Hoe kan semantisch zoeken long-tail zoekopdrachten beheren?

Bij het optimaliseren van webcontent is het algemeen bekend dat zoekwoorden er nog steeds toe doen. De concurrentie voor het rangschikken van enkele zoekwoorden is streng, waarbij digitale inhoud in een verbazingwekkend tempo wordt gepubliceerd. Met elke verschuiving in de algoritmen van Google bepalen nieuwe regels hoe inhoud beter kan worden gerangschikt, en merken die aanvankelijk dachten dat het effectief plaatsen van hun gerichte zoekwoord zo vaak mogelijk zou volstaan, hebben ontdekt dat dit niet genoeg is.

Long-tail-zoekwoorden zijn niet nieuw als het gaat om het verbeteren van inhoud en het reageren op vragen van gebruikers. Google introduceerde bijna tien jaar geleden long-tail-zoekwoorden en semantisch zoeken als essentiële SEO-factoren. Tegenwoordig zijn deze factoren verder gegaan dan SEO naar elk aspect van online conversatie-ervaringen. Kennisbanken, zoeken op websites of zelfs chatbots interpreteren woorden en proberen gebruikers resultaten te bezorgen. Maar hoe complexer de formulering, hoe moeilijker het is om de juiste antwoorden te geven. Gebruikers gebruiken echter meer conversatietonen en bewoordingen bij het uitvoeren van zoekopdrachten en de behoefte om longtail-vragen te kunnen begrijpen en beantwoorden is groter dan ooit.

Zoekhulpmiddelen en gespreksplatforms vergemakkelijken gebruikersvragen, maar ze zijn vaak gebaseerd op basiszoekopdrachten op trefwoorden en besteden vaak weinig aandacht aan lange-termijnzoekopdrachten. Daardoor gaan er kansen verloren.

Maar hoe belangrijk zijn long-tail queries en welke rol speelt semantisch zoeken hierin?

Wat zijn longtail-zoekopdrachten?

Long-tail zoekopdrachten zijn langere en meer gerichte zoekwoordzinnen die gebruikers gewoonlijk gebruiken wanneer:

• een zeer beknopte vraag stellen waarin ze veel details toevoegen, of
• met behulp van gesproken zoekopdrachten, zoals verbaal, hebben we de neiging om onszelf uit te drukken met veel meer woorden.

In SEO hebben long-tail zoekwoorden een laag zoekvolume, weinig concurrentie, maar hoge conversiepercentages. Deze zoekopdrachten zijn afgestemd op de laatste fasen van een aankooptrechter.

We noemen ze long-tail omdat wanneer ze in een grafiek worden weergegeven door hun zoekvolumes, ze zich aan de lange staart van de vraagcurve bevinden. In feite komt de term long-tail keyword uit het boek The Long Tail van Chris Anderson. In dit boek laat Anderson zien dat zelfs waar er een kleine markt is, de uitgestrektheid van internet je nichezoekwoord winstgevend kan maken.

Waarom zijn long-tail zoekwoorden belangrijk?

Tegenwoordig communiceren internetgebruikers met de zoekopdracht van een bepaalde website op dezelfde manier als met de Google-zoekbalk. Dit betekent dat slechts 20% van de zoekopdrachten op het web worden geformuleerd met korte trefwoorden, terwijl 80% van de zoekopdrachten op websites bestaan ​​uit 3 of meer woorden, oftewel long-tail trefwoorden.

Omdat ze gewend zijn om informatie op Google te vinden met behulp van natuurlijke taal in plaats van alleen gerichte zoekwoorden, verwachten websitebezoekers nu dat de sites die ze bezoeken hetzelfde niveau van begrip bieden. Online bedrijven moeten hun zoekspel opvoeren en in staat zijn om de juiste antwoorden te geven op elke vraag van een gebruiker, ongeacht de complexiteit of lengte ervan, in plaats van alleen een pagina met 'geen resultaat' te retourneren, wat de frustratie bij gebruikers vergroot.

Het uitgangspunt is vrij duidelijk: zoektechnologie moet long-tail trefwoorden kunnen ontcijferen om te begrijpen wat klanten echt zeggen en hen te laten zien wat ze willen.

De volgende stap: Long-tail NLP en semantisch zoeken

Wat doen long-tail zoekwoorden en? Natural Language Processing gemeenschappelijk hebben? Nou, NLP-technologie is gewoon de beste manier om de echte bedoeling en betekenis achter long-tail zoekwoorden te ontcijferen. Mensen hebben verschillende manieren om uit te drukken wat ze willen, omdat we niet binair spreken. Hetzelfde woord of dezelfde zin kan meerdere betekenissen hebben en kan op verschillende manieren worden uitgedrukt.

Dankzij NLP-technologie kan een websitezoekmachine de betekenis begrijpen achter complexe zoekopdrachten, inclusief long-tail trefwoorden, en adequate antwoorden bieden aan internetgebruikers. Deze evolutie van eenvoudig zoeken op trefwoorden naar een meer intrinsieke, op intentie gerichte zoekopdracht staat bekend als: semantisch zoeken.

Wat is het verschil tussen op trefwoorden gebaseerd zoeken en semantisch zoeken?

Met zoeken op trefwoord krijgt u waar u om vraagt. Dus als een woord een homograaf is en verschillende betekenissen heeft, maar op dezelfde manier is geschreven, zal het in uw zoekopdracht verschijnen. Er zal geen onderscheid zijn tussen a bat dat is een dier en een bat dat is sportuitrusting. Als er relevante inhoud wordt weergegeven over gevleugelde zoogdieren, zal een strikte zoekactie op trefwoorden deze niet vinden en kunnen geen causale verbanden tussen woorden worden vastgesteld.

Semantisch zoeken onderzoekt de betekenis van woorden en houdt rekening met de bedoeling van de gebruiker om informatie en concepten te leveren die niet expliciet in een zoekopdracht zijn geschreven.

Daarom, wanneer ondernemingen zich willen verdiepen in het bieden van een gebruikerservaring die verband houdt met wat ze willen zeggen, zij het via gespreksplatforms, chatbots of SEO-zoekwoordstrategieën, het gebruik van semantisch zoeken levert betere inzichten op in wat gebruikers zoeken.

Meer informatie: Inbenta Search-productgegevensblad downloaden

Semantische clustering: de klantervaring verrijken door hiaten in de inhoud te identificeren

Hoe kunt u voorkomen dat klanten gefrustreerd raken als ze geen adequaat zoekresultaat krijgen voor een zoekopdracht die ze hebben gedaan? Semantische clustering groepeert semantisch equivalente zoekopdrachten met woorden, woordgroepen en zinnen in clusters op basis van betekenis.

Inbenta's Semantic Clustering kan een verzameling gelijkaardige, onbeantwoorde vragen lokaliseren en groeperen om een ​​holistisch beeld te bieden om bedrijven te helpen hun kennislacune op te vullen. Gebruikers kunnen ook detecteren waar klanten mislukte vragen hebben gekregen waar ze geen bevredigend antwoord hebben gekregen en het bedrijf kunnen waarschuwen om materiaal te ontwikkelen dat deze vragen beantwoordt, waardoor het gebruik van ondersteuningstickets wordt verminderd en de klanttevredenheid wordt verhoogd.
Semantische clustering kan worden gebruikt om zoeken op internet te optimaliseren en wordt ook gebruikt door de beste AI-chatbots om de kwaliteit van gesprekken te verbeteren en een interactieve klantervaring te bieden.

Waarom u NLP en semantisch zoeken op uw websites zou moeten gebruiken

Geef antwoord op alle relevante vragen

Zoals u nu begrijpt, zorgt het gebruik van een semantische zoekmachine op uw website die wordt aangedreven door NLP-technologie ervoor dat deze alle relevante zoekopdrachten begrijpt die door gebruikers worden gedaan, of ze nu zijn gemaakt van korte of lange zoekwoorden.

Als u alle soorten zoekopdrachten begrijpt, ongeacht hoe ze zijn geformuleerd, betekent dit dat de zoekfunctie deze zoekopdrachten kan beantwoorden, waardoor uw websitebezoekers zeer correcte resultaten krijgen.

Ondersteuningstool voor zowel klanten als agenten

Met Inbenta Search kunnen gebruikers gebruikmaken van semantische zoekmogelijkheden, Inbenta's Symbolische AI en NLP-technologie met gegevens uit klantrelatietools zoals Salesforce en Zendesk om klantverzoeken beter te begrijpen en snelle, gecentraliseerde en relevante antwoorden te geven die tijd en middelen afleiden van klantenondersteuningsteams.

Ondersteuningsmedewerkers kunnen ook profiteren van een dergelijke tool, omdat ze deze intern gebruiken om informatie of antwoorden op ondersteuningsvragen te vinden.

Verbeter de reis van uw webbezoeker

Door longtail-zoekwoorden te analyseren om nauwkeurige zoekresultaten te leveren, Inbenta Zoeken helpt klanten tijd te besparen bij het zoeken naar de juiste informatie. Dit verbetert de klantervaring, NPS-scores en zorgt voor meer verkopen door meer conversies te genereren.

Ontdek hoe het integreren van Inbenta Search in uw website uw bedrijf kan helpen bloeien.

De post Hoe kan semantisch zoeken long-tail zoekopdrachten beheren? verscheen eerst op Inbenta.

• Coinsmart. Europa's beste Bitcoin- en crypto-uitwisseling.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. GRATIS TOEGANG.
• CryptoHawk. Altcoin-radar. Gratis proefversie.
• Bron: https://www.inbenta.com/en/blog/how-can-semantic-search-manage-long-tail-queries/