콘텐츠 모호성 및 무질서한 데이터 극복

게시 됨: 2022-07-01

정확한 전략으로 콘텐츠 모호성과 무질서한 데이터 극복

더 많은 콘텐츠를 생산하고 다차원 데이터가 더 광범위할수록 각 콘텐츠 조각에 대한 명확한 컨텍스트와 목적이 더 많이 필요합니다.

종종 검색 엔진은 명확하게 관련된 일치 항목의 희소성에 직면합니다. '자연어' 연구는 검색 엔진이 식별 가능한 엔터티 간의 '문맥 간극 관계'를 더 잘 관리할 수 있도록 지원합니다. 검색 알고리즘이 콘텐츠를 더 잘 이해할 수 있기 때문에 작업과 목표를 더 쉽게 달성할 수 있습니다. 스키마 마크업은 콘텐츠를 식별할 수 있게 만드는 데 큰 도움이 되었지만 자연스러운 의미 체계 SEO를 통해 콘텐츠의 순위를 매길 수 있습니다.

웹 페이지의 콘텐츠 모호성을 제거하면 주제 관련성과 유용성에 대한 Google의 확신이 높아집니다. 이렇게 하면 콘텐츠가 Google에서 더 나은 가시성을 얻을 수 있습니다. 우리는 Google 검색이 미국 기반 영어 검색 결과 페이지(SERP) 내에서 "이 검색 구체화" 및 "이 검색 확장"을 실행하는 것을 보았습니다. 이는 명확하지 않은 검색 의도를 명확히 하고 명확한 목적을 가진 기사를 표시하려는 Google의 지속적인 노력을 보여줍니다.

콘텐츠 모호성 상태

검색 엔진은 큰 도전에 직면해 있습니다. 일일 검색의 15%가 새로운 것입니다. 더 나은 해독을 위해 RankBrain과 같은 기술은 새로운 쿼리의 의미를 빠르게 해독하려고 합니다. 콘텐츠가 해독하기 쉬운 경우 Google이 모바일 장치에서 "Query-Refinement Bubbles"를 사용하면 더 잘 보일 수 있습니다.

2007년 1월에 Microsoft 는 웹 검색에서 모호한 쿼리 식별 특허를 발표했습니다. 당시 저자 Yun Luo는 모호한 쿼리의 최소 87%를 지도 머신 러닝으로 식별하고 이해할 수 있다고 보고했습니다. "실제 검색 로그의 쿼리 중 약 16%가 모호하다"고 보고했습니다.

사이트의 페이지 명확화는 단일 용어가 여러 주제와 관련될 수 있을 때 발생하는 기사 제목의 충돌을 해결하는 프로세스입니다. 제목 구가 여러 기사의 자연스러운 제목이 되지 않도록 기존 콘텐츠를 먼저 매핑합니다. 그 결과 머신 러닝이 동일한 제목을 가질 수 있는 다른 기사로 이어지는 명확화 경로를 피할 수 있습니다.

콘텐츠 개체는 정의된 시맨틱 웹 관계입니다.

웹의 텍스트가 콘텐츠 모호성을 극복하는 데 어떻게 도움이 되는지.

콘텐츠 엔터티는 일반적으로 텍스트, HTML 마크업, 미디어, 첨부된 PDF 파일 및 사이트 방문자에게 유용하게 표시되는 기타 데이터로 구성된 콘텐츠 데이터의 요소입니다.

지식 표현 시스템 내의 의미 검색은 쿼리, 쿼리자, 목록화된 정보 간의 관계를 더 잘 평가할 수 있으며 이러한 관계가 특정 상황에 대한 의미를 추출하는 방법을 평가할 수 있습니다. 관계를 전달하는 콘텐츠는 더 높은 컨텍스트 수준에서 개념을 설명하는 데 기초가 됩니다. 이 지속적인 정보 교환은 인간과 기계 학습 간의 공유 언어에 의존합니다. 투명하고 매핑 가능한 관계에 유용합니다.

콘텐츠 효율성을 높이려면 검색 의도가 최우선이어야 합니다. Google은 횡설수설을 명확하게 하는 데 전반적으로 놀라운 일을 하고 있습니다. 검색 기록을 잘 알고 있다면 모호한 검색을 수행할 때 의미하는 바를 정확히 이해할 것입니다.

월간 검색량은 측정 지표 중 하나이지만 수요를 창출하는 것은 불가능합니다. 고품질 콘텐츠와 제품 페이지 문구를 고객의 의도에 밀접하게 맞추는 것이 좋습니다. 여기서 특정 쿼리 포인트와 일치하도록 트랜잭션 의도와 정렬해야 합니다. 문맥, 의미 및 명확화에 대해 말하면 언어, 이름 및 기타 관련 속성의 모호성 문제로 인해 문서가 어떤 엔티티를 참조하는지 찾기가 어렵습니다. 좋은 도메인 온톨로지(의미를 설명하는 모음)가 이를 도와줍니다.

콘텐츠의 모호성을 극복하는 것이 중요한 이유

연구원들은 소비자가 빠르고 수월한 의사 결정과 문제 해결을 원하기 때문에 사이트가 명확하지 않고 정리되지 않은 콘텐츠를 허용할 수 없다고 생각합니다. 그들은 정보를 빨리 찾고 답을 찾지 않고 결론에 도달하기를 원합니다.

콘텐츠 마케팅의 목적은 관련성 있고 가치 있는 콘텐츠를 만들고 큐레이팅하여 고객을 유치하고 유지하는 것입니다. 단순히 콘텐츠 캘린더에 게시된 마감일을 맞추는 것이 아닙니다. 출판물을 계속 앞으로 나아가게 하는 데는 효과적이지만 결코 소개팅처럼 해서는 안 됩니다. 소비자들은 그보다 더 정교하다. 그들은 놀라움을 추구하지 않습니다. 그들은 일반적으로 무엇을 쇼핑하는지 알고 있습니다.

검색 의도 충족과 관련하여 기사의 컨텍스트를 재정의함으로써 기사 작성자는 웹 페이지의 흐름을 통해 사람들을 안내할 수 있습니다. 또한 사이트의 분류 체계를 통해 구조화되지 않은 콘텐츠의 모호성을 제거할 수 있습니다.

주제 클러스터는 모두 가치 중심적이어야 합니다. 콘텐츠 작성은 문서 길이에 비례하는 단순한 단어 수에 초점을 맞춰야 합니다.

귀하의 비즈니스가 게시하는 콘텐츠를 통해 비즈니스가 하는 일을 명확히 할 수 있는 방법을 결정하십시오. 콘텐츠 작성자가 먼저 방문자에게 명확성을 제공하고 두 번째로 검색 엔진을 명확하게 만드는 방법을 식별합니다. 귀하의 콘텐츠는 귀하의 전문성을 정의합니다. 그것은 당신의 독창성과 당신이 틈새 시장을 이끄는 이유를 확립합니다.

Google 검색 결과 페이지의 쿼리 구체화

Google은 쿼리 처리 알고리즘을 개선하여 SERP의 정확도를 더욱 개선하고자 합니다. 사용자가 쿼리를 확장할 수 있는 방법을 제공합니다. 다음은 Google 검색 작동 방식의 예입니다.

내 검색어는 "보트 슈즈"입니다. 그러나 그것은 상당히 과소 지정되었습니다. 내 쿼리 의도를 충족시키기 위해 더 알아야 할 사항을 검색 엔진에 제공합니다. 구매자가 "브랜드별"을 클릭하면 Sperry, Sebago, Clarks, SKECHERS, OluKai 및 Columbia 옵션이 제공됩니다. 검색자가 "소재별"을 필터링하면 현재 캔버스와 인조 가죽의 두 가지 옵션이 제공됩니다.

모바일에서는 콘텐츠가 다르게 표시될 수 있습니다. 더 많은 사람들이 모바일 장치를 사용하여 검색함에 따라 명확하고 효과적인 모바일 콘텐츠 전략이 필요합니다.

단일 의도로 검색어에 대해 페이지를 어떻게 분류할 수 있습니까?

검색자가 "calico"를 입력하면 검색 엔진이 옥양목 직물, 옥양목 고양이 또는 Calico라는 미네소타주 에디나의 인테리어 디자이너를 찾는 것인지 어떻게 알 수 있습니까? 콘텐츠가 구조화될수록 좋습니다. 헤더, 이미지, 링크 앵커 텍스트는 콘텐츠를 더 쉽게 이해할 수 있도록 연결 및 이해를 제공하는 시작에 불과합니다.

콘텐츠 URL 구조의 거리 고려

검색자가 웹사이트에 방문하면 콘텐츠를 구성하여 현장 검색 마찰을 줄이십시오.

다른 페이지로 링크하기 전에 청중에게 충분히 중요한지 확인하십시오. 전반적인 콘텐츠 전략에 적합해야 하며 링크 사랑에 합당한 가치를 추가해야 합니다. 콘텐츠 조사를 마친 경우 실제 검색 수요에 따라 페이지가 흐를 수 있습니다. 시맨틱 클러스터의 중심과 일치하고 지원할 수 있으며 지원 콘텐츠로 이어짐으로써 포괄성을 제공할 수 있습니다.

'사물' 또는 주제가 동일한 의미를 가질 때 페이지 통합을 고려하십시오. 서로 다른 검색 의도를 충족하는 경우 의도를 통해 구매자의 여정을 파악하고 각 접점에서 필요한 것을 제공합니다. 주제 클러스터의 중심을 인식할 수 없는 경우 검색 엔진은 사이트가 무엇에 관한 것인지 추측하게 됩니다.

일부 SEO 도구는 "고아" 페이지를 식별합니다. '연결된 대상' 페이지가 관련 쿼리(예: 위치와 서비스가 함께 제공되는 경우)를 지원하도록 논리와 전략을 포함하기 전에 만듭니다. 명확한 콘텐츠 노드 관계는 마찰과 콘텐츠 모호성을 줄입니다.

계층적 머신 러닝 '유사성 거리'는 의미적으로 유사한 콘텐츠 이웃의 '가까움'을 식별하는 데 도움이 됩니다. 우리는 Screamingfrog.com을 사용하여 각 사이트의 트리 그래프를 시각적으로 보는 것을 좋아합니다. 이 정보는 의미적 거리를 평가하는 콘텐츠 전략을 지원하는 데 도움이 됩니다.

Umbrella 콘텐츠 및 인텐트 허브 사용

잘 구성된 콘텐츠는 콘텐츠 모호성을 극복하는 데 도움이 됩니다.

전문 지식의 깊이를 보여주는 관련 정보를 가져와 의미론적 유사성을 사용하여 주제 허브를 구축합니다. 모든 형제 콘텐츠 조각에는 URL이 연결되어 있는 명확한 상위 범주가 있어야 합니다. 독자가 더 많은 가치를 얻고 질문에 답할 수 있도록 관련 의도를 수직 및 수평으로 구축 및 연결합니다.

아이디어가 성장하고 과거 기사를 뒷받침할 새로운 대화를 인식할 때 전략적으로 작성하십시오. 또는 주제에 대해 글이 너무 길어지면 간단히 새 글을 작성하는 것이 가장 좋은 위치를 고려하십시오. 마지막 기사를 참조하고 고유한 "컨텐츠 의도"와 부가 가치를 가진 "컨텐츠 오버플로"로 관련시킬 수 있습니다.

Google Search Console 보고서를 관찰하여 페이지 매김이 인덱싱되는 시기를 결정할 수 있습니다. 이것은 쓰기 아이디어를 분할하고 오버플로 콘텐츠를 만들 수 있는 기회를 나타냅니다.

"Umbrella Approach"라고 생각하면 "Intent Hubs"를 추가하는 것이 더 쉽습니다. 이것들은 토픽 클러스터 리서치가 '위'의 콘텐츠 구조를 수평으로, 탐색 콘텐츠를 알려준 후에 가장 잘 형성됩니다. 그것들을 배치하고 상호 연결하는 방법은 명확한 의미 체계 계층 관계를 보여야 합니다.

BERT 및 MUM은 용어 빈도 및 역 문서 빈도를 결정하는 주제 클래스 및 개념을 활용합니다. 그들은 효율적인 유사성 검색 및 밀집 벡터의 클러스터링을 위한 콘텐츠 라이브러리를 찾습니다.

대규모 다차원 유사성 검색을 위한 전략적 콘텐츠 생성

콘텐츠 마케팅 전략이 시간이 지남에 따라 그리고 규모에 따라 효과적인지 확인하기 위해 더 큰 관점을 취하십시오. 유사도 탐색은 다차원 공간에서 가장 짧은 거리를 갖는 질의 객체에 가까운 객체를 얻는 것을 의미한다. 가장 작은 거리는 특정 쿼리 개체에 대해 가장 가까운 유사한 개체입니다.

작가, SEO, 유료 검색, 미디어 제작 및 소셜 마케팅 팀 간의 마케팅 조정이 필요합니다. 제목을 설정하고 작가를 모집하기 전에 명확하고 독특한 목적을 설정하십시오.

다중 검색은 다차원 유사성 검색을 사용하여 다양한 미디어 유형, 플랫폼에 걸쳐 확장하고 여러 지리 데이터 요구 사항에 사용하는 방법을 아는 것을 의미합니다. AI 콘텐츠 작성을 시작하는 경우 인간 독자에게 품질을 평가하고 조정하게 하십시오.

각 콘텐츠는 다차원 유사성 검색 또는 다중 모드 검색에 사용할 수 있어야 합니다. 비디오 클립, PDF, 인포그래픽 또는 오디오로 변환하여 다른 플랫폼에 가치를 더할 수 있습니다.

명확한 목표 설정: 가장 효과적인 콘텐츠 작성자는 타겟팅된 콘텐츠 전략을 환영하고 따를 것입니다. 콘텐츠 개요 또는 템플릿은 콘텐츠 목표를 제공해야 합니다. 우리는 항상 우리가 달성하고자 하는 것과 그것이 더 높은 수준의 전략에 어떻게 도움이 될 것인지를 신중하게 설명하는 것으로 시작합니다. 이해하기 쉽고 주제와 밀접하게 관련된 강력한 진술을 하십시오.

검색 엔진이 이해하기 어려운 콘텐츠 극복

Microformats 및 RDFa의 초기 버전은 구조화된 데이터를 통해 콘텐츠, 엔터티 및 관계를 명확하게 하는 데 도움이 되었습니다. 그런 다음 Google은 Schema.org 생성에 협력했습니다. 구조화된 데이터 코드 가이드는 자유 형식 콘텐츠를 명확하게 하고 봇이 페이지의 핵심 요소를 검색하도록 확인하는 이상적인 방법을 제공합니다.

구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 함께 스레딩하여 지원하려는 의미론적 검색이 함께 제공됩니다. 웹 콘텐츠 텍스트에서 발견되는 컨텍스트를 더욱 명확하게 하고 지식 그래프 및 지식 저장소의 구조화된 데이터 채우기를 용이하게 합니다.

페이지의 점프 링크는 사용자가 관심 있는 콘텐츠로 빠르게 이동할 수 있도록 도와줍니다.

검색자가 너무 광범위한 검색어를 입력하거나 검색 의도가 충족되지 않는 경우 Google은 '검색 대상' 옵션을 표시할 수 있습니다. YMYL 콘텐츠는 건강 상태와 마찬가지로 누군가의 웰빙이 좌우될 수 있으므로 명확한 정보가 필요합니다. 건강 관리 관련 콘텐츠를 준비할 때 증상, 치료, 위험 요소에 대한 정확성 또는 도움을 요청할 위치에 대한 정확성은 전문성, 권위, 신뢰성 또는 EAT가 필요합니다. 검색자가 검색 결과의 구체화 또는 범주를 선택할 수 있으면 검색 범위를 좁히고 특정 답변을 빠르게 얻을 수 있습니다.

또 다른 방법은 웹 페이지에 BreadcrumbList 스키마를 포함하여 폴더 구조를 향상시키는 것입니다. 이것은 주제 관련성을 강화하고 풍부한 결과를 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.

콘텐츠 자체를 더 스마트하고 쉽게 해석할 수 있도록 콘텐츠 제작자와 SEO는 콘텐츠에 메타데이터를 추가할 수 있습니다. 대중에게 반드시 보여야 하는 것은 아니지만 콘텐츠에 구조와 의미를 추가하여 콘텐츠가 유연하고 역동적이며 맥락적으로 의미 있는 다양한 방식으로 이해되고 전달될 수 있도록 합니다.

콘텐츠 특이성으로 모호성 해결

차원 축소 기술을 적용하여 콘텐츠 목적의 해석을 단순화할 수 있습니다. 귀하의 페이지는 구체적인 내용이 포함되어 있고 특정 검색 의도를 정확하게 충족하는 경우 가장 높은 순위를 기록할 수 있습니다.

Passage Indexing은 사람들을 관련 콘텐츠 구절로 직접 안내합니다.

Google 구절 인덱싱은 검색자들을 문제 해결을 제공하거나 의도에 맞는 콘텐츠 구절로 직접 안내할 수 있습니다. 일반화된 답변은 독자가 다음에 무엇을 해야 할지 불만족스럽거나 불분명하게 만들 수 있습니다. 문제를 따르기 쉬운 지침의 작고 정확한 덩어리로 나누면 콘텐츠의 성능이 향상될 수 있습니다.

콘텐츠 전략가이자 콘텐츠 우선, 고객 중심 디지털 마케터, 디자이너로서 우리는 인지 심리학, 발달 심리학, 논리 및 의미 언어학 연구에서 배울 수 있습니다. HCI(Human-Computer Interaction), NLP(자연어 처리) 및 Semantic Technology에서 가져온 지침은 콘텐츠를 역동적인 대화에 더 가치 있게 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

웹사이트 콘텐츠 전략 개선

너무 자주 사람들의 언어는 의사 소통의 매우 부정확한 형태입니다. 몸짓, 얼굴 표정 및 목소리 톤은 서면 텍스트로 전달하기가 더 어렵습니다. 이것은 맥락에 따라 엄청난 중복과 잘못된 해석을 생성할 수 있습니다. 독자에게 가치를 더하는 콘텐츠 형식에 중점을 둡니다.

시맨틱 검색에서 머신 러닝은 엔티티가 무엇인지(특정 속성, 역할, 품질 및 가치)는 물론 이름이나 철자가 같더라도 한 엔티티가 다른 엔티티와 어떻게 다른지 식별할 수 있어야 합니다. "짧은 텍스트" 검색어(예: "태그")는 문제가 됩니다. 레이블, 학교 운동장 게임 또는 영화 일 수 있습니다.

이와 같은 문제를 해결하려면 콘텐츠가 다음과 같아야 합니다.

인간이 이해할 수 있는 자원으로 읽는 방법에 있어 완전해야 합니다.
추가적인 맥락적 단서를 제공할 수 있는 엔티티 또는 권위 있는 출처에 대한 링크
틈새 전문 용어가 아닌 청중의 언어를 사용하십시오.
주제를 제시할 때 논리적인 흐름을 제공하십시오.
글의 의미를 명확히 하는 데 도움이 되는 적절하고 설명적인 세부 정보를 포함합니다.
콘텐츠에서 커뮤니케이션으로 초점을 이동합니다. 의미를 잃지 않고 사람 사이, 기계를 통해, 사람에서 기계로, 기계에서 사람으로 의사 소통이 작동하는 방식.
잘 정의된 명확한 콘텐츠 전략을 제시합니다.
각 콘텐츠 조각에는 전체 스토리가 있으며 단편적으로 보여지는 것을 방지합니다.
쿼리 구문에 맞게 조정되어 더 많은 SERP 기능을 추적하고 조각난 사용자 의도가 변경되는 방식을 해독할 수 있습니다. 소매 제품 재고 기반 사이트는 예리한 검색 의도 매칭 전략과 기술 최적화에 의존합니다.

기사의 순위를 높이려면 콘텐츠 감사가 필요할 수 있습니다. 일부 기사는 문장별로 분리됩니다.

모호한 문장을 명확하게 하는 방법?

모호함은 온라인 출판물의 바다에서 길을 잃는 오해나 모호한 콘텐츠로 이어집니다. 해상도는 문장과 모호성의 원인에 따라 다릅니다. 소리내어 읽어보세요. 교정자를 모집합니다. 혼란스럽다면 문장이 어떻게 잘못 읽힐 수 있는지 평가한 다음 의미 있고 명확하게 읽을 수 있도록 문장을 수정하십시오.

단어는 서로 다른 방식으로 관련되어 있습니다. 구문 모호성은 문장이나 구 내에서 둘 이상의 가능한 의미를 나타냅니다. 이는 문장 구문 분석 전략을 조사해야 함을 의미합니다.

귀하의 콘텐츠를 소비하는 사람은 개념을 명확하게 이해해야 합니다. 콘텐츠의 개념을 설명하는 삶의 예, 출처 리뷰, 통계 및 문헌 제목을 제공합니다.

웹사이트를 넘어 SEO 콘텐츠 전략을 세우십시오.

통합 콘텐츠 계획을 사용하면 자연 검색을 통해 더 많은 고객에게 다가갈 수 있습니다. 훌륭한 작품을 게시한 후에는 소셜 채널에 게시하고, 이를 가리키는 보도 자료를 만들고, 웨비나에 참여하고, 적절할 때 콘텐츠를 참조할 수 있습니다.

귀하의 브랜드는 귀하의 웹사이트뿐만 아니라 SERPS에 실제로 존재합니다. 청중은 리뷰 사이트, Reddit, Quora, 블로그, Twitter 채팅, 제휴 사이트, 뉴스 사이트 및 주요 뉴스를 사용하여 답변을 찾고 있습니다. 고객이 답을 찾는 모든 곳에 있어야 합니다.

질문 답변 콘텐츠 수요가 많습니다. 포괄적인 콘텐츠가 필요할 때 전체 페이지를 하나의 답변에 할애하십시오. 그런 다음 검색 엔진이 내용을 즉시 알 수 있도록 QA 스키마 마크업을 추가합니다. 헤드와 지원 주제 간의 엔터티 관계를 이해하면 기사 작성 방식을 바꿀 수 있습니다.

경쟁력 있는 콘텐츠의 순위를 높이고 해당 클릭을 얻으십시오.

명확하고 매력적인 콘텐츠를 만드는 것은 비즈니스의 책임입니다. 사용자가 쿼리를 크게 필터링하고 수정해야 하는 경우에도 최상의 결과를 얻는 데 영향을 미치는 가장 좋은 방법입니다. 어떤 유형의 콘텐츠가 각 조각에 맞는지 파악하고 효과적으로 작성하십시오.

효과적인 콘텐츠의 6가지 유형:

1. 교육 또는 정보 제공

2. 탐색

3. 상업

4. 의견 내용

5. 상업

6. 거래

적절한 키워드 조사를 통해 청중이 사용하는 검색어를 명확하게 알 수 있습니다. 따라서 모호함과 독자의 실망을 피하기 위해 구체적으로 작성하고 오해의 여지가 거의 없도록 작성하십시오. 실제로는 컨텍스트가 명확하지 않지만 사용자가 귀하가 말하는 내용을 알고 있다고 가정할 수 없습니다.

특이성 부족 피하기

일반적으로 검색 엔진은 동의어, 대체 철자, 철자 오류 및 검색 기록을 포함할 수 있습니다. 사이트의 검색 로그는 사람들이 귀하의 콘텐츠에서 검색하고 찾지 못한 용어를 공개할 수 있습니다. 청중의 요구 사항에 맞춘 다음 귀하의 사이트를 커버하는 데 도움이 될 수 있습니다. 적절한 용어의 대체 버전으로 색인에 추가하는 것을 고려하십시오.

“많은 쿼리에는 하나 이상의 의미가 있습니다. 예를 들어, 쿼리 [apple]은 컴퓨터 브랜드 또는 과일을 나타낼 수 있습니다. 우리는 이러한 가능한 의미를 쿼리 해석이라고 부를 것입니다.” – Google 품질 평가자 가이드라인

“인간의 의사소통에서 매우 자연스러운 이러한 명확화 과정은 컴퓨터와의 상호작용에서도 중요하지만 컴퓨터는 그런 방식으로 의사소통하도록 설계되어야 합니다. 컴퓨터는 전통적으로 모호함과 잘못된 의사소통의 영역에서 제대로 작동하지 않았습니다. 모호함은 우리가 다른 사람들과 의사 소통하는 것처럼 쉽게 기계와 의사 소통하는 데 주요 장애물입니다.” – 첫 번째 원칙: 명확성 ^[1]

최근접 이웃 검색에 대한 콘텐츠 관계

조회자가 검색 의도를 나타내기 위해 검색 연산자를 사용하든 Google에서 가장 가까운 이웃을 평가하든 쉽게 할 수 있습니다. 최적화되고 링크된 블로그 게시물 자료 및 관련 페이지를 통해 가장 가까운 이웃 검색을 돕습니다.

콘텐츠, 컨텍스트 및 검색 의도 조사를 통해 잠재고객이 사용하는 검색어를 명확하게 알 수 있습니다.

데이터 생성, 수집 및 정보 검색의 급속한 발전을 감안할 때 더 크고 복잡한 데이터 세트에서 유사성 검색을 빠르고 유용한 방식으로 처리하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 공간 데이터 및 저차원 데이터에 대한 트리 기반 인덱싱을 사용하여 최근접 이웃을 찾는 기존 방법은 고차원 공간에 적용할 때 차원 문제가 있습니다.

문제는 단어가 여러 의미를 가질 때 발생하므로 키워드 유형 검색은 종종 구조화되지 않은 콘텐츠를 명확하게 하지 못하는 관련 없는 결과(가양성)를 반환합니다. 고차원 데이터에 대한 NN(최근접 이웃) 검색을 이해하는 쿼리 의도 전략을 통합합니다. 쿼리 처리 알고리즘에 대한 분산 인덱싱의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

“고차원 데이터에 대한 NN(최근접 이웃) 검색은 정보 검색, 기계 학습 및 멀티미디어 데이터 마이닝에서 어디에나 있습니다. 이러한 검색은 다차원 특징 벡터에 대해 kNN(최근접 이웃) 쿼리를 통해 수행되는 경우가 많습니다. 공간 및 멀티미디어 객체는 모양 및/또는 내용을 특징짓는 특징 벡터로 표현될 수 있습니다." – 쿼리 기반 동적 양자화 및 분산 인덱싱을 사용한 고차원 유사성 검색 ^[2]

콘텐츠 모호성 극복 및 사용자에게 명확한 목적 제공

비밀이 아닙니다. 웹사이트에 대한 원하는 트래픽을 늘리거나 더 많은 고객을 유치하거나 Google에서 더 높은 순위를 얻으려면 링크 구축 및 기타 마케팅 작업보다 먼저 올바른 콘텐츠를 만드는 것이 중요합니다. 이 문서는 귀하의 노력이 수익을 창출할 수 있음을 의미하는 상시적이고 장기적인 콘텐츠 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다.

"가장 명확하게" 경험한 콘텐츠가 웹사이트의 효율성을 결정합니다. 직관적이고, 흐릿함을 줄이며, 명확하고 간결한 가치 개념을 제시하는 특성이 있는 콘텐츠를 식별할 수 있도록 도와드립니다.

651-206-2410으로 전화 하여 콘텐츠 명확성을 위한 시맨틱 검색의 이점을 얻으십시오.

자원

[1] https://contentsmagazine.com/articles/first-principle-disambiguation/

[2] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7453591/