Kako lahko semantično iskanje upravlja poizvedbe z dolgim ​​repom?

Pri optimizaciji spletne vsebine je splošno znano, da so ključne besede še vedno pomembne. Konkurenca za razvrstitev za posamezne ključne besede je stroga, saj se digitalna vsebina objavlja z osupljivo hitrostjo. Z vsakim premikom v Googlovih algoritmih nova pravila določajo, kako bolje uvrstiti vsebino, in blagovne znamke, ki so sprva mislile, da bi zadostovalo čim pogostejše učinkovito umeščanje ciljne ključne besede, so ugotovile, da to ni dovolj.

Ključne besede z dolgim ​​repom niso novost, ko gre za izboljšanje vsebine in odzivanje na poizvedbe uporabnikov. Google je pred skoraj desetletjem uvedel ključne besede z dolgim ​​repom in semantično iskanje kot pomembna dejavnika SEO. Danes so ti dejavniki presegli SEO na vse vidike pogovornih izkušenj na spletu. Baze znanja, iskanje po spletnih mestih ali celo klepetalni roboti razlagajo besede in poskušajo uporabnikom zagotoviti rezultate – vendar bolj ko je besedilo zapleteno, težje je zagotoviti prave odgovore. Vendar pa uporabniki pri iskanju uporabljajo več pogovornih tonov in besedil, zato je potreba po razumevanju dolgorepih poizvedb in odgovarjanju nanje večja kot kdaj koli prej.

Iskalna orodja in pogovorne platforme olajšajo povpraševanje uporabnikov, vendar pogosto temeljijo na iskanju po osnovnih ključnih besedah ​​in pogosto posvečajo premalo pozornosti poizvedbam z dolgim ​​repom. Posledično se izgubljajo priložnosti.

Toda kako pomembne so poizvedbe z dolgim ​​repom in kakšno vlogo ima pri tem semantično iskanje?

Kaj so iskalne poizvedbe z dolgim ​​repom?

Iskalne poizvedbe z dolgim ​​repom so daljše in bolj ciljane ključne besedne zveze, ki jih uporabniki običajno vnesejo v naslednjih primerih:

• postavljajo zelo jedrnato vprašanje, v katerem dodajo veliko podrobnosti, oz
• z uporabo glasovnega iskanja, saj se verbalno izražamo z veliko več besedami.

V SEO imajo ključne besede z dolgim ​​repom majhen obseg iskanja, nizko konkurenco, vendar visoko stopnjo konverzije. Te poizvedbe so usklajene s končnimi stopnjami nakupovalnega lijaka.

Imenujemo jih dolgorepi, ker so, ko so na grafu predstavljeni z obsegom iskanja, na dolgem repu krivulje iskalnega povpraševanja. Pravzaprav izraz ključna beseda dolgi rep prihaja iz knjige The Long Tail Chrisa Andersona. V tej knjigi Anderson pokaže, da lahko tudi tam, kjer je trg majhen, prostranost interneta še vedno naredi vašo ključno nišo donosno.

Zakaj so ključne besede z dolgim ​​repom pomembne?

Dandanes spletni uporabniki komunicirajo z iskanjem na katerem koli spletnem mestu na enak način kot z iskalno vrstico Google. To pomeni, da je le 20 % spletnih iskalnih poizvedb oblikovanih s kratkimi ključnimi besedami, medtem ko je 80 % iskalnih poizvedb na spletnih mestih sestavljenih iz 3 ali več besed, imenovanih tudi dolgorepe ključne besede.

Ker so navajeni iskati informacije v Googlu z uporabo naravnega jezika in ne le s ciljno usmerjenimi ključnimi besedami, obiskovalci spletnega mesta zdaj pričakujejo, da bodo spletna mesta, ki jih obiščejo, ponudila enako raven razumevanja. Spletna podjetja morajo pospešiti svojo iskalno igro in biti sposobna zagotoviti prave odgovore na katero koli uporabniško poizvedbo, ne glede na njeno zapletenost ali dolžino, namesto da samo vrnejo stran »brez rezultatov«, kar povečuje razočaranje med uporabniki.

Predpostavka je povsem jasna: iskalna tehnologija mora biti sposobna dešifrirati ključne besede z dolgim ​​repom, da bi razumela, kaj kupci v resnici govorijo, in jim pokazala, kaj želijo.

Naslednji korak: Long-tail NLP in semantično iskanje

Kaj pomenijo dolge ključne besede in Obdelava Natural Language imajo skupnega? No, tehnologija NLP je preprosto najboljši način za dešifriranje resničnega namena in pomena za dolgorepimi ključnimi besedami. Ljudje imamo različne načine izražanja, kaj hočemo, saj ne govorimo v dvojiški obliki. Ista beseda ali stavek ima lahko več pomenov in se lahko izrazi na različne načine.

Zahvaljujoč tehnologiji NLP lahko spletni iskalnik razume pomen zapletenih iskalnih poizvedb, vključno z dolgorepimi ključnimi besedami, in ponudi ustrezne odgovore spletnim uporabnikom. Ta razvoj od osnovnega iskanja po ključnih besedah ​​do bolj intrinzičnega iskanja, osredotočenega na namen, je znan kot pomensko iskanje.

Kakšna je razlika med iskanjem na podlagi ključnih besed in semantičnim iskanjem?

Z iskanjem po ključnih besedah ​​dobite, kar zahtevate. Torej, če je beseda homograf in ima različne pomene, vendar je zapisana na enak način, se bo pojavila v vašem iskanju. Ne bo razlikovanja med a bat da je žival in a bat to je športna oprema. Poleg tega, če se ustrezna vsebina pojavi na krilatih sesalcih, je strogo iskanje po ključnih besedah ​​ne bo našlo in ne more prepoznati vzročne zveze med besedami.

Semantično iskanje preučuje pomene besed in upošteva namen uporabnika, da zagotovi informacije in koncepte, ki niso bili izrecno zapisani v poizvedbi.

Ko se torej podjetja želijo poglobiti v zagotavljanje uporabniške izkušnje, ki je povezana s tem, kar želijo povedati, naj bo to prek pogovornih platform, klepetalnice ali strategije ključnih besed SEO, uporaba semantičnega iskanja zagotavlja boljši vpogled v to, kaj uporabniki iščejo.

Več o tem: Prenesite podatkovni list izdelka Inbenta Search

Semantično združevanje v gruče: obogatitev uporabniške izkušnje z odkrivanjem vsebinskih vrzeli

Kako lahko preprečite, da bi se stranke počutile razočarane, ko ne prejmejo ustreznega rezultata iskanja za svojo poizvedbo? Semantično združevanje v gruče združuje pomensko enakovredne iskalne poizvedbe, ki vključujejo besede, fraze in stavke, v skupine glede na pomen.

Semantično združevanje v skupine Inbenta lahko poišče in združi zbirko podobnih neodgovorjenih vprašanj, da zagotovi celovit pogled in pomaga podjetjem zapolniti njihovo vrzel v znanju. Uporabniki lahko tudi odkrijejo, kje so imele stranke neuspešne poizvedbe, na katere niso prejele zadovoljivega odgovora, in opozorijo podjetje, naj pripravi gradivo, ki odgovarja na ta vprašanja, s čimer zmanjša uporabo vstopnic za podporo in poveča zadovoljstvo strank.
Semantično združevanje v gruče se lahko uporablja za optimizacijo spletnega iskanja in ga uporablja tudi najboljši klepetalni roboti AI za izboljšanje kakovosti pogovorov in zagotavljanje interaktivne uporabniške izkušnje.

Zakaj bi morali uporabljati NLP in semantično iskanje na svojih spletnih mestih

Posredujte odgovore na vsa pomembna vprašanja

Kot zdaj razumete, uporaba semantičnega iskalnika na vašem spletnem mestu, ki ga poganja tehnologija NLP, zagotavlja, da razume vse ustrezne poizvedbe, ki jih postavljajo uporabniki, ne glede na to, ali so sestavljene iz kratkih ali dolgih ključnih besed.

Razumevanje vseh vrst poizvedb, ne glede na to, kako so oblikovane, pomeni, da lahko iskalno orodje nato odgovori na te poizvedbe in obiskovalcem vašega spletnega mesta ponudi zelo pravilne stopnje rezultatov.

Podporno orodje za stranke in agente

Z iskanjem Inbenta lahko uporabniki izkoristijo zmogljivosti semantičnega iskanja, Inbenta Simbolni AI in tehnologijo NLP s podatki, pridobljenimi prek orodij za odnose s strankami, kot sta Salesforce in Zendesk, za boljše razumevanje zahtev strank in zagotavljanje hitrih, centraliziranih in ustreznih odgovorov, ki odvračajo čas in vire od ekip za podporo strankam.

Podporni agenti lahko prav tako izkoristijo takšno orodje, saj ga interno uporabljajo za pomoč pri iskanju informacij ali odgovorov na vprašanja o podpori.

Izboljšajte potovanje vašega spletnega obiskovalca

Z analizo dolgorepih ključnih besed za zagotavljanje natančnih rezultatov iskanja, Iskanje Inbenta strankam pomaga prihraniti čas pri iskanju pravih informacij. To izboljša uporabniško izkušnjo, rezultate NPS in poveča prodajo s povečanjem konverzij.

Naučite se, kako lahko integracija iskanja Inbenta v vaše spletno mesto pomaga uspeti vašemu podjetju.

Pošta Kako lahko semantično iskanje upravlja poizvedbe z dolgim ​​repom? pojavil prvi na Inbenta.

• Coinsmart. Najboljša evropska borza bitcoinov in kriptovalut.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. PROST DOSTOP.
• CryptoHawk. Altcoin radar. Brezplačen preizkus.
• Vir: https://www.inbenta.com/en/blog/how-can-semantic-search-manage-long-tail-queries/