Googleはテキストを理解していることを知っていますが、一定の制限内です。 最も重要なことは、Googleがユーザーが検索バーに入力した内容と最適な検索結果を正しく一致させることができるということです。 これを行うために、Googleはユーザーが利用可能にする情報、つまりメタデータのみを信頼することはできません。
さらに、テキストで使用されていない文を分類できることもわかっています(ただし、1つ以上の特定のキーフレーズを特定して使用することをお勧めします)。 したがって、Googleはあなたのウェブサイトのページに含まれるテキストを読んで評価するために何かをします。
Googleがテキストを理解するために使用する方法は不明です。 つまり、情報は単純で自由な方法では利用できません。 また、研究の結果から判断すると、最適な結果を達成するためにはまだ多くの作業が必要であることがわかります。 しかし、興味深い結論を引き出すことができる手がかりはあちこちにあります。
たとえば、Googleはコンテキストを理解する上で大きな進歩を遂げたことを知っています。 また、Googleは単語と概念の相互関係を判断しようとしていることも知っています。
Googleが特許を申請して取り組んだ興味深い技術は、 単語の埋め込み、「単語の会議」または「関連する単語」。 詳細を飛ぶのは、基本的にどの単語が他の単語と密接に関連しているかを見つけることです。 実際には、ソフトウェアは一定量のテキストを取得して分析し、どの単語がより頻繁に一緒になる傾向があるかを判断し、各単語を一連の数字に変換します。 この方法で、散布図のように、ダイアグラム内の空間のポイントとして単語を表すことができます。
このようにして得られた図は、どの単語がどのように関連しているかを示しています。 より正確には、単語間の距離を示し、単語で構成された一種の銀河を表します。
したがって、たとえば、「キーワード」のような単語は、「台所用品」ではなく「コピーライティング」にはるかに近くなります。
この手順は、単語と文および/または段落の両方に適用できますプログラムにフィードするデータセットが大きいほど、アルゴリズムは単語を分類して理解し、それらの使用方法を理解できるようになりますそしてその意味。
実際には、Googleにはネットワーク全体を含むデータベースがあります。 したがって、このサイズの一連の情報を使用して、テキストとコンテキストの値を評価できる信頼できるモデルを作成できます。
単語の相関から、関連エンティティの概念に向けて小さな一歩を踏み出します。 検索しようとすると、関連するエンティティが何であるかがわかります。 「types of pasta」と入力すると、SERPの上部に「I Formati della Pasta」が表示されます。 これらのパスタの種類も下位分類する必要があります。 言葉と概念が互いに関連する方法を反映する多くの同様のSERPがあります。
Googleが提出したエンティティに関連する特許は、実際にエンティティに関連するインデックスのデータベースに言及しています。 これは、パスタなどの概念またはエンティティが保存されるデータベースです。 これらのエンティティにも特性があります。 たとえば、ラザニアはパスタです。 また、パスタで作られています。 そしてそれは食べ物です。 現在、エンティティの特性を分析し、それらをあらゆる種類の異なる方法でグループ化および分類できます。 これにより、Googleは単語の関連性をよりよく理解できるため、コンテキストをよりよく理解できます。
Googleがページのコンテキストを理解していれば、それを確実に評価し、コンテンツを判断します。 Googleコンテキストの概念との対応が良いほど、証拠になる可能性が高くなります。 概念を徹底的に表現する必要があります。 より広い意味で、関連する概念も表現します。
さまざまな概念間の関係を明確に表現するシンプルなテキストは、読者の理解を深め、Googleを支援します。
難しい、一貫性のない、構造の悪い文章は、人間とGoogleの両方にとって理解するのがより困難です。 以下に焦点を当てて、検索エンジンがテキストを理解できるようにする必要があります。
良い結果は、読者とGoogleがテキストを理解するのに役立ちます。したがって、あなた自身が設定したすべての目標を理解するのに役立ちます。
特にGoogleは、人間が言語と情報を処理する方法を模倣するモデルを作成しようとしているようです。
そして、これはGoogleがあなたのページをクエリにマッチさせるためにまだキーワードを使用していると考えさせます。
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