Czym jest wyszukiwanie semantyczne w Google?

Zdjęcie royalty free z Fotolia

Wyszukiwarka nie tylko dostarcza odpowiedzi na zadane pytania, ale na podstawie zebranych danych wie, które kwestie nurtują użytkownika, jeszcze zanim zostanie o nie zapytana.

Szybki i precyzyjny Koliber

26 września 2013 roku wprowadzono nowy algorytm, który całkowicie zastąpił silnik Google. ,,Koliber” wyszukuje strony nie na podstawie pojedynczych słów, ale całych wyrażeń użytych przez użytkowników. Zatem Google poczynił ogromny krok w kierunku wyszukiwania semantycznego. Jaki to ma wpływ na SEO? Właściciele serwisów powinni skupiać się na dostarczaniu użytkownikom wysokich, wartościowych i obszernych treści, które pomagają zrozumieć wyszukiwany temat i odpowiadać na pytania innych użytkowników sieci. Aby ułatwić proces poszukiwania niezbędnych informacji, należy wykorzystywać wszystkie możliwości wyszukiwarki, a w szczególności dane strukturalne.

Knowledge Graph, czyli dążenie do ideału

Google chce być wyszukiwarką doskonałą i podejmuje właściwe kroki w tym kierunku. W maju 2012 roku w amerykańskiej wersji wyszukiwarki pojawił się Knowledge Graph, znany w Polsce od 2013 roku jako Graf Wiedzy. W odpowiedzi na zapytania użytkowników prezentuje jak najwięcej informacji na dany temat w skondensowanej formie, bezpośrednio na pierwszej stronie wyników wyszukiwania.

Po wpisaniu do wyszukiwarki hasła Adam Mickiewicz pojawia się 10 wyników wyszukiwania. Zaprezentowany po prawej stronie Graf Wiedzy skraca czas poszukiwań informacji na temat poety, prezentując wszystkie najważniejsze fakty na temat jego życia wraz z twórczością w jednym miejscu, bez konieczności klikania w linki i szukania potrzebnych informacji na poszczególnych stronach.

Tajniki Google Analytics 4. Q&A z Maciejem Lewińskim [NAGRANIE WEBINARU]

Jednak to nie wszystko. Na wypadek, gdyby użytkownik szukał informacji na temat innych polskich poetów, wyszukiwarka podpowiada podobne wyszukiwania, umożliwiając w ten sposób pogłębienie wiedzy. Użytkownik może poznać życie i twórczość Juliusza Słowackiego czy też Cypriana Kamila Norwida. Wspomniany Graf tworzy powiązanie poszczególnych treści przekazując zainteresowanym konkretnym zagadnieniem najważniejsze informacje.

Knowledge Graph umożliwia także pogłębienie wiedzy na dany temat. Załóżmy, że chcemy dowiedzieć się więcej na temat Andrzeja Wajdy. Wyszukiwarka przekazuje informacje nie tylko na temat jego życia prywatnego, ale też dorobku w postaci wyreżyserowanych filmów.

Dane przedstawiane przez Graf Wiedzy oparte są na informacjach zawartych w publicznych źródłach takich jak: Wikipedia, Freebase czy CIA World Factbook. Baza jest bardzo rozbudowana i zawiera 570 milionów obiektów i 18 miliardów informacji na ich temat, które są na bieżąco aktualizowane. Obiekty są podzielone na kategorie, do których należą: rzeczy, miejsca, marki, firmy, atrakcje turystyczne, budynki, obiekty geograficzne, zespoły muzyczne oraz filmy.

Podsumowując, Graf Wiedzy rozszerza możliwości wyszukiwania Google w 3 aspektach:

1. Interesujące informacje na dany temat
2. Pogłębienie wiedzy
3. Najważniejsze informacje zawarte ,,w pigułce”

Do najważniejszych czynników wpływających na pojawienie się konkretnego zapytania w Grafie Wiedzy należą:

• Opisywanie obiektów w ten sam sposób
• Używanie ujednoliconego słownictwa w postaci standardu Schema.org
• Wykorzystywanie ujednoliconych formatów (RDF, Microformaty, Microdane, JSON – LD)

Wykorzystanie synonimów

Do prezentowania organicznych wyników wyszukiwania Google wykorzystuje również synonimy. Nie od dziś wiadomo, że używanie tematycznie powiązanych słów kluczowych zarówno w treści strony, jak również w metatagach serwisu, zwiększa prawdopodobieństwo pojawienia się strony w organicznych wynikach wyszukiwania na dane zapytanie. Co prawda ta funkcjonalność nie została jeszcze wprowadzona w polskiej wersji wyszukiwarki, ale warto wiedzieć, że za oceanem Google poszedł o krok dalej.

Weryfikując organiczne wyniki wyszukiwania na zapytanie „SEO specialist” w Google.com, wiele sugerowanych w pierwszej dziesiątce wyników nie posiada frazy odpowiadającej zapytaniu:

Przyjrzyjmy się dokładniej poszczególnym wynikom. Czwarta sugerowana przez wyszukiwarkę Google strona to www.entrepreneur.com/article/227229. Badając serwis pod względem liczby użytych fraz, zarówno w treści serwisu, jak również w metatagach widzimy, że nie została wykorzystana fraza „seo specialist”.

Podobnie wygląda zastosowanie metatagów serwisu:

Pomimo, iż serwis zarówno w metatagach, jak i w treści strony nie posiada wykorzystanego słowa kluczowego z zapytania i tak klasyfikuje się w top 4 organicznych wyników wyszukiwania Google.

Bezpośrednia odpowiedź

Wyszukiwarka Google umożliwia również uzyskanie odpowiedzi na zadane pytania, jeśli posiada w swojej bazie wystarczającą ilość informacji. Wpisując zapytanie „jaka jest stolica Polski” nie musimy już wchodzić na sugerowaną stronę i przeszukiwać strony w odpowiedzi na nasze zapytanie, przed wynikami wyświetlają się nam najważniejsze informację dotyczące Warszawy:

Wyszukiwarka, która rozumie jak człowiek

Google robi wszystko, by stworzyć wyszukiwarkę najnowszej generacji, która myśli podobnie jak człowiek. I tak wpisując w wyszukiwarkę frazę: ciekawe miejsca w Łodzi, widzimy nie tylko wszystkie warte uwagi obiekty, ale także podstawowe informacje o mieście oraz uczelnie i uniwersytety.

Uzyskiwanie tak wielu informacji jest możliwe dzięki bazie danych prowadzonej przez Google na podstawie zapytań użytkowników. Wyszukiwarka tworzy sieć powiązań pomiędzy poszczególnymi hasłami dostarczając użytkownikom odpowiedzi na zadane pytania w zaspokajającej ich ciekawość ilości.

SEMantyczne wyszukiwanie – aspekty techniczne

Wszystkie informacje zamieszczone w sieci są odpowiednio opisywane w sposób zrozumiały dla wyszukiwarek dzięki danym strukturalnym. Zamieszczone znaczniki pozwalają w odpowiedni sposób przedstawić i wyodrębnić poszczególne cechy opisywanych obiektów. Implementacja etykiet danych strukturalnych, nie wpływa na wygląd tekstu zamieszczonego na stronie, jednak pozwala urozmaicić wygląd strony w wynikach wyszukiwania w postaci Rich snippets.

Przed implementacją danych strukturalnych, należy wybrać format znaczników, który będzie wykorzystywany do opisywania elementów na stronie. Są to sposoby oznaczenia treści etykietami w celu opisania konkretnych typów informacji zawartych na stronie. Opisują informacje określonego typu, jak na przykład opinie, wydarzenia, produkty, firmy lub osoby. Każdy z wyróżnionych elementów posiada swoje atrybuty. Na przykład osobie możemy przypisać imię i nazwisko, adres, stanowisko, firmę oraz adres e-mail.

Można dokonać wyboru spośród czterech dostępnych formatów:

• Mikrodane – HTML 5
• Mikroformaty
• JSON-LD
• RDF

Sposobem rekomendowanym przez Google jest implementacja danych strukturalnych za pomocą znaczników mikrodanych.

Wykorzystywanie danych strukturalnych niesie za sobą duże korzyści w postaci Rich snippets, które mogą zwiększyć współczynnik CTR. Należy pamiętać, że nie tylko Google wykorzystuje dane strukturalne do segregowania zawartości strony, zwiększając potencjał implementowanych zmian. Dokonują tego również Bing i Yahoo!. Niestety tylko 17 proc. serwisów w wynikach wyszukiwania posiada elementy Rich snippets. Wzbogacenie wyników wyszukiwania o dodatkowe atrybuty, takie jak: cena, dostępność produktu czy opinie zwiększa CTR, ale nie jest już jedynym powodem do konieczności wykorzystywania tagów semantycznych. To znaczniki danych mogą okazać się kluczowe w lepszym zrozumieniu treści przez wyszukiwarki oraz stać się powodem do wprowadzania jeszcze bardziej inteligentnych funkcji.

Co zatem należy robić?

Przede wszystkim

• stosować synonimy, by zwiększyć widoczność serwisu w organicznych wynikach wyszukiwania;
• dodać rich snippets, by urozmaicić prezentowane wyniki i ułatwić użytkownikom znalezienie informacji;
• zadbać o rozległą i wartościową treść poprzez publikowanie unikalnych artykułów, wpisów.

 

Autor: Piotr Jędrasik, Junior SEO Specialist w Bluerank