谷歌SEO：什么是语义搜索（Semantic Search）？
您是否曾经注意到Google如今可以处理您提出的几乎所有问题？只需查看此查询的结果即可：
尽管没有提及Yoda的名字，但Google理解了我们在谈论谁，以及我们想知道的有关他的信息。如果没有语义搜索，这将是不可能的。
什么是语义搜索？
语义搜索是现代搜索引擎用来返回最相关的搜索结果的信息检索过程。它着重于搜索查询背后的含义，而不是传统的关键字匹配。术语来自语言学的一个分支，即语义学，它与意义的研究有关。
为什么语义搜索很重要？
尽管有无数的变量在起作用，但是语义搜索的原理，为什么需要它以及它如何影响SEO很容易理解：
用户通常不会使用与所需内容相同的语言
许多搜索是含糊不清的
需要理解词法层次和实体关系
反映个人兴趣和趋势的需要
1. 用户通常不会使用与所需内容相同的语言
更糟糕的是，有时我们甚至不知道如何正确表达搜索查询。假设您在广播中听到了一首陌生的歌曲。您喜欢它并开始使用Google随机搜索歌词，直到最终找到它为止。要增加另一层复杂性，请将您在Google中输入的内容与对Siri，Alexa或Google Assistant的输入内容进行比较。 关键字现在变成对话。表达同一个想法的方法太多了，搜索引擎需要处理所有这些问题。 他们需要能够根据两者的含义将索引中的内容与您的搜索查询进行匹配。无论听起来多么具有挑战性，这仅仅是开始。
2. 许多搜索是含糊不清的
大约40％的英语单词是多义词，它们有两个或多个含义。可以说，这是语义搜索试图解决的最重大挑战。如果我们搜索“ python”，则很可能是指编程语言。但是，科技行业之外的任何人都可能会期待真正的蛇或传奇的英国喜剧团。这里的问题是，没有上下文，单词很少具有确定的含义。在多义词的顶部，您有数不清的名词，它们也可以是形容词，动词或两者兼有。而且我们仍然处于字面意思的范围内。如果我们深入研究推断的含义（想想讽刺），它将变得更加有趣。上下文是语义中的一切，它把我们带到了剩下的两点。
3. 需要理解词法层次和实体关系
这的确令人印象深刻。Google必须执行以下操作才能了解此查询：
知道“伙伴”是指妻子/女朋友/丈夫/男友/配偶。
了解Obi-Wan出现在由不同演员扮演的多部电影和系列剧中。
进行连接。
以反映“欧比湾”模棱两可的方式显示搜索结果。
我甚至无法想象，如果我在2010年或更早的时候进行搜索，将会获得什么样的搜索结果。现在，让我们退后一步来解释这些概念。词汇层次说明了单词之间的关系。伴侣这个词对妻子，男友，配偶和其他人来说是上位词。如前所述，我们的查询通常与所需内容的确切用词不匹配。知道“负担得起”是介于便宜，中档和合理定价之间的任何事物，这一点至关重要。在此示例中，实体是电影和连续剧中的角色（欧比旺），从事特定工作的人（演员）以及与之相关联的人（伙伴）。通常，实体是可以明确识别的对象或概念，通常是人，地方和事物。而且似乎所有语言的复杂性还不够，我们必须超越这一范围。
4. 反映个人兴趣和趋势的需要
让我们回到“ python”示例。如果我进行搜索，确实可以获得与编程语言有关的所有结果。无论我们多么不喜欢使用个人数据的所有方式，它至少对于搜索引擎都是有用的。 Google将有限的数据与您的搜索历史一起使用，以提供更准确和个性化的搜索结果。但是，更令人着迷的是Google能够根据动态变化的搜索意图临时调整搜索结果。
例如，冠状病毒不是一个新名词。它一直是一组病毒的名称。 但众所周知，搜索意图在2020年初发生了迅速变化。人们开始寻找有关冠状病毒特定株（SARS-CoV-2）的信息，因此必须对SERP进行相应的调整。正如您在SERP位置历史中所看到的那样，当前的前五名搜索结果都没有在2020年之前排名。在大型销售活动（例如圣诞节或黑色星期五）期间，您会在电子商务行业中看到同样的事情。在此期间，搜索意图是高度事务性的，而人们通常可能更喜欢查看比较或评论。
哪些Google技术在语义搜索的工作方式中发挥作用？
Google不断推出算法更新和技术，以进一步提高其理解自然语言和搜索意图的能力。有四个重要的里程碑使语义搜索达到2020年的水平。
1. 知识图
Google的知识图谱于2012年发布，是实体及其之间关系的知识库。您可以想象它看起来像这样，但是有50亿个实体。简而言之，这项技术启动并实现了从关键字匹配到语义匹配的转变。馈送知识图的主要方法有两种：
结构化数据（稍后会详细介绍）
从文本中提取实体
第二点，搜索引擎需要理解自然语言。届时，以下三种算法更新将发挥作用。
Hummingbird
早在2013年，Google推出了一种名为Hummingbird的搜索算法，以返回更好的搜索结果。这对于复杂的搜索查询特别有用。Hummingbird是第一个重大更新，它强调了针对单个关键字的搜索查询的含义。这是撰写主题而不是关键词的急需催化剂。
RankBrain
如果您曾经遇到过“潜在语义索引”或LSI关键字这一短语，那就别担心了。Google使用称为RankBrain的算法解决了创建LSI所要解决的问题。我们已经在前面讨论了这个问题。这是关于搜索查询中使用的语言与所需内容之间的不匹配。Google的RankBrain采用优于LSI的技术。
用外行的术语来说，Ranrainbrain通过使用复杂的机器学习算法甚至可以理解甚至陌生的单词和短语的含义。考虑到所有搜索查询中有15％是新查询，这是巨大的。我们可以考虑将RankBrain升级为Hummingbird，而不是独立的搜索算法。这是排名最高的信号之一，但是您可以主动对其进行优化的唯一方法就是满足搜索意图。
BERT
BERT的双向编码器表示形式是语义搜索工作方式的最新重大升级。自2019年底以来，它将影响所有查询的大约10％。不用担心我还花了很多时间甚至还记得BERT代表什么。您需要知道的是BERT可以提高对长而复杂的句子和查询的理解。这是解决歧义和细微差别的解决方案，因为它会努力更好地理解单词的上下文。虽然您无法为BERT进行任何优化，但总的来说，还是要了解它的含义和作用。
如何使您的SEO适应语义搜索
在整篇文章中，我已经分享了一些提示和技巧。现在，让我们真正采取行动。在SEO的过去，您可以通过针对同一主题的单独内容来排名较高，但定位的关键字稍有不同，例如：
打开图标签
打开图元标签
og meta标签
打开图标签
什么是开放图
Facebook打开图标签
情况不再如此。谷歌现在了解到，所有这些搜索都具有相同的含义，并且几乎对所有页面都排名相同。创建内容时请记住这一点。 不再只针对一个关键字进行排名，而是要深入涵盖一个主题，以便Google为您的页面针对许多相似且长尾的关键字进行排名。例如，我们有关开放图谱元标记的文章在数百个关键字中排名较高。这些方法中的许多方法都是搜索同一事物的其他方法，但有些子主题则是“ og：title”，“ og url”和“ og：image”。在本文中查看有关该主题的排名靠前的页面是了解要编写哪些子主题的好方法。例如，假设您想写一篇有关芦笋生长的文章，我们就会发现它在以下关键字中的排名：
种植芦笋的深度
芦笋的生长条件
何时种芦笋
种植芦笋的最佳地方
如何收获芦笋
如何保养芦笋
这些都是您要提及的内容，它们可以创建一个深入的帖子，以获取尽可能多的自然流量。不过要小心。定位特定主题并不意味着您应该完全涵盖与该主题相关的所有内容，也不必太深入。以本文为例。我本可以花数十个小时来研究自然语言处理并深入研究语义搜索的技术。我之所以没有这样做，是因为大多数人都不在乎。
写在最后
语义搜索已经改变了整个内容生态系统。 用户获得了更多相关和有价值的内容，这激励了发布者产生这种内容。尽管涉及复杂的技术和算法，但语义搜索的原理很容易理解。 现在，您应该准备进行必要的更改，并使SEO面向未来。
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