Новости
    Послуга прокату дитячих товарів
    Дети действительно растут очень быстро и те вещи, которые еще вчера были очень велики по размеру, завтра уже будут катастрофически малы. Поэтому гардероб малыше постоянно приходится обновлять. С этим

    Заказать Детский квест для детей
    Сейчас огромной популярностью среди маленького поколения являются игровые квесты для детей. Буквально 5 лет назад в этом направлении толком никто не разбирался, но за последние годы каждый второй ребенок

    Детская парикмахерская киев
    Парикмахерские от одного до трех кресел обычно открывают при учреждениях, клубах, воинских частях и т. д. в качестве филиалов крупных парикмахерских. Городские же парикмахерские имеют от четырех кресел

Как поисковые и социальные системы используют семантический поиск

  1. Семантический поиск
  2. Как метаданные используются поисковыми системами?
  3. Семантическая технология помогает обеспечить соответствующие ответы
  4. Поисковики становятся двигателями ответа
  5. Увеличение CTR с помощью семантической разметки
  6. Семантическая технология усыновление расширяет
  7. Семантические SEO преимущества

Термин «семантический поиск», безусловно, не нов. Однако сегодня оно приобрело новое измерение и последствия как для поисковых, так и для социальных систем. Кроме того, это оказало сильное влияние на целевую семантическую рекламу.

Эта специальная серия будущих статей о семантическом поиске рассмотрит историю развития семантической технологии и почему она стала настолько коммерчески жизнеспособной и актуальной. Также будет рассмотрено, как технология позволяет «механизмам ответов», а не простым поисковым системам, улучшать взаимодействие с пользователем.

Например, посмотрите на прямой ответ на запрос [день рождения Барака Обамы] в Google.

Например, посмотрите на прямой ответ на запрос [день рождения Барака Обамы] в Google

Согласно объявлениям в блоге внутреннего поиска Google, это только начало создания механизма «искусственного интеллекта» или компьютера «Звездный путь» ».

Следует отметить комментарий, размещенный в конце блога Google анонсирование графа знаний Амит Сингал:

« Мы гордимся нашим первым детским шагом - Графиком знаний - который позволит нам сделать поиск более разумным, приблизив нас к« компьютеру Star Trek », который я всегда мечтал создать ».

Семантический поиск

Многие технологии искусственного интеллекта, НЛП (обработки естественного языка) или машинного обучения могут быть названы «семантическими технологиями». Семантический означает «значение», поэтому семантические технологии в целом не просто включают семантический поиск.

Тем не менее, многие из них могут быть использованы для улучшения поиска, такие как семантически ориентированная реклама, автоматическое распознавание тем и многое другое. Многие семантические технологии соответствуют базовым онтологиям, которые считаются просто словарями или лексиконами.

В целях «семантического SEO» мы будем ссылаться, в первую очередь, на понятия, связанные с семантической сетью и ее принятием Google и другими основными поисковыми и социальными системами. Я имею в виду используемые онтологии или словари, которые охватывают семантику или концепции, и синтаксис, определенный в метаданных с разметкой на странице.

Семантический поиск, поскольку он используется на современном языке, по сути является понятием использования или использования метаданных для улучшения поиска в документах. В случае поисковых систем это более явно относится к встраиванию метаданных в HTML5 (с использованием семантической разметки, форматов или синтаксиса HTML5, которые в настоящее время поддерживаются поисковыми системами: RDFa Lite и микроданные).

Как метаданные используются поисковыми системами?

Одним из примеров является улучшенное отображение в результатах поиска - Rich Snippets от Google, Bing Tiles или Yahoo SearchMonkey. Усовершенствованные дисплеи также обеспечивают более визуально привлекательные дисплеи и интерфейсы с соответствующим увеличением CTR.

Другим аспектом использования этой информации для поисковых систем является прямой поиск по этим использованным метаданным - примеры могут включать Sindice.com или Google с графиком знаний и каруселью знаний.

Это большая часть эволюции поисковых систем от производства ряда вероятностных результатов или «голубых ссылок» до превращения в «механизмы ответов». Пользователи определенно считают утомительным выполнение нескольких запросов, чтобы получить (или нет) ответ на запрос. Актуальность в ответе на запрос - это все, и существует множество способов использования семантических технологий для достижения этой цели.

Методы машинного обучения также могут быть использованы для обеспечения / улучшения проверки темы. Хронология Семантическая паутина принятие показано ниже:

  • Yahoo! Открывается Поиск Обезьяны: февраль 2008
  • Bing приобретает Powerset : июль 2008
  • Google представляет обзоры и сводные обзоры с использованием богатых фрагментов: май 2009 г.
  • Google вводит указание лицензии на изображение с помощью RDFa: август 2009 г.
  • Google вводит поддержку RDFa для видео: сентябрь 2009
  • Google призывает веб-мастеров «помочь нам сделать Интернет лучше» с помощью богатых фрагментов: октябрь 2009 г.
  • Google объявляет об использовании структурированных данных для описания организации: март 2010
  • Google объявляет богатые фрагменты для рецептов: апрель 2010
  • Google объявляет о выходе новых фрагментов: апрель 2010 г.
  • facebook объявляет протокол открытых графов на основе RDFa : Апрель 2010
  • Google приобретает MetaWeb: июль 2010
  • Google Refine объявлен в ноябре 2010 г.
  • Google объявляет богатые фрагменты для торговых сайтов: ноябрь 2010
  • Google, Yahoo и Bing объявляют Schema.org : Июнь 2011

Семантическая технология помогает обеспечить соответствующие ответы

Именно в этот момент три основные поисковые системы собрались вместе и объявили о поддержке schema.org не только отклоняется от предыдущих стандартов разметки (а именно RDFa) и первоначально объявляет о поддержке только микроданных (впоследствии измененных из-за шума в сообществе семантической паутины), а также логически соглашается со стороны поисковых систем использовать информацию, которая преобразуется в высокие стандарты, качество данных и определения стандартов.

Давно целью любой поисковой системы было предоставление не просто серии ссылок, а актуальных актуальных ответов. Эти возможные ответы могут быть получены путем использования вышеупомянутых механизмов.

Определение намерений пользователя является еще одним средством использования семантической технологии. Это может быть сделано:

  • Правильная интерпретация части запроса или запроса в целом
  • Предоставление «лучшего предположения» при ответе путем непосредственного обоснования ранее подтвержденной информации из надежных источников
  • Агрегирование и расширение этой базы знаний или сети данных или графической базы данных путем добавления потребляемой информации и / или рассуждений об этом.

Создание или публикация этой информации в виде встроенных метаданных, скажем, в HTML5, может быть осуществлено путем добавления микроданных или RDFa Lite, как это определено в блогах Google и других блогах. Однако это всего лишь синтаксисы, которые могут быть использованы или понятны поисковыми системами и совместимы с HTML5.

Другая проблема - это словари (или онтологии, или таксономии). Поскольку стандарты всегда являются преимуществом во многих сферах, три поисковых системы - Google, Bing и Yahoo - согласились на использование стандартного словаря или онтологии, объявленного schema.org. 2 июня 2011 г. , Поисковые системы имеют настолько большую пользовательскую базу, что на самом деле имеют право поручать использование онтологий или словарей.

Сообщество Semantic Web имеет много других определенных онтологий / словарей и предоставляет их как открытый исходный код ( GoodRelations для электронной коммерции , FOAF SIOC , Wordnet , DBpedia - взято из Википедии и больше).

Schema.rdfs.org имеет большой набор ресурсов для тех, кто хочет начать работу, так как есть учебники, программное обеспечение и инструменты для автоматического создания структурированной разметки и многое другое.

org   имеет большой набор ресурсов для тех, кто хочет начать работу, так как есть учебники, программное обеспечение и инструменты для автоматического создания структурированной разметки и многое другое

Давайте продолжим график внедрения Semantic Web с момента объявления schema.org.

Больше музыкальных форматов: 08/2011

Микроданные и спортивная статистика из НФЛ: 8/22/11

Предстоящие концерты: 2012/02

Предстоящие концерты:   2012/02

Поисковики становятся двигателями ответа

Этот график завершается во время написания введение графа знаний и Карусель знаний в мае 2012 года.

График знаний является прямым расширением Freebase и дополняется другой потребляемой информацией из «структурированной разметки», определенной в schema.org или сочтенной Google соответствующей.

Сам график знаний изображен в правой части запроса и является еще одним примером того, как Google переводит свои запросы на запросы «механизма ответов» из основанной на фактах или агрегированной информации.

В июне 2012 года Twitter объявил о своих «карточках Твиттера», способе «прикреплять события в СМИ к твитам, которые ссылаются на ваш контент». Подробнее об этом можно прочитать в посте на semanticweb.com ,

В июле 2012 года Google Webmaster Central представил Панель структурированных данных для веб-мастеров , позволяя им видеть потребленные структурированные данные. Дополнительные пояснительные комментарии, указывающие на приверженность Google этому курсу действий, могут быть интерпретированы вместе с постом.

«Структурированные данные становятся все более важной частью веб-экосистемы. Google использует структурированные данные несколькими способами, включая богатые фрагменты которые позволяют веб-сайтам выделять определенные типы контента в результатах поиска. Веб-сайты участвуют, размечая свой контент, используя стандартные форматы и схемы ».

Ниже показано представление на уровне сайта около 2 миллионов аннотаций для книг schema.org:

Обратите внимание на изображение результатов для группы «Coldplay». В этот дисплей четко интегрирована богатая разметка фрагментов для schema.org (музыка и т. Д.).

Ниже приведено описание графика знаний в сочетании с функциями карусели знаний, а именно с полосой прокрутки в верхней части. График знаний расширяется от просто Freebase и других связанных источников данных через проверенные проверенные страницы и надежные источники, содержащие структурированную разметку согласно Семантическая паутина связанные методы.

Запрос, введенный для показа ниже, был «Фильмы Тома Круза». Карусель знаний глобально доступно на английском языке по состоянию на сентябрь 2012 года.


Приведенный выше пример, безусловно, свидетельствует о том, как эти улучшенные дисплеи потребляют ресурсы SERP.

Увеличение CTR с помощью семантической разметки

Другим важным аспектом Semantic SEO или схемы является увеличение CTR для размеченных элементов и невероятное увеличение площади экрана, используемой графом знаний / каруселью и Rich Snippets, а также другой информацией, собираемой Google (например, места и события в RHS). Google, где обычно отображаются результаты Графа знаний).

Пример показан ниже:

Пример показан ниже:

В качестве указания на то, куда это идет, стоит взглянуть на идеи Google для поиска и увидеть результирующий график. Я ввел термин [семантический поиск], и результаты можно увидеть ниже.

Семантическая технология усыновление расширяет

Интересно посмотреть, какие термины встречаются как наиболее популярные. Кроме того, пик на графике ниже иллюстрирует влияние Семантическая поисковая система WalMart что привело к росту бизнеса на 10-15%.

Другим важным моментом является сопоставление терминов более высокого порядка в schema.org с вертикалями в Google, Bing и других движках. Когда пользователь выбирает конкретную вертикаль на изображении ниже, очевидно, что намного легче определить намерение в запросе.

Не стесняйтесь сравнивать их с полным набором на официальном сайте schema.org. В качестве эксперимента я фактически загрузил схему (версию для совы) с официального сайта schema.org.

Используя инструмент под названием Протеже и, глядя на получившееся иерархическое отображение, он на самом деле дает отличное графическое представление об этом. Я сосредоточился на расширении «места», но вы можете выбрать любой вариант, который вы выберете:

Я сосредоточился на расширении «места», но вы можете выбрать любой вариант, который вы выберете:

Семантические SEO преимущества

Таким образом, Semantic SEO и Semantic Technologies приносят много преимуществ поисковым системам.

  • Улучшение визуального отображения (Rich Snippets) в поисковой выдаче
  • Поисковые системы для поиска по этим данным соответствующих ответов, чтобы получить более релевантные результаты.
  • Классификаторы и другие механизмы машинного обучения могут использоваться поисковыми системами для проверки информации о темах на страницах
  • Помощь в определении намерений пользователя (контекст улучшает отзыв / релевантность)

Будущие статьи этой серии будут более подробно погружаться в конкретные вертикали, более подробно разъясняя, как вертикальный поиск улучшает релевантность и определяет намерения пользователя, рассматривая семантические технологии, используемые в механизмах рекомендаций, семантической рекламе и многом другом!

Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат автору гостя и не обязательно относятся к Search Engine Land. Штатные авторы перечислены Вот ,


Об авторе

Как метаданные используются поисковыми системами?