SEO semantiği hakkında bilmeniz gereken her şey
Anlamsal ağ burada.SEO semantik stratejileri oluşturmak için semantik teknolojiyi kullananlar şaşırtıcı sonuçlardan yararlanırlar.Semantik 2017’de sunulan WordLift’te ekiple toplanan araştırma makalesinden, yapılandırılmış verilerin dijital pazarlama açısından ilginç olduğunu belgeliyoruz.Örneğin, freeyork.org tasarımına odaklanan web sitesi analizinde, üç ay sonra WordPress sitelerinde yapılandırılmış verileri kullandıktan sonra aşağıdaki iyileştirmeyi görüyoruz:
Yeni kullanıcıların% 12.13’ü
+% 18.47 artan organik trafik
+2,4 kat sayfa ekranının iyileştirilmesi
Oturum süresinin +% 13,75’i
Başka bir deyişle, birçoğu hala geleceğin semantik teknolojilerini düşünüyor, gerçekte dijital pazarlama odasında onu kullanan çok fazla oyuncu olduğunda.
SEO Semantic, içerik stratejinizi daha etkili hale getirmenin yeni ve etkili bir yoludur. Bu makalede, en başından beri SEO semantik ve neden önemli olduğunu açıklayacağım. Neden SEO Semantial? Kısacası, arama motorlarının kuyruğu doğru bir şekilde anlamak ve onun için alakalı sonuçlar almak için bir bağlama ihtiyacı vardır. Bağlam, ansiklopediler ve geniş metin koleksiyonu gibi bilgi gövdesinde göründüğü gibi kelimeler ve diğer kelimeler ve bağlantılar kombinasyonları kullanılarak oluşturulmuştur. SEO Semantic, belirli arama amaçlarına net bir şekilde cevap verebilecek anlamlı veriler sağlayarak web sitesi trafiğini artıran bir pazarlama tekniğidir. Bu aynı zamanda anahtar kelimeler yerine konularda gruplandırılmış bir semantik içerik grubu oluşturmanın bir yoludur. Bağlam vektöründeki ünlü Google patentinde, “at” kelimesi sağlanır. Belge aynı kelimenin farklı bir anlamı nasıl olabileceğini görür: “atlar” atlılar için hayvanlar, marangozlar için çalışma araçları ve jimnastikçilik için spor ekipmanlarıdır. Wikipedia gibi SEO semantiklerinde, içerik katebirlenir ve her bağlamda makinenin benzersizliğini anlayabilecek ve takdir edebilecek şekilde düzenlenir. SEO anlambilimini nasıl kullanacağımıza girmeden önce, ne kadar önemli olduğu ve nereden geldiği hakkında konuşmamız gerekir. Şubat 2009’da Web’in kurucusu Sir Team Berners-Lee, Kaliforniya, Long Beach’te Ted görüşmeleri düzenliyordu. İnternette inşa edilen yeni bir web’in oluşumu hakkında konuştu. Açık verilere dayalı semantik web.
Şimdi semantik ağ burada ve teknoloji dijital pazarlamacıların SEO stratejilerini daha etkili hale getirmesi için kullanılabilir. Oraya nasıl gideriz? Birkaç adım geri atalım. Eski web şu anda web’den oluşan bir milyardan fazla web sitesidir. http://t.co/d9pwmxuzoa son zamanlarda bir milyar web sitesini geçti … -Berners-Lee Takımı (@Timberners_lee) 16 Eylül 2014 On yıldan az bir sürede, web sitelerinin sayısı patladı. Milyonlarca sayfadan oluşuyor. Berners-Lee, web sayfalarını bugün hepimizin hipermetin olarak bildikleri ile bağlayabileceğini buldu. Bununla birlikte, web’i keşfetmek hala sınırlıdır, çünkü bağlantılarla sadece bir sayfadan diğerine geçebilirsiniz: aradığınızı bulmak için gereken çabalar çok büyüktür. KUI için. Bu fikir, her bir sayfanın popülaritesine göre web’deki sayfaların sıralamasını belirleyebilen bir algoritma olan Google’ın temeli olan PageRank’ın oluşturulmasına yol açar. Web sitesi tarafından alınan daha kaliteli geri bağlantılar, SERP’deki sıralama o kadar yüksek olur. Geri bağlantılar hala web’in omurgasıdır. Ancak, omurgada yeni bir doku belirir. Yeni Web 2012 yılında, Ray Kurzweil’in futurisleri Google’a bir görevle geldi: arama motorlarının insan dilini anlamasını sağlamak. Bu aramadan Google, 2013 yılında algoritmasını güncelledi, Hummingbird ile ve daha sonra 2015’te AI, Rankbrain araması için ana faktör oldu.
Bu bir devrim. Aslında, Google sayfa sıralamasını değerlendirmek için 200’den fazla faktör görse de, Google da sayfanın sıralamasını belirlemek için yapay zeka kullanır. Başka bir deyişle, Google, anahtar kelimenin bağlamına göre kullanıcının sorgusunun arkasındaki amaca giderek daha fazla bakıyor. Örneğin, “patates kızartması” arama kutusunu yazarsam, yiyecek bir şeyler veya sadece bu adın arkasındaki hikayeyi arayabilirim. Tabii ki, bu aramayı sabah 8’de yapsaydım, yemeğin arkasındaki hikayeyi öğrenmekle daha fazla ilgilenebilirim. Aynı aramayı saat 20’de yapsaydım, akşam yemeği için yiyecek bir şeyler bulabilirim. Ancak arama motorları bağlamın ne olduğunu nasıl biliyor? Doğal dil işleme (NLP) yoluyla insan dilini okur. Girmeden önce NLP nasıl çalışır? Doğal dil işlemenin gücü Google arama kutusunu “ay mesafesi” yazdığımda, sahip olduğum şey budur:
Bunun basit bir anahtar kelime eşleşmesi olduğunu düşünebilirsiniz, ancak aslında değil. Aslında, “Ne kadar uzakta?” Aynı cevabı aldım:
Google’ın dili daha fazla anlama yeteneği. Eğer “metredeki ayın mesafesi” ni ararsam, sahip olduğum şey budur:
Kısacası, Google aynı şeyi ifade ettiğimi ve bana doğru cevabı verdiğimi biliyor. Ancak Google artık sonuçları aldığı yerden (en azından belirli sorgular için) anahtar kelimeler aramıyorsa? Google konular aracılığıyla öğrenir. Anlamsal ağ bağlamında, kavramlara varlıklar denir. Varlık dev bir grafikte düzenlenir. Aslında, 16 Mayıs 2012’de Google, büyük bilgi grafiklerinin kullanımını duyurdu. Başka bir deyişle, bu, semantik arama tekniklerini kullanarak arama için daha yararlı ve alakalı sonuçlar sağlamak için bir bilgi tabanıdır. Varlıktan başlayarak bilgi grafiğinin çalışma şeklini yeniden inşa edeceğim. Ama aslında, bir varlık nedir? Bir varlık nedir? Wikipedia’ya göre: Varlık, kendisi, bir konu ya da bir nesne, gerçek veya potansiyel olarak, fiziksel olarak ya da soyut olarak var olan bir şeydir. Anlamsal ağ bağlamında, bundan daha fazlası: Anlamsal Web’de varlık, belgede açıklanan “şey” dir. Varlık, bilgisayarın birisi, kuruluş veya belgede belirtilen yer hakkında bildiğiniz her şeyi anlamasına yardımcı olur. Tüm bu gerçekler, özne, yüklem ve nesne şeklinde ifade edilen bir kopya olarak bilinen bir açıklamada derlenir.
bağlamsal
Bir varlık aracılığıyla, arama motorları tarafından anlamlı, anlaşılmış ve önemli bir ilişki yaratırsınız. Semantik SEO’nun başarmanıza izin verdiği şey budur. Varlık, semantik ağ bağlamında, bilgisayarın insan dilini analiz etmek ve yorumlamak için kullanabileceği bir veri noktasıdır. O zaman bu adımı atalım. Varlıklar nasıl bağlam alır? Meta veri: Veriler Hakkında Veriler En temel tanımlardaki meta veriler sadece verilerle ilgili verilerdir. Meta veri kavramı yeni değildir. Aslında, kütüphaneciler uzun zamandır belgeleri bulmak ve yönetmek için kullandılar. Her belge için yazarı, tarihi, kitabın uzunluğunu vb. Belirlediğinizi düşünün. Bir kitabı sınıflandırmaya yardımcı olan hepsi meta veriler. Bu nedenle, daha sonra bulmak daha kolaydır. Tam olarak çalışmak için meta veriler, herkesin anladığı sınıflandırma mantığını takip etmelidir. Kısacası, sistemin çalışması için herkesin izleyebileceği bir dizi kural olmalıdır. Standart bir dil oluşturmak için dilbilgisi kurallarının keyfi olarak seçildiği kelime dağarcığında olduğu gibi. Ontoloji meta verilerin temelidir. Ontolojinin en basit şekli kelime dağarcığıdır. Mevcut kelime dağarcığı, schema.org adı verilen SEO semantiğine izin verir.
İşaretleme Şeması: “Schema.org nedir?” Google’ın dedi ki:
Gördüğümüz gibi, semantik web sütunları, açık topluluklar tarafından yönlendirilen ve diğer açık kelime ve ontoloji ile kullanılabilir, çeşitli web sitelerinde paylaşılan açık kelime bilgisidir. Dilde olduğu gibi, aynı dili zorlaştıran standart dilbilgisel kuralların bulunmadığı gibi. Yani anlamsal ağ altın standartları olmadan burada olmayacak. Schema.org altın standarttır. Aslında, mevcut tüm rekabet standartlarından, schema.org, bir işletme tarafından yönlendirilen bir işletme için tanıtılan ilk açık kelime dağarcığıdır (arama motorlarının web’i düzenlemesine ve sonuçlarının kalitesini iyileştirmesine yardımcı olur) .617 Kelime Bilgisi Lov şu anda veri dünyasında 617 açık kelime dağarcığı var ve farklı bilgi alanlarını düzenlemek ve derlemek için birleştirilebilirler. SEO açısından, arama motorları tarafından yapılan şemalar en yararlı olanıdır. Web sayfalarına işaretleme şemaları ekleyerek, içerik, schema.org gibi standartlarla ilgili kelime dağarcığı kullanılarak verilerle ilişkilidir ve daha erişilebilir hale gelir. Yapılandırılmış veriler nedir? Yapılandırılmış veriler, sayfalarda sayfalar hakkında bilgi sağlamak ve sayfadaki içeriği sınıflandırmak için standart bir biçimdir; Örneğin tarif sayfasında, malzemeler, pişirme süresi, sıcaklık, kaloriler vb. Kaynak: geliştiricilergoogle.com Schema.org’u referans kelime olarak kullanan ve üç biçim kullanarak web sayfalarına gömülebilen yapılandırılmış veriler:
JSON-LD
Mikro veriler
RDFA Kaynak: geliştiricilergoogle.com Üç farklı formatta desteklenen bir kitap hayal edin: e -kitap, ciltsiz kitap ve ciltli. Her birinin farklı bir ağırlığı, boyutu vb. Aynı şekilde schema.org. JSON-LD, Google tarafından beğenilen bir biçimdir. Aslında, sayfadaki veya kafa veya gövdeye etiketine gömülü bir JavaScript’tir. Kod, veri standardı kullanılarak yazılan makaleler hakkında yararlı ve bağlamsal bilgileri özetler. Semantik ağda bilgi, üçlü adı verilen yüklem konusu tahmin-nesneleri kullanılarak yazılır. Üçlü nedir? Malzeme dünyasındaki atomlar gibi, Triple, bilginin semantik web teknolojisi kullanılarak bilgi tablosunda nasıl kodlandığının en temel kısmıdır. Triple, konu derecesi-nesnenin (Jason 40 yaşında veya Jason David’i bilir) ifadesinden oluşur. Her varlık, üç kez basit bir katlama ile ifade edilen bir ilişki aracılığıyla bir sonraki kuruluşa bağlanır. Gerçekte olduğu gibi, basit yerel kurallardan karmaşıklık ortaya çıkar. Milyarlarca kez karıştırarak semantik bir web sitesi alırsınız. Örneğin, aşağıdaki JSON-LD’de ifade edilen iki üç kopya: “Bu varlık biri” ve “Bu varlığın adı Jason Cohen.” Hangi, görsel olarak (JSON-LD Playground adlı çevrimiçi bir araç kullanarak) aşağıdakilere benzeyecektir: Her üçlüde, konu dereceleri şeklinde daha fazla bilgi ekleyebilir ve belirli türden şemalar ve ilgili özellikler kullanabiliriz, böylece her bilgiyi makine tarafından gerçekten erişilebilir hale getirebiliriz.JSON-LD neden yapılandırılmış veriler için en iyi formattır?JSON-LD kullanmanın avantajları aşağıdaki gibidir: Bu, sayfanın performansını etkilemez, çünkü bir dışarıya yüklenebilir
Mevcut HTML yapısını ve etiketlerini etkilemeden sayfaya enjekte edilir.
JSON’un sözdizimini takip ettiği için web geliştiricileri tarafından tekrar kullanımı kolay
Bu, bağlantılı verileri kullanır Bu nedenle Google, web sitesi sahiplerine yapılandırılmış verileri Web sayfalarında JSON-LD şeklinde kullanmaları için teşvikler sunmaktadır. Bu biçim varlığa izin verir, bu nedenle kavram ilişkilidir. Ancak, bu bilgiler hala belirsiz olabilir. Örneğin, yukarıdaki örnekte Jason Cohen, WP Engine veya Amerikalı film yapımcısının kurucusu olabilir. İlkine atıfta bulunuyorum, ancak bir arama motorunun bunu anlamasını nasıl sağlayabilirim? Bir kez daha, bağlantılı veriler (verileri yayınlamak için semantik web standartları) cevaptır. Veriler neden bu kadar önemli? Şema, arama motorlarının web sayfası içeriğini anlamasına yardımcı olmak için kullanılan bir kelime dağarcığıdır. Kalıcı veriler, makine tarafından birbirine bağlanabilen ve yorumlanabilen bir şema gibi kelime dağarcığı kullanarak yapılandırılmış verilerin yayınlanması için bir yöntemdir. Bağlantılı veriler kullanılarak, kopya olarak kodlanmış ifadeler çeşitli web sitelerine yayılabilir. A sitesinde Jason’ın varlığını ve Marie’yi tanıdığı gerçeğini gösterebiliriz. B web sitesinde Marie ve C web sitesinde Marie’nin doğum yeri hakkında bilgi bulabiliriz. Her sayfa, varlığı tanımlamak ve farklı bir web sitesinde açıklanabilecek bir kuruluşun bağlantısını tanımlamak için yapılandırılmış veriler içerir. WordLift gibi anlamlı eklentiler, bir varlığı bir web sayfasında yaptığınız gibi başka bir varlıkla bağlayabilir. Ancak arama motorlarının bir film yönetmeni değil, WP Engine CEO’suna başvurduğunuzu açıkça anlamasını nasıl sağlayabilirsiniz? Aslında iki yol var:
Örtük olarak, arama motorları torkumuzda WP motorunun CEO’suna atıfta bulunmanın daha olası olduğunu (ve bağlam vektörleri için kullanılan şey budur) açıkça anlayabilir:
@id adlı verilerin özelliklerini okuyarak (arama motorları tarafından bilinen varlıklar için benzersiz kimlik) veya Bilinen bir veri toplamaya atıfta bulunan varlıklar için Sameas bağlantısını okuyarak.Bu bağlantının amacı, Makineye, varlığın Wikipedia gibi açık ansiklopedilerdeki diğer varlıklara veya doğrudan Google’ın Bilgi Grafiklerine eşdeğer olduğunu bildirmektir.Varlığı birbirine nasıl bağlayabilirim? Schema.org’a göre, Sameas özelliği: öğe kimliğini açıkça gösteren URL referans web sayfası. Örneğin, Wikipedia Öğe Sayfa URL’si, Wikidata girişi veya resmi web sitesi. Bu, arama motoruna “Bu adreste bulduğunuzla aynı şey” dediğiniz gibi. Şu anda sadece 10.000 ila 50.000 arasında alan bu mülkü kullanıyor. Bu yüzden SEO stratejinizde onu kullanarak bir fark yaratabilirsiniz. Ancak, yayınladığınız verileri kullanmanız gerekiyorsa (veya yalnızca diğer kişilerin çeşitli veri kümelerinde yayınladığınız Mengua verilerini istiyorsanız) Sameas mülkü yeterli olmayabilir. Daha fazlasına ihtiyacın var. Berners-Lee tarafından verilen ve verilerin her bölümünü diğer verilerle bağlamanızı gerektiren beş yıldızlı açık veri şeması olarak adlandırılan verileri yayınlamanız gerekir. Burası mülk baykuş: Sameas rol oynuyor. 5 -STAR verilerini yayınlamak neden önemlidir? Web’de veri yayınlarken izlenmesi gereken dört basit ilke vardır (ve evet, yapılandırılmış veriler tam olarak erişilebileceği için açık verilerdir). URI’yi bir şey için ad olarak kullanın (bu, yukarıda tanıttığımız benzersiz bir tanımlamadır)
İnsanların adı arayabilmeleri için HTTP URI kullanın (bu, her varlığın kimliğine HTTP URI üzerinden erişilebileceği anlamına gelir)
Birisi URI ararken, yararlı bilgiler sağlayın, standartları kullanarak (bu URI’nin arkasında, RDF adlı en son veri standardını kullanarak verileri yayınlamamız gerekir)
Başka bir URI’ye bir bağlantı ekleyin. böylece daha fazla şey bulabilirler (ve burada Owl özelliği eklememiz gerekir: Sameas). 5 -STAR Açık Veri Setini basitleştirmek için, okumasını ve erişmesini sağlayan meta verileri (standart veri standardını kullanarak) yayınlamanın bir yoludur. makine. Bu nedenle, insanlar tarafından makine tarafından oluşturulan açık bir veri seti ile yazılan bir metin parçasını bağlayarak, içeriğimize tam olarak erişiliyor ve motorlu hale geliyor. Bir kez daha SEO Semant, makinelerin içeriğimizi açıklamak için açık web standartlarını kullanarak anlamalarına yardımcı olmakla ilgilidir. 5 -STAR veri şemasını uygulayan bazı ana veri setleri, Google ve Bing gibi anlamsal arama makinelerinin arkasındaki motor öğrenme algoritmalarının ve Alexa, Cortana ve Google’ın asistanları gibi dijital kişisel asistanların temelini oluşturur. Bu veri toplama (dbpedia, wikidata, geonames sadece birkaç isim içindir) her şey bağlantılı açık veri bulutu oluşturmak için birbiriyle ilişkilidir.
Kaynak: Lodlive WordPress sitenize WordLift gibi eklentiler kullanarak yapılandırılmış veriler eklediğinizde, yapılandırılmış veriler açık veri olarak yayınlanır. Kısacası, WordPress siteniz ve kendi meta veri içeriğiniz bağlantılı açık veri bulutunun bir parçası haline gelir. Semantic Web’e ek katmanlar ekleyerek, WordPress web siteniz de bunun bir parçası! Varlığı WordPress sitenizden bulut verilerinin açılmasına nasıl bağlayabilirsiniz? Matt Mullenweg arama motoruna açıklamak ve blogumdaki onun için sahip olduğum sayfaları Cloud Lod’daki varlıkla bağlamak istediğimizi düşünün. Bunu WordPress sitemde nasıl yaparım? Yukarıda gördüğünüz gibi, Matt Mullenweg hakkında bir sayfa oluşturmak için WordPress’imde WordLift kullanıyorum. Sayfa, şema varlığının bir “kişi” olarak düzenlenmiştir. Kimden bahsettiğimi açıklığa kavuşturmak için, LOD’da yayınlanan dev bir grafiği kullanan WordLift kullanarak bir arama yaptım ve bir anda Freebase, Wikidata ve Dbpedia’daki Matt Mullenweg Varlığı’na atıfta bulunabildim. Sayfayı güncelledikten sonra, Sameas Scheme özelliği ve Owl: Sameas, WordLift tarafından otomatik olarak eklendi ve arama motorları için kullanılabilir. Artık arama motorlarının sayfayı nasıl gördüğünü görmek için Google’ın yapılandırılmış veri test aracını kullanabiliriz: Yapılandırılmış veriler bir kod satırı yazmadan oluşturuldu ve şimdi Google sayfayı daha verimli bir şekilde tarayabilir ve dizine ekleyebilir. Ancak, bundan daha fazlası da var. Daha önce 5 -STAR bağlantılı verileri kullanarak gördüğümüz gibi, şimdi verilerim diğer veri koleksiyonlarıyla çalıştırılabilir ve ayrıca RDF tabanlı bilgi grafiğinde sayfaların dışında yayınlanabilir. Her şeyi, anlamsal ağ bağlamında bilgi grafiği ile birleştirin, bilgi grafiği bilgiyi temsil etmenin bir yoludur. Kısacası, birkaç üç kez başlarsınız ve üç kez bir grafik oluşturmak için bağlanır. Örneğin, blogumdaki Matt Mullenweg Varlığı’nda daha yakından bakalım – semantik web teknolojisini kullanarak: Kaynak: Gördüğünüz gibi Lodlive, Houston’da doğan Matthew Charlie adlı Matthew Charlie adlı bir yinelenen setimiz var. ve Houston Üniversitesi’nde eğitim. O bir işadamı. Bilgi grafiği belirli dilleri konuşmaz. Dil insandır;
Bilgi grafiği, bir makine dili olan açık verilerle ifade edilir. Ne yazdığınızı tanımlayan tüm meta verilerden yapılmış büyük bilgi grafikleri üzerine inşa edilmiş tüm web sitelerinizi hayal edin. Bilgi grafiği, yeni bir web sitesinden oluşan daha büyük bir grafiğin parçasıdır. Semantik ağın gücü budur. Özet ve Sonuçlar Bu makale boyunca, semantik ağın burada olduğunu görüyoruz. Bazı oyuncular dijital pazarlama odasında semantik teknolojiyi kullandılar. SEO açısından ve bulma yeteneğinden olağanüstü sonuçlar alırlar. Bu, SEO endüstrisinde, yaygın olarak SEO semantik olarak adlandırılan yeni bir alanın doğumudur. Bununla birlikte, geri bağlantılar hala web’in temelidir. Anahtar kelime alaka düzeyini kaybeder ve zamanla alaka düzeylerini giderek kaybedecektir. SEO semantiği, içeriğinizi üç kez ve konularda düzenlemenize ve belirli arama amaçlarının içerik sıralamasını belirlemek için arama motorları tarafından kullanılan bağlam vektörünün kontrolünü ele geçirmenize olanak tanır. Veriler, schema.org gibi bir dizi ilgili kelime dağarcığında tanımlanan mülkte kodlanır. Verileri WordPress sitesine eklediğinizde, WordLift gibi eklentileri kullanırsınız, arama makineleri tarafından hızlı bir şekilde okunabilen ve anlaşılabilen yapılandırılmış veriler eklersiniz. Bağlantılı verilerden, makine ilişkileri ve bağlamı tahmin edebilir, başka bir deyişle: konular ve anlamlar. Yapılandırılmış veriler Semantik Web Standartları kullanarak bilgi tablosunda yayınlandığında, WordPress web siteniz “Birleştir”
