Khái niệm tìm kiếm ngữ nghĩa
Tạo nội dung hấp dẫn giống như viết một bản nhạc tấu. Giống như một nhà soạn nhạc tài năng đều lựa chọn từng nốt nhạc một để tạo ra một tác phẩm âm nhạc cảm động, chủ sở hữu trang web cũng lựa chọn từng từ một để tạo ra nội dung thu hút khán giả của họ.
Tuy nhiên, với sự thay đổi không ngừng của hành vi người tiêu dùng, chỉ việc tạo ra nội dung xuất sắc không đủ. Bạn cũng phải chủ động giúp khách hàng của mình tìm thấy chính xác những gì họ đang tìm kiếm.
Từ việc nghiên cứu từ khóa hiệu quả nhất đến tối ưu hóa nội dung của bạn để tăng khả năng hiển thị, mọi chi tiết đều là quan trọng để đảm bảo khán giả mục tiêu của bạn khám phá kiệt tác của bạn.
Đây là lúc khái niệm tìm kiếm ngữ nghĩa cách mạng xuất hiện.
Khái niệm tìm kiếm ngữ nghĩa là gì?
Tìm kiếm ngữ nghĩa là cách mà một công cụ tìm kiếm đầu tiên cố gắng hiểu ý nghĩa đằng sau truy vấn tìm kiếm của người dùng - ngữ cảnh và mục đích - thay vì chỉ hiển thị kết quả phù hợp với từ khóa của bạn.
Nó sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thuật toán học máy (MI) để giải thích tại sao bạn đang tìm kiếm một từ khóa cụ thể và bạn định làm gì với kết quả tìm kiếm của mình trước khi cung cấp kết quả phù hợp với truy vấn của người dùng.
Điều này quan trọng vì:
- Con người sử dụng các từ, ngôn ngữ và ngữ điệu khác nhau để diễn đạt truy vấn của họ (một người có thể tìm kiếm "gà hầm," trong khi người khác có thể truy vấn "cách làm một món gà hầm một nồi với thịt và rau").
- Các truy vấn tìm kiếm có thể không rõ ràng và có nhiều ý nghĩa ("quả táo" có thể tham chiếu đến cả trái cây và công ty công nghệ).
- Nó giúp công cụ tìm kiếm hiểu được mối liên hệ và ý nghĩa giữa các từ (ví dụ: 'mèo' liên quan đến 'mèo con', hoặc 'pizza' liên quan đến 'món ăn Ý').
Ví dụ, nếu bạn tìm kiếm "địa điểm sushi hàng đầu trong thành phố", công cụ tìm kiếm của bạn sẽ không chỉ tìm kiếm các từ khóa "địa điểm", "sushi" và "hàng đầu"; nó cũng sẽ xem xét vị trí của bạn, các tìm kiếm trước đó và hành vi người dùng. Vì vậy, ví dụ, nếu bạn đang ở New York và bạn đã tìm kiếm về ẩm thực Nhật Bản trước đây, kết quả của bạn có thể bao gồm các địa điểm sushi hàng đầu trong khu vực của bạn phục vụ các món Nhật Bản chính hiệu.
Đây là cách tìm kiếm ngữ nghĩa giúp người dùng nhận được kết quả tìm kiếm chính xác và hướng đến sở thích và lựa chọn cụ thể của họ. Đây là một công nghệ quan trọng để đáp ứng nhu cầu ngày càng phát triển của khán giả của bạn. Nó không chỉ tăng lưu lượng tìm kiếm của bạn mà còn cung cấp thông tin cho khán giả của bạn một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn.
Lịch sử của tìm kiếm ngữ nghĩa và ảnh hưởng của nó đối với SEO
Dưới đây là một cái nhìn về lịch sử của các bản cập nhật và yếu tố xếp hạng đã biến Google trở thành một công cụ tìm kiếm tiên tiến và mạnh mẽ có khả năng hiểu được các truy vấn phức tạp, đoán trước nhu cầu và cung cấp kết quả chính xác.
Knowledge Graph
Được giới thiệu vào năm 2012, Knowledge Graph của Google là một cơ sở dữ liệu thông tin công cộng được sử dụng để cung cấp cho người dùng kết quả tìm kiếm chính xác và liên quan hơn. Nó đã trở thành một yếu tố quan trọng trong cách Google xếp hạng kết quả tìm kiếm từ khi ra mắt.
Knowledge Graph hoạt động bằng cách thu thập và tổ chức thông tin về các thực thể - như người, địa điểm, vật thể, mối quan hệ và khái niệm - vào một cơ sở dữ liệu có cấu trúc. Thông tin này sau đó được sử dụng để giúp trả lời các truy vấn tìm kiếm một cách chính xác hơn bằng cách cung cấp thông tin ngữ cảnh về các thực thể được tìm kiếm. Ví dụ, nếu bạn tìm kiếm "Barack Obama", Knowledge Graph sẽ cung cấp một hộp thông tin bao gồm hình ảnh, thông tin tiểu sử cơ bản như ngày sinh và nghề nghiệp, và các thực thể liên quan như vợ, con và đảng chính trị của ông. Điều này cho phép người dùng nhanh chóng hiểu được ai là Barack Obama và vai trò của ông trong chính trị mà không cần phải lục lọi qua rất nhiều kết quả tìm kiếm không liên quan.
Bạn cũng có thể tìm kiếm các truy vấn phức tạp hơn, chẳng hạn như "khoảng cách đến mặt trời". Trong trường hợp này, Knowledge Graph sẽ cung cấp một hộp chứa khoảng cách đến mặt trời theo dặm, cũng như thông tin liên quan khác như nhiệt độ và khối lượng của mặt trời.
Hummingbird
Cập nhật Hummingbird của Google, được ra mắt vào năm 2013, là một bước tiến lớn trong tìm kiếm ngữ nghĩa. Nó cải thiện khả năng của Google hiểu ý nghĩa đằng sau truy vấn tìm kiếm và cung cấp kết quả phù hợp hơn dựa trên ý định của người dùng.
Trước cập nhật Hummingbird, nếu bạn gõ "huấn luyện viên thể dục" vào Google, bạn có thể nhận được kết quả phù hợp với những từ khóa đó. Nhưng với Hummingbird, Google sẽ hiểu rằng bạn đang tìm kiếm một huấn luyện viên thể dục gần bạn và có thể cung cấp kết quả phù hợp với vị trí của bạn, chẳng hạn như "những huấn luyện viên thể dục tốt nhất ở New York City".
RankBrain
RankBrain là một thuật toán dựa trên trí tuệ nhân tạo giống như một trợ lý số hóa giúp Google xử lý ý định đằng sau một truy vấn tìm kiếm.
Nó xác định các khái niệm liên quan, cụm từ, từ đồng nghĩa và ngữ nghĩa liên quan để cung cấp kết quả tìm kiếm tốt nhất có thể. Ví dụ, nếu bạn gõ "người không được đặt tên," công cụ tìm kiếm biết bạn đang tìm kiếm gì mà không cần chỉ định nhân vật Voldemort.
Hoặc ngay cả khi bạn viết sai chính tả "Iron Man," bạn vẫn sẽ nhận được kết quả liên quan.
BERT
BERT (Biểu diễn mã hóa song hướng từ Transformers) là một thuật toán dựa trên trí tuệ nhân tạo được phát triển bởi Google vào năm 2019. Giống như Hummingbird, BERT tập trung chỉ vào việc hiểu ý định tìm kiếm của người dùng và ý nghĩa ngữ cảnh của truy vấn.
Ví dụ, dù người dùng nhập "pizza hut nyc thin crust non veg" hoặc "thin crust non veg pizza hut nyc", Google có thể suy ra rằng cả hai truy vấn có nghĩa tương tự.
MUM
MUM (mô hình đa thống nhất) được cho là nhanh gấp 1000 lần và mạnh mẽ hơn BERT. Không chỉ hiểu ngôn ngữ tự nhiên, MUM còn có thể hiểu chủ đề tổng thể và đề xuất các chủ đề con để hiểu sâu về chủ đề.
Ví dụ, nếu bạn tìm kiếm thông tin về chủ đề "hiện tượng nóng lên toàn cầu", với MUM, Google có thể tạo ra các chủ đề con để cung cấp hiểu biết sâu hơn về chủ đề.
Ví dụ, MUM có thể đề xuất các chủ đề con như "nguyên nhân gây nóng lên toàn cầu," "ảnh hưởng lên mực nước biển," "giải pháp năng lượng tái tạo" và "chính sách chính phủ."
Tầm quan trọng của tìm kiếm ngữ nghĩa đối với SEO
Khi một tìm kiếm ngữ nghĩa được khởi đầu, công cụ tìm kiếm của bạn kết hợp ý định của người dùng và ngữ cảnh của truy vấn và xây dựng mối quan hệ giữa tất cả các từ trong truy vấn tìm kiếm của bạn - từ đó đem lại kết quả SERP chính xác nhất.
Nhưng điều này đóng góp vào SEO như thế nào? Dưới đây là 5 lý do tại sao tìm kiếm ngữ nghĩa quan trọng đối với SEO:
1. Đáp ứng ý định người dùng
Tìm kiếm ngữ nghĩa nhằm đáp ứng ý định đằng sau truy vấn tìm kiếm của người dùng, cải thiện xếp hạng tìm kiếm, tăng khả năng hiển thị của trang web, nâng cao trải nghiệm người dùng và hỗ trợ tối ưu hóa tìm kiếm bằng giọng nói.
2. Cải thiện xếp hạng tìm kiếm
Với việc hiểu ý nghĩa và ngữ cảnh của truy vấn tìm kiếm, tìm kiếm ngữ nghĩa giúp cải thiện xếp hạng tìm kiếm của bạn. Công cụ tìm kiếm sẽ hiểu rõ hơn về nội dung của bạn và đánh giá cao nội dung có giá trị, phù hợp với người dùng.
3. Tăng khả năng hiển thị của trang web
Khi bạn sử dụng tìm kiếm ngữ nghĩa, trang web của bạn có khả năng xuất hiện trong kết quả tìm kiếm chính xác hơn. Điều này tăng cơ hội khách hàng tiềm năng tìm thấy trang web của bạn và tăng lưu lượng truy cập.
4. Nâng cao trải nghiệm người dùng
Với việc cung cấp kết quả tìm kiếm chính xác và liên quan, tìm kiếm ngữ nghĩa cải thiện trải nghiệm người dùng. Người dùng sẽ dễ dàng tìm thấy thông tin mà họ đang tìm kiếm và có trải nghiệm tìm kiếm tốt hơn trên trang web của bạn.
5. Hỗ trợ tối ưu hóa tìm kiếm bằng giọng nói
Với việc ngày càng nhiều người sử dụng tìm kiếm bằng giọng nói, tìm kiếm ngữ nghĩa trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Nó giúp công cụ tìm kiếm hiểu được ý định và ngữ cảnh của truy vấn bằng giọng nói và cung cấp kết quả phù hợp cho người dùng.
