克服内容歧义和杂乱无章的数据

已发表: 2022-07-01

用精确的策略克服内容歧义和杂乱无章的数据

您制作的内容越多，您的多维数据就越广泛，您就越需要为每个内容片段提供清晰的上下文和目的。

搜索引擎通常会面临稀疏的明确相关匹配。 “自然语言”研究有助于搜索引擎更好地管理可识别实体之间的“语境差距关系”。由于搜索算法可以更好地理解内容，因此它们的任务和目标也更容易实现。模式标记在使内容可识别方面提供了巨大帮助，但是，通过自然语义 SEO，您的内容可能会在没有它的情况下排名很好。

消除网页内容的歧义可能会增加谷歌对其主题相关性和可用性的信心。这是您的内容在 Google 上获得更好可见度的一种方式。我们看到 Google 搜索在美国的英语搜索结果页面 (SERP) 中推出了“优化此搜索”和“扩展此搜索”。这表明谷歌一直在努力消除不明确的搜索意图和具有明确目的的表面文章。

内容歧义状态

搜索引擎面临着巨大的挑战：15% 的每日搜索是新的。为了更好地破译它们，RankBrain 等技术试图快速破译新查询的含义。如果您的内容易于破译，那么当 Google 在移动设备上使用“查询细化气泡”时，您会更加引人注目。

早在 2007 年 1 月，微软就发布了其在 Web 搜索中识别模糊查询的专利。当时，作者 Yun Luo 报告说，至少 87% 的模棱两可的查询可以通过有监督的机器学习来识别和理解。它报告说“真实搜索日志中大约 16% 的查询是模棱两可的”。

消除网站上的页面歧义是解决当单个术语可能与多个主题相关时发生的文章标题冲突的过程。首先映射您现有的内容，以便标题短语不太可能成为多篇文章的自然标题。这可以避免歧义路径导致机器学习可以通过具有相同标题的不同文章进行批量处理。

内容实体是定义的语义 Web 关系

Web 上的文本如何帮助克服内容歧义。

内容实体是内容数据的一个元素，通常由文本、HTML 标记、媒体、附加的 PDF 文件和其他有用地显示给站点访问者的数据组成。

知识表示系统中的语义搜索可以更好地评估查询、查询者、分类信息之间的关系，以及它们如何为特定情况提取含义。传达关系的内容是在更高的上下文级别上描述概念的基础。这种持续的信息交换依赖于人类和机器学习之间的共享语言。它对于透明的、可映射的关系很有用。

在寻求提高内容有效性时，您的首要任务应该是搜索意图。谷歌在消除胡言乱语方面做得非常出色。如果它非常了解您的搜索历史，那么在进行模糊搜索时，它可能会准确理解您的意思。

每月搜索量是一种衡量指标，但创造需求是无法获得的。最好将高质量的内容和产品页面的措辞与客户的意图紧密结合。在这里，您需要与交易意图对齐以匹配特定的查询点。说到上下文、含义和消歧，语言、名称和其他相关属性的歧义问题使得找到文档所指的实体是一项具有挑战性的任务。好的领域本体（解释意义的集合）有助于解决这个问题。

为什么克服内容歧义很重要

研究人员认为，您的网站无法承受不清晰和杂乱无章的内容，因为消费者希望快速、轻松地做出决策和解决问题。他们希望快速找到信息并得出结论，而无需寻找答案。

内容营销的目的是通过创建和策划相关且有价值的内容来吸引和留住客户。这不仅仅是为了满足内容日历上发布的最后期限。虽然可以有效地让您的出版物继续前进，但它绝不应该像相亲一样。消费者比这更复杂。他们不寻求惊喜；他们通常知道自己在买什么。

通过重新定义与满足搜索意图相关的文章上下文，文章作者可以引导人们浏览网页。此外，您网站的分类可以消除非结构化内容的歧义。

您的主题集群都应该以价值为中心。内容写作必须超越关注与文档长度成比例的简单字数。

确定您的企业如何通过其发布的内容来阐明其所做的事情。确定您的内容作者如何首先为人类访问者创建清晰度，其次才是搜索引擎。您的内容定义了您的专业知识。它确立了您的独特性以及您在利基市场领先的原因。

Google 搜索结果页面中的查询优化

谷歌寻求通过改进其查询处理算法来进一步提高其 SERP 的准确性。它提供了用户可以扩展查询的方法。以下是 Google 搜索如何工作的示例。

我的搜索查询是“船鞋”。但这是相当不明确的。搜索引擎需要了解更多信息才能满足我的查询意图。如果购物者点击“按品牌”，他们会获得以下选项：Sperry、Sebago、Clarks、SKECHERS、OluKai 和 Columbia。如果搜索者过滤“按材质”，目前提供两个选项：帆布和人造皮革。

您可能会发现您的内容在移动设备上的显示方式有所不同。随着越来越多的人使用移动设备进行搜索，您必须有一个清晰、有效的移动内容策略。

您如何对具有单一意图的搜索字词的页面进行分类？

如果搜索者输入“calico”，搜索引擎如何知道其意图是寻找一种印花布面料、一只印花布猫，还是明尼苏达州埃迪纳市名为 Calico 的室内设计师？您的内容越结构化越好。标题、图像、链接锚文本只是提供连接和理解的开始，使您的内容更易于理解。

考虑内容的 URL 结构的距离

搜索者进入您的网站后，组织您的内容以减少现场搜索摩擦。

在链接到另一个页面之前，请确保对您的受众来说足够重要。它应该适合您的整体内容策略并添加值得链接的喜爱。如果您完成了内容研究，您的页面可以随着现实世界的搜索需求而流动。它可以对齐并支持您的语义集群的中心，并通过引导支持内容来提供全面性。

当“事物”或主题具有相同含义时，请考虑合并页面。如果他们满足不同的搜索意图，则了解买家的意图之旅，并在每个接触点提供他们需要的东西。如果您的主题集群的中心无法识别，那么搜索引擎就会猜测您的网站是关于什么的。

一些 SEO 工具会识别“孤立”页面。在包含它们之前创建逻辑和策略，以便“链接到”页面支持相关查询（例如，当位置和服务结合在一起时）。清晰的内容节点关系可减少摩擦和内容歧义。

分层机器学习的“相似距离”有助于识别语义相似的内容邻居的“接近度”。我们喜欢使用screamingfrog.com 来直观地查看每个站点的树形图。此信息有助于支持评估语义距离的内容策略。

使用 Umbrella 内容和意图中心

组织良好的内容有助于克服内容歧义。

构建具有语义相似性的主题中心，以提取相关信息来展示您的专业知识深度。每个同级内容都应该有一个明确的父类别，并带有相互链接的 URL。为了帮助读者获得更多价值和回答问题，建立和连接垂直和水平的相关意图。

随着您的想法的发展，您可以战略性地写作，并且您会发现可以支持您过去文章的新对话。或者，如果您的文章在某个主题上过于冗长，请考虑在哪里最好简单地创建一篇新文章。您可以参考您的上一篇文章，并将其视为具有自己“内容意图”和附加值的“内容溢出”。

通过观察您的 Google Search Console 报告，您可以确定分页何时被编入索引。这标志着一个机会，可以拆分您的写作想法并创建溢出内容。

如果您将其视为“伞式方法”，则添加“Intent Hubs”会更容易。这些最好在主题集群研究告知“上方”、水平和导航内容的内容结构之后形成。你如何放置和链接它们应该表现出清晰的语义层次关系。

BERT 和 MUM 利用确定词频和逆文档频率的主题类和概念。他们寻找一个内容库来进行高效的相似性搜索和密集向量的聚类。

大规模多维相似性搜索的战略内容创建

以更大的视角确保您的内容营销策略随着时间的推移和规模化有效。相似性搜索是指在多维空间中得到一个与查询对象距离最短的一个接近的对象。最小距离是与特定查询对象最接近的相似对象。

它需要作家、SEO、付费搜索、媒体创作和社交营销团队之间的营销协调。在建立你的头衔和招募作家之前，建立一个明确而独特的目的。

多搜索意味着采用多维相似性搜索并知道如何在不同的媒体类型、平台上扩展它，并用于多种地理数据需求。如果您开始编写 AI 内容，请让人类读者评估其质量并进行调整。

每条内容都应该可用于多维相似性搜索或多模态搜索。您可以将其转换为视频剪辑、PDF、信息图或音频片段，以在另一个平台上增加价值。

设定明确的目标：最有效的内容作者将欢迎并遵循有针对性的内容策略。内容简介或模板应提供内容目标。我们总是从仔细概述我们想要完成的目标以及这将如何服务于我们更高级别的战略开始。做出易于理解且与您的主题紧密相关的强有力的陈述。

克服搜索引擎难以理解的内容

Microformats 和 RDFa 的早期版本有助于通过结构化数据消除内容、实体和关系的歧义。然后，谷歌合作创建了 Schema.org。它的结构化数据代码指南提供了一种理想的方式来消除自由格式内容的歧义，并确认搜索机器人页面上的关键元素是什么。

随之而来的是语义搜索，它试图通过将结构化数据和非结构化数据连接在一起来提供帮助。它进一步消除了在 Web 内容文本中发现的上下文的歧义，并促进了知识图谱和知识库的结构化数据填充。

页面上的跳转链接可帮助用户快速导航到他们感兴趣的内容。

如果搜索者键入的查询过于宽泛或未满足其搜索意图，Google 可能会显示“人们也在搜索”选项。 YMYL 内容，就像健康状况一样，需要明确的信息，因为某人的幸福可能取决于它。在准备与医疗保健相关的内容时，有关症状、治疗、风险因素或在哪里寻求帮助的准确性需要专业知识、权威性和可信赖性或 EAT。当搜索者可以选择搜索结果的细化或类别时，他们可以缩小搜索范围并快速获得特定答案。

另一种方法是在网页上包含BreadcrumbList模式以增强文件夹结构。这既可以加强主题相关性，又有助于获得丰富的结果。

为了使您的内容本身更智能且更易于解释，内容创建者和 SEO 可以将元数据添加到他们的内容中。虽然不一定对公众可见，但它为您的内容增加了结构和意义，以便可以以各种灵活、动态和有意义的方式理解和交付内容。

内容特异性解决歧义

可以应用降维技术来简化对内容目的的解释。如果您的页面包含特定性并且精确地满足特定搜索意图，则它可能排名最佳。

段落索引将人们直接带到相关的内容段落。

谷歌段落索引可以将搜索者直接带到提供解决问题或满足意图的内容段落。笼统的答案可能会让读者不满意或不清楚下一步该做什么。如果您将问题分解为易于遵循的小而精确的说明块，您的内容可能会看到性能提高。

作为内容策略师和内容优先、以客户为中心的数字营销人员、设计师，我们可以从认知心理学、发展心理学、逻辑和语义语言学的研究中学习。来自人机交互 (HCI)、自然语言处理 (NLP) 和语义技术的指令有助于使内容更值得动态对话。

改善您网站的内容策略

人们的语言往往是一种非常不精确的交流方式。手势、面部表情和语气在书面文本中更难传达。这可能会根据上下文产生巨大的冗余和误解。专注于为读者增加价值的内容格式。

在语义搜索中，机器学习必须能够辨别什么是实体（其特定属性、角色、品质和价值）以及一个实体与另一个实体的不同之处，即使它们具有相同的名称或拼写。 “短文本”搜索查询（例如“标签”）是有问题的。它可以是标签、校园游戏或电影。

要解决此类问题，您的内容应该：

完整地理解它是如何被人类理解的资源。
可提供额外上下文线索的实体或权威来源的链接
使用观众的语言而不是小众行话。
在主题介绍中提供逻辑流程。
包含充分的描述性细节，以帮助阐明写作的含义。
将重点从内容转移到交流。人与人之间、通过机器、人与人之间以及机器与人之间的交流是如何在不失去意义的情况下进行的。
提供定义明确的清晰内容策略。
每个内容片段都有一个完整的故事，避免被视为零碎。
针对查询语法进行了调整，可让您跟踪更多 SERP 功能并破译碎片化的用户意图如何变化。零售产品库存驱动的网站依赖于敏锐的搜索意图匹配策略和技术优化。

要使文章排名更高，您可能需要进行内容审核。有些文章我们逐句拆开。

如何消除模棱两可的句子？

歧义会导致误解或模糊的内容，这些内容会在在线出版物的海洋中迷失。分辨率取决于句子以及导致歧义的原因。大声读出来。招募校对员。如果令人困惑，请评估句子如何被误读，然后修改句子以有意义且清晰地阅读。

单词以不同的方式相互关联。句法歧义在一个句子或短语中呈现两个或多个可能的含义。这意味着您需要研究句子解析策略。

使用您的内容的人应该清楚地理解这些概念。提供生活中的例子、来源评论、统计数据和文献中的标题，以阐述您的内容概念。

让您的 SEO 内容策略超越您的网站

综合内容计划可帮助您通过自然搜索吸引更多客户。一旦你发表了一篇精彩的文章，你可以将它发布到社交渠道上，创建一个指向它的新闻稿，参加网络研讨会并在适当的时候参考你的内容。

您的品牌确实存在于 SERPS 上，而不仅仅是您的网站。您的受众正在通过使用评论网站、Reddit、Quora、博客、Twitter 聊天、附属网站、新闻网站和热门故事来寻求答案。随时随地为您的客户寻找答案。

问答内容需求量很大。当需要全面的内容时，将整个页面专用于一个答案。然后向其中添加 QA 模式标记，以便搜索引擎立即知道它的含义。了解头部和支持性主题之间的实体关系可以重塑您撰写文章的方式。

超越竞争内容并赢得这些点击

创建清晰的引人入胜的内容是企业的责任。这是影响赢得最佳结果的最佳方式，即使用户需要显着过滤和优化他们的查询。确定适合每篇文章的内容类型并有效地编写。

6种高效内容：

1. 教育或信息

2. 导航

3. 商业

四、意见内容

5. 商业

6. 交易

适当的关键字研究将明确您的受众使用哪些搜索词。因此，为了避免模棱两可和让读者失望，请具体并以一种几乎不会产生误解的方式写作。您不能假设用户知道您在说什么，而实际上您的上下文并不清楚。

避免缺乏特异性

通常，搜索引擎允许包含同义词、替代拼写和拼写错误以及搜索历史。网站的搜索日志可能会披露人们在您的内容中搜索和未找到的字词。它可以帮助您满足受众的需求，然后覆盖您的网站。考虑将它们作为适当术语的替代版本添加到索引中。

“许多查询都有不止一个含义。例如，查询 [apple] 可能指的是计算机品牌或水果。我们将这些可能的含义称为查询解释。” – 谷歌质量评估指南

“这种消除歧义的过程——在人类交流中如此自然——在我们与计算机的交互中同样重要，但它们必须被设计成以这种方式进行交流。传统上，计算机在模棱两可和沟通不畅的领域表现不佳。歧义是与机器交流的主要障碍，就像我们与其他人交流一样容易。” – 第一原则：消歧^[1]

最近邻搜索的内容关系

无论查询者使用搜索运算符来指示搜索意图，还是 Google 评估近似最近邻居，您都可以提供便利。通过优化和链接的博客文章材料和相关页面，您可以帮助最近邻搜索。

内容、上下文和搜索意图研究可以明确您的受众使用哪些搜索词。

鉴于数据生成、收集和信息检索的快速发展，在更大和更复杂的数据集上以快速和有用的方式处理相似性搜索变得越来越具有挑战性。使用基于树的空间数据和低维数据的索引来查找最近邻居的现有方法在应用于高维空间时会遇到维度挑战。

当单词具有多种含义时会出现问题，因此关键字类型的搜索通常会返回不相关的结果（误报），无法消除非结构化内容的歧义。合并一个查询意图策略，该策略可以理解对高维数据的最近邻 (NN) 搜索。它可以提高查询处理算法的分布式索引的准确性。

“对高维数据的最近邻 (NN) 搜索在信息检索、机器学习和多媒体数据挖掘中无处不在。这些搜索通常通过对多维特征向量的 k 个最近邻 (kNN) 查询来执行。空间和多媒体对象可以表示为表征其形状和/或内容的特征向量。” – 使用查询驱动的动态量化和分布式索引进行高维相似性搜索^[2]

克服内容歧义并为用户提供明确的目的

这不是什么秘密。为了增加您网站的所需流量、吸引更多客户或在 Google 上排名更高，创建正确的内容是在链接构建和其他营销任务之前。本文可帮助您制定常青、长期的内容策略，这意味着您的努力可以增加收入。

“最清晰”的体验内容决定了您网站的有效性。我们可以帮助您识别具有直截了当、减少模糊性并呈现清晰、简洁的价值概念的内容。

致电 651-206-2410 并获得语义搜索对内容消歧的好处

资源

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

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