Ingyenes LSI kulcsszógenerátor eszközök SEO íráshoz

A látens szemantikus indexelés egy információ-visszakeresési technika, amelyet jóval az Internet használatba vétele előtt találtak ki. Egy bizonyos ponton, amikor a Google elkezdte javítani rangsoroló algoritmusait, vita támadt az LSI-kulcsszavakról, és arról, hogy azok hasznosak-e a webhely SEO szempontjából.

Ebben a cikkben a látens szemantikai indexelés eredetével és az LSI kulcsszavak fogalmával foglalkozom. És mutatok néhány LSI kulcsszógenerátor eszközt a szövegíráshoz. Élvezd!

Mi az a látens szemantikai indexelés?

A Latent Semantic Indexing, röviden LSI, egy matematikai technika, amely kapcsolatokat talál a szavak között egy dokumentumgyűjteményben. Az LSI segítségével tucatnyi szöveget összehasonlíthatunk, és arra a következtetésre juthatunk, hogy némelyikük téma szerint hasonló. Az algoritmus akkor is hasonlóságot idéz elő, ha a fő téma kulcsszavait nem használják közvetlenül egyes szövegekben.

Más szavakkal,

  • "látens" jelentése "rejtett"
  • a "szemantikai" a "szó jelentésével" kapcsolatos
  • és az „indexelés” az „információ-visszakereséshez” történik

A látens szemantikai elemzés iránti igény akkor jelent meg, amikor a számítógépes kapacitások növekedtek, és a programozók igyekeztek javítani a felhasználók információhoz való hozzáférését. A szöveghez kapcsolódó információfeldolgozás hatékonyabb szemantikai elemzést igényelt. Az LSI technika a szövegelemzés számos kérdésének, nevezetesen a szinonímiának és a poliszémiának a megoldására irányult.

Mik azok a szinonimák?
A szinonímia egy nyelvi kifejezés, amely ugyanazon dolog vagy fogalom különböző szavak létezését írja le. Például arra az útra, ahogy haladsz, számos szóval leírhatod: útvonal, út, meghajtó, átjáró.

Mi a poliszémia?
A poliszémia egy nyelvi kifejezés egy szóra, amelynek több jelentése van. A poliszémeknek azonban különböző jelentései vannak, egymáshoz kapcsolódó jelentései. Vegyük a vezetés szót: vezethetsz egy járművet, vagy hazaviheted a barátodat egy kocsmából, vagy egyszerűen vezethetsz sokáig. A másik dolog az, hogy valakit megőrjíthetsz. A szó jelenthet elhatározást, utazást, széles bérletet a járművekhez, számítógépes részt stb.

Mi a homonímia?
Egy kicsit más jelenség a homonímia, amikor a szavakat ugyanúgy írják (homográfok) vagy hangzanak (homofonok), de más fogalmakat jelentenek, amelyek eredete nem kapcsolódik egymáshoz. Például igeként kell lenni vagy nem lenni, és van méh, mint rovar.

Ezek a nyelvi jelenségek a művészetben és az irodalomban minden szójáték és humor mozgatórugói.

Példa poliszémiára a „barátkozni” kifejezésre
Példa a Blade Runner többszólamú kifejezésére

Mégis, a szinonímia és a poliszémia a fő oka annak, hogy a pontos kulcsszavak nem megfelelőek a keresőmotorok számára.

Az LSI olyan mögöttes szemantikai struktúrákat tár fel, amelyek a megfogalmazás változékonysága miatt elrejthetők vagy eltakarhatók. Ez a technika lehetővé teszi, hogy egy szöveggyűjteményben több dokumentum között hasonlóságokat találjunk, és a keresők számára a legrelevánsabbakat találjuk meg.

Az LSI egy szabadalmaztatott technológia, amelyet 1988-ban adtak ki (és a szabadalom 2008-ban járt le).

LSI leírása:

Az LSI egy terminus-dokumentum mátrixot és egy általános lineáris algebrai technikát, a Singular Value Decomposition (SVD) használ, hogy megtanulja a fogalmi összefüggéseket egy szövegben. Hacsak nem ismeri a mátrixokkal és sajátvektorokkal végzett műveleteket, időbe telhet, amíg megérti, hogyan működik, de itt egy rövid próbálkozás.

LSI Leírás Infografika
  1. Az LSI egy kifejezés-dokumentum mátrix felépítésével kezdődik, hogy azonosítsa az egyedi kifejezések előfordulását egy dokumentumgyűjteményben. A sorok a kifejezéseknek, az oszlopok pedig a dokumentumoknak felelnek meg, a cellák azt jelzik, hogy a szavak hányszor fordulnak elő a dokumentumokban.
  2. A kifejezés-dokumentum mátrix felépítése után megtisztul a stopszavaktól (névmások, szócikkek, funkciószavak), és egyes szóalakok csonkolódnak (az ún. tőképzőt megtörténik, bár lehet, hogy a nyelv számára nem szükséges). A kifejezések most egy zsák-szavas modellben jelennek meg.
  3. A terminus-dokumentum mátrix bejegyzései gyakran becsült fontosságuk alapján súlyozásra kerülnek (például a TF-IDF módszerrel, ezt a továbbiakban ismertetjük).
  4. Ezután SVD-t hajtanak végre a mátrixon, hogy azt három másik mátrixra bontsák. Minden kifejezés és dokumentum ortogonális mátrixokban vektoros ábrázolást kap, az átlós mátrix szinguláris értékeket mutat csökkenő sorrendben. Csak a legnagyobb értékek maradnak meg, a többiek nullára kerülnek. A mátrixredukció k faktorának kiválasztása empirikus, és a gyűjtemény méretéhez kapcsolódik. Így az SVD csökkenti a mátrix méretét, miközben megőrzi a fő szemantikai struktúrákat.
  5. Ezután az adatokat úgy hasonlítjuk össze, hogy a két vektor közötti szög koszinuszát vesszük, amelyet bármely két oszlop alkot (más összehasonlítási módok is vannak, például az euklideszi távolság alapján).

A számítások azonosítják a szövegtörzsben előforduló együttállásokat, segítve a szöveggyűjtemény több dokumentumában közös fogalmak feltárását. Az LSI előnye, hogy segít kiküszöbölni a zajt, és a nagyon ritka TDM-mátrixot alacsony rangú közelítővé alakítja, amely felfedi a közös struktúrákat. Az LSI hiányossága a számítás bonyolultsága.

Ez az LSA-példa animációja a témamodellezési oktatóanyagok bevezetőjéből.

Témamodellezés az SVD oktatóanyaga után
SVD-vel elért témamodellezés

Az LSI segítségével a kifejezéseket kifejezésekkel, a dokumentumokat dokumentumokkal és a kifejezéseket dokumentumokkal lehet összehasonlítani. Konkrétabb esetként a szomszédos kifejezések megkeresésére szolgál (ezek a súlyuk szerint legközelebb álló kifejezések), egy fogalomhoz szorosan kapcsolódó szócsoport megtalálását. Ezek nemcsak szinonimák, hanem ellentétek is lehetnek, vagy egyszerűen csak olyan szavak, amelyek gyakran együtt járnak a fő témával. Az LSI clustering szónak köszönhetően hatékony a dokumentumok keresésében és kategorizálásakor.

Mik az LSI kulcsszavak a digitális marketingben?

Az LSI kulcsszavak olyan szavak, amelyek szemantikailag kapcsolódnak az oldal fő témakulcsához, és számos hasonló szövegben megtalálhatók.

Az LSI kulcsszavak egyszerű megértéséhez vessünk egy pillantást egy véletlenszerű lekérdezésre, például a „klímaváltozás” kifejezésre. Először is gondoljon arra, hogy milyen asszociációk vannak a szókifejezéssel.

Hogyan találhat LSI kulcsszavakat a Google kulcsszóeszközeiből
Példa az LSI kulcsszavakra

Ha beírja a keresősávba, egy csomó különféle oldalt fog kapni. A Google egy kiemelt részletben kiemeli a fogalom meghatározását a Wikipédiából, félkövér betűvel kiemelve az éghajlatváltozással kapcsolatos legfontosabb kifejezéseket: „jégolvadás”, „óceán felmelegedése”, „tengerszint-emelkedés” és „óceán savasodása”.

A keresési eredményoldal alján találunk néhány relevánsabb kifejezést, mint például a "globális felmelegedés", "üvegházhatású gázok kibocsátása" stb. Ezek olyan szavak és kifejezések, amelyek a legtöbb szövegben a legfontosabb kulcsszavaink mellett jelennek meg.
A trükkös kérdés az LSI-vel kapcsolatban...

A keresőmotorok valóban használnak LSI kulcsszavakat?

Mindazok számára, akik azt kérdezik, hogy a Google használ-e LSI kulcsszavakat, egyszer s mindenkorra kap egy rövid választ John Mueller Google képviselőtől:

John Mueller azt mondja, hogy nincsenek LSI-kulcsszavak
Tweet a Google-tól, hogy LSI kulcsszavak nem léteznek

Tehát miért kapcsolódik a Google a látens szemantikai elemzéshez? Biztosan tudjuk, hogy a Google keresője megkülönbözteti a poliszémákat és a szinonimákat. Népszerű lekérdezések esetén a SERP-n legalább több találatnak le kell fednie a téma megközelítőleg ugyanazt a szempontját, mivel a Google sikeresen azonosítja a kulcsszót és megkülönbözteti a poliszémeket (természetesen, ha megadja, de a keresési előzmények alapján is), és még értelmezi is a kulcsszót. a lekérdezés célja a legrelevánsabb szövegek rajzolása.

Keresési eredmények kétértelmű lekérdezésekre
Példa poliszemikus szóra a keresési eredményekben

Sőt, a Google minden nap olyan keresések 15%-át kapja, amelyekkel korábban még nem találkozott. Hogyan kezeli őket?

Az igazság az, hogy aligha lehet említeni olyan Google-kutatást, amely az LSI-kulcsszavakra vonatkozna, és megmutatná, hogy az LSI-t melyik szakaszban valósították meg az algoritmusaiban. Az biztos, hogy manapság a Google fejlettebb természetes nyelvi feldolgozó algoritmusokat használ az egyre bővülő web átvizsgálására. Bill Slawski itt egyértelművé teszi, hogy a Google miért alig használja az LSI-t keresésre, és idézi a 2017-es szabadalmakat, példaként említve, hogy egy újabb Google algoritmus, a RankBrain szóvektoros megközelítésen alapul.

A legújabb algoritmus-frissítések közül a Google a BERT segítségével javítja a keresési eredmények relevanciáját a felhasználói lekérdezések szempontjából. A természetes nyelv feldolgozására szolgáló neurális hálózatot a szövegrészek rangsorolására vagy a videók mély szemantikájának megértésére használják, ami sokkal bonyolultabbnak tűnik, mint az LSI.

Kapcsolódó olvasmányok Google MUM: Keresési frissítések és SEO vonatkozások

Az LSI-t az internet felemelkedésekor találták fel. A mai világháló számára az LSI nem praktikus, nemhogy elegendő.
Egy dolog, amit szem előtt kell tartani, az az, hogy az LSI csak egy a szemantikai elemzés számos technikája közül, a valószínűségi látens szemantikai elemzés, a főkomponens-elemzés, a látens dirichlet-allokáció, a Word2Vec stb. mellett.

Az LSI kulcsszavak szerepe a SEO-ban

Míg az LSI technikát elutasítják, mint túl régi és egyszerű a mai keresési igényekhez, az „LSI kulcsszavak” kifejezést a tartalommarketingesek használják az oldalon végzett optimalizálási munka hatókörének leírására. Szóval, mit érnek az LSI kulcsszavak a SEO számára?

Az LSI kulcsszavak fő előnye, hogy segítségével javíthatja az oldal SEO-ját. Az LSI-eszközök célja nem a Google algoritmusainak módosítása. A szövegelemzésre összpontosítanak, hogy megtalálják a természetesen egymás mellett előforduló szavakat és kifejezéseket a SERP-en már elérhető szövegek alapján.

Az LSI lehetővé teszi a kontextus gazdagítását szemantikailag kapcsolódó kulcsszavakkal. Az LSI-kulcsszavak használata segít a lekérdezés természetes kontextusának megteremtésében, és a téma mélyebb lefedésében. A tartalomírásban egyfajta segítőként kezelheti.

Az „LSI szövegírás” kifejezést a tartalommarketingben használják a kapcsolódó kifejezések tartalomhoz való hozzáadásának folyamatára. Durván szólva, a SEO szövegírás hajlamos megszabadulni az elavult és természetellenes kulcsszókitöltési technikáktól. Inkább a felhasználóbarát tartalom létrehozására összpontosít: a szövegíróknak természetes módon kell megírniuk a szövegeket, és hozzáadott értéket kell teremteniük a felhasználók számára (ugyanaz, amire a keresőmérnökök is törekednek).

Tehát amikor LSI-kulcsszavakról beszélünk, akkor olyan releváns kapcsolódó kulcsszavak keresését értjük alatta, amelyek hozzáadásával javítható a tartalom. Ebben az esetben úgy beszélünk róla, mint a tartalomkészítők által használt marketingfogalomról.

Hogyan találhatok LSI-kulcsszavakat, amelyeket bele kell foglalni a tartalomba?

Először is gondolkodj. Ha szakértő vagy, rengeteg ötletet találhat majd a cikkben. Mi van, ha kifogytál az ötletekből? Használjon kulcsszóeszközöket.

1. Ingyenes eszközök a Google-tól

Az első módszer, amely eszébe jut, amikor LSI-kulcsszavakat szeretne keresni, a Google kulcsszójavaslatainak használata. Ha azonban a Google szokásos kulcsszóeszközeiről beszélünk, nem használhatjuk őket LSI kulcsszógenerátorként, mivel a Google algoritmusai nem a látens szemantikus indexelésről szólnak.

Google javaslatok

Bár a Google automatikus kiegészítése kétségtelenül a legjobb forrás a kulcsszavak felfedezéséhez, nem mindig ezt értjük LSI-kulcsszavakon. Ezenkívül vegye figyelembe a hosszú farkú kulcsszavak és a szemantikus LSI kulcsszavak közötti különbséget. A hosszú farkú kulcsszavak már magukban foglalják a fő kulcsszót, nagy valószínűséggel beleillenek a tartalomba, és valószínűleg ezeket szeretné követni célkulcsszó-kifejezésként. Míg az LSI kulcsszavak egyáltalán nem tartalmazzák a célkulcsszót.

A Google automatikus javaslatai nem éppen a megfelelő eszközök az LSI kulcsszavak megjelenítéséhez
Ingyenes Google kulcsszóeszközök

Az emberek is kérdeznek

A SERP alatt mindig látni fogja az univerzális keresési eredményt, amely az Emberek is kérdeznek mezőként ismert. Ez a hely nagyobb valószínűséggel kínál néhány nagyszerű szemantikailag kapcsolódó témát.

A doboz kibontása közben további kérdéseket és válaszokat fog látni. Minél több kérdést lát, annál több kérdést javasol a Google. A javasolt témák azonban egyre jobban eltávolodnak az alaptémájától.

A PPA mezőben található nyomok nagyszerű választást jelentenek az LSI kulcsszavak közül a mobil hangalapú kereséshez és a GYIK mezőkhöz való optimalizáláshoz.

Google kapcsolódó keresés

Íme egy másik ingyenes kulcsszógeneráló eszköz a Google-tól. A keresési eredményoldal alján tekintse meg a Kapcsolódó keresések eredményeit, vagyis azokat a témákat, amelyek a fő keresési kifejezés mellett a leggyakoribbak. Hasonló keresések során talál néhány jó altémát, amelyekkel hozzáadhatja főbb tartalmához, és mélyebbé teheti cikkét. A szinonimák és a kapcsolódó kifejezések nagyszerű módja a tartalom gazdagításának.

Google Képek

A Google Képek egy másik egyszerű módszer a kulcsszavak címkék segítségével történő megtalálására. Az eszköz a legnépszerűbb rövid farkú kulcsszavakat javasolja, amelyek szemantikával szorosan kapcsolódnak a célkulcsszóhoz, és bőségesen jelennek meg a képi eredményekben.

A Google Képek címkéket jelenít meg, amely a legközelebbi eszköz az LSI kulcsszavak megtalálásához
Kulcsszavas keresés a Google Képek segítségével

Kapcsolódó olvasmány: 20+ ingyenes kulcsszókutató eszköz

2. XLSTAT

Az akadémiai kutatások egyszerű LSI kulcsszógeneráló eszköze az XLSTAT, az Excel kiegészítője. Az XLSTAT kéthetes ingyenes próbaverziót kínál a kipróbáláshoz, valamint egy bemutató táblázatot, amely bemutatja, hogyan kell alkalmazni az LSI-t a dokumentum-távú mátrixra.

Először is létre kell hoznia a DTM-et bináris értékekkel a szövegekben előforduló szavakhoz. Ezután, ha az XSTAT aktiválva van az Excelben, lépjen a Speciális szolgáltatások elemre (a + gomb megnyomásával), és válassza a Szövegbányászat > Látens szemantikai elemzés lehetőséget. Folytassa az adatokhoz szükséges beállítások megadásával, majd kattintson az OK gombra az alkalmazáshoz.

Az LSA eredményei az XLSTAT-ból
LSA eredmények az XLSTAT-ból

Az eszköz biztosítja azoknak a témáknak a listáját, amelyeket az LSI-eszköz az adatokból kivált. Az eredmények minőségének gyors értelmezéséhez az eszköz egy scree plot-ot generál, amely sajátértékeken és kumulatív változékonysági százalékon keresztül méri a témák fontosságát. Vannak a kifejezések és a dokumentumok közötti kapcsolatok vizualizációi is.

3. LSI grafikon

Az LSI Graph egy szép szemantikai kulcsszóeszköz, amely önmagáért beszél. Lehetővé teszi napi 10 keresés elvégzését ingyenesen. Csak keresse fel a webhelyet, illessze be a kezdő kulcsszót, és megjelenik az LSI kulcsszavak listája, valamint SEO statisztikák, amelyek segítenek kiválasztani a legígéretesebb kulcsszókifejezéseket. Az eredmények egy csomó ötletet hoznak, amelyekkel több témával vagy funkcióval gazdagíthatja a tartalmat.

Az LSI Graphban megtekintheti a kulcsszó keresési mennyiségét, a kattintásonkénti költség költségeit és a trendeket egy adott időintervallumban. Az LSIGraph LSI-kulcsszavak keresését hajtja végre saját, saját fejlesztésű mérési módszerével, amelyet látens szemantikai értékként (LSV) ismerünk. A jobb oldali munkaterületen a legjobban teljesítő tartalmakat láthatja aktív hivatkozásokkal, amelyekkel gyorsan megtekintheti őket.

LSI kulcsszavak keresése LSIGraph segítségével
LSIGraph műszerfal

Az LSI Graph prémium szolgáltatásokat is kínál, beleértve a tömeges kulcsszókezelést és a Semantic Writer eszközt. Az eszköz lehetővé teszi a tartalom alkalmazáson belüli optimalizálását, LSI-kulcsszavak generálását és a tartalom melletti megtekintését, mérheti a szószámot, a kulcsszósűrűséget stb. Valójában a Semantic Writer segítő kezet nyújt a SEO szövegíróknak, különös tekintettel a kutatásra. LSI kulcsszavak.

4. Kulcskeresés

A Keysearch egy másik ingyenes eszköz a tartalomhoz tartozó LSI kulcsszavak felfedezésére. Az eszköz mögött meghúzódó kulcsszókereső algoritmus végigmegy a Google keresési eredményeinek első oldalán a fő kulcsszóra vonatkozóan, és elemzi az összes rangsoroló oldalt, hogy megtalálja az azokon leggyakrabban használt szavakat és kifejezéseket.

Ismét megkapja az összes kulcsszókutatási statisztikát, például a keresési trendeket, a CPC-költségeket, és még a kulcsszó SERP-ben rangsorolt ​​domainek erősségét is, a linkekkel, az organikus forgalommal és a közösségi média népszerűségével együtt.

A Keysearch egy Content Assistant eszközt kínál, amely a mélyelemzési funkció algoritmusát használja. Újabb szintet ad az LSI kulcsszavak megtalálásához. Az eszköz tartalmazza a kapcsolódó Google-kereséseket, valamint a Google első találatához vezető kulcsszavakat. Így megtalálhatja a legjobb oldal legjövedelmezőbb kulcsszavait, amelyek a legtöbb organikus forgalmat vonzzák a webhelyre.

LSI kulcsszavak keresése a Keysearch segítségével
Keysearch irányítópult

Így a Keysearch egyesíti a kutatáshoz használt kulcsszóeszköz jellemzőit egy tartalomíró eszközzel, amely segít a SERP elemzésen alapuló tartalom létrehozásában. Ez egy egyszerű és egyszerű módja annak, hogy LSI-kulcsszavakat generáljon, amelyeket hozzáadhat a tartalomhoz, amelyeket automatikus elemzések vonnak le a legmagasabb rangú eredményekből, a Google kapcsolódó kereséseiből és a kérdésmezőkből.

5. Tartalomszerkesztő

Ez a lépés megköveteli WebSite Auditor. Most ingyen letöltheti. Letöltés WebSite Auditor

A Content Editor a WebSite Auditor részét képezi, amely a SEO PowerSuite szoftver egy olyan eszköze, amely egyesíti a webhelyrobot és a tartalomoptimalizáló alkalmazás funkcióit. A tartalomkészítéshez a WebSite Auditor külön modullal rendelkezik az egyes oldalak auditálására, valamint az intelligens írássegéd eszközzel az oldalak alkalmazáson belüli optimalizálására.

Az LSI kulcsszavak megtalálásához indítsa el a Webhely-ellenőrzőt, és lépjen az Oldalnaplózás > Tartalomszerkesztő modulba. Nyomja meg a + gombot az optimalizálni kívánt oldal URL-jének hozzáadásához (a meglévő vagy az új oldal), majd folytassa a célkulcsszó hozzáadásával az oldalhoz.

A Tartalomszerkesztő eszköz elemzi a SERP-t a legmagasabb rangú oldalakra vonatkozóan, és oldaloptimalizálási tippeket ad.
A főablakban lesz a szerkesztési terület, ahol létrehozhatja a tartalmat, és megtekintheti az optimalizálási pontszám javulását a jobb oldalon, az alkalmazáson belül.

Alternatív megoldásként a tartalomkészítők számára lehetőség van arra, hogy az ajánlásokat PDF-fájlba exportálják, és átadják őket más íróeszközben való használatra.

A kulcsszószám mező szerkeszthető. Megtekintheti az oldalon a meglévő kulcsszavak gyakoriságát, és azt, hogyan javíthatja azt több vagy kevesebb kulcsszó használatával. Ezt a mezőt manuálisan is szerkesztheti (és több LSI-kulcsszót is hozzáadhat manuálisan).

A WebSite Auditorban van egy speciális TF-IDF eszköz, amely a „Term Frequency – Inverse Document Frequency” rövidítése. A TF-IDF egy kulcsszó-kifejezés fontosságát méri úgy, hogy összehasonlítja azt a kifejezés gyakoriságával számos dokumentumban. Ez a tartalomelemzési technika alapvetően ugyanazokat a lépéseket követi, mint az LSI az SVD alkalmazása előtt. Míg az LSI megtudja, hogy mely témák melyik dokumentumhoz közösek egy szöveggyűjteményben, a TF-IDF egyszerűen mérlegeli bennük a kifejezéseket.

TF-IDF képlet

A Tartalomszerkesztő TF-IDF eszközének szépsége abban rejlik, hogy világosan megjelenített grafikonokon jeleníti meg a szóhasználatot. Megmutatja az átlagos kulcsszavak számát a versenytársak oldalain, és kiszámítja az oldalon használandó kulcsszavak számát. A gyorsjavaslat eszköz azt javasolja, hogy adjon hozzá egy új kulcsszót, vagy használjon kevesebb kulcsszót a kulcsszótömörödés elkerülése érdekében.

A Tartalomszerkesztő ajánlott számú kulcsszót kínál a tartalomban, amelyeket a legjobb versenytársak tartalmából vettek, és a TF-IDF paraméterrel szűrtek. Kibonthatja a versenytársak listáját, és láthatja az URL-eket, valamint azt a forgalmat, amelyet az oldal a célkulcsszó organikus keresésével szerzett. Megtekintheti az oldal egyszerű szöveges verziójának előnézetét közvetlenül az eszközben, vagy továbbléphet a webhelyre az eszközből származó gyorshivatkozással.

A tartalomelemzés befejeztével az eszköz olyan témákat és kérdéseket javasol, amelyeken érdemes elidőznie a tartalomban, közvetlenül a Google SERP-ből ( "Az emberek is kérdeznek" szakasz) húzva. Ez segít abban, hogy több témaötletet alkosson, és alaposabban lefedje fő témáját.

Ahogy folyamatosan új tartalmat ad hozzá, az egyes kulcsszavak súlya az általános szószámhoz képest változik. Egy speciális Word felhő widget szemlélteti a kulcsszavak súlyát a tartalomban.

Hogyan építhetek be LSI kulcsszavakat a tartalomba?

A kapcsolódó szavak és kifejezések említése javíthatja a helyezéseket? Nem pontosan, a hatás nem garantált. Releváns kulcsszavakat ad hozzá a tartalomhoz, és kibővíti a témát, mélyebben foglalkozik vele. Mindeközben több kulcsszót kap az oldalon, és a célkulcsszavakat továbbfejlesztett kontextus támogatja. A keresési algoritmusok felfedhetnek néhány további lekérdezést, amelyekre az oldalak irányulnak. Ez relevánsabb organikus forgalmat irányít webhelyére, és általánosságban hozzájárul az online láthatósághoz. De milyen további kulcsszavak a legjobbak az oldaloptimalizáláshoz?

  • Kezdje alapos kulcsszókutatással: vizsgálja meg, hogy milyen LSI-kulcsszavak vannak jelen a versenytársak oldalain, valószínűleg kulcsszóhiányokat talált a céloldalakon a versenytársak oldalaihoz képest.
  • Válassza ki a legjobb LSI kulcsszavakat: nézze meg a teljes havi keresést és forgalmat, amelyet a szavak generálnak a versenytársak oldalain, fedezze fel a kulcsszavak keresési szándékát.
  • Kerülje el a kulcsszótömeget: a célkulcsszavakkal ellentétben az LSI kulcsszavak kulcsszavainak gyakorisága nem számít. Emellett a baj akkor is adódhat, ha túlzásba viszi, és a bekezdés kulcsszóval tömöttnek tűnik. Tehát csak győződjön meg róla, hogy belefoglalta a témát, és megfelelően fejlesztette az azt olvasó felhasználók számára.
  • Összpontosítson a felhasználói élményre: először is, az LSI-kulcsszavaknak csökkentett visszafordulási arányt kell garantálniuk, mivel a célkulcsszó körüli kontextus egyértelműbb, és kevesebb az irreleváns megjelenítés és kattintás.
  • Gondoljon jobb belső linkelésre: használjon LSI kulcsszavakat a belső hivatkozási horgonyok közelében (legalábbis cikkének ugyanabban a bekezdésében). Bár ez a tipp a korai évekre nyúlik vissza, amikor a keresőoptimalizálók azt feltételezték, hogy a Google LSI-t használt a kulcsszavak mérlegelésére a horgonyszöveg körül, azt látjuk, hogy az oldalon található legfontosabb horgonyok befolyásolhatják a keresési eredmények jellemzőit, különösen a belső linkeket.

Ha fontolóra veszi az LSI kulcsszavak használatát a digitális marketingben...

Függetlenül attól, hogy a keresőmotorok használnak-e LSI-t manapság, az LSI-kulcsszavak fogalmát a keresőoptimalizálók a tartalom létrehozásának elősegítésére használják. Az LSI-kulcsszavak szerepének megértésével hatékonyan beépítheti őket kulcsszóstratégiájába. Ne feledje, hogy a Google algoritmusai több száz rangsorolási tényezőt használnak, ahol a tartalom a király.

Bármilyen kulcsszókereső eszközt vagy technikát is alkalmaz, csak a kiváló minőségű tartalom létrehozására koncentráljon. Ne kételkedjen a hosszan tartó olvasmányok értékében, mert a nagyszerű tartalmak szavazatot kapnak, és a keresőmotorok is látják.

Article stats:
Linking websites N/A
Backlinks N/A
InLink Rank N/A
A Seo SpyGlass adatai: próbáld ki az ingyenes backlink-ellenőrzőt.
Kérdései vagy észrevételei vannak?
Huge SEO PowerSuite sale is coming DECEMBER 10-12 DECEMBER 10-12