Bu kolay bir soru. Anahtar kelime yoğunluğu bir efsanedir. En azından şimdi.
Dikkat edilmesi gereken, terimlerin kaç kez kullanıldığı değil, terimlerin nasıl kullanıldığıdır. SEO'lar, sizi onlara bağımlı tutmak ve araçlar ve tavsiyeler için ödeme yapmak için kasıtlı olarak sorunu karıştırmayı sever. PT Barnum her dakika doğan bir enayi olduğunu söylerdi . SEO'da, taraf gösterimi tüm çevrimiçi tavsiye gibi görünüyor. Sadder hala, Sahara'da yetişen çimenlerden çok daha yavaş olan PageRank'ten daha yavaş hareket ediyor. Başlangıçta yanlış ölmüş olsalar bile eski kavramlardan kolayca çıkmazlar.
Bu, bir sitedeki terimlerin nasıl ağırlıklandığına ilişkin mini bir eğiticidir. Herhangi bir esneme ile tam bir açıklama değil, bir gösterimdir. SEO'nun nasıl çalıştığını daha iyi anlamak için değerli bir yolculuk.
Site terimlerini ve konularını anlambilim kullanarak tartmadan önce, anahtar kelime ağırlığı, terimlerin titleetiketler, başlık etiketleri,descriptionmeta-etiketler, birbirine yakınlık ve önemli etiketler ve diğer önem göstergeleri, vb. Önemini belirten kısımlardan biri terimlerin, eşanlamlıların, tamamlayıcı terimlerin kullanılması ve bu terimlerin ne kadar ön plana çıktığıydı. Bu, anahtar kelime yoğunluğu kavramını biraz izler ve lütfen bir sayfa konusunu belirlemek için terim oranlarının uygulandığını bilin, ancak bu terimlerin yüksek veya düşük oranları değil, yaygın terimleri, tekrarlayan terimleri, doğal olmayan bir şekilde etkili bir şekilde kaldıracak bir orantı. terimlerin kullanımı ve kullanım eksikliği vb. yoluyla hiçbir değeri olmayan terimler. Bu terim oranları sayfa bazında otomatik olarak değerlendirildi ve sonuçlar, sonuçların operasyonel bir alanda olup olmadığını belirleyen hesaplamalarla eşleştirildi. Her şey söylendiğinde ve yapıldığında, terimler konu ve konu kapsamını daha sonra açıklanan semantiği kullanarak belirledi. Ancak yoğunluğun, arama sıralamasında kendiliğinden bir barizliği yoktu, aksine konu ve eşleşen arama amacı vardı. İkincil etki, anlamsal bağlantılar aracılığıyla belirlenen bir profile uyduğundan ve arama amacını belirlemek için kullanıldığından, belirli bir yoğunluktaki terimlerle rastlantısal olarak eşleşir. Bu, kısmen var olan ancak tüm model olmayan ayrıştırıcı modelini izledi. Artık değil.
Anlambilim bugün birincil modeldir, ancak web geleneksel bir metin modelini izlediğinden ayrıştırıcı modeli tamamen bırakılamaz. Bunun nedeni basit. Hala geçerlidir ve mantıklıdır ve çok faydalıdır.
Anlambilim "ilişkisel eşleştirme" olarak tanımlanabilir, ancak bazı daha karmaşık anlambilimsel modeller için gerçekten "ilişkisel zincirler" den bahsediyorsunuzdur. Bu semantik bağlantılar olarak bilinir ve semantik bağlantılar arasındaki ilişki , biri diğeri için kullanışlı olması dışında, dünya çapında web ile ilgisi olmayan semantik web olarak bilinir . Anlamım için, anlambilim oldukça hızlı olsa da basit çiftler için saklayacağım. Yani benim örneklemim için, işleri biraz basitleştireceğim.
İlişkisel eşleştirme, üçüzlerin basit nosyonudur; özne, yüklem ve nesne. Yüklem, özne ve nesne arasında temsili olduğu sürece herhangi bir şey olabilir.
Erken bir PageRank modeline sapacağım. Lütfen benimle kal. Geçerlidir.
Google tasarlandığında, sayfa sıralaması kavramı, anlambilim kullanan güven ağlarının oldukça basit bir temsiliydi. Bir sayfadan diğerine bağlantı yapılır. Bu durumda:
Subject: examplea.com
Predicate: trusts
Object: exampleb.com
Read as: examplea.com trusts exampleb.com
Subject: exampleb.com
Predicate: trusts
Object: examplec.com
Read as: exampleb.com trusts examplec.com therfore examplea.com trusts examplec.com
Yukarıdaki "dolayısıyla" maddesinin her zaman doğru olmadığını bilsek de, bu ilk modeldi ve kesinlikle doğru olmasa da yine de biraz doğru. Examplea.com'un examplec.com hakkında bilgisi olmayabilir ve bu nedenle examplec.com'a tamamen güvenemeyeceğini biliyoruz. Yine de, hesaba katılması gereken bir ilişki var.
PageRank teriminin erken kullanımı sayfa bazında bağlantı bazında hesaplanmıştır ancak tüm siteye uygulanmıştır. Ornekb.com, kaç tane güven bağlantısı var? PageRank, bir sitenin sayfalarına olan bağlantıların oldukça basit bir hesaplamasıydı. Ancak bununla ilgili bariz sorunlar vardı. Bir sitenin önemini yapay olarak şişirmek için bağlantılar yapılabilir. Hesaplama, bunun için düzeltilebilecek oldukça standart bir bozulma oranı içeriyordu, ancak kendi başına bozulma oranı, tek başına bir bozulma oranının gerçek değeri tam olarak açıklayamayacağı, çünkü doğal eğiminin hesaplamasında bir eğri olması nedeniyle yeni sorunlar yaratmıştır.
Güven modelini daha fazla kullanarak, alanlar güveni gösteren faktörlere göre ağırlıklandırılmıştır. Örneğin, en büyük güven metriği site yaşıdır. Eski sitelere genellikle güvenilebilir. Tutarlı kayıt, tutarlı IP adresi, kalite kayıt şirketi, kaliteli ağ (ana bilgisayar) olan sitelerin spam, porno, kimlik avı vb. Geçmişi yoktur. 50'den fazla alan adı güven faktörünü saydığım için bunları atlayıp basit tutmaya devam edeceğim.
Subject: examplea.com
Predicate: domain trust score
Object: 67
Subject: exampleb.com
Predicate: domain trust score
Object: 54
Subject: examplea.com
Predicate: trusts
Object: exampleb.com
Read as: examplea.com trusts exampleb.com
Başka bir hesaplama kullanarak, sadece ikili bir site başka bir siteye güvenmez, bir miktar güven yapılabilir . İlk örneğin güveni geçtiği yerde, ikinci örnek, hesaplanma şekliyle orantılı bir güven değerini geçirir.
Şimdi, PageRank'in sayfa bazında hesaplandığını ve TrustRank'ın SiteRank'ın bağlantılarının, bağlantı kalitesinin, bağlantı değerinin hepsinin orijinalinden çok daha az önemli ve site güven puanından çok daha az rol aldığı önemli bir kısmı olduğunu lütfen unutmayın. . Bunu aklında tut.
Bu bir sayfadaki anahtar kelimeler için nasıl geçerlidir?
Tüm içerik terimleri ağırlıklandırılır, ancak yalnızca bazı etiket terimleri ağırlıklandırılır. Birincil örnek keywordsmeta etikettir. Bu etiketin içindeki terimler için hiç ağırlık olmadığını hepimiz biliyoruz. Aslında, tamamen göz ardı edilir. Bir yanlış anlama descriptionmeta-etiket SEO için sayılmaz olduğunu. Bu doğru değil. Bu etiket içindeki terimler için ağırlık vardır, ancak nispeten düşüktür. Açıklama meta-etiketinin değeri var. Nedenini biraz anlayacaksınız.
Eski ayrıştırıcı modelinin değeri hala var. Burada, sayfa yukarıdan aşağıya okunur ve etiketler ve içerik blokları yukarıdan aşağıya bir modelin ardından önem kazanan değerler kullanılarak okunur ve ağırlıklandırılır. Bazı metrikler statiktir. Örneğin, titleetiket daha yüksek bir önem puanına sahip olacaktır h1hepsinden daha yüksek olacaktır etiketi h2etiketi, vb descriptionmeta etiketi oldukça yüksek metrik bir öneme sahip olacaktır. Neden? Çünkü hala sayfanın ne hakkında önemli bir göstergesidir. Bununla birlikte, etikette bulunan terimler çok az ağırlık taşır. Bu, arama amacı eşleşmelerinin descriptionmeta etiketle neredeyse bir titleetiket ve birh1ancak sistemi oynamak için çok fazla manipüle edilemez. Geçerli olabilecek koşullar olduğunu lütfen unutmayın. Örneğin, bir arama, descriptionöncelikle titleetiket veya h1etiket veya içerik içindeki başka bir yerde eşleşmeden meta etiketle eşleşmez .
Ayrıştırıcı modeline devam ederek, gerçek içeriğin başında bir nokta hayal edin. Yakınlık, çeşitli şekillerde kullanılan bir ölçüdür. Birincisi, bir terimin, etiketin, içerik bloğunun, vb. Şimdi başlık etiketlerini alt konuların göstergesi olarak düşünün ve bir sonraki başlık etiketi tarafından sonlandırılan başlık etiketinin hemen ardından içeriğin başında bir nokta hayal edin. Yine yakınlık ölçülür. Yakınlık, bir paragraftaki terimler, paragraf kümeleri,headerBu önlemler, nasıl kullanıldıkları ve belirgin önemleri açısından ağırlık olarak hesaplanır. Bunun ötesine geçildiğinde, terimler, ifadeler, alıntılar ve gerçekten de içeriğin herhangi bir kısmı, sayfalar ve siteler arasında biraz farklı ama yine de benzer bir yakınlık modeli kullanılarak ölçülebilir.
Sayfalar, hem sayfadan sayfaya hem de ana sayfadan veya bir ilişki bulutunun belirlenebileceği başka bir sayfadan yakınlık kullanılarak kullanılır. Örneğin, SEO'daki bir konu sayfasının birkaç SEO alt konu sayfasına bağlantısı olabilir. Bu, SEO'nun konu sayfasının, birkaç benzer konu sayfasına bağlantı vermesi ve bir ilişki bulutunun belirlenebilmesi açısından önemli olduğunu gösterir. Bu nedenle, herhangi bir SEO alt konu sayfası için, yakınlık, SEO konu sayfası ile SEO alt konu sayfası arasındaki bağlantıların yanı sıra ana sayfadaki bağlantıların sayısıdır. Burada sayfaların önemi hesaplanabilir. SEO konu sayfası ne kadar önemli? Ana sayfadaki navigasyon bağlantılarından bir bağlantıdır ve gerçekten de her sayfa - çok önemlidir. Ancak, SEO alt konu sayfalarında gezinme bağlantıları yoktur ve bu nedenle SEO konu sayfası metriğinden herhangi bir önem kazanır. Bu, PageRank Semantik Bağlantı Güven Ağı modelini izler.
Orijinal PageRank modeline geri dönersek, bağlantıların dünya çapında web üzerinden değer aktarması gibi sayfalara nasıl bağlantı vereceğinize değer verebilirsiniz. Buna aşırı şekil verici heykeltraşlık belirlenebilir ve görmezden gelinebilir, bu yüzden doğal olabilir. Bunu yaparken, bu sayfalarda bulunan terimlerin önemini de belirtiyorsunuz. Bu nedenle, herhangi bir sayfadaki herhangi bir terim yalnızca o sayfada nerede ve nasıl kullanıldıklarına değil, aynı zamanda sayfanın sitenizde nasıl ve nerede bulunduğuna dair belirgin önemi de dikkate alınır. Mantıklı geliyor mu?
Tamam. İyi ve güzel, ama terimler nasıl ilişkilidir ve anlambilim buna nasıl yardımcı olur? Yine, çok basit tutmak.
Arabalarla ilgili bir sitem var. İngiltere'de bulunuyorsunuz ve otomobiller hakkında bir siteniz var. Arabaların ve otomobillerin aynı sözcük olduğu oldukça açıktır. Arama motorları, kelimeler ve konular arasındaki ilişkileri daha iyi anlamak için bir sözlük kullanır. Google, kendi kendine öğrenen bir sözlük oluşturarak kendini farklılaştırdı. Buna girmeyeceğim, ama yine de resmi alacaksın. Anlambilimi kullanma:
Subject: cars
Predicate: equals
Object: automobiles
Bu şekilde Google, sitemin ve sitenizin aynı şey olduğunu anlayabilir. Bir adım ileri gidelim.
Subject: car
Predicate: is painted
Object: dark red
Subject: automobile
Predicate: is painted
Object: maroon
Subject: deep red
Predicate: equals
Object: maroon
Bir an için sadece bu iki sitenin var olduğu varsayılarak, koyu kırmızı otomobil için yapılan herhangi bir araştırma , web üzerinde koyu kırmızı otomobil bulunmasa bile bordo otomobil ve koyu kırmızı otomobille sonuçlanabilir .
SEO'nun ilk günlerinde, eş anlamlıların ve terimlerin çoğul sürümlerinin kullanılması önerildi. Anlambilimin kullanılmadığı veya güçlü olmadığı zamanlar geri döndü. Bugün, kelimeler ve kullanım arasındaki ilişkiler bir anlam veritabanında tutulduğundan, bunun gerekli olmadığını görebilirsiniz.
Aynı modeli kullanarak, ancak biraz ileri atlayarak, diğer bazı web sayfalarında alıntılanan parlak bir parça yazarsam, anlambilim bunu bir alıntı olarak not edebilir ve bunu orijinal çalışmamla ilişkilendirebilir ve sayfası. Burada, gelen (geri) bağlantılara sahip olmayan bir sayfa, yalnızca bir alıntıdan dolayı çok sayıda gelen (arka) bağlantıya sahip bir sayfayı geride bırakabilir. Alıntılar, anlamsal ağı dünya çapında ağa uygulamanın önemli bir parçasıdır. Aslında, SEO'lar şaşırtıcı AuthorRank'i kovalarken böyle bir şey yoktu. Tüm semantik ve oldu veri çifti eşleştirme ben örneğin girmeyeceğim ama söylemek, tarafından yazılmış yazar isminin hemen ardından geldiğini gösterebilir ve bu nedenle parça alıntılanırsa yazara atıf kredisi uygulanabilir.
Neden bütün bunlardan geçtim?
Böylece, bir sitede herhangi bir terimi değerlendirmenin arkasındaki mekanizmanın çok daha karmaşık olduğunu ve artık hiçbir zaman tam olarak böyle olmayan yoğunluğa bağlı olmadığını kolayca göreceksiniz. Aslında yoğunluk artık ikincil bir etki değildir. Bunun basit nedeni. Kolayca oynandı ve orijinal PageRank şemasında olduğu gibi oyun için hiçbir azalma oranı telafi edemedi.
Herhangi bir anahtar kelime doldurulmuş site gelince, semantik onları vermek sadece bir zaman meselesidir. Panda, özellikle bu ve benzeri şeyleri ölçmek ve SERP'lerde rahatsız edici bir sitenin etkilerini azaltmak için metrikleri ayarlamak için tasarlanmış periyodik bir görev olarak başladı. SiteRank genellikle aynı kalırken, spam olarak tespit edilen herhangi bir site, SiteRank'ı bir dereceye kadar düşüren bir ihlale sahip olan TrustRank puanında bir vuruş yapar. Bu mekanizmanın, küçük suçların zarar görmeden düzeltilmesine izin veren bir ciddiyet bileşeni olduğuna inanıyorum. Sorun çözüldüğünde bile bu vuruş takılıyor. Bunun nedeni, ihlalin site geçmişinde tutulmasıdır. Yani olan şey, SERP yerleşiminin tekrar yükselmeye başlayacağı sorun çözülene kadar SERP yerleşiminin düşeceği, ancak asla rahatsız edici sitenin bir zamanlar ihlalin gösterilmesi nedeniyle sahip olduğu seviyeye düşmeyeceği. İhlal büyüdükçe, daha önceki bir suçun zamanla olumsuz etkisini kaybetmesine izin verilmesi daha fazla affedilir. Bir not olarak, Panda ve diğerlerinin daha sık koştuğu ve bugün sürekli bir süreç olduğum söylenirken, bir sitenin bir suçlu olup olmadığını bilmek için semantik bağlantı haritası oluşturmak hala zaman alıyor. Bu, bir sitenin bir süre doldurma ile ortadan kalkacağı, ancak semantik bağlantılar ve metrikler tamamen kurulduktan sonra başarısız olacağı anlamına gelir. Ayrıca, doldurma için bir başlangıç etkisi olduğundan eminim, ancak semantik modeli kullanarak büyük ölçüde azaldı ve etki bir yan ürün olarak oldukça yüzeysel. Bunun nedeni, bir sayfa bulunduğunda, semantik bağlantı haritaları dolana kadar devam edecek çok az şeydir. Google, bilgeliğiyle, biraz zarafet sağlar, böylece sayfanın SERP'lere doğru yerleştirilmesine başlamadan önce önemli sinyaller içindeki terimler için yüksek sıraya girmesine izin verir. Sinyallerin semantikle eşleştiği varsayılarak, SERP yerleşiminin yeniden hesaplanması sayfanın bulunuşunda göreli bir kaymaya neden olacaktır. Aksi takdirde, sinyaller ve anlambilim aynı değilse, SERP içindeki yerleşim anlambilime ve sayfanın nasıl bulunacağına bağlı olacaktır. Bu nedenle, anahtar kelimeleri ve etiketleri doğru ve dürüst bir şekilde kullanarak doğru sinyalleri ilk etapta göndermek önemlidir. Biraz zarafet sağlar, böylece sayfanın SERP'lere doğru yerleştirilmesine başlamadan önce önemli sinyaller içindeki terimler için üst sıralarda yer almasına izin verir. Sinyallerin semantikle eşleştiği varsayılarak, SERP yerleşiminin yeniden hesaplanması sayfanın bulunuşunda göreli bir kaymaya neden olacaktır. Aksi takdirde, sinyaller ve anlambilim aynı değilse, SERP içindeki yerleşim anlambilime ve sayfanın nasıl bulunacağına bağlı olacaktır. Bu nedenle, anahtar kelimeleri ve etiketleri doğru ve dürüst bir şekilde kullanarak doğru sinyalleri ilk etapta göndermek önemlidir. Biraz zarafet sağlar, böylece sayfanın SERP'lere doğru yerleştirilmesine başlamadan önce önemli sinyaller içindeki terimler için üst sıralarda yer almasına izin verir. Sinyallerin semantikle eşleştiği varsayılarak, SERP yerleşiminin yeniden hesaplanması sayfanın bulunuşunda göreli bir kaymaya neden olacaktır. Aksi takdirde, sinyaller ve anlambilim aynı değilse, SERP içindeki yerleşim anlambilime ve sayfanın nasıl bulunacağına bağlı olacaktır. Bu nedenle, anahtar kelimeleri ve etiketleri doğru ve dürüst bir şekilde kullanarak doğru sinyalleri ilk etapta göndermek önemlidir. SERP yerleşiminin yeniden hesaplanması sayfanın bulunma biçiminde göreli bir kaymaya neden olur. Aksi takdirde, sinyaller ve anlambilim aynı değilse, SERP içindeki yerleşim anlambilime ve sayfanın nasıl bulunacağına bağlı olacaktır. Bu nedenle, anahtar kelimeleri ve etiketleri doğru ve dürüst bir şekilde kullanarak doğru sinyalleri ilk etapta göndermek önemlidir. SERP yerleşiminin yeniden hesaplanması sayfanın bulunma biçiminde göreli bir kaymaya neden olur. Aksi takdirde, sinyaller ve anlambilim aynı değilse, SERP içindeki yerleşim anlambilime ve sayfanın nasıl bulunacağına bağlı olacaktır. Bu nedenle, anahtar kelimeleri ve etiketleri doğru ve dürüst bir şekilde kullanarak doğru sinyalleri ilk etapta göndermek önemlidir.
[Güncelleme]
Bu cevabı kesip TextRazor https://www.textrazor.com/demo'ya yapıştırdım ve işte bir örnek. Tablodaki içeriğin ve diğer dilbilim analizlerinin başlangıcında o hayali noktaya göre göreceli konumu ve sağdaki konu puanlarını göreceksiniz. Bu cevabın metnini (bu güncellemenin üstünde) kesip demo sayfasına yapıştırarak ve biraz oynayarak da yapabilirsiniz. Teşvik ediyorum. İçeriğin nasıl işlendiği hakkında iyi bir fikir verecektir.
