Wyszukiwanie semantyczne – co to jest i jak to działa?

Spis treści

1. Czym jest wyszukiwanie semantyczne?
2. Algorytmy Google a semantyka – jak to się ma do SEO?
3. Pozycjonowanie semantyczne – jakie praktyki warto stosować w SEO
4. Podsumowanie

Czym jest wyszukiwanie semantyczne?

Pod pojęciem wyszukiwanie semantyczne kryje się pewna tendencja w wyświetlaniu wyników w SERP. Semantyka to nauka o relacjach języka z rzeczywistością, czyli w dużym uproszczeniu o znaczeniach słów. Obecnie wyszukiwarki zmierzają do tego, aby jeszcze lepiej to znaczenie rozumieć, a w momencie kiedy użytkownik wpisuje daną frazę, wiedzieć w jaki sposób łączy się ona z innymi pojęciami. Dzięki temu odpowiedzią na zapytanie nie będą już tylko strony zawierające daną frazę, ale takie, które w satysfakcjonujący sposób, opowiadają o danym zagadnieniu.

Przestarzałe praktyki SEO, takie jak nadmierne wykorzystanie słów kluczowych, są dobrze znane użytkownikom i często wyśmiewane. Źródło: aszdziennik.pl

Zmienia się zatem myślenie o słowach kluczowych w SEO. Wciąż są one ważne, jednak teraz, zamiast umieszczać je gdzie się da, martwić się o odmianę i naturalność tekstu, należy zająć się intencją użytkownika. Wiedząc, co myśli człowiek, który wpisuje daną frazę, możemy domyślić się jakich treści oczekuje. Google prawdopodobnie też już to wie, więc należy zadbać, aby naszą stronę zakwalifikowało jako adekwatną do zapytania. Jeśli to się uda, mamy szansę na wysoką pozycję, nawet jeśli tekst nie pokrywa się dokładnie z wpisaną frazą.

Algorytmy Google a semantyka – jak to się ma do SEO?

W jaki sposób algorytmy wyszukiwarek są w stanie zrozumieć kontekst danego słowa kluczowego oraz intencję użytkownika? Odpowiedzią jest uczenie maszynowe (machine learning), czyli zdolność maszyn do zbierania danych i automatycznego samodoskonalenia. Co więcej, Google aktywnie działa na rzecz wyszukiwania semantycznego, opracowując rozwiązania oraz technologie, zbliżające wyszukiwarkę do rozumienia zapytań w odpowiednim kontekście i badania powiązań między frazami. W ostatnich latach można wyliczyć kilka kamieni milowych.

The Knowledge Graph

W roku 2012 otrzymaliśmy The Knowledge Graph. To baza wiedzy, w której zebrane zostają informacje o realnie istniejących rzeczach i powiązaniach między nimi. Wszystkie zagadnienia związane z danym pojęciem stają się częścią Grafu Wiedzy. W założeniu mają pomagać w dostarczeniu użytkownikom treści jak najlepiej dopasowanych do zapytania i zawierających kompletne informacje.

Koliber

Aktualizację Koliber (Hummingbird) z 2013 roku można uznać za kontynuację działań związanych z bazą wiedzy the Knowledge Graph. Ponieważ Google zaczęło się uczyć powiązań między frazami i zbierać adekwatne informacje, od wyników wyszukiwania zaczęto oczekiwać, aby były lepiej dopasowane do zapytania pod kątem znaczenia, a nie jak dawniej, ilości pasujących słów kluczowych. Zastosowane wówczas przetwarzanie języka naturalnego spowodowało przetasowanie w rankingach.

RankBrain

Rok 2015 to pojawienie się RankBrain, czyli sztucznej inteligencji opartej silnie na uczeniu maszynowym. Jej zadaniem jest zrozumienie intencji użytkownika oraz analizowanie wyników wyszukiwania, które sprawiają się najlepiej. Potrafi ona wydedukować, czy dana treść stanowi dobrą odpowiedź na zapytanie, nawet jeśli nie zawiera dokładnie tych samych słów kluczowych.

BERT

BERT to skrót od Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Pojawił się w 2019 roku po to, aby pomóc wyszukiwarce jeszcze lepiej rozumieć intencję użytkownika oraz poprawniej odpowiadać na zapytania konwersacyjne (np. „jakie jest największe zwierzę świata”).

MUM

Multitask Unified Model, czyli MUM według Google ma być 1000 razy silniejszy niż BERT. Jego istnienie ogłoszono w maju 2021. Ma on rozumieć i przetwarzać język naturalny, aby odpowiadać nawet na bardziej skomplikowane zapytania. Obwieszczając jego istnienie zaznaczono, że jest on trenowany w 75 językach i potrafi wyodrębnić informacje zarówno z tekstu, jak i obrazu.

Pozycjonowanie semantyczne – jakie praktyki warto stosować w SEO

Paradoksalnie, w momencie kiedy to sztuczna inteligencja rozdaje karty w rankingach, a wyszukiwanie semantyczne za jej sprawą staje się normą, pozycjoner SEO musi myśleć bardziej jak człowiek. Dlatego też obecnie wiele agencji i niezależnych specjalistów skłania się ku nowej tendencji, mniej opartej na słowach kluczowych, a bardziej na otaczającym je contencie.

Pozycjonowanie semantyczne wciąż uwzględnia dobór fraz jako istotny element strategii SEO. Jednak należy podzielić je zgodnie z przypisaną do nich intencją użytkownika i budować wokół nich wartościowe treści, zgodne z tym, czego oczekuje autor zapytania. Można pozwolić sobie na bardziej naturalne użycie słów kluczowych oraz ograniczyć ich wykorzystanie w taki sposób, aby tekst nie wydawał się nimi sztucznie wypchany. W zamian za większą swobodę, trzeba przyłożyć się do tego, aby dostarczyć użytkownikowi porad, odpowiedzi na zadane pytanie i oczekiwanych informacji.

Podsumowanie

• Wyszukiwarki obecnie dążą do tego, aby lepiej rozumieć intencję użytkownika i odzwierciedlać to w SERP. Efektem takiego stanu rzeczy jest wyszukiwanie semantyczne.
• Wyszukiwanie semantyczne bierze pod uwagę kontekst danej frazy i w odpowiedzi wyświetla strony, które nie tylko zawierają konkretne słowa kluczowe, ale także posiadają treści, jakich może oczekiwać autor zapytania.
• Google od lat pracuje nad sztuczną inteligencją i technologiami, które mają pomóc w ulepszeniu wyszukiwania semantycznego. Od stworzenia Grafu Wiedzy w 2012 roku do dziś wprowadzono także aktualizację Koliber, sztuczną inteligencję RankBrain, BERT oraz MUM.
• Pozycjonowanie semantyczne zyskuje na popularności. Nasycenie słowami kluczowymi nie jest już priorytetem. Ważne stało się, aby treści kompleksowo odpowiadały na zapytanie użytkownika.