Google được mệnh danh là bách khoa toàn thư và chưa bao giờ hết làm chúng ta ngạc nhiên với khả năng truy xuất thông tin tuyệt vời. Bạn đã bao giờ tự hỏi tại sao Google lại có thể trả lời đúng tên riêng của một bộ phim mà bạn muốn tìm kiếm chưa? .” một vài từ khóa mơ hồ? Nhờ kỹ thuật tìm kiếm ngữ nghĩa mà Google sử dụng để tối ưu hóa bài viết và từ khóa. Cần làm gì để tối ưu SEO theo kỹ thuật này? Hãy cùng tuhocmarketingonline.info tìm hiểu trong bài viết dưới đây.
Semantic search là gì?
Semantic search là một phương pháp tìm kiếm thông tin dựa trên ý nghĩa và ngữ nghĩa của từ ngữ, thay vì chỉ dựa trên sự khớp từ khóa như trong tìm kiếm thông thường. Nó sử dụng hiểu biết về ngôn ngữ tự nhiên và khả năng hiểu được ý nghĩa của câu để cung cấp kết quả tìm kiếm chính xác hơn.
Trong tìm kiếm thông thường, các công cụ tìm kiếm chỉ tìm kiếm dựa trên từ khóa xuất hiện trong văn bản. Điều này có thể dẫn đến những kết quả không chính xác hoặc không phù hợp vì không xét đến ngữ nghĩa thực sự của câu hoặc văn bản.
Ngược lại, semantic search sử dụng các công nghệ và thuật toán để hiểu ý nghĩa của câu và quan hệ giữa các từ trong văn bản. Nó có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tìm ra ý nghĩa chung của câu để đưa ra kết quả tìm kiếm chính xác hơn. Điều này giúp người dùng tìm kiếm thông tin một cách hiệu quả hơn và nhận được kết quả tương tự với ý nghĩa thực sự mà họ đang tìm kiếm.
Semantic search đang ngày càng phát triển và được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả công nghệ tìm kiếm trên web, hệ thống tìm kiếm trong doanh nghiệp, và các ứng dụng khác liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Tương tự, Google dễ dàng xử lý và cung cấp kết quả chính xác nếu bạn viết sai chính tả. Hãy cùng xem qua ví dụ dưới đây:
Google sử dụng nhiều thuật toán và kỹ thuật khác nhau để cung cấp kết quả tìm kiếm chính xác mà không chỉ dựa trên từ khoá chính xác. Dưới đây là một số thuật toán quan trọng mà Google áp dụng:
- RankBrain: Đây là một trong những thành phần quan trọng của hệ thống tìm kiếm của Google. RankBrain sử dụng học máy (machine learning) để hiểu và dự đoán ý nghĩa của câu hoặc văn bản. Nó có khả năng xử lý các truy vấn mới và không rõ ràng, đồng thời cải thiện khả năng hiểu ý nghĩa của các truy vấn tìm kiếm.
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Đây là một mô hình ngôn ngữ dựa trên kiến trúc Transformer, được Google giới thiệu vào năm 2019. BERT giúp hiểu ngữ nghĩa của từ và ngữ cảnh xung quanh nó trong câu, giúp cải thiện sự khớp ý nghĩa và tìm kiếm các kết quả phù hợp hơn.
- Neural Matching: Đây là một kỹ thuật sử dụng mạng neural để tìm kiếm các kết quả phù hợp dựa trên ý nghĩa tổng thể của truy vấn và nội dung trang web. Nó giúp hiểu được ý định thực sự của người dùng và cung cấp kết quả tìm kiếm liên quan.
- Passage Ranking: Đây là một cải tiến mới của Google, nhằm cung cấp kết quả tìm kiếm chính xác hơn bằng cách xác định và đánh giá các đoạn văn bản (passage) có chứa thông tin quan trọng trong trang web. Điều này giúp cung cấp câu trả lời cho các truy vấn đặc biệt một cách nhanh chóng và trực tiếp.
Các thuật toán và kỹ thuật này chỉ là một số ví dụ và Google tiếp tục phát triển và cải thiện hệ thống tìm kiếm của mình theo thời gian. Mục tiêu là cung cấp cho người dùng kết quả tìm kiếm chất lượng và phù hợp nhất dựa trên ý định và nhu cầu tìm kiếm của họ.
Vai trò của semantic search
Vai trò của semantic search là cải thiện quá trình tìm kiếm thông tin bằng cách hiểu và áp dụng ngữ nghĩa tự nhiên vào quá trình tìm kiếm. Dưới đây là một số vai trò quan trọng của semantic search:
Đưa ra kết quả chính xác với dữ kiện mơ hồ
Với semantic search, một trong những vai trò quan trọng là đưa ra kết quả chính xác ngay cả khi dữ kiện mơ hồ hoặc không rõ ràng. Thay vì chỉ dựa trên từ khoá chính xác, semantic search sử dụng hiểu biết về ngôn ngữ tự nhiên và khả năng hiểu ý nghĩa của câu để tìm ra thông tin phù hợp.
Khi người dùng đưa ra câu truy vấn mơ hồ hoặc không rõ ràng, semantic search có khả năng hiểu ý định thực sự của người dùng và cung cấp kết quả tìm kiếm liên quan. Bằng cách xem xét ngữ nghĩa và ngữ cảnh, semantic search có thể suy ra ý nghĩa chung của câu và tìm kiếm thông tin tương ứng.
Ví dụ, nếu người dùng tìm kiếm “bộ phim hài vui nhộn mới nhất”, dù không chỉ định tên cụ thể của bộ phim, semantic search có thể hiểu rằng người dùng muốn tìm kiếm bộ phim hài mới nhất và cung cấp kết quả liên quan như các bộ phim hài mới được phát hành gần đây.
Tuy nhiên, cần lưu ý rằng khả năng của semantic search còn hạn chế và kết quả cung cấp có thể phụ thuộc vào sự phức tạp và mức độ mơ hồ của câu truy vấn. Đôi khi, việc cung cấp dữ kiện cụ thể hơn có thể giúp đảm bảo kết quả tìm kiếm chính xác hơn.
Xác định mối quan hệ của từ khóa với các nội dung liên quan
Để xác định mối quan hệ của từ khóa với các nội dung liên quan, semantic search sử dụng các phương pháp và thuật toán khác nhau để hiểu ý nghĩa của từ và quan hệ giữa chúng trong ngữ cảnh của văn bản. Dưới đây là một số phương pháp thường được sử dụng:
- Phân tích ngữ nghĩa: Semantic search sử dụng các phương pháp phân tích ngữ nghĩa để hiểu ý nghĩa của từ khóa và các từ khác trong văn bản. Các phương pháp này có thể bao gồm sử dụng từ điển ngữ nghĩa, từ điển đồng nghĩa, hoặc mô hình ngôn ngữ dựa trên học máy để đánh giá và hiểu ngữ nghĩa của các từ.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Semantic search sử dụng các phương pháp NLP để phân tích và hiểu cấu trúc câu, quan hệ giữa các từ, và ngữ cảnh xung quanh từ khóa. Các thuật toán NLP giúp xác định cấu trúc ngữ pháp, chuỗi từ, và các quan hệ ngữ nghĩa như đồng nghĩa, trái nghĩa, hoặc quan hệ ngữ nghĩa khác giữa các từ.
- Word embeddings: Semantic search sử dụng word embeddings để biểu diễn từng từ trong một không gian vector. Các embeddings này giúp xác định sự tương đồng ngữ nghĩa giữa các từ dựa trên khoảng cách trong không gian vector. Nhờ đó, semantic search có thể xác định mối quan hệ ngữ nghĩa giữa từ khóa và các từ trong nội dung liên quan.
- Phân tích cú pháp: Semantic search có thể sử dụng phân tích cú pháp để xác định vai trò và mối quan hệ cú pháp của từ khóa trong câu. Điều này giúp hiểu được cấu trúc câu, các mệnh đề phụ, tân ngữ, chủ ngữ, và mối quan hệ cú pháp khác giữa các từ.
Tổng hợp lại, semantic search sử dụng các phương pháp phân tích ngữ nghĩa, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, word embeddings và phân tích cú pháp để xác định mối quan hệ của từ khóa với các nội dung liên quan.
Nắm bắt nhu cầu người dùng và xu hướng thị trường
Semantic search giúp các công cụ tìm kiếm sao lưu lịch sử tìm kiếm của bạn để cung cấp các kết quả mang tính cá nhân hóa và chính xác hơn trong tương lai.
Khi tìm kiếm từ khóa “pizza”, bạn sẽ nhận được các gợi ý địa chỉ cửa hàng pizza trong khu vực xung quanh vị trí của bạn thay vì công thức làm bánh pizza. Bởi lẽ, google đo lường được tần suất bạn tìm kiếm các địa điểm dịch vụ như rạp chiếu phim, nhà hàng, khu vui chơi cao hơn những nội dung như “bộ phim nào đang hot” hay “hướng dẫn gọi món tại nhà hàng 5 sao”.
Bất ngờ hơn cả, Google có thể điều chỉnh thứ tự kết quả tìm kiếm theo sự thay đổi của nhu cầu người dùng. Tất cả chúng ta đều biết coronavirus là tên của một nhóm virus gây bệnh nhưng trước khi đại dịch diễn ra, chúng ta đều “phớt lờ” loại virus này. Cho đến đầu năm 2020, mọi người bắt đầu tìm kiếm về một chủng virus corona cụ thể (SARs-CoV-2) và trang kết quả tìm kiếm (SERP – search engine results pages) của Google đã có sự thay đổi.
Như chúng ta có thể thấy, tần suất tìm kiếm các trang web chứa chủ đề về “coronavirus” tăng vọt vào cuối năm 2020 (sự tăng trưởng của các đường màu biểu thị cho các trang web nổi bật chủ đề “coronavirus”)
Bạn có thể thấy điều tương tự đối với ngành thương mại điện tử vào các mùa ưu đãi giảm giá như Tết, Giáng Sinh hay Black Friday. Mục đích tìm kiếm trong thời gian này đề cập thường xuyên đến mức giá, thông tin mua-bán sản phẩm thay vì các thông tin đánh giá, review thông thường.
Làm thế nào để tối ưu SEO theo cơ chế Semantic search?
Để nắm bắt nhu cầu người dùng và xu hướng thị trường, các công cụ tìm kiếm, trong đó có semantic search, sử dụng nhiều phương pháp khác nhau, bao gồm:
Tập trung vào chủ đề thay vì từ khóa
Trong semantic search, tập trung vào chủ đề thay vì chỉ đơn thuần là từ khóa là một phương pháp quan trọng để cung cấp kết quả tìm kiếm chính xác và liên quan hơn. Thay vì chỉ dựa trên từ khóa cụ thể, semantic search xem xét ngữ nghĩa và ngữ cảnh để hiểu ý nghĩa chủ đề và quan hệ giữa các từ trong văn bản.
Các phương pháp được sử dụng để tập trung vào chủ đề bao gồm:
- Xác định ngữ nghĩa chủ đề: Semantic search sử dụng phân tích ngữ nghĩa để xác định ý nghĩa chủ đề của văn bản hoặc truy vấn tìm kiếm. Nó có thể xác định các từ khóa chính, từ đồng nghĩa, các khái niệm liên quan và quan hệ giữa chúng để hiểu chủ đề chính.
- Sử dụng mô hình ngôn ngữ: Semantic search sử dụng mô hình ngôn ngữ dựa trên học máy để hiểu và dự đoán ngữ nghĩa của câu hoặc văn bản. Các mô hình này có khả năng xác định các khái niệm và quan hệ ngữ nghĩa giữa các từ trong văn bản, giúp xác định chủ đề chính và liên quan của nó.
- Phân tích ngữ cảnh: Semantic search xem xét ngữ cảnh và quan hệ giữa các từ trong văn bản để hiểu chủ đề. Điều này có thể bao gồm việc xác định các mẫu ngôn ngữ, cấu trúc câu, mệnh đề, hoặc tần suất xuất hiện của các từ và khái niệm liên quan trong văn bản.
- Sử dụng ontologies và graph databases: Semantic search có thể sử dụng ontologies và graph databases để xây dựng mô hình chủ đề và quan hệ giữa các từ khóa và khái niệm. Các ontologies và graph databases cung cấp các khung kiến thức về các khái niệm và quan hệ giữa chúng, giúp xác định chủ đề và liên kết các nội dung liên quan.
Ví dụ, bài viết “Open Graph meta tags” của Ahrefs đạt xếp hạng tìm kiếm cao với hàng trăm keywords trong một bài viết. Người dùng có thể tìm kiếm chủ đề “meta tags” với nhiều từ khóa khác nhau như “og:title”, “og url”, “og:image”… nhưng tất cả những từ khóa này đều là chủ đề phụ (subtopic) của chủ đề chính.
Các từ khóa này có thể được xếp hạng bởi chúng cùng năm trong một bài viết chuyên sâu theo một chủ đề chứ không phải nhiều bài viết đơn lẻ. Content writers có thể sử dụng công cụ xếp hạng từ khóa như Ahrefs để tìm kiếm các subtopic phục vụ cho bài viết chính của mình. Ví dụ, bạn muốn viết một bài viết về “planting tree” và tìm chủ đề này trên Ahrefs, bạn sẽ nhận được thứ tự xếp hạng các subtopics về chủ đề này như:
- how to plant tree
- tree growing condition
- when to plant tree
- how to harvest tree
Tìm hiểu search intent của khách hàng mục tiêu
Để tìm hiểu search intent của khách hàng mục tiêu, có một số phương pháp và công cụ có thể được sử dụng:
- Phân tích từ khóa: Nghiên cứu từ khóa là một phương pháp quan trọng để hiểu search intent. Phân tích từ khóa giúp xác định những từ khóa mà khách hàng tiềm năng thường sử dụng trong quá trình tìm kiếm. Bằng cách tìm hiểu các từ khóa liên quan đến ngành, sản phẩm hoặc dịch vụ mà bạn cung cấp, bạn có thể hiểu được mục tiêu và nhu cầu của khách hàng.
- Sử dụng công cụ tìm kiếm và phân tích: Các công cụ tìm kiếm như Google Analytics, Google Search Console và các công cụ phân tích từ khóa khác cung cấp thông tin quan trọng về search intent. Bạn có thể tìm hiểu về những từ khóa mà người dùng sử dụng để truy cập vào trang web của bạn, xem tỷ lệ thoát và thời gian ở lại của họ trên trang, và xem các trang liên quan mà họ tìm thấy thông qua kết quả tìm kiếm.
- Nghiên cứu thị trường và khách hàng: Nghiên cứu thị trường và khách hàng là một phương pháp quan trọng để hiểu nhu cầu và ý định tìm kiếm của khách hàng. Bằng cách tiếp xúc trực tiếp với khách hàng, đặt câu hỏi, hoặc tiến hành khảo sát, bạn có thể thu thập thông tin về các vấn đề, nhu cầu và ý định tìm kiếm của họ.
- Theo dõi và phân tích kết quả tìm kiếm: Theo dõi và phân tích kết quả tìm kiếm trên trang web của bạn cũng cung cấp thông tin quan trọng về search intent. Xem xét những trang được truy cập nhiều nhất, thời gian ở lại, tỷ lệ chuyển đổi và những hành động khác mà người dùng thực hiện trên trang. Điều này giúp bạn hiểu được ý định và mục tiêu của khách hàng khi tìm kiếm thông tin trên trang web của bạn.
Tạo sự liên kết giữa đường dẫn bài viết
Cả internal link và backlink đều rất quan trọng trong việc tối ưu hóa SEO. Tuy nhiên, việc xây dựng backlink có thể tốn nhiều thời gian và công sức hơn so với việc xây dựng internal link. Vì vậy, xây dựng các liên kết nội bộ là một cách tốt để tăng cường mức độ liên quan theo chủ đề và giúp Google hiểu nội dung của bạn tốt hơn.
Các liên kết nội bộ giúp tăng tính liên kết trong website của bạn, cho phép người đọc dễ dàng truy cập đến các bài viết liên quan và giúp Google tìm hiểu cấu trúc website của bạn. Khi xây dựng liên kết nội bộ, bạn có thể đưa ra các liên kết đến các bài viết liên quan, hoặc đưa người đọc đến các bài viết liên quan để giúp họ hiểu rõ hơn về chủ đề của bạn.
Tuy nhiên, cũng cần lưu ý rằng việc xây dựng các liên kết nội bộ cần phải được thực hiện một cách hợp lý và tỉ mỉ để tránh việc làm phiền người đọc và gây khó khăn trong việc tìm kiếm thông tin.
Cùng xem qua ví dụ về việc liên kết internal links trong 1 bài blog.
Xây dựng topic chính là “Từ khóa SEO”, đi cùng đó là các sub-topics như “So sánh SEO onpage và offpage”, “Tối ưu SEO với long-tail keywords”… Việc thêm link nội bộ các bài viết subtopics giúp Google thấy các bài viết của bạn liên quan đến nhau và dễ dàng đưa ra gợi ý khi người dùng tìm kiếm chủ đề liên quan.
Kết luận
Semantic search là một tiến bộ quan trọng trong lĩnh vực công cụ tìm kiếm, bao gồm cả Google. Để tận dụng semantic search và đạt được vị trí hàng đầu trên trang kết quả tìm kiếm, cần tiến hành nghiên cứu về khách hàng mục tiêu ở mỗi giai đoạn trong quá trình tìm kiếm. Từ đó, xây dựng các chủ đề, phụ đề và từ khóa liên quan mà phù hợp với ý đồ tìm kiếm của họ.