• 语义搜索引擎优化

搜索引擎优化中的神经网络

  • Felix Rose-Collins
  • 2 min read

介绍

神经网络(neural nets)是一种人工智能模型,它模仿人脑功能来分析和处理复杂的数据模式。在搜索引擎优化中,谷歌使用神经网络来理解搜索意图、对内容进行排名,并通过深度学习来完善 SERP 结果

为什么神经网络对搜索引擎优化很重要?

  • 提高对查询和网络内容的语义理解
  • 提高Google 将搜索意图与相关结果相匹配的能力
  • 根据用户行为和参与情况,启用人工智能驱动的排名调整

谷歌如何在搜索中使用神经网络

1.自然语言处理(NLP)与查询理解

  • 谷歌的BERT 和 MUM 算法利用神经网络来分析单词关系、同义词和上下文含义
  • 例如:在搜索"如何解决笔记本电脑速度慢的问题?"时,排名内容应解释原因和解决方案,而不是仅仅定义 "笔记本电脑速度慢"。

2.针对搜索引擎优化排名的 RankBrain 和机器学习

  • RankBrain 是谷歌排名系统的重要组成部分,它根据历史用户参与情况调整搜索结果。
  • 利用神经网络动态调整排名,而不是完全依赖关键词匹配。

3.内容相关性和 SERP 调整

  • Google 的神经网络会分析内容结构、情感和用户行为,从而确定排名位置。
  • 提供深入、结构合理的见解的页面优先于表面关键词优化的内容。

如何针对神经网络优化搜索引擎优化

✅ 1.根据上下文写作,而不仅仅是关键词

  • 使用语义关键词和主题集群,而不是过多地使用主要关键词。
  • 举例来说:不要反复使用 "搜索引擎优化工具",而应使用"排名跟踪软件"、"SERP 分析工具 "和 "关键词优化平台 "等相关术语

✅ 2.提高内容相关性和深度

  • 创建涵盖关键子课题的综合内容
  • 实施内部链接,强化主题关系。

✅ 3.增强用户体验(UX)和参与信号

  • 提高页面速度、移动响应速度和视觉结构
  • 通过引人入胜的内容形式(视频、常见问题、互动元素)增加停留时间,降低跳出率

✅ 4.针对语音搜索和对话式查询进行优化

  • 谷歌神经网络处理口语和对话查询的方式与打字搜索不同
  • 使用自然的句子结构常见问题式的内容

✅ 5.使用人工智能驱动的搜索引擎优化工具

  • 使用Ranktracker 的关键词搜索器分析关键词趋势。
  • 监控排名波动和人工智能驱动的搜索变化
  • 使用基于人工智能的内容分析器优化Google 的 NLP 见解

跟踪神经网络驱动的搜索引擎优化变化的工具

  • Google NLP API- 评估 Google 如何理解您的内容。
  • Ranktracker 的 SERP 检查器- 监控受人工智能影响的排名变动。
  • Surfer SEO & Clearscope- 分析基于人工智能的内容相关性。

结论:利用神经网络实现搜索引擎优化的成功

谷歌的神经网络正在塑造搜索引擎优化的未来,优先考虑搜索意图、深度内容理解和参与驱动的排名。通过优化语义搜索、结构化数据和用户体验信号,网站可以提高在人工智能驱动的搜索结果中的可见度

如需专业的搜索引擎优化工具,请探索Ranktracker 的高级搜索引擎优化解决方案,以适应当今人工智能驱动的搜索排名趋势!

Felix Rose-Collins

Felix Rose-Collins

Ranktracker's CEO/CMO & Co-founder

Felix Rose-Collins is the Co-founder and CEO/CMO of Ranktracker. With over 15 years of SEO experience, he has single-handedly scaled the Ranktracker site to over 500,000 monthly visits, with 390,000 of these stemming from organic searches each month.

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