Czynniki rankingowe Google, część 7. Wskaźniki semantyczne

0
791

Czynniki rankingowe Google, część 7. Wskaźniki semantyczne

Sukcesywnie przedzieramy się przez gąszcz czynników rankingowych Google – dziś pod lupą wskaźniki semantyczne. Wyszukiwanie semantyczne oznacza wykraczanie poza samo rozumienie słów lub ich synonimów. Powiązanie słów i fraz z ich cechami, atrybutami czy innymi frazami, z którymi mają relację pomagają wyszukiwarce lepiej interpretować zapytania użytkowników. Wydaje się skomplikowane? Dzięki przykładom poniżej będzie już tylko przyjemniej!

W naszym cyklu “Czynniki rankingowe Google” opisujemy wyłącznie te czynniki, które mają swoje potwierdzenie w zarejestrowanym patencie Google, dzięki znakomitemu zestawieniu Seo by the Sea – Bila Slavskiego.

Dane strukturalne

W drugiej części naszego cyklu pisaliśmy o tym, że Google, ustalając wyniki wyszukiwania, korzysta z baz danych. Patent omawiany dziś pokazuje, że używa również strukturalnych danych, czyli uporządkowanych według schematu. Najprościej możemy to zrozumieć na przykładzie książek – dane strukturalne to informacje o nich w formie skryptu – rok wydania książki, autor, epoka literacka czy okres historyczny, w którym pozycja literatury powstała. Wyszukiwanie po danych strukturalnych odbywa się inaczej niż po samych frazach zawartych w zapytaniu. Opisuje to graf patentu:

  • Google otrzymuje zapytanie;
  • Identyfikuje schematy zawierające określone zagadnienia z zapytania;
  • W schematach szuka powiązanych danych strukturalnych;
  • Elementy danych konwertuje i, szeregując według wartości, dostarcza użytkownikowi na jego zapytanie w wynikach wyszukiwania.

Dzięki temu patentowi Google jest w stanie odpowiedzieć na zapytanie “książka autor Tolkien wydana w latach 1960-1970”, wskazując poprawny wynik wyszukiwania. Dane strukturalne są często podstawą do wygenerowania przez Google Grafu Wiedzy – czyli ramki z treściami wiedzy, które prezentują dane o frazie bezpośrednio w wynikach wyszukiwania. Pisaliśmy o Grafie Wiedzy w jednej z poprzednich części cyklu przy okazji omawiania czynnika “Cytaty”. Link do patentu Google: Gromadzenie danych pół-strukturalnych

Czynniki rankingowe Google, część 7. Wskaźniki semantyczne

Zalecenia: Dane uporządkowane muszą zostać zawarte na stronie WWW w taki sposób, by wyszukiwarka mogła je łatwo przetworzyć. Mają one postać skryptu, który może zostać wstawiony w kodzie strony. Bil Slavski poleca stronę Schema.org, na której można dowiedzieć się więcej o skryptach, a szczególnie używanym przez Google skrypcie JSON-LD.

Powiązania fraz

Gdyby dla każdej frazy wynotować jej wszystkie relacje z innymi frazami, okazałoby się, że budujemy strony WWW pozycjonując wyrażenia po tych najczęściej spotykanych skojarzeniach. Nie ma w tym nic złego, gdyby nie fakt, że wyszukiwarka Google, zna również mniej znane cechy i powiązania fraz. Wie to na podstawie pytań użytkowników oraz informacji na stronach WWW. A jeśli użytkownicy pytają o te mniej znane skojarzenia, to warto je dostarczać! Przykład? Stanisław Wyspiański, żyjący w epoce Młodej Polski, jest jednym z najpopularniejszych polskich pisarzy i poetów. Do wyszukiwarki trafiają jednak również – znacznie rzadziej, ale wciąż – zapytania o jego malarstwo, prace graficzne, a nawet “stanisław wyspiański banknot”. Wiemy, że jego twarz była na banknocie 10.000 zł do roku 1996. Podsumowując więc – mniej znane powiązania fraz, o których piszemy w Internecie, również mają wpływ na ich wyświetlanie w wynikach wyszukiwania. Link do patentu Google: Wyniki wyszukiwania przedstawiane na bazie sortowanych właściwości

Zalecenia: Jeśli założymy, że aż 90% zapytań w Google o Stanisława Wyspiańskiego dotyczyłoby jego twórczości literackiej – czy warto poświęcać czas i uwagę na pozostałe 10% zapytań o malarstwo, grafikę czy banknoty? Tak, ponieważ zamieszczanie informacji w formie ciekawostek wzbogaca treści oraz przyciąga uwagę czytelników. Z perspektywy SEO – również. Bil Slavski podaje jako przykład informację, że George Washington zajmował się geodezją zanim został prezydentem USA. Jeśli Google widzi relację między G.Washingtonem a geodezją, dla zapytań o tę relację nie wyświetli strony poświęconej wyłącznie jego karierze politycznej.

W przełożeniu na język produktowy – możemy szukać tych unikalnych 10% skojarzeń i powiązań, które wzbogacą treści na stronach WWW. Ważne jednak by były to frazy, które pojawiają się w zapytaniach klientów. Przykładem może być strona WWW dietetyka i frazy “dietetyk jak przytyć” czy “dietetyk przy boreliozie”, stanowiące mały procent zapytań wśród zdecydowanej większości tych typu: “dietetyk jak schudnąć” czy “jak stracić na wadze z dietetykiem”.

Bliskie lokalizacje – w przygotowaniu

Lokalizacja, lokalizacja, lokalizacja! Już sama liczba czynników rankingowych Google, które jej dotyczą, sugeruje jej ogromną wagę. Pisaliśmy już o adresie fizycznym na stronie WWW, o koordynatach geograficznych i zapytaniach lokalnych. Dziś poruszamy kolejny patent: Bliskie lokalizacje. Czym będzie się różnił ten patent od zwykłego zapytania o placówkę Poczty Polskiej? Tym, że użytkownik nie musi wiedzieć, czego szuka, ale musi być bezpośrednio przy tym czymś. Przykładowo w planach Google’a jest dostarczenie odpowiedzi na takie pytanie jak: “co to za pomnik”, albo “w jakim parku jestem”. Google odczytując takie zapytanie użytkownika korzysta z jego lokalizacji i frazy “pomnik”, “park”, udzielając odpowiedzi. Czynnik nie został jeszcze wprowadzony. Link do patentu Google: Odpowiadanie na zapytania użytkowników w oparciu o bliskie lokalizacje

Zalecenia: Do momentu wprowadzenia patentu nie pozostaje nic innego jak wyprowadzać swojego smartfona na spacer i testować, czy funkcja już działa. Znakomitą przewagą po jej wprowadzeniu będzie fakt, że użytkownik nie musi znać nazwy tego, przed czym stoi, aby mógł o tym poczytać w wynikach wyszukiwania.

Cechy kontekstu zapytania

Cechy wyszukiwanej frazy mogą zasugerować wyszukiwarce pytanie, mimo że w istocie nie zostało ono wpisane przez użytkownika w Google. Przykłady? Często wpisujemy w Google: “ból głowy, katar, kaszel”, a w wynikach znajdujemy w rzeczywistości odpowiedź na pytanie: “Szukam choroby o objawach: ból głowy, katar, kaszel”. Podobnie w przypadku cech filmów – użytkownik często wpisuje samo nazwisko aktora lub reżysera, szukając nie jego jako osoby, ale filmów, w które był zaangażowany. Cechy zapytania do wyszukiwarki to nic innego jak zbiór atrybutów w opisie danego filmu, produktu, etc. Google przewiduje jakie niejawne pytanie zadaje użytkownik, a następnie stara się na nie odpowiedzieć. Ogólny opis tego czynnika rankingowego Google można ująć w pytaniu: Jaki podmiot (książka, film, produkt, choroba, gazeta, pojazd itd.) jest związany z cechami, które pojawiają się w zapytaniu użytkownika?

Przykład: jedną z cech filmu są cytaty. Dlatego też po wpisaniu w wyszukiwarkę charakterystycznej kwestii bohatera możemy znaleźć tytuł filmu. Dla frazy: “Kargul, podejdź no do płota” Google przewiduje, że chodzi o zapytanie: “W jakim filmie padła kwestia Kargul, podejdź no do płota”. Ciekawe przykłady poniżej, ale zachęcamy do własnych testów kultowych cytatów z filmów! Link do patentu Google: Nadawanie kontekstu wynikom wyszukiwania na podstawie szukanej frazy

Czynniki rankingowe Google, część 7. Wskaźniki semantyczne

Czynniki rankingowe Google, część 7. Wskaźniki semantyczne

Czynniki rankingowe Google, część 7. Wskaźniki semantyczne

Zalecenia: Skoro Google jest w stanie odczytać cechy podmiotu i połączyć je z wpisanymi w wyszukiwarkę słowami, należy do pisanych na własnej stronie WWW treści podejść oddolnie. Z perspektywy użytkownika zadajmy pytanie: po jakich cechach użytkownicy szukają moich usług lub produktów? Wróćmy do przykładu książek – może szukają po autorze: “książki Jane Austen”, po rodzaju literackim czy epoce: “poezja Antyku”, a może po postaci: “Jakub Wędrowycz”.

Wyniki wyszukiwania a naturalny język

Podczas przeglądania wyników wyszukiwania widzimy fragmenty tekstu tej strony WWW w formie meta-opisu. Google ocenił, że te opisy często nie prezentują rzetelnej odpowiedzi na zapytanie użytkownika, tylko raczej ogólny opis podstrony. W związku z tym użytkownik musi wejść na stronę, przeczytać jej fragment i poszukać odpowiedzi na swoje pytanie. Meta-opisy nie są więc naturalnymi wynikami językowymi. Aby to usprawnić, Google stara się dostarczyć w wynikach wyszukiwania treści w języku naturalnym: w formie listy, akapitu, fragmentu tekstu z wnętrza strony WWW, by użytkownik po pierwsze znalazł odpowiedź już na stronie wyników wyszukiwania, po drugie żeby wchodził na stronę WWW już nie po odpowiedź, ale po rozwinięcie odpowiedzi – jeśli go zainteresuje. Link do patentu Google: Naturalny styl w wynikach wyszukiwania dla zapytań

Zalecenia: Póki co nie jest możliwe samodzielne wygenerowanie Grafu Wiedzy z treści własnej strony, który mógłby się wyświetlać na konkretne zapytanie. Przykłady Grafów Wiedzy pokazują jednak, że Google radzi sobie z treściami o czytelnej strukturze, jak w przykładzie poniżej. Dla zapytania: “naleśniki przepis” Google podpowiada Graf Wiedzy ze składnikami. Tak ujęte na stronie WWW składniki w formie punktów umożliwiły wygenerowanie czytelnego wycinka, który już na poziomie wyników wyszukiwania udziela odpowiedzi użytkownikowi.

Czynniki rankingowe Google, część 7. Wskaźniki semantyczne

Czynniki rankingowe Google w kontekście semantyki to sieć połączeń między frazami oraz ich znaczeniami. Znakomita sieć – zawierająca uporządkowane dane, atrybuty podmiotów, powiązania i lokalizacje. Warto w tym miejscu przypomnieć film prezentujący Graf Wiedzy Google sprzed sześciu (!) lat, w którym już poruszone było pojęcie “inteligentnego budowania sieci połączeń wśród danych”. Skojarzenie z ludzkim mózgiem i dużą ilością połączeń nerwowych, które wpływają na inteligencję – jak najbardziej zamierzone!

Czynniki rankingowe Google, część 7. Wskaźniki semantyczne
5 (100%) 2 votes

ZOSTAW ODPOWIEDŹ

Please enter your comment!
Please enter your name here