Post by account_disabled on Jan 8, 2024 6:39:02 GMT
考虑到不存在情绪偏见，人们会期望出现相同的 SERP 或特色片段。然而，现实与这一假设相去甚远。 正如您所看到的，针对查询“are reptiles good pets”显示的特色片段与针对查询“are reptiles bad pets”显示的结果并不具有相同的视角。 从精选片段中我们可以清楚地了解到，谷歌正在对那些情绪或至少上下文与用户搜索内容相符的页面进行排名。这与谷歌的声明相矛盾。 以下是谷歌专家丹尼·沙利文对此的看法： “......搜索“爬行动物是好 WhatsApp 号码数据 宠物吗”的人应该得到与“爬行动物是坏宠物吗”相同的特色片段，因为他们正在寻找相同的信息：爬行动物如何评价为宠物？然而，我们提供的特色片段相互矛盾。 争论爬行动物是好宠物的页面似乎最适合那些搜索爬行动物好宠物的人。
同样，一个认为爬行动物是坏宠物的页面似乎最适合那些搜索爬行动物是坏宠物的人。我们正在探索应对这一挑战的解决方案，包括展示多种回应。” 重点是谷歌正在探索展示多种解决方案。 那么我们如何分析内容的情感呢？ 最好的方法是使用情感分析工具。在 Thatware，我们开发了一种工具，可以根据情绪（积极、消极和中性）识别文档中不同类型的单词。 在此基础上，它为您的内容提供总体情绪得分。 实体显着性 自从蜂鸟算法出现以来，我们已经在前面的段落中讨论了谷歌如何识别实体，而不是关键字。Google 的首要任务始终是最好地了解搜索查询的上下文。 谷歌做到这一点的一种方法是通过一种称为实体显着性的技术。 实体显着性技术远远超出了 TF-IDF 等传统技术的范围，即通过使用不同实体之间的现有关系来查找文档中的相关关键字或短语。 发现其重要性的最佳方法是使用Google 的知识图谱 API。 当您键入查询时，假设“Marvel”，它会返回一组实体并分配一个置信度分数（也称为显着性分数）。 尽管谷歌从未定义过显着性分数，但我们认为它衡量的是以下内容： Google 对这就是我们在查询中引用的实体（即它是否将字符串与实体相匹配）的信心有多大。 在不明确的情况下，根据 Google 对意图的感知，哪个实体是最有可能的候选者。 在不是直接对应查询的实体的情况下，实体之间的关系有多密切。 但值得注意的是，这些显着性分数并不表明 Google 使用这些来构建 SERP。请记住，Google 使用 201 个排名因素和其他信号的组合来为每个查询构建 SERP。 SEO 可以做什么？ 根据我们上面学到的知识，我们可以将显着性归因于一种权威分数。
因此，我们 SEO 努力的目标自然是随着时间的推移逐渐提高显着性分数。 这符合 Google 的 EAT 指南，其中显着性分数倾向于品牌或内容的可信度。这就是我们认为可以提高显着性分数的方式。 通过研究和我们的经验，我们发现品牌显着性分数随着参考次数的增加而增加。因此，反向链接和类似的信号（例如社交存在和搜索量）必须影响显着性分数。 此外，显着性分数很容易受到新流行度的影响。 合并页面以提高 GOOGLE 排名：内容合并 101 姓名 电子邮件地址 网址 主题集群模型的优点 多年来，SEO 的竞争力不断增强。随着互联网上充斥着越来越多的相互竞争的网站，对大容量的广泛商业关键词进行排名变得越来越困难。 内容合并 紧接着，Hubspot 在 2017 年 5 月发布了一篇文章，概述了他们如何在“内容营销”和“内容策略”等广泛关键词上排名的策略。他们称之为“主题集群模型”。这是该文章的链接。 本质上， “主题集群（或内容集群）是网站上的一组内容资产，全部集中在一个焦点主题上。” 主题簇由两个组件组成， 针对广泛关键字/主题的支柱页面。 针对与支柱页面具有语义关系的相关和长尾关键字变体的集群内容。 作为一个整体，主题集群不仅正面解决了一个广泛的主题，而且还讨论了所有可能的子主题，回答了问题并以不同的细微差别讨论了该主题。
同样，一个认为爬行动物是坏宠物的页面似乎最适合那些搜索爬行动物是坏宠物的人。我们正在探索应对这一挑战的解决方案，包括展示多种回应。” 重点是谷歌正在探索展示多种解决方案。 那么我们如何分析内容的情感呢？ 最好的方法是使用情感分析工具。在 Thatware，我们开发了一种工具，可以根据情绪（积极、消极和中性）识别文档中不同类型的单词。 在此基础上，它为您的内容提供总体情绪得分。 实体显着性 自从蜂鸟算法出现以来，我们已经在前面的段落中讨论了谷歌如何识别实体，而不是关键字。Google 的首要任务始终是最好地了解搜索查询的上下文。 谷歌做到这一点的一种方法是通过一种称为实体显着性的技术。 实体显着性技术远远超出了 TF-IDF 等传统技术的范围，即通过使用不同实体之间的现有关系来查找文档中的相关关键字或短语。 发现其重要性的最佳方法是使用Google 的知识图谱 API。 当您键入查询时，假设“Marvel”，它会返回一组实体并分配一个置信度分数（也称为显着性分数）。 尽管谷歌从未定义过显着性分数，但我们认为它衡量的是以下内容： Google 对这就是我们在查询中引用的实体（即它是否将字符串与实体相匹配）的信心有多大。 在不明确的情况下，根据 Google 对意图的感知，哪个实体是最有可能的候选者。 在不是直接对应查询的实体的情况下，实体之间的关系有多密切。 但值得注意的是，这些显着性分数并不表明 Google 使用这些来构建 SERP。请记住，Google 使用 201 个排名因素和其他信号的组合来为每个查询构建 SERP。 SEO 可以做什么？ 根据我们上面学到的知识，我们可以将显着性归因于一种权威分数。
因此，我们 SEO 努力的目标自然是随着时间的推移逐渐提高显着性分数。 这符合 Google 的 EAT 指南，其中显着性分数倾向于品牌或内容的可信度。这就是我们认为可以提高显着性分数的方式。 通过研究和我们的经验，我们发现品牌显着性分数随着参考次数的增加而增加。因此，反向链接和类似的信号（例如社交存在和搜索量）必须影响显着性分数。 此外，显着性分数很容易受到新流行度的影响。 合并页面以提高 GOOGLE 排名：内容合并 101 姓名 电子邮件地址 网址 主题集群模型的优点 多年来，SEO 的竞争力不断增强。随着互联网上充斥着越来越多的相互竞争的网站，对大容量的广泛商业关键词进行排名变得越来越困难。 内容合并 紧接着，Hubspot 在 2017 年 5 月发布了一篇文章，概述了他们如何在“内容营销”和“内容策略”等广泛关键词上排名的策略。他们称之为“主题集群模型”。这是该文章的链接。 本质上， “主题集群（或内容集群）是网站上的一组内容资产，全部集中在一个焦点主题上。” 主题簇由两个组件组成， 针对广泛关键字/主题的支柱页面。 针对与支柱页面具有语义关系的相关和长尾关键字变体的集群内容。 作为一个整体，主题集群不仅正面解决了一个广泛的主题，而且还讨论了所有可能的子主题，回答了问题并以不同的细微差别讨论了该主题。