Что такое скрытая семантическая индексация и почему она не поможет вашему SEO

  1. Что такое скрытая семантическая индексация?
  2. Скрытая семантическая индексация и SEO
  3. На чем следует сосредоточиться вместо LSI?
  4. Останови безумие LSI!
  5. Заключение

Скорее всего, вы слышали о скрытой семантической индексации (LSI).

Термин был принят некоторыми в индустрии SEO, в том числе некоторыми известными авторитетами. Они утверждают, что его применение является ключом к успешному поиску.

На самом деле, поиск [скрытой семантической индексации] в Google показывает хорошо известные сайты, такие как HubSpot, утверждающие, что небольшая LSI придаст вашему SEO импульс и поднимет его на следующий уровень.

Итак, что же такое LSI?

И есть ли реальные доказательства того, что LSI может помочь вашей производительности SEO?

Чтобы ответить на эти вопросы, давайте рассмотрим происхождение LSI и то, что он делает (или, скорее, не делает) для SEO в 2018 году.

Существует удивительное количество дезинформации по этой теме; эта статья опровергает теорию о том, что использование «ключевых слов LSI» положительно скажется на вашем SEO и предложит несколько более эффективных стратегий, которые вы можете использовать вместо этого.

Что такое скрытая семантическая индексация?

Скрытое семантическое индексирование, иногда называемое скрытым семантическим анализом, является математическим методом, разработанным в конце 1980-х годов для повышения точности поиска информации. Он использует технику под названием разложение по сингулярным числам сканировать неструктурированные данные в документах и ​​выявлять связи между концепциями, содержащимися в них.

По сути, он находит скрытые (скрытые) отношения между словами (семантикой) для улучшения понимания информации (индексации).

Это обеспечило значительный шаг вперед в области понимания текста, поскольку оно учитывало контекстную природу языка.

Более ранние технологии боролись с использованием синонимов, которые характеризуют использование естественного языка, а также с изменениями значений, которые приходят с новым окружением.

Например, слова «горячий» и «собака» могут показаться легкими для понимания, но оба имеют несколько определений в зависимости от того, как они используются. Соедините их вместе, и у вас будет совершенно новая концепция.

Соедините их вместе, и у вас будет совершенно новая концепция

Так, как мы можем обучить машину приспосабливаться к этим нюансам?

Эта проблема веками беспокоила великих людей, и LSI помогла компьютерам начать понимать используемый язык.

Лучше всего он работает со статическим контентом и небольшими наборами документов, что отлично подходит для его первоначальных целей. LSI также позволяет группировать документы на основе их тематической общности, что было очень полезным для ранних поисковых систем.

Латентная семантическая индексация может быть обобщена следующим образом:

  • Технология, разработанная в конце 1980-х годов для поиска информации, в ответ на более ранние технологии, которые не могли понять синонимию или многозначность.
  • Специфический подход, который пытается понять основную структуру значения в языке.
  • Способный из этих выводов вывести иерархические категории, в которые попадают термины и понятия.
  • Первоначально полезно для работы с небольшими наборами статических документов.

Скрытая семантическая индексация и SEO

Если мы уберем из предыдущего раздела этой статьи, что LSI позволит поисковой системе понимать синонимы, логически следует, что использование синонимов в документе может фактически помочь поисковой системе понять ваш контент.

И если поисковая система может понимать контент, она может индексировать и ранжировать его также по вашим целевым запросам.

Более того, использование синонимов может усилить тематическую значимость всего фрагмента контента, что должно быть полезно для SEO, верно?

Идея состоит в том, что включение синонимов для ваших целевых ключевых слов в часть контента поможет повысить эффективность SEO. Их иногда даже называют «ключевыми словами LSI».

Эта проблема?

Нет никаких доказательств в поддержку этого.

LSI потенциально сыграла роль в развитии ранних поисковых систем.

Как Роджер Монтти скажем так: «LSI - это учебные колеса для поисковых систем».

Но нет никаких оснований полагать, что это имело место в любое недавнее время.

Тем не менее, в некоторых кругах существовало предположение, что соответствующие пути Google и LSI со временем сошлись, хотя на самом деле можно с большей уверенностью утверждать, что произошло обратное.

Несомненно, Google хочет понять контекст любой части контента. Область семантики (изучение значения в языке) является фундаментальной частью этого подхода.

Тем не менее, это довольно предположительный скачок к заключению, что наличие «семантики» как в «скрытой семантической индексации», так и в «семантическом поиске» выявляет некоторую прямую и основополагающую связь между ними.

Есть веские основания полагать, что Google значительно расширился и использует гораздо более совершенную технологию машинного обучения для индексации документов и поиска информации.

Дж. Оукс в конце 2017 года представил техническую презентацию на TechSEO Boost, которая развеяла некоторые мифы о современном поиске информации и заменила их некоторыми основанными на фактах подходами к пониманию работы Google:

И все же, поскольку Google развил свою способность обеспечивать семантический поиск с помощью новых технологий, некоторые в отрасли нашли причину для продвижения LSI еще больше.

По иронии судьбы, это именно та лингвистическая путаница, которую Google пытается устранить с помощью своей технологии семантического поиска.

На чем следует сосредоточиться вместо LSI?

Оптимизация контента для удобства поиска в Интернете развивалась в соответствии с достижениями Google.

Точно так же у поисковых систем все еще есть проблемы, когда они пытаются понять значение слов в контексте.

Однако есть и лучшие способы для достижения этой цели, а не путем добавления «ключевых слов LSI».

Прежде всего, структурированные данные являются неотъемлемым компонентом современной стратегии SEO. Четко помечая данные, мы можем помочь поисковым системам индексировать и предоставлять наш контент с богатыми результатами на нескольких устройствах.

Концепция совместного вхождения также становится все более важной, так как поисковые системы идентифицируют слова, которые обычно используются вместе, чтобы понять, как они связаны и взаимодействуют друг с другом для изменения значения.

Мы можем определить некоторые из этих терминов, изучая продукты или услуги, которые мы хотим продвигать, и включая точную терминологию.

Вместо того, чтобы мутить воду синонимами, мы все должны стремиться к большей ясности.

Билл Славски - отличный ресурс на эту тему. Обязательно прочитайте его отличный пост о SEO у моря: Использует ли Google скрытую семантическую индексацию? (Оповещение спойлера: нет.)

Кроме того, его презентация ниже обеспечивает отличный баланс теории и практики:

Останови безумие LSI!

LSI - это особая технология, которая обеспечила скачок в области индексации и поиска информации.

В 1980-х гг.

Сколько технологий из 1980-х вы все еще используете?

Именно так.

Поисковая система по своей природе занимается индексацией и поиском.

Однако нет никаких доказательств того, что Google использует LSI.

Верить в это - архетипический пример ошибочных силлогических рассуждений.

Существует аргумент, что, даже если нет никаких доказательств того, что Google использует LSI, добавление синонимов в ваш контент не принесет никакого вреда. Поэтому стоит попробовать, так как нет убедительных доказательств того, что Google определенно не использует LSI.

Контраргумент гласит, что многие виды деятельности попадают в одну и ту же категорию, но это не дает им никаких преимуществ.

Вы можете изменить весь свой текст на шрифт Comic Sans, на случай, если Google даст повышение рейтинга на 1 процент для сайтов с храбростью.

На самом деле, пожалуйста, не делайте этого!

Возможно, его соблазнительная привлекательность заключается в сочетании научного названия и ненаучного применения. Звучит так, будто он очень продвинутый, но на самом деле все сводится к добавлению синонимов и связанных слов, что может сделать каждый.

Кроме того, в то время как теория почти невозможна для проверки, это также сложно фальсифицировать.

Все данные указывают на тот факт, что любые усилия по поиску «ключевых слов LSI» лучше потратить на понимание истинного функционирования семантического поиска.

Существуют и практические способы применения этих знаний.

Использование структурированных данных и понимание того, как совместное использование может принести пользу индексации контента, будет иметь гораздо большую ценность, чем добавление терминов LSI.

Заключение

Многие умные люди были введены в заблуждение по поводу LSI.

Если мы хотим создать индустрию хорошо информированных профессионалов в области SEO и специалистов по цифровому маркетингу (и я очень полагаю, что мы это делаем), нам необходимо сосредоточиться на укреплении доверия путем обмена фактическими данными.

Продвижение концепции «ключевых слов LSI» может не нанести кому-либо какого-либо ущерба в количественном отношении, но оно может подорвать доверие и проложить путь к новым ошибкам в будущем.

Больше SEO ресурсов:

Кредиты изображений
In-Post изображение: Pixabay