Ниже приводится стенограмма выступления, представленного на двойной встрече Ванкуверская поисковая маркетинговая группа и Vancouver Semantic Web Meetup Group 6 января 2011 г.

Что такое семантическая сеть?

Я не собираюсь тратить следующие 45 минут, пытаясь определить семантическую сеть - также называемую Web 3.0 - потому что она в некотором смысле философская и техническая, и является предметом споров даже среди практиков семантической сети. Вместо этого я хочу сосредоточиться на трех основных понятиях семантической паутины, делая вещи максимально простыми.

Отец Всемирной паутины Тим Бернерс-Ли определяет семантическую сеть как «сеть данных, которые могут обрабатываться машинами напрямую и косвенно». Это действительно инкапсулирует первую базовую концепцию семантической сети, а именно - разделение между представлением данных и самими данными. Поисковые маркетологи должны заметить, что я собираюсь, по причинам, которые станут понятны, мало говорить о веб-сайтах и ​​много о данных в этой презентации. Это связано с тем, что «сеть данных» в модели Бернерса-Ли включает в себя все виды информации, которая в настоящее время недоступна в традиционном представлении о сети: документы в любом количестве форматов, информация, которая существует только в базах данных, и так далее. Эти данные могут, конечно, включать веб-сайты и веб-страницы, но сеть не является исключительным доменом этой сети данных.

Вторая концепция - и, возможно, критически определяющая концепция семантической сети - это зависимость от структурированных данных. Другими словами, модели и технологии, которые позволяют эффективно переваривать данные на машинах и позволяют создавать значимые связи между ресурсами.

RDF Тройки

Имейте в виду, что здесь я немного разбираюсь в технике - это будет единственный раз, когда я сделаю это в презентации, поскольку я думаю, что структурированные данные семантической паутины заслуживают хотя бы краткого объяснения.

Ядром структурированных данных является RDF - структура определения ресурсов, основанная на XML. Вывод для SEO, вероятно, незнакомый с RDF (и связанными с ним технологиями, такими как OWL, RDFS и лесом других непроницаемых аббревиатур), заключается в том, что RDF позволяет формально определять понятия, термины и отношения.

Это основано на идее тройной. Тройка состоит из субъекта, предиката и объекта. Например, я могу создать тройное высказывание «Биллу нравится бейсбол», «Билл женат на Джилл» или «В Нью-Йорке есть почтовое сокращение NY».

И что, верно? Тройные скважины - это формальный, но удивительно гибкий способ описания и классификации данных. Нет никаких отношений между предметами и объектами, которые не могут быть описаны. Как мы увидим, веб-мастера уже предоставляют Google структурированные или полуструктурированные данные, которые на самом деле делают то же самое, например, обзор контента, который фактически делает заявления типа «средний рейтинг клиентов этого DVD-плеера составляет 4 звезды». Что на самом деле расширяют модели структурированных данных семантической сети, так это способность связывать все виды данных осмысленным образом.

Онтология риса (через mikeaxelrod.com)

Что подводит меня к третьему ключевому понятию семантической сети: связанным данным. Это довольно просто в широких мазках. В связанной модели данных вещи однозначно идентифицируются, могут быть просмотрены, предоставляют полезную информацию при просмотре и сами связываются с другими уникально идентифицированными вещами. Поскольку эти взаимосвязанные данные структурированы, это позволяет компьютерам - на благо людей - создавать сложные связи между сетью вещей.

Прежде чем перейти к SEO, позвольте мне остановиться на первых аналогиях между SEO и семантической сетью. Возможность поиска определенного ресурса - скажем, веб-страницы - с помощью уникального идентификатора, процедуры, называемой «разыменование», также является хит-листом Google. Фактически, Google в основном изобрел <rel = "canonical"> только потому, что хочет иметь возможность разыменовывать веб-страницы. Структурированные данные обеспечивают гораздо более формальный способ сделать это и, возможно, могут быть использованы для решения множества проблем с дублированным контентом.

Неоднозначность - игра в крикет и насекомое для крикета

Точно так же технологии семантической паутины позволяют владельцам веб-сайтов гораздо точнее сообщать Google, какой из двух ресурсов с одинаковыми именами, но разные, в процедуре, называемой «устранение неоднозначности». Представленный двумя ресурсами о «крикете», доступном только в HTML, Google должен сделать некоторую гимнастику данных, чтобы выяснить - если это возможно - о каком крикете говорит данный ресурс. Модели семантической паутины позволяют не только очень четко сказать «эй, Google, речь идет о крикетной игре, а не о крикетном насекомом», но и сказать: «крикет - это игра» и «бейсбол - игра», устанавливая связи между Ресурсы. Могут ли структурированные данные помочь с веб-рейтингом? Что ж, Google действительно очень нравится, когда ему прямо говорят о чем-то, и чем больше вы помогаете ему в классификации страниц, тем больше вероятность того, что страница получит видимость в результатах поиска. Подробнее об этом позже.

Что такое SEO?

Долгое время во вводных SEO-презентациях я определял SEO как «методы и стратегии, применяемые к веб-сайтам с целью повышения рейтинга страниц в поисковых системах для запросов». Я хотел бы изменить это сейчас, чтобы сказать, что «методы и стратегии применяются к ресурсам, доступным через Интернет, с целью обеспечения большей видимости этих ресурсов в поисковых системах».

Почему ревизия? Частично потому, что Google уже давно работает со структурированными данными, и это позволило ему пройти мимо списка из десяти синих ссылок для отображения информации непосредственно в результатах поиска - и все чаще адаптировать эти результаты к потребностям человека. перед клавиатурой. Самым ярким примером этого является включение «богатых фрагментов» в результаты поиска, где в результатах отображается другая информация, помимо <title> и описания сайта.

Все оптимизаторы в этой комнате знают основы этих техник, и я думаю, что их рассмотрение в любой детали утомило бы людей в семантической паутине. Достаточно сказать, что есть два основных способа достижения этой наглядности: обеспечить доставку понятных данных поисковым системам понятным для них способом (SEO на странице и на сайте) и предоставить эти данные авторитет путем сбора ссылок (традиционно получая этот авторитет в виде ссылок на веб-страницах, но все чаще через другие механизмы, такие как ссылки в социальных сетях). Web 3.0 значительно изменил оба эти вида деятельности и будет продолжать это делать.

Структурированные данные помогают улучшить видимость поисковой системы?

Я думаю, можно привести аргумент в пользу того, что использование структурированных данных действительно может улучшить видимость поисковой системы двумя основными способами.

Во-первых, Google не нужно усердно работать над пониманием структурированных данных по сравнению с неструктурированными или полуструктурированными данными. То, что это так, легко подтверждается все большим количеством форматов данных, которые Google не только поддерживает, но и рекомендует веб-производителям использовать. В 2009 году Google объявил о поддержке RDFa и микроформатов и с тех пор расширил поддерживаемые типы данных, а совсем недавно - онтологию GoodRelations для электронной коммерции.

Фрагмент из алгоритма на вершине холма

Но Google уже давно занимается структурированными данными. В 2008 году Google начал публиковать рейтинги в богатых фрагментах для Yelp, Citysearch, CNET, TripAdvisor и Download.com. Используя эти и многие другие типы данных, Google анализирует веб-ресурсы для структурирования данных в форму, которой они могут манипулировать. Такого рода структурирование данных, безусловно, существовало (по крайней мере, теоретически) с Алгоритм на вершине холма , который Google приобрел в 2003 году. Hilltop описывает механизм извлечения ключевых фраз на основе HTML и определения их связи со ссылками на странице (подумайте «ключевая фраза -> квалифицирует -> URL»).

Фактически - для всех тех семантических веб-типов, которые оплакивают медленное принятие технологий Web 3.0 - структурированные данные есть везде , даже если это не RDF; а для SEO вы почти наверняка предоставляете поисковым системам структурированные данные XML. Отправить XML карту сайта в движки? Это, очевидно, правильно сформированный XML (искаженные карты сайта отклоняются). Есть блог? Вы кормите Google RSS. Есть отзывы Bazaarvoice на вашем сайте? Google анализирует это, чтобы вернуть звездные рейтинги в богатых фрагментах. Появляетесь ли вы в списках продуктов Google? Вы кормите движок каналом Google Merchant Center. На самом деле, объявив о своей поддержке GoodRelations, Google заявил, что для создания богатых фрагментов для продуктов в результатах веб-поиска требуется одно из двух. Либо структурированные данные (в форме собственной разметки продукта Google, микроформата hProduct или GoodRelations), либо канал Google Merchant Feed и страницы продукта, в которых используется элемент <link rel = "canonical">. (Помните разыменование?)

Фид Google Merchant Center

Поэтому, безусловно, предоставление поисковым системам структурированных данных почти наверняка обеспечит вам видимость поисковой системы. Чтобы избежать вопроса «какой формат мне следует использовать», я не думаю, что это действительно имеет значение: какие бы структурированные данные вы не могли создать, для которых Google объявил о поддержке.

Но я думаю, что второй способ, которым структурированные данные могут улучшить видимость поисковой системы вашего сайта, заключается в навязывании структуры архитектуры сайта, которая не зависит от соображений дизайна. Я до сих пор ежедневно шокирован и потрясен тем, как плохо веб-сайты классифицируют и связывают информацию, в том числе корпоративные сайты с тысячами страниц. Разыменование? Канонизация? Вряд ли, если ваш Samsung Q3 MP Player доступен по шести различным URL-адресам, в зависимости от путей навигации. Для многих сайтов среднего размера даже сортировка карточек значительно улучшит классификацию случайных данных на этих сайтах - опять же, один из недостатков объединения слоев данных и представления.

Если бы вы собирали сайт, используя RDF, со страницами, созданными с помощью запросов SPARQL с онтологией OWL, это был бы действительно чистый и хорошо структурированный сайт как для поисковых систем, так и для пользователей. Подумайте, например, о проблеме SEO, связанной с каннибализацией ключевых слов - две или более страниц конкурируют за внимание одного и того же ключевого слова. Я бы положил большие деньги на то, что на сайте, основанном на приличной онтологии или таксономии, проблем с каннибализацией было бы намного меньше - проблемы, которые веб-архитекторы могут игнорировать в открытом дизайне, выдвигаются на первый план со структурированными данными. Структура данных порождает логичные и внутренне согласованные веб-сайты, которые давно известны поисковым системам.

Спам-фильтрация и ранжирование структурированных данных

В своем усвоении структурированных данных - как структурированных данных, подаваемых в него, так и данных, которые он структурирует для себя - Google - это не просто уровень представления. Google делает две важные и разрушительные вещи, прежде чем выдать кусок данных в ответ на запрос: он проверяет его и ранжирует.

Он проверяет данные, оценивая, являются ли они спамом - выбрасывая или обесценивая (во второй части уравнения) данные, которые он считает дерьмом. Я считаю, что таксономисты, онтологи, архитекторы данных и разработчики семантических сетей гораздо больше думают о неверно классифицированных данных, чем о вводящих в заблуждение данных. Я думаю, что это отчасти потому, что большая часть тяжёлой работы с семантическими сетями в наши дни происходит вокруг контролируемых наборов данных в университетах, исследовательских организациях и компаниях. А большие совместные структурированные наборы данных, такие как Freebase и DBpedia, используют людей для выявления и уничтожения неверных данных, что не то же самое, что алгоритмическая фильтрация спама.

Я поднимаю спам по двум причинам. Во-первых, если подача структурированных данных поисковых систем в конечном итоге приводит к большей видимости поисковой системы, есть стимул для создания структурированных данных спама. Если создание элегантной, но корыстной онтологии онлайновых фармацевтических препаратов в OWL в конечном итоге приведет к результатам на первой странице для запросов, связанных с наркотиками и болезнями, это будет стоить чьего-то времени, чтобы сделать это. Хорошая предостерегающая история из мира SEO - это рождение, жизнь и смерть мета-тэга ключевых слов - таких мета-данных, которыми злоупотребляют, что у поисковых систем в конечном итоге не оставалось другого выбора, кроме как игнорировать их. Возможно, это просто говорит о том, что прекрасная сеть вещей Тима Бернерса-Ли включает в себя виагру, игры казино и горячие камеры студенческого общежития.

Во-вторых, с другой стороны, фильтрация спама становится все менее и менее важной для получения данных. То есть те данные, которые пользователь извлекает в поток или добровольно посещает, по своей природе ниже порога нежелательной почты для этого пользователя. Предупреждающее замечание для маркетологов поиска заключается в том, что вы можете сделать непривлекательные данные хорошо ранжированными, но эти привлекательные данные - полная, актуальная, логически представленная информация - необходимы пользователю для извлечения этих данных на каком-то уровне. Даже сейчас это происходит с персонализацией результатов в Google: чем больше вы потребляете данные определенного типа на определенном сайте, тем больше вероятность того, что Google покажет вам данные с этого сайта.

Помимо фильтрации структурированных данных на предмет спама, Google также, конечно, ранжирует эти данные. И как бы много Google ни ценила подачу структурированных данных, она поставит рецепт фондю в плохо написанном HTML над целым сайтом рецептов фондю в hRecipe в одно мгновение, если его алгоритм оценит это как лучшую страницу для массы пользователей Google. ,

Место доверия и доказательств в стандартном семантическом веб-слое

Что Google не делает, так это ранжирует данные, основываясь исключительно на семантической релевантности ресурса для запроса ключевых слов, в отличие, скажем, от результатов SPARQL-запроса DBpedia. Релевантность для Google означает актуальность для пользователя. Таким образом, структурированные данные никогда не превзойдут полезные данные, однако «релевантный» ресурс может быть в семантике. Обсуждения уровня «доказательство» и «доверие» в стандартной семантической веб-диаграмме имеют тенденцию вращаться вокруг происхождения данных и цифровых подписей; В мире SEO доказательство и доверие связаны главным образом с цитатами, с тем, что пользователь «голосует» за ресурс. В реальном смысле то, что Google делает с семантической сетью, по крайней мере, напрямую, не определяет важность ресурса в той же степени, что и его актуальность, и я думаю, что это иногда упускается из виду в утопическом понимании взаимосвязанной семантической сети вещей ,

Последствия связанных данных для поисковой оптимизации

Все это приводит меня к концепции раскрытия информации, последний момент, о котором я расскажу. Я обязан Дон Тернбулл за фразу «открытие информации», с которой он познакомил меня в недавней беседе.

Получить данные в поисковой выдаче

Традиционно поисковые системы использовались для запроса информации с веб-сайтов по конкретным запросам. Однако все чаще разные типы данных могут представляться пользователям из разных источников, что позволяет обнаруживать новую информацию с помощью средств, отличных от поиска. Это могут быть технологии прямого доступа, такие как RSS-контент, новостная лента Facebook или твиты тех, на кого вы подписаны. Эти виды данных все чаще попадают в выдачу.

И в Google, и в других местах есть то, что я опишу как косвенное извлечение, которое представляет собой данные, возвращаемые пользователям на основе наблюдаемого машиной поведения, и ясность возможных связей между связанными данными. Если у вас есть профиль в FOAF (друг друга) на факультете энтомологии университета, подписывайтесь на энтузиастов насекомых в Твиттере и подписывайтесь на блог девушки с ошибками, однажды Google может никогда не запятнать ваши результаты поиска с фотографиями парней в белом, бросающих деревянные шары вокруг, когда вы вводите «крикет» в поле поиска.

Я думаю, что ключевой задачей для поисковых маркетологов будет выявление и структурирование данных. Это делает больше типов информации доступными для поисковых систем и облегчает понимание.

Наконец, я думаю, что Web 3.0 также влечет за собой переход от накопления контента к обмену контентом в сети связанных данных, и я представляю наиболее радикальный сдвиг, которому способствует семантическая сеть. Традиционной целью SEO было привлечь пользователей на сайт. Включение информации для ваших пользователей, какой бы полезной она ни была, с неаффилированных веб-сайтов, всегда было насмешливо расценено как «очистка». Но по мере того, как компьютерам становится все легче понять взаимосвязи между частями связанных данных, пользователи будут все меньше и меньше желать путешествовать по нескольким пунктам назначения, когда информация будет собираться для них в меньшем количестве мест.

Я знал, что SEO было в основном бестолковым, когда Google начал предоставлять ответы на вопросы непосредственно в результатах поиска, а не переходить на веб-сайт, где этого пользователя можно было отправить по какому-то пути конверсии. Как ни крути, это эволюция веб-ландшафта, когда традиционный поиск превращается в раскрытие информации. Я думаю, что усилия SEO, которые будут иметь лучший успех в будущем, будут теми, которые производят и связывают данные, которые являются привлекательными для пользователей, и делают упор на построение того, что можно назвать не просто брендом, а лояльностью к данным.

Похожие

Комментарии