Post by account_disabled on Dec 26, 2023 10:43:17 GMT
比 100 万个转化率可疑或难以达到的通用低或中等竞争关键字更有价值。此外，无论如何，你的竞争对手都是在这些关键词之后，因为他们使用与你相同的SEO 堆栈进行关键词研究。 关键字搜索量的想法强调了您应该针对关键字优化页面的事实。如果您不知道特定关键字的搜索量，如何制定适当的需求策略？ 如何利用知识图构建正确的SEO需求策略 错误的。要为没有用户数据可供利用的在线搜索者建立适当的需求，帮助您了解您的主题与其他感兴趣的主题之间的关系以及如何使用这些连接构建智能、数据驱动的内容策略。 我们人类没有能力全面审视网络，因为网络上经常产生超过 10 亿个页面。我们无法像机器那样认识到紧密相连的概念。在短时间内分析大量数据是我们的本性和方式。这就是为什么我们必须寻求机器及其人工智能能力的帮助。
利用人工智能和语义技术培养实验心态 例如，在 WordLift，我们前段时间尝试 手机号码数据 了先进的人工智能和语义技术，并利用它们的能力通过分析意图和我们可以捕获的内容之间的语义相似性来创建适当的标题标签（这在针对适当需求进行构建时非常重要） 。 这里有两个有趣的观点。 第一个是利用“语义树”的力量，或者更好的是，我们应该说是使用维基数据 P279 属性（子类）的有向图。这就是 SPARQL 语句的样子 -> ht我们与实体 Q180711 – SEO合作。这是术语有向图的样子 -> link。这样，我们实际上可以使用此输出来开始雕刻消除歧义的基于实体的 SEO 的需求。 综上所述，我们打算提供一个初始概念，然后从该概念构建有向图，以获得知识图谱世界中存在的所有连接概念。与传统关键词搜索平台相比，这提供了一种以更加结构化、智能和可靠的方式获取相关概念的独特方式。
另一种选择是使用embeddings，我们可以利用语义的力量来查找相关上下文，使用 Web 服务查询 Wikidata 知识图中实体的嵌入。通过使用这两种方法，我们应该能够回答两个问题： 事物和概念在维基数据和 DBpedia 等巨型图表中是如何联系起来的？ 我们有什么库存——我们的内容知识图中有哪些内容以及我们真正的权威在哪里？ 无论知识领域如何，这两种方法都可以很好地扩展，并帮助我们解码语义树。这就是为什么我们 WordLift 定期投资建设内部能力和工具，以支持我们的 研究和内容制作工作。 这是我们的业务示例，我们可以与您一起分析。如果你搜索[“ seo知识图谱”]、[“搜索引擎优化知识图谱”]和[“营销知识图谱”]，自2004年以来，没有人在全球范围内搜索它们。根据该数据和传统知识图谱关键词研究过程中，这些概念不够有吸引力，绝对不值得研究和投资。
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