده است: پرس و جوهای کاربر طولانی تر و پاسخ های دقیق تر از موتورهای جستجو.

به عنوان مثال، اگر کاربری چند سال پیش به دنبال رستورانی در تهران می‌گشت، ممکن است عبارت «غذا در تهران» را در کادر جستجو تایپ کرده باشد، اما امروزه احتمالاً همان کاربر عبارت «City Food Italy» را جستجو می‌کند. در سعادت آباد” برای یافتن رستورانی در تهران. این دو گرایش چالش بزرگی را پیش روی موتورهای جستجو قرار می دهد، زیرا شناسایی موضوعات جستجو برای پاسخ دقیق به کاربر کافی نیست و باید کلمات موجود در آن را تفسیر کرد. سوال به روشی جدید یعنی رابطه معنایی و فلسفی بین کلمات کلیدی در سوال جستجوی کاربر باید در نظر گرفته شود.به این ترتیب موتورهای جستجو می توانند ارتباط بین موضوعات را پیدا کنند. در واقع، متخصصان قادر به یافتن ساختارهایی هستند که پرس و جوی جستجو در آن فرموله می شود و این به معنای تولد نسل هوشمندی از روش های جستجو است. راه حلی که موتورهای جستجو پیدا کرده اند این است که موضوعات را به یکدیگر مرتبط کنند و زمینه ای را که یک پرس و جو در آن ایجاد شده است را شناسایی کنند و این به معنای تولد نسل هوشمندتر روش های جستجو است: جستجوی معنایی!

تحقیق معنادار چیست؟

معنی یابی به معنای یادگیری و درک رابطه بین کلمات و منطق حاکم بر این رابطه است. در واقع هدف جستجوی معنایی افزایش دقت نتایج جستجو با درک هدف کاربر از طریق تفسیر کلمات در متن (Semantic Translation) و ارائه نتایج بهتر به کاربر است.

ویکی پدیا جستجوی معنا را با کلمات ساده ای مانند:

جستجوی معنا از طریق تلاش برای درک هدف محقق با بررسی معنای کلمات و جملات موجود در متن، در پایگاه داده ای که جستجو می شود (چه در یک وب سایت یا در یک سیستم محدود) به دنبال تولید نتایجی است که مناسب تر باشد. جستجوی کاربر .در اینجا باید دو کلمه را بهتر بشناسیم: قصد و ساختار.

معنی به معنای دلیل کاربر برای وارد کردن عبارت جستجو است. به عنوان مثال، موتور جستجو می خواهد بفهمد کاربر هنگام جستجوی عبارت رستوران در سعادت آباد به دنبال چه چیزی است. آیا می خواهید رستورانی برای خوردن پیدا کنید؟ آیا شما یک ارائه دهنده غذا هستید و می خواهید بدانید چند رستوران در سعادت آباد وجود دارد؟

زمینه هر چیزی است که در اطراف یک جستجو ایجاد می شود و معنای کلمه جستجو شده را محدود می کند و آن را دقیق و خاص می کند. معنای متنی به معنای استنتاج از یک کلمه، عبارت یا جمله بر اساس زمینه، محتوا و شرایط اشاره دارد. به بیان ساده، زمینه هر چیزی است که یک کلمه در درون و در رابطه با آن تفسیر می شود. مثلاً کلمه «بخشیدن» در مدایح ایران همیشه یک معنی ندارد و بسته به سیاق، یعنی مکان و شرایطی که این کلمه در آن گفته می شود، ممکن است معانی مختلفی در آن وجود داشته باشد. مثلاً اگر این جمله را با لحنی کنایه آمیز، با حالت چهره پر از تنفر و با چهره ای بسیار غیر دوستانه بگوییم، شنوندگان ما باید معنای کنایه آمیزی و منفی از آن بگیرند. این عوامل زمینه یا همان نقطه ای را تشکیل می دهند که مخاطب می تواند نه تنها به معنای رایج که معنای مثبتی است، بلکه بر اساس قصد و هدف ما به کلمه بفرما مراجعه و تعبیر کند.کلمه کلیدی می تواند شامل زمان، مکان کاربر، محتوای عبارت استفاده شده توسط کاربر، روند جستجوی جهانی برای آن کلمه و بسیاری از اجزای دیگر باشد. کشف معنایی با شناخت مفاهیم نزدیک، منطق و استفاده از الگوریتم‌های زبان طبیعی به دنبال تبدیل داده‌های وب ساختاریافته و بدون ساختار به یک پایگاه داده هوشمند است که به زبان و درک انسان نزدیک‌تر است. به این ترتیب نتایج جستجو با توجه به فاکتورهای متنی، سابقه جستجو و حضور آنلاین کاربر قابل تغییر و بهینه سازی است.

بنابراین، با درک و اتصال هدف و زمینه، موتورهای جستجو قادر خواهند بود پرس و جوهای مختلف را درک کنند و ببینند چه چیزی باعث شده یک کاربر یک پرس و جو کند. در نهایت، آنچه اهمیت دارد این است که کاربر از پرس و جوی جستجو چه انتظاری دارد.

وقتی گوگل سعی می کند محتوای یک پرس و جو را تشخیص دهد، چندین عامل را در نظر می گیرد:

سابقه جستجوی کاربر

موقعیت مکانی کاربر: بر اساس موقعیت مکانی کاربر، گوگل می تواند تعیین کند که کدام نتایج برای او بهترین است.

تاریخچه جستجوی عمومی: تحقیقاتی که در چند وقت اخیر در رابطه با جستجوی کاربران انجام شده است.ویژگی های سوال: ویژگی های املایی، انواع نوشتن یک کلمه و …

دامنه هایی که به متون و اسناد مرتبط با موضوع جستجو پیوند دارند

ترکیب کلمات و فاصله بین آنها

چرا کنترل بارداری مهم است؟

اگر از دیدگاه گوگل به آن نگاه کنیم، درک اینکه چرا یک موتور جستجو به دنبال یک جستجوی معنایی و بنابراین یک جهان معنایی مرتبط تر است، دشوار نیست. تحقیق علمی برای موتورهای جستجو به معنای داده بیشتر، هرزنامه کمتر، درک عمیق تر از هدف کاربر و جستجوی قدرتمندتر بر اساس زبان طبیعی است. دستیابی به جستجوی معنایی به گوگل و سایر موتورهای جستجو این امکان را می دهد تا تجربه جستجوی بهتر و پاسخ بهتری را در اختیار کاربر قرار دهند.

از طرفی حتما می دانید که داده های دنیا هر دو سال یکبار دو برابر می شود! در چنین شرایطی، داده های بزرگ به قانون اول بازار جستجو تبدیل شده است. با این حال، این حجم غیرقابل درک از داده ها اغلب منجر به این سوال گیج کننده می شود، “همه این داده ها برای من چه معنایی دارند؟” فرآیند سازماندهی، سازماندهی و انتقال این داده ها همان نقشی است که موتورهای جستجو به دنبال آن هستند و در این مسیر چه چیزی بهتر از فناوری معنایی می تواند باشد؟

برخی از کاربردهای جستجوی معنایی

تحقیقات علمی فعلی تا حدی توسط گوگل پیاده سازی شده است و نمونه هایی از قدرت این روش جستجوی جدید را می توان در نتایج جستجوی گوگل یافت.مطمئناً در آینده کاربردهای بیشتری برای قابلیت های جستجوی معنایی وجود خواهد داشت. در اینجا چند کاربرد جستجوی معنایی را معرفی می کنیم حتما بخوانید: آموزش تصویری نصب گوگل آنالیتیکس برای تحلیل سایت

جستجو و تصحیح املای کلمات به صورت خودکار

شاید بیشترین استفاده روزمره از جستجوی معنایی در توانایی تصحیح خودکار املای کلمات باشد. حتما برای شما هم پیش آمده است که به طور تصادفی کلمه ای را در کادر جستجو تایپ کرده اید و گوگل فرم صحیح را به شما یادآوری می کند و بر اساس فرمی که کلمه وارد کرده اید نتایج را به شما نشان می دهد. این یکی از برنامه های جستجوی معنایی گوگل است.

تصحیح خودکار اشتباهات املایی در جستجوی معنایی

تشخیص محتوای بد

تحقیقات کلمات کلیدی به یافتن اشتباهات املایی محدود نمی شود و گوگل از آن برای اهداف مهم تری استفاده می کند. اگر بخواهیم کمی دقیق تر توضیح دهیم، باید گفت که یکی از مزایای جستجوی معنایی گوگل این است که می تواند محتوای بی کیفیت را شناسایی و کاهش دهد.

به عنوان مثال، در گذشته، برخی افراد یکسری کلمات کلیدی را در صفحاتی همرنگ با پس زمینه وب سایت قرار می دادند (به گونه ای که کاربر آنها را نمی بیند)، اما خزنده های گوگل آنها را می بینند و موقعیت را محاسبه می کنند. از صفحه که بالاستاما امروزه، به لطف الگوریتم‌ها و تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند LSI یا نمایه معنایی نهفته، توزیع LDA یا نهفته دیریکله، و همچنین حوزه فرکانس معکوس فرکانس یا فرآیند TF-IDF (حوزه فرکانس معکوس فرکانس) چیزی بیش از یک حقه نیست. از تکرار بی پایان و کتابی از موضوعات عملی. به عنوان مثال، در تکنیک LDA یا Latent Dirichlet Allocation، بسامد یک کلمه و روابط از پیش تعیین شده و وزنی بین کلمات برای ارزیابی دقیق تر کیفیت محتوا استفاده می شود. این بدان معناست که موتورهای جستجو درک خوبی از جستجوی آماری کلمات در کنار یکدیگر دارند و می توانند ارتباط معنایی و ارتباط این جستجوی دوقلو را که در جنگ آنها با هرزنامه ها و محتوای بی کیفیت استفاده می شود، درک کنند.

حتما بخوانید: دیجیتال مارکتینگ دقیقا چیست؟

ایجاد پاسخ های دقیق تر و کارآمدتر به جستجوهای کاربر

موتورهای جستجو می توانند با استفاده از جستجوی معنایی به درک بهتری از نیازهای کاربران دست یابند، زیرا جستجوی معنایی مبتنی بر شی (Entity-Based) است.شیء یا شیء به معنای هر چیزی است که دارای هویت و ویژگی های خاص و منحصر به فرد باشد. مانند یک شخص مشهور، یک فیلم سینمایی، یک کتاب خاص، یک منطقه جغرافیایی خاص، علم و غیره.

برای مثال، تصویر زیر نمای ساده شده ای از داده ها را در الگوریتم جستجوی مبتنی بر شی نشان می دهد. این نمودار دارای اشیا (افراد، مکان ها، اشیا، مفاهیم یا ایده ها) است که به صورت گره نشان داده شده و با فلش هایی به هم متصل شده اند که رابطه این گره ها را نشان می دهد.

نمودار زیر نشان می دهد که چگونه جستجوی معنایی یا مبتنی بر شی مولفه های کوچک داده های بزرگ را به هم متصل می کند. در این مثال، شخصیت‌های کارتون سیمپسون‌ها را پیدا می‌کنیم که نتایج جستجوی کلمه سیمپسون‌ها را عمیق‌تر، گسترده‌تر و دقیق‌تر می‌کند:

همانطور که می بینید، گوگل می تواند روابط بین این شخصیت ها را به خوبی درک کند.

جعبه پاسخ سریع (قطعه های ویژه) و کادر سوالات مرتبط (افراد همچنین می پرسند)

در مثال بالا می بینیم که گوگل می تواند با ایجاد شبکه ای از روابط بین اشیا، رابطه آنها را با یکدیگر شناسایی کند. حالا تصور کنید می خواهید بدانید هومر سیمپسون در این کارتون چه شخصیتی انجام می دهد.جستجوی معنایی گوگل به این موتور جستجو اجازه می دهد تا با استفاده از امکان پاسخ های سریع، پاسخ دقیق سوال شما را از طریق روابط بین اشیا (در اینجا هومر سیمپسون و محل کارش که یک نیروگاه هسته ای است) نشان دهد (قطعات معرفی شده):

همانطور که مشاهده می کنید، پاسخ به سوال کاربر به صورت پررنگ نمایش داده می شود.

همانطور که در تصویر بالا می بینید، گوگل از Display Snippets برای نمایش پاسخ به درخواست کاربر در یک کادر پررنگ استفاده می کند. به این ترتیب کاربر برای یافتن پاسخ سوال خود نیازی به بررسی تمامی نتایج جستجو ندارد. به عنوان مثال دیگر، فرض کنید کاربری در گوگل جستجو می کند که چگونه یک حساب کاربری جیمیل ایجاد کند. پاسخ گوگل به آن بسیار مختصر و کارآمد است:

گوگل پرس و جوهای دیگری را نشان خواهد داد که مشابه پرسش های کاربر هستند

در تصویر بالا، ما روی دو کادر در نتایج جستجو تمرکز می کنیم. کادر اول، پاسخ سریع یا جعبه نمایش است، کادر دوم، کادر دیگری به نام People Also Asking است که سوالات مربوط به جستجوی شما را نمایش می دهد. در کادر پاسخ سریع گوگل، پاسخ سوال جستجوگر در چند مرحله و به صورت خلاصه بیان می شود.در پایان لینکی وجود دارد که کاربر می تواند برای اطلاعات بیشتر به آن مراجعه کند. کادر سوالات مرتبط سایر سوالات مرتبط با جستجوی شما را با توضیح مختصری نمایش می دهد.

هنر دانش

یکی دیگر از ویژگی های هیجان انگیز ایجاد شده با استفاده از جستجوی معنایی، نمودار دانش است. حتماً در برخی از جستجوهای خود در سمت راست صفحه، نوار کناری را دیده اید. گوگو این سمت را تصویر دانش می نامد. نمودار دانش نمونه ای عالی از سیاست گوگل برای درک جستجوها به جای درک جملات نویسه های الفبایی عددی است. این همان شعاری است که گوگل هنگام معرفی تصاویر دانش در سال 2012 استفاده کرد: اشیا، نه رشته ها. حتما بخوانید: مرحله سوم استارتاپ: هنر بازاریابی و برنامه ریزی کسب و کار

فرض کنید می خواهیم درباره یک ستاره مشهور سینما تحقیق کنیم. به عنوان مثال، یک سوال از جنیفر لارنس، بازیگر معروف سری فیلم‌های Hunger Games، با مجموعه‌ای از تصاویر، اخبار، حساب‌های شبکه‌های اجتماعی و عناوین فیلم‌هایش و تعدادی از همکارانش به پایان می‌رسد:

همانطور که مشاهده می کنید تمامی اطلاعات مربوط به این بازیگر به صورت طبقه بندی شده در اختیار کاربر قرار می گیرد.در واقع، گوگل با درک چیزی (در اینجا: جنیفر لارنس) و همچنین با افزودن داده هایی در مورد عادات جستجوی همه کاربرانی که قبلاً اخبار، نمایه ها و تاریخچه جنیفر لارنس را جستجو کرده اند، می تواند با یک الگوریتم جستجوی معنایی بهتر جستجو کند. . که احتمالا کاربر بعدی با جستجوی کلمه [جنیفر لارنس] به دنبال نتایج و جزئیات این سوال برای نشان دادن همین است.

در تصویر بالا اخبار، تصاویر، صفحه این شخص در ویکی پدیا، صفحه حرفه ای وی در وب سایت فیلم IMDB، اطلاعات شخصی مانند سال تولد، محل تولد، والدین و …، فیلم هایی که کار کرده اید را می بینیم. در، و همچنین لیست همکاران و همبازی های شما در این فیلم ها توسط گوگل به کاربر نشان داده می شود.

این در حالی است که اگر گوگل از جستجوی معنایی استفاده نکند، در صفحه اول نتایج هیچ اطلاعاتی در مورد حساب کاربری شما در شبکه های اجتماعی وجود نخواهد داشت و در عوض، به عنوان مثال، یک مقاله طولانی در مورد مدل موهای جدید شما قرار می گیرد ( که بعید است نگرانی بسیاری از کاربران باشد) از جستجوی نام این بازیگر).

تصور کنید چگونه این اطلاعات متراکم (و تقریباً در همه جا) در ده‌ها و صدها صفحه از نتایج جستجو بدون الگوریتم‌های جستجوی معنایی پراکنده می‌شوند و کاربر چقدر زمان و انرژی برای یافتن هر مورد از این اطلاعات باید صرف کند.اما گوگل با تشخیص علاقه بسیاری از کاربران و ادغام داده های مرتبط با مقاله (در اینجا بازیگر مورد نظر) این کار را آسان کرده و تجربه خوبی را برای کاربر فراهم می کند.

خوشبختانه از سال 1393 نقشه دانش زبان فارسی را ارائه کرده ایم. این تصویر با استفاده از اطلاعات ویکی پدیای فارسی سعی دارد در کوتاه ترین زمان و به صورت خلاصه، محبوب ترین اطلاعات و اطلاعات جستجوی هر مورد را به کاربر ارائه دهد. در زیر نمونه ای از آن آورده شده است. برای استفاده از تصویر فارسی بهتر است از نسخه فارسی گوگل استفاده کنید.

نمونه ای از هنر دانش در یک وب سایت فارسی

بنابراین، باید توجه داشت که تصویر دانش فارسی به دلیل محتوای ضعیف در وب سایت فارسی آنطور که باید مفید نیست. در ادامه مقاله به بررسی بیشتر این موضوع می پردازیم.

امروزه گوگل و سایر موتورهای جستجو در جستجوی معنایی به خوبی پیشرفت کرده اند و قادرند بسیاری از موارد را تشخیص دهند و برای آنها پاسخ ارائه دهند. برای مثال وقتی کاربری می خواهد بداند خواننده آهنگ Up&Up کیست، گوگل می داند که گروه Coldplay این آهنگ را اجرا کرده است. این توانایی گوگل برای ایجاد ارتباط بین یک کلمه کلیدی و یک شی است که منجر به پردازش پاسخ دقیق می شود.پاسخی که جستجو را برای کاربران سرگرم کننده و کارآمد می کند.

گوگل در اسرع وقت به این سوال پاسخ می دهد

آیا به دنبال خدمات سئو هستید؟ ما دانش لازم برای افزایش اعتبار و رتبه شما در گوگل را داریم. پس با ما تماس بگیرید برای مشاوره رایگان همین حالا با ما تماس بگیرید ترافیک وب سایت خود را افزایش دهید 021-41897070 داخلی 3

وضعیت جستجوی معنایی در وب فارسی چگونه است؟

متأسفانه معنایی ندارد! اگرچه گوگل یک پایگاه وب سایت معنایی ارائه کرده است و این روش جستجو از زبان فارسی نیز پشتیبانی می کند، اما ضعف وب سایت فارسی در تولید محتوا و کیفیت آن باعث می شود که بیشتر وقت کاربر فارسی زبان در جستجوی معنایی گیر کند!

حتما بخوانید: هرم بازاریابی محتوا: روشی برای کار کمتر، کارایی بیشتر

به عنوان مثال، تعداد تصاویر دانش در زبان انگلیسی به هیچ وجه قابل مقایسه با زبان فارسی نیست، زیرا پایگاه های اطلاعاتی مانند ویکی پدیای فارسی در مقایسه با ویکی پدیا بسیار کم و محدود هستند. در جستجوی فارسی، اگر نام برخی از افراد مشهور، مکان‌های تاریخی، رویدادهای بسیار معروف و مواردی از این قبیل را جستجو کنید، گوگل می‌تواند یک تصویر دانش از ویکی‌پدیای فارسی تولید کند، اما اگر درخواست شما تصادفی‌تر و ناشناس باشد، وجود خواهد داشت. نمودار دانش نمی تواند انجام دهد.این همچنین در مورد کادر Display Snippets و کادر People Also Ask نیز صدق می کند.

مثلاً زمان نگارش شاهنامه به فارسی را در گوگل فارسی جستجو می کنیم. در پاسخ، گوگل فقط نتایج ویکی‌پدیا و سایر وب‌سایت‌ها را به ما نشان می‌دهد:

اما وقتی همین جستجو را به زبان انگلیسی در گوگل انگلیسی انجام دادیم، گوگل توانست یک قطعه برجسته از محتوای صفحه ویکی پدیای انگلیسی شاهنامه ایجاد کند که در آن تاریخ نگارش شاهنامه به صورت پررنگ نشان داده شده است:

مثال دیگری که می توان در زمینه ضعف محتوای وب فارسی استفاده کرد، مثال ایجاد حساب کاربری جیمیل است که در بالا به زبان انگلیسی یافتیم. در بالا، می بینیم که کاربر یک جعبه پاسخ سریع (قطعه ویژه) و همچنین یک کادر سوالات مرتبط (مردم همچنین می پرسند) را می بیند. اما بیایید ببینیم همان نتایج جستجو در نسخه فارسی گوگل چیست:

باز هم خبری از جعبه پاسخ سریع و جعبه سوالات مربوطه نیست!

به نظر می‌رسد ضعف محتوای سایت فارسی تا حد زیادی ناشی از بی‌توجهی به نیازهای کاربران فارسی‌زبان و محاسبه نادرست فرآیند تولید محتوا است. تولید محتوا در وب فارسی بیشتر شبیه یک فرآیند مکانیکی شده است و صاحبان وب سایت و کارشناسان سئو محتوا را محصول نهایی یک خط تولید مکانیزه می دانند: محصولی که برای موتورهای جستجو ساخته شده است نه برای مصرف انسان.

این دیدگاه باید تغییر کند زیرا تغییرات بزرگی در راه است.باید توجه داشته باشیم که آینده جستجوی معنایی است و وب‌مسترها و وب‌سایت‌هایی که خود را برای این موج بزرگ آماده کرده‌اند، مطمئناً چندین قدم از رقبای خود جلوتر خواهند بود.

اهمیت جستجوی معنایی در سئو چیست؟

اما اهمیت جستجوی معنایی در سئو چگونه خود را ثابت می کند؟ آشنایی با جستجوی معنایی برای متخصصان سئو بسیار مهم است زیرا به آنها اجازه می دهد تا با تغییرات و تحولات موتورهای جستجو همگام شوند. همچنین در آینده نزدیک، جستجوی صوتی بیش از هر زمان دیگری به نتایج جستجو کمک خواهد کرد، بنابراین اهمیت زبان ارتباطی در جستجو غیرقابل انکار خواهد بود. بنابراین صاحبان وب سایت و سئوکاران باید تغییرات و قوانین و مقررات جستجوی معنایی را به دقت رصد کنند.

درک ما از نحوه عملکرد جستجوی معنایی به ما دیدگاه جدیدی در تولید و ارائه محتوا می دهد. در واقع باید محتوا را با این روش جستجو تنظیم کرد و برای آن بهینه کرد. به عنوان مثال، اگر ما تمام کلمات کلیدی و موضوعات مرتبط با یک مورد خاص را بدانیم و سناریوهای جستجوی احتمالی کاربر را پیش بینی کنیم، می توانیم نحوه پاسخگویی گوگل به درخواست کاربر را با ارزش بالا درک کنیم و در نتیجه محتوایی تولید کنیم که دارای ارزش بالایی باشد. موقعیت مناسب در پاسخ ارائه شده توسط گوگل؛و شاید محتوای ما در کادر پاسخ سریع گوگل قرار گیرد.

استراتژی های سئو بر اساس جستجوی معنایی

1. ساختار ایجاد کنید

هنگام ایجاد محتوای جدید، از خود بپرسید که چگونه اطلاعات را ارائه دهید تا یک سیستم و بستر منسجم و منطقی پیرامون آن ایجاد شود و کاربر به راحتی آن را پیدا کند. وقتی کاربر بتواند به راحتی محتوا و اطلاعات مقاله شما را در ساختار مناسب درک کند، مطمئن باشید که نه تنها به کاربر کمک می کنید، بلکه گام بزرگی در کمک به موتورهای جستجو برای درک مطالب خود برداشته اید.

2. دور هم جمع شدن را فراموش نکنید

در زبان شناسی، وقتی از هم رخدادی صحبت می کنیم، به معنای نشستن دو یا چند کلمه بارها در کنار هم است. مثلاً دو کلمه «چه» و «اخبار» در جمله «خبر چیست؟» یکسان است. یعنی کسانی که از زبان فارسی استفاده می کنند اغلب این دو کلمه را با هم به کار می برند و اگر کلمه اول را بشنویم می توان انتظار داشت که کلمه خبر باشد. خوردن، ضبط کردن، رفت و آمد، سگ و گربه، نقاشی و خندیدن تنها چند نمونه از همنوایی ها در زبان فارسی است.

این تکنیک دقیق توسط موتورهای جستجو در جستجوی معنایی استفاده می شود.این موتورها دایره معنایی پرس و جو را با تطبیق کلمات موجود در آرایه ها کاهش می دهند. به عنوان مثال، وقتی روی ضبط کلیک می کنید، سایر نتایج مربوط به ضبط صدا از محدوده نتایج مربوط به درخواست شما حذف می شوند. بنابراین، در جستجوی معنایی، موتورهای جستجو، رخدادهای گسترده‌تری را نسبت به معنای زبان در نظر می‌گیرند و نه تنها کلماتی را که به طور کامل رخ می‌دهند، برای یافتن نتایج مرتبط، بلکه مجموعه‌ای از کلمات را نیز در نظر می‌گیرند..