기계 알고리즘과 사람의 차이점은 사람이 단어의 의미를 직접 이해할 수 있고, 문장 뜻은 기계와 알고리즘이 이해할 수 없다는 것이다. 사람들은 사과라는 단어를 보면 둥글고 물이 있는 맛있는 것을 가리킨다는 것을 알 수 있지만, 검색 엔진은 감정적으로 이해할 수 없다.
그러나 검색 엔진은 단어와 단어 사이의 관계를 파악할 수 있으며, 여기에는 의미 분석이 포함됩니다.
2 년 전, 검색 엔진 최적화 업계는 잠재적 의미 색인에 대해 열띤 토론을 벌였다. 시간이 오래 걸려서 잘 기억이 안 나요. 간단히 소개해 드리겠습니다.
잠재적 의미 색인이란 방대한 문헌을 통해 단어 간의 관계를 찾는 방법을 말한다. 두 단어 또는 단어 그룹이 동일한 문서에 대량으로 나타날 때 이러한 단어는 의미 관련 단어로 간주될 수 있습니다.
예를 들어, 사람들이 문장 글을 쓸 때 컴퓨터와 컴퓨터라는 두 단어가 자주 섞여 있다. 이 두 단어가 동시에 대량의 웹 페이지에 나타날 때 검색 엔진은 이 두 단어가 의미적으로 매우 관련이 있다고 생각한다.
잠재적인 의미 색인은 언어에 의존하지 않기 때문에 SEO 와 검색 엔진 최적화는 영어이고, 하나는 중국어이지만, 같은 웹 페이지에 대량으로 나타난다. 검색 엔진은 검색 엔진 최적화나 SEO 가 무엇을 의미하는지 알 수 없지만' SEO',' 검색 엔진 최적화',' SEM' 이라는 단어를 의미적으로 연결할 수 있다.
예를 들어 애플 (apple) 과 오랑 (orange) 이라는 단어도 같은 문서에 대량으로 나타나지만 동의어보다 촘촘하다.
검색 엔진이 잠재적 의미 색인을 사용하는지 여부는 아직 결정되지 않았습니다. 검색 엔진이 인정하거나 부인하지 않기 때문입니다. 하지만 사실 구글은 2002 년에 잠재적 의미 색인 특허를 보유한 회사인 Allied Semantic 을 인수했습니다.
이 의미 분석 기술은 우리에게 검색 엔진 최적화에 대한 힌트를 줄 수 있다.
웹 사이트 테마 형성
일반적으로 논리와 구조가 적절한 사이트는 서로 다른 채널이나 열로 나뉩니다. 서로 다른 채널에서 서로 다르지만 밀접한 관련이 있는 주제에 대해 이야기하면 웹사이트의 주제가 된다. 검색 엔진은 전체 사이트의 페이지를 수록한 후 이러한 키워드 간의 의미 관련성에 따라 웹 사이트의 주제를 판단할 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어, 검색어)
인터넷 콘텐츠 쓰기
2 년 전부터 검색 엔진 순위에 현상이 나타났다. 키워드를 검색할 때 홈 페이지에 검색된 키워드도 없는 경우가 있는데, 이는 잠재적인 의미 색인이 작용하기 때문일 수 있습니다.
예를 들어, 컴퓨터를 검색하면 홈 페이지에 컴퓨터만 언급하고 컴퓨터는 언급하지 않는 문장 한 편이 있을 수 있습니다. 검색 엔진이 의미 분석을 통해 이 두 단어가 밀접한 관계를 맺고 있다는 것을 알기 때문이다.
또 한 가지 주의해야 할 점은 웹 페이지를 쓸 때 대상 키워드에만 국한되지 말고, 주요 키워드 의미와 비슷한 단어를 포함시켜 주요 키워드를 지탱해야 한다는 점이다.
이것은 검색 결과에도 반영됩니다. 일부 문장 들은 주요 키워드가 많지만 다른 버팀목 어휘가 부족해 순위가 떨어지는 경우가 많다.