什么是語義搜索？它是如何影響SEO的

你有沒有注意到，現在的谷歌幾乎可以處理你向它拋出的任何問題？就先看看這個查詢結果：

盡管沒有提及尤達的名字，但Google理解了我們在談論誰，以及我們想了解的有關他的信息。

如果沒有語義搜索，就不可能實現這一點。

在這篇文章中，你將學習到：

什么是語義搜索為什么說語義搜索很重要在語義搜索中發揮作用的Google技術如何調整你的SEO以適應語義搜索什么是語義搜索？語義搜索是現代搜索引擎用來返回最相關搜索結果的一種信息檢索過程。它側重于搜索查詢背后的意圖，而不是傳統的關鍵詞匹配。

該術語來自語言學的一個分支，稱為語義學，它涉及對意圖的研究。

為什么說語義搜索很重要？盡管有無數的變量在起作用，但是語義搜索的原理，為什么需要它，以及它如何被影響，是很容易理解的。

用戶使用的語言往往與所需內容不一樣很多搜索都在無意中產生歧義了解詞匯層級和實體關系的需要反映個人興趣和趨勢的需要用戶使用的語言往往與所需內容不一樣更糟糕的是，我們有時甚至不知道如何正確表達我們想搜索的是什么。

比方說，你在電臺里聽到了一首陌生的歌曲。你喜歡它，于是開始在Google上隨機搜索歌詞，直到你終于找到它為止。

通過搜索模糊的歌詞在Google中查找歌曲。

再增加一點復雜程度的話，將你在Google中輸入的內容與對Siri，Alexa或Google智能助理的輸入內容進行比較。 現在，關鍵字就變成了對話。

表達同一個想法的方式太多了，搜索引擎需要處理所有這些方式。 搜索引擎需要能夠根據兩者的意義，將其索引中的內容與你的搜索查詢進行匹配。

無論這聽起來多么具有挑戰性，這僅僅是個開始。

很多搜索都在無意中產生歧義大約40%的英語單詞是多義詞——它們有兩個或更多的含義。這可以說是語義搜索要解決的最重大的挑戰。

例如，僅在美國，關鍵詞 “python “的月搜索量就有53.3萬次：

來自Ahrefs的關鍵詞分析的截屏。

如果我曾經搜索過 “python”，我很可能指的是編程語言。但科技行業以外的人很可能會想到真正的蟒蛇，或者是傳奇的英國喜劇團。

這里的問題是，如果沒有上下文，單詞很少有明確的含義。在多義詞的基礎上，有無數的名詞也可以同時是形容詞，動詞，或者兩者兼而有之。而且我們還只是在談論字面意思的范疇。如果我們深入研究其推論的話（譬如諷刺的時候），就會變得更加有趣。

在語義學中，語境就是一切，這將為我們引出了接下來的兩點。

了解詞匯層級和實體關系的需要讓我們來看看以下的搜索查詢和熱門搜索結果：

這確實非常厲害了。 以下是Google理解此查詢必須要做的:

它要知道“伴侶 “是指妻子/女友/丈夫/男友/配偶。了解到歐比王出現在多部電影和連續劇中，由不同的演員扮演。建立聯系。以反映“歐比王”有歧義的方式來顯示搜索結果。我甚至無法想象，如果我在2010年或更早的時候做這個搜索，會得到什么樣的搜索結果。

現在，讓我們回過頭來解釋這些概念吧。

詞匯層級說明了單詞之間的關系。 伴侶這個詞對妻子，男友，配偶和其他詞來說是上一級的（上位詞）。

如前所述，我們的查詢通常與所需內容的確切詞組不匹配。 知道“負擔得起”是介于便宜，中檔和合理價格之間的任何事物，這一點至關重要。

在此示例中，實體是電影和連續劇中的角色（歐比王），具有特定工作的人（演員）以及與之相關聯的人（伴侶）。 通常，實體是可以明確識別的對象或概念-通常是人，地點和事物。

如果所有的這些語言的復雜性還不夠的話，我們還必須再深入一些。

反映個人興趣和趨勢的需要讓我們回到“python”的例子。如果我搜索這個詞，確實會得到所有與編程語言相關的結果。

無論我們多么不喜歡任何使用我們個人數據的方式，至少這對搜索引擎來說是有用的。Google結合了有限的數據和你的搜索歷史，以提供更準確和個性化的搜索結果。

我們都知道這一點。只要在搜索欄中輸入任何類型的服務，你就會得到本地化的結果。

“barber”（理發師）這個詞的本地化搜索查詢結果。

但更吸引人的是，谷歌能夠根據動態變化的搜索意圖臨時調整搜索結果。

例如，冠狀病毒不是一個新名詞。 它一直是一組病毒的名稱。 但眾所周知，搜索意圖在2020年初迅速改變。人們開始尋找有關特定冠狀病毒（SARS-CoV?2）的信息，因此必須對SERP進行相應的調整。

來自Ahrefs的關鍵詞分析的截屏。

從上面 “冠狀病毒 “的SERP歷史位置中可以看到，目前排名前五的搜索結果中，沒有一個是在2020年之前。

在圣誕節或黑色星期五等大型銷售活動期間，你會在電子商務行業看到同樣的情況。那段時間的搜索意圖是具有高度交易性的，而人們通?？赡芨敢饪吹较嚓P的比較或評論。

哪些Google技術在語義搜索的工作方式中發揮了作用？Google不斷推出算法更新和新技術，以進一步提高其理解自然語言和搜索意圖的能力。

到2020年，語義搜索發展到今天的成果，一共經歷了四個重要的里程碑。

知識圖譜蜂鳥算法RankBrain算法BERT模型知識圖譜Google的知識圖譜于2012年發布，是實體及實體之間關系的知識庫。

你可以想象它的樣子大概是這樣的-——但實際上有50億個實體：

簡而言之，這是一項啟動并實現了從關鍵字匹配到語義匹配轉變的技術。

向知識圖譜提供信息的方法主要有兩種：

結構化數據（稍后詳述）從文本中提取實體對于第二點，搜索引擎需要理解自然語言。這時候，下面三個算法的更新就會發揮作用。

蜂鳥算法早在2013年，Google推出了一個名為Hummingbird（蜂鳥）的搜索算法，以返回更好的搜索結果。 這個算法尤其有助于應對復雜的搜索查詢。

蜂鳥算法是第一個重大更新，它更加強調搜索請求背后的意圖，而非單個關鍵詞。 它極速催化了“為話題而創作內容”的熱潮，而不是“為單個關鍵詞而寫作”。

RankBrain算法如果你曾經遇到過“潛在語義索引”或LSI關鍵詞這一短語，可以忽略這個了。 Google用RankBrain算法解決了LSI產生的問題。

而我們前面已經討論過這個問題。是關于搜索請求中所使用的語言和所需內容之間的不匹配。

Google的RankBrain采用了優于LSI的技術。通俗地說，通過使用復雜的機器學習算法，RankBrain甚至可以理解不熟悉的單詞和短語的含義。

而考慮到15%的搜索請求都是新的，這可是一項巨大的工程。

我們可以認為RankBrain是蜂鳥算法的升級版，而不是一個獨立的搜索算法。它是最強的排名信號之一，但你能主動為其做出的優化，也就只有滿足搜索意圖了。

BERT模型基于Transformer的雙向編碼器表示（BERT）這一自然語言表示模型，是對語義搜索運作方式的最新的重大升級。自2019年底以來，它影響了大約10%的查詢。

別擔心，我也花了不少時間才僅僅記得住BERT代表什么。

你需要知道的是，BERT可以提高對長而復雜的句子以及查詢的理解。它是一種處理歧義和細微差別的解決方案，因為它力圖更好地理解單詞的上下文。

雖然你并不能做什么事情來優化BERT本身，但簡單地了解下它的含義和作用總是好的。

如何調整你的SEO以適應語義搜索我已經在文章中拋出了不少提示和技巧?，F在來點真正有實操性的。

目標主題，而非關鍵詞評估搜索意圖使用語義HTML使用Scheme標記打造自己的品牌，成為知識圖譜實體通過鏈接建立相關性1. 目標主題，而非關鍵詞在過去的SEO時代，你可以用關于同一主題的獨立內容來獲得高排名，但這里面定位的關鍵詞會略有不同，如關鍵詞:

open graph tagsopen graph meta tagsog meta tagsopen graph tagwhat is open graphfacebook open graph tags現在的情況已經不是這樣了。Google現在明白，所有這些關鍵詞搜索的意思都大同小異，并為所有這些搜索去排名基本相同的頁面。

在創建內容時要牢記這一點。我們的目的不再是只為一個網站引流，而是要深入地探討一個主題，這樣Google才會為你的頁面排名很多類似的長尾關鍵詞。

例如，我們關于Open Graph（開放圖譜）元標簽的文章在好幾百個關鍵詞中排名很好。其中很多是搜索同一事物的不同方式，但有些是 “og:title”、“og url “和 “og:image “這樣的子話題。

Ahrefs的網站分析中自然搜索關鍵詞報告的截圖。

我們之所以能夠在這些關鍵詞下獲得排名，是因為我們寫了一篇關于這個主題的深度文章，而不僅僅是關于一個關鍵詞。

想知道可以寫些什么子話題的話，這里有個不錯的辦法：在這份報告里找到這個話題下的熱門頁面。例如，假設您想寫一篇有關種植蘆筍的文章。 如果將“種植蘆筍”的排名靠前頁面放到Ahrefs的網站分析并查看其自然搜索關鍵詞報告，就會看到這個頁面在這些關鍵詞下都獲得了排名，其中包括：

蘆筍需要種植多深蘆筍種植條件什么時候種植蘆筍蘆筍的最佳種植地如何收割蘆筍如何護理蘆筍如果你想通過創作一篇深度的貼文來獲取盡可能多的自然流量，那么所有這些子話題都會是你應該提及的。

不過要小心。 針對特定主題并不意味著你應該涵蓋與該主題相關的所有內容，也不必太深入。

以本文為例。 我可以花十幾個小時來研究自然語言處理模式并深入研究語義搜索的技術。 但我沒有這么做，因為其實大多數人都不關心這個話題。

這就引出了下一點。

2. 評估搜索意圖你還是可以圍繞某個主題來發布內容，即使這個主題是不符合搜索意圖的。

假設你是一名營銷數據極客，發現了“SEO報告”這個不錯的話題。 自然地，你會希望分享制作最佳SEO報告所需要的東西。 因此，你會想到“利用搜索請求來創建最佳SEO報告”之類的內容。

確實，這可能是最終能造就最佳SEO報告的內容。 但是，大多數搜索此主題的人不熟悉許多Google表格功能。 他們只是想找到一些可以幫助他們完成工作的工具：

用一個簡單的SEO報告模板就能排名第一。

所以，在你開始勾勒新內容之前，先看看排名靠前的頁面，推斷主題的搜索意圖。

推薦閱讀： 搜索意圖： 一個十分重要又經常被忽略的“排名要素”

3. 使用語義HTML在我們還沒法用上語義搜索的時候，我們不得已要轉向語義網(Sematic Web)。 萬維網（www）的原始概念可以解釋為沒有明確含義的、標準化的、互相鏈接的文檔。 然而現在，顯然我們需要“含義”。

這得從你的基本HTML開始說起。

我們先來比較以下的HTML元素：

語義HTML為代碼增加了含義，因此機器可以識別導航模塊，頁眉，頁腳，表格或視頻。

HTML5則提供了最多的語義元素，大多數現代CMS主題都會使用這些元素。如果你還沒有的話，通常一個插件就可以添加好。

但是語義HTML仍然非常有限。 雖然它有指示出來：“這是一個表格，這是一個頁腳”，但它沒辦法實際內容的含義。這就是為什么我們需要把這些標記結構化（schema）。

4. 使用Scheme標記Schema標記是標記你的網頁的另一種方式。它也被稱為結構化數據，可以說是網絡的一個通用語義框架。

Schema.org.cn詞匯表包含與屬性相關聯的數百種schema標記類型。 你可以使用這些來標記你的內容，讓Google無需復雜的算法即可輕松理解。

例如，Google會更容易從這樣的結構化內容中提取含義:

烹飪時間：20分鐘卡路里：80這比直接從原文中提取含義容易多了：

制作煎餅需要20分鐘。 更理想的是，這些是低熱量的煎餅——每份約80卡路里。這樣一來，當用戶想知道做一塊煎餅需要多長時間，或者它有多少卡路里時，Google可以以最佳的方式提供信息。

延伸閱讀結構化數據是什么？以及為什么要踐行它？豐富網頁摘要是什么以及如何在搜索結果中獲得?5. 打造自己的品牌，成為知識圖譜實體這個標題不需要過多解釋了，剛才我們已經討論過實體，所以我建議你可以看一下這篇深入了解知識圖譜的文章。

在所有關于調整你的SEO以適應語義搜索的技巧中，這個是最難實現的。因為這需要長期堅持品牌建設，并且同時運用其他所有技巧才能夠做到。

6. 通過鏈接建立相關性鏈接是歷史上最早的相關性指標之一。 如果文檔A鏈接到文檔B，則它們就可能被視為相關。

在相關頁面有使用自然錨文本的站內鏈接和站外鏈接都可以幫助Google弄清你的內容——甚至在處理內容之前。

延伸閱讀新手友好的鏈接建設指南如何獲取外鏈：7種不需要新內容的策略資源頁面鏈接構建：你唯一需要的指南9個簡單的鏈接建設策略（任何人都可以運用）最后的思考語義搜索已然改變了整個內容生態系統。用戶可以獲得更多相關的、有價值的內容，而這也促使了發布者撰寫這樣的內容。

雖然涉及到復雜的技術和算法，但語義搜索的原理很容易理解。現在，你應該準備好做出任何必要的改變，讓你的SEO策略保持在前沿水平。

關于語義搜索，你還有什么問題或意見嗎？請在Twitter上與我交流。

如果你想了解更多關于語義搜索的技術問題，請關注Dawn Anderson并查看她的演講。

譯者，Andrea Huang，慢慢來文案策劃

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