이것은 쉬운 일입니다. 키워드 밀도는 신화입니다. 적어도 지금입니다.
유의해야 할 것은 용어가 사용되는 방식이 아니라 용어가 사용되는 횟수입니다. SEO 업체는이 문제를 의도적으로 혼동하여 사용자에게 의존하고 도구와 조언을 지불하는 것을 좋아합니다. PT Barnum 은 1 분마다 태어난 빨판이 있다고 말합니다 . SEO에서는 사이드 쇼가 모든 온라인 조언 인 것 같습니다. 더 슬프게도 SEO는 사하라 사막에서 자라는 잔디보다 훨씬 느린 PageRank보다 느리게 움직입니다. 그들은 처음에 잘못 죽었을 때에도 오래된 개념에서 쉽게 벗어나지 않습니다.
이것은 사이트의 용어에 가중치를 부여하는 방법에 대한 미니 튜토리얼입니다. 그것은 모든 스트레칭에 대한 완전한 설명이 아니라 설명입니다. SEO가 어떻게 작동하는지 더 잘 이해하기 위해 가치있는 여행입니다.
시맨틱을 사용하여 사이트 용어 및 주제를 측정하기 전에 키워드 가중치는 title태그, 헤더 태그,description메타 태그, 서로 근접하고 중요한 태그, 기타 중요도 표시 등을 의미합니다. 중요도를 나타내는 부분은 용어, 동의어, 무료 용어 및 이러한 용어의 두드러진 사용이었습니다. 이는 키워드 밀도라는 개념을 어느 정도 따르며, 페이지 주제를 결정하기 위해 용어 비율이 적용되었지만, 용어 비율이 높거나 낮지는 않지만 일반적인 용어, 반복적 인 용어, 부 자연스러운 용어를 효과적으로 제거하는 비율 이러한 용어 비율은 페이지 단위로 자동 평가되고 결과가 운영 영역 내에 있는지 판별하는 계산과 일치합니다. 모든 것이 말되고 끝났을 때, 용어는 나중에 설명 된 의미론을 사용하여 주제와 주제 범위를 결정했습니다. 그러나 밀도는 검색 순위 자체에 영향을 미치지 않고 주제와 일치하는 검색 의도에 영향을 미쳤습니다. 이차 효과는 의미 링크를 통해 결정된 프로파일과 일치하고 검색 의도를 결정하는 데 사용 된 것과 동일한 용어가 상황에 따라 특정 밀도의 항에 일치합니다. 이것은 부분적으로는 존재하지만 전체 모델이 아닌 파서 모델을 따릅니다. 더 이상은 아닙니다.
웹은 기존의 텍스트 모델을 따르기 때문에 시맨틱 스가 기본 모델이지만 파서 모델을 완전히 삭제할 수는 없습니다. 그 이유는 간단합니다. 여전히 적용되고 의미가 있으며 매우 유용합니다.
시맨틱은 좀 더 복잡한 시맨틱 모델의 경우 실제로 "관계 체인"에 대해 이야기하고 있지만 "관계 쌍"으로 설명 할 수 있습니다. 이것은 시맨틱 링크 로 알려져 있고 시맨틱 링크 사이의 관계는 시맨틱 웹 으로 알려져 있으며, 이는 하나의 웹이 다른 웹에 편리하다는 것을 제외하고는 월드 와이드 웹과 관련이 없다. 내 예에서는 의미론이 다소 복잡해 지지만 간단한 쌍으로 유지합니다. 내 예를 들어, 나는 일을 상당히 단순화 할 것입니다.
관계형 짝짓기는 단순한 삼중 항 개념입니다. 주제, 술어 및 오브젝트. 술어는 주제와 오브젝트를 나타내는 한 아무 것도 될 수 있습니다.
초기 PageRank 모델을 벗어나겠습니다. 나랑 붙어 적용됩니다.
Google이 고안되었을 때 페이지 순위 개념은 의미론을 사용하는 트러스트 네트워크를 상당히 단순하게 표현한 것입니다. 한 페이지에서 다른 페이지로 연결됩니다. 이 경우 :
Subject: examplea.com
Predicate: trusts
Object: exampleb.com
Read as: examplea.com trusts exampleb.com
Subject: exampleb.com
Predicate: trusts
Object: examplec.com
Read as: exampleb.com trusts examplec.com therfore examplea.com trusts examplec.com
위의 "그러므로"절이 반드시 사실 일 필요는 없지만, 이것은 초기 모델이었으며 절대적으로 사실은 아니지만 다소 사실입니다. 우리는 examplea.com에 examplec.com에 대한 지식이 없으므로 examplec.com을 완전히 신뢰할 수는 없다는 것을 알고 있습니다. 여전히 고려해야 할 관계가 존재합니다.
PageRank라는 용어의 초기 사용은 링크별로 링크별로 페이지 단위로 계산되었지만 전체 사이트에 적용되었습니다. exampleb.com의 신뢰 링크는 몇 개입니까? PageRank는 사이트의 페이지에 대한 링크를 상당히 간단하게 계산 한 것입니다. 그러나 이것에는 명백한 문제가있었습니다. 사이트의 중요성을 인위적으로 부풀 리도록 링크를 만들 수 있습니다. 이 계산에는이를 보정 할 수있는 상당히 표준적인 붕괴율이 포함되어 있지만, 붕괴율 자체는 계산에 곡선이 있기 때문에 단일 감쇠율이 실제 가치를 완전히 설명 할 수 없다는 새로운 문제를 제기했습니다.
신뢰 모델을 추가로 사용하여 신뢰를 나타내는 요인에 따라 도메인에 가중치를 부여했습니다. 예를 들어, 가장 큰 신뢰 메트릭은 사이트 연령입니다. 오래된 사이트는 일반적으로 신뢰할 수 있습니다. 일관된 등록, 일관된 IP 주소, 품질 등록 기관, 품질 네트워크 (호스트) 사이트는 스팸, 포르노, 피싱 등의 이력이 없습니다. 모두 신뢰를 나타냅니다. 50 가지가 넘는 도메인 트러스트 요소를 계산하므로이를 생략하고 계속 단순하게 유지하겠습니다.
Subject: examplea.com
Predicate: domain trust score
Object: 67
Subject: exampleb.com
Predicate: domain trust score
Object: 54
Subject: examplea.com
Predicate: trusts
Object: exampleb.com
Read as: examplea.com trusts exampleb.com
다른 계산을 사용하면 이진 한 사이트가 다른 사이트를 신뢰 하는 것이 아니라 일부 신뢰 수준을 만들 수 있습니다 . 첫 번째 예가 신뢰를 통과 한 경우 두 번째 예는 계산 방법에 비례하여 신뢰 값을 전달합니다.
이제 PageRank는 페이지 단위로 계산되며 TrustRank는 SiteRank의 대다수이며 링크, 링크 품질, 링크 값은 모두 원래보다 훨씬 중요하지만 사이트 신뢰 점수보다 훨씬 덜 중요합니다. . 이것을 명심하십시오.
이것이 페이지의 키워드에 어떻게 적용됩니까 ??
모든 콘텐츠 용어에는 가중치가 적용되지만 일부 태그 용어에만 가중치가 적용됩니다. 기본 keywords태그 중 하나가 메타 태그입니다. 우리는 모두이 태그 내에 용어에 대한 가중치가 없다는 것을 알고 있습니다. 실제로, 그것은 완전히 무시됩니다. 한 가지 오해는 description메타 태그가 SEO에 포함되지 않는다는 것입니다. 사실이 아닙니다. 이 태그 내의 용어의 경우 가중치가 있지만 상대적으로 낮습니다. 설명 메타 태그에는 가치가 있습니다. 당신은 약간의 이유를 이해할 것입니다.
기존 파서 모델에는 여전히 가치가 있습니다. 여기에서 페이지는 위에서 아래로 읽히고 태그 및 컨텐츠 블록은 위에서 아래로 모델을 따르는 중요성을 측정하는 값을 사용하여 읽고 가중치를 적용합니다. 일부 메트릭은 정적입니다. 예를 들어, title태그는 태그보다 중요도 점수가 h1태그보다 높을 것입니다 h2. description메타 태그는 상당히 높은 중요도 메트릭을 갖습니다. 왜? 여전히 페이지의 내용을 나타내는 중요한 지표이기 때문입니다. 그러나 태그에서 찾은 용어는 무게가 적습니다. 검색 의도 일치는 태그 및 태그 description처럼 메타 태그와 거의 쉽게 일치하도록 수행됩니다 title.h1태그를 지정하지만 시스템을 게임하기에는 너무 많이 조작 할 수 없습니다. 적용 할 수있는 조건이 있습니다. 예를 들어, 태그 나 태그 또는 컨텐츠 내에서 description다른 곳 과 일치하지 않으면 검색이 메타 태그 와 일치하지 않습니다 .titleh1
파서 모델을 계속하면서 실제 내용의 시작 부분을 상상해보십시오. 근접성은 다양한 방식으로 사용되는 측정입니다. 하나는 용어, 태그, 컨텐츠 블록 등이 컨텐츠의 시작 부분에서 그 지점과 관련되는 곳입니다. 이제 헤더 태그를 하위 주제의 표시로 생각하고 다음 헤더 태그로 끝나는 헤더 태그 바로 다음에 내용의 시작 부분을 상상해보십시오. 다시 근접도가 측정됩니다. 근접성은 단락의 용어, 단락 세트,header태그 등.이 측정 값은 사용 방법 및 명백한 중요성에 대한 용어의 가중치로 계산됩니다. 이 외에도 용어, 구, 인용 및 실제로 유사한 콘텐츠 부분은 약간 다르지만 여전히 유사한 근접성 모델을 사용하여 페이지와 사이트간에 측정 할 수 있습니다.
페이지는 페이지 간 링크와 홈 페이지 또는 관계 클라우드를 결정할 수있는 다른 페이지와의 링크를 사용하여 관련됩니다. 예를 들어 SEO의 주제 페이지에는 여러 SEO 하위 주제 페이지에 대한 링크가있을 수 있습니다. 이는 SEO에 대한 주제 페이지가 여러 유사한 주제 페이지에 링크되고 관계 클라우드가 결정될 수 있다는 점에서 중요 함을 나타냅니다. 따라서 SEO 하위 주제 페이지의 경우 근접성은 SEO 주제 페이지와 SEO 하위 주제 페이지 간의 링크 수와 홈 페이지의 링크 수입니다. 이것에 의해, 페이지 중요도가 계산 될 수있다. SEO 주제 페이지는 얼마나 중요합니까? 홈 페이지의 탐색 링크에서 하나의 링크이며 실제로는 모든 페이지가 매우 중요합니다. 하나, SEO 하위 주제 페이지에는 탐색 링크가 없으므로 SEO 주제 페이지에 대한 메트릭에서 중요합니다. 이것은 PageRank 시맨틱 링크 트러스트 네트워크 모델을 따릅니다.
원래 PageRank 모델로 돌아가서 월드 와이드 웹에서 링크가 가치를 전달하는 것처럼 페이지를 링크하는 방식으로 페이지를 평가할 수 있습니다. 과도한 조작 조각을 결정하고 무시할 수는 있지만 자연스럽게 조각이라고합니다. 이 작업을 수행하면서이 페이지에서 찾은 용어의 중요성도 나타냅니다. 따라서 모든 페이지의 용어는 해당 페이지에서 사용되는 위치와 방법뿐만 아니라 사이트에서 사이트가 존재하는 위치와 방법에서 페이지의 중요성을 가중시킵니다. 이해하기 시작 했습니까?
괜찮아. 글쎄요,하지만 용어는 어떻게 관련되며 의미론이 어떻게 도움이됩니까? 다시, 매우 간단하게 유지하십시오.
차에 관한 사이트가 있습니다. 영국에 있으며 자동차 관련 사이트가 있습니다. 자동차와 자동차가 같은 단어라는 것이 다소 분명합니다. 검색 엔진은 사전을 사용하여 단어와 주제 간의 관계를 더 잘 이해합니다. Google은 초기에 자체 학습 사전을 만들어 차별화했습니다. 나는 그것에 들어 가지 않을 것이다. 그러나 당신은 아직도 그림을 얻을 것이다. 시맨틱 사용하기 :
Subject: cars
Predicate: equals
Object: automobiles
이를 통해 Google은 내 사이트와 사이트가 거의 같은 것을 알 수 있습니다. 한 걸음 더 나아가십시오.
Subject: car
Predicate: is painted
Object: dark red
Subject: automobile
Predicate: is painted
Object: maroon
Subject: deep red
Predicate: equals
Object: maroon
이 두 사이트 만 존재한다고 가정하면 딥 레드 자동차 가 웹에 존재하지 않더라도 딥 레드 자동차를 검색 하면 적갈색 자동차 와 딥 레드 자동차 가 발생할 수 있습니다 .
SEO 초기에는 동의어와 복수 버전의 용어를 사용하는 것이 좋습니다. 시맨틱 스가 사용되지 않았거나 강력했을 때 다시 돌아 왔습니다. 오늘날 단어와 사용법 간의 관계가 의미 데이터베이스에 유지되므로 이것이 필요하지 않음을 알 수 있습니다.
동일한 모델을 사용하지만 상당히 앞서 나아갑니다. 다른 웹 페이지에서 인용 된 훌륭한 작품을 쓰면 시맨틱은 이것을 인용으로 기록하고 이것을 원래 작업에 귀속시킬 수 있습니다. 페이지. 이 경우 인바운드 (백) 링크가없는 페이지는 인용으로 인해 인바운드 (백) 링크 수가 많은 페이지보다 순위가 높습니다. 인용은 시맨틱 웹을 월드 와이드 웹에 적용하는 데 중요한 부분입니다. 실제로, SEO 업체들이 주장적인 AuthorRank를 쫓는 동안에는 그런 것이 없었습니다. 그것은 모든 의미이었다 데이터 쌍의 매칭 내가 예를 들어,로받지 않습니다하지만 말, 쓴 저자 이름이 바로 다음에 표시 될 수 있으므로 작품이 인용 된 경우 인용 크레딧이 저자에게 적용될 수 있습니다.
왜 내가이 모든 과정을 거쳤습니까?
따라서 사이트에서 용어를 평가하는 메커니즘은 훨씬 복잡하고 더 이상 밀도에 의존하지 않으므로 어쨌든 완전히 그렇지 않습니다. 실제로 밀도는 더 이상 보조 효과가 아닙니다. 이 간단한 이유. 쉽게 게임을 할 수 있었으며 원본 PageRank 스키마와 마찬가지로 부패 속도가 게임을 보완 할 수 없었습니다.
키워드로 채워진 사이트는 시맨틱 스가 키워드를 제공하기 전에 시간 문제 일뿐입니다. Panda는이 작업과 다른 유사한 작업을 측정하고 SERP에서 문제가되는 사이트의 영향을 다운 그레이드하기 위해 메트릭을 조정하기 위해 특별히 고안된주기적인 작업으로 시작했습니다. SiteRank는 일반적으로 동일하게 유지되지만 스팸으로 밝혀진 모든 사이트는 TrustRank 점수를 위반하여 위반 한 결과 SiteRank를 약간 다운 그레이드합니다. 이 메커니즘에는 심각하지 않은 구성 요소가있어 경미한 위반을 해치지 않고 수정할 수 있다고 생각합니다. 이 노크는 문제가 해결 된 경우에도 계속 발생합니다. 위반 사항이 사이트 기록에 유지되기 때문입니다. 따라서 문제가 해결 될 때까지 SERP 배치가 줄어들어 SERP 배치가 다시 증가하기 시작하지만 위반 표시로 인해 문제가 발생한 사이트가 한 번 수준에 도달하지는 않습니다. 위반이 오래 될수록 이전 범죄가 시간이 지남에 따라 부정적인 영향을 잃을 수 있도록 더 많이 용서됩니다. 참고로 Panda와 다른 사람들이 더 자주 운영되고 있으며 현재 지속적인 프로세스가 진행되고 있지만 사이트가 범죄자인지 알기 위해 시맨틱 링크 맵을 작성하는 데 여전히 시간이 걸립니다. 이는 사이트가 일정 기간 동안 먹거리를 벗어나지 만 의미 링크 및 메트릭이 완전히 설정되면 결국 실패한다는 것을 의미합니다. 또한, 채우기에는 초기 효과가 있다고 확신하지만 시맨틱 모델을 사용하면 크게 줄어들고 그 효과는 제품별로 피상적입니다. 페이지가 발견 될 때 시맨틱 링크 맵이 채워질 때까지 진행할 것이 거의 없기 때문입니다. 구글은 지혜로 약간의 은혜를 허용하므로 SERP에 적절한 위치에 들어가기 전에 페이지가 중요한 신호 내에서 용어에 대해 높은 순위를 갖도록 허용합니다. 신호가 시맨틱과 일치한다고 가정하면 SERP 배치를 다시 계산하면 페이지를 찾는 방법이 상대적으로 이동합니다. 그렇지 않으면, 신호와 시맨틱이 일치하지 않으면 SERP 내의 배치는 시맨틱을 기반으로하며 페이지를 찾는 방법이 변경됩니다. 따라서 키워드와 태그를 정확하고 정직하게 사용하여 올바른 신호를 먼저 보내는 것이 중요합니다. SERP에서 적절한 위치에 배치하기 전에 페이지가 중요한 신호 내에서 용어에 대해 높은 순위를 갖도록 허용합니다. 신호가 시맨틱과 일치한다고 가정하면 SERP 배치를 다시 계산하면 페이지를 찾는 방법이 상대적으로 이동합니다. 그렇지 않으면, 신호와 시맨틱이 일치하지 않으면 SERP 내의 배치는 시맨틱을 기반으로하며 페이지를 찾는 방법이 변경됩니다. 따라서 키워드와 태그를 정확하고 정직하게 사용하여 올바른 신호를 먼저 보내는 것이 중요합니다. SERP에서 적절한 위치에 배치하기 전에 페이지가 중요한 신호 내에서 용어에 대해 높은 순위를 갖도록 허용합니다. 신호가 시맨틱과 일치한다고 가정하면 SERP 배치를 다시 계산하면 페이지를 찾는 방법이 상대적으로 이동합니다. 그렇지 않으면, 신호와 시맨틱이 일치하지 않으면 SERP 내의 배치는 시맨틱을 기반으로하며 페이지를 찾는 방법이 변경됩니다. 따라서 키워드와 태그를 정확하고 정직하게 사용하여 올바른 신호를 먼저 보내는 것이 중요합니다. SERP 배치를 다시 계산하면 페이지를 찾는 방법이 상대적으로 이동합니다. 그렇지 않으면, 신호와 시맨틱이 일치하지 않으면 SERP 내의 배치는 시맨틱을 기반으로하며 페이지를 찾는 방법이 변경됩니다. 따라서 키워드와 태그를 정확하고 정직하게 사용하여 올바른 신호를 먼저 보내는 것이 중요합니다. SERP 배치를 다시 계산하면 페이지를 찾는 방법이 상대적으로 이동합니다. 그렇지 않으면, 신호와 시맨틱이 일치하지 않으면 SERP 내의 배치는 시맨틱을 기반으로하며 페이지를 찾는 방법이 변경됩니다. 따라서 키워드와 태그를 정확하고 정직하게 사용하여 올바른 신호를 먼저 보내는 것이 중요합니다.
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