O que são e são importantes?

O que são e são importantes?
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Pessoas dizem que LSI as palavras-chave têm o poder de aumentar as classificações do Google. Isso é verdade ou é mais uma SEO mito?

Leia quase todo artigo sobre LSI palavras-chave e você será informado de duas coisas:

  1. O Google usa uma tecnologia chamada LSI para indexar páginas da web.
  2. Usando LSI as palavras-chave em seu conteúdo ajudam você a ter uma classificação mais alta no Google.

Ambas as alegações são tecnicamente falsas.

Neste guia, você aprenderá por que isso é e o que fazer sobre isso.

Mas primeiro, o básico…

LSI as palavras-chave são palavras e frases que o Google vê como semanticamente relacionadas a um tópico,pelo menos de acordo com muitos no SEO comunidade. Se você está falando de carros, então LSI palavras-chave podem ser automóvel, motor, estrada, pneus, veículoe transmissão automática.

Mas, de acordo com John Mueller, do Google, LSI as palavras-chave não existem:

Então, qual é o problema aqui?

Antes de respondermos a essa pergunta, primeiro precisamos entender um pouco mais sobre LSI em si.

O que é indexação semântica latente (LSI)?

Indexação semântica latente (LSI) ou Análise Semântica Latente (LSA), é uma técnica de processamento de linguagem natural desenvolvida na década de 1980.

Infelizmente, a menos que você esteja familiarizado com conceitos matemáticos como autovalores, vetorese decomposição de valor único, a tecnologia em si não é fácil de entender.

Por esse motivo, não abordaremos como LSI trabalho.

Em vez disso, focaremos no problema que foi criado para resolver.

Veja como os criadores de LSI defina este problema:

As palavras que um pesquisador usa geralmente não são as mesmas pelas quais as informações procuradas foram indexadas.

Mas o que isso realmente significa?

Diga que você quer saber quando o verão termina e o outono começa. Seu WiFi está inoperante, então você vai para a velha escola e pega uma enciclopédia. Em vez de folhear aleatoriamente milhares de páginas, você procura “cair” no índice e passa o dedo para a página correta.

Aqui está o que você vê:

palavras-chave LSI cair 1

Claramente, esse não é o tipo de queda que você deseja aprender.

Para não ser derrotado com tanta facilidade, você volta e percebe que o que procura está indexado em “outono” – outro nome para o outono.

palavras-chave lsi temporada de outono 1

O problema aqui é que “queda” é uma palavra sinônima e polissêmica.

O que são sinônimos?

Sinônimos são palavras ou frases que significam a mesma coisa ou quase a mesma coisa que outra palavra ou frase.

Exemplos incluem rico e rico, outono e outonoe carros e automóveis.

Veja por que os sinônimos são problemáticos, de acordo com o LSI patente:

[…] existe uma tremenda diversidade nas palavras que as pessoas usam para descrever o mesmo objeto ou conceito; isso é chamado sinonímia. Usuários em contextos diferentes ou com necessidades, conhecimentos ou hábitos linguísticos diferentes descreverão as mesmas informações usando termos diferentes. Por exemplo, foi demonstrado que duas pessoas escolhem a mesma palavra-chave principal para um único objeto conhecido menos de 20% do tempo, em média.

Mas como isso se relaciona com os mecanismos de pesquisa?

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Imagine que temos duas páginas da web sobre carros. Ambos são idênticos, mas um substitui todas as instâncias da palavra carros para automóveis.

Se usássemos um mecanismo de pesquisa primitivo que indexa apenas as palavras e frases na página, ele retornaria apenas uma dessas páginas para a consulta “carros”.

sinônimo de carro automóvel 1

Isso é ruim porque os dois resultados são relevantes; é só que descreve o que estamos procurando de uma maneira diferente. A página que usa a palavra automóvel ao invés de carros pode até ser o melhor resultado.

Conclusão: os mecanismos de pesquisa precisam entender sinônimos para retornar os melhores resultados.

O que são palavras polissêmicas?

Palavras e frases polissêmicas são aquelas com múltiplos significados diferentes.

Exemplos incluem mouse (roedor / computador), banco (instituto financeiro / margem do rio) e brilhante (leve / inteligente).

Eis por que isso causa problemas, de acordo com os criadores de LSI:

Em contextos diferentes ou quando usada por pessoas diferentes, a mesma palavra assume significância referencial variável (por exemplo, “banco” na margem do rio versus “banco” em uma poupança). Portanto, o uso de um termo em uma consulta de pesquisa não significa necessariamente que um objeto de texto contendo ou rotulado pelo mesmo termo seja de interesse.

Essas palavras apresentam aos mecanismos de pesquisa um problema semelhante aos sinônimos.

Por exemplo, digamos que pesquisemos “computador da apple”. Nosso mecanismo de pesquisa primitivo pode retornar as duas páginas, mesmo que claramente não seja o que estamos procurando:

polissêmico computador de maçã 1

Conclusão: os mecanismos de pesquisa que não entendem os diferentes significados das palavras polissêmicas provavelmente retornarão resultados irrelevantes.

Computadores são burros.

Eles não têm o entendimento inerente das relações de palavras que nós, humanos, temos.

Por exemplo, todo mundo sabe que grande e ampla significa a mesma coisa. E todo mundo sabe que John Lennon estava nos Beatles.

Mas um computador não tem esse conhecimento sem ser informado.

O problema é que não há como contar tudo ao computador. Levaria muito tempo e esforço.

LSI resolve esse problema usando fórmulas matemáticas complexas para derivar os relacionamentos entre palavras e frases de um conjunto de documentos.

Em termos simples, se executarmos LSA em um conjunto de documentos sobre estações, o computador provavelmente pode descobrir algumas coisas:

Primeiro, a palavra outono é sinônimo de outono:

outono outono 1

Segundo, palavras como estação, verão, inverno, outonoe Primavera estão todos semanticamente relacionados:

palavras semanticamente relacionadas 1

Terceiro, outono está semanticamente relacionado a dois conjuntos diferentes de palavras:

queda polissêmica 1

Os mecanismos de pesquisa podem usar essas informações para ir além da correspondência exata e fornecer resultados de pesquisa mais relevantes.

resultado relevante do mecanismo de pesquisa 1

Dados os problemas LSI resolve, é fácil ver por que as pessoas assumem que o Google usa LSI tecnologia. Afinal, está claro que a correspondência exata de consultas é uma maneira não confiável de os mecanismos de pesquisa retornarem documentos relevantes.

Além disso, vemos evidências todos os dias de que o Google entende sinonímia:

1 gráfico de conhecimento rico 1

E polissemia:

2 gráfico de conhecimento do mouse 1

Mas apesar disso, O Google quase certamente não usa LSI tecnologia.

Como nós sabemos? Representantes do Google dizem isso.

Não acredita neles?

Aqui estão mais três evidências para apoiar esse fato:

1 LSI é tecnologia antiga

LSI foi inventado na década de 1980 antes a criação da World Wide Web. Como tal, nunca foi destinado a ser aplicado a um conjunto tão grande de documentos.

Por isso, o Google desenvolveu uma tecnologia melhor e mais escalável para resolver os mesmos problemas.

Bill Slawski coloca da melhor maneira:

LSI a tecnologia não foi criada para nada do tamanho da Web […] O Google desenvolveu uma abordagem de vetor de palavras (usada para Rankbrain) que é muito mais moderna, dimensiona muito melhor e funciona na Web. Usando LSI quando você tem o Word2vec disponível, seria como correr com uma Ferrari com um kart.

2) LSI foi criado para indexar coleções de documentos conhecidas

A World Wide Web não é apenas grande, mas também dinâmica.

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Isso significa que bilhões de páginas no índice do Google mudam regularmente.

Isso é um problema porque o LSI A patente nos diz que a análise precisa ser executada “sempre que houver uma atualização significativa nos arquivos de armazenamento”.

Isso exigiria muito poder de processamento.

3) LSI é uma tecnologia patenteada

A indexação semântica latente (LSI) foi concedida à Bell Communications Research, Inc. em 1989. Susan Dumais, uma das co-inventoras que trabalhou na tecnologia, ingressou posteriormente na Microsoft em 1997, onde trabalhou em inovações relacionadas à pesquisa.

Dito isto, NOS patentes expiram após 20 anos, o que significa que o LSI patente expirou em 2008.

Dado que o Google era muito bom em entender o idioma e retornar resultados relevantes muito antes de 2008, essa é mais uma evidência que sugere que o Google não usa LSI.

Mais uma vez, Bill Slawski coloca da melhor maneira:

O Google tenta indexar sinônimos e outros significados para as palavras. Mas não está usando LSI tecnologia para fazer isso. Chamando LSI é enganar as pessoas. O Google oferece substituições de sinônimos e refinamentos de consultas com base em sinônimos desde pelo menos 2003, mas isso não significa que eles estejam usando LSI. Seria como dizer que você está usando um dispositivo de telégrafo inteligente para se conectar à Web móvel.

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A menção de palavras, frases e entidades relacionadas pode aumentar o ranking?

A maioria dos SEOs vê “LSI palavras-chave ”como nada além de palavras, frases e entidades relacionadas.

Se seguirmos essa definição – apesar de tecnicamente imprecisa -, sim, usar algumas palavras e frases relacionadas no seu conteúdo quase certamente ajudará a melhorar SEO.

Como nós sabemos? O Google indiretamente nos diz isso aqui:

Pense: quando você pesquisa “cães”, provavelmente não deseja uma página com a palavra “cães” centenas de vezes. Com isso em mente, os algoritmos avaliam se uma página contém outro conteúdo relevante além da palavra-chave “cães”, como fotos de cães, vídeos ou até uma lista de raças.

Em uma página sobre cães, o Google vê nomes de raças individuais como semanticamente relacionadas.

Mas por que essas páginas de ajuda são classificadas para termos relevantes?

Simples: porque eles ajudam o Google a entender o tópico geral da página.

Por exemplo, aqui estão duas páginas que mencionam a palavra “cães” o mesmo número de vezes:

gatos cães 1

Observar outras palavras e frases importantes em cada página nos diz que apenas a primeira é sobre cães. O segundo é principalmente sobre gatos.

O Google usa essas informações para classificar páginas relevantes para consultas relevantes.

Como encontrar e usar palavras e frases relacionadas

Se você conhece um tópico, você naturalmente inclua palavras e frases relacionadas no seu conteúdo.

Por exemplo, seria difícil escrever sobre os melhores videogames sem mencionar palavras e frases como “PS4 jogos “,” Call of Duty “e” Fallout “.

Mas é fácil perder os importantes, especialmente com tópicos mais complexos.

Por exemplo, nosso guia para links não seguidos não menciona nada sobre os recursos patrocinados e UGC atributos de link:

4 nofolloow post 1

O Google provavelmente os considera termos importantes, semanticamente relacionados, que qualquer bom artigo sobre o tópico deve mencionar.

Isso pode ser parte da razão pela qual os artigos que falam sobre essas coisas nos superam.

Com isso em mente, aqui estão nove maneiras de encontrar palavras, frases e entidades potencialmente relacionadas:

1. Use o bom senso

Verifique suas páginas para ver se você perdeu algum ponto óbvio.

Por exemplo, se a página é um artigo biográfico sobre Donald Trump e não menciona seu impeachment, provavelmente vale a pena adicionar uma seção sobre isso.

Ao fazer isso, você naturalmente mencionará palavras, frases e entidades relacionadas como “Relatório Mueller”, “Nancy Pelosi” e “denunciante”.

Nota.

Lembre-se de que não há como saber com certeza se o Google vê essas palavras e frases como semanticamente relacionadas. No entanto, como o Google tem como objetivo entender as relações entre palavras e entidades que nós humanos entendemos inerentemente, há algo a ser dito sobre o uso do bom senso.

2. Veja os resultados do preenchimento automático

Os resultados do preenchimento automático nem sempre mostram palavras-chave relacionadas importantes, mas podem fornecer pistas sobre as que valem a pena mencionar.

Por exemplo, vemos “Donald Trump cônjugeDonald trump era, “E” donald trump Twitter“, Como resultados de preenchimento automático para” donald trump “.

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Essas palavras-chave não são relacionadas em si mesmas, mas podem ser as pessoas e as coisas a que se referem. Nesse caso, esses são Melania Trump, 73 anose @realDonaldTrump.

Provavelmente todas as coisas que deveriam ser mencionadas em um artigo biográfico, certo?

3. Olhe para pesquisas relacionadas

As pesquisas relacionadas aparecem na parte inferior dos resultados da pesquisa.

Como resultados de preenchimento automático, eles podem fornecer pistas sobre palavras, frases e entidades potencialmente relacionadas que vale a pena mencionar.

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Aqui, “donald trump education” está se referindo a A Escola Wharton da Universidade da Pensilvânia que ele compareceu.

4. Use um “LSI ferramenta de palavra-chave ”

Popular “LSI geradores de palavra-chave ” nada fazer com LSI. No entanto, ocasionalmente retrocedem algumas idéias úteis.

Por exemplo, se conectarmos “donald trump” a uma ferramenta popular, ela puxará pessoas (entidades) relacionadas, como sua esposa, Melania Trump, e seu filho Barron Trump.

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5. Veja outras palavras-chave nas quais as principais páginas são classificadas

Use o relatório “Também classifique para” ideias de palavras-chave no Ahrefs ‘Keywords Explorer para encontrar palavras, frases e entidades potencialmente relacionadas.

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Se houver muitos itens para lidar, tente executar uma análise de lacuna de conteúdo usando três das páginas mais bem classificadas e defina o número de interseções como “3”.

O que são e são importantes? 1

Isso mostra as palavras-chave nas quais todas as páginas são classificadas, o que geralmente oferece uma lista mais refinada de palavras e frases relacionadas.

6. Execute um TF*IDF análise

TF-IDF tem nada relacionado à indexação semântica latente (LSI) ou análise semântico-latente (LSA), mas ocasionalmente pode ajudar a descobrir palavras, frases e entidades “ausentes”.

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7. Veja as bases de conhecimento

Bases de conhecimento como Wikidata.org e Wikipedia são fontes fantásticas de termos relacionados.

O Google também extrai dados de gráficos de conhecimento dessas duas bases de conhecimento.
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8. Faça engenharia reversa do gráfico de conhecimento

O Google armazena as relações entre muitas pessoas, coisas e conceitos em algo chamado gráfico de conhecimento. Os resultados do gráfico de conhecimento geralmente aparecem nos resultados de pesquisa do Google.

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Tente pesquisar sua palavra-chave e veja se algum dado do gráfico de conhecimento aparece.

Como são entidades e pontos de dados que o Google associa ao tópico, definitivamente vale a pena falar sobre relevante aqueles onde faz sentido.

9. Use o idioma natural do Google API encontrar entidades

Cole o texto de uma página de classificação superior no idioma natural do Google API demo. Procure entidades relevantes e potencialmente importantes que você pode ter perdido.

15 API de linguagem natural 1

Pensamentos finais

LSI as palavras-chave não existem, mas as palavras, frases e entidades semanticamente relacionadas existem, e elas têm o poder de aumentar as classificações.

Apenas certifique-se de usá-los onde faz sentido, e não de espalhá-los aleatoriamente, quando e onde.

Em alguns casos, isso pode significar adicionar novas seções à sua página.

Por exemplo, se você deseja adicionar palavras e entidades como “impeachment” e “House Intelligence Committee” a um artigo sobre Donald Trump, isso provavelmente exigirá alguns novos parágrafos em um novo subtítulo.

Você tem outras perguntas sobre LSI palavras-chave?

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