蘇州SEO優化什么是語義搜索？
語義搜索的本質在于搜索引擎努力處理自然語言并通過上下文意義理解查詢的搜索意圖，以便提供相關的個性化結果。
通常，當人們考慮語義時，他們傾向于思考意義領域。
但是，語義又分為好幾種：
邏輯語義處理概念/語言元素之間的關系（即引用，預設，詞的含義）。在SEO中它可以用于構造內容。例如，結構化數據在邏輯語義中起著重要作用。但不僅如此，邏輯語義也被用于構建網站本身，即它可以在HTML和網站的架構中找到。
詞匯語義處理詞語及其關系的含義。在SEO中，它用于進行關鍵詞研究。
它是如何工作的？
首先，它意味著更少的垃圾郵件，更好的自然語言處理，以及對搜索意圖的更多理解，從而帶來最佳的用戶體驗。其次，眾所周知，數據每兩年翻一番，而這又要求搜索引擎更好地組織，構建和連接這些不斷增長的數據。
語義搜索的全部內容始于Google2013年推出的Hummingbird更新。該算法使用上下文和搜索意圖，以確保匹配意義的頁面比匹配完全的頁面表現更好的關鍵字。這是Google提供結果并確保令人滿意的搜索體驗的一種根本性變化。
然后，在2015年10月，Google推出了RankBrain，作為Hummingbird算法的一部分。雖然它的目的與Hummingbird類似，但它的工作方式不同。RankBrain是一個機器學習系統，包括兩個組件：
分析查詢?– 它試圖通過將查詢與更常見的查詢相關聯來解釋查詢。當算法遇到罕見，模糊或不熟悉的長尾查詢時，學習過程會被激活。
排名?– 為了找到適合查詢的內容，該組件分析已編入索引的頁面以了解特定功能，例如某些相關術語的使用模式。這些特定功能是通過分析效果最佳的搜索結果（根據點擊率，跳出率，頁面上的時間等）以及查找這些頁面之間的相似性來確定的。因此，即使沒有來自查詢的確切單詞，被確定為良好響應的那些頁面也被認為是相關的。
機器學習與人工智能
人們經常模糊諸如“機器學習”和“人工智能（AI）”之類的術語。雖然在談論RankBrain時將這兩個概念結合起來是正常的，但我們應該理解機器學習不等于AI。
機器學習是使計算機根據它們擁有的數據得出結論但沒有專門編程來完成這些任務的科學。換句話說，它是一個以數學方式解決問題的系統。機器學習是AI的一個子領域。
人工智能由機器學習提供動力。它是以相應的方式創建具有類似人類智能和過程信息的系統的科學。這意味著這樣的系統以創造性的方式工作，因此不太可預測，就像人類在與生活中的任何事物進行交互時一樣（他們可以指出它或者變得非?；闹嚕?。
人工智能有三種分類：
人工窄智能（ANI）?– 人工智能以一種與人類能力相比或超過它們的方式解決一項特定任務（例如，消除垃圾郵件）;
人工智能（AGI）?– AI可以執行任何任務。當AI能夠像人類一樣執行時，它被認為是AGI;
人工超級智能（ASI）?– 用于任何超出人類能力的任務的AI。
RankBrain現在歸類為ANI。然而，這可能很快就會發生變化，因為我們現在生活在技術幾乎每天都在徹底改變行業的時代。這意味著為了保持優化競爭力，我們必須了解所有技術進步并嘗試以最佳方式理解它們。
如何優化語義搜索？
首先，如果你認為你要為RankBrain進行優化，你應該知道它有點無用，因為RankBrain在遇到模糊或未知的查詢時會工作。為了優化這些，你將在一場失敗的戰斗。
你應該做的是優化用戶體驗，我認為用戶體驗正在成為推動內容走出溫暖王室的王者。當然，內容仍然是高血壓，但現在用戶是那些告訴谷歌任何內容是否足夠好的用戶。
請記住，認為搜索算法比我們知道更多是錯誤的。當Google嘗試解決搜索意圖時，它會使用大量以前收集的最終用戶數據來了解用戶發現的相關信息。因此，它需要數據來學習和數據，以便在它登陸您的網站后引導它。
如何創建滿足用戶意圖的高質量內容，并且完全適合搜索引擎爬蟲。
1.創建實體
語義實體幫助搜索引擎理解自然語言并解決搜索意圖，了解如何通過應用結構化數據并成為知識圖實體來創建它們。
你知道，我們生活在一個新的SEO世界，現在只做關鍵詞研究是不夠的，你必須創建語義實體。
語義實體是人，地點或事物。搜索引擎通過理解語義實體，它們的特征和關系來設法解碼自然語言。
總的來說，實體是Google從知識圖譜的引入中看到的“?字符串到事物?”?過渡的核心。
知識圖（KG）是谷歌了解人們如何看待世界的第一步。由于推出了KG，Google現在擁有：
一個龐大的共同信息數據庫（資本，高度和長度，生日日期等）;
每個實體的特征（例如，任何地方位于地理位置，可能由較小的實體組成，或者是較大實體的一部分，等等）。
該怎么辦？
1）將結構化數據應用于您的站點。
2）成為知識圖實體。
2.追求搜索意圖
搜索意圖及其有效解決方案是Google目前的首要任務。通過進行語義關鍵字研究，了解如何優化搜索意圖。
很明顯，當谷歌提??取所有可以想象的資源來解決查詢的搜索意圖時，現在是學習如何優化它的時候了。
該怎么辦？
1）創建語義關鍵字組。
2）檢查關鍵字的相關性。
3）圍繞用戶的意圖開發內容。
4）優化語音搜索。
3.創建主題群集
人們使用更具體的查詢來改變他們的搜索行為，從而允許搜索引擎學習理解查詢背后的主題上下文。通過構建主題群集，您可以為搜索引擎提供上下文，并將自己呈現為特定主題的專家。通過管理網站結構和內部鏈接，了解如何通過構建主題群集來提高排名。
無論您是剛開始遵循內容策略還是繼續追求內容策略，都需要在主題群集方面進行。為什么？問題是，搜索引擎已經改變了他們的算法來對應用戶行為的變化。用戶現在更喜歡使用一堆關鍵字查詢，而不是分散的查詢。更重要的是，他們期望快速完成并完全符合他們期望的結果。
因此，這些算法的演變方式使他們能夠理解搜索意圖背后的主題背景。換句話說，搜索引擎現在并不總是需要精確的關鍵字來提供相關結果。
因此，現在許多網站管理員轉向主題集群模型。該模型預先假定單個所謂的支柱頁面用作特定廣泛主題的內容中心，并且相關但更具體的內容鏈接的多個頁面返回到支柱頁面并且彼此相連。
這種鏈接結構通常向搜索引擎發出信號，即支柱頁面是該主題的權威，并且在掃描整個相互關聯的結構之后，他們將看到頁面內容之間存在語義關系。因此，該網站可被視為該特定主題的專家。
該怎么辦？
1）定義支柱和集群內容頁面。
2）檢查您的網站結構。
3）管理您的內部鏈接。
4.擴大您的內容
偉大的內容并不總是像你希望的那樣可見，所以學習如何借助視覺手段和社交媒體的存在來擴大其可見度。
即使您非常確定您的內容具有很高的價值和用途，您也可以為用戶提供一小部分可視性。。
該怎么辦？
1）做案例研究和調查。
2）添加有用的視覺信息。
3）出現在社交媒體上。
4）獲得客戶評論。
結論：
從搜索引擎的角度來看，很容易理解為什么他們追求語義搜索的發展。這意味著更多的數據，更少的垃圾郵件和黑帽技術，更深入地理解自然語言和搜索意圖。
