語義搜索於2013年隨著Google的Hummingbird的發布而推出。從那時起，Google的搜索引擎迅速變得更加複雜。ML與RankBrain的集成以及NLP與BERT的集成，使搜索引擎可以更好地理解查詢的上下文並提供更具個性化和針對性的結果。
在這段視頻中，我分享了SEO在當今語義搜索時代要蓬勃發展所需要做的事情。我將討論使用結構化數據創建機器可讀內容的重要性，以及利用鏈接的開放數據來幫助搜索引擎更好地理解您的內容的能力。
因此，正如我在揭幕戰中所說的那樣，我們將討論語義SEO，今天如何應用，它與過去所做的事情有什麼不同以及今天我們可以做些什麼，以便確保我們的網站針對人類和機器進行了優化。
什麼是語義搜索？我們網站上的內容通常主要針對人類。許多內容僅是人類可讀的。因此，搜索引擎或搜尋器很難處理該信息並理解上下文。很長一段時間以來，計算機可以理解的內容與人們可以理解的內容之間存在很大的差距。但是，在過去的幾年中，已經取得了許多進步。而且，隨著Google不斷建立和擴展知識圖譜，他們開始更深入地了解事物。
語義搜索是關於為內容添加結構和含義。它將數據鏈接在一起，以便計算機可以更好地理解我們在說什麼。因此，當我們從Google圖片搜索中查看該圖片時，您會看到將Jaguar用作查詢。
現在，這種搜索還不算老，但是即使現在，搜索引擎在理解該搜索的上下文方面仍然有些困難。我不確定是否要看車或南美叢林貓。目前，搜索引擎正在嘗試做出決定，因此向我們展示了兩者。並且它將根據我單擊的內容和參與的內容來更改結果。
語義網的好處是可以幫助這些爬網程序了解查詢與我們真正了解的內容或由此所期望的內容之間的邏輯聯繫。它正在尋找的是一種稱為實體的東西。我之前已經做過一個視頻，將來我會在此內容上做更多的工作，但是實體是什麼，它本身存在嗎？谷歌可以說它是資料庫中的東西，好吧，捷豹是汽車，捷豹是叢林貓。並且，在圍繞它的單詞的上下文中理解該實體將有助於其更好地準確理解用戶正在嘗試查看和搜索的內容。
因此，在當今的大多數搜索中，爬蟲都在查看這些術語，然後對其進行分解並理解它們，然後使用其具有的知識將它們分類為一個實體，以進行連接。語義搜索並不新鮮。實際上，自2013年左右發布蜂鳥以來，它就已經存在了。這是Google第一次真正返回更有意義的答案並開始了解查詢上下文中的意圖的嘗試。再次，就像我們已經討論過的，它是關於在上下文中創建那些關係連接。蜂鳥是Google驅動搜索的基礎引擎的改版。但在過去幾年中，它發展迅速。因此，我們有了蜂鳥，它仍然存在。這是該演算法背後的基本引擎。但是後來，我們最近有了一些更新，
第一個是RankBrain，我們都知道這是一種機器學習演算法。同樣，這都是關於理解上下文的。然後，就在幾個月前，大約一年前，谷歌發布了伯德。伯德是自然語言處理工具，是同類工具中最先進的。它仍然是目前最先進的。它有助於理解上下文中的單詞。因此，它可以理解這些實體之前和之後的變化，以建立深刻的理解。
然後，這些工具的作用是訪問鏈接的開放式網路，查看鏈接的開放式數據並了解這些實體的含義。這些話是什麼意思？他們的背景是什麼？它提取了已經存儲了數十年的所有這些信息，現在將其應用回搜索查詢中，以更好地了解用戶的需求。這種新方法從根本上改變了搜索引擎以豐富的功能（特別是功能片段，人們也要問的盒子，知識面板，此類事物）顯示結果的方式。通過使用語義SEO的搜索引擎更好地了解頁面上的實體，可以極大地影響這些內容。
當今的SEO必須針對人員和機器進行優化。您不能忽略任何一個。您必須圍繞用戶正在搜索的術語進行優化，並創建吸引他們並滿足他們需求的內容。這就是為什麼我仍然非常注重同理心，理解和用戶心理方面的原因，因為我們必須了解他們搜索的原因，搜索的內容以及對搜索的期望。但是，然後，我們還必須將這些知識應用於搜索引擎，了解它們在尋找什麼，並圍繞實體進行優化，並與知識圖和鏈接的開放數據建立聯繫，從而在機器的內容中創造更深層的含義。自己可以理解。因此，當我們今天接近SEO時，我們確實必須同時查看這些配置文件和角色。
因此，最佳做法仍在發揮作用。像鏈接一樣，它們仍然發揮作用。它仍然可以為您的網站增加價值，表明您的網站具有權威性和可信賴性，並且仍然是搜索時的重要因素。關鍵字和意圖至關重要。因此，我們看一下渠道，了解人們如何在渠道中移動。因此，我們必須發揮作用。我們必須進行關鍵字搜索，主題研究，並了解趨勢，人們正在尋找的東西以及他們如何尋找這些解決方案。而且我們必須擁有獨特的高質量內容。我們不能只創建長格式內容，因為它是長格式並且認為它將排名。它必須是唯一的。它必須是高質量的。它必須滿足並解決用戶的需求和意圖。
但是，如果您想今天獲得知名度，則必須首先了解機器如何解釋實體，至少在基本層面上了解自然語言處理的工作原理，搜索引擎如何在內容中查看您的實體，他們對此有什麼了解，以及他們如何解釋您內容的主要焦點。我們將在將來對此做一些視頻，並進一步介紹一些最佳實踐，但這是所有SEO都需要至少有所了解的基本事實。
而且，您還需要利用結構化數據。這是我們在本頻道上討論的很多內容，以及如何組織內容，組織頁面並添加其他信息層，以便機器可以更好地了解我們所處內容和內容試圖說。
最後，您需要能夠將內容與鏈接的開放數據連接起來。鏈接的開放數據是Google在知識圖中使用並從中提取的海量資料庫資源，以更好地了解事物，實體以及建立這些連接，從而幫助他們再次理解您在內容中所說的內容。 。
如果您想開始更多地利用這一點，我已經花了很多時間，並且準備發布關於schema.org標記的課程以獲得豐富的結果。本課程將幫助您開始在您的網站上實現結構化數據和結構化元素。這將使您對模式的工作方式有更深入的了解。而且它將使您對語義網的工作原理以及如何立即將這些內容應用到您的網站中有更深入的了解。
截至目前為止，該課程尚未上線。但是，如果您今天就去我們的網站上註冊，我們將為您提供巨大的折扣，大量的免費酷資源，您可以立即使用這些資源來開始利用網站上的結構化數據。我們將在幾周內發布。加入我們啟動合作夥伴關係，您還將在其他任何人面前看到此內容。
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