Mục lục nội dung

Semantic Search là gì? Nó ảnh hưởng thế nào đến SEO?

semantic search là gì?

Semantic Search là gì? Có bao giờ bạn nhận ra rằng, Google có thể xử lý hầu hết cho mọi câu hỏi mà bạn đặt ra hay không?

Hãy xem ví dụ về kết quả cho truy vấn dưới đây:

Mặc dù, tôi không đề cập tới Yoda bằng tên, tuy nhiên Google hiểu rằng tôi đang nói về ai và những gì chúng tôi muốn biết về nhân vật này.

Điều này có lẽ sẽ không thể thực hiện được nếu như không có Semantic Search.

Semantic Search là gì?

Semantic Search là một quá trình truy xuất thông tin được sử dụng bởi các công cụ tìm kiếm hiện đại và trả về các kết quả tìm kiếm phù hợp nhất. Nó thường sẽ tập trung vào ý nghĩa đằng sau các truy vấn tìm kiếm thay vì đối sánh từ khóa truyền thống.

Bản chất của từ “Semantic” được dùng để chỉ ý định hoặc bản chất của một cái gì đó. Khi được áp dụng với mục đích tìm kiếm, “Semantic” về cơ bản liên quan tới việc nghiên cứu các từ và logic của chúng với nhau.

Semantic Search sẽ tìm cách cải thiện độ chính xác của việc tìm kiếm bằng cách hiểu được ý định của người tìm kiếm thông qua ý nghĩa dựa theo ngữ cảnh.

Thông qua đối sánh khái niệm, từ đồng nghĩa và thuật toán ngôn ngữ tự nhiên, Semantic Search cung cấp kết quả tìm kiếm có sự tương tác hơn thông qua việc chuyển Structured Data và Unstructured Data thành cơ sở dữ liệu trực quan và đáp ứng.

Semantic Search mang lại sự hiểu biết nâng cao về ý định của người tìm kiếm, khả năng trích xuất câu trả lời và đem lại nhiều kết quả được cá nhân hóa, đúng đối tượng, đúng mong muốn của người tìm kiếm hơn.

Google’s Knowledge Graph là một mô hình về sự thành thạo, nhạy bén trong Semantic Search.

Vì sao các công cụ tìm kiếm lại theo đuổi Semantic Search?

Từ góc độ của công cụ tìm kiếm, không khó để hiểu tại sao Google lại muốn theo đuổi một thế giới có sự kết nối hơn: nhiều dữ liệu hơn, ít spam hơn, hiểu sâu hơn về ý định của người dùng và được tìm kiếm bằng ngôn ngữ tự nhiên hơn (có thể hiểu là đàm thoại).

Việc hiểu tất cả dữ liệu này sẽ giúp tối đa hóa khả năng người dùng có được trải nghiệm tìm kiếm tốt nhất có thể.

Với việc cứ sau hai năm, dữ liệu trên thế giới lại tăng gấp đôi, dữ liệu khổng lồ đã trở thành tiêu chuẩn cho những người dùng trực tuyến. Toàn bộ dữ liệu này tạo ra một mối quan tâm bao trùm là “Điều này có ý nghĩa gì với tôi?”

Quá trình tổ chức, cấu trúc và kết nối dữ liệu về mặt Semantic là một vai trò được yêu thích đối với các công cụ tìm kiếm.

Một trong những cách mà Semantic Search giúp ích cho Google là xác định và loại bỏ nội dung có chất lượng thấp đi.

Các phương pháp như xoay vòng bài viết và nhồi nhét từ khóa sẽ dễ bị gắn cờ hơn do các hệ thống nâng cao như Latent Semantic Indexing (LSI), Latent Dirichlet Allocation (LDA) và Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), việc sử dụng tần suất thuật ngữ và các mối quan hệ trọng số được xác định trước của chúng nhằm xác định chất lượng.

Điều này có nghĩa là các công cụ tìm kiếm có ý tưởng tốt về những từ được thống kê cùng nhau và tạo ra các sự tương quan về mặt ngữ nghĩa, có thể được sử dụng trong ‘cuộc chiến’ chống spam.

Sử dụng Semantic và tìm kiếm dựa trên thực tế, các công cụ có thể hiểu rõ hơn về những gì người dùng có thể muốn.

Ví dụ: Hình ảnh bên dưới cho thấy một minh họa đơn giản về những gì dữ liệu trong thuật toán Semantic Search sẽ chứa. Nó bao gồm các thực thể (con người, địa điểm, sự vật, khái niệm hoặc là ý tưởng) được biểu diễn dưới dạng các nút và được kết nối bằng các mối quan hệ của chúng dưới dạng các mũi tên.

Sơ đồ này cho thấy cách Semantic Search kết nối các thực thể khác nhau, trong trường hợp này là các thành viên trong “gia đình Simpsons”, tạo ra chiều sâu hơn cho các phản hồi tìm kiếm.

Minh họa về phân loại ngữ nghĩa của các thực thể (như các nút) và các thuộc tính (các mối quan hệ).
Câu trả lời trên Sơ đồ tri thức được điều khiển bởi các liên kết tìm kiếm dựa trên thực thể.

Semantic giúp hiểu đầy đủ hơn ý nghĩa của các tìm kiếm của chúng ta ngày nay.

Ví dụ: tìm kiếm [Jennifer Lawrence] rất có thể liên quan đến nữ diễn viên người Mỹ, ngôi sao của Hunger Games và một tín đồ về thời trang.

Google sẽ cung cấp tin tức, hình ảnh, dữ liệu, tài khoản mạng xã hội và phim, tất cả mọi thứ đều liên quan đến Jennifer Lawrence.

Thông qua Semantic Search cùng với lượng dữ liệu đằng sau các thói quen tìm kiếm với Jennifer Lawrence, các công cụ tìm kiếm có thể hiểu rõ hơn về những gì người dùng tiếp theo muốn.

Tìm kiếm “Jennifer Lawrence” chỉ xuất hiện với các chủ đề liên quan đến nữ diễn viên.

Google và các công cụ khác đã trở nên rất thành thạo trong việc nhận ra các thực thể khác nhau và xây dựng câu trả lời cho các câu hỏi. Thông qua việc kết nối dữ liệu này, việc tìm kiếm trở nên mạnh mẽ hơn.

Câu trả lời cho các câu hỏi được hiểu theo thuật toán và hiển thị khi một người tìm kiếm “who is dancer in the chandelier video”. Google sẽ phản hồi lại ngay là Maddie Ziegler.

Ý tưởng rằng một công cụ tìm kiếm có thể kết nối các từ khóa với một thực thể và trả lời bằng câu trả lời chính xác sẽ làm cho tìm kiếm của Google được mang tính xây dựng hơn, tạo trải nghiệm tốt hơn đối với người dùng.

Câu trả lời sơ đồ tri thức với tên thực thể không được đề cập trong truy vấn.

Tại sao Semantic Search lại quan trọng đối với người dùng của bạn?

Giúp người dùng của bạn tìm thấy những gì họ đang tìm kiếm

Bạn muốn người dùng của mình cảm thấy như được “lắng nghe”. Mặc dù theo quan điểm của bạn, mục tiêu cuối cùng để người dùng sử dụng nền tảng của bạn là hoàn tất ‘giao dịch’, người dùng không thể cảm thấy như thể đó là khía cạnh duy nhất đang được nhấn mạnh.

Họ sẽ muốn tìm kiếm xung quanh, xem các danh mục của bạn và quan trọng nhất là tìm ngay được những gì mà họ đang tìm kiếm.

Nếu họ dễ dàng tìm thấy sản phẩm hoặc thông tin mà họ muốn, họ có thể dành thêm thời gian đó để duyệt qua trang web của bạn.

Và nếu trong khoảng thời gian đó, người dùng phát hiện ra các sản phẩm hoặc nội dung mới hoàn toàn phù hợp với thị hiểu, mong muốn của họ, thì tần suất đặt hàng trung bình của bạn có thể sẽ tăng lên.

Việc điều hướng trên trang web của bạn càng dễ dàng, thì người dùng sẽ dành nhiều thời gian hơn cho nó và tỷ lệ chuyển đổi của bạn sẽ càng cao.

Làm cho trải nghiệm của họ được cá nhân hóa

Cá nhân hóa đề cập đến việc giúp cho trải nghiệm của mọi người trở nên độc đáo, và tìm kiếm trang web có thể giúp bạn thực hiện được điều đó.

Ví dụ: Nếu người dùng thể hiện sự quan tâm đến các sản phẩm dành cho nữ (váy, đầm, bikini,…) và sau đó tìm kiếm các cụm từ chung chung như “quần đùi”, “áo sơ mi”, “áo tập thể dục” hay “giày chạy bộ”, một số công nghệ tìm kiếm trang web sẽ ưu tiên các mặt hàng nữ vì người dùng có nhiều khả năng là nữ.

Trải nghiệm của mỗi người dùng đều được cá nhân hóa dựa trên các tùy chọn mà họ đã thực hiện trong quá khứ.

Đây là mục tiêu chính của Semantic Search: giúp người dùng của bạn dễ dàng tìm thấy những gì họ đang tìm kiếm. Về mặt kỹ thuật, mục tiêu này có thể hiển thị dưới nhiều dạng. Nếu họ có mắc lỗi khi ‘gõ chữ’ trên thanh tìm kiếm, mục mà họ yêu cầu vẫn sẽ được hiển thị.

Nếu họ tìm kiếm “Red”, tất cả các mục màu đỏ sẽ hiển thị.

Làm cho trải nghiệm của họ được cá nhân hóa

Tại sao Semantic Search lại quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn?

Hiểu được Semantic Search là điều cần thiết để có được lưu lượng truy cập và chuyển đổi ở mức tối đa. Bạn cần trải nghiệm và đặt vị trí của mình là “khách hàng” trước khi tham gia trực tiếp vào với vị trí là “doanh nghiệp”. Ở đây ý tôi muốn nói là bạn cần phải hiểu được “khách hàng” mong muốn gì trước tiên.

Hãy chú ý tới trải nghiệm mà bạn cung cấp cho người dùng của bạn, điều này sẽ giúp thu hút được sự tin tưởng từ phía họ. Họ sẽ nhờ mức độ hiệu quả (trải nghiệm tuyệt vời) khi mua sắm trên trang web của bạn và nghĩ đến việc quay lại vào lần tới.

Đó là lý do vì sao việc thúc đẩy lưu lượng truy cập trên trang web của bạn chỉ là một phần của toàn bộ bức tranh.

Quan trọng hơn là làm cho sự hiện diện của bạn trở nên liền mạch và hấp dẫn nhất có thể.

Một con đường để xây dựng niềm tin này, đặc biệt là với các nhà bán lẻ, nhà phân phối và doanh nghiệp có danh mục sản phẩm lớn hơn, là bằng cách triển khai tìm kiếm thông minh trên chính nền tảng của mình.

Thật đơn giản: các tìm kiếm của người dùng càng phù hợp với thấu hiểu thì tỷ lệ chuyển đổi của bạn sẽ càng tốt.

Trên thực tế, chúng tôi đã đo lường tác động thực sự của tìm kiếm trang web có thể đối với doanh nghiệp của bạn:

Điều này ảnh hưởng tới thương mại như thế nào?

Với việc các nền tảng kỹ thuật số ngày càng tăng, khiến cho các semantic search với tiêu chuẩn của nó đã đạt đến một đỉnh cao mới. Người dùng trung bình của bạn có một sự kỳ vọng mới.

Nhưng quan trọng nhất, thông qua các tìm kiếm ngày càng phù hợp, họ có khả năng tiếp cận thông tin chưa từng có.

Cách chúng ta mua đồ trong đời thực thường dựa trên sự bất cân xứng của thông tin giữa người mua và người bán.

Bao lâu nay bạn mua một chiếc áo mới và một ngày sau khi bạn dạo qua một cửa hàng khác với một chiếc áo y như vậy nhưng giá lại rẻ hơn vài trăm nghìn?

Điều này gần như sẽ không xuất hiện trên kênh Thương mại điện tử khi công nghệ tìm kiếm ngày càng phát triển. Người dùng bình thường trở nên quá dễ dàng để tìm thấy chính xác sản phẩm mà họ muốn với mức giá mà họ sẵn sàng chi trả cho chúng.

Thương mại điện tử đang chuyển hướng sang một nơi mà khách hàng là người có quyền lực. Sức mạnh này là kết quả của các tính năng như cá nhân hóa và duyệt web dựa trên gợi ý hoặc khả năng truy cập đáng kinh ngạc với lượng thông tin rộng rãi.

Semantic Search là một trong những yếu tố quan trọng tạo nên kỷ nguyên về trải nghiệm khách hàng mới này. Bây giờ trái bóng sẽ nằm ở trong sân của khách hàng, bạn nên tập trung vào việc làm cho trải nghiệm của họ – trực tuyến và ngoại tuyến – càng đơn giản và càng có lợi cho họ thì càng tốt.

Những công nghệ nào của Google đóng vai trò trong cách hoạt động của Semantic Search?

Google liên tục tung ra các bản cập nhật thuật toán và công nghệ nhằm cải thiện hơn khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên và mục đích tìm kiếm, đáp ứng đúng mong muốn tìm kiếm của người dùng.

Knowledge Graph

Google’s Knowledge Graph, được phát hành vào năm 2012, là một cơ sở kiến thức về các thực thể và mối quan hệ giữa chúng.

Bạn có thể tưởng tượng nó trông giống như thế này – nhưng thay vào đó là 5 tỷ thực thể:

Knowledge Graph

Nói tóm lại, đây là một công nghệ đã khởi động và cho phép chuyển từ đối sánh từ khóa sang đối sánh ngữ nghĩa.

Có hai phương pháp chính để cung cấp cho Knowledge Graph:

  1. Dữ liệu có cấu trúc (Structured Data).
  2. Trích xuất dữ liệu cụ thể từ văn bản.

Đối với ý thứ hai, công cụ tìm kiếm cần hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Đó là khi mà ba bản cập nhật thuật toán dưới đây phát huy được tác dụng.

Hummingbird

Trở lại năm 2013, khi Google tung ra một thuật toán tìm kiếm có tên Hummingbird để trả về kết quả tìm kiếm tốt hơn. Nó đặc biệt hữu ích với các truy vấn tìm kiếm phức tạp.

Hummingbird là bản cập nhật khổng lồ đầu tiên, nhấn mạnh ý nghĩa của các truy vấn tìm kiếm thông qua các từ khóa riêng lẻ.

Đây là chất xúc tác rất cần thiết để viết về các chủ đề, không phải là từ khóa.

RankBrain

Nếu bạn đã từng gặp cụm từ Lập chỉ mục ngữ nghĩa tiềm ẩn (Latent Semantic Indexing) hay từ khóa LSI thì hãy quên điều đó đi.

Google đã giải quyết vấn đề mà LSI được tạo ra nhằm giải quyết bằng một thuật toán có tên RankBrain.

Như chúng ta đã thảo luận vấn đề trước đó. Đó là sự không phù hợp giữa ngôn ngữ được sử dụng trong các truy vấn tìm kiếm và nội dung mong muốn.

RankBrain của Google được cung cấp bởi các công nghệ vượt trội hơn nhiều so với LSI. Theo thuật ngữ của người học, RankBrain hiểu ý nghĩa của những từ và cụm từ thậm chí không quen thuộc bằng cách sử dụng các thuật toán học máy phức tạp.

Và điều đó là rất lớn khi bạn xem xét bằng 15% tất cả các truy vấn tìm kiếm mới.

Chúng ta có thể coi RankBrain là một bản nâng cấp với Hummingbird, không phải là một thuật toán tìm kiếm độc lập. Đó là một trong những tín hiệu xếp hạng mạnh nhất, nhưng điều duy nhất bạn có thể chủ động làm để tối ưu hóa nó là đáp ứng mục đích tìm kiếm cho người dùng.

BERT

Bidirectional Encoder Representations from Transformers hay còn gọi tắt BERT, là bản nâng cấp lớn mới nhất về cách hoạt động của Semantic Search. Nó ảnh hưởng đến khoảng 10% tất cả các truy vấn kể từ cuối năm 2019.

Đừng lo lắng; tôi cũng mất khá nhiều thời gian để nhớ BERT được viết tắt của từ gì.

Tất cả những gì mà bạn cần nhớ là BERT cải thiện sự hiểu biết về các câu và truy vấn dài, phức tạp. Đó là một giải pháp nhằm đối phó với sự mơ hồ và sắc thái vì nó cố gắng hiểu ngữ cảnh của từ tốt hơn.

Và mặc dù bạn không thể làm bất cứ điều gì để tối ưu hóa cho BERT, nhưng thật tốt khi viết nó có nghĩa là gì và nó có tác dụng gì.

Cách điều chỉnh SEO cho Semantic Search

Tôi đã đưa ra một số gợi ý và mẹo trong suốt bài viết này. Bây giờ là lúc chúng ta thực hành

  • Nhắm mục tiêu chủ đề, không phải từ khóa.
  • Đánh giá mục đích tìm kiếm
  • Sử dụng Semantic HTML
  • Sử dụng Schema Markup
  • Xây dựng thương hiệu của bạn thành thực thể trong Knowledge Graph
  • Xây dựng mức độ liên quan thông qua các liên kết

1. Nhắm mục tiêu chủ đề, không phải từ khóa

Từ thuở ban đầu của SEO, bạn có thể có được xếp hạng cao với các phần nội dung riêng biệt về cùng một chủ đề, nhưng nhắm mục tiêu các từ khóa hơi khác nhau như:

  • mở thẻ đồ thị
  • mở thẻ meta đồ thị
  • và thẻ meta
  • mở thẻ đồ thị
  • đồ thị mở là gì
  • facebook mở thẻ đồ thị

Đó không còn là trường hợp nữa. Giờ đây, Google hiểu rằng tất cả những tìm kiếm này đều có ý nghĩa giống nhau và hầu hết xếp hạng các trang giống nhau cho tất cả chúng.

Bạn hãy ghi nhớ điều này khi tạo nội dung. Mục đích không còn là xếp hạng cho một từ khóa, mà là để bao quát cả một chủ đề chuyên sâu để Google xếp hạng trang của bạn cho nhiều từ khóa tương tự và từ khóa dài.

Ví dụ: Một bài viết của Ahrefs về thẻ meta Open Graph xếp hạng tốt cho hàng trăm từ khóa. Nhiều cách trong số này là các cách tìm kiếm tương tự khác, nhưng một số là các chủ đề phụ như “og:title”,”og url” và “og:image”.

Ahrefs có thể xếp hạng cho tất cả các từ khóa này bởi vì họ đã viết một bài viết chuyên sâu về chủ đề, không chỉ là viết về một từ khóa đơn lẻ.

Xem báo cáo này để biết trang xếp hạng hàng đầu về chủ đề là một cách hay để hiểu chủ đề phụ mà bạn cần viết.

Ví dụ: Giả sử bạn muốn viết một bài về cách trồng măng tây. Nếu bạn cắm trang xếp hạng hàng đầu cho từ khóa “trồng măng tây” vào Site Explorer của Ahrefs và kiểm tra báo cáo Organic Keywords, bạn sẽ thấy rằng trang xếp hạng cho các từ khóa này trong số các từ khóa khác. Như là:

  • cách thu hoạch măng tây
  • cách chăm sóc măng tây
  • điều kiện trồng măng tây
  • trồng măng tây khi nào
  • nơi tốt nhất để trồng măng tây
  • sâu bao nhiêu để trồng măng tây

Đây là tất cả những điều mà bạn muốn đề cập nhằm tạo ra một bài đăng chuyên sâu, nhận được nhiều lưu lượng truy cập không phải trả tiền (Organic Traffics) nhất có thể.

Tuy nhiên, một lời cảnh báo được đưa ra là hãy nhắm mục tiêu đến một chủ đề cụ thể không có nghĩa là bạn nên bao quát hoàn toàn mọi thứ liên quan đến chủ đề đó hoặc đi vào quá sâu.

Chẳng hạn, lấy bài viết này làm ví dụ. Tôi có thể đã dành hàng chục giờ để nghiên cứu xử lý ngôn ngữ tự nhiên và đi sâu vào các kỹ thuật của Semantic Search. Tuy nhiên, tôi đã không làm điều đó bởi vì hầu hết mọi người không quan tâm đến nó.

2. Đánh giá mục đích tìm kiếm

Bạn vẫn có thể xuất bản nội dung xoay quanh một chủ đề nhất định dù cho nó không phù hợp với mục đích tìm kiếm.

Giả sử bạn là một người đam mê về Marketing Data và bạn nhìn thấy cơ hội để nhắm mục tiêu về chủ đề “Báo cáo SEO”. Đương nhiên, bạn muốn chia sẻ mọi thứ cần thiết để tạo báo cáo SEO tốt nhất.

Vì vậy, bạn nghĩ ra một cái gì đó như “Sử dụng sức mạnh của QUERY để tạo báo cáo SEO tốt nhất” hay “Cách sử dụng Python dự báo lượng truy cập, nhu cầu cho SEO”.

Đây thực sự có thể là phần nội dung cuối cùng dẫn đến báo cáo SEO tốt nhất. Nhưng hầu hết những người tìm kiếm về chủ đề này sẽ không quen thuộc với nhiều chức năng của Google trang tính. Họ chỉ muốn một cái gì đó có thể làm công việc cho họ:

Đánh giá mục đích tìm kiếm

Vì vậy, trước khi bạn bắt đầu phác thảo một phần nội dung mới, hãy xem các trang xếp hạng hàng đầu để có thể tìm ra được mục đích tìm kiếm.

3. Sử dụng Semantic HTML

Trước khi có thể tiến tới Semantic Search, chúng ta phải bắt đầu chuyển hướng sang Semantic Web.

Khái niệm ban đầu về WWW có thể được hiểu là các tài liệu liên kết với nhau được tiêu chuẩn hóa mà không có ý nghĩa rõ ràng. Giờ đây, rõ ràng là chúng ta cần ý nghĩa.

Và tất cả bắt đầu với HTML cơ bản của bạn.

So sánh các phần tử HTML sau:

Sử dụng Semantic HTML

Semantic HTMl bổ sung ý nghĩa cho mã để máy móc có thể nhận ra các khối điều hướng, đầu trang, chân trang, bảng hoặc video.

HTML5 cung cấp các yếu tố Semantic nhất, mà hầu hết các chủ đề CMS hiện đại đã sử dụng. Nếu bạn không biết cách sử dụng, thường sẽ có một plugin có thể giúp bạn sử dụng chúng.

Nhưng Semantic HTML vẫn còn khá nhiều hạn chế. Trong khi nó nói, “đây là cái bàn, đây là chân trang”, nó không truyền đạt ý nghĩa của nội dung trên thực tế. Đó là lý do vì sao chúng tôi sử dụng schema markup.

4. Sử dụng Schema Markup

Schema Markup là một cách bổ sung nhằm đánh dấu các trang của bạn. Nó còn được gọi là Structured Data, có thể được mô tả như một khung Semantic chung cho trang web.

Trang web Schema.org chứa hàng trăm loại được liên kết với các thuộc tính. Bạn có thể sử dụng những thứ này để đánh dấu nội dung của mình theo cách mà Google dễ hiểu mà không cần phải sử dụng các thuật toán phức tạp.

Ví dụ: Google sẽ dễ dàng hơn trong việc trích xuất ý nghĩa từ nội dung có cấu trúc như thế này:

cooking time: 20 minutes
calories: 80

Hơn là từ ngôn ngữ tự nhiên như thế này:

It will take 20 minutes to make the pancakes. Even better, these are low-calorie pancakes—around 80 per serving.

Vì vậy, khi người dùng muốn biết mất bao lâu để nấu một chiếc bánh crepes hoặc bao nhiêu calo, Google có thể cung cấp cho bạn thông tin một cách tốt nhất.

5. Xây dựng thương hiệu của bạn thành thực thể trong Knowledge Graph

Tiêu đề trong phần này khá là dễ hiểu bởi vì trước đó tôi đã nói về các thực thể, vì vậy tôi sẽ chỉ cho bạn về bài viết của VietMoz về cách đi vào Google’s Knowledge Graph.

Trong số tất cả các mẹo về điều chỉnh SEO thành Semantic Search, đây là mẹo khó nhất để có thể biến thành hiện thực.

Đây là hệ quả về lâu dài của việc xây dựng thương hiệu và áp dụng phần còn lại của những mẹo này.

6. Xây dựng mức độ liên quan thông qua các liên kết

Liên kết trước đây là một trong những chỉ số đầu tiên của mức độ liên quan. Nếu như tài liệu A được liên kết với tài liệu B, chúng có thể được coi là liên quan với nhau.

Cả liên kết nội bộliên kết bên ngoài từ các trang có liên quan bằng cách sử dụng văn bản liên kết tự nhiên giúp cho Google hiểu được nội dung của bạn có thể đang nói về điều gì – ngay cả trước khi xử lý nội dung đó.

Tóm lại

Semantic Search đã thay đổi toàn bộ hệ sinh thái nội dung. Người dùng thì nhận được nội dung có giá trị và phù hợp hơn, điều này sẽ thúc đẩy các nhà sản xuất nội dung cho ra những nội dung tốt, tiếp cận trực tiếp tới người dùng.

Trong khi các công nghệ và thuật toán phức tạp có liên quan, các nguyên tắc của Semantic Search rất dễ hiểu. Bây giờ bạn đã có thể dễ dàng thực hiện bất kỳ sự thay đổi nào cần thiết và chứng minh cho SEO trong tương lai.

Nguồn: Ahrefs, Moz, Bloomreach.

Cung Minh Triều có nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Content Marketing và Marketing. Hiện tại, Triều đang làm việc tại phòng Marketing của VietMoz Academy và Công ty máy tính An Phát.

Bài viết liên quan

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Cung Minh Triều có nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Content Marketing và Marketing. Hiện tại, Triều đang làm việc tại phòng Marketing của VietMoz Academy và Công ty máy tính An Phát.