AutoPodAutoPod
#entity-based SEO#knowledge graph#content strategy#topic graph#entity mapping#Wikidata#knowledge panel#internal linking#SEO checklist#AI citations

Uz entÄ«tijām balstÄ«ta satura stratēģija: tēmu pārvaldÄ«ba vektoru un zināŔanu telpās

ā€¢13 min lasÄ«Å”anai
Audio raksts
Uz entÄ«tijām balstÄ«ta satura stratēģija: tēmu pārvaldÄ«ba vektoru un zināŔanu telpās
0:000:00
Uz entÄ«tijām balstÄ«ta satura stratēģija: tēmu pārvaldÄ«ba vektoru un zināŔanu telpās

Uz entÄ«tijām balstÄ«ta satura stratēģija: tēmu pārvaldÄ«ba vektoru un zināŔanu telpās

Meklētājprogrammas un AI asistenti mÅ«sdienās saturu uztver kā entÄ«tijas ā€“ reālas lietas pasaulē ā€“, ko savieno attiecÄ«bas, nevis tikai kā atslēgvārdu sarakstus. Google inženieri skaidro, ka ZināŔanu grafiks (Knowledge Graph) tika izveidots, lai saprastu ā€œreālās pasaules entÄ«tijas un to savstarpējās attiecÄ«bas: lietas, nevis virknesā€ (blog.google). Praksē tas nozÄ«mē, ka veiksmÄ«gam saturam skaidri jānosauc cilvēki, vietas, produkti, zÄ«moli un idejas (entÄ«tijas) jÅ«su tēmas jomā un jāparāda, kā tās savienojas. Pēc tam AI asistenti izmanto Ŕīs entÄ«teÅ”u attiecÄ«bas, lai precÄ«zi izvēlētos un citētu jÅ«su lapas (hendricks.ai) (www.quicksprout.com). Piemēram, kāds pētÄ«jums atklāja, ka lapas ar daudzām skaidrām entÄ«tijām daudz biežāk tika izvēlētas kā avoti AI Ä£enerētiem kopsavilkumiem (www.quicksprout.com).

Å ajā rakstā mēs skaidrosim, kā entÄ«teÅ”u pārklājums un attiecÄ«bas ietekmē AI citÄ“Å”anu. Mēs parādÄ«sim, kā atrast galvenās entÄ«tijas, izmantojot publiskos zināŔanu avotus (piemēram, Wikidata vai Google zināŔanu paneļus), kā tās kartēt tēmu grafikā un kā pārbaudÄ«t jÅ«su saturu, lai atrastu trÅ«kstoŔās daļas. Nobeigumā jÅ«s iegÅ«siet plānu centrālās un atzarotās (hub-and-spoke) satura izveidei, kontrolsarakstu lapu optimizÄ“Å”anai ap entÄ«tijām un noteikumus iekŔējai saitÄ“Å”anai. Tas palÄ«dz nodroÅ”ināt, ka AI meklÄ“Å”anas rÄ«ki redz jÅ«su vietni kā autoritatÄ«vu informācijas tÄ«klu.

Kāpēc entītijas ir svarīgākas par atslēgvārdiem

Kā norāda SEO eksperte Montana Tomasa, Google un AI sistēmas ā€œcenÅ”as izprast tÄ«mekli kā entÄ«tiju tÄ«kluā€ (tēmas, zÄ«moli, cilvēki, vietas), nevis kā izolētus atslēgvārdus (www.quicksprout.com) (www.quicksprout.com). Citiem vārdiem sakot, meklētājprogrammas modelē ne tikai vārdus lapā, bet arÄ« lietas, uz kurām Å”ie vārdi atsaucas. Digitālo zināŔanu uzņēmums Yext lÄ«dzÄ«gi skaidro, ka mÅ«sdienu meklÄ“Å”ana vairs neaplÅ«ko tikai vārdus; tā vietā tā saprot, kas patiesÄ«bā ir jÅ«su zÄ«mols un kā tas savienojas ar citām lietām reālajā pasaulē (www.yext.com).

Å Ä« pārmaiņa ir iemesls, kāpēc atslēgvārdi vien vairs nav pietiekami. Jums var bÅ«t lapa, kas ir piepildÄ«ta ar atslēgvārdu frāzēm, bet, ja tā skaidri nesaista Ŕīs frāzes ar reālās pasaules entÄ«tijām, AI var to neuzskatÄ«t par uzticamu avotu. HOTH SEO emuārs izmanto noderÄ«gu analoÄ£iju: ā€œatslēgvārdi ir izolēti punkti, savukārt entÄ«tijas ir saliedēti tÄ«kliā€ (www.thehoth.com). Praksē AI atbilžu dzinējs novērtēs jÅ«su saturu augstāk, ja tas atradÄ«s daudzas definētas entÄ«tijas un to saites, nevis tikai atkārtotus terminus. Piemēram, ja jÅ«su vietnē ir skaidri strukturēti fakti par bioloÄ£isko lauksaimniecÄ«bu, augsnes auglÄ«bu un ilgtspējÄ«gu lauksaimniecÄ«bu, AI, visticamāk, jÅ«s citēs saistÄ«tās tēmās, nevis, ja jÅ«s tikai atkārtosiet "bioloÄ£iskā lauksaimniecÄ«ba" teikums pēc teikuma.

Oficiāli avoti to apstiprina: Google 2012. gada ZināŔanu grafika atklāŔana bija vērsta uz to, lai palÄ«dzētu meklÄ“Å”anai pāriet uz ā€œlietām, nevis virknēmā€ (blog.google). ZināŔanu grafiks ir masÄ«va reālās pasaules entÄ«tiju (cilvēku, vietu, lietu) un faktu par tām datubāze. Google emuārs atzÄ«mēja, ka tas satur vairāk nekā 500 miljonus entÄ«tiju un 3,5 miljardus faktu un attiecÄ«bu (blog.google). Meklējot Google, tas cenÅ”as atrast pareizo entÄ«tiju savā grafikā un parādÄ«t saistÄ«tos faktus (piemēram, vārdu, aprakstu, saistÄ«tos cilvēkus), nevis tikai saskaņot atslēgvārdus (blog.google) (support.google.com). ÄŖsumā, meklētājprogrammas un AI asistenti ā€œnelasa saturu kā cilvēkiā€ ā€“ tie izvelk entÄ«teÅ”u signālus, lai izveidotu strukturētu attēlu (hendricks.ai).

Galvenais secinājums: MeklÄ“Å”ana un AI izmanto uz entÄ«tijām balstÄ«tu izpratni. Satura stratēģijai jānodroÅ”ina, ka katra lapa ir vērsta uz skaidri identificētām entÄ«tijām un to attiecÄ«bām. Tā jÅ«su vietne kļūst par daļu no zināŔanu grafika un tiek citēta.

Galveno entītiju atraŔana jūsu niŔā

Pirmais solis ir identificēt entÄ«tijas (cilvēkus, zÄ«molus, jēdzienus, metodes, mērÄ«jumus utt.), kas definē jÅ«su tēmu. Labi avoti tam ir publiskie zināŔanu grafiki un meklÄ“Å”anas rezultātu paneļi:

  • Wikidata (un Vikipēdija): Wikidata ir milzÄ«ga publiska entÄ«tiju datubāze. Visi Vikipēdijas raksti ir saistÄ«ti ar Wikidata entÄ«tiju, kas uzskaita saistÄ«to informāciju un savienojumus. Wikidata galvenajā lapā tā sevi sauc par ā€œbezmaksas zināŔanu bāzi ar 121 604 485 datu entÄ«tijāmā€ (www.wikidata.org). JÅ«s varat meklēt Wikidata pēc tēmas, lai redzētu galveno entÄ«tiju un tās saistÄ«tos atribÅ«tus (etiÄ·etes, piemēram, ā€œdibinājisā€, ā€œpublikācijasā€ utt.). Piemēram, ja meklējat Wikidata kādu tehnisku terminu savā jomā, jÅ«s atradÄ«sit Ŕīs entÄ«tijas lapu ar paziņojumiem par to (vietne ir rediģējama, bet uzticama pamatinformācijai). Wikidata vai Vikipēdijas izmantoÅ”ana pētÄ«jumos palÄ«dz atrast saistÄ«tās entÄ«tijas, kuras citādi varētu palaist garām.

  • MeklÄ“Å”anas zināŔanu paneļi: Meklējot tēmu Google, bieži parādās ZināŔanu panelis vai entÄ«teÅ”u panelis (parasti labajā pusē). Å ie paneļi uzskaita galvenos faktus: datumus, dibinātājus, saistÄ«tos vārdus. Google apstiprina, ka paneļi parādās, ā€œmeklējot entÄ«tijas (cilvēkus, vietas, organizācijas, lietas), kas atrodas ZināŔanu grafikāā€ (support.google.com). Piemēram, meklējot slavenu zinātnieku, tiek parādÄ«ts viņa dzimÅ”anas datums, saistÄ«tās iestādes, apbalvojumi utt. Veicot izlases meklÄ“Å”anu jÅ«su niŔā (piemēram, par rÄ«ku vai personu), jÅ«s varat atzÄ«mēt paneļa uzskaitÄ«tās entÄ«tijas. Å ie paneļa ieraksti ir norādes ā€“ lietas, ko Google uzskata par svarÄ«gām Å”ai tēmai.

  • Ar tēmu saistÄ«ti avoti: Nozaru glosāriji, oficiālās datu kopas vai direktorijas var arÄ« atklāt entÄ«tijas. Piemēram, medicÄ«nas vietne var izmantot Wikidata vai UMLS; tehnoloÄ£iju emuārs var izpētÄ«t DBpedia. Pat sadaļa ā€œCilvēki arÄ« jautāā€ vai saistÄ«tie meklÄ“Å”anas ieteikumi var atklāt terminus. MērÄ·is ir apkopot visus jēdzienus, kurus AI sistēma uzskatÄ«tu par bÅ«tiskiem.

Vācot entÄ«tijas, noteikti atzÄ«mējiet ne tikai galvenās tēmas (jÅ«su galvenos niÅ”as terminus), bet arÄ« saistÄ«tās lietas: zÄ«molus (uzņēmumu nosaukumi vai produktu nosaukumi jÅ«su niŔā), cilvēkus (eksperti vai dibinātāji), metodes (paņēmienus vai apakÅ”tēmas), mērÄ«jumus vai datus (statistikas datus, standartus, vienÄ«bas) un vietas vai notikumus, ja tas ir attiecināms. Tie kļūs par mezgliem jÅ«su tēmu grafikā.

Tēmu grafika kartÄ“Å”ana

Kad jums ir entÄ«tiju saraksts, sakārtojiet tās tēmu grafikā (ko sauc arÄ« par semantisko vai entÄ«teÅ”u grafiku). VienkārÅ”oti sakot, Å”is grafiks ir kā karte: katra entÄ«tija ir mezgls, un saistÄ«tās entÄ«tijas ir savienotas ar malām. JÅ«s veidosiet centrus (galvenos mezglus) un atzarus (savienotos mezglus).

  1. Identificējiet centrālās entÄ«tijas: Tie ir jÅ«su primārie jēdzieni. Piemēram, ja jÅ«su niÅ”a ir "pilsētas dārzkopÄ«ba", centri varētu ietvert Pilsētas dārzkopÄ«ba, Hidroponika, Kopienas dārzu programmas utt. Centri parasti aptver plaÅ”as tēmas, kas ir galvenās jÅ«su saturam.
  2. Atrodiet atbalsta entÄ«tijas: Katram centram nosakiet saistÄ«tās apakÅ”tēmas un atribÅ«tus. AttiecÄ«bā uz Pilsētas dārzkopÄ«bu saistÄ«tās entÄ«tijas var ietvert konkrētas dārzkopÄ«bas metodes (piemēram, "hidroponika"), augi (piemēram, "tomāti"), rÄ«ki (piemēram, "paaugstinātās dobes") un organizācijas vai cilvēki (piemēram, "Master Gardener programmas"). Tās ir atzari, kas atzarojas no centra.
  3. ZÄ«mējiet attiecÄ«bas: Grafikā savienojiet centrus un atzarus. Pierakstos atzÄ«mējiet attiecÄ«bas (piemēram, "ir veids", "dibinājis", "izmantots" utt.). Piemēram, Pilsētas dārzkopÄ«ba ā€” ietver metodi ā†’ Hidroponika; Hidroponika ā€” nepiecieÅ”ama ā†’ "BarÄ«bas Ŕķīdums"; personas entÄ«tija, piemēram, "Mel Bartolomejs", var savienoties ar izveidoja ā†’ "Square Foot Gardening". Å Ä«s malas palÄ«dz jums saprast, kā satura tēmām vajadzētu sasaistÄ«ties.
  4. Iekļaujiet atribÅ«tus: Dažas grafiku malas ir atribÅ«ti, nevis apakÅ”tēmas. Katrai entÄ«tijai uzskaitiet galvenos atribÅ«tus, kas jāpiemin lapās. Personai atribÅ«ti varētu bÅ«t nodarboÅ”anās, ievērojami darbi. Produktam cena vai funkcijas. To ierakstÄ«Å”ana nodroÅ”ina, ka nepalaidÄ«sit garām vienkārÅ”us faktus, ko AI izmanto citÄ“Å”anai.

Å is tēmu grafiks ir plānoÅ”anas rÄ«ks. Tas Ä«sumā parāda, kādas tēmas un kādā veidā jums vajadzētu aptvert. Satura stratēģijas izteiksmē centrālās un atzarotās (hub-and-spoke) vai pÄ«lāru-klasteru plāns ir tieÅ”i atvasināts no Ŕī grafika. Centri kļūst par pÄ«lāru lapām, un atzari kļūst par atbalsta lapām.

Satura audits pret entītiju grafiku

Ar savu tēmu grafiku rokās auditējiet esoÅ”o saturu, lai atrastu trÅ«kumus (trÅ«kstoÅ”os centrus vai atzarus) un vājās vietas. Tas nozÄ«mē pārbaudÄ«t:

  • EntÄ«tiju klātbÅ«tne: Vai katram jÅ«su kartes centram un atzaram ir atbilstoÅ”a lapa vai sadaļa? Ja Kopienas dārzi ir galvenais mezgls, bet jums nav tam veltÄ«tas lapas, tas ir trÅ«kums. Pat ja to pieminat, jums var bÅ«t nepiecieÅ”ama pilna lapa vai padziļināta sadaļa.
  • AttiecÄ«bu saites: Vai katrā lapā ir saistÄ«tas entÄ«tijas, kas ir sasaistÄ«tas vai apspriestas? Piemēram, jÅ«su galvenajā "Pilsētas dārzkopÄ«bas" centra lapā, vai jÅ«s pieminat un sasaistāt ar "Hidroponiku" un citiem atzariem? AI sistēmas sagaida saiÅ”u tÄ«mekli, kas atspoguļo jÅ«su grafiku.
  • AtribÅ«ti un fakti: Pārbaudiet, vai esat iekļāvis pamata atribÅ«tus (datumus, nosaukumus, mērÄ«jumus) katrai entÄ«tijai. Piemēram, ja ir norādÄ«ts "Mel Bartolomejs", vai jums ir viņa organizācijas dibināŔanas datums vai gads, kurā viņŔ kaut ko publicēja? TrÅ«kstoÅ”i sÄ«ki fakti var vājināt entÄ«teÅ”u signālus.
  • Pārklājuma lÄ«dzsvars: Dažas entÄ«tijas var bÅ«t pārmērÄ«gi pārstāvētas (piemēram, minētas daudzas reizes), savukārt citas ir retas. PārmērÄ«ga koncentrÄ“Å”anās uz Å”auriem terminiem var sadrumstalot autoritāti. LÄ«dzsvars nozÄ«mē katrai galvenajai entÄ«tijai nodroÅ”ināt atbilstoÅ”u klātbÅ«tni.

Veiciet Å”o auditu, pārbaudot savu grafiku sarakstu un atzÄ«mējot, kāds saturs pastāv. Daudzi SEO rÄ«ki vai izklājlapas var palÄ«dzēt izsekot tēmām lÄ«dz lapām. MērÄ·is ir identificēt trÅ«kstoÅ”os centrus (galvenās tēmas bez pÄ«lāru lapas) un trÅ«kstoŔās malas (galvenās attiecÄ«bas vai entÄ«tijas, kas nav aplÅ«kotas). Kad tās ir identificētas, tās kļūst par jauniem satura uzdevumiem.

Centrālās un atzarotās (Hub-and-Spoke) satura plāna izveide

EntÄ«teÅ”u centrālās un atzarotās (hub-and-spoke) plāns nozÄ«mē katras galvenās entÄ«tijas pieŔķirÅ”anu "centra" lapai, ar saistÄ«tām entÄ«tijām kā "atzaru" lapām, kas tai ir piesaistÄ«tas. LÅ«k, kā to pielietot:

  • Izveidot vai pilnveidot centra lapas: Å Ä«s ir autoritatÄ«vas lapas katrai primārajai entÄ«tijai. Piemēram, ja Elektriskie transportlÄ«dzekļi ir centrs, tā lapai pilnÄ«bā jādefinē, kas ir elektriskie transportlÄ«dzekļi, kāpēc tie ir svarÄ«gi, kā tie darbojas. Å ai lapai jāpiemin lielākā daļa saistÄ«to entÄ«tiju (zÄ«moli, akumulatori, uzlāde).
  • Izstrādāt atzaru lapas: Katrs atzars ir konkrētas saistÄ«tas entÄ«tijas detalizēts apraksts. Zem Elektriskajiem transportlÄ«dzekļiem atzari varētu ietvert Tesla Model 3, EV uzlādes standarti vai Elektrisko automaŔīnu akumulatori. Katrs atzars koncentrējas uz vienu aspektu, bet saistās atpakaļ ar centru un, iespējams, savstarpēji.
  • SaistÄ«t loÄ£iski: Centra lapai jāsaistās ar katru atzaru, un atzariem jāsaistās ar centru un savstarpēji, ja tas ir aktuāli. Izmantojiet enkura tekstu, kas atbilst entÄ«tijas nosaukumam. Piemēram, Elektrisko transportlÄ«dzekļu centra lapā saistiet ar Tesla lapu ar tekstu, piemēram, ā€œTesla Model 3 ir viens populārs elektriskā transportlÄ«dzekļa modelis.ā€ Tas Google paziņo, ka Tesla Model 3 ir entÄ«tija zem EV.
  • Plānot satura izveidi: Izmantojiet audita rezultātus, lai noteiktu jaunu centru/atzaru prioritātes. Vispirms aptveriet vissvarÄ«gākās trÅ«kstoŔās entÄ«tijas. Plānojiet arÄ« esoÅ”o lapu atjauninājumus, lai iekļautu nepiecieÅ”amās entÄ«tiju detaļas.

Skaidra Ŕī plāna karte (pat vienkārÅ”a diagramma) nodroÅ”ina, ka ikviens komandas dalÄ«bnieks saprot, kura lapa ir par kuru entÄ«tiju un kā tās sader kopā. Strukturējiet savu vietni/maketÄ“Å”anu tā, lai entÄ«teÅ”u centri atrastos loÄ£iskā vietā (piemēram, vecāklapas kategorijā) un atzari bÅ«tu apakÅ”lapas vai saistÄ«tie raksti. Å Ä« strukturālā skaidrÄ«ba palÄ«dz pārmeklētājiem un AI sekot jÅ«su paredzētajai struktÅ«rai.

Lapas entītiju optimizācijas kontrolsaraksts

Katrai lapai (Ä«paÅ”i centra lapām) jābÅ«t entÄ«teÅ”u optimizētai, lai AI varētu tās izvilkt un citēt. LÅ«k, kontrolsaraksts, lai pārliecinātos, ka jÅ«s to paveicat:

  • Skaidrs virsraksts un galvenes: Izmantojiet pilnu entÄ«tijas nosaukumu lapas <title>, H1 un pirmajā rindkopā. Piemēram, ā€œElektriskie transportlÄ«dzekļi: priekÅ”rocÄ«bas un tehnoloÄ£ijasā€. Satura sākumā iekļaujiet vienkārÅ”u entÄ«tijas definÄ«ciju vai aprakstu, lai AI zinātu, kas tā ir.
  • Definējiet entÄ«tiju jau sākumā: Lapas sākumā skaidri norādiet, kas ir entÄ«tija un kāpēc tā ir svarÄ«ga. Piemērs: ā€œElektriskie transportlÄ«dzekļi (EV) ir automaŔīnas, ko darbina elektromotori, nevis benzÄ«ns.ā€ Tas imitē to, kā to dara zināŔanu paneļi vai Vikipēdijas pirmā rindiņa.
  • Iekļaujiet atribÅ«tus un faktus: Izmantojiet sarakstus vai informācijas lodziņu, lai uzskaitÄ«tu galvenos atribÅ«tus (dibinātājs, datums, mērÄ«jumi). Personai: dzimÅ”anas datums, loma. Produktam: izlaiÅ”anas datums, cena. Pasākumam: datums, atraÅ”anās vieta. Strukturēti fakti palÄ«dz AI atpazÄ«t entÄ«tiju. (Google atzÄ«mēja, ka fakti, piemēram, kurÅ” uzrakstÄ«jis kuru grāmatu vai personas attiecÄ«bas, ir svarÄ«gi (blog.google).)
  • Izmantojiet strukturētus datus (shēmu): Pievienojiet Schema.org marķējumu, lai skaidri apzÄ«mētu entÄ«tijas veidu. Piemēram, izmantojiet ItemList vai FAQPage marķējumu atbilstoÅ”i, bet arÄ« tādus veidus kā Organization, Person, Product JSON-LD formātā, lai definētu galveno tematu. Yext uzsver, ka Schema marķējums ā€œskaidri paziņo dzinējiem, kāda veida entÄ«tiju katra lapa pārstāv un kādi ir tās atribÅ«tiā€ (www.yext.com). Pat ja jÅ«s neesat "koda cilvēks", apsveriet vienkārÅ”u personas vai organizācijas shēmu par lapām.
  • Rakstiet skaidri: Izvairieties no neskaidriem formulējumiem. Sakiet "CEO Alise Džonsone dibināja TechCo 2010. gadā", nevis "Alise dibināja uzņēmumu 2010. gadā". Å Ä« skaidrÄ«ba palÄ«dz AI izvilkt attiecÄ«bas. Hendricks AI ceļvedis iesaka formulēt lietas nepārprotami: piemēram, "Brendons Hendriks dibināja Hendricks.AI" nevis tikai "Brendons uzsāka uzņēmumu." Jo skaidrāki ir jÅ«su teikumi, jo uzticamāk AI var tos kartēt savā grafikā (hendricks.ai).
  • Saistiet uz avotiem: Iekļaujiet autoritatÄ«vas ārējās saites (piemēram, Vikipēdiju vai ziņas) datiem. Tas ne tikai palielina uzticamÄ«bu, bet arÄ« saskaņo jÅ«su entÄ«tiju izmantoÅ”anu ar atzÄ«tiem avotiem. Piemēram, sasaistÄ«Å”ana entÄ«tijas nosaukumu ar tās Vikipēdijas lapu vai oficiālo vietni (kad tas ir jēgpilni) dod AI lielāku pārliecÄ«bu.
  • Izmantojiet sinonÄ«mus un saistÄ«tos terminus: EntÄ«tijas var bÅ«t zināmas ar dažādiem nosaukumiem (piemēram, saÄ«sinājums, pilns nosaukums). JÅ«s varētu teikt ā€œE. coli (Escherichia coli)ā€. Izmantojiet pilnu nosaukumu vismaz vienu reizi un jebkuru bieži lietotu segvārdu. Pieminiet arÄ« kategoriju attiecÄ«bas: ā€œElektriskie transportlÄ«dzekļi pieder plaŔākai tÄ«ras enerÄ£ijas transportlÄ«dzekļu klasei.ā€ Å Ä«s variācijas palÄ«dz aptvert visus veidus, kā AI varētu meklēt jēdzienu.
  • Pievienojiet kontekstu ar piemēriem: Ja entÄ«tija ir abstrakta vai tehniska, sniedziet konkrētus piemērus. Piemēram, ā€œPilsētas dārzkopÄ«bas piemēri ir kopienas dārzi un jumta dārzi.ā€ AI asistenti bieži meklē Ŕādas definÄ«cijas citātos.

Visu iepriekÅ” minēto pārbaude katrai centra lapai ir svarÄ«gs redakcionālais solis. Atcerieties, ka vēlaties, lai AI neÅ”aubÄ«tos par to, par ko ir lapa un tās galvenajiem faktiem.

EntÄ«teÅ”u iekŔējās saitÄ“Å”anas noteikumi

EfektÄ«va iekŔējā saitÄ“Å”ana parāda, kā entÄ«tijas savstarpēji saistās jÅ«su vietnē. LÅ«k, labākā prakse:

  • Saistiet entÄ«tijas nosaukumu ar tās lapu: Ikreiz, kad pieminat galveno entÄ«tiju, kas nav paÅ”reizējās lapas tēma, saistiet to ar Ŕīs entÄ«tijas centra lapu. Izmantojiet entÄ«tijas faktisko nosaukumu (enkura tekstu). Piemēram, rakstā par ā€œOrganisko augsniā€ pirmajā pieminÄ“Å”anas reizē saistiet ā€œkompostÄ“Å”anaā€ tieÅ”i ar jÅ«su lapu ā€œKompostÄ“Å”anaā€. Tas Google apstiprina, ka ā€œkompostÄ“Å”anaā€ ir atseviŔķa entÄ«tijas lapa.

  • Veidojiet hierarhiskas saites: Strukturējiet saites, lai atspoguļotu satura hierarhiju. Saistiet plaŔākas kategorijas ar apakÅ”tēmām un otrādi. Piemēram, jÅ«su lapai ā€œElektriskie transportlÄ«dzekļiā€ (vecāklapa) vajadzētu saistÄ«ties ar konkrētiem modeļiem vai zÄ«moliem (bērni), un katrai modeļa lapai vajadzētu saistÄ«ties atpakaļ uz ā€œElektriskie transportlÄ«dzekļiā€. Šāda vecāku-bērnu saiÅ”u veidoÅ”ana veido koku, piemēram, zināŔanu grafiku jÅ«su vietnē.

  • Izveidojiet entÄ«tiju tÄ«klus: Yext iesaka ā€œsasaistÄ«t atraÅ”anās vietu lapas ar pakalpojumu lapām ar personu lapāmā€ utt., lai izveidotu signālu tÄ«mekli (www.yext.com). Praksē, ja jums ir dažādi entÄ«tiju tipi (piemēram, persona un uzņēmums, ko tā dibinājusi), pārliecinieties, ka katra lapa atbilstoÅ”i saistās. Uzņēmuma vadÄ«tāja biogrāfijas lapai jāsaistās ar uzņēmuma lapu un otrādi.

  • Ierobežojiet nevajadzÄ«gas saites: Nepārcentieties, sasaistot katru pieminēto vārdu. Saistiet tikai pirmo vai svarÄ«gāko entÄ«tijas pieminÄ“Å”anu lapā. Pārāk daudz saiÅ”u, Ä«paÅ”i teksta plÅ«smā, var radÄ«t apjukumu modelÄ«. Labs noteikums ir 2-5 iekŔējās saites uz lapu, kas tieÅ”i atbalsta tēmu. Vienmēr saistiet uz lapām, kurās lasÄ«tājs loÄ£iski vēlētos sÄ«kāku informāciju.

  • Izmantojiet konsekventu enkura tekstu: Ja jums ir lapa par ā€œTensorFlowā€, vienmēr izmantojiet ā€œTensorFlowā€ (vai precÄ«zu zÄ«mola pareizrakstÄ«bu) kā saites tekstu, nevis variācijas, piemēram, ā€œtas rÄ«ksā€ vai ā€œtasā€. Šāda konsekvence palÄ«dz izvairÄ«ties no modeļa apmulsināŔanas par dažādiem nosaukumiem.

  • Atjauniniet veco saturu: Ja jÅ«su entÄ«tiju kartÄ“Å”ana rada jaunu centra lapu, atgriezieties un pievienojiet saites uz to no vecām lapām, kas to piemin. Pat vēsturisks saturs var nosÅ«tÄ«t jaunus signālus, ja uzlabojat iekŔējās saites.

Laba iekŔējā saitÄ“Å”ana palÄ«dz AI orientēties jÅ«su satura grafikā, tāpat kā to dara cilvēku redaktori. Ievērojot skaidru saitÄ“Å”anas plānu, kas atspoguļo jÅ«su entÄ«tiju grafiku, jÅ«s stiprināt savu tematisko autoritāti.

Secinājums

Uz entÄ«tijām balstÄ«ta satura stratēģija ir par to, lai jÅ«su vietne kļūtu par skaidru zināŔanu grafika daļu. Kad jÅ«s pārvaldāt pareizās entÄ«tijas un parādāt to attiecÄ«bas, AI asistenti iemācÄ«sies jÅ«s citēt. Kopsavilkumā:

  • Uztveriet entÄ«tijas (cilvēkus, zÄ«molus, jēdzienus) kā galvenās tēmas, nevis tikai atslēgvārdus.
  • Izmantojiet publiskos zināŔanu avotus (Wikidata, Google paneļus), lai atrastu visas saistÄ«tās entÄ«tijas jÅ«su niŔā.
  • Izveidojiet tēmu grafiku, sasaistot katru entÄ«tijas centru ar atbilstoÅ”iem atzariem (atribÅ«tiem, cilvēkiem, metodēm).
  • Auditējiet savu vietni pret Å”o grafiku, aizpildot trÅ«kumus, kur trÅ«kst entÄ«tiju vai savienojumu.
  • Izveidojiet centrālās un atzarotās (hub-and-spoke) plānu: katra centra lapa definē vienu lielu entÄ«tiju, ar atbalsta lapām tās savienojumiem.
  • Katrā lapā skaidri nosauciet un definējiet entÄ«tiju, iekļaujiet galvenos faktus (ja iespējams, ar strukturētiem datiem) un saistiet ar saistÄ«tām entÄ«tijām.
  • Ievērojiet konsekventu iekŔējo saitÄ“Å”anu, lai entÄ«tiju lapas pastiprinātu viena otru AI acÄ«s.

Ievērojot Å”os soļus, jÅ«s signalizējat meklētājprogrammām un AI, ka jÅ«su zÄ«mols ir autoritāte katrā entÄ«tijas jautājumā. Kā norāda Yext, jautājums vairs nav ā€œPēc kādiem atslēgvārdiem es ierindojos?ā€ bet gan ā€œVai Google saprot, kas es esmu un kā es savienojos ar lietām, kas interesē manu auditoriju?ā€ (www.yext.com) (www.yext.com). Labi veicot Å”o darbu, uzlabosies jÅ«su redzamÄ«ba ne tikai parastajā meklÄ“Å”anā, bet arÄ« pieaugoÅ”ajā ar AI darbināto atbilžu pasaulē, nodroÅ”inot, ka jÅ«su saturs saņem pelnÄ«tās atsauces turpmākajos gados.

Patīk Ŕis saturs?

Abonējiet mūsu biļetenu, lai saņemtu jaunākos satura mārketinga ieskatus un izaugsmes ceļvežus.

Å is raksts ir paredzēts tikai informatÄ«viem nolÅ«kiem. Saturs un stratēģijas var atŔķirties atkarÄ«bā no jÅ«su specifiskajām vajadzÄ«bām.
Uz entÄ«tijām balstÄ«ta satura stratēģija: tēmu pārvaldÄ«ba vektoru un zināŔanu telpās | AutoPod