Trường từ vựng và NLP: viết cho Google

Google đã sử dụng mô hình BERT từ năm 2019, và từ năm 2023 các mô hình tiên tiến hơn nữa (MUM, Gemini) để hiểu ý nghĩa của văn bản trong ngữ cảnh. Các mô hình này đánh giá mối quan hệ giữa các từ, không chỉ sự hiện diện của chúng.

Một bài viết về 'bảo hiểm xe' không đề cập đến các thuật ngữ như 'phí bảo hiểm', 'khấu trừ', 'tai nạn' hoặc 'lái xe' sẽ được coi là hời hợt, ngay cả khi nó lặp lại 'bảo hiểm xe' một trăm lần.

Ngược lại, một văn bản tự nhiên bao phủ trường ngữ nghĩa của chủ đề được hưởng lợi từ đánh giá tốt hơn về chiều sâu xử lý, tạo điều kiện xếp hạng trên các truy vấn liên quan không được nhắm mục tiêu rõ ràng.

Bắt đầu với các từ đồng nghĩa và biến thể của từ khóa chính. Đối với 'tối ưu hóa công cụ tìm kiếm': SEO, tối ưu tự nhiên, thứ hạng tự nhiên, xếp hạng Google.

Thêm các thuật ngữ của miền ngữ nghĩa: khái niệm, tác nhân, công cụ, quy trình và đối tượng liên quan đến chủ đề. Đối với SEO: backlink, từ khóa, thu thập, lập chỉ mục, thẻ, SERP, tỷ lệ thoát.

Tích hợp các thực thể được đặt tên phù hợp: Google, Bing, Search Console, Google Analytics. Các thực thể là các neo ngữ nghĩa mạnh mẽ mà các mô hình NLP nhận ra và đánh giá cao.

Lỗi phổ biến nhất là chèn các từ khóa ngữ nghĩa một cách giả tạo, ngoài bất kỳ ngữ cảnh logic nào. Google phát hiện sự không nhất quán theo ngữ cảnh: một thuật ngữ ngoài chủ đề trong một câu làm giảm tín hiệu ngữ nghĩa tổng thể.

Đừng nhầm lẫn trường từ vựng với danh sách từ đồng nghĩa đơn giản. Trường từ vựng của một chủ đề bao gồm các thuật ngữ đối lập (vấn đề / giải pháp), trong mối quan hệ (nguyên nhân / kết quả) và trong sự gần gũi khái niệm.

Đo lường tác động: trước và sau khi làm phong phú ngữ nghĩa, theo dõi số lượng truy vấn mà trang của bạn tạo ra số lần hiển thị trong Search Console. Sự mở rộng phổ này xác nhận hiệu quả của tối ưu hóa.