4 cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)

Bạn có biết cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)? Gần đây, chúng tôi nhận ra một vấn đề, đó là việc chúng ta thực sự cảm thấy phẫn nộ khi công cụ tìm kiếm không trả lại kết quả như ta mong muốn. Vấn đề nằm ở việc tìm kiếm ngữ nghĩa và khả năng vô hạn của nó. Hiện nay, tìm kiếm theo ngữ nghĩa có khả năng đi xa đến mức đưa ra câu trả lời ngay trong thanh tìm kiếm:

Ngay sau đó các cụm từ khóa nổi bật sẽ trở thành gợi ý/di tích từ những lần tìm kiếm trong quá khứ. Bạn nghĩ sao về điều này?

Trong bối cảnh các cải tiến liên tục thay đổi, tôi quyết định đào sâu vào vấn đề và tìm ra chiến lược để tối ưu hóa tìm kiếm ngữ nghĩa. Vì mục đích của việc nghiên cứu này, tôi lấy Google làm ví dụ về một chuyên gia (a guru) trong tìm kiếm ngữ nghĩa vì tôi chắc chắn rằng hiện tại công cụ tìm kiếm này là tốt nhất trong số các đồng nghiệp của nó.

>>>Xem thêm: Cách thêm địa chỉ nhà riêng cơ quan trên Google Map

Tìm kiếm ngữ nghĩa là gì?

Bản chất của tìm kiếm ngữ nghĩa là nỗ lực của các công cụ tìm kiếm để xử lý ngôn ngữ tự nhiên và hiểu được mục đích tìm kiếm của người hỏi, dựa vào ý nghĩa theo ngữ cảnh để cung cấp các kết quả có liên quan.

Thông thường, khi mọi người nghĩ về ngữ nghĩa, họ có xu hướng suy nghĩ về ý nghĩa của từ. Tuy nhiên, có một vài loại ngữ nghĩa. Dưới đây là vài kết luận rút ra từ quá trình nghiên cứu của chúng tôi:

Ngữ nghĩa học hợp lý (logical semantics)

Ngữ nghĩa học hợp lý (logical semantics) dựa vào các mối quan hệ giữa các khái niệm/yếu tố ngôn ngữ (tức là dựa trên sự tham khảo, phỏng đoán, ngụ ý của các từ). Trong SEO nó có thể (và nên) được sử dụng để xây dựng cấu trúc nội dung. Ví dụ, dữ liệu có cấu trúc đóng một vai trò lớn trong ngữ nghĩa hợp lý. Không những thế, ngữ nghĩa hợp lý cũng được sử dụng để xây dựng trang web, nghĩa là nó được tìm thấy trong HTML (HyperText Markup Language – Ngôn ngữ đánh dấu siêu văn bản) và kiến trúc của trang web.

Ngữ nghĩa học về từ vựng (lexical semantics)

Ngữ nghĩa học về từ vựng (lexical semantics) dựa trên ý nghĩa của các từ và quan hệ của chúng. Trong SEO, nó được sử dụng để làm nghiên cứu từ khóa.

“Tìm kiếm theo ngữ nghĩa” hoạt động như thế nào?

Tìm kiếm ngữ nghĩa thường dựa trên các công cụ tìm kiếm. Trước hết, nó tạo ra ít spam hơn, xử lý ngôn ngữ tự nhiên tốt hơn cũng như hiểu rõ hơn về mục đích tìm kiếm, dẫn đến trải nghiệm người dùng tốt nhất.

Thứ hai, thực tế cho thấy rằng dữ liệu tăng gấp đôi mỗi hai năm, điều này đòi hỏi từ các công cụ tìm kiếm phải xử lý, thiết kế và kết nối tốt hơn trong tình trạng dữ liệu ngày càng tăng.

“Tìm kiếm theo ngữ nghĩa” hoạt động như thế nào?
“Tìm kiếm theo ngữ nghĩa” hoạt động như thế nào?

Toàn bộ những thông tin về tìm kiếm ngữ nghĩa bắt đầu từ bản cập nhật thuật toán Hummingbird được Google triển khai vào năm 2013. Thuật toán này dựa vào ngữ cảnh và mục đích tìm kiếm (chứ không dựa trên các từ khóa riêng lẻ trong câu hỏi như trước đây), để đảm bảo các trang được hiển thị gần với ý nghĩa của câu hỏi hơn chứ không chỉ hiển thị các trang khớp với từ khóa. Đây là một thay đổi cơ bản trong cách Google xử lý/phân bổ các kết quả tìm kiếm và nâng cao trải nghiệm tìm kiếm của người dùng.

Sau đó, vào tháng 10 năm 2015, Google đã ra mắt RankBrain (một máy học thông minh) như một phần của thuật toán Hummingbird. Mặc dù mục đích của nó tương tự như Hummingbird, nhưng cách hoạt động khác nhau. RankBrain là một hệ thống máy học (machine learning system) bao gồm hai phần:

Phân tích câu hỏi/truy vấn (Analysis a query)

Phân tích câu hỏi/truy vấn (Analysis a query) – nó sẽ cố gắng diễn giải các truy vấn bằng cách liên kết chúng với các truy vấn phổ biến hơn. Quá trình học hỏi (learning process) diễn ra khi thuật toán gặp các câu hỏi dài, không rõ ràng hoặc không quen thuộc.

Xếp hạng (Ranking)

Xếp hạng (Ranking) – để tìm ra phản hồi tốt nhất cho truy vấn. Phần này sẽ phân tích các trang mặc định dựa vào các tính năng cụ thể, ví dụ như xu hướng sử dụng những từ khóa liên quan. Các tính năng cụ thể này được xác định bằng cách phân tích các kết quả tìm kiếm hiển thị tốt nhất (theo CTR – tỉ lệ nhấp, tỷ lệ thoát, thời gian trên trang, v.v…) và tìm kiếm sự tương đồng giữa các trang này. Do đó, những trang này vẫn trả lại kết quả khá tốt ngay cả khi không có khóa chính xác trong câu hỏi, nhưng vẫn có sự liên quan.

Máy học và Trí tuệ nhân tạo

Mọi người thường sử dụng một cách bừa bãi những thuật ngữ như “máy học” (machine learning) và “trí thông minh nhân tạo” (AI). Mặc dù có thể kết hợp hai khái niệm này khi nói về RankBrain, chúng ta nên hiểu rằng máy học không nên đem ra so sánh với AI. Để tránh bất kỳ quan niệm sai lầm nào, hãy tìm hiểu xem hai thuật ngữ này thực sự có nghĩa là gì.

sơ lược về trí tuệ nhân tạo và máy học

Máy học (machine learning)

Máy học (machine learning) là khoa học làm máy tính đi đến kết luận dựa trên dữ liệu mà chúng có nhưng không được lập trình cụ thể để thực hiện các nhiệm vụ đó. Nói cách khác, nó là một hệ thống hoạt động dự trên quy tắc toán học để giải quyết vấn đề. Máy học máy là nhánh nhỏ của AI.

Trí thông minh nhân tạo (AI)

Trí thông minh nhân tạo (AI) được hỗ trợ bởi máy học. Đó là khoa học về việc tạo ra các hệ thống có trí thông minh giống như con người, xử lý thông tin giống như con người. Điều đó cũng có nghĩa là hệ thống này hoạt động theo một cách sáng tạo và không thể đoán trước, giống như cách con người đương đầu với những vấn đề trong cuộc sống của họ (họ có thể xử lý một cách nhanh gọn hoặc theo cách chẳng giống ai).

Có ba loại AI cơ bản:

Artificial Intelligence Intelligence (ANI)

• Artificial Intelligence Intelligence (ANI) – là kiểu AI để giải quyết một nhiệm vụ cụ thể bằng cách mô phỏng lại khả năng của con người hoặc mở rộng chúng ra (ví dụ: loại bỏ thư rác);

Artificial General Intelligence (AGI)

• Artificial General Intelligence (AGI) – là kiểu AI có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ nào. Khi AI có thể biểu hiện như một con người, nó được coi là AGI;

Artificial Superintelligence (ASI)

• Artificial Superintelligence (ASI) – AI có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ nào, thậm chí là những nhiệm vụ vượt quá khả năng của con người.

RankBrain hiện được phân loại là ANI. Tuy nhiên, điều này có thể thay đổi rất sớm, vì chúng ta hiện đang sống trong thời điểm cách mạng hóa công nghệ cho các ngành công nghiệp. Điều này có nghĩa là để duy trì tính cạnh tranh tối ưu, chúng ta phải kịp thời cập nhật tất cả các cải cách về công nghệ và cố gắng hiểu chúng theo cách tốt nhất có thể.

Làm cách nào để tối ưu hóa tìm kiếm ngữ nghĩa?

Trước hết, nếu bạn nghĩ rằng bạn đang tối ưu hóa cho RankBrain, tất cả sẽ chỉ vô tác dụng vì RankBrain được thiết kế khi cần đương đầu với các câu hỏi tối nghĩa hoặc không rõ ràng. Tìm cách tối ưu hóa RankBrain, bạn sẽ thất bại.

Thay vào đó, những gì bạn nên làm là tối ưu hóa trải nghiệm người dùng. Tôi nghĩ rằng UX (User Experience, trải nghiệm người dùng) đang trở thành công cụ thúc đẩy nội dung phát triển. Tất nhiên, nội dung vẫn rất quan trọng, nhưng hiện nay người dùng mới là những người phản hồi với Google rằng nội dung nào chất lượng. Đây có thể là khởi đầu của một tương lai không đường link (linkless future).

Và hãy nhớ rằng thật sai lầm khi nghĩ rằng thuật toán biết nhiều hơn chúng ta. Khi Google cố gắng giải quyết mục đích tìm kiếm, công cụ này sẽ xử lý hàng tấn dữ liệu được thu thập trước đó và cả dữ liệu người dùng để hiểu được những gì họ đang tìm kiếm. Vì vậy, nó cần dữ liệu để nghiên cứu và cần dữ liệu để dẫn đường trước khi nó trả kết quả về web của bạn.

cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)
cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)

Hãy xem chúng ta nên làm gì để tạo ra những nội dung chất lượng cao đáp ứng nhu cầu của người dùng và hoàn toàn thân thiện với quá trình tìm kiếm – thu thập thông tin.

1. Tạo ra các thực thể

Tóm tắt: Các thực thể giúp các công cụ tìm kiếm hiểu ngôn ngữ tự nhiên và giải quyết mục đích tìm kiếm. Tìm hiểu cách tạo ta thực thể bằng cách áp dụng dữ liệu có cấu trúc và tạo ra Knowledge Graph (Sơ đồ tri thức).

Bạn biết đấy, chúng ta đang sống trong một thế giới SEO hoàn toàn mới. Những gì tôi đề cập ở đây là bạn không nên chỉ tìm kiếm theo từ khóa, mà phải tạo ra các thực thể/đối tượng mang ý nghĩa.

Các thực thể mang ý nghĩa có thể là con người, địa điểm hoặc mọi thứ. Công cụ tìm kiếm quản lý để giải mã ngôn ngữ tự nhiên bằng cách hiểu các thực thể có nghĩa, đặc điểm và mối quan hệ của chúng.

Nhìn chung, thực thể là trung tâm quá trình chuyển đổi của Google từ “strings to things” mà chúng ta đã thấy với sự ra đời của Sơ đồ tri thức (Knowledge Graph).

Sơ đồ tri thức (Knowledge Graph) là một trong những bước đầu tiên của Google để hiểu cách mọi người nhìn thế giới. Với việc tung ra Sơ đồ tri thức, Google hiện có:

• Một cơ sở dữ liệu khổng lồ về các thông tin cơ bản của một thực thể (tài chính, chiều cao và chiều dài, ngày sinh, v.v.);

• Đặc điểm của từng thực thể (ví dụ: bất kỳ địa điểm nào nằm ở một nơi nào đó về mặt địa lý, có thể bao gồm các thực thể nhỏ hơn hoặc là một phần của một thực thể lớn hơn, v.v.).

Tạo ra các thực thể - cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)
Tạo ra các thực thể – cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)

1) Áp dụng dữ liệu có cấu trúc (structured data) cho trang web của bạn.

Để tạo ra các thực thể có nghĩa, bạn phải đảm bảo rằng các công cụ tìm kiếm sẽ hiểu chúng đúng cách cũng như hiểu cách kết nối giữa chúng. Cách tốt nhất để hỗ trợ các công cụ tìm kiếm trong trường hợp này là thêm vào dữ liệu có cấu trúc.

Một dự án toàn cầu về mở rộng cấu trúc dữ liệu tên là Schema.org được đưa ra bởi Google, Bing và Yahoo để đơn giản hóa và chuẩn hóa cách cấu trúc dữ liệu được thêm vào web của bạn.

Truy cập trang Schema và chọn loại đánh dấu phù hợp nhất cho thực thể của bạn (địa điểm, người, doanh nghiệp địa phương, sự kiện, âm thanh, video, hình ảnh, đối tượng, v.v.). Tin vui là bạn không cần phải là nhà phát triển (developer) để thêm lược đồ vào trang web của mình, bạn có thể làm điều đó với chương trình Structured Data Markup Helper.

Khi bạn hoàn tất việc thêm đánh dấu, bạn có thể kiểm tra lại với sự trợ giúp của Google’s Structured Data Testing Tool (công cụ kiểm tra cấu trúc dữ liệu của Google).

Bên cạnh đó, lược đồ cũng là một trong những điều kiện tiên quyết để nội dung của bạn xuất hiện không chỉ trong các danh sách hữu cơ phổ biến mà còn xuất hiện trong các đoạn trích chi tiết, đoạn trích nổi bật và các kênh kiến thức.

2) Trở thành Knowledge Graph Entity (Knowledge Graph entity – thực thể sơ đồ tri thức)

Knowledge Graph (Knowledge Graph) không chỉ đề cập đến các bảng ở bên phải công cụ SERP. Trên thực tế, nhiều loại SERP được cung cấp bởi cơ sở dữ liệu của Knowledge Graph. Một khi bạn chiếm một không gian bất kì như vậy, bạn chắc chắn sẽ đạt được khả năng hiển thị nhiều hơn.

Trước khi chúng tôi tìm ra cách để đạt được điều đó, hãy kiểm tra xem liệu đã có một Knowledge Graph entity (thực thể sơ đồ tri thức) cho doanh nghiệp của bạn chưa. Truy cập vào Knowledge Graph Search API , nhập tên thương hiệu/sản phẩm của bạn vào trường Query, sau đó nhấp vào Execute:

Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)
Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)

Kiểm tra kết quả. Nếu không có thực thể (entity) thì bảng itemListElement sẽ trống. Nếu có một Knowledge Graph entity cho thương hiệu của bạn, bạn có thể thấy một cái gì đó tương tự như thế này:

Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)
Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)

Nếu bạn không hài lòng với dữ liệu hiện đang được hiển thị cho Knowledge Graph entity của bạn (nó được tự động tính toán nên có thể dẫn đến một số vô lý), bạn có thể vào Wikidata. Sử dụng công cụ này tìm kiếm danh sách chứa tên công ty của bạn, nơi bạn có thể chỉnh sửa chi tiết về doanh nghiệp của mình, như mô tả, chi tiết liên hệ, trang web chính thức, v.v.

Hoặc bạn có thể đề xuất các thay đổi đối với Knowledge Graph entity của bạn ngay từ bảng điều khiển Knowledge Graph trong trường hợp bạn đã tìm kiếm tên doanh nghiệp của mình và bảng điều khiển được mang đến cho bạn. Chỉ cần nhấp vào tùy chọn Suggest an edit (Đề xuất chỉnh sửa) và sau đó xác minh bản thân để tiếp tục các thay đổi:

Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)
Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)

Nếu doanh nghiệp của bạn không có Knowledge Graph entity, hãy thử làm theo các bước dưới đây. Chúng tôi không nói ở đây về kết quả ngay lập tức, nhưng những hành động này sẽ giúp bạn đến gần với việc xây dựng một Knowledge Graph entity:

• Sử dụng schema markup for organizations – đánh dấu lược đồ cho các doanh nghiệp cho trang web chính thức của bạn;

• Sử dụng specific type of markup for your product – một loại đánh dấu cụ thể cho sản phẩm của bạn (trong danh sách các loại sản phẩm);

• Tạo một mục Wikidata cho doanh nghiệp và sản phẩm của bạn. Nếu bạn không chắc chắn bắt đầu từ đâu, đây là hướng dẫn cho Wikidata;

• Tạo một bài viết trên Wikipedia. Wikipedia là một trong những nguồn cung cấp chính cho cơ sở dữ liệu Knowledge Graph. Bạn hoàn toàn có thể tự làm, tuy nhiên, tốt nhất là thuê một biên tập viên có kinh nghiệm. Hãy chắc chắn có một liên kết đến Wikidata trong entry của bạn;

• Các tài khoản trên mạng xã hội của bạn phải được được xác minh.

2. Theo đuổi mục đích tìm kiếm – Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa

Theo đuổi mục đích tìm kiếm (search intent) và giải pháp hiệu quả cho nó là nhiệm vụ hàng đầu của Google hiện nay. Tìm hiểu cách tối ưu hóa cho mục đích tìm kiếm bằng cách thực hiện nghiên cứu từ khóa có nghĩa (semantics keyword research).

Có thể thấy rõ ràng Google hiện đang tập trung tất cả tài nguyên để tìm ra giải pháp tối ưu nhất nhằm đáp ứng mục đích của người dùng.

1) Tạo các nhóm từ khóa có nghĩa (semantics keyword groups)

Để tối ưu hóa semantics search, bạn phải tránh xa việc nhắm vào các từ khóa riêng lẻ mà nên tập trung vào các chủ đề lớn có liên quan. Hiện nay, thay vì bạn tạo ra hàng tá pages để phục vụ cho tất cả các từ khóa mục tiêu, bạn chỉ nên tạo 1-2 pages để tập trung vào một chủ đề chuyên sâu và phục vụ mục tiêu tìm kiếm riêng biệt.

Dù bạn đang áp dụng mục tiêu chiến lược mới nào, bạn cũng không thể làm được nếu thiếu thao tác nghiên cứu từ khóa (keyword searching). Công cụ Rank Tracker có thể giúp bạn tập hợp một loạt ý tưởng từ khóa liên quan để hình thành các nhóm từ khóa có nghĩa. Mở công cụ này ra và chuyển đến Keyword Research. Nhấp vào Autocomplete Tools và Related Searches, tại đây bạn có thể nhận được sự trợ giúp từ chính Google:

 Theo đuổi mục đích tìm kiếm - Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)
Theo đuổi mục đích tìm kiếm – Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)
Theo đuổi mục đích tìm kiếm - Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)
Theo đuổi mục đích tìm kiếm – Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)

Nhập vào hộp tìm kiếm (search box) những cụm từ khóa hạt giống (seed terms) thể hiện được chủ đề mục tiêu của bạn và click Search. Sau khi công cụ đã thu thập ý tưởng từ khóa, bạn có thể mở rộng phân tích từ khóa trong Sandbox Keywords, nơi chúng được tạo nhóm tự động theo chủ đề, dựa trên các mức độ khác nhau về sự tương đồng ngữ nghĩa. Bạn có thể sắp xếp lại các nhóm theo ý muốn của mình.

Phân tích sâu hơn các nhóm từ khóa mà bạn có và thống kê hiệu suất chính cho mỗi nhóm từ khóa để cân nhắc liệu một nhóm cụ thể nào đó có nên triển khai hay không.

Theo đuổi mục đích tìm kiếm - Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)
Theo đuổi mục đích tìm kiếm – Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)

Khi bạn đã hoàn tất việc phân tích, bạn có thể di chuyển từ khóa hoặc nhóm từ khóa tốt nhất sang module Rank Tracking:

Theo đuổi mục đích tìm kiếm - Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)
Theo đuổi mục đích tìm kiếm – Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)

Sau khi di chuyển từ khóa, bạn có thể tìm chúng trong module Target Keyword. Có thể phân tích sâu hơn hoặc chỉ định nhóm từ khóa đó cho các trang cụ thể trên site của bạn.

2) Kiểm tra các từ khóa để có liên quan.

Có vẻ như Google sử dụng thuật toán TF-IDF khi nhận được một câu hỏi và tìm kiếm trong index (lập chỉ mục) của nó để cho ra kết quả tốt nhất.

Tóm tắt: TF-IDF là công thức về mức độ thường xuyên của một từ khóa được tìm thấy trên một trang (tần suất TF) và tần suất mong đợi được tìm thấy trên một trang web trung bình, dựa trên một bộ tài liệu lớn hơn (IDF – tần số tài liệu nghịch đảo).

Tất nhiên, nó không phải là yếu tố duy nhất quyết định việc phân phối kết quả cuối cùng. Tuy nhiên, bằng cách phân tích hàng tỷ trang và những thuật ngữ được sử dụng, Google sẽ tìm hiểu xem page nào có liên quan đến chủ đề tìm kiếm, những từ nào là từ đồng nghĩa và thường xuất hiện trong cùng một ngữ cảnh. Dữ liệu này gợi ý cho công cụ tìm kiếm những thuật ngữ phù hợp ở trong một ngữ cảnh nhất định cho một câu hỏi nhất định.

Trong trường hợp này, bạn nên chú ý đến mức độ liên quan giữa các từ khóa mục tiêu với các nội dung mà bạn xây dựng.

Tôi khuyên bạn nên xem xét danh sách từ khóa của bạn và chọn những từ khóa hoặc nhóm từ khóa mà bạn dự định xây dựng nội dung bao quanh cho các trang quan trọng nhất.

Sau đó, tạo một dự án cho trang web của bạn trong Website Auditor. Khi thu thập thông tin ban đầu hoàn tất, hãy chuyển đến Content Analysis> TF-IDF, thêm một trong những trang quan trọng mà bạn muốn tối ưu hóa và dán các từ khóa được chọn cho trang này.

Công cụ sẽ đi đến kết quả tìm kiếm của Google và chọn 10 đối thủ cạnh tranh hàng đầu cho từ khóa của bạn để phân tích nội dung của họ và tính điểm TF-IDF cho những thuật ngữ thường dùng trên mỗi trang. Hơn nữa, bạn sẽ nhận được đề xuất về việc sử dụng các từ khóa cho trang cụ thể này:

Theo đuổi mục đích tìm kiếm - Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)
Theo đuổi mục đích tìm kiếm – Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)

Ngoài ra, bạn có thể kiểm tra tối ưu hóa từ khóa của mình trong các meta tags (như tiêu đề, mô tả meta, tiêu đề, v.v.) trong module phụ Page Audit. Chú ý các trạng thái Warning (cảnh báo) hoặc Error (lỗi) và xem cách đối thủ cạnh tranh của bạn xử lý các yếu tố trên trang bằng cách chuyển sang tab Competitors (đối thủ):

Theo đuổi mục đích tìm kiếm - Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)
Theo đuổi mục đích tìm kiếm – Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)

3) Phát triển nội dung theo ý định của người dùng.

Bạn nên hiểu rõ điều gì đưa người dùng đến tìm đến trang web của bạn. Có ba loại mục đích tìm kiếm phổ biến:

• Informational (Thông tin) – khi một người đang tìm kiếm thông tin thông dụng hoặc thông tin cụ thể và họ không có ý định mua hàng;

• Investigatinal (Điều tra) – khi một người đã nắm được thông tin và đang cố gắng so sánh để tìm hiểu xem họ thật sự cần gì;

• Transactional (Giao dịch) – khi một người đến một trang web để mua hàng.

Khi bạn tạo nội dung hoặc định hình lại chiến lược nội dung của mình, hãy xác định đâu là mục tiêu chung mà bạn đặt ra với các trang web quan trọng của mình. Bạn cần phải làm điều đó để tránh tình huống không mong đợi khi các trang của riêng bạn lấy traffic cập từ một trang khác. Nó có thể xảy ra khi bạn theo đuổi một vài ý định với các trang cụ thể. Các trang của bạn nên bổ sung và hỗ trợ lẫn nhau, không nên ăn cắp traffic của nhau.

Sau khi bạn đã xác định được mục đích mà bạn theo đuổi, hãy tiến hành một chút nghiên cứu. Truy cập vào Google hoặc bất kỳ công cụ tìm kiếm nào và cung cấp cho họ một số câu hỏi với từ khóa mục tiêu của bạn. Nghiên cứu trang đầu tiên (hoặc một vài trang đầu tiên nếu bạn đủ kiên nhẫn) của danh sách tìm kiếm. Hãy cố gắng tìm ra mục tiêu cho từ khóa của bạn. Đừng quên các từ khóa liên quan ở cuối công cụ SERPs.

Ví dụ: nếu tôi google “phân loại rượu vang đỏ”, tôi chủ yếu thấy các loại rượu khác nhau được sản xuất trên toàn thế giới, như merlot, zinfandel, carmenere, v.v. Tuy nhiên, kết quả được lấy từ Wikipedia là “Phân loại rượu” và “Rượu vang” và một kết quả là về Grand Crus. Ngoài ra, các tìm kiếm có liên quan cũng gợi ý về “rượu vang trắng”:

Theo đuổi mục đích tìm kiếm - Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)
Kết quả tìm kiếm chai rượu trắng

Như bạn thấy, chúng tôi đưa ra những intent như sau: phân loại rượu vang đỏ, thông tin chung về rượu vang, phân loại rượu hoàn chỉnh và nhiều thông tin hơn là chỉ một loại rượu vang đỏ cụ thể.

Một khi bạn đã phát hiện ra những mục tiêu (intents) mà người dùng thường tìm kiếm với từ khóa của bạn, hãy kiểm tra xem những mục tiêu này có trùng khớp với mục tiêu mà bạn đặt ra cho trang web không. Nếu có, bạn đã làm rất tốt!

Nếu không, bạn nên xem xét việc viết lại nội dung của mình (hoặc lên một chiến lược khác về nội dung) để phù hợp với mục tiêu tìm kiếm tốt hơn, hoặc tạo ra một trang mới nhắm vào những từ khóa và mục đích tìm kiếm đó.

4) Tối ưu hóa cho tìm kiếm bằng giọng nói

Khi nói về tìm kiếm ngữ nghĩa, chúng ta cũng nên đề cập đến tìm kiếm bằng giọng nói. Tại sao? Vì khi mọi người tìm kiếm bằng giọng nói của họ, họ có xu hướng giao tiếp với các thiết bị điện tử như đang nói chuyện với con người bằng cách đưa ra những câu hỏi/truy vấn khá mơ hồ, đây là khi RankBrain phát huy tác dụng. Vì vậy, tìm kiếm bằng giọng nói có thể dạy cho AI cách hiểu một ngôn ngữ tự nhiên.

Ngoài ra, các truy vấn bằng giọng nói như vậy thường có tính định hướng, vì mọi người thường sử dụng tìm kiếm bằng giọng nói để tìm kiếm một thông tin mà họ có thể sử dụng vào ngay lúc đó. Ví dụ, khi tôi tìm kiếm bằng giọng nói về các loại rượu vang, có thể lúc đó tôi đang đứng trong siêu thị và không biết nên chọn mua loại nào.

Cách tốt nhất để tối ưu hóa tìm kiếm bằng giọng nói là suy nghĩ về tất cả các câu hỏi có thể khiến khách hàng truy cập tiềm năng của bạn quan tâm và sau đó tiến hành xây dựng nội dung xoay quanh những câu hỏi đó.

Bạn có thể tự mình nghĩ về những câu hỏi hoặc sử dụng một số trợ giúp:

“People also ask” box – mượn ý tưởng từ chính Google. Chỉ cần google một câu hỏi với từ khóa mục tiêu của bạn và chờ kết quả phân phối từ box “People also ask”. Nó thực sự tuyệt vời vì một khi bạn nhấp vào bất kỳ câu hỏi nào, bạn sẽ thấy một loạt các câu hỏi mới:

Theo đuổi mục đích tìm kiếm - Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)
Theo đuổi mục đích tìm kiếm – Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)

Các câu hỏi liên quan từ Rank Tracker – Rank Tracker có một công cụ nghiên cứu từ khóa tuyệt vời sẽ cung cấp cho bạn rất nhiều ý tưởng trong việc xây dựng nội dung. Tạo dự án cho trang web của bạn, vào Keyword Research> Related Questions, dán từ khóa của bạn vào search box và đợi danh sách hiện ra:

Theo đuổi mục đích tìm kiếm - Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)
Theo đuổi mục đích tìm kiếm – Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)

Tốt nhất là khi bạn tối ưu hóa các câu hỏi truy vấn, bạn cnên tối ưu hóa cho các featured snippets (đoạn trích nổi bật), vì đó cũng là câu trả lời ngắn gọn cho các truy vấn và ta có thể thấy chúng ở trên tất cả các kết quả tìm kiếm:

Theo đuổi mục đích tìm kiếm - Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)
Kết quả tìm kiếm

3. Tạo các nhóm chủ đề – Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa

Tóm tắt: Mọi người thay đổi hành vi tìm kiếm của họ bằng cách sử dụng các truy vấn cụ thể hơn, do đó cho phép các công cụ tìm kiếm tìm hiểu cách hiểu ngữ cảnh chủ đề đằng sau truy vấn. Bằng cách xây dựng các cụm chủ đề, bạn cung cấp ngữ cảnh cho các công cụ tìm kiếm và tự giới thiệu mình là một chuyên gia cho một chủ đề cụ thể. Tìm hiểu cách xếp hạng cao hơn bằng cách xây dựng các cụm chủ đề thông qua quản lý cấu trúc trang web và liên kết nội bộ của bạn.

Dù bạn vừa bắt đầu theo hoặc đang áp dụng một chiến lược về nội dung, bạn cần phải tiến hành theo các cụm chủ đề. Tại sao? Vì các công cụ tìm kiếm đã thay đổi thuật toán của họ (bao gồm cả thuật toán Hummingbird và RankBrain) để tương ứng với những thay đổi trong hành vi của người dùng. Thay cho các truy vấn bị phân mảnh, người dùng giờ đây thích dùng các truy vấn cụ thể hơn với một loạt các từ khóa. Họ muốn kết quả được chuyển đến nhanh chóng và hoàn toàn thỏa mãn mong đợi của họ.

Kết quả là, những thuật toán này phát triển theo cách mà chúng có thể hiểu bối cảnh chủ đề đằng sau mục đích tìm kiếm. Nói cách khác, các công cụ tìm kiếm hiện nay không phải lúc nào cũng cần từ khóa chính xác để cung cấp kết quả có liên quan.

Do đó, hiện nay chuyên gia thiết kế web chuyển sang mô hình cụm chủ đề (a topic cluster model). Mô hình này giả định rằng một page trụ cột – gọi là pillar page – được xem là trung tâm/nơi tập hợp nội dung cho một chủ đề cụ thể, trong pillar page sẽ chứa nhiều page con khác có chứa những nội dung nhỏ liên quan và được link (kết nối) với pillar page.

Tạo các nhóm chủ đề - Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)
Tạo các nhóm chủ đề – Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)

Cấu trúc liên kết này sẽ ra dấu hiệu cho các công cụ tìm kiếm (search engines) rằng trang trụ cột (pillar page) có thẩm quyền trong chủ đề/nội dung mà nó truyền tải, và sau khi quét toàn bộ cấu trúc liên kết, search engines sẽ thấy rằng có sự liên kết về nội dung (semantic relationship) giữa các trang. Như vậy, site của bạn có thể được xem là một chuyên gia trong chủ đề/lĩnh vực này.

Để chứng minh điều đó, HubSpot đã chạy thử nghiệm mô hình cụm chủ đề cho một nhóm chủ đề cụ thể trong năm 2016. Kết quả của họ cho thấy rằng càng có nhiều liên kết thì trang web càng đạt thứ hạng cao hơn trong kết quả tìm kiếm:

Tạo các nhóm chủ đề - Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)
Tạo các nhóm chủ đề – Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)

1) Xác định pillar pages (trang trụ cột) và cluster content pages (trang cụm)

Hãy suy nghĩ về những chủ đề lớn mà bạn muốn doanh nghiệp của bạn cạnh tranh, sau đó triển khai nghiên cứu từ khóa xung quanh các chủ đề lớn đó. Các trang chủ đề chính – pillar pages nên xếp hạng (rank) các từ khóa ngắn, trong khi các trang cụm – cluster content pages thì chứa từ khóa dài.

Một pillar page nên bao gồm tất cả các khía cạnh quan trọng về một chủ đề lớn cụ thể nào đó. Ví dụ: nếu một trong các chủ đề lớn của bạn là SEO kỹ thuật thì bạn nên xây dựng các trang cụm –cluster content pages chuyên sâu về khả năng sử dụng, tìm kiếm, lập chỉ mục,…v.v. Hãy cố gắng đầu tư cho các trang cụm chỉ tập trung chuyên sâu vào một khía cạnh thuộc lĩnh vực được đề cập trên trang trụ cột, để các trang này không gây ảnh hưởng đến lượng truy cập (traffic) của nhau.

2) Kiểm tra cấu trúc trang web của bạn

Nếu bạn đã có rất nhiều nội dung liên quan, và bạn không chắc chắn nó nên được kết nối như thế nào (hay kết nối tất cả) bạn có thể sử dụng tính năng Visualization trong WebSite Auditor để kiểm tra cấu trúc trang web của bạn và tất cả các kết nối giữa các trang.

Tạo một dự án trong công cụ và đi đến Site Structure> Visualization. Với thao tác này, bạn sẽ thấy biểu đồ tổng thể về cấu trúc trang web của bạn và các kết nối ngắn nhất giữa các trang. Nếu bạn có một trang web lớn, thì bạn nên phân tích nó theo từng phần (ví dụ: danh mục chính, blog, v.v.).

Quay lại với việc tạo ra các nhóm chủ đề (topic clusters), tôi khuyên bạn nên liên kết các trang có chứa chủ đề liên quan bằng các thẻ (tags). Điều này sẽ cho phép bạn ngay lập tức xem các trang cụm tiềm năng của bạn được kết nối như thế nào.

Chuyển đến bảng Pages trong Website Auditor, nhấp chuột phải vào các trang mà bạn cho là chứa các content tiềm năng và chọn Add tags to selected records từ Menu. Khi bạn đã hoàn thành, hãy quay lại bảng Visualization, nhấp vào nút bảng màu trên cột công cụ bên trái và thiết lập màu cho thẻ của bạn:

Tạo các nhóm chủ đề - Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)
Tạo các nhóm chủ đề – Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa (Semantic Search)

3) Quản lý liên kết nội bộ

Khi bạn đã tìm ra trang trụ cột (pillar page) của bạn là gì và quyết định trên các trang nên là một phần của một cụm chủ đề, đây là thời điểm để tạo ra một mô hình gọi là “cluster” – cụm.

• Tất cả các trang cụm phải liên kết trở lại với trang trụ cột, đồng thời mỗi trang cụm của bạn phải được liên kết với ít nhất một lần với một từ khóa theo chủ đề chính (keyword-targeted anchor text). Bằng cách này, công cụ tìm kiếm sẽ biết rằng trang cụm đó là một phần của một cụm chủ đề.

• Xây dựng nội dung từ đơn giản đến phức tạp sẽ tạo thành các cụm chủ đề phụ (topic subclusters) và đảm bảo một luồng PageRank trơn tru.

• Trong các cụm chủ đề phụ đó, link các trang xếp thứ hạng cao đến các trang xếp hạng thấp hơn để tăng mức độ liên quan của các trang này.

4. Mở rộng nội dung của bạn – Cách tối ưu tìm kiếm theo ngữ nghĩa

Tóm tắt: Nội dung tuyệt vời không phải lúc nào cũng hiển thị như bạn mong muốn, vì vậy hãy tìm hiểu cách mở rộng/nâng cao khả năng hiển thị của nó với sự trợ giúp của các công cụ hình ảnh và các phương tiện truyền thông xã hội.

Ngay cả khi bạn khá chắc chắn rằng nội dung của bạn có lợi ích tuyệt vời, bạn có thể nâng cấp khả năng hiển thị nội dung đó cho người dùng. Hãy nhớ rằng, trải nghiệm người dùng có thể tác động vào thứ hạng tìm kiếm (search engine rankings).

1) Làm nghiên cứu và khảo sát thị trường

Nó không cần thiết phải làm hằng ngày, nhưng thỉnh thoảng, bạn nên dành thời gian để nghiên cứu một số chủ đề đang “hot” trong ngành của bạn. Bạn có thể chạy thử nghiệm và thu thập dữ liệu để đưa ra một số kết luận mang tính đột phá. Hoặc bạn có thể hỏi ý kiến của chuyên gia, bạn bè của mình về một số chủ đề gây tranh cãi.

Hãy tin tôi, những nội dung như vậy sẽ được chia sẻ, tham chiếu đến hàng trăm lần và sẽ xuất hiện trong kết quả tìm kiếm suốt nhiều năm.

2) Thêm vào các thông tin trực quan hữu ích

Tôi không nói về các memes (trào lưu), mặc dù chúng có thể khuếch đại những gì bạn đang cố gắng truyền tải hoặc những gì bạn cảm thấy về một quan điểm nào đó. Ở đây, tôi đang đề cập đến inforgraphics (sơ đồ hình ảnh), diagram (biểu đồ), workflow (quy trình làm việc), video và nhiều thứ khác. Mọi người thường thích trích dẫn những thông tin như vậy trong nội dung của riêng họ, điều này đem đến cho bạn backlinks và nhiều lợi ích khác.
Hơn nữa, các công cụ tìm kiếm hiểu tốt hơn qua nội dung mà những hình ảnh, âm thanh, và video truyền tải.

3) Có mặt trên phương tiện truyền thông xã hội

Thử nghiệm với các nền tảng truyền thông và chọn những nền tảng tốt nhất để khuếch đại thương hiệu của bạn. Chia sẻ nội dung của bạn trên những nền tảng đó để tiếp cận đối tượng rộng hơn. Bắt đầu các cuộc thảo luận để tìm hiểu người người dùng hiện tại/tiềm năng của bạn đang tìm kiếm điều gì hoặc điều gì khiến họ đang hài lòng/không hài lòng. Ngoài ra, phương tiện truyền thông xã hội là một nguồn nội dung tuyệt vời do người dùng tạo ra, thường là nội dung được tán thành/ủng hộ từ các đồng nghiệp trong ngành.

4) Tiếp nhận đánh giá của khách hàng

Khi mọi người viết đánh giá (review), họ sử dụng ngôn ngữ tự nhiên và mô tả ngắn gọn các ưu điểm/nhược điểm của một sản phẩm/địa điểm/dịch vụ cụ thể. CácnNội dung như vậy giúp Google phân tích và đưa doanh nghiệp này vào trong kết quả tìm kiếm cho các câu hỏi/truy vấn như “phần mềm tốt nhất để kiểm tra xếp hạng với giá cả phải chăng”, “món risotto truffle tốt nhất trong thành phố X”,v.v…

Vì vậy, bất cứ khi nào bạn thấy khách hàng hài lòng, hãy cố gắng khuyến khích họ để lại đánh giá. Đánh giá tích cực cho thấy bạn đang trên đường tiến đến gần các gói địa phương (local packs) và biểu đồ kiến thức địa phương (local knowledge graphs). Hãy đảm bảo bạn hoàn thành Google My Bussiness listing (danh sách doanh nghiệp miễn phí trên Google).

Mối nguy hại từ AI

Nguy hiểm của AI
Mối nguy hại từ AI là điều nhất định phải quan tâm

Trong khi chúng ta tận hưởng sự thông minh của các công cụ tìm kiếm có khả năng cung cấp cho mọi thông tin mà chúng ta cần hay thậm chí là nhiều hơn, vẫn có một số khuynh hướng của AI mà cả người dùng và chuyên viên SEO cần phải lưu tâm:

Thúc đẩy các danh sách hữu cơ/không trả tiền (organic listings)

Rõ ràng là chúng ta đã nói lời tạm biệt với các đường link (blue links) khi tìm kiếm một số thông tin phổ biến. Không gian trong màn hình hiện ra tất cả các loại kết quả từ cơ sở dữ liệu của Google: Knowlegde Graph (thường được cung cấp bởi Wikipedia), Answer Box (hộp trả lời), Image Carousel (Băng chuyền hình ảnh), YouTube Carousel, v.v.

Thúc đẩy các danh sách hữu cơ/không trả tiền (organic listings) - Mối nguy hại từ AI
Thúc đẩy các danh sách hữu cơ/không trả tiền (organic listings) – Mối nguy hại từ AI

Moz đã chạy một số thí nghiệm và họ đã phát hiện ra rằng công cụ SERPs với 10 liên kết xanh (blue links) nhận được khoảng 79% CTR hữu cơ. Khi Knowledge Graph (Sơ đồ tri thức) được phát, CTR hữu cơ giảm xuống còn 25%.
Trên thiết bị di động, bạn thậm chí sẽ không thấy kết quả hữu cơ (organic results) trừ khi bạn thực hiện một số thao tác cuộn:

On mobile organic search results
Thúc đẩy các danh sách hữu cơ/không trả tiền (organic listings) – Mối nguy hại từ AI

Không có kết quả tìm kiếm

Tôi đã đề cập đến xu hướng kỳ lạ này ở đầu bài đăng này. Khi bạn bắt đầu nhập truy vấn của mình vào thanh tìm kiếm, bạn có thể thấy ngay câu trả lời nếu truy vấn của bạn hoàn toàn là thực tế hiển nhiên:

Không có kết quả tìm kiếm - Mối nguy hại từ AI
Không có kết quả tìm kiếm – Mối nguy hại từ AI

Điều này có nghĩa là bạn thậm chí sẽ không đi đến kết quả tìm kiếm nếu truy vấn của bạn đã được thỏa mãn!
Một điều đáng lo ngại khác là thử nghiệm gần đây với kết quả tìm kiếm bằng không: mọi người google cho số thông tin thực tế, ví dụ: current time (thời gian hiện tại) và họ đã thấy điều này:

Không có kết quả tìm kiếm - Mối nguy hại từ AI
Không có kết quả tìm kiếm – Mối nguy hại từ AI

Vâng, đây kết quả trả lại cho họ, một khoảng trống và nút Show all results (hiển thị tất cả kết quả).

Xin đừng quá lo lắng vì thử nghiệm này đã được đóng lại. Mặc dù các công cụ SERP như vậy chỉ được sử dụng để trả kết quả về thời gian, chuyển đổi tiền tệ và tính toán, nếu nó được đưa vào sử dụng, nó cũng có thể được mở rộng các loại kết quả khác. Đối với Google, nó hỗ trợ cung cấp kết quả nhanh hơn, đem lại hiệu quả cao hơn. Nhưng đối với người làm SEO, đây là một thảm họa.

Kết quả được cá nhân hóa quá mức

Có lẽ bạn đã biết rằng hai người dùng khác nhau có thể thấy kết quả SERP khác nhau cho cùng một truy vấn. Thông thường, điều này xảy ra khi người dùng đang ở các vị trí khác nhau và họ tìm kiếm các kết quả dựa trên địa phương. Hoặc khi họ tìm kiếm từ thiết bị di động hoặc máy tính để bàn.

Google tuyên bố rằng họ đã cá nhân hóa tìm kiếm bằng cách tập trung vào vị trí và ngôn ngữ. Nếu bạn thử nghiệm một chút, bạn sẽ thấy rằng nếu đăng nhập vào tài khoản của mình, rất nhiều yếu tố ảnh hưởng đến kết quả tìm kiếm của bạn, như lịch sử duyệt web, trình duyệt, hồ sơ trên mạng xã hội, v.v.

Trong tình huống như vậy, kết quả của bạn bị “thiên vị”. Trong hầu hết các trường hợp, bạn muốn họ “thiên vị” vì kết quả đem lại sẽ đáp ứng mục đích của bạn. Tuy nhiên, đôi khi bạn sẽ cần phải thực hiện một số biện pháp phòng tránh vì bản thân không hoàn toàn cảm thấy thoải mái.

Kết luận

Dựa trên ưu điểm các công cụ tìm kiếm, bạn sẽ hiểu tại sao họ theo đuổi sự phát triển tìm kiếm ngữ nghĩa. Nó có nghĩa là nhiều dữ liệu hơn, ít spam và thủ thuật seo mũ đen, bên cạnh đó là sự hiểu biết sâu hơn về ngôn ngữ tự nhiên và mục đích tìm kiếm. Tất cả những điều này nhằm mục đích nâng cao trải nghiệm tìm kiếm tốt nhất có thể.

Tuy nhiên, bây giờ có thể nói rằng xu hướng tìm kiếm đang thay đổi, dần dần không theo cấp số nhân. Bạn vẫn phải tuân theo các phương pháp tối ưu hóa tương tự, như nghiên cứu từ khóa, xây dựng liên kết, nâng cao UX, v.v. Sự khác biệt duy nhất là bạn cần tối ưu hóa cho cả người dùng và công cụ tìm kiếm, đồng thời giúp các công cụ tìm kiếm hiện có thể hiểu ý nghĩa của truy vấn mà không cần từ khóa chính xác.

Tôi rất mong muốn nhận được ý kiến của bạn để cùng thảo luận về chiến lược nội dung của bạn, kinh nghiệm của bạn để tối ưu hóa tìm kiếm ngữ nghĩa, và quan điểm của bạn với AI. Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi hoặc nhận xét nào, vui lòng tham gia thảo luận.

Nguồn: 4 Ways to Optimize for Semantic Search (SEO PowerSuite)

Tác giả: Valerie Nieche

Dịch giả: Thùy Trang

Từ khóa tìm kiếm: tìm kiếm từ đồng nghĩa, đồng nghĩa với tìm kiếm, search nghĩa là gì, semantic keywords là gìbing knowledge graph api, công nghệ mới truyện cười truyện vui thủ thuật seo thủ thuật keyword kiếm tiền online, từ tìm kiếm trong tiếng anh là gì, đồng nghĩa với tìm kiếm, semantic là gì, knowledge graph là gì, pillar content là gì

Bài viết cùng chủ đề

100 lần tự tìm hiểu cũng không bằng 1 lần được tư vấn




Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *