Chúng hoàn toàn không phải là bí mật và vai trò của entity trong SEO đã được ghi nhận rất nhiều – Dịch vụ Seo entity không phải là chủ đề thời thượng mà bạn có thể thấy mỗi khi kiểm tra dòng thời gian Twitter hay Facebook của bạn.
Chúng tôi muốn thảo luận nhiều hơn về các khái niệm ít tác động hơn, chẳng hạn như liệu nội dung trong một thư mục con sẽ xếp hạng tốt hơn miền phụ hay liệu việc học Python (ngôn ngữ lập trình Python) có quan trọng đối với một người làm SEO hay không.
Nhưng dịch vụ SEO Entity sẽ nhận được lượng topic tương tự như các chủ đề và khái niệm khác mà chúng tôi đã SEO từ trước đến nay. Vietut muốn giúp các bạn hiểu lý do và cách tiếp cận nội dung với các entity.
Entity là gì?
Google định nghĩa một entity là một sự vật hoặc khái niệm là số ít, duy nhất, được xác định rõ ràng và có thể phân biệt được. Một entity có thể là một sự kiện, ý tưởng, cuốn sách, con người, công ty, địa điểm, thương hiệu, miền, v.v. Bạn có thể hỏi, “Đó không phải là định nghĩa của từ khóa sao? Có gì khác biệt?”
Một entity không bị ràng buộc bởi ngôn ngữ hoặc chính tả, mà là một khái niệm hoặc sự vật được hiểu chung. Và cốt lõi của một entity là mối quan hệ của nó với các entity khác. Google sử dụng hình minh họa về “nút” và “cạnh” để giải thích các entity, với các entity là nút và mối quan hệ là cạnh. Hãy xem xét một tìm kiếm để xem điều này diễn ra như thế nào:
Tìm kiếm “Justin Trudeau” sẽ hiển thị một Knowledge nơi anh mang danh hiệu “Prime Minister of Canada”. Và tìm kiếm “prime Minister of Canada” sẽ hiển thị bảng tri thức về Justin Trudeau. Vì vậy, chúng ta biết rằng Justin Trudeau có liên hệ với Thủ tướng Canada và ngược lại. Trudeau là thủ tướng đương nhiệm, vậy nếu chúng ta tìm kiếm những entity giống nhau nhưng có mối quan hệ khác nhau thì sao?
Ở đây chúng ta thấy một tập hợp các kết quả khác nhau, dựa trên mối quan hệ khác nhau giữa các nút.
Các entity được các công cụ tìm kiếm sử dụng như thế nào?
Chúng tôi tin rằng Google sử dụng một mô hình có tên Word2Vec (được tham chiếu trong bằng sáng chế này liên quan đến việc trích xuất từ khóa) để chia nhỏ các entity, ánh xạ chúng thành biểu đồ và chỉ định một ID duy nhất. Theo một nghĩa nào đó, Word2Vec biến ngôn ngữ thành một phép tính toán học, cho phép Google xác định đúng các khái niệm và ánh xạ chúng một cách thích hợp – bất kể ngôn ngữ – theo cách mà các mô hình truyền thống đơn giản là không thể.
Chúng tôi không biết chính xác cách các đối tượng phù hợp với kết quả tìm kiếm ngay bây giờ nhưng dựa trên mô hình được giới thiệu trong bằng sáng chế có tiêu đề “Xếp hạng kết quả tìm kiếm dựa trên số liệu entity”, chúng tôi biết một trong những yếu tố lớn nhất là tính liên quan.
Mức độ liên quan được đánh giá chủ yếu bằng một thứ gọi là Co-occurrence (bằng sáng chế được liên kết vẫn đang chờ xử lý, nhưng hữu ích trong việc hiểu về đồng xảy ra).Co-occurrence sẻ đánh giá độ bền của các mối quan hệ dựa trên tần suất các entity xuất hiện cùng nhau trong các tài liệu trên web. Hai entity được đề cập cùng nhau thường xuyên hơn và tài liệu đề cập đến chúng càng có thẩm quyền thì mối quan hệ càng mạnh.
Các Entity có phải là một factor để xếp hạng không?
Các entity không nhất thiết phải là một factor để xếp hạng, ít nhất là theo nghĩa truyền thống. Và chúng tôi không thực sự biết chính xác trọng lượng mà chúng mang theo là tín hiệu chất lượng. Nhưng chúng ta biết rằng có hai loại yếu tố xếp hạng chính (trong số nhiều yếu tố khác) bị ảnh hưởng nhiều bởi biểu đồ entity.
Content (nội dung)
Từ khóa trong lịch sử đã được đánh giá về mức độ liên quan và chất lượng của nội dung. Từ khóa không chết, nhưng các entity cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn cho các công cụ tìm kiếm về mối quan hệ giữa các từ trong một tìm kiếm.
Ví dụ: chúng ta hãy xem xét tìm kiếm “đôi giày tốt nhất cho bóng rổ ở Atlanta”. Chắc chắn, chúng tôi có thể tạo một bài đăng và đưa nó vào với cụm từ khóa. Nhưng lập chỉ mục dựa trên entity, Google đang tìm kiếm ngữ nghĩa xung quanh từng entity này và các tín hiệu chỉ ra mối quan hệ của chúng.
Bạn có thể nhớ lại sự bùng nổ của “LSI keywords”. Cho dù việc lập chỉ mục ngữ nghĩa tiềm ẩn có được sử dụng trong thuật toán của Google hay không, niềm đam mê với ngữ nghĩa này bắt nguồn từ các entity. Tất cả tìm kiếm bây giờ là ngữ nghĩa.
Links (Liên kết)
Kiến thức khá phổ biến trong thế giới SEO rằng không phải tất cả các liên kết đều được tạo ra như nhau. Lập chỉ mục dựa trên entity khuếch đại tình cảm này. Một bài đăng nhằm xếp hạng “đôi giày tốt nhất cho bóng rổ ở Atlanta” cần có liên kết và tham chiếu từ các nguồn có thẩm quyền về giày, bóng rổ và thành phố Atlanta để thực sự sở hữu SERP đó.
Các Entity đã được sử dụng trong các thuật toán bao lâu rồi?
Chúng tôi đã thấy các bằng sáng chế về các entity xuất hiện trong hơn mười năm và hầu hết tin rằng các entity đã đóng một vai trò trong thuật toán tìm kiếm trong một thời gian dài. Câu hỏi đặt ra là khi nào thì các entity trở thành cốt lõi để lập chỉ mục?
Cindy Crum của Mobile Moxie đã viết một loạt 5 phần xuất sắc về các entity. Cô ấy đưa ra một trường hợp mạnh mẽ cho các entity trở thành một tín hiệu xếp hạng mạnh mẽ cùng lúc khi Google triển khai Lập chỉ mục trên thiết bị di động. Trên thực tế, cô ấy thuật ngữ toàn bộ cập nhật Lập chỉ mục entity-đầu tiên.
BERT và các Entity
BERT có liên quan gì đến các entity không? Mặc dù tôi tin rằng BERT được chú ý nhiều hơn mức có thể xứng đáng, nhưng việc sử dụng nó trong thuật toán của Google có thể giúp chúng ta hiểu tầm quan trọng của các entity.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) là mô hình Xử lý ngôn ngữ tự nhiên mà Google đã giới thiệu vào năm 2018 và bắt đầu triển khai vào tháng 10 năm 2019. BERT có khả năng xem xét ngữ cảnh đầy đủ của một từ dựa trên các từ đứng trước hoặc sau các entity được đặt tên.
Chúng tôi sẽ không đi sâu, nhưng chúng tôi sẽ xem xét một ví dụ mà Google đưa ra để giúp chúng tôi hiểu ý nghĩa của BERT đối với tìm kiếm. Google đã đưa ra câu hỏi “Du lịch Brazil năm 2019 đến Hoa Kỳ cần xin thị thực” trong một bài đăng gần đây . Giới từ “to” là rất quan trọng ở đây, và quan trọng hơn là mối quan hệ của nó với các entity được tìm thấy trước và sau nó. Trước BERT, Google sẽ trả về kết quả về các công dân Hoa Kỳ đi du lịch đến Brazil. Sau BERT, Google có thể nhận ra sắc thái đó và trả về một kết quả hữu ích và phù hợp hơn:
Các entity là cốt lõi của các mô hình Xử lý ngôn ngữ tự nhiên như BERT.
Cách tối ưu hóa nội dung cho các entity
Trước khi chúng ta đi sâu vào một số mẹo hữu ích, hãy biết rằng các entity có nhiều tác động hơn nội dung. Tối ưu hóa đối tượng là rất quan trọng để xây dựng thương hiệu, thiết lập miền và tất cả các loại nỗ lực trực tuyến khác. Phải nói rằng, có rất nhiều tác động đối với nội dung.
*Lời nói đầu nhanh: Tôi đã sử dụng cách tiếp cận này để xếp hạng các bài báo và đã thấy thành công, nhưng điều này không có nghĩa là dễ hiểu và đã được thử nghiệm trong trận chiến. Tại thời điểm này, tôi không có hoặc không biết về nghiên cứu chứng minh mối tương quan trực tiếp giữa cách tiếp cận như thế này và thứ hạng cao. Tuy nhiên, tôi tin vào điều đó và tin rằng kiến thức về các entity sẽ mang lại cho SEO một chân.
Chọn và nghiên cứu một chủ đề
Đối với người mới bắt đầu, chúng ta cần một chủ đề và cụm từ khóa mà chúng ta muốn xếp hạng. Chúng tôi sẽ không đi sâu vào cách thực hiện nghiên cứu từ khóa hoặc nghiên cứu chủ đề, nhưng hãy theo dõi ví dụ của chúng tôi ở trên và hướng tới xếp hạng cho “đôi giày tốt nhất cho bóng rổ”.
Nếu muốn xếp hạng cho cụm từ khóa này, chúng tôi cần thu thập thông tin chi tiết về những chủ đề và khái niệm khác mà Google cho là có liên quan trong biểu đồ entity của họ. Chúng ta có thể có được cái nhìn sâu sắc như thế này ở đâu? Một vài nơi:
Wikipedia: Chúng tôi biết các entity là nền tảng của Sơ đồ tri thức của Google – và chúng tôi biết Wikipedia cung cấp rất nhiều kiến thức của họ về các entity . Chúng ta có thể giả định rằng nếu Google dựa vào Wikipedia để giúp họ hiểu các chủ đề, thì các thuộc tính và nguồn tìm thấy trong Wikipedia có thể giúp hướng dẫn nội dung của chúng ta.
Google hình ảnh là một mỏ vàng khác cho thông tin chi tiết về entity:
Bên dưới thanh tìm kiếm, chúng tôi tìm thấy các entity mà Google liên kết tích cực với “đôi giày tốt nhất cho bóng rổ”. Đây không phải là những đôi giày hoặc thuộc tính của giày mà bạn phải liệt kê trong bài viết của mình, nhưng logic sẽ nói rằng việc đề cập đến những chủ đề này sẽ giúp Google liên kết bài viết của bạn với chúng.
“Mọi người cũng hỏi” là một nguồn hữu ích khác để seo entity. Đây là các chủ đề và câu hỏi khác mà Google liên kết với cụm từ khóa mục tiêu của bạn:
Sử dụng bản trình diễn API NLP của Google để phân tích sự cạnh tranh
Xác định hai hoặc ba bài báo xếp hạng hàng đầu cho cụm từ khóa mục tiêu của bạn. Bây giờ chúng ta sẽ xem xét cách Google xem các entity được tìm thấy trong các bài viết của họ. Chúng tôi sẽ sử dụng bản demo API NLP của Google :
Đây chỉ là một bản demo mẫu về sản phẩm NLP đám mây của họ. Tuy nhiên, nó cung cấp dữ liệu thực sự có giá trị. Trước khi đi sâu vào, chúng ta cần xác định một thuật ngữ chính.
Bản demo API của Google xem xét một số thứ: khả năng phục hồi, tình cảm, cú pháp và danh mục. Chúng tôi thực sự chỉ tập trung vào sự hấp dẫn trong bài viết này.
Khả năng phục hồi là điểm đánh giá mức độ quan trọng của entity trong bối cảnh của toàn bộ văn bản. Điểm càng cao, entity càng nổi bật. Chúng tôi sẽ sử dụng sự hấp dẫn để giúp hướng dẫn nội dung của chúng tôi. Đây là những gì cần làm:
- Nhấp vào một trong các bài đăng cạnh tranh của bạn trong SERP
- Sao chép và dán nội dung vào trình chỉnh sửa demo
- Nhấp vào “Phân tích”
- Kiểm tra những entity nào mà Google cho thấy khả năng phục vụ cao
Chúng tôi thấy các entity có tỷ lệ người xem cao nhất là “cầu thủ”, “giày bóng rổ tốt nhất” và “giày bóng rổ”. Khi Google xếp hạng trang này tốt cho cụm từ khóa mà chúng tôi mong muốn, chúng tôi có thể kết luận đây là những entity chúng tôi nên tìm cách tối ưu hóa trong bài đăng của mình.
Cung cấp ngữ cảnh xuyên suốt
Làm thế nào bạn có thể tối ưu hóa cho các entity này? Khi bạn bắt đầu viết, mục tiêu của bạn phải là thiết lập mối quan hệ giữa các entity bạn đang nhắm mục tiêu trong cụm từ khóa của mình và cung cấp cho Google tất cả các ngữ cảnh mà bạn có thể kết hợp các từ khóa mục tiêu của mình với biểu đồ entity của chúng. Điều này không được thực hiện bằng cách nhồi nhét từ khóa, mà bằng cách sử dụng một số ngôn ngữ và ngữ nghĩa mà chúng tôi đã thu thập được từ các nguồn trên.
Google Hình ảnh và Wikipedia sẽ giúp bạn chọn các từ khóa và ngôn ngữ liên quan đến ngữ nghĩa để sử dụng trong suốt bài viết của mình, trong khi “Mọi người cũng hỏi” có thể giúp hướng dẫn các chủ đề và tiêu đề tổng thể của bạn. Một lần nữa, mục đích không phải là nhồi nhét các từ khóa vào, mà là có một hộp công cụ gồm các từ, cụm từ, ngôn ngữ và chủ đề riêng lẻ để hướng dẫn chúng ta viết theo cách ưu tiên các entity mục tiêu của chúng ta.
Sau khi bạn viết xong, hãy chạy bài viết của riêng bạn thông qua bản demo API NLP của Google để cảm nhận về cách bạn sắp xếp. Nếu các entity mong muốn cho thấy khả năng phục vụ thấp, có thể đáng để quay lại bảng vẽ. Ít nhất, bạn có thể phân tích các bài báo cho thấy nhiều entity thành công hơn để hiểu rõ hơn về cách Google liên kết các mục tiêu của bạn.
Cập nhật nội dung nếu cần
Bởi vì tối ưu hóa đối tượng phức tạp hơn một chút so với tối ưu hóa từ khóa, nên có một trường hợp tốt hơn để cập nhật nội dung thường xuyên khi các chủ đề mới phát sinh xung quanh đối tượng của bạn. Ví dụ: khi giày bóng rổ mới ra mắt và Google thiết lập vị trí của chúng trong biểu đồ đối tượng, điều đó sẽ giúp các đối tượng có thể thêm chúng vào bài đăng của bạn.
BERT là một ví dụ tuyệt vời khác. Khi nó bùng nổ trên internet, nếu bạn có một bài đăng về Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Google sẽ mong đợi được đề cập đến nó.
Tương lai của tìm kiếm
Vẫn còn rất nhiều điều mà chúng ta phải học về chủ đề seo entity. Và một lần nữa, ý nghĩa còn mở rộng ra ngoài việc tối ưu hóa nội dung.
Nhưng tôi tin rằng việc tập trung vào các entity đã bắt đầu và các tín hiệu sẽ chỉ phát triển nổi bật đối với Google và các công cụ tìm kiếm khác.
Bạn có thể tìm hiểu thêm về:
8 thủ thuật Hack SEO tăng thứ hạng trên Google nhanh cho bạn
Related articles: