Üksusepõhine sisustrateegia: Teemade omamine vektori- ja teadmusruumides

Tänapäeva otsingumootorid ja tehisintellekti assistendid käsitlevad sisu kui üksuseid – reaalseid asju maailmas – mis on omavahel seotud suhete, mitte ainult märksõnade loeteluga. Google’i insenerid selgitavad, et teadmusgraafik (Knowledge Graph) loodi, et mõista „reaalse maailma üksusi ja nende omavahelisi seoseid: asju, mitte sõne” (blog.google). Praktikas tähendab see, et edukas sisu peab selgelt nimetama teie teemavaldkonna inimesi, kohti, tooteid, kaubamärke ja ideid (üksusi) ning näitama, kuidas need omavahel seostuvad. Tehisintellekti assistendid kasutavad seejärel neid üksuste seoseid, et teie lehti täpselt valida ja viidata (hendricks.ai) (www.quicksprout.com). Näiteks leidis üks uuring, et paljude selgete üksustega lehti valiti tehisintellekti loodud kokkuvõtete allikateks palju tõenäolisemalt (www.quicksprout.com).

Käesolevas artiklis selgitame, kuidas üksuse kajastus ja seosed mõjutavad tehisintellekti viiteid. Näitame, kuidas leida peamisi üksuseid, kasutades avalikke teadmusallikaid (nagu Wikidata või Google’i teadmuspaneelid), kuidas neid teemagraafikus kaardistada ja kuidas oma sisu puuduvate osade osas auditeerida. Lõpuks saate plaani keskuse- ja kodarate sisustrateegia jaoks, kontrollnimekirja lehtede optimeerimiseks üksuste ümber ja reeglid sisemiste linkide loomiseks. See aitab tagada, et tehisintellekti otsingutööriistad näevad teie veebisaiti autoriteetse teabevõrgustikuna.

Miks üksused on tähtsamad kui märksõnad

Nagu SEO ekspert Montana Thomas rõhutab, püüavad Google ja tehisintellekti süsteemid „mõista veebi üksuste võrgustikuna” (teemad, kaubamärgid, inimesed, kohad), mitte eraldiseisvate märksõnadena (www.quicksprout.com) (www.quicksprout.com). Teisisõnu, otsingumootorid modelleerivad mitte ainult lehel olevaid sõnu, vaid asju, millele need sõnad viitavad. Digitaalteadmuse ettevõte Yext selgitab samamoodi, et kaasaegne otsing ei vaata enam pelgalt sõnu; selle asemel mõistab see, mis teie bränd tegelikult on ja kuidas see reaalmaailma teiste asjadega seostub (www.yext.com).

See nihe on põhjuseks, miks ainuüksi märksõnadest enam ei piisa. Teil võib olla leht täis märksõnu, kuid kui see ei kinnita neid fraase selgelt reaalse maailma üksuste külge, ei pruugi tehisintellekt seda usaldusväärse allikana näha. HOTH SEO blogi kasutab abivalmis analoogiat: „märksõnad on isoleeritud punktid, üksused aga sidusad võrgustikud” (www.thehoth.com). Praktikas hindab tehisintellekti vastuste mootor teie sisu kõrgemalt, kui see leiab palju defineeritud üksuseid ja nende seoseid, mitte ainult korduvaid termineid. Näiteks, kui teie saidil on selged struktureeritud faktid mahepõllumajanduse, mulla viljakuse ja jätkusuutliku põllumajanduse kohta, on tehisintellektil tõenäolisem teid viidata seotud teemadel, kui et te lihtsalt kordate „mahepõllumajandus” lausest lausesse.

Ametlikud allikad kinnitavad seda: Google’i 2012. aasta teadmusgraafiku (Knowledge Graph) käivitamine oli suunatud sellele, et otsing liiguks „asjadele, mitte sõnede” poole (blog.google). Teadmusgraafik on tohutu andmebaas reaalmaailma üksuste (inimesed, kohad, asjad) ja nendega seotud faktide kohta. Google’i blogi märkis, et see sisaldab üle 500 miljoni üksuse ja 3,5 miljardi fakti ning seose (blog.google). Otsides püüab Google leida oma graafikust õige üksuse ja näidata sellega seotud fakte (nagu nimi, kirjeldus, seotud inimesed), mitte ainult märksõnade vastavust (blog.google) (support.google.com). Lühidalt, otsingumootorid ja tehisintellekti assistendid „ei loe sisu nagu inimesed” – nad eraldavad üksusesignaale, et luua struktureeritud pilt (hendricks.ai).

Peamine järeldus: Otsing ja tehisintellekt kasutavad üksusepõhist mõistmist. Sisustrateegia peaks tagama, et iga leht keskendub selgelt identifitseeritud üksustele ja nende seostele. Nii saab teie sait osaks teadmusgraafikust ja seda hakatakse viitama.

Peamiste üksuste leidmine oma nišis

Esimene samm on tuvastada üksused (inimesed, kaubamärgid, kontseptsioonid, meetodid, mõõtmised jne), mis teie teemat defineerivad. Head allikad selleks on avalikud teadmusgraafikud ja otsingutulemuste paneelid:

Wikidata (ja Vikipeedia): Wikidata on tohutu avalik üksuste andmebaas. Kõik Vikipeedia artiklid on seotud Wikidata üksusega, mis loetleb seotud teavet ja seoseid. Wikidata avaleht nimetab end „vabaks teadmusbaasiks 121 604 485 andmeüksusega” (www.wikidata.org). Saate otsida Wikidast teemade kaupa, et näha peamist üksust ja selle seotud atribuute (sildid nagu „asutatud”, „publikatsioonid” jne). Näiteks, kui otsite Wikidatast oma valdkonna tehnilist terminit, leiate selle üksuse lehe koos selle kohta käivate väidetega (sait on muudetav, kuid põhiliste faktide osas usaldusväärne). Wikidata või Vikipeedia kasutamine uurimistöös aitab esile tuua seotud üksuseid, mis muidu võiksid märkamata jääda.
Otsingu teadmuspaneelid: Kui otsite Google’ist teemat, ilmub sageli Teadmuspaneel või üksusepaneel (tavaliselt paremal pool). Need paneelid loetlevad võtmeandmeid: kuupäevad, asutajad, seotud nimed. Google kinnitab, et paneelid ilmuvad „kui otsite üksuseid (inimesed, kohad, organisatsioonid, asjad), mis on teadmusgraafikus” (support.google.com). Näiteks kuulsa teadlase otsimine näitab tema sünnikuupäeva, seotud asutusi, auhindu jne. Tehes näidisotsinguid oma niši kohta (nt tööriist või isik), saate märkida paneelil loetletud üksused. Need paneeli kirjed on vihjed – asjad, mida Google peab selle teema jaoks oluliseks.
Teemaga seotud allikad: Valdkonna sõnastikud, ametlikud andmekogud või kataloogid võivad samuti üksuseid esile tuua. Näiteks meditsiinisaidil võidakse kasutada Wikidatat või UMLS-i; tehnoloogiablogis võidakse uurida DBpediat. Isegi „Inimesed küsivad ka” jaotis või seotud otsingusoovitused võivad termineid esile tuua. Eesmärk on koguda kõik kontseptsioonid, mida tehisintellekti süsteem peab asjakohaseks.

Üksuste kogumisel pange tähele mitte ainult põhiteemasid (teie niši peamisi termineid), vaid ka seotud asju: kaubamärgid (ettevõtete või toodete nimed teie nišis), inimesed (eksperdid või asutajad), meetodid (tehnikad või alateemad), mõõtmised või andmed (statistika, standardid, ühikud) ning asukohti või sündmusi, kui need on asjakohased. Need saavad teie teemagraafiku sõlmedeks.

Teemagraafiku kaardistamine

Kui teil on üksuste loend, korraldage need teemagraafikuks (nimetatakse ka semantiliseks või üksusegraafikuks). Lihtsamalt öeldes on see graafik nagu kaart: iga üksus on sõlm ja seotud üksused on omavahel servadega ühendatud. Te loote keskused (peamised sõlmed) ja kodarad (seotud sõlmed).

Tuvastage keskuse üksused: Need on teie esmatähtsad kontseptsioonid. Näiteks, kui teie nišš on „linnaaiandus”, võivad keskused hõlmata linnaaiandust, hüdropoonikat, kogukonna aiandusprogramme jne. Keskused hõlmavad tavaliselt laiu teemasid, mis on teie sisule kesksed.
Leidke toetavad üksused: Iga keskuse jaoks määrake seotud alateemad ja atribuudid. Näiteks linnaaianduse puhul võivad seotud üksused hõlmata konkreetseid aiandusmeetodeid (nt „hüdropoonika”), taimi (nt „tomatid”), tööriistu (nt „kõrgpeenrad”) ja organisatsioone või inimesi (nt „Aednike Meistriprogrammid”). Need on keskuse kodarad.
Joonistage seosed: Graafikus ühendage keskused ja kodarad. Märkige seosed oma märkmetes (nt „on tüüp”, „asutatud”, „kasutatakse” jne). Näiteks Linnaaiandus — sisaldab meetodit → Hüdropoonika; Hüdropoonika — nõuab → „Toitelahus”; isiku üksus nagu „Mel Bartholomew” võib ühenduda läbi loodud → „Ruutmeetri Aiandus”. Need servad aitavad teil näha, kuidas sisuteemad peaksid omavahel seostuma.
Lisage atribuudid: Mõned graafiku servad on pigem atribuudid kui alateemad. Iga üksuse kohta loetlege põhilised atribuudid, mida lehed peaksid mainima. Isiku puhul võivad atribuudid olla amet, märkimisväärne töö. Toote puhul hind või funktsioonid. Nende salvestamine tagab, et te ei jäta tähelepanuta lihtsaid fakte, mida tehisintellekt viidete jaoks kasutab.

See teemagraafik on planeerimisvahend. See näitab ühe pilguga, milliseid teemasid ja kuidas te peaksite käsitlema. Sisustrateegia seisukohalt on keskuse- ja kodarate või samba-klastri plaan otseselt tuletatud sellest graafikust. Keskused saavad sambalehtedeks ja kodarad tugilehtedeks.

Sisu auditeerimine üksusegraafiku alusel

Teemagraafik käes, auditeerige oma olemasolevat sisu, et leida lünki (puuduvad keskused või kodarad) ja nõrku kohti. See tähendab kontrollimist:

Üksuse olemasolu: Kas igal teie kaardi keskuse- ja kodaraüksusel on vastav leht või jaotis? Kui kogukonna aiad on võtmesõlm, kuid teil pole sellele pühendatud lehte, on see lünk. Isegi kui te seda mainite, võite vajada täielikku lehte või sügavat jaotist.
Seoslingid: Kas igal lehel on seotud üksused lingitud või arutatud? Näiteks, kas teie peamisel „Linnaaianduse” keskuse lehel mainite ja lingite „Hüdropoonikat” ja teisi kodaraid? AI süsteemid ootavad linkide võrgustikku, mis peegeldab teie graafikut.
Atribuudid ja faktid: Kontrollige, kas olete lisanud iga üksuse kohta põhilised atribuudid (kuupäevad, nimed, mõõtmised). Näiteks, kui on loetletud „Mel Bartholomew”, kas teil on tema organisatsiooni asutamise kuupäev või aasta, millal ta midagi avaldas? Puuduvad pisifaktid võivad nõrgendada üksusesignaale.
Kajastuse tasakaal: Mõned üksused võivad olla üleesindatud (nt mainitud mitu korda), samas kui teised on napid. Liiga suur keskendumine kitsastele terminitele võib killustada autoriteeti. Tasakaal tähendab iga põhiüksusele piisava kohaloleku tagamist.

Teostage see audit, käies läbi oma graafikuloendi ja märkides ära olemasoleva sisu. Paljud SEO tööriistad või tabelarvutid saavad aidata teemasid lehtedele jälgida. Eesmärk on tuvastada puuduvad keskused (peamised teemad ilma sambaleheta) ja puuduvad servad (olulised seosed või üksused, mis pole käsitletud). Kui need on tuvastatud, saavad neist uued sisuloomeülesanded.

Keskuse- ja kodarate sisustrateegia loomine

Üksuse keskuse- ja kodarate plaan tähendab iga peamise üksuse määramist „keskuse” lehele, millega on seotud „kodarate” lehed. Siin on, kuidas seda rakendada:

Loo või täiusta keskuse lehti: Need on iga esmase üksuse autoriteetsed lehed. Näiteks, kui Elektrisõidukid on keskus, peaks selle leht täielikult defineerima, mis elektrisõidukid on, miks need olulised on, kuidas need töötavad. See leht peaks mainima enamikku seotud üksustest (brändid, akud, laadimine).
Arenda kodarate lehti: Iga kodar on konkreetse seotud üksuse detailne kirjeldus. Elektrisõidukite all võivad kodarad hõlmata Tesla Model 3, EV laadimisstandardid või Elektriauto akud. Iga kodar keskendub ühele aspektile, kuid lingib tagasi keskusesse ja võimalik, et ka üksteisele.
Loo loogilised lingid: Keskuse leht peaks linkima igale kodarale ja kodarad peaksid linkima keskusesse ning vajadusel üksteisele. Kasuta ankroteksti, mis vastab üksuse nimele. Näiteks elektrisõidukite keskuse lehel linkige Tesla lehele tekstiga „Tesla Model 3 on üks populaarne elektrisõiduki mudel.” See annab Google’ile teada, et Tesla Model 3 on EV-de alla kuuluv üksus.
Planeeri sisuloome: Kasutage oma auditi tulemusi uute keskuste/kodarate prioriseerimiseks. Käsitlege esmalt kõige olulisemaid puuduvaid üksusi. Planeerige ka olemasolevate lehtede uuendusi, et lisada vajalikke üksuste detaile.

Selle plaani selge kaardi-skeem (isegi lihtne diagramm) tagab, et kõik meeskonnaliikmed mõistavad, milline leht on millise üksuse kohta ja kuidas need kokku sobivad. Struktureerige oma sait/traatkonstruktsioon nii, et üksuste keskused asuvad loogilises kohas (näiteks kategooria vanemlehed) ja kodarad on alamlehed või lingitud artiklid. See struktuurne selgus aitab roomikutele ja tehisintellektil teie kavandatud struktuuri järgida.

Lehesisene üksuse optimeerimise kontrollnimekiri

Iga leht (eriti keskuse lehed) peaks olema üksuse jaoks optimeeritud, et tehisintellekt saaks neid eraldada ja viidata. Siin on kontrollnimekiri, et olla kindel, et tabate märki:

Selge pealkiri ja jaotised: Kasutage üksuse täisnime oma lehe <title>-is, H1-s ja esimeses lõigus. Näiteks „Elektrisõidukid: eelised ja tehnoloogia”. Alustage sisu üksuse lihtsa definitsiooni või kirjeldusega, et tehisintellekt teaks, mis see on.
Defineerige üksus koheselt: Lehe alguses öelge selgelt, mis üksus see on ja miks see oluline on. Näide: „Elektrisõidukid (EV-d) on autod, mis saavad toidet elektrimootoritest bensiini asemel.” See jäljendab seda, kuidas teadmuspaneelid või Vikipeedia esimene rida seda teeb.
Lisage atribuudid ja faktid: Kasutage loetelusid või infokasti peamiste atribuutide (asutaja, kuupäev, mõõtmised) loetlemiseks. Isiku puhul: sünnipäev, roll. Toote puhul: väljalaskekuupäev, hind. Sündmuse puhul: kuupäev, asukoht. Struktureeritud faktid aitavad tehisintellektil üksust ära tunda. (Google märkis, et faktid nagu see, kes millise raamatu kirjutas, või inimese suhted, on olulised (blog.google).)
Kasutage struktureeritud andmeid (skeema): Lisage Schema.org märgendus, et üksuse tüüpi selgelt märgistada. Näiteks kasutage asjakohaselt ItemList või FAQPage märgendust, aga ka tüüpe nagu Organization, Person, Product JSON-LD-s, et määratleda peamine teema. Yext rõhutab, et skeemi märgendus „ütleb otsingumootoritele selgelt, millist tüüpi üksust iga leht esindab ja millised on selle atribuudid” (www.yext.com). Isegi kui te pole „koodiinimene”, kaaluge lihtsa isiku või organisatsiooni skeemi kasutamist lehtedel „Meist”.
Kirjutage selgelt: Vältige ebamäärast sõnastust. Öelge „Tegevjuht Alice Johnson asutas TechCo 2010. aastal” asemel „Alice asutas ettevõtte 2010. aastal.” See selgus aitab tehisintellektil seoseid eraldada. Hendricks AI juhend soovitab asju üheselt mõistetavalt sõnastada: näiteks „Brandon Hendricks asutas Hendricks.AI” selle asemel, et lihtsalt „Brandon asutas ettevõtte.” Mida otsesemad on teie laused, seda usaldusväärsemalt saab tehisintellekt neid oma graafikus kaardistada (hendricks.ai).
Linkige allikatele: Lisage andmete jaoks autoriteetseid väliseid linke (nagu Vikipeedia või uudised). See mitte ainult ei lisa usaldusväärsust, vaid ühtlustab ka teie üksuste kasutamise tunnustatud allikatega. Näiteks üksuse nime linkimine selle Vikipeedia lehele või ametlikule saidile (kui see on mõistlik) annab tehisintellektile rohkem usaldust.
Kasutage sünonüüme ja seotud termineid: Üksusi võidakse tunda erinevate nimedega (nt lühend, täisnimi). Võite öelda „E. coli (Escherichia coli)”. Kasutage täisnime vähemalt korra ja ka kõiki tavalisi hüüdnimesid. Mainige ka kategooria seoseid: „Elektrisõidukid kuuluvad laiemasse puhta energia sõidukite klassi.” Need variatsioonid aitavad katta kõiki viise, kuidas tehisintellekt võib kontseptsiooni otsida.
Lisage konteksti näidetega: Kui üksus on abstraktne või tehniline, tooge konkreetseid näiteid. Näiteks „Linnaaianduse näited hõlmavad kogukonna aedu ja katuseaedu.” Tehisintellekti assistendid otsivad sageli selliseid definitsioone viidetest.

Kõigi eelneva kontrollimine iga keskuse lehe jaoks on oluline toimetuslik samm. Pidage meeles, et soovite, et tehisintellektil ei oleks kahtlust, mis asjast leht räägib ja millised on selle põhilised faktid.

Sisemise linkimise reeglid üksuste jaoks

Tõhus sisemine linkimine näitab, kuidas üksused teie saidil seostuvad. Siin on parimad praktikad:

Linkige üksuse nimi selle lehele: Alati, kui mainite peamist üksust, mis ei ole praeguse lehe teema, linkige see selle üksuse keskuse lehele. Kasutage üksuse tegelikku nime (ankrutekst). Näiteks artiklis „Orgaaniline Muld” linkige „kompostimine” otse oma „Kompostimise” lehele esmakordsel mainimisel. See kinnitab Google’ile, et „kompostimine” on omaette üksuse leht.
Looge hierarhilisi linke: Struktureerige lingid sisu hierarhia peegeldamiseks. Linkige laiad kategooriad alateemadele ja vastupidi. Näiteks teie „Elektrisõidukite” leht (vanem) peaks linkima konkreetsetele mudelitele või brändidele (lapsed) ja iga mudeli leht peaks tagasi linkima „Elektrisõidukitele”. See vanem-lapse linkimine moodustab puu nagu teadmusgraafik teie saidil.
Looge üksuste võrgustikke: Yext soovitab „linkida asukohalehti teenuslehtedele inimeste lehtedele” jne, et luua signaalide võrk (www.yext.com). Praktikas, kui teil on erinevaid üksusetüüpe (nt isik ja nende asutatud ettevõte), veenduge, et iga leht lingib asjakohaselt. Tegevjuhi eluloo leht peaks linkima ettevõtte lehele ja vastupidi.
Piirake mittevajalikke linke: Ärge üle pingutage iga mainimise linkimisega. Linkige ainult üksuse esimest või kõige olulisemat mainimist lehel. Liiga paljud lingid, eriti jooksvas tekstis, võivad mudelit segadusse ajada. Hea reegel on 2-5 sisemist linki lehe kohta, mis teemat otse toetavad. Linkige alati lehtedele, kus lugeja sooviks loogiliselt rohkem üksikasju.
Kasutage järjepidevat ankruteksti: Kui teil on leht „TensorFlow” kohta, kasutage alati „TensorFlow” (või täpset brändinime) lingitekstina, mitte variatsioone nagu „see tööriist” või „see”. See järjepidevus aitab vältida mudeli segadust erinevate nimede osas.
Uuendage vana sisu: Kui teie üksuste kaardistamine loob uue keskuse lehe, minge tagasi ja lisage sellele lingid vanadelt lehtedelt, mis seda mainivad. Isegi ajalooline sisu võib saata uusi signaale, kui täiendate sisemisi linke.

Hea sisemine linkimine aitab tehisintellektil teie sisugraafikus navigeerida, täpselt nagu inimtoimetajad seda teevad. Järgides selget linkimisplaani, mis peegeldab teie üksusegraafikut, tugevdate oma teema autoriteeti.

Kokkuvõte

Üksusepõhine sisustrateegia seisneb selles, et teie sait oleks teadmusgraafiku selge osa. Kui teil on õiged üksused ja te näitate nende seoseid, õpivad tehisintellekti assistendid teile viitama. Kokkuvõttes:

Käsitlege üksuseid (inimesed, kaubamärgid, kontseptsioonid) peamiste teemadena, mitte ainult märksõnadena.
Kasutage avalikke teadmusallikaid (Wikidata, Google’i paneelid), et leida kõik seotud üksused oma nišis.
Joonistage teemagraafik, mis seob iga üksuse keskuse asjakohaste kodaratega (atribuudid, inimesed, meetodid).
Auditeerige oma saiti selle graafiku alusel, täites lünki, kus üksused või seosed puuduvad.
Looge keskuse- ja kodarate plaan: iga keskuse leht defineerib ühe suure üksuse, toetavate lehtedega selle seoste jaoks.
Igal lehel nimetage ja defineerige selgelt üksus, lisage põhilised faktid (võimaluse korral struktureeritud andmetega) ja linkige seotud üksustele.
Järgige järjepidevat sisemist linkimist, et üksuste lehed toetaksid üksteist tehisintellekti silmis.

Neid samme järgides annate otsingumootoritele ja tehisintellektile märku, et teie bränd on iga üksuse autoriteet. Nagu Yext märgib, ei muutu küsimuseks mitte „Milliste märksõnade järgi ma järjestan?” vaid „Kas Google mõistab, mis ma olen ja kuidas ma seostun asjadega, millest minu publik hoolib?” (www.yext.com) (www.yext.com). Selle hästi tegemine parandab teie nähtavust mitte ainult tavalises otsingus, vaid ka kasvavas tehisintellektipõhiste vastuste maailmas, tagades, et teie sisu saab väärtuslikke viiteid aastateks.