语义搜索如何管理长尾查询？

在优化网页内容时，关键字仍然很重要，这是常识。 单个关键字的排名竞争非常激烈，数字内容以惊人的速度发布。 随着谷歌算法的每一次转变，新规则定义了如何更好地对内容进行排名，而最初认为尽可能频繁地有效放置目标关键词就足够的品牌发现这还不够。

在改进内容和响应用户查询方面，长尾关键字并不新鲜。 近十年前，谷歌引入了长尾关键词和语义搜索作为重要的 SEO 因素。 今天，这些因素已经超越了 SEO 到在线对话体验的任何方面。 知识库、网站搜索甚至聊天机器人会解释单词并尝试向用户提供结果——但是，措辞越复杂，就越难提供正确的答案。 然而，用户在进行搜索时使用更多的会话语气和措辞，并且能够理解和回答长尾查询的需求比以往任何时候都高。

搜索工具和会话平台为用户查询提供了便利，但它们往往基于基本的关键字搜索，往往很少关注长尾查询。 因此，机会正在失去。

但是长尾查询到底有多重要，语义搜索在其中扮演什么角色？

什么是长尾搜索查询？

长尾搜索查询是用户通常在以下情况下使用的更长且更有针对性的关键字词组：

• 问一个非常简洁的问题，他们在其中添加了很多细节，或者
• 使用语音搜索，就像口头一样，我们倾向于表达自己，包括更多的词。

在 SEO 中，长尾关键词搜索量低，竞争低，但转化率高。 这些查询与购买渠道的最后阶段保持一致。

我们称它们为长尾，因为当它们在图表上以搜索量表示时，它们位于搜索需求曲线的长尾端。 事实上，长尾关键词一词来自克里斯·安德森（Chris Anderson）的《长尾》一书。 在这本书中，安德森表明，即使市场很小，互联网的广阔仍然可以使您的利基关键字获利。

为什么长尾关键词很重要？

如今，网络用户与任何给定网站的搜索交互的方式与他们与 Google 搜索栏交互的方式相同。 这意味着只有 20% 的网络搜索查询是使用短关键字来制定的，而网站上 80% 的搜索查询是由 3 个或更多单词组成的，也就是长尾关键字。

习惯于使用自然语言而不是仅使用目标关键字在 Google 上查找信息的网站访问者现在期望他们访问的网站能够提供相同水平的理解。 在线企业需要加强他们的搜索游戏，并能够为任何用户查询提供正确的答案，无论其复杂性或长度如何，而不是仅仅返回“无结果”页面，从而增加用户的挫败感。

前提很明确：搜索技术必须能够破译长尾关键词，才能了解客户的真正意思并向他们展示他们想要什么。

下一步：长尾 NLP 和语义搜索

什么是长尾关键词和 自然语言处理 有共同点？ 嗯，NLP 技术只是破译长尾关键词背后真正意图和含义的最佳方式。 人类有不同的方式来表达他们想要的东西，因为我们不是用二进制说话的。 同一个词或短语可以有多种含义，并且可以用不同的方式表达。

借助 NLP 技术，网站搜索引擎可以理解包括长尾关键词在内的复杂搜索查询背后的含义，并为网络用户提供充分的答案。 这种从基本关键字搜索到更内在的以意图为中心的搜索的演变被称为 语义搜索.

基于关键字的搜索和语义搜索有什么区别？

通过关键字搜索，您可以得到所需的内容。 因此，如果一个词是同形异义词并且具有不同的含义但以相同的方式书写，它将出现在您的搜索中。 不会有区别 蝙蝠 那是一种动物和一种 蝙蝠 那是运动器材。 此外，如果相关内容出现在有翼哺乳动物身上，严格的关键字搜索将找不到它，并且无法识别单词之间的因果关系。

语义搜索研究单词的含义，并考虑用户提供未明确写入查询的信息和概念的意图。

因此，当企业想要深入研究提供与他们想说的话相关的用户体验时，无论是通过对话平台， 聊天机器人 或 SEO 关键字策略，使用语义搜索可以更好地洞察用户的需求。

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语义聚类：通过识别内容差距来丰富客户体验

当客户没有为他们所做的查询获得足够的搜索结果时，您如何防止他们感到沮丧？ 语义聚类 根据含义将涉及单词、短语和句子的语义等价搜索查询分组到集群中。

Inbenta 的语义聚类可以定位和分组一组类似的、未回答的问题，以提供整体视图来帮助企业填补他们的知识空白。 用户还可以检测客户在哪些地方未能收到满意的答复，并提醒公司开发材料来回答这些问题，从而减少支持票证的使用并提高客户满意度。
语义聚类可用于优化网络搜索，也可用于 最好的人工智能聊天机器人 提高对话质量并提供交互式客户体验。

为什么你应该在你的网站上使用 NLP 和语义搜索

提供所有相关查询的答案

正如您现在所了解的，在您的网站上使用由 NLP 技术提供支持的语义搜索引擎可确保它理解用户所做的所有相关查询，无论它们是由短尾关键字还是长尾关键字组成。

了解各种查询，无论它们是如何制定的，都意味着搜索工具能够回答这些查询，为您的网站访问者提供高度正确的结果率。

为客户和代理商提供支持工具

通过 Inbenta Search，用户可以利用语义搜索功能，Inbenta 的 象征性AI 和 NLP 技术，通过 Salesforce 和 Zendesk 等客户关系工具提取数据，以更好地了解客户请求并提供及时、集中和相关的答案，从而减少客户支持团队的时间和资源。

支持代理也可以从这样的工具中受益，在内部使用它来帮助他们找到支持查询的信息或答案。

增强您的网络访问者的旅程

通过分析长尾关键词提供准确的搜索结果， 因本达搜索 帮助客户节省寻找正确信息的时间。 这改善了客户体验、NPS 分数并通过提高转化率来推动更多销售。

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• 来源：https://www.inbenta.com/en/blog/how-can-semantic-search-manage-long-tail-queries/