1. Как мы знаем, что поисковые системы используют тематическое моделирование?
2. Что нужно знать оптимизаторам о тематических моделях
3. Тематические кластеры и намерения пользователя
4. Термин частотно-обратная частота документов
5. Скрытый семантический анализ
6. Скрытое распределение Дирихле
7. Как работает тематическое моделирование MarketMuse?
8. The MarketMuse Разница

Поисковые системы, такие как Google, заинтересованы в том, чтобы скрыть, как именно они ранжируют контент. Но в век информации вы можете спрятать лишь так много. Известно, что алгоритмы поиска используют тематические модели для сортировки и определения приоритетов 130 триллионов страниц в сети. Хотя мы можем никогда не устранить неизвестных в SEO, мы можем использовать то, что мы знаем, в интересах.

Алгоритмы поиска становятся все более интеллектуальными. Представление Колибри прояснило это. Пишу высокопоставленный контент больше не нужно использовать как можно больше ключевых слов. Вместо этого алгоритм использует модели, которые измеряют тематическую полноту страницы. Затем он соответствует поисковый запрос ,

В результате комплексность стала прокси-сервером, с помощью которого поисковые системы измеряют качество контента. Более того, Hummingbird упростил определение того, как Google оценивает контент. К счастью для нас, это послужило основой для экспериментов. Сравнение рейтинга до и после обновления оказалось полезным.

Как мы знаем, что поисковые системы используют тематическое моделирование?

24 сентября 2018 года Google окончательно подтвердил то, что подозревали многие оптимизаторы.

Источник: Блог Google

Далее в статье объясняется, что тематический слой создается путем анализа всего контента, существующего в сети для данной темы. Исходя из этого, они развивают сотни, в некоторых случаях тысячи подтем. Наиболее релевантный контент определяется для каждой из этих подтем, после чего они ищут шаблоны, чтобы понять, как эти подтемы связаны друг с другом.

Если у вас есть немного времени, вы можете прочитать это обширное исследовательская работа Университета Мэриленда , Это детализирует много применений тематических моделей. К ним относятся расширение запросов, поиск информации и персонализация поиска.

Трудно представить способ эффективного производства SERP без тематического моделирования. В Интернете слишком много страниц. Способ ввода запросов огромен и сложен. Есть разные SEO-факторы на странице учитываются при каждом поиске.

Итак, мы знаем, что тематическое моделирование является требованием для обеспечения быстрого, соответствующие результаты. Что означает, что маркетологи должны заботиться. Вот почему

Разработка контентной стратегии, которая дает результаты, начинается с понимания поисковых систем. Но вам не нужно быть специалистом по данным, чтобы взломать код.

Хотя позже мы обсудим историю моделирования темы. Затем мы рассмотрим различные типы алгоритмов для маркетологов с интересным содержанием.

Что нужно знать оптимизаторам о тематических моделях

Алгоритм Google нацелен на поверхностный контент это обеспечивает глубокое освещение данного предмета. Так что лучший способ ранжировать это:

• сделать ваш контент легко читаемым по алгоритму
• создать глубокий, широкий охват ваших основных тем.

Войти, тематические кластеры , Это группы контента, которые содержат основные страницы, которые охватывают ваши основные темы. Они, в свою очередь, поддерживаются и связаны со страницами, которые охватывают темы, связанные с вашими столпами. Тематические кластеры дают вам широту и глубину таким образом, чтобы легко ориентироваться как людям, так и поисковым алгоритмам.

HubSpot провел эксперимент, показывающий, как связаны между собой тематические кластеры привели к лучшему ранжированию поисковой выдачи , Вероятно, благодаря кластерам контент HubSpot стал легче сканировать. Это позволило алгоритму быстро найти страницы, относящиеся к запросу.

Связанные кластеры показывают широту и глубину темы. Это может привести пользователей через плавное путешествие, которое отвечает на их вопросы. Ведь в этом весь смысл поиск , Получение ответов на эти вопросы называется Выполнение поисковой задачи , Это способствует повышению рейтинга за счет повышения авторитета ваших страниц. Каждый раз, когда пользователь посещает и не отказов, это посылает положительный сигнал в Google.

Тематические кластеры и намерения пользователя

Выполнение поискового задания - относительно новый термин в отрасли. Но сама концепция не нова. Это то, что происходит, когда вы сосредоточены на удовлетворении намерений пользователя. Вы стремитесь предоставить как можно больше ответов для вашего контента в удобной для навигации форме. Другими словами, создание тематических кластеров.

Оптимизация контента с учетом намерений пользователя требует критического мышления. Вам необходимо определить потенциальные вопросы, которые может задать человек. Тем не менее, бросать вещи в стену, чтобы увидеть то, что прилипает, не лучший способ выработать стратегию. Это урок, который многие маркетологи усвоили на собственном опыте.

Создание тематических кластеров лучше всего делать с помощью решения, которое выглядит как алгоритм поиска. MarketMuse берет ключевое слово, которое мы предпочитаем называть основной темой, для одной страницы. Затем он берет его и анализирует десятки тысяч других связанных страниц. При этом он определяет подтемы, вопросы, на которые нужно ответить, и персону пользователя, к которой вы обращаетесь с вашим контентом. Он делает все это, используя искусственный интеллект генерировать подробные предложения по содержанию.

Программное обеспечение помогает составить план того, как должен выглядеть ваш контент. Это удаляет большую часть догадок для ваших авторов. Мы не единственная компания, которая обеспечивает эту ценность, но мы делаем это лучше, чем конкуренты. Для этого мы должны поблагодарить множество алгоритмов обработки естественного языка, теории информации, нейронных сетей и семантического анализа.

Как и Google, мы не собираемся раскрывать наши торговые секреты. Но мы можем рассказать вам, как работают более простые алгоритмы моделирования тем. Это должно осветить различия между более простыми инструментами и сложными программными платформами.

Термин частотно-обратная частота документов

Введенный в 1972 году, TF-IDF анализирует частоту ключевых слов в документе по сравнению с набором документов. Он измеряет количество раз, когда слово или комбинация слов появляется в тексте. Затем он определяет степень соответствия текста этому термину, сравнивая его с набором других документов. Но его величайшим недостатком является то, что он не может объяснить отношения, семантику или синтаксику. Вот почему это не очень полезно в современном сложном мире SEO.

Скрытый семантический анализ

Разработанный в 1988 году, скрытый семантический анализ (LSA) рассматривает связь между набором документов и условиями, которые они содержат. В частности, он создает набор понятий, связанных с документом и терминами. LSA приближает нас к открытию синонимов и семантически связанных слов. Но это все еще не может идентифицировать отношения между темами.

Скрытое распределение Дирихле

Эта тематическая модель, созданная в 2003 году, обычно используется для определения тематической вероятности и взаимосвязей между темой и подтемами. Скрытое распределение Дирихле (LDA) анализирует связи между словами в совокупности документов. Он может объединять слова с похожим значением. В результате у вас есть более глубокий семантический анализ, чем у более ранних тематических моделей. LDA также использует байесовскую модель логического вывода для определения терминов, связанных с темой в документе. Это улучшает эти предположения каждый раз, когда анализируется новый документ. Используя LDA, вы можете получить разумную <точную оценку тем, обсуждаемых в документе.

Как работает тематическое моделирование MarketMuse?

Создание эффективной системы моделирования темы состоит из двух частей.

• Во-первых, вам нужны серьезные технологии для получения значительных объемов необходимых данных.
• Во-вторых, вам нужна надежная алгоритмическая платформа для эффективного анализа собранных данных.

MarketMuse разработал систему для анализа миллионов статей по данной теме, понимая связанные темы и переходя по ссылкам, пока мы не создадим наборы миллионов элементов контента.

Наши собственные системы анализируют весь контент в Интернете. Технически, это набор данных для сканирования в Интернете, состоящий из более чем 25 миллиардов веб-страниц. Затем мы пробуем его и строим предварительно обработанные модели, которые называются «многомерными векторными пространствами», которые затем могут дать нам результаты в реальном или почти реальном времени.

Предоставление результатов таким своевременным образом имеет решающее значение. Где смысл в оптимизации контента на основе старой информации? Там нет ни одного.

Сеть постоянно развивается. Контент, который работает хорошо сегодня, может не делать этого через месяц или даже неделю. Поэтому необходимо, чтобы решения принимались с использованием самых последних данных.

Наша алгоритмическая платформа представляет собой комбинацию:

• Байесовские статистические методы (набор алгоритмов, измеряющих, например, одновременность). Наши методы обычно основаны на латентном распределении Дирихле, которое было изобретено в 2003 году, и существенно отличается от латентного семантического индексирования 80-х и TF-IDF 70-х
• Обработка естественного языка, которая измеряет, например, отношения между понятиями в английском языке и их спецификой. Например, «собака» может быть домашним животным, типом животных, имеет ноги и т. Д.
• Анализ графика, который рассматривает содержимое как совокупность ребер и вершин, в одном документе и в совокупности документов
• Глубокое обучение - нейронные сети, которые стремятся изучать и понимать документы аналогично тому, как их обрабатывает человеческий мозг

The MarketMuse Разница

Некоторые недорогие или бесплатные инструменты часто используют эти тематические модели. Тем не менее, они могут предоставить только грубый анализ, который дает вам огромные объемы данных, которые вам нужно будет просмотреть вручную. Не существует алгоритма «волшебной пули», который дает вам релевантность, отношения, семантику, синтаксику и варианты ключевых слов.

Мы знаем, потому что мы пытались создать это. В результате мы получили надежное решение, использующее науку о данных, чтобы предоставить самое современное контент-решение для SEO на рынке.

С каждым проведенным экспериментом и обновлением мы лучше понимаем, как работает Google. Следовательно, наше программное обеспечение помогает маркетологам контента повысить производительность поиска, удобство для пользователей и достичь цели поисковика.

Мы знаем, что сайты наших клиентов представляют собой нечто большее, чем просто набор стратегически разработанных ключевых слов и фраз.

Они являются платформами для компаний для отображения прозрачности. Это места, где организации могут обмениваться опытом и помогать людям находить решения.

Используя MarketMuse, вы можете:

Связаться с нами когда вы будете готовы увидеть будущее анализа и оптимизации контента.