의미 체계 분석 및 검색 엔진 최적화 검색 순위에 따라

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검색 엔진 순위의 기초 중 하나는 웹 페이지에 키워드의 관련성입니다.

컴퓨터 알고리즘 및 사람들 하지 않습니다 같은 장소는 사람들이 직접 단어의 의미를 이해할 수 있다, 문서, 기계 및 알고리즘의 의미 이해할 수 없다. 사람들이 참조 알고 애플의 두 단어 의미, 거기 물이 아주 맛 있는 것 들, 검색 엔진은 지 각에서 이해할 수 없는입니다.

하지만 검색 엔진 의미 론 적 분석을 포함 하는 단어 간의 관계 파악 수 있습니다. 2 년 전, 검색 엔진 최적화 업계 얘기 열정적으로 잠의 버스트에 대 한 의미 체계 인덱싱 (숨겨진 시맨틱 인덱싱). 시간 더 있기 때문에, 아마도 도입, 명확 하지 않은 기억.

이른바 잠재 의미 색인 대규모 문학 통해 단어 사이의 관계를 찾는 방법을 말합니다. 두 단어 또는 단어의 그룹에에서 동일한 문서에 나타나면,이 단어 의미상 관련 간주할 수 있습니다.

예를 들어 두 단어 컴퓨터 및 컴퓨터 자주 믹스 때 사람들이 기사를 작성,이 두 단어는 많은 웹 페이지에 동시에 표시, 검색 엔진은이 두 단어는 의미상 매우 관련 된 생각 됩니다.

참고는 잠재성 의미 지 수 연동에 의존 하지 않는 언어, 그래서 서 장 훈과 검색 엔진 최적화 하나는 영어, 하나는 중국, 하지만이 두 단어는 동일한 웹 페이지의 많은 수에 나타납니다 검색 엔진 어떤 검색 엔진 최적화 또는 SEO는, 알 수 없습니다 비록 하지만 "SEO"의 의미 " 검색 엔진 최적화, "검색 엔진 최적화", "SEM"와 다른 단어 밀접 하 게 함께 연결.

사과 오렌지의 두 단어는 또한 동일한 문서에서 발견 하지만 압박감 보다 적게 동의어 이다.

검색 엔진 잠재성 의미 체계 인덱스를 사용 하지 않은, 검색 엔진도 인정 거부 때문에 결정적인, 되지 않았습니다. 하지만 사실은 2002 년에서 구글 연합군 의미, 잠재적으로 의미 체계 인덱싱에 대 한 특허를 가진 회사가 구입.

이 의미 분석 기술을 수 있습니다 우리에 게 몇 가지 힌트 검색 엔진 최적화에.

웹사이트 테마의 형성

일반적으로 논리적이 고 체계적인 사이트 다른 채널 또는 열으로 나누어집니다. 다양 한 총칭 사이트의 테마를 형성 하는 채널에 일부 다르지만 밀접 하 게 관련 주제에 대 한 이야기. 페이지에 포함 된 전체 사이트에 검색 엔진, 사이트의 테마를 결정 하기 위해 이러한 키워드 사이의 의미적 관련성에 근거 할 수 있다.

웹 콘텐츠 작성

2 년 전 부터는 검색 엔진 순위 현상, 때로는 앞 페이지 순위는 키워드에 대 한 검색도 검색 키워드를 포함 하지 않습니다, 그것은 가능성이 그 직장에서 잠재적인 시맨틱 색인.

예를 들어 컴퓨터를 페이지 앞 행만 언급 컴퓨터를 나타날 수 있습니다 있지만 컴퓨터를 언급 하지 않았다. 검색 엔진을 알아야 의미 론 적 분석을 사용 하기 때문에이 두 단어는 밀접 하 게 관련. 또 다른 주목할 점은 웹 페이지를 작성할 때 대상 키워드에 자신을 제한 하지 않습니다, 그것은 지원 주요 키워드를 주요 핵심 단어의 단어를 포함 해야 합니다.

이 또한 다른 부족 하지만 주요 키워드의 많은 어휘를 지원 하지만 일부 기사 검색 결과에 반영 됩니다, 그리고 순위 자주.