今日のペースの速いデジタル世界では、膨大で不安定なオンライン販売者の群衆の中で目立つことは、控えめに言っても困難な場合があります。 検索エンジンがより洗練されるにつれて、従来のキーワードベースのアプローチは徐々にその支配を緩め、セマンティック検索と呼ばれる革新的な概念が支持されています。 従来のキーワードベースのアプローチとは異なり、セマンティック検索は、検索エンジンがユーザーのクエリの背後にある本当の意味を理解するのに役立ちます。 探しているものを簡単に見つけるのに役立ちます。
この記事では、セマンティック検索について深く掘り下げ、その内部の仕組みと SEO への影響に光を当てます。 また、進化する検索エンジンの状況に応じてコンテンツを最適化するために使用できる重要なセマンティック検索戦略もいくつか提供します。
セマンティクスとは何ですか?
意味論は、単語、フレーズ、文章など、言語の意味を研究します。 たとえば、「child」という単語は「子供」、「息子」、または「娘」を意味します。これらの単語はすべて、厳密には「子供」を意味しますが、それぞれに微妙な意味が含まれています。
用語について議論するのは少し面倒に思えるかもしれませんが、最近では SEO におけるセマンティクスの役割が非常に中心的な役割を果たしています。
セマンティック検索とは
語彙検索とは対照的に、 セマンティック検索 単に文字通りの一致を探すのではなく、クエリの意味を理解することが重要です。
理解するということは、 ユーザーの意図 特定のコンテキスト内で、何千億もの Web ページを分類し、可能な限り最善の方法でクエリに応答します。
セマンティック検索の結果は、いくつかの Web サイトからの集約された情報をまとめて、クエリにさらに詳しく答えます。
エッフェル塔の例では、正解と、その他の人気観光スポットに関する情報とその建設時期の両方が得られます。
セマンティック検索により、「」のような具体的な文字を入力できます。小規模オンラインショップ向けの無料CMS」または「」のような自然な人間の言語で尋ねられるもの自分のウェブサイトにはどの CMS を使用すればよいですか?「そして、いずれの場合も満足のいく結果が得られます。
また、特定の結果が得られることを期待して、非常に広範な検索クエリを使用することがよくあることに注意することも重要です。 「」のような曖昧な文字を入力すると、無料のCMS」では、ユーザーは特定のフリーウェアを探しているのか、それとも無料の CMS がビジネス目標を満たしているかどうかを知りたいだけなのかを説明しません。
人間にとって、このリクエストは多くの意味を持つ可能性がありますが、アルゴリズムのおかげで、Google はコンテキストを考慮してどの結果がより関連性があるかを判断できます。
検索アルゴリズムの仕組み
最高の品質基準を満たすために、Google は検索結果に表示される内容を最終的に決定する多数の要素を考慮します。
このため、Google は、特定のクエリに関連するページをクロール、ランク付け、配信する多くのアルゴリズムで構成される複雑なシステムを作成しました。 これらのアルゴリズムは何十年にもわたって大小の変更を繰り返しており、通常は大騒ぎを引き起こします。
ここで、Google アルゴリズムの動作方法を変更した最近のコア アップデートを見てみましょう。
知識グラフ
ナレッジ グラフはアルゴリズムとは言えませんが、セマンティック検索の基礎として機能するため、依然として重要です。
2012 年 XNUMX 月に導入された Google のナレッジ グラフは、検索結果と他のさまざまな Google サービスの両方に表示される情報を強化する大規模なナレッジ ベースおよびグラフ データベースとして機能します。
ナレッジ グラフの主な目的は、より意味のある関連性の高い検索結果をユーザーに提供することです。 これは、さまざまなエンティティと概念の間の関係を理解することによって実現されます。 ただ合わせるのではなく、 キーワード Web ページの検索クエリにおいて、Google のナレッジ グラフは、検索の背後にあるコンテキストと意図を理解するように設計されており、より正確で直接的な回答を提供できるようになります。
上のスクリーンショットでわかるように、ナレッジ グラフ内の各エンティティは、さまざまな属性、事実、およびコンテキスト情報に関連付けられています。 Google は、信頼できるウェブサイト、認可されたデータベース、その他の公的情報源を含む複数の情報源からこの情報を収集します。
ナレッジグラフはエンティティ間のつながりを分析することで、異なるエンティティがどのように関連しているかを把握できます。 たとえば、歴史上の人物、有名なランドマーク、映画とその俳優などの関係を理解できます。
Google Hummingbird
の導入 ハチドリ アルゴリズムのアップデートは、Google の検索エンジンの進化において極めて重要な瞬間を迎えました。 検索クエリ内の個々のキーワードに焦点を当てた以前のアップデートとは異なり、ハミングバードは検索クエリ全体を全体として解釈し、その背後にあるコンテキストと意味を考慮します。 つまり、「」を実装することで、会話型検索」機能を使用すると、ユーザーはクエリの背後にある意味と意図に基づいて、より正確な結果を得ることができます。
青いリンクを超える検索機能
Google は、Hummingbird を使用して、ユーザーの意図をよりよく理解し、対処することで、ユーザーのクエリに対してより迅速かつ正確な応答を提供できるように努めてきました。 検索結果としてより高品質なページを選択することに加えて、アルゴリズムは、 知識グラフ、豊富な結果、そして 注目のスニペット。 これにより、ユーザーは検索結果内の外部リンクをクリックすることなく、検索画面上で詳細な回答を直接表示できるようになりました。
ベルト
複雑な会話型のクエリに対応するために、Google は、次のような最先端のテクノロジーを導入しました。 トランスフォーマーからの双方向エンコーダー表現または ベルト。 前回のアップデートではフレーズの意図分析に焦点が移されましたが、BERT ではクエリ内の単語間の関係を理解することでさらに一歩前進しました。 Google は現在、人間の自然言語をより深く理解しており、前置詞 (「to」や「for」など) に応じてフレーズの意味がどのように変化するかを把握できます。 これにより、検索エンジンが音声入力をより効果的に処理し、ユーザーの意図に基づいてより正確な検索結果を生成できるようになります。
Google によると、世界のオンライン人口の 27% がモバイル デバイスで音声検索を使用しています。 現在、Siri や Google Home などのツールを使用する人が増えているため、BERT などのアルゴリズムは話し言葉の理解においてさらに優れています。 また、この種の検索クエリはより会話的であり、より長くより自然なフレーズが含まれているため、Google はセマンティック検索の高度な言語処理を使用して、 より良い音声検索結果.
検索要件の範囲と複雑さが増大しているため、BERT は間もなく新しいモデルに置き換えられる可能性があります。
MUM (マルチタスク統合モデル)
スニペットでは直接答えることができない複雑なクエリを持つユーザーを支援するために、Google は と呼ばれる新しいテクノロジーを導入しました。 マルチタスク統合モデル、またはお母さん。
MUM が複雑なクエリにどのように役立つかを見てみましょう。
熱帯の楽園への旅行を計画しており、Google に現地の気候に関する情報を尋ねると、MUM が貴重な洞察を提供してくれると想像してください。 たとえば、一年中晴れていても、XNUMX 月と XNUMX 月には雨が降る可能性が高いことを通知できます。 また、コンパクトな傘や軽量のレインコートなどの必需品を詰めることを提案するかもしれません。 MUM は、その地域で最高のビーチや人気のウォーター スポーツ アクティビティなど、さらに探索するためのサブトピックを提示することもできます。 Web 上のさまざまなソースからの関連記事、ビデオ、画像へのリンクが付随する MUM を使用すると、旅行の計画が簡単になります。
このテクノロジーはまだ完全に導入されておらず、アルゴリズムもすぐに答えを提供できるほど高度ではありませんが、Google はこれをすぐに実現できるよう懸命に取り組んでいます。 このようなテクノロジーの進歩により、必要な仕事を簡単に完了できるようになります。
吟遊詩人
Bard は、Google の実験的な会話型 AI チャット サービスです。 同様に機能します AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、、最大の違いは、Google の無料サービスがウェブから直接情報を取得することです。 Bard は最初、2023 年 XNUMX 月に限定的にリリースされました。それ以来、ユーザーは質問に答え、さまざまなタスクの実行を支援するチャットボットとして Bard を活用してきました。 以下にその概要を示します。
Google は、そう遠くない将来に Bard をナレッジ グラフ カードに統合する予定です。 ナレッジ グラフは現在、単語の定義や個人や場所の概要を提供していますが、Bard の主な目的は、決定的な答えがない質問を処理することです。
Bard は間もなく、この種のクエリに対してますます複雑でコンテキスト固有の応答を提供する予定です。
SGE
検索生成エクスペリエンス は最新の Google アップデートです。 生成 AI を組み込むことで、従来の検索エクスペリエンスに革命を起こそうとしました。 SGE は、SERP の上部にインタラクティブな AI スニペットを生成し、クエリに対する検証済みの回答と XNUMX つ以上の関連ソースへのリンクを表示します。 ユーザーはフォローアップの質問をすることもできます。
注意すべき重要な点の XNUMX つは、AI スニペットの選択プロセスは上位ランキングのみに基づいて行われるわけではないということです。 代わりに、SGE は、ユーザーのクエリに関連する情報を提供するために必要な正確な角度を提供する Web サイトを優先します。
実際的に言えば、生成 AI を検索に統合すると、ユーザーはトピックをより速く理解し、新しい視点や洞察を発見し、タスクをより簡単に実行できるようになります。
Google が関連ページを見つける方法
次に、特定のクエリに対してユーザーにどのような結果が表示されるかを決定する重要な基準に移りましょう。
クエリの意味
これは、ユーザーリクエストの背後にある意図を確立することを表します。 このため、Google はウェブ上でどのキーワードを検索するかを決定するための言語モデルを作成しました。 このような言語モデルは、スペルミスの検索クエリを検出し、自然言語を理解し、同義語と一致します。
同義語
同義語システムを使用すると、検索で使用された正確なキーワードが含まれていない場合でも、より関連性の高い Web サイトがユーザーに提供されます。
これにより、Google は「予算内で旅行する方法」というクエリを、予算に優しい航空券、格安ホテル、旅行保険、その他の低料金旅行に関連する役立つヒントを含む情報源と照合することができます。
話題の関連性
XNUMX 番目のステップは、Web ページ上のコンテンツを評価し、それが適切であるかどうかを判断することです。 時事的に関連のある どうか。
まず、アルゴリズムがキーワードを分析します。キーワードがページ、見出し、または本文に表示されている場合、そのソースがユーザーに表示される可能性が高くなります。
この基本的なシグナルとは別に、Google は以下を評価します。 話題の権威 含まれるコンテンツの内容: 考えられるすべての質問、内部リンク、バックリンクをカバーするサブトピックを伴う詳細なコンテンツ。情報が検索意図にどのように適合するかを示します。
による ディクソン・ジョーンズ国際的な SEO スピーカーであり、インターネット マーケティング アドバイザーでもある彼は、長い形式のコンテンツを公開するだけでは、最初のページのランキングを獲得する上で重要な役割を果たしません。
ページの関連性を強化するものの XNUMX つは、 潜在的セマンティック インデックス作成 (LSI) キーワード、 言い換えれば、トピックに貢献する補足的なキーワードです。
「予算内で旅行する方法」についての例を見てみましょう。
予算内で旅行するための情報を含む Web ページは、数千ではないにしても数百あります。 ただし、それらすべてが関連しているとは限りません。 たとえば、「予算内で旅行する」というキーワードが何度も繰り返されていると Google が認識した場合、そのようなページが検索結果に表示される可能性は低くなります。 一方、LSI キーワード (「低コスト」、「割引」、「安い」など) を使用すると、Google はこの投稿が予算内での旅行に関するものであると確信します。
ただし、やりすぎには注意してください。 できるだけ多くのそれらを使用することが正しいように思えるかもしれません。 しかし、それは良い考えではありません。 これらすべてをテキスト全体に散りばめると、コンテンツが検索エンジンにとってスパムのように見え、さらには 罰則.
クレイグ・キャンベルグラスゴーのSEO専門家は、意味的に関連するキーワードを適度に使用し、やりすぎないよう推奨しています。
競合他社のテキストを分析する SE ランキングのコンテンツ編集者 あなたと彼らを上回るために。
セマンティック検索は SEO にどのような影響を与えますか?
セマンティック検索は近年 SEO に大きな影響を与えています。 その方法は次のとおりです。
- 検索意図が優先事項になりました: 検索エンジンはユーザーのクエリの背後にある意図を理解することに優れているため、Web サイトは特定のキーワードをターゲットにするだけでなく、ユーザーのニーズを満たす貴重な情報を提供するコンテンツの作成に注力する必要があります。 この変化により、より関連性が高く包括的なコンテンツの作成が促進されます。
- 焦点はキーワードからトピックに移りました。 検索エンジンはユーザーの検索クエリの背後にあるコンテキストと意図を理解しようとするため、トピックを深くカバーし、関連するサブトピックを探求するコンテンツが検索結果で優先される可能性が高くなります。 包括的でオリジナルの高品質なリソースを作成するために、詳細にカバーできる専門分野の広範なトピックを優先します。
- 現在、注目のスニペットとリッチリザルトが SERP の大半を占めています。 Web サイトに構造化データとスキーマ マークアップを実装すると、検索エンジンがコンテンツのコンテキストと構成をよりよく理解できるようになります。 これにより、リッチ スニペット、ナレッジ パネル、その他の視覚的に魅力的な要素など、より多くのクリックを集めることができる拡張検索結果にサイトが表示される可能性が高まります。
ご覧のとおり、セマンティック検索により、SEO の焦点が単純なキーワードの最適化から、包括的でユーザー中心のコンテキストに関連したコンテンツの作成へと移りました。 高品質で意味的に豊かなコンテンツを作成することでこれらの変化に適応する Web サイトは、検索ランキングの向上とオーガニック トラフィックの増加から恩恵を受ける可能性が高くなります。
SEランキングを活用する 検索エンジンランクチェッカー ウェブサイトのランキングを追跡します。
セマンティック検索用にコンテンツを最適化する方法
セマンティック検索の支配的なトレンドと、Web サイト最適化におけるセマンティック検索の重要性をよく理解した後は、今こそ、検索エンジンでより高いランキングを確保するためにサイトを最適化する時期です。 注意すべき重要な点は次のとおりです。
ユーザーの意図
ターゲットとするキーワードの背後にある主な意図を調査し、特定します。 ユーザーがこれらの検索語を使用するときに何を探しているのかを考慮してください。 ユーザーは情報を探しているのでしょうか、購入しようとしているのでしょうか、それとも特定の Web サイトに移動しようとしているのでしょうか?
キーワードではなくトピックに焦点を当てる
トピックに焦点を当てたコンテンツを作成するには、綿密なリサーチと、視聴者の興味や問題点を深く理解する必要があります。 これには、ビジネスや Web サイトに関連する広範なテーマや主題領域を特定し、これらのトピックを詳細にカバーするコンテンツを生成することが含まれます。 このアプローチにより、コンテンツ作成者はさまざまな関連キーワード、バリエーション、意味用語を自然に組み込むことができ、人々が自然に情報を検索する方法に合わせやすくなります。
キーワードを整理する トピック グループに分割し、Web サイトのページ全体に戦略的に配布します。 これにより、ユーザーにアピールするだけでなく、検索エンジンのランキングで優先順位を獲得し、ページを SERP の上位に配置する、構造化された多様なコンテンツが作成されます。
ウェブサイトに関連する話題のトピックをすべて見つけるには、SE ランキングを利用してください。 ウェブサイトのキーワードジェネレーター。 「キーワードの提案」セクションの「質問」タブを詳しく見てみましょう。 ここで、ツールはユーザーが検索するトピックを提供します。
回答型コンテンツ
トピックのあらゆる側面をカバーする詳細で包括的な記事を作成する場合は、回答ベースのコンテンツに重点を置くことをお勧めします。 検索エンジン、特に Google は、検索結果の強調スニペットに大量のスペースを割り当てます。 その目的は、ユーザーの質問に対する回答を迅速に提供することです。 可視性を最大限に高めるには、通常のオーガニック検索結果の上にこれらの注目スニペットが表示されるように努めてください。
よくある質問に答え、丁寧に説明することも重要です。 これにより、ユーザーは必要なすべての情報を XNUMX か所で見つけることができ、同じトピックをさらに Google 検索する必要性が最小限に抑えられます。
関連性を示すリンク
リンクは依然として最も重要なランキングシグナルの XNUMX つです。 SEO で成功したい場合は、次のことに取り組む必要があります。 バックリンク & 内部リンク.
高品質のバックリンクを獲得するには、自然にリンクを集めるコンテンツを優先し、ゲスト投稿の機会を求めて Web サイトに連絡し、ビジネス プロフィールや紹介文を作成します。 このトピックについて詳しくは、包括的な資料をお読みください。 リンク構築ガイド.
価値のあるコンテンツへの深いリンクを作成するために、適切な内部リンク構造を確立することも重要です。 メニューのナビゲーションに取り組み、パンくずリストを活用し、記事の本文全体にリンクを戦略的に配置します。 ページをリンクすると、読者がサイトをナビゲートしやすくなるだけでなく、Google がサイトをクロールして新しいページを見つけやすくなります。 内部リンクを設定してバックリンクを取得するときは、ページにトピックが含まれていることを確認してください アンカーテキスト.
構造化データ
Google がコンテンツをより深く理解できるようにするには、 構造化データ、ページ上の情報を分類するために特別に設計されています。 実装する スキーママークアップ コンテンツを解釈する方法に関する情報を検索エンジンに提供し、特集やコンテンツの形でより魅力的に表示される可能性を高めます。 リッチスニペット.
セマンティックHTML
セマンティックを活用する HTMLタグ （例えば、 に、 、 、など）と小見出しをコンテンツを整理するときに使用します。 これにより、ユーザーにとってコンテンツが読みやすくなるだけでなく、検索エンジンがその構造と階層を理解するのにも役立ちます。 これにより、検索ランキングとユーザー エクスペリエンスの向上につながる可能性があります。 さらに、スクリーン リーダーなどの支援テクノロジは、セマンティック要素を利用して、障害のあるユーザーにより多くのコンテキストとより適切なナビゲーションを提供できます。
まとめ
セマンティック検索は、明らかに SEO とオンライン コンテンツの最適化にとって大きな変革をもたらします。 これを非常に注目すべきものにしているのは、ユーザーが本当に望んでいることにレーザーのように焦点を当てていることです。 検索エンジンは検索クエリの意味をよりよく理解できるようになり、そのおかげで驚くほど正確な結果を提供できるようになりました。
この新しいアプローチは、ユーザーを第一に考えることに重点を置いています。 コンテンツに大量のキーワードを詰め込んだり、浅い情報を載せたりすることは忘れてください。 今や重要なのは、人々に愛される価値のあるコンテンツを作成することです。
セマンティック SEO を揺るがすには、ユーザーが何を求めているのかを真に把握する必要があります。 これは、彼らの質問と動機をより深く掘り下げることを意味します。 次に、彼らが望むもの、つまり彼らの言語を話し、期待に応える、関連性の高い豊富なコンテンツを提供する必要があります。
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