Czym jest semantyczne SEO i jak wpływa na widoczność w Google

Wyszukiwanie semantyczne to proces pobierania informacji wykorzystywany przez nowoczesne wyszukiwarki w celu zwrócenia najbardziej odpowiednich wyników. Koncentruje się na znaczeniu za zapytaniami wyszukiwania, zamiast tradycyjnego dopasowywania słów kluczowych. Terminologia pochodzi z gałęzi językoznawstwa zwanej semantyką, która zajmuje się badaniem znaczenia.

W odróżnieniu od klasycznych algorytmów, które po prostu zliczały wystąpienia konkretnych fraz, semantyczne SEO opiera się na rozumieniu kontekstu, hierarchii pojęć, relacji między encjami i intencji stojącej za zapytaniem. To fundamentalna zmiana — z modelu opartego na dopasowaniu leksykalnym do modelu opartego na rozumieniu języka.

Zasady wyszukiwania semantycznego oraz powody, dla których odgrywa ono tak ważną rolę, są dość oczywiste, choć w grę wchodzi niezliczona liczba zmiennych.

Użytkownicy często nie używają tego samego języka co zawartość, której szukają. Niejednoznaczne wyszukiwania często są nieumyślne — około 40% angielskich słów jest polisemalnych, czyli ma dwa lub więcej znaczeń. Słowo kluczowe „python" ma ponad 533 000 miesięcznych wyszukiwań tylko w USA — fraza ta odnosi się najprawdopodobniej do języka programowania, ale każdy spoza branży technologicznej spodziewałby się węża lub legendarnej brytyjskiej komedii.

Problem polega na tym, że słowa rzadko mają definitywne znaczenie bez kontekstu. Kontekst jest wszystkim w semantyce.

Wyszukiwarki muszą też odzwierciedlać osobiste zainteresowania i trendy. Koronawirus okazał się nie być nowym terminem — zawsze była to nazwa grupy wirusów. Ale jak wszyscy wiemy, intencja wyszukiwań zmieniła się gwałtownie na początku 2020 roku. Identyczna sytuacja dotyczy e-commerce podczas Czarnego Piątku lub Bożego Narodzenia.

Poniższa interaktywna wizualizacja pokazuje, jak Google postrzega powiązania pomiędzy pojęciami w ekosystemie semantycznego SEO. Węzły reprezentują tematy i encje, a strzałki — przepływ semantycznej zależności między nimi. Kliknij dowolny węzeł, by rozwinąć gałąź powiązanych pojęć.

Google nieustannie wypuszcza aktualizacje algorytmów i technologie zwiększające umiejętność zrozumienia języka naturalnego i intencji wyszukiwania. Istnieją cztery ważne etapy, które sprawiają, że semantyczne wyszukiwanie stało się tym, czym jest dziś.

Knowledge Graph — wydany w 2012 roku stał się bazą wiedzy podmiotów i relacji między nimi. To technologia, która zapoczątkowała i umożliwiła przejście z dopasowywania słów kluczowych do powiązania ich na poziomie semantycznym. Istnieją dwie główne metody budowania Knowledge Graph: dane strukturalne oraz wyodrębnianie podmiotów z tekstu.

Hummingbird — w 2013 roku Google uruchomił algorytm wyszukiwania odpowiadający za precyzyjniejsze wyniki. Był to bardzo potrzebny katalizator do pisania o tematach, a nie o słowach kluczowych.

RankBrain — rozumie znaczenie nawet nieznanych słów i zwrotów, wykorzystując zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego. Biorąc pod uwagę, że 15% wszystkich zapytań jest zupełnie nowych, jest to ogromny krok naprzód. Jedyną rzeczą, którą możesz proaktywnie zrobić, aby zoptymalizować pod RankBrain, jest spełnienie intencji wyszukiwania.

BERT — Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Dotyczy ok. 10% wszystkich zapytań od końca 2019 r. BERT poprawia zrozumienie długich i złożonych zdań i zapytań — radzi sobie z niejednoznacznością i niuansami, starając się lepiej zrozumieć kontekst słów.

Oto kluczowe zasady dostosowania treści i struktury strony do wymagań semantycznego wyszukiwania.

Tematy docelowe, a nie słowa kluczowe — Google rozumie, że zapytania takie jak „meta tagi open graph", „znaczniki og" czy „co to jest open graph" oznaczają dosłownie to samo i plasuje w rankingu te same strony dla wszystkich wystąpień. Celem rankingu nie jest już tylko jedno słowo kluczowe, ale dogłębne omówienie tematu.

Ocena intencji wyszukiwania — przed budowaniem nowych treści sprawdź top 10 wyników, aby wywnioskować intencję wyszukiwania. Istotnie wydzieliły się rozmaite ścieżki użytkowników oparte o intencję: informacyjna, nawigacyjna, transakcyjna i komercyjna.

Semantyczny HTML — HTML5 zapewnia najbardziej semantyczne elementy, z których korzysta już większość nowoczesnych motywów CMS. Semantyczny HTML dodaje znaczenie do kodu, dzięki czemu maszyny mogą rozpoznawać bloki nawigacyjne, nagłówki, stopki, tabele lub filmy.

Znaczniki danych strukturalnych — Schema.org jest dodatkowym sposobem oznaczania stron. Google łatwiej jest wyodrębnić znaczenie z treści strukturalnych (np. czas gotowania: 20 minut) niż z naturalnego języka (Przygotowanie zajmie 20 minut).

Budowanie marki jako podmiotu Knowledge Graph — to długoterminowa konsekwencja budowania marki i stosowania pozostałych zasad. Spośród wszystkich wskazówek jest najtrudniejsza do uzyskania.

Tworzenie relacji za pomocą linków — zarówno wewnętrzne, jak i zewnętrzne linki z odpowiednich stron, wykorzystujące naturalny tekst zamieszczonego linka, podpowiadają Google o czym użytkownik dowie się w podlinkowanej treści — jeszcze na etapie przed analizą algorytmiczną.

Wyszukiwanie semantyczne zmieniło cały ekosystem treści. Użytkownicy otrzymują bardziej istotne i wartościowe treści, co motywuje wydawców do tworzenia właśnie takich materiałów. Chociaż istnieją zaawansowane technologie i algorytmy, zasady wyszukiwania semantycznego są łatwe do zrozumienia.

Najważniejszy wniosek: przestań myśleć o słowach kluczowych, zacznij myśleć o tematach, intencjach i relacjach między pojęciami. To fundamentalna zmiana perspektywy, która przekłada się na długoterminowy wzrost widoczności organicznej.

Masz pytania dotyczące wyszukiwania semantycznego lub chcesz dowiedzieć się, jak wdrożyć te zasady w swoim projekcie? Skontaktuj się z zespołem Front Row — z miłą chęcią przedstawimy koncept działań SEO.