Обучение составлению семантического ядра: Курс «Семантическое ядро» | SEMANTIST.RU

Курс Семантические ядра — авторское обучение составлению семантических ядер от Ожгибесова

Меня зовут Александр Ожгибесов. Первые серьезные деньги на вебмастеринге заработал ещё в 10 классе школы, профессионально занимаюсь продвижением сайтов c помощью канала “Поисковые системы” 6 лет. За это время моя команда выросла до 5 человек. Мы постоянно профессионально совершенствуемся, продолжаем масштабироваться и обучать новых специалистов.

Мы умеем не только собирать семантику, но и внедрять её. Объективное подтверждение:

С 2017 года основатель ведет канал на YouTube (6,3к подписчиков и свыше 350 000 просмотров), регулярно организую бесплатные обучающие вебинары. Постоянный спикер в обучающем центре CyberMarketing и PromoPult.

• Десятки видео с разбором методологии продуктов и сильным палевом кейсов на моём Ютуб канале.

• Продукт с разовыми работами на основании ядра. Т.е. можем помочь внедрить нашу семантику по формату консалтинга, делаете самостоятельно чужими руками, отсюда сильная экономия по сравнению с комплексным продвижением от 50 тысяч в месяц.

• Автор собственной методики сбора семантики, которая признана и активно используется в SEO. Объективное подтверждение: отзывы от тех, кто учился у меня на бесплатном ютубе и платном курсе. 90% наших заказчиков приходят с сарафанки (т.е. мы умеем ещё и в личном брендинге) – нас рекомендуют ТОПы отрасли, что является безусловным плюсом для выбора нас подрядчиком.

• Публичные продукты компании, которые активно продаём и несем за них репутационную ответственность: 5 видов скоринга для задач Бизнеса и Профи, Продвижение сайтов, Контекстная реклама, Подробнейший комплексный аудит сайта.

Являюсь докладчиком на конференциях: Optimization 2019 в Сколково; Baltic Digital Days-2017, 2019 в Калининграде; РИФ-Воронеж 2017, 2018, 2019; CyberMarketing 2017, 2018, 2019 в Москве; «Продвижение без пафоса» в Пензе 2018, 2019; SEMPRO 2018, Первая Евразийская Digital конференция; CyberMarketing-2017 Online.

Где найти курсы по составлению семантического ядра и созданию структуры сайта?

Ищу подробные курсы, мануалы, примеры по составлению семантического ядра и созданию структуры для сайта, желательно по тематике строительные услуг от строительной компании.

В поисках данной темы, видел интересные статьи и уроки с примерами составления и групировки СЯ для одного товара. В основном уроки дублируют друг друга меняя товар. Другие уроки, которые находил преподносятся так, что не понятно на каком языке автор излагает. Вроде ты полнел, что речь идет о спичке, но что такое селитра — ты не узнаешь. В связи с этим появилось множество вопросов, такие как:

1. Три дня изучал программу словоёб (урезанный Key Collector) собрал 10 000 ключевых фраз по слову фундамент. А на сервисе Букварис, который позиционирует себя, как большая база поисковых запросов, за три минуты собрал 532 469.
Вопрос: Где подвох. Стоит-ли использовать сервис, как основной для сбора СЯ?
2. Одни авторы, советуют собрать СЯ и разделить на группы ключи, для последующего создания структуры, карты сайта. Другие, уже имеют сайт со своей структурой, и советуют оптимизировать станицы добавляя ключи, и новые страницы. Все авторы, преподносят информацию основываясь на не больших сайтах, интернет магазинах. Также большинство авторов не используют низко частотные запросы.
Вопрос: Как быть, если сайт не интернет-магазин, а строительные услуги. Делать-ли структуру основываясь на кластерах и где грань НЧ — ВЧ?
3. При создании ядра и структуры, советуют анализировать конкурентов, которые на первых позициях в выдачи, также советуют не использовать данные статистики и ключей сайтов агрегаторов.
Вопрос: Чем структура любого сайта строительной компании, лучше структуры агрегатора Яндекс.Услуги? (понимаю, что если использовать структурирование, как советуют гуру сео, то не о какой логичности речи быть не может, а если и может, то вложенность категорий страниц будет до 5 уровня, что не есть хорошо со слов тех-же гуру, да и бешенство топа выдачи имеют 1-2 уровни вложенности)
4. Есть такие ключевые фразы как Фундамент цена, Ленточный Фундамент Цена, Заливка Фундамента Цена.
Вопрос: Как я понимаю, это 2 разный кластера: Фундамент и Ленточный. А какие есть способы проверить принадлежность ключа к группе массово?

Как составить семантическое ядро — Академия SEO (СЕО)

Содержание:

Как составить семантическое ядро сайта

Перед началом разрешения вопроса «Как составить семантическое ядро» важно понять, что же оно из себя представляет.

Семантическое ядро сайта – это база запросов (слов и фраз), которые внедряются в тексты страниц сайта с целью его дальнейшего продвижения. Самым эффективным вариантом будет создание отдельных страничек для каждого основного запроса. 

Эти слова и фразы (ключи) должны полностью соответствовать тематике сайта, а также иметь ряд других характеристик (частотность, отсутствие ошибок и т. д.).

С чего начать сбор семантического ядра

Для начала нужно определиться, в каком виде будет организована база ключевых фраз. Удобнее всего составить ее в виде таблицы в Excel или Google документах (надежнее). Иными словами это будет контент-план – список ключевых слов-тем для страниц сайта, которые должны на нем присутствовать для успешного продвижения. Вот наглядный пример оформления:

Подбор ключевых запросов 

Этот этап является самым важным, но некоторым может показаться очень кропотливым. Действительно, к заполнению контент-плана ключевыми запросами нужно подходить очень ответственно. Выявление наиболее конкурентоспособных ключевых фраз позволит увеличить посещаемость целевого сайта, при этом значительно сэкономив денежные средства.

Итак, как же подобрать ключевые слова, чтобы правильно составить семантическое ядро? Существует несколько способов их получения (желательно использовать все):

1. Анализ тематики сайта (направления деятельности компании, которую рекламирует сайт и т. д.) и самостоятельное составление списка запросов, по которым пользователями, возможно, будет производиться поиск. С большой долей вероятности часть этого списка в итоге окажется низкочастотными запросами. Это будет откорректировано на одном из следующих этапов.
   
    
2. Синонимизация. Иногда можно составить ключевые слова путем замены отдельных частей фразы синонимами. Например, ключ «как построить дом» можно преобразить в «как возвести дом».
   
    
3. Подсказки при вводе в строке поиска помогут расширить уже существующую базу ключей.
   
    
4. Изучение сайтов конкурентов также позволит собрать семантику и значительно увеличить объем ядра сайта. Например, если в поисковике ввести одну из ключевых фраз, в результатах запроса будут сайты, которые находятся в ТОП. Просматривая их заголовки, можно найти неучтенные ключи.
   
   С помощью Serpstat можно проанализировать ключевые слова любого конкурента. Для этого нужно вставить ссылку конкурента в сервис и открыть инструмент “Анализ домена — SEO-анализ — Позиции”. 

   Инструмент “Дерево сайта” показывает постраничное распределение ключевых слов на сайте.

   “Сравнение доменов” сравнивает три домена и находит фразы, которые используют конкуренты в семантическом ядре, а вы — нет.
   
    

5. Использование таких инструментов, как Yandex Wordstat, Google Keyword Planner. Представлены в виде сайтов, на которых можно работать онлайн. Для тех, кому важно составить семантическое ядро сайта по принципу «простота использования и экономия средств», идеально подойдет Yandex Wordstat. Полноценное использование этого сервиса возможно после установки соответствующего расширения для браузера. 

   После этого можно приступать к проверке ключевых запросов, которые были получены в результате использования всех предыдущих способов. Пользователю доступна статистика по количеству запросов, сопутствующие слова и фразы (второстепенные ключи), а также похожие, которые также нужно анализировать на предмет дополнения контент-плана. 
   
    

   В процессе отбрасываются лишние по причине низкого количества показов запросы и список дополняется найденными новыми ключевыми фразами. Чтобы правильно составить семантику следует избегать не подходящих по смыслу ключей, которые могут привлечь нецелевую аудиторию. Фразы с ошибками и опечатками можно использовать только в исправленном виде.
   
    

6. Платные программы и сайты вроде Key Collector, Rookee, Магадан. Эти инструменты имеют целый ряд преимуществ, включая анализ семантического ядра сайта, автоматизацию поиска запросов и широчайшие функциональные возможности, которые помогут подобрать семантику и при этом сэкономить время и силы. Подойдет для владельцев крупных проектов, которые готовы тратить деньги на продвижение своего ресурса. 

Результат сбора семантики сайта

Комбинируя все вышеприведенные способы наполнения контент-плана ключевыми запросами, можно составить качественное семантическое ядро сайта, которое будет являться гарантией эффективного продвижения целевого ресурса. Конечно же, для этого придется его отработать, создавая странички для каждого ключевого запроса и наполняя их качественным контентом. Но об этом мы поговорим уже в другой статье.

Обучение по составлению семантического ядра и дальнейшей работе в Key Collector | Digital-агентство Prostudio

Прежде чем мы начнем, хотелось бы отметить, что Кей Коллектор обладает очень большим функционалом и для описания всего перечня его опций, статьи будет недостаточно — тут потребуется объемная методичка. Поэтому мы рассмотрим базовые инструменты, которые необходимо знать для первичных работ в KC.

Key Collector

Key Collector

Создание проекта и подготовка к сбору запросов

Для создания нового проекта вам нужно:

1. В левом верхнем углу кликнуть на раздел «Файл».

2. В данном разделе выбрать вкладку «Новый проект».

Шаг с 1-го по 2-й: создание нового проекта в Key Collector

Шаг с 1-го по 2-й: создание нового проекта в Key Collector

3. Дать наименование для проекта, желательно созвучное с тематикой, чтобы вы потом не запутались.

4. Сохранить в отдельную папку.

Шаг с 3-го по 4-й: создание нового проекта в Key Collector

Шаг с 3-го по 4-й: создание нового проекта в Key Collector

Затем в созданном проекте необходимо сформировать группы для дальнейшего распределения запросов. Желательно отталкиваться от иерархической структуры вашего ресурса. Давайте, для примера, возьмем словосочетание: «ремонт телефонов», на основе которого будет выстроена дальнейшая работа:

Перед тем как начать собирать слова, необходимо выбрать регион:

Выбор региона в Key Collector

Выбор региона в Key Collector

Сбор ключевых слов в Key Collector

Для начала следует:

• Выбрать «Пакетный сбор слов из левой колонки Yandex.Wordstat».
• В появившемся окне задать от 5 до 10 целевых запросов по вашей теме, которые будут являться некими маркерами, то есть на основе данных слов будет происходить поиск и сбор схожих ключей.
• Кликнуть на словосочетание «Начать сбор».

Сбор ключевых слов в Кей Коллекторе

Сбор ключевых слов в Кей Коллекторе

Данная процедура требует времени, поэтому можете смело переключиться на другие дела. Вот пример результата выполненной работы:

Пример собранных слов по запросу ремонт телефонов в Key Collector

Пример собранных слов по запросу ремонт телефонов в Key Collector

Правая колонка Yandex.Wordstat

Также будет не лишним собрать подсказки из правой колонки WordStat. Для этого нажмите на синюю иконку, расположенную справа от основного значка Вордстата.

Правая колонка WordStat в Key Collector

Правая колонка WordStat в Key Collector

Чистка семантического ядра — стоп слова

На данном этапе важно отсеять лишние запросы, которые не соответствуют регламенту вашей тематики. К примеру: «ремонт телефонов дешево» является неподходящим словосочетанием, поскольку ваша мастерская не оказывает дешевые услуги. Заниматься ручным поиском аналогичных запросов среди 1 000 других — очень «веселое» времяпрепровождение. Данная программа учла и этот момент, поэтому разработала специальный инструмент для отчистки стоп-слов.

Для того, чтобы им воспользоваться вам нужно:

• Открыть панель стоп слов.
• Кликнуть на иконку «Плюс».
• Задать ключевые слова, которые являются не нужными по вашему мнению.
• Выбрать словосочетание «Отметить фразы в таблице»

.Шаг с 1-го по 4-й: чистка семантического ядра в Key Collector

.Шаг с 1-го по 4-й: чистка семантического ядра в Key Collector

Выбрать словосочетание «Отметить фразы в таблице»

Шаг 5: чистка семантического ядра в Key Collector

Шаг 5: чистка семантического ядра в Key Collector

Перед тем, как удалять ненужные фразы, проверьте точно ли все они «мусорные». Для этого просмотрите ваш список минус-слов еще раз. В случае, если вы обнаружите, что в нем присутствует нужный для вас запрос, тогда удалите его из данного списка. Затем после удаления, необходимо сбросить отметку слов и повторно выделить фразы, чтобы перенести их в корзину.

Частотности в Кей Коллекторе

Теперь мы приступаем к фильтрации ключевых слов по частотностям. Существует несколько типов частотности, вот некоторые из них:

• базовая частотность — это общая сумма всех запросов, входящих в ее подкатегорию;
• частотность в кавычках — показ именно того словосочетания, которое вбивал пользователь, без учета дополнительных слов;
• восклицательный знак перед словом — конкретная словоформа без склонений.

Если вы хотите более подробно ознакомиться со значением операторов, мы рекомендуем прочитать статью о сервисе Яндекс.Wordstat, в котором подробно описана данная терминология.

Возвращаясь к нашей работе, на данный момент мы можем наблюдать только общую частотность. Для того, чтобы собрать точную частотность по всем запросам, необходимо задать вышеуказанные операторы.

Для этого вам требуется:

• Кликнуть на иконку «Инструменты», расположенную в левом углу серой панели опций для каждого столбца.
• В ней найти частотность с восклицательным знаком, кавычках или «QUERY» (частотность с восклицательный знаком, в кавычках и круглых скобках) — все зависит типа частоты запросов, который вы хотите получить.

Шаг с 1-го по 2-й: сбор частотностей в Key Collector

Шаг с 1-го по 2-й: сбор частотностей в Key Collector

В ней найти частотность с восклицательным знаком, кавычках или «QUERY» (частотность с восклицательный знаком, в кавычках и круглых скобках) — все зависит типа частоты запросов, который вы хотите получить.

Шаг 3: сбор частотностей в Key Collector

Шаг 3: сбор частотностей в Key Collector

После чего необходимо провести сортировку полученных данных и отчистить фразы с количеством запросов меньше 5 или 10.

Шаг 1: удаление низкочастотников в Кей Колекторе

Шаг 1: удаление низкочастотников в Кей Колекторе

Шаг 2: удаление низкочастотников в Кей Колекторе

Шаг 2: удаление низкочастотников в Кей Колекторе

Еще раз хотим подметить, что собранное семантическое ядро является абстрактным примером, демонстрирующим базовый функционал сервиса. Другими словами, оно не пригодно для работы с настоящим проектом, поскольку не полностью проработано.

Анализ и удаление неявных дублей

Удаление неявных дублей в Кей Коллекторе является очень важным элементом работы, поэтому нужно:

• Зайти в раздел «Данные».
• Выбрать опцию «Анализ неявных дублей».
• В ней найти частотность с восклицательным знаком, кавычках или «QUERY» (частотность с восклицательный знаком, в кавычках и круглых скобках) — все зависит типа частоты запросов, который вы хотите получить.

Удаление неявных дублей в Key Collector

Удаление неявных дублей в Key Collector

В противном случае, вы можете потом запутаться.

Удаление оставшихся лишних запросов

Чаще всего данной работой никто не любит заниматься. Но именно такие маленькие и не существенные на первый взгляд детали отличают хороших SEO-оптимизаторов от плохих.

В заключительный раз вам нужно вручную пройтись по сформированному списку собранных слов и отсеять лишние (поверьте они там точно будут).

Кластеризация запросов по группам

Скорее всего, после всех проведенных работ, вам понадобится распределить запросы по подразделам, то есть группам, поскольку в большинстве тематик присутствует множество подразделов. Как мы писали в начале инструкции, желательно создать разделы для запросов на первичном этапе, чтобы был примерный ориентир для сбора семантики. Однако, как правило, после сбора всех запросов, часть групп удаляется, часть переименовывается и создаются новые.

Чтобы создать подгруппы, вам следует:

• Кликнуть правой кнопкой мыши по созданной главной группе.
• Выбрать фразу «Создать новую группу внутри».
• Создать необходимое количество групп.
• Выделить запросы под каждую созданную группу и перенести в нее.

Создание новой группы в Key Collector

Создание новой группы в Key Collector

Как правильно составить семантическое ядро для сайта

Привет, Друзья! Сегодня поговорим о том, как составлять семантическое ядро для сайта, чтобы он хорошо ранжировался. Одним словом, я расскажу Вам главный принцип, по которому я это делаю. После сбора семантики и написания контента, мои статьи сразу попадают в ТОП 10 Яндекса и начинают приносить клиентов. Счётчик посещаемости в нижнем правом углу, является лучшим доказательством правильности моей SEO стратегии. Итак, начнём!

Как составить семантическое ядро для сайта

Большинство начинающих владельцев сайта используют для сбора семантического ядра и дальнейшего наполнения сайта, сервис подбора ключевых слов от Яндекс Wordstat. Всех учат в SEO школах подбирать ключи именно в нем.

Лично я, против него ничего не имею и если его использовать не как основной сервис, а второстепенный, совместно с другими программами, то результат будет существенный.

Ошибки при сборе семантики в Яндекс Вордстат

Главной ошибкой начинающих SEO-шников в Яндекс Вордстат, является большое уделение внимания подбору низкочастотных ключевых запросов для своего сайта. Многие считают, что выбирать из списка нужно именно низкочастотники, так как по высокочастотным запросом продвинуть свой сайт просто не реально.

От части это правильно, но не до конца. Действительно, по высокочастотникам продвинуть свой сайт в ТОП очень сложно и главное экономически не выгодно. Если написать текст используя ключ с высокой частотой запроса, шансов попасть в ТОП 10 Яндекс очень мало. Отсюда и пошла мода продвигаться по низкочастотным запросам. Подробнее об этом я написал тут.

В чем главная ошибка в подборе семантики

Перед тем, как составлять семантическое ядро для сайта разберитесь с понятием частотности запроса. Ошибка кроется в недопонимании этого термина. Все знают, что есть три вида запросов:

• Высокочастотные
• Среднечастотные
• Низкочастотные

А вот то, что есть высококонкурентные и низкоконкурентные запросы, этот момент, как то вылетает из поля зрения владельцев сайтов. Так вот, именно он и является самым важным в SEO продвижении сайта и от него зависит попадание WEB проекта на первые места поисковой выдачи. Именно конкурентность нужно учитывать при составлении семантического ядра для своего сайта.

Чем отличается конкурентность запроса от частотности

Под частотностью запросов подразумевается, количество обращений пользователя в месяц к поисковой системе, относительно вводимых в строку поиска Яндекс ключевых слов. Проще говоря, чем чаще был сделан определенный запрос, тем он частотнее. К примеру фразу «семантическое ядро» пользователи ввели в поиск 16 983 раза и этот запрос является высокочастотным:

Запросы на эту же тему ниже 100 штук в месяц можно считать низкочастотными:

И вот в чем весь фокус. Низкочастотный запрос, это совсем не значит, что он низкоконкурентный. То есть этот ключ вбивают в поисковую строку Яндекс редко, но в тоже время количество сайтов, которые хотят по этой фразе быть первыми огромное количество (Допустим 1000). Если ваш сайт будет претендовать на попадание в ТОП 10 по такому же запросу, ему придется конкурировать с 1000-ю сайтов. Не проще ли найти низкоконкурентный запрос и сразу попасть на первую страницу поисковой выдачи?

Мораль той басни такова, нужно искать не низкочастотные ключевые запросы, а низкоконкурентные! В то же время, низкоконкурентный запрос может быть в свою очередь высокочастотным и сразу принести на сайт хороший целевой трафик. Лично я такие ключи за свою практику находил, которые до сих пор приносят мне по 100 человек в сутки. Общая посещаемость моего сайта на (21 мая 2019 года) составляет 1900 человек в сутки. И это все благодаря правильному подбору и составлению семантического ядра.

Не зная этого нюанса, можно написать 1000 статей на сайт и не получить ни одного клиента. И наоборот, написать 10 грамотно оформленных статей и привлечь целевой трафик на сайт 100 человек в сутки. И если из этих 100 человек хотя бы 10 позвонит и купит вашу услугу, это будет лучше чем ничего.

Обучение составлению семантического ядра для сайта

Подбор низкоконкурентного семантического ядра является основой SEO продвижения любого сайта, а выполняется он с помощью специальных программ. Подробнее об этом, я рассказываю на своих онлайн уроках по SEO обучению. Кому интересно обращайтесь. Все свои интернет проекты я давно вывел на посещаемость более 1000 человек в сутки и могу научить этому и вас.

Мои сайты и каналы в Ютуб:

• Hozyindachi.ru — основная тематика о SEO продвижении и раскрутке бизнесов в интернете, Вы сейчас на нём. Посещаемость более 1000 человек в сутки (счётчик в левом нижнем углу)
• Aviamaniya.ru — сайт о путешествиях с общей посещаемостью превышающей 2000 человек в сутки.
• SPBSMK.ru — мой строительный сайт, который по всем интересующим меня ключевым словам находиться в ТОП 10 выдачи Яндекса и является основным бюджетонаполняющим сайтом на сегодняшний день.
• Толя-Питерский.рф — сайт молодой и сделан в поддержку одноимённого канала Ютуб с автомобильной тематикой.
• Ютуб канал «Толя-Питерский» — Автомобильный канал на котором уже более 6,5 млн просмотров и около 15 000 подписчиков.
• Ютуб канал «Авиамания» — Авторский канал посвящённый самостоятельным путешествиям по миру. Очень много стран за плечами и очень много действительно полезных видео. Полтора миллиона просмотров и 8000 подписчиков (на 28 января 2019 года).
• Ютуб канал «СМК» — Канал о строительстве промышленных объектов в Санкт-Петербурге и регионах России. Работает в паре с сайтом spbsmk.ru
• Ютуб канал «SEO-Spb» — Канал о продвижении сайтов и бизнеса в интернете (недавно начал вести)

Как видите, в интернет бизнес я пришел всерьёз и надолго! Ниже вы можете посмотреть мое ознакомительное видео и при желании, записаться на SEO обучение.

На этом сегодня всё, всем удачи и до новых встреч!

Что такое семантическое ядро: разбираемся — Определение

Семантическое ядро — это список слов, словосочетаний и фраз, которые точнее всего отражают деятельность, философию, ассортимент бренда и на основании которых создается структура сайта.

В этом видео эксперт из TexTerra расскажет о семантическом ядре и о том, как его правильно составлять.

Давайте узнаем, какую пользу компаниям приносит составление семантического ядра.

Для чего нужно семантическое ядро?

Семантическое ядро помогает компаниям добиться следующих целей:

• сформировать тематику сайта таким образом, чтобы поисковые системы лучше «понимали» контент страницы;
• сформировать основание для логической структуры сайта;
• улучшить ранжирование в выдаче поисковых систем за счет высокого уровня релевантности — соответствия контента тематике сайта.

Составление семантического ядра является важным этапом работы в поисковой оптимизации сайтов (SEO). Без SEO продвижение сайта невозможно, поэтому нужно уметь составлять семантическое ядро. Давайте узнаем, как это делать.

Как составить семантическое ядро?

Выполните следующие шаги, чтобы создать семантическое ядро.

Детально изучите бизнес-модель компании

Это поможет найти основные смыслы и ключевые фразы, которые будут отражать деятельность и философию вашего бренда. Хорошо, если у вас уже сформирован бизнес-портфель и проведены маркетинговые исследования, ведь из них можно почерпнуть готовую информацию.

Добавьте в документ основные понятия, которые характеризуют вашу компанию. Это может быть, к примеру, ниша, в которой вы работаете, товары, которые производите или продаете, тип торговли — опт, розница и т.д. Можно подключить коллег для брейншторма и проработать этот шаг вместе.

На раннем этапе ваш список ключевиков может выглядеть так:

• шиномонтаж;
• СТО;
• шины;
• поменять шины;
• автосервис.

Расширьте семантическое ядро

Добавьте слова из своего списка в сервис «Яндекс. Вордстат» или Google Keyword Planner. Программа подберет дополнительные ключевики на основе тех, что вы подобрали ранее. Для локальных бизнесов очень важно указывать актуальную локацию, так как множество ключевиков привязаны к месту.

Вот как может выглядеть расширенный список на этом этапе (он должен быть намного длиннее):

• шиномонтаж Одесса;
• шиномонтаж стоимость;
• шиномонтаж зима;
• автосервис стоимость;
• автосервис Ланос;
• поменять шины Одесса;
• СТО возле меня и т.д.

Еще один способ дополнить семантическое ядро — проанализировать ключевики на сайтах конкурентов. В тех же сервисах введите интересующие вас сайты и добавьте себе те релевантные ключевые слова и фразы, которых пока нет в вашей таблице.

Удалите лишние ключевики

Поскольку сбор ключевиков является во многом автоматизированным процессом и количество ключевых слов и фраз может быть большим, некоторые из них могут оказаться нерелевантными. Поэтому необходимо внимательно просмотреть список, убедиться в релевантности ключевиков и избавиться от тех, которые не соответствуют вашему бизнесу.

Чем аккуратнее и старательнее вы работаете на предыдущих этапах создания семантического ядра, тем меньше вероятность попадания нерелевантных ключевиков в ваш список.

Сгруппируйте запросы

Собранные ключевики необходимо разделить на группы — кластеры. Кластеризация ключевиков может иметь несколько уровней в зависимости от их частотности. Сгруппируйте высоко-, средне- и низкочастотные ключевые слова и фразы.

Приоритетом в кластеризации ключевиков должен быть баланс между высокочастотностью ключевиков (чем она выше, тем больше людей используют его в поиске) и конкурентностью (то, как много других сайтов используют ключевики). Высокочастотные ключевые слова и фразы зачастую имеют самую большую конкуренцию.

Хорошей идеей будет использовать самые высокочастотные и релевантные ключевики для лендингов и прочих продающих страниц, в продвижение которых вы будете вкладывать часть маркетингового бюджета. Менее популярные ключевики можно оставить для контентных страниц.

Теперь, когда ваше семантическое ядро готово и представляет из себя обширный список релевантных и сгруппированных тем и ключевиков, вам нужно отмечать в документе, как часто вы используете те или иные слова и фразы (с помощью упомянутых выше инструментов аналитики), а также время от времени расширять ядро за счет мониторинга деятельности конкурентов, анализа трендов и коллективных брейнштормов. Новые направления деятельности предприятия, товары и подходы также надо учитывать в семантическом ядре.

Давайте ознакомимся с факторами, которые формируют семантическое ядро.

Какие факторы влияют на состав семантического ядра?

При создании семантического ядра учитывают следующие факторы:

• частотность поискового запроса;
• частотность поискового запроса, но исключая словосочетания, в которые он входит;
• частотность поискового запроса, но исключая производные морфологические формы;
• конкурентность запроса;
• ожидаемое количество переходов на сайт из результатов поиска;
• сезонность запроса;
• локация осуществления поискового запроса.

Поздравляем, теперь вы знаете, что такое семантическое ядро и почему его составление является ключевым этапом поисковой оптимизации сайта.

Ресурсы

1. На Википедии вы ознакомитесь с альтернативным определением этого понятия.
2. На сайте netpeak.net вы найдете детальную инструкцию по составлению семантического ядра.
3. На блоге TexTerra вы узнаете, как построить структуру сайта, опираясь на семантическое ядро.

Обновлено: 04.06.2021

Оцените, насколько полезна статья «Семантическое ядро»

Оценка: 4 / 5 (8)

Семантическое ядро и его подбор |

Семантическое ядро – это набор слов и словосочетаний, который максимально точно характеризует тематику сайта. Составление семантического ядра необходимо для эффективного продвижения сайта.

Семантическое ядро составляется SEO-специалистом для формирования структуры сайта и написания контента под целевые запросы пользователей из поисковых систем. При поиске пользователь создает запрос из определенных слов, на основе которых поисковая система определяет, какие сайты будут отображаться на странице с результатами выдачи (релевантные документы по запросу).

Анализируя сайт необходимо обращать внимание на все возможные ключевые слова в контенте сайта, по которым будет выполняться его поиск в поисковой системе, они должны в полной мере описывать услуги продвигаемого сайта.

Основным этапом в составлении семантического ядра является подбор масок запросов – выявление ключевых слов на сайте, которые максимально отображают его тематику.

Например, сайт кавер-группы, выступающей на всех видах мероприятий. Примеры масок запросов:

• кавер-группа;
• кавер-группы;
• выступление на праздник и т.д.

Маски запросов могут состоять из всех словоформ ключевых слов, синонимов и близких по смыслу фраз. Они должны точно отражать тематику продвигаемого сайта, чтобы при сборе не охватить не соответствующие ресурсу темы.

Подбор масок – это ключевой момент в составлении семантического ядра сайта, так как на их основе будет строиться вся семантика.

После подбора маски запросов загружаются в программу для составления семантического ядра Key Collector. Данная программа осуществляет подбор ключевых слов для сайта, основываясь на их выдаче в поисковой системе Yandex по статистике Yandex.Wordstat.

Если сайт предлагает услуги, то важно указать регион, на который они распространяются. После указания региона можно запускать процесс сбора семантического ядра.

Результаты поиска могут отличаться от слов масок или иметь абсолютно другую тематику, поэтому необходимо вручную перепроверить все полученные слова и словосочетания и избавиться от неподходящих для сайта, путем анализа групп и удаления тех, в которых присутствуют лишние слова, например, названия городов, которые не распространяются на необходимый нам регион. Если в числе запросов окажутся неподходящие – это может привлечь нецелевой трафик и размыть тематику продвигаемой площадки.

Полученные чистые запросы будут состоять из коммерческих и информационных. Различие данных запросов состоит в том, что целью коммерческого запроса является совершение действия: купить, заказать и т.д., а информационного – что-то узнать, прочитать, посмотреть. Для последних более характерны статьи в блогах и т.п., поэтому для того, чтобы сайт был найден с помощью информационного запроса, необходимо насыщать площадку качественным информационным контентом.

Для коммерческих сайтов продвигать информационный тип запросов рекомендуется для увеличения доверия к своей компании и привлечения дополнительного трафика через них. Наличие информационного блока запросов (со статьями) на коммерческом сайте помогает его продвижению.

Полученные при помощи Key Collector фразы необходимо сгруппировать по разделам. Для этого кластеризировать (сгруппировать) запросы. После обработки запросы распределяются на кластеры (группы) по всем направлениям. Например, список запросов состоит из слов:

• кавер-группа на свадьбу цены;
• выступление кавер-группы на праздник заказать;
• заказать кавер-группу на свадьбу;
• кавер-группа на праздник цены в Москве.

Кластеризация будет осуществлена следующим образом:

• Кластер «кавер-группа на свадьбу»:
• кавер-группа на свадьбу цены;
• заказать кавер-группу на свадьбу.

Кластер «кавер-группа на праздник»:

• кавер-группа на праздник цены в Москве;
• выступление кавер-группы на праздник заказать.

Каждый из кластеров должен представлять собой набор ключевых слов, максимально подходящих друг к другу и решать одну проблему пользователя.

Полученные запросы распределяются на высокочастотные (самые популярные запросы пользователей поисковой системы), среднечастотные и низкочастотные (узконаправленные и максимально конкретные). Статистику выдачи данных запросов определяется при помощи wordstat.yandex.ru, поэтому у нас есть возможность отделить нулевые или редко задаваемые запросы и удалить их из семантики, так как процент того, что человек будет искать по данному запросу очень низок и нет смысла тратить бюджет проекта на нулевые запросы, которые не принесут трафика.

На основе полученного семантического ядра составляется структура для сайта, пишется контент, проводится оптимизация мета-тегов и т.д.

Автор статьи — Наталия Щепетильникова

Начинающий SEO-специалист

Прошла обучение на курсе SEO-Интенсив

Поделиться

Как создать семантический поиск произвольных объектов на естественном языке с помощью глубокого обучения | by Hamel Husain

Прежде чем углубляться в технические детали, полезно дать вам общее представление о том, как мы будем выполнять семантический поиск. Основная идея состоит в том, чтобы представить как текст, так и объект, который мы хотим найти (код), в общем векторном пространстве, как показано ниже:

Пример: Текст 2 и код должны быть представлены аналогичными векторами, поскольку они напрямую связаны связанные с.

Цель состоит в том, чтобы отобразить код в векторное пространство естественного языка так, чтобы пары (текст, код), описывающие одну и ту же концепцию, были близкими соседями, тогда как несвязанные пары (текст, код) были дальше друг от друга, измеряемые косинусным сходством.

Есть много способов достичь этой цели, однако мы продемонстрируем подход, основанный на использовании предварительно обученной модели, которая извлекает функции из кода и тонко настраивает эту модель для проецирования скрытых функций кода в векторное пространство естественного языка.Одно предупреждение: мы используем термин вектор и , встраивая взаимозаменяемо в этом руководстве.

Методы, представленные в этом сообщении в блоге, устарели и были значительно усовершенствованы в последующем проекте под названием CodeSearchNet с соответствующей статьей.

Я рекомендую взглянуть на вышеупомянутый проект, чтобы найти более современный подход к этой теме, поскольку, оглядываясь назад, это сообщение в блоге является чем-то вроде уродливого взлома.

Перед чтением этого руководства мы рекомендуем ознакомиться со следующими элементами:

• Последовательные модели: Будет полезно просмотреть информацию, представленную в предыдущем руководстве.
• Прочтите этот документ на высоком уровне и поймите интуицию представленного подхода. Мы опираемся на аналогичные концепции для того, что мы представляем здесь.

Это руководство будет разбито на 5 конкретных шагов. Эти шаги проиллюстрированы ниже и будут полезными справочными материалами по мере продвижения по уроку.После завершения обучения будет полезно вернуться к этой диаграмме, чтобы понять, как все шаги сочетаются друг с другом.

Интеллектуальная карта этого учебника. Версия в высоком разрешении доступна здесь.

Здесь каждый шаг 1–5 соответствует записной книжке Jupyter. Мы рассмотрим каждый шаг более подробно ниже.

Блокнот, часть 1

Сотрудники Google собирают и хранят данные из репозиториев GitHub с открытым исходным кодом на BigQuery. Это отличный открытый набор данных для всех видов интересных проектов в области науки о данных, включая этот! Когда вы регистрируете учетную запись Google Cloud, они дают вам 300 долларов, которых более чем достаточно для запроса данных для этого упражнения.Получение этих данных очень удобно, поскольку вы можете использовать SQL-запросы, чтобы выбрать тип файлов, которые вы ищете, а также другие метаданные о репозиториях, такие как коммиты, звездочки и т. Д.

Шаги по получению этих данных описаны в общих чертах. в этой записной книжке. К счастью, некоторые замечательные люди из команды Kubeflow в Google прошли через эти шаги и любезно разместили данные для этого упражнения, которое также описано в этой записной книжке.

После сбора этих данных нам нужно проанализировать эти файлы на пары (код, строка документации).В этом руководстве одна единица кода будет либо функцией верхнего уровня, либо методом. Мы хотим собрать эти пары в качестве обучающих данных для модели, которая суммирует код (подробнее об этом позже). Мы также хотим удалить из кода все комментарии и сохранить только код. Это может показаться сложной задачей, однако в стандартной библиотеке Python есть замечательная библиотека под названием ast , которую можно использовать для извлечения функций, методов и строк документации. Мы можем удалить комментарии из кода, преобразовав код в AST, а затем обратно из этого представления в код, используя пакет Astor.Понимание AST или того, как работают эти инструменты, не требуется для этого руководства, но это очень интересные темы!

Подробнее об использовании этого кода см. В этой записной книжке.

Чтобы подготовить эти данные для моделирования, мы разделяем данные на наборы для обучения, проверки и тестирования. Мы также поддерживаем файлы (которые мы называем «происхождение»), чтобы отслеживать исходный источник каждой пары (код, строка документации). Наконец, мы применяем те же преобразования к коду, который не содержит строки документации, и сохраняем ее отдельно, так как нам понадобится возможность поиска и в этом коде!

Блокнот, часть 2

Концептуально построение модели «последовательность-последовательность» для суммирования кода идентично сумматору задач GitHub, который мы представили ранее — вместо тел задач мы используем код Python, а вместо заголовков задач мы используем строки документации.

Однако, в отличие от текста выпуска GitHub, код не является естественным языком. Чтобы полностью использовать информацию в коде, мы могли бы ввести оптимизацию для конкретных областей, такую ​​как LSTM на основе дерева и токенизация с учетом синтаксиса. В этом руководстве мы будем сохранять простоту и относиться к коду как к естественному языку (и при этом получать разумные результаты).

Создание сумматора функций — это очень интересный проект, но мы не собираемся тратить на это слишком много времени (но мы рекомендуем вам сделать это!).Вся процедура сквозного обучения для этой модели описана в этом блокноте. Мы не обсуждаем предварительную обработку или архитектуру этой модели, поскольку она идентична сумматору проблем.

Наша мотивация для обучения этой модели заключается не в том, чтобы использовать ее для задачи обобщения кода, а, скорее, в качестве средства извлечения функций общего назначения для кода. С технической точки зрения, этот шаг не является обязательным, так как мы проходим через эти шаги только для инициализации весов модели для связанной последующей задачи.На более позднем этапе мы извлечем кодировщик из этой модели и настроим его для другой задачи. Ниже приведен снимок экрана с некоторыми примерными выходными данными этой модели:

Пример результатов из сумматора функций на тестовом наборе. См. Блокнот здесь.

Мы видим, что, хотя результаты не идеальны, есть веские доказательства того, что модель научилась извлекать из кода некоторое семантическое значение, что является нашей основной целью для этой задачи. Мы можем оценить эти модели количественно, используя метрику BLEU, которая также обсуждается в этом блокноте.

Следует отметить, что обучение модели seq2seq резюмированию кода — не единственный метод, который вы можете использовать для создания экстрактора признаков для кода. Например, вы также можете обучить GAN и использовать дискриминатор как средство извлечения признаков. Однако эти другие подходы выходят за рамки данного руководства.

Часть 3 записная книжка

Теперь, когда мы создали механизм для представления кода в виде вектора, нам нужен аналогичный механизм для кодирования фраз естественного языка, подобных тем, которые встречаются в строках документации и поисковых запросах.

Существует множество предварительно обученных моделей общего назначения, которые генерируют высококачественные вложения фраз (также называемые встраиваемыми предложениями). В этой статье представлен отличный обзор ландшафта. Например, универсальный кодировщик предложений Google очень хорошо работает во многих случаях и доступен на Tensorflow Hub.

Несмотря на удобство этих предварительно обученных моделей, может быть полезно обучить модель, которая захватывает предметно-ориентированный словарь и семантику строк документации.Есть много техник, которые можно использовать для создания вложений предложений. Они варьируются от простых подходов, таких как усреднение векторов слов, до более сложных методов, подобных тем, которые используются при построении универсального кодировщика предложений.

В этом руководстве мы будем использовать модель нейронного языка с использованием AWD LSTM для создания встраиваемых предложений для предложений. Я знаю, что это может показаться устрашающим, но замечательная библиотека fast.ai предоставляет абстракции, которые позволяют вам использовать эту технологию, не беспокоясь о слишком многих деталях.Ниже приведен фрагмент кода, который мы используем для построения этой модели. Дополнительные сведения о том, как работает этот код, см. В этой записной книжке.

Часть функции train_lang_model, вызываемой в этой записной книжке. Использует fast.ai.

При построении языковой модели важно тщательно продумать корпус, который вы используете для обучения. В идеале вы хотите использовать корпус, который относится к той же области, что и ваша нижележащая проблема, чтобы вы могли адекватно фиксировать соответствующую семантику и словарь. Например, отличным корпусом для этой проблемы были бы данные о переполнении стека, поскольку это форум, содержащий чрезвычайно богатое обсуждение кода.Однако, чтобы не усложнять этот учебник, мы повторно используем набор строк документации в качестве нашего корпуса. Это неоптимально, поскольку обсуждения переполнения стека часто содержат более богатую семантическую информацию, чем то, что содержится в однострочной строке документации. Мы оставляем читателю в качестве упражнения изучить влияние на конечный результат с помощью альтернативного корпуса.

После обучения языковой модели наша следующая задача — использовать эту модель для создания вложения для каждого предложения. Обычный способ сделать это — суммировать скрытые состояния языковой модели, такие как подход объединенного пула, описанный в этой статье.Однако для простоты мы просто усредним все скрытые состояния. Мы можем извлечь среднее значение по скрытым состояниям из языковой модели fast.ai с помощью этой строки кода:

Как извлечь вложение предложения из языковой модели fast.ai. Здесь используется этот шаблон.

Хороший способ оценить встраивание предложений — это измерить эффективность этих встраиваний для последующих задач, таких как анализ тональности, текстовое сходство и т. Д. Вы часто можете использовать тесты общего назначения, такие как примеры, описанные здесь, для измерения качества ваших встраиваний.Однако эти обобщенные тесты могут не подходить для этой проблемы, поскольку наши данные очень специфичны для предметной области. К сожалению, мы еще не разработали набор последующих задач для этого домена, исходный код которого можно было бы открыть. В отсутствие таких последующих задач мы можем, по крайней мере, проверить, что эти вложения содержат семантическую информацию, исследуя сходство между фразами, которые, как мы знаем, должны быть похожими. На приведенном ниже снимке экрана показаны некоторые примеры, в которых мы ищем в векторизованных строках документации схожесть с введенными пользователем фразами (взятыми из этой записной книжки):

Ручная проверка схожести текста в качестве проверки работоспособности.Больше примеров в этой записной книжке.

Следует отметить, что это всего лишь проверка работоспособности — более строгий подход состоит в том, чтобы измерить влияние этих встраиваний на множество последующих задач и использовать это для формирования более объективного мнения о качестве ваших встраиваний. Более подробное обсуждение этой темы можно найти в этой записной книжке.

Часть 4 записная книжка

На этом этапе было бы полезно вернуться к диаграмме, представленной в начале этого руководства, чтобы узнать, где вы находитесь.На этой диаграмме вы найдете это представление части 4:

Визуальное представление задач, которые мы будем выполнять в части 4

Большинство частей для этого шага взяты из предыдущих шагов в этом руководстве. На этом этапе мы настроим модель seq2seq из части 2, чтобы прогнозировать встраивание строк документации вместо строк. Ниже приведен код, который мы используем для извлечения кодировщика из модели seq2seq и добавления плотных слоев для точной настройки:

Создайте модель, которая отображает код в векторное пространство естественного языка.Для получения дополнительной информации см. Этот блокнот.

После обучения замороженной версии этой модели мы размораживаем все слои и обучаем модель для нескольких эпох. Это помогает лучше настроить модель для решения этой задачи. Вы можете увидеть полную процедуру обучения в этой тетради.

Наконец, мы хотим векторизовать код, чтобы мы могли построить индекс поиска. В целях оценки мы также векторизуем код, который не содержит строки документации, чтобы увидеть, насколько хорошо эта процедура обобщается на данные, которые мы еще не видели.Ниже приведен фрагмент кода (взятый из этой записной книжки), который выполняет эту задачу. Обратите внимание, что мы используем библиотеку ktext для применения тех же шагов предварительной обработки, которые мы изучили на обучающем наборе, к этим данным.

Отображение кода в векторное пространство естественного языка с помощью модели code2emb. Для получения дополнительной информации см. Этот блокнот.

После сбора векторизованного кода мы готовы перейти к последнему и заключительному шагу!

Блокнот, часть 5

На этом этапе мы построим поисковый индекс, используя артефакты, созданные на предыдущих этапах, что показано ниже:

Диаграмма части 5 (извлеченная из основной диаграммы, представленной в начале)

В части 4 мы векторизовали весь код, который не содержал никаких строк документации.Следующим шагом является размещение этих векторов в поисковом индексе, где можно быстро найти ближайших соседей. Хорошая библиотека Python для быстрого поиска ближайших соседей — nmslib. Чтобы получить быстрый поиск с помощью nmslib, вы должны предварительно вычислить поисковый индекс следующим образом:

Как создать поисковый индекс с помощью nmslib.

Теперь, когда вы построили индекс поиска кодовых векторов, вам нужен способ превратить строку (запрос) в вектор. Для этого вы будете использовать языковую модель из части 3. Чтобы упростить этот процесс, мы предоставили вспомогательный класс в lang_model_utils.py с именем Query2Emb, который демонстрируется в этой записной книжке.

Наконец, как только мы сможем превратить строки в векторы запроса, мы сможем получить ближайших соседей для этого вектора следующим образом:

 idxs, dists = self.search_index.knnQuery (query_vector, k = k) 

Индекс поиска вернет два элемента (1) список индексов, которые являются целочисленными позициями ближайших соседей в наборе данных (2) расстояния этих соседей от вашего вектора запроса (в этом случае мы определили наш индекс для использования косинусного расстояния).Получив эту информацию, вы сможете без труда построить семантический поиск. Пример того, как вы можете это сделать, представлен в приведенном ниже коде:

Класс, который склеивает вместе все части, необходимые для построения семантического поиска.

Наконец, в этой записной книжке показано, как использовать объект search_engine выше для создания интерактивной демонстрации, которая выглядит следующим образом:

Семантический анализ, объяснение

Для людей разобраться в тексте просто: мы распознаем отдельные слова и контекст в которые они используют.Если вы читаете этот твит:

«Ваше обслуживание клиентов — это шутка! Я ждал 30 минут и считаю!»

Вы понимаете, что клиент разочарован тем, что агент службы поддержки слишком долго отвечает.

Однако сначала необходимо научить машины понимать человеческий язык и понимать контекст, в котором используются слова; в противном случае они могут неправильно истолковать слово «шутка» как положительное.

Основанные на алгоритмах машинного обучения и обработки естественного языка, системы семантического анализа могут понимать контекст естественного языка, обнаруживать эмоции и сарказм и извлекать ценную информацию из неструктурированных данных, достигая точности человеческого уровня.

Прочтите, чтобы узнать больше о семантическом анализе и о том, как он может помочь вашему бизнесу:

Что такое семантический анализ?

Проще говоря, семантический анализ — это процесс извлечения значения из текста. Это позволяет компьютерам понимать и интерпретировать предложения, абзацы или целые документы, анализируя их грамматическую структуру и выявляя отношения между отдельными словами в определенном контексте.

Это важная подзадача обработки естественного языка (NLP) и движущая сила таких инструментов машинного обучения, как чат-боты, поисковые системы и анализ текста.

Инструменты семантического анализа могут помочь компаниям автоматически извлекать значимую информацию из неструктурированных данных, таких как электронные письма, заявки в службу поддержки и отзывы клиентов. Ниже мы объясним, как это работает.

Как работает семантический анализ

Лексическая семантика играет важную роль в семантическом анализе, позволяя машинам понимать отношения между лексическими элементами (словами, фразовыми глаголами и т. Д.):

• Гипонимы: конкретных лексических элементов общего лексический элемент (гиперним)
  е.грамм. апельсин — гипоним фрукта (гиперним).

• Мерономия: логическое расположение текста и слов, обозначающее составную часть или член чего-либо.
  например, сегмент апельсина

• Многозначность: отношение между значениями слов или фраз, хотя и немного отличается, но имеет общее основное значение.
  например Я прочитал статью и написал статью)

• Синонимы: слов, которые имеют то же или почти такое же значение, что и другое, например.g., счастливый, довольный, восторженный, в восторге

• Антонимы: слов, имеющих почти противоположные значения.
  например, счастливый, грустный

• Омонимы : два слова, которые звучат одинаково и пишутся одинаково, но имеют разное значение
  например, оранжевый (цвет), оранжевый (фрукт)

Семантический анализ также принимает во внимание знаки и символы (семиотика) и словосочетания (слова, которые часто идут вместе).

Автоматический семантический анализ работает с помощью алгоритмов машинного обучения.

Подавая семантически усовершенствованные алгоритмы машинного обучения образцами текста, вы можете обучать машины делать точные прогнозы на основе прошлых наблюдений. В семантическом подходе к машинному обучению задействованы различные подзадачи, включая устранение неоднозначности смысла слова и извлечение взаимосвязей:

Устранение неоднозначности смысла слова

Автоматический процесс определения значения слова, используемого в соответствии с его контекстом .

Естественный язык неоднозначен и многозначен; иногда одно и то же слово может иметь разные значения в зависимости от того, как оно используется.

Слово «апельсин», например , может относиться к цвету, фрукту или даже городу во Флориде!

То же самое происходит со словом «дата», , которое может означать либо конкретный день месяца, либо плод, либо встречу.

В семантическом анализе с машинным обучением компьютеры используют устранение неоднозначности смысла слова, чтобы определить, какое значение является правильным в данном контексте.

Извлечение отношений

Эта задача состоит из обнаружения семантических отношений, присутствующих в тексте.Отношения обычно включают два или более объекта (которые могут быть именами людей, мест, названиями компаний и т. Д.). Эти сущности связаны семантической категорией, такой как «работает в», «живет в», «является генеральным директором», «имеет штаб-квартиру».

Например, фраза «Стив Джобс — один из основателей Apple со штаб-квартирой в Калифорнии» содержит два разных отношения:

Методы семантического анализа

В зависимости от типа информации, которую вы хотите получить На основе данных вы можете использовать один из двух методов семантического анализа: модель классификации текста (которая назначает тексту предопределенные категории) или средство извлечения текста (которое извлекает конкретную информацию из текста).

Модели семантической классификации

• Классификация тем: сортировка текста по предопределенным категориям на основе его содержания. Команды обслуживания клиентов могут захотеть классифицировать заявки в службу поддержки по мере их поступления в службу поддержки. С помощью семантического анализа инструменты машинного обучения могут распознать, следует ли классифицировать билет как «Проблема с оплатой», или «Проблема с доставкой».
• Анализ тональности: обнаружение в тексте положительных, отрицательных или нейтральных эмоций для обозначения срочности.Например, отметьте упоминания в Twitter по настроениям, чтобы получить представление о том, что клиенты думают о вашем бренде, и иметь возможность идентифицировать недовольных клиентов в режиме реального времени.
• Классификация намерений: классификация текста на основе того, что клиенты хотят делать дальше. Вы можете использовать это, чтобы пометить электронные письма с продажами как «Интересуюсь» и «Не интересуюсь» , чтобы активно обращаться к тем, кто может захотеть попробовать ваш продукт.

Модели семантического извлечения

• Извлечение ключевых слов: поиск подходящих слов и выражений в тексте.Этот метод используется отдельно или вместе с одним из вышеперечисленных методов для получения более детальной информации. Например, вы можете проанализировать ключевые слова в группе твитов, которые были отнесены к категории «негативных», и определить, какие слова или темы упоминаются чаще всего.
• Извлечение сущностей: идентификация именованных сущностей в тексте, таких как имена людей, компаний, мест и т. Д. Группа обслуживания клиентов может найти это полезным для автоматического извлечения названий продуктов, номеров доставки, электронных писем и любых других соответствующих данных из службы поддержки клиентов. Билеты.

Автоматическая классификация заявок с использованием инструментов семантического анализа избавляет агентов от повторяющихся задач и позволяет им сосредоточиться на задачах, которые обеспечивают большую ценность, одновременно улучшая качество обслуживания клиентов в целом.

Заявки можно мгновенно направить в нужные руки, а срочные вопросы можно легко определить по приоритетам, что сокращает время ответа и поддерживает высокий уровень удовлетворенности.

Выводы, полученные на основе данных, также помогают командам выявлять области, в которых можно улучшить, и принимать более обоснованные решения.Например, вы можете решить создать надежную базу знаний, определив наиболее частые запросы клиентов.

Заключение

В сочетании с машинным обучением семантический анализ позволяет вам вникать в данные ваших клиентов, позволяя машинам извлекать значение из неструктурированного текста в масштабе и в реальном времени.

Мощные инструменты машинного обучения с расширенной семантикой предоставят ценную информацию, которая способствует более эффективному принятию решений и повышению качества обслуживания клиентов.

MonkeyLearn упрощает начало работы с инструментами автоматического семантического анализа. Используя пользовательский интерфейс с низким кодом, вы можете создавать модели для автоматического анализа вашего текста на предмет семантики и выполнять такие методы, как анализ тональности и темы или извлечение ключевых слов, всего за несколько простых шагов.

Запросите у наших экспертов персонализированную демонстрацию и сразу же приступайте к работе!

Анализ семантических признаков | AdLit

Фон

Стратегия анализа семантических признаков вовлекает студентов в чтение заданий, предлагая им связать выбранный словарный запас с ключевыми особенностями текста.Этот метод использует матрицу, чтобы помочь студентам понять, как один набор вещей связан друг с другом. Используйте эту стратегию, чтобы помочь студентам:

• понимать значение выбранных слов из словаря
• объединяет словарные слова в логические категории
• проанализировать заполненную матрицу

Преимущества

Анализ семантических признаков улучшает понимание учащимися, словарный запас и удержание содержания. Эта стратегия помогает учащимся изучить связанные функции или концепции и различать их.Анализируя заполненную матрицу, учащиеся могут визуализировать связи, делать прогнозы и лучше понимать важные концепции.

Учителя могут использовать эту стратегию со всем классом, небольшими группами или индивидуально. Мониторинг матрицы каждого учащегося дает учителям информацию о том, насколько учащиеся знают эту тему. Это позволяет учителям соответствующим образом адаптировать обучение.

Создайте и используйте стратегию

Выберите отрывок текста для учащихся.Смоделируйте процедуру использования матрицы в качестве инструмента для записи данных наблюдений. Предоставьте учащимся ключевые слова из словарного запаса и важные особенности, связанные с темой. Помогите студентам подготовить матрицу. Словарные слова должны быть перечислены в левом столбце, а характеристики темы — в верхней строке таблицы. После того, как структура матрицы будет завершена, просмотрите все слова и особенности вместе с учащимися и попросите их внимательно прочитать выделенный текст.

Для использования стратегии анализа семантических признаков выполните следующие действия:

1. Попросите учащихся прочитать заданный текст.
2. Попросите учащихся во время чтения ставить в матрицу знак «+», когда словарное слово совпадает с определенной особенностью темы. Если слово не совпадает, студенты могут поставить «-» в сетку. Если учащиеся не могут определить родство, они могут оставить поле пустым.
3. После прочтения и заполнения матрицы предложите учащимся проанализировать свои законченные графические материалы следующим образом:
   • делятся своими наблюдениями;
   • обсуждает разные результаты; и / или
   • написание краткого изложения того, что они узнали

Дополнительная литература

Список литературы

Джонсон, Д.Д. и Пирсон П. Д. (1984). Обучение чтению словарного запаса. Нью-Йорк: Холт, Райнхарт и Уинстон.

Ленски, Сьюзан Д., Уэм, Мэри Энн и Джонс, Джерри Л. (1999). Стратегии чтения и обучения для учащихся средних и старших классов. Дубьюк, ИА: Кендалл / Хант.

Что такое семантика? — Определение и примеры — Видео и стенограмма урока

Примеры семантики

Одной из центральных проблем семантики является различие между буквальным и переносным значениями.Имея буквальное значение , мы принимаем концепции за чистую монету. Например, если бы мы сказали: «Осень началась с поворота листьев», мы бы имели в виду, что сезон начал меняться, когда листья стали окрашиваться. Образное значение использует сравнения и метафоры для представления смысла и передачи больших эмоций. Например, «Я голоден, как медведь» — это сравнение и сравнение, показывающее огромную потребность в пропитании.

Давайте посмотрим на контекст шекспировской цитаты, которую мы упоминали ранее:

«Джульетта: О Ромео, Ромео! Посему ты Ромео?

Отвергни отца твоего и отвергни имя Твое;

Или, если ты не хочешь, поклянись в любви,

И я больше не буду Капулетти.

Ромео: (в сторону) Я еще послушаю или скажу здесь?

Джульетта: «Это твое имя — мой враг;

Ты сам, но не Монтекки.

Что такое Монтегю? Это ни рука, ни нога,

Ни рука, ни лицо, ни какая-либо другая часть

Принадлежит мужчине. О, будь другим именем!

Что в имени? То, что мы называем розой

Под любым другим именем пахло бы так же сладко;

Так и сделал бы Ромео, если бы его не называли Ромео,

Сохранил бы то дорогое совершенство, которым он обязан.

Без этого титула.Ромео, сними свое имя,

И за то имя, которое не принадлежит тебе

Возьми все меня ».

Цитата «То, что мы называем розой любым другим именем, будет пахнуть так же сладко», на самом деле является примером переносного значения, когда мы смотрим на контекст , окружающий текст, который проясняет смысл. Семьи Ромео и Джульетты, Монтекки и Капулетти, были в заведомо ужасной вражде, отсюда и характеристика пары как звездных влюбленных. Джульетта использует эту метафору, чтобы убедить Ромео, что его имя (его семья) не имеет для нее значения; она хочет Ромео для себя.Диалог Джульетты об их семьях был бы примером буквального значения.

Как видите, наше понимание языка и значения зависит от контекста. В этом примере наша интерпретация метафоры розы и имени расширена из-за другого обсуждения Джульеттой имени и семьи Ромео. Здесь семантика включает контекст отрывка, но мы также можем стать еще более конкретными и взглянуть на нюанс данного слова. Нюанс относится к тонким различиям в значении или оттенках значений, которые мы связываем со словами.

Например, у существительного «тщеславие» есть несколько возможностей:

1. Самонадеянность его ума была сложной и указывала на его высшее образование.
2. Самонадеянность стихотворения была блестящей метафорой.

В первом предложении «тщеславие» синонимично идеям; во втором предложении «тщеславие» относится к литературному приему. Слово и даже часть речи, которую играет слово, могут быть одинаковыми, но контекст слова будет определять его тонкий оттенок.

Лингвисты относятся к словам как к типу знака , который представляет понятие. Существует много споров о том, действительно ли знак что-то означает или он что-то предлагает. Например, словарное определение «чирлидерша» — это «человек, который вызывает аплодисменты и аплодисменты», но само слово может указывать на атлетичную, привлекательную женщину. Это также подпадает под действие различных нюансов и, следовательно, значений, которые мы связываем с данным словом. Успешное общение — это действительно чудо.

Краткое содержание урока

Если вы слышите, как кто-то говорит: «Давайте не будем спорить о семантике », этот человек говорит о различных значениях и нюансах, которые мы можем извлечь из данного разговора или отрывка. Нюанс относится к тонким различиям в значении или оттенках значений, которые мы связываем со словами. Вопросы семантики интригуют лингвистов и философов, особенно потому, что исследования постмодернизма в основном касаются скользкого пути смысла.

Одна из центральных проблем семантики — различие между буквальным и переносным значениями.Имея буквальное значение , мы принимаем концепции за чистую монету. Образное значение использует сравнения и метафоры для представления смысла и передачи больших эмоций. Лингвисты относятся к словам как к типу знака , который представляет понятие.

Результаты обучения

После просмотра этого видео-урока вы сможете:

• Определить семантику и определить ее важность в коммуникации
• Различение буквального и переносного значений
• Объясните важность контекста и нюансов для семантики
• Опишите дебаты вокруг знаков

Композиционная семантика | SpringerLink

Из предыдущей главы, следуя распределенной гипотезе, можно было бы спроецировать семантическое значение слова в низкоразмерный вектор с действительными значениями в соответствии с его контекстной информацией, которая называется векторами слов.Здесь возникает еще одна проблема: как сжать высшую семантическую единицу в вектор или другие виды математических представлений, такие как матрица или тензор. Другими словами, использование обучения представлению для моделирования функции семантической композиции остается нерешенной, но постоянно растущей темой исследований.

Композиционность позволяет естественным языкам конструировать сложные семантические значения из комбинаций более простых семантических элементов. Это свойство часто фиксируется следующим принципом: семантическое значение целого является функцией семантических значений его отдельных частей.Следовательно, семантические значения сложных структур будут зависеть от того, как сочетаются их семантические элементы.

Здесь мы выражаем композицию двух семантических единиц, которые обозначаются как \ (\ mathbf {u} \) и \ (\ mathbf {v} \) соответственно, и можно было бы сформулировать наиболее интуитивно понятный способ определения совместного представления следующим образом:

$$ \ begin {выровнено} \ mathbf {p} = f (\ mathbf {u}, \ mathbf {v}), \ end {align} $$

(3.1)

где \ (\ mathbf {p} \) соответствует представлению совместной семантической единицы \ (\ mathbf {(u, v)} \).Следует отметить, что здесь \ (\ mathbf {u} \) и \ (\ mathbf {v} \) могут обозначать слова, фразы, предложения, абзацы или даже семантические единицы более высокого уровня. Однако, учитывая представления двух семантических единиц. составляющих, недостаточно вывести их совместные вложения при отсутствии синтаксической информации. Например, хотя словарный запас слов «машинное обучение» и «машина обучения» один и тот же, они имеют разные значения: машинное обучение относится к области исследований в области искусственного интеллекта, в то время как машинное обучение означает некоторые конкретные алгоритмы обучения.Этот феномен подчеркивает важность синтаксической информации и информации о порядке в композиционном предложении. Ссылка [12] принимает во внимание роль синтаксической информации и информации о порядке и предлагает дальнейшее уточнение вышеупомянутого принципа: значение целого является функцией значения его нескольких частей и способа их синтаксического объединения. Следовательно, композиционная функция в уравнении. (3.1) переопределяется для объединения правила синтаксической связи \ (\ mathscr {R} \) между семантическими единицами \ (\ mathbf {u} \) и \ (\ mathbf {v} \):

$$ \ begin { выровнен} \ mathbf {p} = f (\ mathbf {u}, \ mathbf {v}, \ mathscr {R}), \ end {выравнивается} $$

(3.2)

, где \ (\ mathscr {R} \) обозначает правило синтаксической связи между двумя составляющими семантическими единицами. К сожалению, даже эта формулировка может быть не полностью адекватной. Следовательно, [7] утверждает, что значение целого больше, чем значения его отдельных частей. Это означает, что люди могут страдать от проблемы конструирования сложных значений, а не от простого понимания значений нескольких частей и их синтаксических отношений. В реальной языковой композиции в разных контекстах одно и то же предложение может иметь разные значения, а это означает, что некоторые предложения трудно понять без какой-либо дополнительной информации.Например, фраза «Том и Джерри» — одна из самых популярных комедий в этом стиле. нуждается в двух основных фонах: во-первых, Том и Джерри — это особая существительная фраза или сущность знания, которая указывает на комедию из мультфильмов, а не на двух обычных людей. Другим предварительным знанием должен быть тот стиль, который требует дальнейшего объяснения в предыдущих предложениях. Следовательно, полное понимание композиционной семантики должно учитывать существующие знания. Здесь аргумент \ (\ mathscr {K} \) добавлен в композиционную функцию, включая информацию о знаниях в качестве предшествующей в композиционном процессе:

$$ \ begin {align} \ mathbf {p} = f (\ mathbf { u}, \ mathbf {v}, \ mathscr {R}, \ mathscr {K}), \ end {align} $$

(3.3)

, где \ (\ mathscr {K} \) представляет базовые знания.

Ссылка [4] утверждает, что мы должны спрашивать значение слова изолированно, но только в контексте утверждения. То есть значение целого строится из его частей, а значения частей тем временем производятся из целого. Более того, композиционность — это вопрос степени, а не двоичное понятие. Лингвистические структуры варьируются от полностью композиционных (например, черные волосы) до частично композиционных, синтаксически фиксированных выражений (например,g., воспользуйтесь преимуществом), в которых составляющим все еще можно присвоить отдельные значения, и некомпозиционные идиомы (например, пнуть ведро) или многословные выражения (например, в общем и целом), значение которых не может быть распределено по их составляющие [11].

Из трех приведенных выше уравнений, формулирующих композиционную функцию, можно сделать вывод, что композицию можно рассматривать как конкретную бинарную операцию, но не только. Синтаксическое сообщение может помочь указать конкретный подход, в то время как базовые знания помогают объяснить некоторые неясные слова или определенные контекстно-зависимые объекты, такие как местоимения.Помимо двоичных композиционных операций, можно было бы построить композицию на уровне предложения, рекурсивно применяя двоичные операции композиции. В этой главе мы сначала объясним некоторые виды основных функций двоичной композиции как в семантическом векторном пространстве, так и в матрично-векторном пространстве. После этого мы перейдем к более сложным сценариям композиции и представим несколько подходов к моделированию композиции на уровне предложений.

Как использовать LSI и семантические ключевые слова [Руководство]

Что делает ваш бизнес успешным? Больше доходов и больше клиентов.Но чтобы клиенты звонили вам или посещали ваш магазин в современном онлайн-мире, вы знаете, что вам нужно появиться в верхней части Google Поиска. Вы также, вероятно, понимаете, что ключевые слова имеют решающее значение, но знаете ли вы, какие ключевые слова использовать и как использовать семантические ключевые слова, чтобы больше людей находили ваш контент и вашу компанию в Интернете?

Продолжайте читать, чтобы узнать все, что вам нужно знать, чтобы эффективно использовать семантически связанные ключевые слова для более разумного маркетинга вашего веб-сайта и вашей организации.Из этой статьи вы узнаете:

Кроме того, мы проиллюстрируем эти идеи соответствующими примерами, чтобы помочь прояснить семантические ключевые слова и способы их добавления в ваш арсенал контент-маркетинга.

1. Что такое семантические ключевые слова

Прежде чем вы сможете понять семантические ключевые слова, вам нужно немного узнать, что такое семантика.

Что такое семантика?

Согласно лексике Оксфордского университета, семантика — это раздел лингвистики и логики, изучающий значение.Есть много ветвей семантики, в том числе:

1. Формальная семантика — исследование логических аспектов значения
2. Концептуальная семантика — исследование когнитивной структуры значения
3. Лексическая семантика — Исследование значений слов и словесных отношений

С точки зрения семантических ключевых слов, ваша главная задача — лексическая семантика. Другими словами, как значения ваших ключевых слов, а также слов и фраз связаны с вашими основными ключевыми словами.

Примеры семантики

Легко увязнуть в сложности семантики, поэтому давайте рассмотрим три примера:

• Прилагательное «квадрат» может относиться к коробке, кубу, форме или быть старомодным сленгом для среднего человека, придерживающегося правил и статус-кво.
• Существительное «растение» может быть кустом, цветком, сорняком, деревом или фабрикой.
• Термин «авария» может относиться к автомобильной аварии, внезапному падению уровня энергии, громкому шуму в результате падения чего-либо или резкому падению на фондовом рынке.

Проще говоря, значение слова часто зависит от контекста и значения других слов в том же предложении, абзаце или общем содержании. Когда слово или фраза может иметь несколько значений, мы сразу понимаем, какое из них есть, по его отношению к другим словам, включая семантически связанные термины и фразы.

Семантически связанные слова сами по себе не синонимы, а слова и фразы, передающие контекст и значение отрывка, темы или темы.
Но что это означает, когда дело доходит до поисковой оптимизации и исследования ключевых слов? Продолжайте читать, чтобы узнать.

Что такое ключевые слова скрытого семантического индексирования?

Теперь, когда вы углубляетесь в значение ключевых слов и лингвистику, вы можете быть обеспокоены тем, что усложняете или неправильно понимаете, для чего вам нужно исследовать, анализировать и оптимизировать свой контент. Вам не нужно становиться лингвистом или философом, чтобы понимать, как применять семантику к вашим усилиям по поисковой оптимизации и созданию контента.

Но прежде чем мы перейдем к этому, что такое ключевые слова LSI ?

Скрытое семантическое индексирование — это математическая технология.Сейчас он используется Google и другими для анализа текста и определения его значения.

Скрытое семантическое индексирование (LSI) в мире SEO относится к ключевым словам и фразам, которые семантически связаны с вашими основными ключевыми словами. Таким образом, термины ключевые слова LSI и семантические ключевые слова описывают одни и те же типы ключевых слов, и независимо от того, на какой термин вы ссылаетесь, они помогают улучшить ваш контент из-за их высокой степени релевантности для основного ключевого слова вашего контента.

Примеры семантических ключевых слов

Когда вы хотите оптимизировать свой контент для LSI, важно понимать, что это не то же самое, что синонимы.Хотя использование синонимов полезно для SEO на странице и позволяет избежать случайного набивки ключевыми словами, эта тактика отличается от использования семантики для улучшения вашего онлайн-контента. Итак, каковы некоторые примеры семантики?

Пример 1: Пекарня

Если на веб-сайте вашей пекарни есть сообщение в блоге с основным ключевым словом «как испечь торт», ваши ключевые слова могут включать такие слова, как:

• Мука
• Противень
• Яйца
• Глазурь
• Марципан
• Шоколад
• Температура духовки
• Выпечка
• Десерты

Ни один из приведенных выше терминов не является синонимом.Тем не менее, все они помогают вашему читателю и поисковым системам понять контекст и релевантность вашей статьи поисковому запросу.

Пример 2: Подрядчик по ОВК

Может быть, вы не пекарь, но владеете подрядным и ремонтным бизнесом. Вместо этого у вас может быть основное ключевое слово вроде «ремонт кондиционера». В этом случае ваш список ключевых слов может включать:

• Охлаждение
• Лето
• Горячий воздух
• Неприятный запах
• Горение
• Круглосуточное обслуживание
• Техническое обслуживание
• Профессиональная помощь
• Скорая помощь

Вы заметите, что некоторые из приведенных выше фраз могут использоваться в разных контекстах, включая контент, который вообще не касается нагрева или охлаждения.Однако при использовании в контенте, который включает ваше основное ключевое слово, вашим клиентам и Google очевидно, что веб-страница или статья посвящены «ремонту кондиционера» и что слово LSI, такое как «горячий воздух», относится к блоку переменного тока, а не к чему-то как воздушный шар.

2. Почему ключевые слова LSI важны

Теперь, когда вы знаете, какая семантика связана с ключевыми словами, а какая нет, каково их значение с точки зрения помощи вашему веб-сайту и вашему контенту, появляющимся на первой странице результатов поиска Google? И, что еще более важно, привлечь клиентов к вашему бизнесу? Недостаточно основных ключевых слов?

Первые дни SEO и ключевых слов

На заре SEO вы могли обходиться безнаказанно, чтобы доминировать в поиске и быть найденным в Интернете.Нередко можно было увидеть веб-страницы со скрытым содержанием, состоящим только из ключевых слов, или с содержанием, которое почти не имело смысла, но было заполнено основным ключевым словом. Позже такая стратегия стала неодобрительной, потому что она не помогала поисковикам, но ключевые слова остались.

В то время Google, Bing и другие поисковые системы не могли точно определять цель поиска или контекст вашего контента, и использование основных ключевых слов несколько раз на странице контента было критически важным.

Перенесемся в сегодняшний день, и мы увидим многочисленные обновления алгоритмов Google, а также достижения в области машинного обучения и искусственного интеллекта, которые позволят поисковому гиганту расширить возможности ранжирования вашего веб-сайта и вашего контента.Совсем недавно обновление Google BERT за октябрь 2019 г. улучшило способность поисковой системы понимать «контекст неоднозначных, сложных и сбивающих с толку поисковых запросов».

Как Google определяет контекст для ранжирования контента

По данным Google, они используют различные алгоритмы для определения значения фрагмента контента и намерений поисковика. Помимо основных ключевых слов, поисковая система просматривает или включает следующие элементы:

1. Орфографические ошибки
2. Понимание естественного языка
3. Синонимы
4. Скрытое семантическое индексирование

Эти и другие методы помогают им определить, где ваш контент будет ранжироваться по запросу конкретного пользователя.Чем более релевантен ваш контент для пользователя, тем больше вероятность, что он появится на первой странице их поиска.

Как семантика усиливает ваши основные ключевые слова

Поскольку Google использует LSI и аналогичные методы для определения намерений поисковика и контекста контента, когда вы включаете семантически ориентированные ключевые слова в свою стратегию SEO, ваш контент с большей вероятностью будет найден в Интернете.

LSI помогает Google и вашим клиентам понять ваш веб-сайт, ваш бизнес, ваши услуги и продукты.Во многих отношениях то, как они используются для определения того, что отображается в том или ином поисковом запросе, показывает, что тема данной веб-страницы более важна, чем то, сколько раз ваши основные ключевые слова появляются в копии.

Почему ключевые слова LSI важнее плотности ключевых слов в вашем контенте

Подробнее о плотности ключевых слов мы поговорим в конце статьи. Хотя вы не можете игнорировать важность плотности ключевых слов, вам необходимо понимать, почему семантика имеет решающее значение для оптимизации вашего контента, чтобы он отображался на глазах у большего числа людей.

Если вы хотите получить больше трафика из обычных результатов поиска, вы должны понимать цель выбора ключевых слов, а не только плотность. Кроме того, как мы уже отмечали, алгоритмы поиска Google эволюционировали, чтобы лучше понимать контекст, значение и намерения пользователя.

И хотя плотность ключевых слов по-прежнему является фактором ранжирования, Google использует больше сигналов, которые помогают им определять релевантность и контекст вашего содержания поисковому запросу пользователя. Правильное использование LSI помогает Google понять тему ваших страниц, и именно поэтому они более важны, чем плотность ключевых слов, но не устраняет необходимости в первичном исследовании ключевых слов и использовании их в интернет-маркетинге.

Итак, как найти и использовать правильные ключевые слова?

3. Как семантические ключевые слова используются для SEO

При исследовании статьи или копии веб-страницы, метод, который мне больше всего нравится использовать, похож на метод, предложенный Суданом Пателем в его статье в Search Engine Journal, с некоторыми вариациями, и не обязательно в этом порядке.

# 1 Определите ваше основное ключевое слово (а)

Вы все равно должны провести тематическое исследование и исследование основных ключевых слов. Однако у вас, возможно, уже есть список основных ключевых слов, на которые ориентирован веб-сайт вашей компании.Используйте их, чтобы направлять выбор темы и семантику.

# 2 Определите ключевые ключевые слова

Затем составьте список слов, близких по смыслу к вашим основным ключевым словам. Это могут быть синонимы и фразы, которые передают ту же идею, что и ваше основное ключевое слово. Обратите внимание на поисковые подсказки и похожие запросы в Google.

# 3 Составьте список тематически связанных ключевых слов

Третий шаг включает поиск фраз, которые не имеют одинакового значения, но относятся к той же теме.Например, вернемся к человеку, ищущему ремонт кондиционера, из примера с HVAC ранее. Они могли начать с просмотра «Лучший ремонт переменного тока рядом со мной» или «Отзывы подрядчиков по ОВКВ», потому что у них возникла непосредственная проблема — их кондиционер сломался.

Следовательно, список тематически связанных ключевых слов «Лучший ремонт кондиционера рядом со мной» может включать:

• Разбитый кондиционер
• Как найти ремонт переменного тока
• Обслуживание кондиционера
• Кондиционер неисправен
• Ремонт переменного тока
• Домашний кондиционер

# 4 Составьте список основных ключевых слов, отвечающих на вопросы поисковика

Этот шаг включает поиск ключевых слов, отвечающих на вопросы поисковика, включая вопросы, которые могут возникнуть после того, как они начали поиск.Вы можете найти некоторые из них, используя функцию «люди также спрашивают» в поиске Google и анализируя проблему, которую человек пытается решить, чтобы вы могли предвидеть следующие шаги, которые он может предпринять.

В нашем примере с неисправным кондиционером вы также можете оптимизировать свой контент для следующего:

1. Где я могу купить новый кондиционер?
2. Как определить, нужен ли вам новый AC
3. Следует ли мне отремонтировать или заменить неисправный кондиционер?
4. Какие вопросы я должен задать своей ремонтной компании?
5. Могу ли я отремонтировать свой кондиционер самостоятельно?

# 5 Обозначьте свои статьи ключевыми словами из всех четырех списков, которые вы создали

После того, как вы создали списки ключевых слов и фраз LSI, вы готовы обрисовать свои статьи на основе четырех созданных вами списков.Кроме того, предварительное описание ваших статей поможет направить любые необходимые исследования и упростит написание статьи для вас или для писателя-фрилансера.

Чтобы использовать созданные вами списки, начните с использования основного ключевого слова или основного ключевого слова LSI в заголовке, а затем выберите от одного до двух ключевых слов из тематических списков и списков основных / вопросных ключевых слов LSI. Давайте воспользуемся или объединим некоторые ключевые слова нашего вымышленного подрядчика по ОВК, чтобы обрисовать в общих чертах сообщение в блоге для их веб-сайта, которое поможет потенциальному клиенту, который борется с неисправным кондиционером в жаркий день в Фениксе, штат Аризона:

• Руководство по ремонту кондиционера
• Где найти ремонт переменного тока
• Ремонт кондиционеров vs.Замена переменного тока
• Могу ли я самостоятельно отремонтировать неисправный кондиционер?

Вы можете легко создать контент, охватывающий всю тему, оптимизированный на основе целей поиска и помогающий Google понять, о чем ваше сообщение, и ранжировать его по релевантным запросам.

# 6 Пишите для людей, а не для поисковых систем

Теперь, когда мы поговорили о семантике и более продвинутом исследовании ключевых слов, в котором приоритет отдается ключевым словам LSI, самое важное, что вы можете сделать для создания контента, который будет отображаться в верхней части онлайн-поиска, — это писать для людей.

Фактически, как только вы найдете тему для создания полезного контента, который поможет вашим клиентам, вы можете вернуться и использовать инструменты во время редактирования, чтобы включить больше ключевых слов LSI и исключить любое случайное злоупотребление ключевыми словами и другими терминами.

Если вы знаете и понимаете свои целевые рынки и своих текущих клиентов, вы можете создавать контент, который отвечает на их вопросы, помогает им решать их проблемы и гарантирует, что они видят вашу организацию как лучшую компанию, к которой они могут обратиться, когда им понадобится помощь.

4. Инструменты, используемые для поиска семантики

Хотя LSI может быть для вас более новой концепцией, чем старомодное исследование ключевых слов, хорошая новость заключается в том, что есть инструменты, которые вы можете использовать, чтобы помочь. Вот некоторые из фаворитов SEO-команды BizIQ:

График LSI

LSI Graph бесплатно предоставит вам ограниченный список основных ключевых слов, а также ограниченный список статей по той же теме. Для более продвинутых функций и большего количества ключевых слов вы можете выбирать между базовой и премиальной версией, и есть даже подписка на уровне агентства.

Стоимость: от 27 долларов в месяц до 444 долларов в год

Ключевые слова LSI

Инструмент

LSI Keywords позволяет вам ввести до 10 ключевых слов для бесплатного создания списка семантических ключевых слов. Это простой, но мощный инструмент, который неоценим, особенно если у вас ограниченный бюджет.

Стоимость: Бесплатно

Ответьте общественности

Я люблю отвечать публике! Это один из первых инструментов SEO-копирайтинга, который я использовал помимо Google. Они заменили причудливого старичка, изображенного на их домашней странице, на парня, похожего на хипстера, но это нормально.Их инструмент генерирует список вопросов и список предложных фраз, которые позволяют создавать мощные списки многоуровневых ключевых слов LSI. Даже бесплатная версия дает вам много возможностей для оптимизации контента.

Стоимость: Бесплатно до 99 долларов США в месяц

KWFinder

KeyWord Finder — это доступный инструмент для SEO, который поможет вам проводить все виды исследования ключевых слов, от LSI до длиннохвостого исследования, а также первичного исследования ключевых слов. Бесплатная версия отсутствует. Однако вы можете попробовать его бесплатно в течение 10 дней.

Стоимость: От 49 до 129 долларов в месяц (скидка 40% при оплате за год)

Google Автозаполнение

Дедушка всех бесплатных инструментов LSI по ключевым словам — это функция автозаполнения в поиске Google. Это бесплатно. И им невероятно просто управлять. Просто выполните следующие действия:
Откройте страницу поиска Google
Введите часть запроса

Например, когда вы вводите «кондиционер», Google Autocomplete создает список ниже, в котором отображаются следующие термины:

• Кондиционер
• Кондиционер
• Обслуживание кондиционеров
• Кондиционеры
• Воздушное охлаждение
• Кондиционер

Стоимость: Бесплатно

5.Связь между ключевыми словами LSI и плотностью

Теперь, когда у вас есть представление о том, на что похоже современное исследование ключевых слов, давайте вернемся и кратко рассмотрим взаимосвязь между ключевыми словами LSI и плотностью ключевых слов.

Что такое плотность ключевых слов?

Плотность ключевых слов — это процент раз, когда определенное ключевое слово появляется в фрагменте контента. В прошлом некоторые SEO рекомендовали плотность ключевых слов от 10% до 13%. Тем не менее, в настоящее время это будет считаться набиванием ключевых слов, и вы не хотите превышать плотность ключевых слов более 1.От 5% до 2%. В идеале лучше писать естественную копию и не беспокоиться о плотности ключевых слов, а затем редактировать, чтобы избежать чрезмерного использования терминов, а также вместо этого сосредоточиться на включении семантических ключевых слов и плотности ключевых слов LSI.

Как рассчитать плотность ключевых слов

Вы можете рассчитать плотность ключевых слов вручную. Для этого нужно разделить количество повторений определенного ключевого слова на общее количество слов на веб-странице или в статье, а затем умножить на 100 (NKR / TKN) * 100 = плотность ключевых слов.

В качестве альтернативы вы можете использовать бесплатный инструмент для анализа плотности ваших ключевых слов, а также плотности ваших ключевых слов LSI.

Последние мысли

Как видите, органический поиск и поисковая оптимизация вышли далеко за рамки простых ключевых слов. Теперь Google больше фокусируется на поисковом намерении и контексте вашего контента по отношению к этому намерению, чем на простых ключевых словах и фразах.

И хотя основные ключевые слова по-прежнему актуальны, чтобы показываться большему количеству клиентов в Интернете и доминировать в результатах поиска, владельцы малого бизнеса и их сотрудники по маркетингу должны понимать важность ключевых слов LSI.Если меньше сосредоточиться на плотности ключевых слов и больше на оптимизации для трех типов ключевых слов LSI для поддержки вашего основного ключевого слова и темы, ваш контент улучшится и получит более высокий рейтинг.

Нужна помощь в маркетинге вашего бизнеса, включая местное и органическое SEO? Свяжитесь с BizIQ прямо сейчас, чтобы поговорить со специалистом по интернет-маркетингу.

Рабочая память: двигатель обучения

Поделиться: `

Примерно 10% из нас имеют слабую рабочую память; однако оценки процента слабой рабочей памяти у студентов с определенными нарушениями обучения, включая дислексию, колеблются от 20 до 50 процентов.Слабая рабочая память — основная проблема для студентов с СДВГ, невнимательным типом.

Люди с черепно-мозговой травмой, глухотой, дефицитом устной речи или генетическими нарушениями, такими как синдром Дауна, также чаще имеют слабую рабочую память. Цель этого информационного бюллетеня — описать функцию рабочей памяти, обсудить влияние слабой рабочей памяти на обучение, а также предложить предложения и ресурсы для улучшения рабочей памяти и обучения.

Типы памяти

Родители часто сообщают, что у их ребенка «плохая память» и что плохая память способствует трудностям в обучении; однако у нас нет только одной глобальной системы памяти.У нас есть несколько разных систем памяти, которые хранят разные типы информации. Например, эпизодическая память — это хранилище событий относительно недавнего прошлого, таких как вечеринка по случаю дня рождения, которую мы посетили в прошлые выходные. Процедурная память — это память на навыки и привычки. Мы используем процедурную память для езды на велосипеде или вождения автомобиля. Семантическая память — это хранилище знаний, полученных за нашу жизнь, и включает информацию о значениях слов, их написании и произношении. У нас могут быть большие различия в емкости этих разных систем памяти.Например, эпизодическая память может быть очень сильной, а смысловая — слабой.

Рабочая память

«Рабочая память» имеет решающее значение для обучения и относится к способности удерживать информацию и манипулировать ею мысленно в течение коротких периодов времени. Рабочая память — это процесс, который отличается от механической памяти, которая предполагает пассивное запоминание статической информации.

Рабочая память — это познавательный процесс, а не пассивное хранилище информации.

Рабочая память — это то, что нужно, когда мы должны выйти за рамки простого запоминания и сделать что-то с информацией.Примеры повседневных задач, требующих рабочей памяти, включают:

• Слушание, запоминание и следование инструкциям, которые содержат несколько шагов
• Запоминать вопрос достаточно долго, чтобы обдумать его и сформулировать ответ
• Выполнение шагов к рецепту, когда рецепт больше не просматривается
• Занимается ментальной арифметикой

Рабочая память ограничена как по объему, так и по продолжительности. Среднестатистический взрослый не может хранить в рабочей памяти более шести или семи бит информации.Продолжительность рабочей памяти обычно ограничивается секундами. Если информация потеряна из рабочей памяти, ее невозможно восстановить. Учащийся, который «теряет» некоторые шаги из-за устных указаний, не сможет восстановить их без повторения или какой-либо другой помощи.

Компоненты оперативной памяти

Рабочая память — это система взаимосвязанных компонентов. Система рабочей памяти включает вербальные и зрительно-пространственные хранилища кратковременной памяти.Кратковременная вербальная память содержит информацию, которую можно выразить числами, словами и предложениями. Кратковременная зрительно-пространственная память хранит образы, картинки и информацию о местоположении в пространстве. В рабочей памяти также есть компонент, который помогает нам не отвлекаться и оставаться сосредоточенным при выполнении задачи, требующей рабочей памяти.

Одна из ключевых задач рабочей памяти — управлять, манипулировать и преобразовывать информацию из краткосрочной и долгосрочной памяти. Рабочая память — это «посредник» для кратковременной и долговременной памяти.Например, решение математической задачи со словом включает в себя удержание деталей задачи со словом в словесной кратковременной памяти при извлечении из долговременной памяти основных математических фактов, необходимых для выполнения вычислений, связанных с решением задачи.

Характеристики слабой рабочей памяти

Люди с плохой рабочей памятью, как правило, имеют проблемы с планированием, организацией и выполнением повседневных дел, таких как выполнение поручений, потому что это требует мысленного составления списка «дел», упорядоченного по времени и месту.Учебные навыки также могут пострадать. Рабочая память позволяет нам отслеживать приоритеты и помогает блокировать внешние или внутренние отвлекающие факторы, которые могут отвлечь нас от выполнения текущей задачи. Рабочая память помогает нам справляться с задачами, требующими пристального внимания с течением времени. Любой из нас, даже с сильной рабочей памятью, может испытывать проблемы с рабочей памятью при чрезмерной усталости, тревоге или стрессе.

Слабая рабочая память в классе

Слабая рабочая память также может повлиять на обучение.Студенты с ограничениями рабочей памяти могут

• успеваемость ниже среднего по некоторым или всем областям обучения
• испытывают трудности со сложными рассуждениями
• имеют проблемы с задачами, которые имеют более одного шага
• перестают работать, потому что потеряли из виду то, что должны делать
• часто мечтать
• Отсутствие навыков планирования и организации
• испытывают трудности с применением того, что они узнали из предыдущего опыта, в новой ситуации
• не запоминает все шаги в устных инструкциях
• не могут думать и делать одновременно
• кажутся очень отвлекающими и невнимательными, но не импульсивными или гиперактивными
• демонстрируют низкую самооценку
• имеют отношения со сверстниками, но с трудом следят за общением в группе

Влияние слабой рабочей памяти на чтение и письмо

Слабая рабочая память может препятствовать фонологическому обучению и производству на всех уровнях.Рассмотрите возможность частого рифмования для маленьких детей. «Скажи мне, какое слово рифмуется со словом лиса: грузовик, собака, ящик».

Чтобы определить два рифмующихся слова, ребенок должен подержать, а затем сравнить все слова в рабочей памяти (лиса / грузовик, лиса / собака, лиса / ящик). Когда старшие дети пытаются произнести новые слова, они должны использовать свою рабочую память, чтобы удерживать всю последовательность звуков достаточно долго, чтобы эти звуки смешались вместе.

Рабочая память также является ключом к

.

,
• — ссылка на информацию, хранящуюся в хранилищах долговременной семантической памяти, для определения значения и произношения слов.
• удержание и упорядочивание звуков для написания, а также для составления, удержания и соединения идей в письменном тексте.
• понимание прочитанного и беглость чтения. При чтении длинного предложения, абзаца или отрывка рабочая память — это то, что позволяет нам удерживать и объединять информацию, которую мы прочитали на ранней стадии, с информацией, которая приходит позже. Учащиеся с сильными навыками декодирования, но со слабой рабочей памятью часто отмечают, что они «ничего не могут вспомнить!» со страницы, которую они только что прочитали.

Влияние слабой рабочей памяти на математику

У детей с нарушениями обучения математике широко распространены все компоненты рабочей памяти. Юные ученики со слабой рабочей памятью делают больше ошибок при переводе чисел из устной в письменную форму, чем ученики с сильной рабочей памятью. Самая стойкая слабость у детей с трудностями в обучении математике — это способность сохранять и извлекать числовые комбинации и факты из долговременной памяти. В результате ресурсы рабочей памяти недоступны для более сложных аспектов математической обработки.Свободное владение математикой нарушается, потому что медленное и непредсказуемое время отклика является результатом отсутствия автоматизма в поиске основных математических фактов.

Полезные подходы

Пробелы в навыках чтения и правописания следует устранять напрямую. Слабая рабочая память способствует плохому декодированию и кодированию слов. Систематические синтетические мультисенсорные звуковые подходы рекомендуются студентам со слабой рабочей памятью.

Для учащихся с адекватным декодированием, но низким пониманием прочитанного, следует рассмотреть прямое обучение таким стратегиям, как мониторинг понимания, знание и использование текстовых структур, а также использование лингвистического контекста.Студенты также могут узнать, что может быть трудно удерживать информацию, когда предложения слишком длинные. Распознавание слишком длинных предложений — это сигнал к замедлению, проверке понимания и, при необходимости, перечитыванию.

Медленное чтение мешает пониманию предложений / фраз. Одна из стратегий решения проблемы беглости — смоделировать для ученика хорошую беглость, используя правильную интонацию и разбивая предложения на значимые фрагменты. «Разделение на части» помогает уменьшить количество частей, которые необходимо сохранить в рабочей памяти для немедленной обработки.

Учащимся, которые испытывают трудности с математикой из-за трудностей с получением математических фактов, должен быть предоставлен легкий доступ к основным математическим фактам. Такой подход позволяет учащемуся сосредоточиться на математических рассуждениях более высокого уровня, не увязнув в попытках получить информацию, которая не является автоматической. В более продвинутой математике у учащихся могут быть проблемы с выполнением математических процессов, состоящих из нескольких шагов. Такие учащиеся могут понимать деление в столбик, но допускают ошибки из-за пропуска какого-либо важного шага. Кольцо с учетными карточками, на которых представлены примеры решенных задач, включающих несколько этапов, может поддерживать память и обучение.

Поддержка в классе

Поддержка для работы в классе проста в использовании и может принести пользу всем учащимся, а не только учащимся со слабой рабочей памятью! К таким опорам относятся:

• Наблюдение за учащимися на предмет признаков плохой рабочей памяти
• Уменьшение объема информации, которая должна быть сохранена (например, предоставление информации на белой доске, чтобы учащимся не приходилось хранить информацию в памяти)
• Упрощение информации для облегчения обработки
• Обучение студентов тому, как и когда применять вспомогательные средства памяти
• Повторение информации по мере необходимости
• Простота и краткость указаний
• Предоставление отработанных примеров

Рабочая память необходима для обучения.Хотя у нас еще нет способа изменить рабочую память как таковую, есть много вещей, которые родители и учителя могут сделать для поддержки обучения и достижений учащихся со слабой рабочей памятью. Полезные ресурсы и веб-сайты перечислены ниже:

• «Математика: проблемы с памятью» доступно на dyslexia.yale.edu
• «Понимание рабочей памяти: руководство для класса» С. Гатеркола и Т. Аллоуэя доступно на mrc-cbu.com.ac.uk

На сайте

• loaded.org представлена ​​информация о том, как дети используют рабочую память для обучения.Эту информацию можно найти в разделе «Проблемы с обучением и вниманием».
• Рабочая память: как держать вещи «в памяти» в краткосрочной перспективе . Burmester, A. Scientific American. Разговор США. Июнь, 2017.
• «Советы по работе с памятью: как помочь детям полностью раскрыть свой потенциал», доступно по адресу https://wwwparentingscience.com/working-memory-tips.html

Список литературы

Берч, Д. (2011), Ограничения рабочей памяти при обучении математике: их развитие, оценка и исправление. Перспективы языка и грамотности , ( 37 ) 2. 21–26.

Ден, М. Дж. (2011) Помогаем учащимся запомнить: упражнения и стратегии для укрепления памяти . Нью-Джерси: Уайли и сыновья.

Ден, М. Дж. (2008) Рабочая память и академическое обучение: оценка и вмешательство . Нью-Джерси: Уайли и сыновья.

Фаррелл М. Л. и Мэтьюз М. (2010). Готов читать: мультисенсорный подход к обучению пониманию текста на основе языка .Балтимор: Издательство Брукс.

Gathercole, S. E., & Alloway, T.P. (2008) Рабочая память и обучение: Практическое руководство для учителей . Лондон: Sage Publications.

Килпатрик Д. А. (2015) Основы оценки, предотвращения и преодоления трудностей чтения . Нью-Джерси: Wiley & Sons.

Международная ассоциация дислексии (IDA) благодарит Мишель Берг, доктора философии, за помощь в подготовке этого информационного бюллетеня.

Международная ассоциация дислексии (IDA). IDA поощряет воспроизведение и распространение этого информационного бюллетеня.
Если цитируются отрывки из текста, должна быть сделана соответствующая ссылка. Информационные бюллетени не могут быть перепечатаны с целью перепродажи. © Авторские права 2020. Международная ассоциация дислексии (IDA). Для получения информации об авторских правах щелкните здесь.

.