جستجوی معنایی (Semantic Search) چیست؟

جستجوی معنایی (Semantic Search) روشی است که کاربران در موتور جستجو با توجه به روابط معنایی کلمات و مفاهیم عمل می کنند. محتوای یک مفهوم یا موجودیت با معانی و مفاهیم دیگر ترکیب می شود و سلسله مراتب معنایی را تشکیل می دهد.

موتورهای جستجو مانند گوگل، بینگ و یاندکس، پرسش‌ها و کوئرهایی را که همیشه در مورد یک مفهوم خاص جستجو یا پرسیده می شوند را در ساختار معنایی قرار می‌دهند. این شبکه پرس و جو معنایی از رفتار کاربر گرفته می شود.

بنابراین، یک طراحی SERP ایجاد می‌شود که در آن اطلاعات سازمان‌یافته‌، منطقی‌ و مرتبط‌ به هم مرتبط می‌شوند. جستجوی معنایی به معانی کلمات، قواعد دستوری و نحوه اینکه چطور کلمات یکدیگر را توصیف می کنند مرتبط است. اگر یک جمله از نظر دستوری درست باشد، اما اگر معنای آن ضعیف باشد، جمله برای ساختار جستجوی معنایی مناسب نیست.

“یک روز صبح، عقابی را دیدم که در کت و شلوارم روی اسبی می دوید.” در این جمله از نظر دستوری دقیقاً مشخص نیست که دونده کیست یا چه کسی در کت و شلوار است. با این حال، می توانیم این استنباط را با پیوند معنایی که کلمات دارند انجام دهیم.

موتورهای جستجو با استخراج این لینک‌ها، معانی کلمات و پیوند آنها با پردازش زبان طبیعی و همچنین یادگیری ماشینی، با ساختار جستجوی معنایی سازگار می شوند.

موتورهای جستجوی واژگانی و رابطه جستجوی معنایی

موتورهای جستجو با کلمات به دو روش متفاوت «مبتنی بر عبارت» / «رشته» یا «مبتنی بر موجودیت» برخورد می کنند. گاهی اوقات “رشته” های مختلف در یک “موجودیت” قرار می گیرند.

بنابراین کلماتی با معنی یکسان حتی اگر به روش‌های مختلف در زبان‌های مختلف گفته شوند در یک نقطه ترکیب می‌شوند. مایکروسافت بینگ، گوگل، یاهو، Yandex، DuckDuckGo و سایر موتورهای جستجو فقط از سرچ «لکسیکال» استفاده می کردند.

یعنی آیا کلمه ی جستجو شده کاربر در یک مجموعه وجود دارد یا خیر. در طول این دوره ها، مفاهیمی مانند طول محتوا یا تراکم کلمات کلیدی همچنان مهم بودند.

موتورهای جستجو به اندازه “تطبیق رشته” به معنی و لینک‌های مفهومی کلمات اهمیت می دهند. موتورهای جستجو، مانند گوگل، ارتباط یک مفهوم خاص را با مفهوم دیگر می دانند و یک پایگاه دانش برای آن دارند و یک نمودار دانش برای درک بهتر هدف جستجو ایجاد می کنند.

موتور جستجوی واژگانی با موتور جستجوی معنایی یا موتور جستجوی ساختار یافته بازسازی شده است. در زیر، قابلیت های الگوریتم یک موتور جستجوی واژگانی و موتور جستجوی مبتنی بر موجودیت مقایسه شده است. اگر کاربر عبارت «صرفه‌جویی در مصرف برق» را در نوار جستجو وارد کرده باشد، یک موتور جستجوی واژگانی محاسبه زیر را انجام می‌دهد.

• آیا ساختار کلمه “صرفه جویی در مصرف انرژی” را دارد؟
• آیا “ذخیره انرژی” در گزینه های مانند URL، Heading، First Paragraph، Breadcrumb، Meta Tag قرار گرفته است.
• آیا ساختار کلمات دیگری دارد که اغلب برای صرفه جویی در مصرف برق استفاده می شود؟
• آیا ساختار کلمات دیگری به معنای صرفه جویی در مصرف برق دارد؟
• وقتی روش هایی مانند Corpus، Word2vec، و N-Gram Analysis یا TF-IDF Analysis استفاده می شود، آیا کلمه “صرفه جویی در انرژی” کلمه مرکزی است؟

یک موتور جستجوی مبتنی بر موجودیت، محاسباتی مانند این را انجام می دهد.

• کاربران در مورد صرفه جویی در مصرف برق در مورد چه اطلاعاتی سوال می کنند؟
• سوالات دیگر در مورد صرفه جویی در مصرف برق چیست؟
• آیا سایر مفاهیم مرتبط با مفاهیم برق و صرفه جویی در مجموعه ساختار شده است؟
• آیا اشتباهات گرامری وجود دارد؟
• آیا ساختار از دانش تخصصی کافی برخوردار است؟
• آیا نویسنده یک موجودیت متخصص در این زمینه است؟
• آیا ناشر محتوا یک مرجع است؟
• آیا ساختار اهداف جستجوی جانبی مرتبط و سایر مفاهیم مرتبط و منبع را منتشر می کند؟

آناتومی جستجوی معنایی و معنای کلمات

جستجوی معنایی Semantic Search به معنای استفاده از کلمات با معانی آنها در جستجو است. جستجوی معنایی به معنای درک پرس و جو و عدم تمرکز فقط بر روی یک رشته یا کلمات تحت اللفظی است. این روش اجرای روش های بازیابی اطلاعات با معانی کلمات و تمام جنبه های مرتبط با یک موضوع به ترتیب منطقی در نتایج جستجو است.

هدف سمنتیک سرچ فراتر رفتن از معنای فرهنگ لغت یک کلمه و درک هدف جستجوی کاربر است. با ظهور مفهوم جستجوی معنایی، تعداد پرس و جوهای طولانی در گوگل و سایر موتورهای جستجو افزایش یافته است و میزان محتوای تولید شده برای پاسخگویی به چنین پرسش هایی افزایش یافته است.

ساختاری پدید آمده است که در آن محتوای بیشتری در ساختاری سازمان‌یافته‌تر ارائه می‌شود و اسکن و فهرست‌بندی و مشاهده رابطه بین یکدیگر برای موتور جستجو آسان‌تر است. جستجوی معنایی و Semantic SEO مفاهیم مرتبط در این زمینه هستند.

سئوی معنایی با نگاه کردن به ارتباط بین مفاهیم، ​​قصد دارد یک وب سایت را دارای یک شبکه محتوای معنایی کند. بنابراین، یک وب سایت مناسب برای ساختار سازمان اطلاعات شبکه عصبی و موتور جستجو ایجاد می شود.

در حالی که سئو معنایی به همه جنبه های یک موضوع می پردازد، به جای پرس و جو، بر مفاهیم و محتوای آن مفاهیم، ​​یعنی هماهنگی موضوع و پرس و جوهای جستجو، و قصد جستجو تمرکز می کند.

در ساختار جستجوی معنایی، پرس و جوهای «چگونه کد نویسی را یاد بگیرم» و «نکاتی برای یادگیری کدنویسی» همان کوئری ها هستند. از طرف دیگر، موتورهای جستجوی واژگانی، پرس و جوهای کاملاً متفاوتی هستند. بنابراین طبیعی‌ترین ویژگی جستجوی معنایی تمرکز بر «نیت» کاربر و ایجاد طراحی صفحه، عملکرد و شبکه محتوا و ارائه ویرایش معنایی و ارتباط لازم با کاربر است.

موتورهای جستجوی معنایی و ظرفیت درک کوئری آنها

اگر سوال “چه کسی” در یک کوئری پرسیده شود، گوگل می داند که صفحه نتیجه مربوطه حاوی “شخصیت” خواهد بود. اگر کلمه “رقصنده” در یک پرس و جو ذکر شود، گوگل همچنین می داند که فرد مورد نظر یک رقصنده خواهد بود یا با یک رقصنده رابطه دارد.

موتورهای جستجو مانند گوگل و بینگ میلیاردها “حقایق” و “میلیون ها موجودیت” را در پایگاه دانش خود ذخیره می کنند. هنگام ثبت ارتباط و جهت هر موجودیت با یکدیگر؛ روش‌های جستجوی موجودیت، پرس‌وجوهای متعارف و روش‌های بازنویسی پرس و جو، اطلاعات مورد نظرشان را در جامع‌ترین و دقیق‌ترین قالب به کاربران ارائه می‌دهند.

برخی از مفاهیم مرتبط با موتور جستجوی معنایی به اختصار توضیح داده شده است:

• کوئری موجودیت یک موجودیت خاص را جستجو می کند.
• کوئری متعارف (canonical query) بیان یک پرس و جو اصلی و هدف جستجو به روش های مختلف است.
• بازنویسی پرس و جو محاسبه انواع کوئری و بازنویسی موتور جستجوی معنایی و ارائه نتایج مربوطه به کاربر است.
• نیت جستجو اصلی و نیت فرعی اهدافی هستند که بیش از یک مورد در یک پرس و جو هستند.

اگر از گوگل سوال «سرطان چیست؟» را بپرسید، نتیجه ای از وب سایت با جامع ترین مطالب در مورد سرطان را مشاهده خواهید کرد.

صفحه نتایج مربوطه درمان سرطان، انواع، علائم، علل و تاریخچه آن را در جنبه‌های گسترده توضیح می‌دهد و حاوی لینک‌های مختلف به دسته‌ها با موضوعات فرعی مرتبط است.

وب معنایی و جستجوی معنایی به نویسندگان محتوای با کیفیت و عمیق پاداش می دهد. اگر عبارت «همسر سی و ششمین رئیس جمهور ایالات متحده آمریکا چه کسی بود» را در گوگل وارد کنید، خواهید دید که گوگل بهترین نتیجه تطبیق را ارائه می دهد.

زیرا آنها حقایق را به عنوان ویژگی های موجودیت استخراج می کنند و سی و ششمین رئیس جمهور ایالات متحده منتسب به لیندون بی. جانسون است و اصطلاح “همسر” نیز برای لیندون بی. جانسون دیگر است. Claudia Alta یا “Lady Bird” یکی دیگر از اسناد موجودیت است و همچنین مستقیماً موجودیت دیگری است. Google این ارتباطات، پروفایل‌ها و الگوهای رفتار جستجو را همراه با اطلاعات موجود نتایج جستجو ایجاد می‌کند.

اگر عبارت “Who is the dancer in Beyonce now video” را در Google وارد کنید، خواهید دید که Google پاسخ مربوطه را از محتوای مربوطه می گیرد، آن را برجسته می کند و تصویر مربوطه را در قطعه (snippet) قرار می دهد.

در این مرحله، کلماتی که حتی در توضیحات به رنگ سیاه درج شده اند، با توجه به کاراکتر پرس و جو و لینک های موجودیت جستجو شده تغییر می کنند. اگر «رقصنده» را جستجو کرده باشید، نام او با پررنگ مشخص می شود و ویژگی شخص جستجو شده و موجودیت برجسته دیگر در پرس و جو با خط پررنگ مشخص می شود.

Google محتوا را با پایگاه دانشی که با استفاده از روش‌های NLP و استخراج حقایق ایجاد کرده است درک می‌کند و با استفاده از ویژگی‌های جستجوی معنایی مطابق با کیفیت محتوا و قابلیت اطمینان، اعتبار و ارزش‌های تخصصی ناشر محتوا، یک SERP معنایی ایجاد می‌کند.

به همین ترتیب، سوال «بلندی برج ایفل چقدر است» پاسخ دقیق را می دهد زیرا برج ایفل موجودیتی در پایگاه دانش با انتساب «بلند» است. اگر محتوا اطلاعات اشتباهی در مورد این واقعیت داشته باشد، احتمالاً از دیدگاه موتور جستجو به اعتبار منبع آسیب می رساند.

نقش نمودار دانش، bert، رنک برین، Neural Matching و جستجو معنایی

وقتی گوگل نمودار دانش را در سال 2012 اعلام کرد، شروع به نمایه سازی افراد، آهنگ ها، مکان ها، کشورها، ملت ها، رویدادها و همه چیز در قالبی مناسب با اطلاعات و حقایق مرتبط با استفاده از روابط معنایی کرد.

با الگوریتم رمزگذار دوطرفه بازنمایی ترانسفورماتورها (BERT)، شروع به خواندن مطالب از راست به چپ و چپ به راست کرد و شروع به تطبیق بهتر پرس و جوها و محتوای مربوطه کرد.

الگوریتم‌های تطبیق عصبی که تطبیق پرس و جو / سند را با اندازه‌گیری معنای پرس و جو و اهدافی که محتوا بهتر برآورده می‌کند، انجام می‌دهند.

RankBrain اندازه گیری می کند که آیا یک سند می تواند رضایت جستجوی موفق و قابل اعتمادی را در یک پرس و جو ارائه کند یا خیر. با همه این مفاهیم و مفاهیم مشابه، گوگل و سایر موتورهای جستجو هر روز جستجوی معنایی و دنیای وب معنایی را بهتر می سازند.

چرا موتورهای جستجو به دنبال جستجوی معنایی هستند؟

چون مفاهیم در یک زمینه خاص به یکدیگر مرتبط هستند، جستجوی معنایی می داند کوئری های مشابه رفتارهای جستجوی مشابهی را با اهداف جستجوی مشابه نشان می دهند.

یک موتور جستجو می‌داند وب‌سایت‌هایی که بر انواع خاصی از سلسله‌مراتب موضوع، لینک مفهومی، و عناصر جستجوی معنایی تمرکز دارند، می‌توانند تمام پرس‌و‌جوهای مشابه را به طور معتبر انجام دهند.

بنابراین یک موتور جستجو برای محاسبات، خزیدن، ایندکس و رتبه بندی منابع کمتری را خرج می‌کند. بنابراین، یک شبکه صفحه نتایج موتورهای جستجو سازگارتر، منظم‌تر و معنادارتر هم برای کاربران و هم برای موتورهای جستجو ایجاد می‌شود. جستجوی معنایی یک موتور جستجوی مبتنی بر موجودیت است. با به کارگیری قواعد پردازش زبان طبیعی و درک زبان طبیعی، می توان معانی مفاهیم، ​​محتوای آنها و کیفیت و زمینه اسناد را بهتر تطبیق داد.

با جستجوی معنایی، انجام پیش‌بینی خودکار برای کاربران آسان‌تر است زیرا موتور جستجو آسان‌تر درخواست‌هایشان را پیش‌بینی می‌کند. افراد همچنین می پرسند، پانل های دانش، بسته های موقعیت مکانی، و بسته های تصویر، حباب های اصلاح پرس و جو تصویر نیز نتایج جستجوی معنایی هستند. جستجوی معنایی یافتن مفاهیم مرتبط را برای کاربران آسان‌تر می‌کند و در عین حال تعداد منابع مورد نیاز موتورهای جستجو برای ارائه صفحات نتایج با کیفیت به کاربر را کاهش می‌دهد.

بسیاری از جستجوها ناخواسته مبهم هستند

افراد اهداف جستجوی متفاوتی با کلمات مشابه دارند. کاربران به دنبال سوالات مختلف با پرس و جوهای یکسان هستند. از هر 10 پرس و جو، یکی دارای اشتباه تایپی است. هنگامی که همان کلمه جستجو می شود، نوع یا قالب محتوایی که کاربر می خواهد ببیند ممکن است تغییر کند. بنابراین موتور جستجو دارای مفاهیم مختلفی مانند «بازنویسی پرس و جو»، «هدف جستجوی غالب»، «پرس و جو متعارف» و «هدف جستجوی فرعی» است.

امکان رسیدگی به یک پرس و جو به بیش از یک روش و ایجاد مناسب ترین SERP با انجام آزمایشات زیاد وجود دارد. اما با جستجوی معنایی، این امکان برای موتورهای جستجو وجود دارد که همه پیش‌بینی‌های موجود را آسان‌تر کنند.

با تبدیل صفحه نتایج موتورهای جستجو به یک ساختار کاملاً معنایی، ارتباط بین موتور جستجو و کاربر تقویت می‌شود. بنابراین، کاربر به جای «گوگل آنچه را که به دنبال آن بودم نداد» به «من یک پرس و جوی معنادار را وارد نکردم» تغییر داده است.

انسان ها ذاتاً معنایی هستند. چیزهای معنایی سریعتر معنا تولید می کنند و برای انسان قابل توجه می شوند. بنابراین، معنایی بودن موتور جستجو باعث شده است تا بتواند راحت‌تر با کاربر موتور جستجو ارتباط برقرار کند و کاربر را وادار می‌کند تا از اطلاعاتی که به دنبال آن است با وضوح بیشتری و با مشخص کردن زمینه آن استفاده کند.

نیاز به انعکاس علایق و گرایش های شخصی

جستجوی معنایی درک ترند ها و تقاضای جستجو برای کوئری های جستجو را آسان تر می کند. افراد از موتور جستجو با پرس و جوهای خاص بر اساس علایق خاص استفاده می کنند. احتمالاً هر کاربر می تواند در گوگل یا موتورهای جستجوی دیگر چیزی را جستجو کند که هیچ کس قبلاً حتی یک بار در زندگی خود جستجو نکرده است. معنا گرایی یک ویژگی است که می تواند به هر موجودیتی که وجود دارد اعمال شود. به همین دلیل، با ردیابی علایق شخصی افراد توسط «موتور جستجوی شخصی»، علایق کاربر نیز «معنی» می‌شود. بنابراین، تشخیص «موضوعات فرعی» یا «زیر زمینه‌های» متفاوت موضوعاتی که بسیار نزدیک به یکدیگر هستند، آسان‌تر می‌شود.

صرف نظر از نوع یک موجودیت، اگر به طور ناگهانی در حال ترند باشد یا اگر همه شروع به علاقه مندی به آن کنند، میزان محتوا و تقاضای کوئری تولید شده با توجه به نوع آن موجودیت و دلیل ترند بودن همزمان افزایش می یابد.

موتور جستجو با الگوریتم هایی که برای مدیریت این نیاز به بهترین شکل ایجاد کرده است، منابع را خزیده و ایندکس می کند. دلیل اینکه یک موجودیت بر اساس نوع خود ترند دارد معنایی است. یک موجودیت گرایش متفاوتی است مانند «فرزند داشتن»، «طلاق»، «ترفیع»، «دریافت جایزه» یا «رسوایی» اگر یک شخص باشد، یا «قوانین»، «اظهار سیاسی» در صورتی که یک موجودیت یک کشور است. ممکن است دلایلی برای افزایش وجود داشته باشد.

همه این موجودیت ها از نظر معنایی در داخل شبکه های خاصی به یکدیگر مرتبط هستند. نحوه ترند شدن به هر موجودیت نیز در ساختار معنایی تعیین می شود. بنابراین، تجربه علایق شخصی و تفاوت های ناگهانی جستجو و تقاضا به معنای تجربه یک نقطه غیرمنتظره برای موتورهای جستجو نیست. برعکس، این امکان برای موتور جستجوی معنایی وجود دارد که پیش بینی کند چه نوع محتوایی را می توان در چه قالبی و با چه موجودی نوشت.

بنابراین، به هنگام خزیدن، ایندکسینگ و رتبه‌بندی در «سلسله‌مراتب موضوعی»، ضمن استفاده از معتبرترین دامنه‌ها برای مرتبط‌ترین گروه کاربری، نحوه تغییر صفحه نتایج موتورهای جستجو با توجه به هدف جستجوی غالب مشخص است.

نیاز به درک سلسله مراتب واژگانی و روابط موجودیت

سلسله مراتب واژگانی به واژگان معنایی و روابط واژگانی سلسله مراتبی واحدهای واژگانی مربوط می شود. سلسله مراتب واژگانی می تواند به موتورهای جستجو کمک کند تا ساختار یک زبان، محتوا، پاراگراف، جمله و زاویه حجم زیادی از پیکره را درک کنند. Lexical Semantics را Lexicosemantics می نامند. معناشناسی واژگانی و سلسله مراتب واژگانی به بررسی روابط کلمات با یکدیگر می پردازند. برخی از نمونه های امتحان سلسله مراتب واژگانی در زیر آمده است.

• گروه بندی، طبقه بندی و پروفایل آیتم های واژگانی.
• تفاوت ها و شباهت های بین آیتم های واژگانی برای زبان های مختلف.
• معنای لغوی برای نحو زبان و بافت تغییر می کند.

سلسله مراتب واژگانی از آیتم های واژگانی به وجود می آید. یک آیتم واژگانی می تواند یک واحد واژگانی باشد که یک کلمه مرکب، یک کلمه توقف یا فقط یک کلمه ریشه باشد. واحدهای واژگانی همچنین می توانند به پسوندها، پیشوندها یا هر نوع پسوندی متصل شوند. اگر اقلام واژگانی به یک ضمیمه متصل شوند، به آن «تکاژهای مقید» می گویند. اگر مقید به الصاق نباشد، به این معنی است که واحد واژگانی «تکاژگان آزاد» است.

فرم های سلسله مراتبی واژگانی را می توان به صورت زیر گروه بندی کرد:

• هیپونیمی و هایپرونیمی
• مترادف ها
• متضاد ها
• همنام ها
• چند معنایی
• شبکه معنایی

درک معناشناسی رابطه ای بین واحدهای واژگانی به موتورهای جستجو کمک می کند تا محتوای موجود در وب را بهتر درک کنند.

سازماندهی پویا SERP برای رفتار جستجوی چندوجهی

سازماندهی پویا SERP برای رفتار جستجوی چندوجهی

سازماندهی پویا SERP به معنای تغییر شکل، طرح‌بندی و اجزای صفحات نتایج موتور جستجو بر اساس انواع هدف جستجو است. اگر کاربر جستجویی را جستجو کند که به “هدف جستجوی محلی” حساس است، SERP می تواند شامل “کسب و کارهای محلی”، “نتایج نقشه”، “نظرات بازدیدکنندگان” و صفحات وب کسب و کار محلی باشد. اگر یک پرس و جو “حساس به زمان” باشد، SERP می تواند شامل تم های دوره ای برای کاربر باشد. به عنوان مثال، اگر پرس و جو یک پرس و جو “متمرکز بر بادگیر” باشد، SERP می تواند شامل “مکان هایی برای بازدید در طول زمستان”، “یا کارهایی که باید در زمستان انجام شود” باشد.

گوگل همیشه سعی می‌کند صفحه نتایج جستجو را با توجه به پروفایل‌های کاربر، انواع هدف جستجو، الگوهای رفتار جستجو، نوسانات تقاضای جستجو، و آخرین اخبار، رویدادها و تغییرات “تنوع” کند.

رفتار و تقاضای چند وجهی جستجو، موتورهای جستجو را مجبور به استفاده از “حباب های اصلاح پرس و جو” و همچنین “نوار کناری اصلاح متن جستجو” کرد. می‌توانید «حباب‌های اصلاح پرس و جو معنایی» را از Google در زیر ببینید.

می‌توانید «نوار کناری اصلاح زمینه جستجو» یا «محتوای پویا SERP» را از Google ببینید.

می‌توانید «نوار کناری اصلاح زمینه جستجو» یا «محتوای پویا SERP» را از Bing در زیر ببینید.

محتوای پویا SERP و نوار کناری اصلاح متن جستجو نشان می‌دهد که موتورهای جستجو محتوای موجود در وب را بر اساس زمینه‌شان گروه‌بندی می‌کنند، نه فقط محتوایشان. بنابراین، ایجاد عمودی‌های مختلف برای زمینه‌های مختلف در SERP به موتورهای جستجو اجازه می‌دهد محتوای پیکربندی‌شده‌تری را برای کاربران با توجه به اهداف و رفتارهای جستجوی ممکن‌شان نشان دهند.

به جای انتخاب «نیت جستجوی غالب» و «معتبر ترین منبع برای یک موضوع خاص»، تنوع بخشیدن به SERP با زمینه های مختلف می تواند به موتورهای جستجو برای ارائه محتوای بیشتر کمک کند.

همینطور به کاربران این امکان را می دهد که بیشتر در SERP بمانند و همچنین شانس بیشتری برای مشاهده بیشتر در SERP برای ناشران محتوا می دهد. در نهایت، محتوای پویا در SERP، سازندگان محتوا را تشویق می‌کند تا محتوای متنوع‌تری را در “روابط متنی” به روش معنایی ایجاد کنند.

بنابراین، یک موتور جستجوی معنایی باعث می شود کاربران به جستجوی روابط معنایی بپردازند در حالی که تولیدکنندگان محتوا را تشویق می کند تا برای وب سایت خود معنایی بیشتری داشته باشند. خزیدن وب معنایی نسبت به وب آشفته هزینه کمتری دارد.

اصول جستجوی معنایی

جستجوی معنایی اصولی دارد که بر اساس ماهیت معناشناسی شکل گرفته است. در یک وب معنایی، همه چیز باید به چیز دیگری در یک زمینه با ابعاد داده توصیفی متصل شود. این ابعاد داده می تواند زمان، نوع، ژانر، طول، وزن، قد، جنسیت، ملیت، شغل، رویداد، مکان یا رنگ باشد. همه چیز در یک ادراک جهانی معنایی جایی دارد. بنابراین، اصول جستجوی معنایی وب را برای رفتارهای جستجوی معنایی سازماندهی می کند.

خزیدن، ارزیابی و درک وب معنایی بسیار ساده تر از وب آشفته است. بنابراین، اصول جستجوی معنایی به موتورهای جستجو امکان می دهد برای سازماندهی اطلاعات در وب مقرون به صرفه تر، سریع تر و نتیجه گراتر باشند. اصول جستجوی معنایی برای کاربران، ناشران محتوا و همچنین موتورهای جستجو وجود دارد.

اصول جستجوی معنایی می تواند کاربران، موتورهای جستجو و ناشران محتوا را در یک زمینه منطقی متحد کند تا در هماهنگی عمل کنند. همراستایی با دیدگاه های کاربران، ناشران محتوا و موتورهای جستجو در وب، محیطی متمرکزتر و راحت تر در وب ایجاد می کند.

اصول جستجوی معنایی به دلیل مشارکت آنها در سازماندهی اطلاعات و همسوسازی درک و استفاده از وب، توسط موتورهای جستجو ترجیح داده می شود.

جستجوی صوتی

جستجوی صوتی توسط الگوریتم های پردازش زبان طبیعی پشتیبانی می شود. گوگل، بینگ و سایر موتورهای جستجو، اطلاعات لازم برای کاربر را از یک صفحه وب استخراج می کنند و آن را به عنوان پاسخ با صدا ارائه می کنند. جستجوی صوتی هر سال بیشتر و بیشتر مورد استفاده قرار می گیرد. Google، Bing، Yandex، DuckDuckGo یا سایر موتورهای جستجو داده‌های مرتبط را برای Voice Search Activity به اشتراک نمی‌گذارند، اما ما می‌دانیم که چرا کاربران از جستجوی صوتی استفاده می‌کنند.

جستجوی صوتی بخشی از رفتار «جستجوی بدون چشم» است. بدون دیدن، فقط با دستورات صوتی، کاربر می‌تواند اطلاعات، خدمات یا عملکرد مورد نیاز خود را از وب جستجو کند. برای انجام این کار، جستجوی صوتی باید در یک ساختار معنایی سازماندهی شود. زیرا هر سوالی که می توان در وب پرسید، شکل متفاوتی دارد. اما می توان آن را در بهترین شکل معنایی ممکن متحد و متعارف کرد.

تطبیق هر سؤال معنایی با پاسخ معنایی آسانتر است. بنابراین، پاسخ به سؤالات معنایی از طریق جستجوی صوتی می‌تواند با داده‌های ساختاریافته و محتوای ساختاریافته در یک منطق معنایی آسان‌تر موفق شود.

قطعه های ویژه (Featured Snippets) و نتایج غنی (Rich Results)

نتایج غنی و قطعه‌های ویژه به لطف جستجوی معنایی و الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی ایجاد می‌شوند. Rich Results از «داده‌های ساختاریافته» در Microdata، JSON-LD (داده‌های پیوندی نمادگذاری شی جاوا اسکریپت) برای موجودیت‌ها و اسناد آنها استفاده می‌کند.

قطعه‌های ویژه از فناوری‌های پردازش زبان طبیعی مانند «بخشی از برچسب گفتار»، «تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition)»، «درخت وابستگی (Dependency Tree)» و «تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)» استفاده می‌کنند.

قطعه های ویژه و نتایج غنی نیز برای جستجوی صوتی استفاده می شوند.وب معنایی، جستجوی معنایی و سئوی معنایی در حال شکل دادن به فناوری های پیشرفته برای موتور جستجو هستند.

با توجه به انواع مختلف محتوا و کوئری، قطعه های برجسته و نتایج غنی متفاوتی وجود دارد. یک قطعه برجسته را می توان از یک جدول HTML یا هر عنصر معنایی HTML به همراه یک ساختار محتوای معنایی استخراج کرد. یک نوع کوئری به همان نوع پاسخ ها در رابطه با محتوا و قالب محتوا نیاز دارند. Rich Results به موتورهای جستجو کمک می کند تا انواع محتوای پیچیده تری مانند دستور العمل ها، رویدادها، نحوه تولید محتوا و ابعاد پیچیده تر را در یک روش معنایی درک کنند.

چرا جستجوی معنایی برای سئو مهم است؟

Semantic Search و Semantic SEO مفاهیم مرتبط هستند. سئوی معنایی شامل رفتار جستجوی معنایی، ایندکس معنایی رتبه بندی معنایی است. سئوی معنایی مدیریت یک پروژه سئو با آگاهی از ویژگی های موتور جستجوی معنایی و ساختار یافته موتور جستجو، دانستن اینکه چه نوع وب سایت، URL و دسته بندی Breadcrumb و شبکه لینک داخلی را می خواهید ببینید برای کدام نوع شبکه جستجو می باشد. . قالب محتوا، نوع محتوا، زمینه و طراحی صفحه نیز در چارچوب مفهوم سئو معنایی سازماندهی شده است.

کدام فناوری های گوگل در نحوه عملکرد جستجوی معنایی نقش دارند؟

گوگل فناوری های جدیدی را برای بهبود جستجوی معنایی و وب معنایی آماده کرده است. فناوری‌هایی که برای جستجوی معنایی توسط Google استفاده می‌شوند عبارتند از:

1. گراف دانش Knowledge Graph
2. هامینگبرد Hummingbird
3. رنک برین RankBrain
4. برت BERT
5. تطبیق عصبی Neural Matching

نمودار دانش Knowledge Graph

نمودار دانش شامل موجودیت هایی با توصیفات و ابعاد است که در یک زمینه با یکدیگر مرتبط هستند. نمودارهای دانش به درک محتوای موجود در وب از نظر ارتباط، کیفیت و ظرفیت اطلاعات کمک می کند.

نمودارهای دانش همچنین می توانند به درک صحت محتوا کمک کنند. صفحات وب با اطلاعات ثابت به موتورهای جستجو کمک می کنند تا موجودیت های دنیای واقعی را درک کنند و پایگاه داده مربوط به این موجودیت ها را بهبود بخشند.

Google Knowledge Graph در ماه می 2012 با شعار “اشیا، نه رشته ها” راه اندازی شد. در ابتدا، Google Knowledge Graph شامل 570 میلیون موجودیت و 6 میلیارد واقعیت در مورد اتصالات این نهادها بود. در سال 2020، گوگل 500 میلیون واقعیت و 70 میلیارد موجودیت در نمودار دانش دارد.

هامینگبرد Hummingbird

الگوریتم مرغ مگس خوار گوگل برای شناسایی و گنجاندن ارتباطات بین پرس و جوها در یک زمینه برای ارضای رفتارهای جستجوی آینده به روشی بهتر است. الگوریتم مرغ مگس خوار گوگل در پانزدهمین سالگرد تاسیس گوگل در سال 2013 راه اندازی شده است. الگوریتم مرغ مگس خوار به گوگل امکان می دهد از یادگیری ماشینی برای سازماندهی پرس و جوها و هدف جستجو استفاده کند. با الگوریتم مرغ مگس خوار، گوگل شروع به تمرکز بر «جملات» به جای کلمات کرد. بنابراین، با گذشت زمان، گوگل شروع به تطبیق هدف جستجو و اسناد برای جستجوهای طولانی تر به روشی بهتر کرد.

با گذشت زمان، “چگالی کلمه کلیدی” یا معیارهای مشابه به لطف مرغ مگس خوار از بین رفته است. الگوریتم مرغ مگس خوار همچنین به تطبیق مترادف ها و جستجوهای مشابه برای مطابقت با هدف جستجو کمک می کند.

بنابراین، گوگل شروع به ترجیح محتوای طولانی با درک بهتر و اطلاعات بیشتر در زمان کرد. از آنجایی که محتوای طولانی دارای «کلمات مرتبط» و «مترادف» بیشتری است، «پرس و جوهای معنایی» و «اطلاعات مرتبط» بیشتری برای هدف جستجو دارند. بنابراین، با تعداد صفحات کمتر، گوگل یک صفحه نتایج موتور جستجو موثرتر ایجاد کرده است. امروزه با کمک مرغ مگس خوار، گوگل SERP را با همان شکل محتوا برای یک زمینه متفاوت متنوع می کند.

رنک برین RankBrain

RankBrain یک الگوریتم گوگل بر اساس هوش مصنوعی است. طبق گفته گوگل، RankBrain سومین فاکتور مهم رتبه بندی است. RankBrain برای درک و ارتباط پرس و جوهای جدید با پرس و جوهای کاربر در گذشته استفاده می شود. بنابراین، گوگل می تواند از ساختار معنایی وب محافظت کند، زیرا پرس و جوهای جدید مشابه پرس و جوهای قدیمی هستند. صفحات وب جدید و پرس و جوهای جدید را می توان با همان اصول جستجوی معنایی سازماندهی کرد.

RankBrain عبارت است از درک پرس و جوهای اولیه و مرتبط کردن این پرس و جوها با مفاهیم و عبارات مرتبط و مترادف. اصطلاحات و مترادف های مرتبط در یک ارتباط متنی به ایجاد جستجوی معنایی و وب بیشتر کمک می کنند.

برت BERT

BERT (نمایش رمزگذار دوطرفه از Transformers) الگوریتم جدید Google برای درک محتوا، استخراج اطلاعات درون محتوا، و شناسایی موجودیت‌ها و روابط موجودیت است. BERT پردازش زبان طبیعی را از چپ به راست و از راست به چپ انجام می دهد و محتوا را می خواند.

بنابراین، دقت نتایج NLP را برای بلوک‌های محتوایی که کوتاه‌تر از ۵۱۲ توکن هستند، افزایش می‌دهد. پس از BERT، گوگل شروع به درک بهتر محتوا کرده است، به خصوص برای جستجوهای طولانی تر. گوگل شروع به ایجاد نتایج جستجوی معنایی بهتر برای جستارهای طولانی‌تر کرد.

تطبیق عصبی Neural Matching

تطبیق عصبی برای تطبیق درخواست کاربر، اطلاعات اسناد و هدف جستجو است. تطبیق عصبی و RankBrain با هم هماهنگ هستند. RankBrain ارتباط کوئری های مختلف را برای مطابقت با هدف جستجو درک می کند، در حالی که تطبیق عصبی با هدف جستجو، پرس و جو و اسناد موجود در وب مطابقت دارد.

جستجوی معنایی، رفتار جستجوی معنایی، و موتور جستجوی ساختاریافته

جستجوی معنایی، سئوی معنایی، رفتار معنایی و موتور جستجوی ساختاریافته محتوای مرتبط با یکدیگر هستند. برای انجام پروژه های سئو معنایی، جستجوی معنایی باید توسط یک سئوکار درک شود.

مطالعات موردی و اصول سئو معنایی به مرور زمان افزایش خواهد یافت و بیشتر و بیشتر سئوکاران متوجه خواهند شد که جستجوی معنایی شکل غالب رفتارهای جستجو است.

بنابراین، درک سازمان معنایی اطلاعات در وب مهم است. برای سئو جامع، درک و استفاده از پردازش زبان طبیعی برای سئو مهم است. هر جمله و ساختار جمله می تواند تخصص یک محتوا را به موتور جستجو منعکس کند.

موتور جستجو میلیون ها سند در حافظه خود دارد و میلیون ها الگوی رفتاری کاربر برای این اسناد در شکل برداری دارد. بنابراین، تنها با مشاهده محتوای جدید، موتور جستجو می‌تواند تخصص محتوا و امکانات رضایت‌بخش کاربر را به راحتی درک کند. قوانین و الگوریتم های پردازش زبان طبیعی به سئوکاران و موتورهای جستجو کمک می کند تا تخصص و ظرفیت محتوا را درک کنند.