SEO の世界では、エンティティ SEO は、検索エンジンのランキングに与える影響が証明されているため、大きな注目を集めています。この記事は、エンティティ SEO の複雑さを解明し、セマンティック最適化を活用して Google の可視性を高めるための包括的なガイドを提供することを目的としています。

「エンティティ SEO」は、Google が現在理解していることを意味します。ものただキーワードを探すのではなく。

エンティティ SEO は 2012 年 5 月頃に開始されました。Google は、キーワードの背後にある意味を理解するために機械学習を使用し始めました。

言語が不明確な場合もありますが、現在ではより良い長期的な解決策が得られています。

エンティティは Google にとって 10 年以上重要であるのに、SEO の専門家はまだそれを完全に理解していないのはなぜですか?理由は次の 4 つです。

「エンティティ SEO」という用語はあまり使われないため、SEO の専門家はそれを理解していません。
SEO でのエンティティの使用は、キーワードに焦点を当てる古い方法によく似ており、混乱を招きます。
エンティティについて学ぶのは難しい場合があります。 Google 特許を読み、重要な機械学習について知る必要があります。
YouTube により、多くのことを簡単に学ぶことができましたが、エンティティについてはそうではありませんでした。次に、NLP 研究者から学び、それを SEO に適用する必要があります。

この記事は、これら 4 つの問題を解決するのに役立ちます。次のことを学びます:

エンティティとは何か、そしてその重要性。
セマンティック検索の歴史。
検索結果内のエンティティを見つけて使用する方法。
エンティティを使用して Web サイトのランキングを向上させる方法。

エンティティ SEO とそのランキングへの影響とは何ですか?

エンティティ SEO は、検索エンジンがコンテンツをランク付けし、その意味を理解する方法の未来です。

Google が検索アルゴリズムでエンティティを使用する方法

Google の検索アルゴリズムは、さまざまなエンティティ間の関係を理解するためにエンティティに大きく依存しており、それによって検索意図を解釈し、より関連性の高い検索結果をユーザーに提供します。 Web サイトは、Google がエンティティを定義し、構造化データとスキーママークアップを使用して接続を確立するのに役立ちます。

エンティティとは何ですか?

エンティティは、その名前、タイプ、性質によって識別できる固有のものであり、他のエンティティとどのように接続されているかを示します。エンティティカタログにリストされている場合にのみ、正確であるとみなされます。

エンティティカタログでは、各エンティティに一意の ID が与えられます。私の代理店は、これらの ID をさまざまなサービスや製品に使用しています。

何かがカタログにないからといって、それが実体ではないという意味ではありません。

ウィキペディアはエンティティの広範なデータベースですが、それだけではありません。他の例には、Wikidata、DBpedia、Freebase、Yago などがあります。

魚 - ウィキペディアの実体

エンティティは非構造化データと構造化データをリンクします。

これらは非構造化テキストをより豊かにし、知識ベースを構造化情報で埋めるのに役立ちます。

テキスト内のエンティティを検索し、ナレッジベースにリンクすることをエンティティリンクと呼びます。

エンティティは、私たちと機械がテキストをよりよく理解するのに役立ちます。

エンティティに関する新しい情報を常に把握し続けるのは大変な作業です。

エンティティへの言及を含むドキュメントを分析することで、ナレッジベースを簡単に更新できます。

エンティティは、検索におけるクエリとドキュメントの内容を理解する方法を改善します。

[拡張名前付きエンティティ] 研究論文では、アイデアや概念を含むさまざまなタイプのエンティティについて説明しています。

曖昧な概念を扱うということは、時間をかけて多くの記事を使って Google を教えることを意味します。

ヤゴナレッジグラフ

Google とエンティティの歴史

Google は、2010 年 7 月 16 日に Freebase を買収しました。これは、今日のエンティティ検索システムへの大きな一歩でした。

Freebase の後、Google は Wikidata との連携を開始しました。

Google、Bing、Yahoo は、検索エンジンがブログや非構造化データを理解できるように Schema.org を作成しました。

Google は、Web サイトで構造化データを使用するためのガイドラインを提供します。

Googleのブログ記事「今後 20 年間に向けて検索を改善する」では、キーワードだけではなくドキュメントの関連性と品質に焦点を当てることについて話しています。

Google は、ナレッジグラフとデータスクレイピングを使用して検索を改善します。

Google は、10 年足らずで 5 億 7,000 万のエンティティと 180 億のファクトから、8,000 億のファクトと 80 億のエンティティに増加しました。

エンティティモデルは以前の検索モデルよりどのように優れていますか?

古いキーワードベースの検索モデルでは見つけられませんでした

クエリの正確な単語が含まれていない場合は、関連するドキュメント。

使用する Ctrl + F ページ上のは、これらの古いモデルに似ています。

ウェブ上には毎日大量の新しいデータがあり、Google がすべての単語やページを理解することはできません。

エンティティは、Google が少ない労力で理解を深めるのに役立ちます。

エンティティの専門家である Krisztian Balog 氏は、検索を改善する 3 つの方法を提案しています。

拡張ベース: 関連語を検索に追加します。
投影ベース: エンティティを使用して、クエリとドキュメントの関連性を理解します。
エンティティベース: エンティティを使用して、通常の用語ベースの検索に追加します。

これらの方法は、ユーザーが検索しているものの全体像を把握するのに役立ちます。

Balog は、エンティティをマッピングするための 6 つの複雑なアルゴリズムについても話しています。

エンティティ SEO を活用してランキングを向上させる方法

エンティティを最適化するには、Web サイトはエンティティ監査を実施して、コンテンツ内の関連エンティティを特定し、優先順位を付ける必要があります。 Google がそのアルゴリズムとナレッジグラフでエンティティをどのように使用するかを理解することで、Web サイトはコンテンツを戦略的に最適化して適切なエンティティと一致させ、検索結果での可視性を向上させることができます。

エンティティベースの戦略の実装

エンティティベースの戦略を実装することは、セマンティック最適化の利点を最大化し、検索エンジンの結果の可視性を高めるために非常に重要です。 Web サイトは、コンテンツを関連エンティティに合わせて調整し、エンティティに焦点を当てることでランキングを向上させることができます。エンティティベースの戦略には、さまざまな戦術を活用してエンティティを最適化し、全体的な検索プレゼンスを強化することが含まれます。

エンティティのスキーママークアップの利用

スキーママークアップは、検索エンジン、特に Google が簡単に解釈して検索結果を強化するために利用できる形式でエンティティを定義および表示するために不可欠です。構造化データとスキーママークアップを実装することで、Web サイトは検索エンジンがさまざまなエンティティ間の関係を理解できるようになり、最終的には検索結果におけるコンテンツの可視性が向上します。

エンティティ監査: エンティティ信号の分析と最適化

エンティティ監査は、Web サイトのコンテンツ内の関連エンティティを特定し、優先順位を付けるために不可欠です。これには、既存のエンティティを分析し、適切なエンティティとその属性に合わせてコンテンツを最適化することが含まれます。エンティティのシグナルと検索エンジンがそれをどのように解釈するかを理解することで、Web サイトはコンテンツを戦略的に最適化し、ランキングと可視性を向上させることができます。

3種類のデータ構造

この図は、データ内の関係がいかに複雑になるかを示しています。このパターンはページごとのスキーマでも見られます。

エンティティを取得するには、次の 3 つのデータ構造について知っておく必要があります。

非構造化エンティティの説明: 他のエンティティへの参照を認識してクリアします。
半構造化: 他のエンティティへのリンクが明確な Wikipedia と同様です。
構造化データ: グラフ内の RDF トリプル (ナレッジグラフなど)。

テキストの構造が不十分だと、IR スコアが低下する可能性があります。

エンティティの属性と関係を使用すると、パフォーマンスを向上させることができます。

エンティティ SEO に対する Wikipedia の使用

ウィキペディアのページの構造

ウィキペディアの記事は通常、「リード」と呼ばれる要約から始まります。人々がもっと読みたくなるような書き方をすることが重要です。

ウィキペディアのリンクはナビゲーションのためだけのものではありません。記事間のつながりを示します。

以下は Wikipedia ページの一部です。

タイトル
リード部
- 曖昧さ回避リンク
- 情報ボックス
- 紹介文
目次
本文の内容
付録および底部事項
- 参考文献とメモ
- 外部リンク
- カテゴリー

エンティティに合わせて最適化する方法

エンティティを最適化する際に考慮すべき点は次のとおりです。

関連する単語をページに含めます。
単語やフレーズはどのくらいの頻度でページに表示されますか?
コンセプトがページ上でどのように編成されるか。
非構造化データ、半構造化データ、構造化データを使用します。
主語-述語-目的語ペア (SPO) を使用します。
Web ドキュメントを本のページのように整理します。
Web ドキュメントが Web サイト上でどのように配置されるか。
エンティティの既知の特徴を Web ドキュメントに含めます。

ナレッジベースはナレッジグラフと呼ばれることが多いことに注意してください。

検索結果はユーザーの意図に応じて異なる場合があります。

ページでは、さまざまな種類の検索意図をカバーする必要があります。

Google は、検索クエリに関連する「People Both Ask」、「People Search For」、「Autocomplete」などのツールを使用します。

文書には、できるだけ多くの検索意図のバリエーションが含まれている必要があります。

人々も尋ねます

Google のツールは、Google がコンテンツをどのように見ているかを示す顕著性スコアを提供します。

Google APIツール

エンティティ SEO にとっては、すべての単語と段落が重要です。

言語は曖昧なので、Google に対してもっとストレートに言葉を伝える必要があります。

現代の曖昧さ回避では、次の 3 つのことを考慮します。

エンティティとメンションがいかに重要であるか。
エンティティの言及の周囲のテキストはどの程度似ていますか?
文書内のエンティティをリンクするすべての決定はどのように連携するのでしょうか?

エンティティリンクの決定

スキーマはコンテンツの透明性を高めるのに役立ちます。ブログ内のエンティティをナレッジベースにリンクします。

エンティティの注釈により、検索結果とユーザーインタラクションが向上します。

エンティティの注釈

ここでは、FAQ コンテンツは FAQ スキーマを使用して Google 用に構造化されています。

エンティティの注釈 - 2

この例では、スキーマはテキスト、ID、およびページの主要なエンティティを記述します。

スキーマを使用した最適化とは、固有表現の認識に焦点を当てることを意味します。

エンティティ

ウィキペディアは、エンティティを認識し、曖昧さをなくすことに重要な役割を果たしてきました。

SEO ツール以外の提案

ほとんどの SEO はページ上の最適化にツールを使用します。ただし、これらのツールでは常に独自のコンテンツの機会を見つけられるとは限りません。

Google は独自の情報を好みます。他のサイトをコピーしても、あなたのサイトが最高権威になることはありません。

従来の SEO とエンティティベースの SEO の比較

従来の SEO とエンティティベースの SEO を比較するには、個々のキーワードからエンティティの最適化への焦点の移行を評価する必要があります。従来の SEO はキーワードのランキングとコンテンツの関連性に重点を置いていますが、エンティティベースの SEO は、検索結果の可視性と関連性を高めるために、関連するエンティティとの連携を重視しています。この比較は、SEO に対するエンティティ主導のアプローチを採用することの明確な利点と影響を理解するのに役立ちます。

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