Chiến lược nội dung ưu tiên thực thể: Nắm giữ các chủ đề trong không gian vector và không gian tri thức

Các công cụ tìm kiếm và trợ lý AI ngày nay coi nội dung là thực thể – những thứ có thật trong thế giới – được kết nối bằng các mối quan hệ, chứ không chỉ là danh sách các từ khóa. Các kỹ sư của Google giải thích rằng Đồ thị tri thức (Knowledge Graph) được xây dựng để hiểu “các thực thể trong thế giới thực và mối quan hệ của chúng với nhau: là những thứ (things), chứ không phải chuỗi ký tự (strings)” (blog.google). Trong thực tế, điều này có nghĩa là nội dung thành công phải gọi tên rõ ràng các con người, địa điểm, sản phẩm, thương hiệu và ý tưởng (thực thể) trong lĩnh vực chủ đề của bạn, và cho thấy cách chúng liên kết với nhau. Các trợ lý AI sau đó sử dụng các mối quan hệ thực thể này để chọn và trích dẫn các trang của bạn một cách chính xác (hendricks.ai) (www.quicksprout.com). Chẳng hạn, một nghiên cứu cho thấy các trang có nhiều thực thể rõ ràng có khả năng được chọn làm nguồn cho các tóm tắt do AI tạo ra cao hơn nhiều (www.quicksprout.com).

Trong bài viết này, chúng tôi giải thích cách mức độ bao phủ thực thể và các mối quan hệ ảnh hưởng đến việc AI trích dẫn nội dung. Chúng tôi sẽ chỉ ra cách tìm các thực thể chính bằng cách sử dụng các nguồn tri thức công cộng (như Wikidata hoặc các bảng thông tin của Google), cách lập bản đồ chúng trong một đồ thị chủ đề, và cách kiểm tra nội dung của bạn để tìm các phần còn thiếu. Cuối cùng, bạn sẽ nhận được một kế hoạch nội dung dạng trung tâm và nan hoa, một danh sách kiểm tra để tối ưu hóa các trang xoay quanh các thực thể, và các quy tắc liên kết nội bộ. Điều này giúp đảm bảo các công cụ tìm kiếm AI nhận diện trang web của bạn như một mạng lưới thông tin có thẩm quyền.

Tại sao thực thể quan trọng hơn từ khóa

Như chuyên gia SEO Montana Thomas đã chỉ ra, Google và các hệ thống AI “cố gắng hiểu web như một mạng lưới các thực thể” (chủ đề, thương hiệu, con người, địa điểm) thay vì các từ khóa riêng lẻ (www.quicksprout.com) (www.quicksprout.com). Nói cách khác, các công cụ tìm kiếm đang mô hình hóa không chỉ các từ trên một trang, mà còn là những thứ mà các từ đó đề cập đến. Yext, một công ty kiến thức số, cũng giải thích rằng tìm kiếm hiện đại không còn chỉ nhìn vào các từ ngữ; thay vào đó, nó hiểu thương hiệu của bạn thực sự là gì và nó kết nối với những thứ khác trong thế giới thực như thế nào (www.yext.com).

Sự thay đổi này là lý do tại sao từ khóa không còn là đủ. Bạn có thể có một trang chứa đầy các cụm từ khóa, nhưng nếu nó không neo các cụm từ đó một cách rõ ràng vào các thực thể trong thế giới thực, AI có thể không coi đó là một nguồn đáng tin cậy. Blog SEO của The HOTH sử dụng một phép ẩn dụ hữu ích: “từ khóa là những chấm riêng lẻ, trong khi thực thể là mạng lưới gắn kết” (www.thehoth.com). Trong thực tế, một công cụ trả lời AI sẽ đánh giá nội dung của bạn cao hơn nếu nó tìm thấy nhiều thực thể được định nghĩa và các liên kết của chúng, thay vì chỉ là các thuật ngữ lặp lại. Chẳng hạn, nếu trang web của bạn có các dữ kiện có cấu trúc rõ ràng về nông nghiệp hữu cơ, độ phì nhiêu của đất và nông nghiệp bền vững, AI có nhiều khả năng trích dẫn bạn về các chủ đề liên quan hơn là nếu bạn chỉ lặp lại “nông nghiệp hữu cơ” hết câu này đến câu khác.

Các nguồn chính thức xác nhận điều này: Ra mắt Đồ thị tri thức của Google vào năm 2012 nhằm mục đích giúp tìm kiếm chuyển sang hướng “là những thứ (things), chứ không phải chuỗi ký tự (strings)” (blog.google). Đồ thị tri thức là một cơ sở dữ liệu khổng lồ về các thực thể trong thế giới thực (con người, địa điểm, sự vật) và các sự kiện liên quan đến chúng. Blog của Google ghi nhận nó chứa hơn 500 triệu thực thể và 3,5 tỷ sự kiện và mối quan hệ (blog.google). Khi bạn tìm kiếm, Google cố gắng tìm thực thể phù hợp trong đồ thị của nó và hiển thị các sự kiện liên quan (như tên, mô tả, những người liên quan) thay vì chỉ khớp từ khóa ([blog.google](https://blog.google/products/search/introducing-knowledge-graph-things-not/#:~:text=The%20Knowledge%20Graph%20enables%20you,bit%20m o re%20like%20people%20do)) (support.google.com). Tóm lại, các công cụ tìm kiếm và trợ lý AI “không đọc nội dung như con người” – chúng trích xuất các tín hiệu thực thể để xây dựng một bức tranh có cấu trúc (hendricks.ai).

Điểm mấu chốt: Tìm kiếm và AI sử dụng cách hiểu dựa trên thực thể. Một chiến lược nội dung nên đảm bảo mỗi trang tập trung vào các thực thể được xác định rõ ràng và mối quan hệ của chúng. Đây là cách trang web của bạn trở thành một phần của đồ thị tri thức và được trích dẫn.

Tìm kiếm các thực thể chính trong lĩnh vực của bạn

Bước đầu tiên là xác định các thực thể (con người, thương hiệu, khái niệm, phương pháp, đo lường, v.v.) định nghĩa chủ đề của bạn. Các nguồn tốt cho việc này bao gồm đồ thị tri thức công cộng và các bảng kết quả tìm kiếm:

Wikidata (và Wikipedia): Wikidata là một cơ sở dữ liệu khổng lồ về các thực thể. Tất cả các bài viết Wikipedia đều được liên kết với một thực thể Wikidata, nơi liệt kê thông tin và các kết nối liên quan. Trang chủ Wikidata tự gọi mình là “cơ sở kiến thức miễn phí với 121.604.485 thực thể dữ liệu” (www.wikidata.org). Bạn có thể tìm kiếm Wikidata theo chủ đề để xem thực thể chính và các thuộc tính liên kết của nó (nhãn như “được thành lập bởi,” “ấn phẩm,” v.v.). Chẳng hạn, nếu bạn tìm kiếm Wikidata một thuật ngữ kỹ thuật trong lĩnh vực của mình, bạn sẽ tìm thấy trang thực thể đó với các câu lệnh về nó (trang có thể chỉnh sửa, nhưng đáng tin cậy cho các dữ kiện cơ bản). Sử dụng Wikidata hoặc Wikipedia trong nghiên cứu giúp làm nổi bật các thực thể liên quan mà bạn có thể bỏ lỡ.
Bảng thông tin tri thức trong tìm kiếm: Khi bạn tìm kiếm một chủ đề trên Google, thường một Bảng thông tin tri thức (Knowledge Panel) hoặc bảng thực thể sẽ xuất hiện (thường ở phía bên phải). Các bảng này liệt kê các dữ kiện chính: ngày tháng, người sáng lập, tên liên quan. Google xác nhận rằng các bảng xuất hiện “khi bạn tìm kiếm các thực thể (người, địa điểm, tổ chức, sự vật) có trong Đồ thị tri thức” (support.google.com). Chẳng hạn, tìm kiếm một nhà khoa học nổi tiếng sẽ hiển thị ngày sinh, các tổ chức liên kết, giải thưởng, v.v. Bằng cách thực hiện các tìm kiếm mẫu cho lĩnh vực của bạn (ví dụ: một công cụ hoặc một người), bạn có thể ghi lại các thực thể được liệt kê trong bảng. Các mục nhập bảng đó là những gợi ý – những thứ Google coi là quan trọng đối với chủ đề đó.
Các nguồn liên quan đến chủ đề: Các bảng chú giải thuật ngữ ngành, bộ dữ liệu chính thức hoặc thư mục cũng có thể tiết lộ các thực thể. Chẳng hạn, một trang web y tế có thể sử dụng Wikidata hoặc UMLS; một blog công nghệ có thể xem xét DBpedia. Ngay cả phần “Những người cũng hỏi” hoặc các gợi ý tìm kiếm liên quan cũng có thể tiết lộ các thuật ngữ. Mục tiêu là thu thập tất cả các khái niệm mà hệ thống AI sẽ coi là có liên quan.

Khi bạn thu thập các thực thể, hãy lưu ý không chỉ các chủ đề cốt lõi (các thuật ngữ chính trong lĩnh vực của bạn) mà còn những thứ được kết nối: thương hiệu (tên công ty hoặc tên sản phẩm trong lĩnh vực của bạn), con người (chuyên gia hoặc người sáng lập), phương pháp (kỹ thuật hoặc chủ đề phụ), đo lường hoặc dữ liệu (thống kê, tiêu chuẩn, đơn vị), và địa điểm hoặc sự kiện nếu có liên quan. Những điều này trở thành các nút trong đồ thị chủ đề của bạn.

Lập bản đồ đồ thị chủ đề của bạn

Khi bạn có danh sách các thực thể, hãy sắp xếp chúng thành một đồ thị chủ đề (còn được gọi là đồ thị ngữ nghĩa hoặc đồ thị thực thể). Nói một cách đơn giản, đồ thị này giống như một bản đồ: mỗi thực thể là một nút, và các thực thể liên quan được liên kết bằng các cạnh. Bạn sẽ xây dựng các trung tâm (các nút chính) và các nan hoa (các nút được kết nối).

Xác định các thực thể trung tâm: Đây là các khái niệm chính của bạn. Chẳng hạn, nếu lĩnh vực của bạn là “làm vườn đô thị”, các trung tâm có thể bao gồm Làm vườn đô thị, Thủy canh, Các chương trình vườn cộng đồng, v.v. Các trung tâm thường bao gồm các chủ đề rộng, trọng tâm cho nội dung của bạn.
Tìm các thực thể hỗ trợ: Đối với mỗi trung tâm, xác định các chủ đề phụ và thuộc tính liên quan. Đối với Làm vườn đô thị, các thực thể liên quan có thể bao gồm các phương pháp làm vườn cụ thể (ví dụ: “thủy canh”), cây trồng (ví dụ: “cà chua”), công cụ (ví dụ: “luống rau trên cao”), và các tổ chức hoặc con người (ví dụ: “các chương trình Thợ làm vườn bậc thầy”). Đây là các nan hoa tách ra từ trung tâm.
Vẽ các mối quan hệ: Trong đồ thị, kết nối các trung tâm và nan hoa. Ghi nhãn các mối quan hệ trong ghi chú của bạn (như “là một loại của”, “được thành lập bởi”, “được sử dụng cho”, v.v.). Chẳng hạn, Làm vườn đô thị — bao gồm phương pháp → Thủy canh; Thủy canh — yêu cầu → “Dung dịch dinh dưỡng”; một thực thể người như “Mel Bartholomew” có thể kết nối thông qua đã tạo ra → “Làm vườn theo ô vuông”. Những cạnh này giúp bạn hình dung cách các chủ đề nội dung nên liên kết.
Bao gồm các thuộc tính: Một số cạnh đồ thị là thuộc tính chứ không phải chủ đề phụ. Đối với mỗi thực thể, liệt kê các thuộc tính chính mà các trang nên đề cập. Đối với một người, các thuộc tính có thể là nghề nghiệp, tác phẩm đáng chú ý. Đối với một sản phẩm, giá cả hoặc tính năng. Ghi lại những điều này đảm bảo bạn không bỏ qua các dữ kiện đơn giản mà AI sử dụng để trích dẫn.

Đồ thị chủ đề này là một công cụ lập kế hoạch. Nó cho thấy nhanh chóng những chủ đề bạn nên bao gồm và cách thức. Về mặt chiến lược nội dung, một kế hoạch trung tâm và nan hoa hoặc trụ cột-cụm được rút ra trực tiếp từ đồ thị này. Các trung tâm trở thành các trang trụ cột và các nan hoa trở thành các trang hỗ trợ.

Kiểm tra nội dung dựa trên đồ thị thực thể

Với đồ thị chủ đề trong tay, hãy kiểm tra nội dung hiện có của bạn để tìm các lỗ hổng (thiếu trung tâm hoặc nan hoa) và điểm yếu. Điều này có nghĩa là kiểm tra:

Sự hiện diện của thực thể: Mỗi trung tâm và nan hoa trong bản đồ của bạn có một trang hoặc phần tương ứng không? Nếu Vườn cộng đồng là một nút chính nhưng bạn không có trang nào dành riêng cho nó, đó là một lỗ hổng. Ngay cả khi bạn có đề cập đến nó, bạn có thể cần một trang đầy đủ hoặc một phần sâu hơn.
Liên kết mối quan hệ: Trên mỗi trang, các thực thể liên quan có được liên kết hoặc thảo luận không? Chẳng hạn, trên trang trung tâm chính “Làm vườn đô thị” của bạn, bạn có đề cập và liên kết đến “Thủy canh” và các nan hoa khác không? Các hệ thống AI mong đợi một mạng lưới liên kết phản ánh đồ thị của bạn.
Các thuộc tính và dữ kiện: Kiểm tra xem bạn đã bao gồm các thuộc tính cơ bản (ngày tháng, tên, đo lường) cho mỗi thực thể chưa. Chẳng hạn, nếu “Mel Bartholomew” được liệt kê, bạn có ngày thành lập tổ chức của ông ấy hoặc năm ông ấy xuất bản một cái gì đó không? Thiếu các dữ kiện nhỏ có thể làm suy yếu các tín hiệu thực thể.
Cân bằng mức độ bao phủ: Một số thực thể có thể được đại diện quá mức (ví dụ: được đề cập nhiều lần) trong khi những thực thể khác lại thưa thớt. Quá nhiều tập trung vào các thuật ngữ hẹp có thể làm phân mảnh quyền hạn. Cân bằng có nghĩa là cung cấp sự hiện diện đầy đủ cho mỗi thực thể cốt lõi.

Thực hiện kiểm tra này bằng cách xem qua danh sách đồ thị của bạn và đánh dấu những nội dung hiện có. Nhiều công cụ SEO hoặc bảng tính có thể giúp theo dõi các chủ đề đến các trang. Mục tiêu là xác định các trung tâm còn thiếu (các chủ đề chính không có trang trụ cột) và các cạnh còn thiếu (các mối quan hệ hoặc thực thể chính chưa được giải quyết). Khi đã xác định, những điều này trở thành các nhiệm vụ nội dung mới.

Xây dựng kế hoạch nội dung trung tâm và nan hoa

Một kế hoạch trung tâm và nan hoa thực thể có nghĩa là gán mỗi thực thể chính cho một trang “trung tâm”, với các thực thể liên quan là các trang “nan hoa” được liên kết với nó. Cách áp dụng như sau:

Tạo hoặc tinh chỉnh các trang trung tâm: Đây là các trang có thẩm quyền cho mỗi thực thể chính. Chẳng hạn, nếu Xe điện là một trung tâm, trang của nó nên định nghĩa đầy đủ xe điện là gì, tại sao chúng quan trọng, cách chúng hoạt động. Trang này nên đề cập đến hầu hết các thực thể liên quan (thương hiệu, pin, sạc).
Phát triển các trang nan hoa: Mỗi nan hoa là một chi tiết hóa của một thực thể liên quan cụ thể. Dưới Xe điện, các nan hoa có thể bao gồm Tesla Model 3, Tiêu chuẩn sạc EV, hoặc Pin xe điện. Mỗi nan hoa tập trung vào một khía cạnh nhưng liên kết trở lại trung tâm và có thể với nhau.
Liên kết hợp lý: Trang trung tâm nên liên kết đến mỗi nan hoa, và các nan hoa nên liên kết trở lại trung tâm và với nhau khi có liên quan. Sử dụng văn bản neo khớp với tên thực thể. Chẳng hạn, trong trang trung tâm Xe điện, liên kết đến trang Tesla với văn bản như “Tesla Model 3 là một mẫu xe điện phổ biến.” Điều này cho Google biết rằng Tesla Model 3 là một thực thể dưới Xe điện.
Lên lịch tạo nội dung: Sử dụng kết quả kiểm tra của bạn để ưu tiên các trung tâm/nan hoa mới. Bao gồm các thực thể còn thiếu quan trọng nhất trước tiên. Cũng lên kế hoạch cập nhật các trang hiện có để bao gồm các chi tiết thực thể cần thiết.

Một biểu đồ-bản đồ rõ ràng về kế hoạch này (ngay cả một sơ đồ đơn giản) đảm bảo mọi người trong nhóm hiểu trang nào nói về thực thể nào và cách chúng phù hợp với nhau. Cấu trúc trang web/khung sườn của bạn sao cho các trung tâm thực thể nằm ở một vị trí hợp lý (ví dụ: các trang cha trong một danh mục) và các nan hoa là các trang con hoặc các bài viết liên kết. Sự rõ ràng về cấu trúc này giúp các trình thu thập thông tin và AI theo dõi cấu trúc dự định của bạn.

Danh sách kiểm tra tối ưu hóa thực thể trên trang

Mỗi trang (đặc biệt là các trang trung tâm) nên được tối ưu hóa thực thể để AI có thể trích xuất và trích dẫn chúng. Dưới đây là danh sách kiểm tra để đảm bảo bạn đạt được mục tiêu:

Tiêu đề và đề mục rõ ràng: Sử dụng tên thực thể đầy đủ trong <title>, H1 và đoạn văn đầu tiên của trang của bạn. Chẳng hạn, “Xe điện: Lợi ích và Công nghệ”. Bắt đầu nội dung bằng một định nghĩa hoặc mô tả đơn giản về thực thể, để AI biết đó là gì.
Định nghĩa thực thể ngay từ đầu: Sớm trên trang, trình bày rõ ràng thực thể là gì và tại sao nó quan trọng. Ví dụ: “Xe điện (EV) là những chiếc xe được cung cấp năng lượng bởi động cơ điện thay vì xăng.” Điều này mô phỏng cách các bảng thông tin hoặc dòng đầu tiên của Wikipedia thực hiện.
Bao gồm các thuộc tính và dữ kiện: Sử dụng danh sách gạch đầu dòng hoặc hộp thông tin để liệt kê các thuộc tính chính (người sáng lập, ngày tháng, đo lường). Đối với một người: ngày sinh, vai trò. Đối với một sản phẩm: ngày phát hành, giá cả. Đối với một sự kiện: ngày, địa điểm. Các dữ kiện có cấu trúc giúp AI nhận diện thực thể. (Google lưu ý rằng các dữ kiện như ai đã viết cuốn sách nào, hoặc mối quan hệ của một người, đều quan trọng (blog.google).)
Sử dụng dữ liệu có cấu trúc (schema): Thêm đánh dấu Schema.org để gắn nhãn rõ ràng loại thực thể. Chẳng hạn, sử dụng đánh dấu ItemList hoặc FAQPage nếu thích hợp, nhưng cũng có các loại như Organization, Person, Product trong JSON-LD để định nghĩa chủ đề chính. Yext nhấn mạnh rằng đánh dấu Schema “cho các công cụ biết rõ loại thực thể mà mỗi trang đại diện và các thuộc tính của nó là gì” (www.yext.com). Ngay cả khi bạn không phải là “người viết mã”, hãy xem xét một schema người hoặc tổ chức đơn giản trên các trang giới thiệu.
Viết rõ ràng: Tránh cách diễn đạt mơ hồ. Hãy nói “CEO Alice Johnson thành lập TechCo vào năm 2010” thay vì “Alice thành lập công ty vào năm 2010.” Sự rõ ràng này giúp AI trích xuất các mối quan hệ. Hướng dẫn của Hendricks AI khuyến nghị trình bày mọi thứ một cách không mơ hồ: chẳng hạn, “Brandon Hendricks thành lập Hendricks.AI” thay vì chỉ “Brandon bắt đầu công ty.” Câu của bạn càng rõ ràng, AI càng đáng tin cậy khi lập bản đồ chúng trong đồ thị của nó (hendricks.ai).
Liên kết đến các nguồn: Bao gồm các liên kết ngoài có thẩm quyền (như Wikipedia hoặc tin tức) cho dữ liệu. Điều này không chỉ tăng thêm độ tin cậy, mà còn điều chỉnh việc sử dụng thực thể của bạn với các nguồn được công nhận. Chẳng hạn, liên kết tên thực thể đến trang Wikipedia hoặc trang web chính thức của nó (khi có ý nghĩa) sẽ tăng thêm sự tự tin cho AI.
Sử dụng từ đồng nghĩa và các thuật ngữ liên quan: Các thực thể có thể được biết đến bằng nhiều tên khác nhau (ví dụ: viết tắt, tên đầy đủ). Bạn có thể nói “E. coli (Escherichia coli)”. Sử dụng tên đầy đủ ít nhất một lần và bất kỳ biệt danh phổ biến nào. Cũng đề cập đến các mối quan hệ danh mục: “Xe điện thuộc về loại lớn hơn là phương tiện năng lượng sạch.” Những biến thể này giúp bao phủ tất cả các cách mà AI có thể tra cứu khái niệm.
Thêm ngữ cảnh bằng ví dụ: Nếu thực thể là trừu tượng hoặc kỹ thuật, hãy đưa ra các ví dụ cụ thể. Chẳng hạn, “Các ví dụ về làm vườn đô thị bao gồm vườn cộng đồng và trang trại trên mái nhà.” Các trợ lý AI thường tìm kiếm các định nghĩa như vậy trong các trích dẫn.

Kiểm tra tất cả những điều trên cho mỗi trang trung tâm là một bước biên tập quan trọng. Hãy nhớ, bạn muốn AI không nghi ngờ thứ gì mà trang đó nói về và các dữ kiện chính của nó.

Quy tắc liên kết nội bộ cho các thực thể

Liên kết nội bộ hiệu quả cho thấy các thực thể liên quan với nhau như thế nào trên trang web của bạn. Dưới đây là các thực hành tốt nhất:

Liên kết tên thực thể đến trang của nó: Bất cứ khi nào bạn đề cập đến một thực thể chính khác với chủ đề của trang hiện tại, hãy liên kết nó đến trang trung tâm của thực thể đó. Sử dụng tên thật (văn bản neo) của thực thể. Chẳng hạn, trong một bài viết về “Đất hữu cơ”, hãy liên kết “ủ phân” trực tiếp đến trang “Ủ phân” của bạn khi được đề cập lần đầu. Điều này củng cố cho Google rằng “ủ phân” là một trang thực thể riêng.
Xây dựng liên kết phân cấp: Cấu trúc liên kết để phản ánh hệ thống phân cấp nội dung. Liên kết các danh mục rộng đến các chủ đề phụ và ngược lại. Chẳng hạn, trang “Xe điện” của bạn (cha) nên liên kết đến các mẫu hoặc thương hiệu cụ thể (con), và mỗi trang mẫu nên liên kết trở lại “Xe điện”. Liên kết cha-con này tạo thành một cây giống như đồ thị tri thức trong trang web của bạn.
Tạo mạng lưới thực thể: Yext khuyên “liên kết các trang địa điểm với các trang dịch vụ đến các trang con người,” v.v., để xây dựng một mạng lưới tín hiệu (www.yext.com). Trong thực tế, nếu bạn có các loại thực thể khác nhau (ví dụ: một người và một công ty mà họ thành lập), hãy đảm bảo mỗi trang liên kết thích hợp. Trang tiểu sử CEO nên liên kết đến trang công ty và ngược lại.
Giới hạn các liên kết không cần thiết: Đừng lạm dụng bằng cách liên kết mọi đề cập. Chỉ liên kết đề cập đầu tiên hoặc quan trọng nhất của một thực thể trên trang. Quá nhiều liên kết, đặc biệt là trong văn bản đang chạy, có thể làm rối mô hình. Một quy tắc tốt là 2-5 liên kết nội bộ mỗi trang hỗ trợ trực tiếp chủ đề. Luôn liên kết đến các trang mà người đọc muốn tìm hiểu thêm chi tiết một cách hợp lý.
Sử dụng văn bản neo nhất quán: Nếu bạn có một trang về “TensorFlow”, hãy luôn sử dụng “TensorFlow” (hoặc cách viết tên thương hiệu chính xác) làm văn bản liên kết, không phải các biến thể như “công cụ đó” hoặc “nó”. Sự nhất quán này tránh gây nhầm lẫn cho mô hình về các tên khác nhau.
Cập nhật nội dung cũ: Nếu việc lập bản đồ thực thể của bạn tạo ra một trang trung tâm mới, hãy quay lại và thêm các liên kết đến nó từ các trang cũ có đề cập đến nó. Ngay cả nội dung cũ cũng có thể gửi tín hiệu mới nếu bạn tăng cường liên kết nội bộ.

Liên kết nội bộ tốt giúp AI điều hướng đồ thị nội dung của bạn, giống như các biên tập viên con người. Bằng cách tuân theo một kế hoạch liên kết rõ ràng phản ánh đồ thị thực thể của bạn, bạn củng cố quyền hạn chủ đề của mình.

Kết luận

Chiến lược nội dung ưu tiên thực thể là biến trang web của bạn thành một phần rõ ràng của đồ thị tri thức. Khi bạn sở hữu đúng các thực thể và thể hiện các mối quan hệ của chúng, các trợ lý AI sẽ học cách trích dẫn bạn. Tóm lại:

Coi các thực thể (con người, thương hiệu, khái niệm) là các chủ đề chính, chứ không chỉ là từ khóa.
Sử dụng các nguồn tri thức công cộng (Wikidata, các bảng của Google) để tìm tất cả các thực thể liên quan trong lĩnh vực của bạn.
Vẽ một đồ thị chủ đề liên kết mỗi trung tâm thực thể với các nan hoa liên quan (thuộc tính, con người, phương pháp).
Kiểm tra trang web của bạn dựa trên đồ thị này, lấp đầy các lỗ hổng nơi các thực thể hoặc kết nối bị thiếu.
Xây dựng kế hoạch trung tâm và nan hoa: mỗi trang trung tâm định nghĩa một thực thể lớn, với các trang hỗ trợ cho các kết nối của nó.
Trên mỗi trang, đặt tên và định nghĩa rõ ràng thực thể, bao gồm các dữ kiện chính (nếu có thể bằng dữ liệu có cấu trúc), và liên kết đến các thực thể liên quan.
Tuân thủ liên kết nội bộ nhất quán để các trang thực thể củng cố lẫn nhau trong mắt AI.

Bằng cách tuân theo các bước này, bạn báo hiệu cho các công cụ tìm kiếm và AI rằng thương hiệu của bạn là cơ quan có thẩm quyền về mỗi thực thể. Như Yext lưu ý, câu hỏi không còn là “Tôi xếp hạng cho từ khóa nào?” mà là “Google có hiểu tôi là gì và tôi kết nối với những điều mà đối tượng của tôi quan tâm như thế nào không?” (www.yext.com) (www.yext.com). Thực hiện tốt điều này sẽ cải thiện khả năng hiển thị của bạn không chỉ trong tìm kiếm thông thường, mà còn trong thế giới ngày càng phát triển của các câu trả lời được cung cấp bởi AI, đảm bảo nội dung của bạn nhận được các trích dẫn xứng đáng trong nhiều năm tới.