Mēs zinām, ka Google saprot tekstu, taču zināmās robežās. Vissvarīgākais ir tas, ka Google spēj pareizi saskaņot to, ko lietotājs ieraksta meklēšanas joslā, ar vislabāko meklēšanas rezultātu. Lai to izdarītu, Google nevar uzticēties tikai tai informācijai, ko lietotājs dara pieejamu, proti, metadatiem.
Turklāt mēs arī zinām, ka ir iespējams klasificēt teikumu, kas netiek izmantots tekstā (lai gan joprojām ir laba prakse identificēt un lietot vienu vai vairākas īpašas atslēgas frāzes). Tātad, Google kaut ko dara, lai lasītu un novērtētu tekstu, kas atrodas jūsu vietnes lapā.
Google izmantotā metode tekstu izpratnei nav zināma. Tas ir, informācija nav pieejama vienkāršā un bezmaksas veidā. Spriežot pēc pētījumu rezultātiem, mēs arī zinām, ka optimālā rezultāta sasniegšanai vēl ir daudz darāmā. Bet šeit un tur ir daži pavedieni, no kuriem mēs varam izdarīt interesantus secinājumus.
Piemēram, mēs zinām, ka Google ir guvis lielus panākumus konteksta izpratnē. Mēs arī zinām, ka Google mēģina noteikt, kā vārdi un jēdzieni ir savstarpēji saistīti.
Tiek dēvēta interesanta tehnika, par kuru Google ir iesniedzis patentus un strādājis Vārda iegulšana, "Vārdu salikumi" vai "saistītie vārdi". Lidojot pāri detaļām, mērķis galvenokārt ir noskaidrot, kuri vārdi ir cieši saistīti ar citiem vārdiem. Praktiski: programmatūra uzņem noteiktu teksta daudzumu, analizē tos un nosaka, kuri vārdi mēdz būt biežāk kopā, un katru vārdu pārveido skaitļu virknē. Tādā veidā vārdus var attēlot kā punktu telpā diagrammā, piemēram, kā izkliedes diagrammu.
Šādi iegūtā diagramma parāda, kuri vārdi un kā saistīti. Precīzāk, tas parāda attālumu starp vārdiem, pārstāvot galaktiku, kas sastāv no vārdiem.
Tā, piemēram, tāds vārds kā "atslēgas vārdi" būtu daudz tuvāk vārdam "tekstu rakstīšana", nevis "virtuves piederumi".
Šo procedūru var piemērot gan vārdiem, gan teikumiem un / vai rindkopām. Jo lielāka datu kopa nodrošina programmu, jo labāk algoritms spēs klasificēt un saprast vārdus, saprast, kā tie tiek izmantoti. un ko viņi domā.
Praktiski uzņēmumam Google ir datu bāze, kas ietver visu tīklu. Tādējādi ar šāda lieluma informācijas kopumu ir iespējams izveidot uzticamus modeļus, kas var novērtēt teksta un konteksta vērtību.
No vārdu korelācijas mēs speram nelielu soli uz saistīto entītiju jēdzienu. Ja mēģinām veikt meklēšanu, mēs varam redzēt, kas ir saistītās entītijas. Ierakstot “makaronu veidus”, SERP augšpusē vajadzētu redzēt “I Formati della Pasta”. Šīs makaronu šķirnes arī jānodala apakškategorijās. Ir daudz līdzīgu SERP, kas atspoguļo to, kā vārdi un jēdzieni ir savstarpēji saistīti.
Patentā, kas attiecas uz entītijām, kuras Google ir iesniedzis, faktiski ir minēta ar entītijām saistīto indeksu datu bāze. Šī ir datu bāze, kurā tiek glabāti jēdzieni vai entītijas, piemēram, makaroni. Šīm vienībām ir arī īpašības. Lazanja, piemēram, ir makaroni. Tas ir arī izgatavots no makaroniem. Un tas ir ēdiens. Tagad, analizējot entītiju raksturlielumus, tos var grupēt un klasificēt visdažādākajos veidos. Tas ļauj Google labāk izprast vārdu saistību un tādējādi labāk izprast kontekstu.
Ja Google izprot lapas kontekstu, tas noteikti to novērtēs un vērtēs tās saturu. Jo labāka atbilstība Google konteksta jēdzienam, jo lielākas būs tā iespējas atrasties pierādījumos. Jēdzieni būs jāizsaka izsmeļoši. Plašākā veidā izsakot arī saistītos jēdzienus.
Vienkārši teksti, skaidri paužot dažādu jēdzienu attiecības, palīdz jūsu lasītājiem labāk izprast un palīdz arī Google.
Grūti, nekonsekventi un slikti strukturēti raksti ir grūtāk saprotami gan cilvēkiem, gan Google. Jums jāpalīdz meklētājprogrammai izprast savus tekstus, koncentrējoties uz:
Labs rezultāts palīdzēs jūsu lasītājiem un Google saprast jūsu tekstu un līdz ar to visus mērķus, kurus jūs sev izvirzījāt.
Jo īpaši tāpēc, ka Google, šķiet, mēģina radīt modeli, kas atdarina veidu, kā mēs cilvēki apstrādājam valodu un informāciju.
Un tas liek domāt, ka Google joprojām izmanto atslēgvārdus, lai jūsu lapu pielāgotu vaicājumam.
Veeam Coveware turpinās nodrošināt reaģēšanas pakalpojumus uz kiberizspiešanas incidentiem. Coveware piedāvās kriminālistikas un sanācijas iespējas…
Prognozējošā apkope rada revolūciju naftas un gāzes nozarē, izmantojot novatorisku un proaktīvu pieeju rūpnīcu pārvaldībai.…
Apvienotās Karalistes CMA ir izteikusi brīdinājumu par Big Tech uzvedību mākslīgā intelekta tirgū. Tur…
Eiropas Savienības izstrādātais dekrēts "Zaļās mājas", lai uzlabotu ēku energoefektivitāti, ir noslēdzis savu likumdošanas procesu ar…