Baidu の Web サイトの最適化に関しては、Web サイトのコンテンツの関連性が高まるほど、Web サイトの具体性が高まり、一般的にランキングが向上することは誰もが知っています。これは、Baidu の開発方向でもあります。では、Baidu は 2 つの記事に関連性があるかどうか、またその関連性をどのように判断するのでしょうか? これは、記事の表面にあるテキストの繰り返しだけではなく、テキストの背後にある意味的な関連性も考慮しています。したがって、Baidu は検索エンジンのキーワードランキングに意味相関の影響を適用し、意味相関をより完璧にし、検索エンジンをより合理的にするために常に研究しています。したがって、Baidu 意味相関の研究は SEOr が研究すべきものでもあります。そして学びなさい。
まず例を挙げてみましょう。
1つ目は、「インターネット企業は今どうなっているのか？」です。
2つ目は「Webサイト構築の品質をどう評価するか？」です。
人間が判断すると、これら 2 つの文の間に共通の単語はありませんが、それでも非常に関連性があることが一目でわかります。インターネット企業の発展は、ウェブサイト構築の品質にもある程度影響を与えます。したがって、検索エンジン技術の発展により、それらが関連しており、一定の相関関係があることが判断され、検索エンジンのキーワードランキングの変化に影響を与える可能性があります。
Baidu アプリケーションのトピック関連アルゴリズムの特徴の概要
1. 文書間の意味的な類似性を測定できます。 2 つのドキュメントの場合、2 つの記事が関連しているかどうか、およびそれらの関連性がどの程度であるかを計算できます。 もちろん、Web サイトのテーマとの関連性が高いほど、記事の内容はより具体的になり、キーワードとして強力になります。ランキング。
2. 多義性の問題を解決できます。テーマに合わせて他のテキストとの類似度を計算します。たとえば、「検索エンジンの最適化」と SEO は、Baidu によって同じ語彙としてみなされることになります。これは、検索エンジンをよりインテリジェントにする上での大きな前進となります。
3. 文書内のノイズの影響を除去できます。一般に、文書内のノイズは副次的なテーマにあることが多く、それを無視して文書内の最も重要なテーマのみを残すことができます。
4. 監視されておらず、完全に自動化されています。トレーニング ドキュメントを提供するだけで、手動のアノテーション プロセスなしでさまざまな確率を自動的にトレーニングできます。
5. 言語とは何の関係もありません。あらゆる言語を単語に分割することができれば、それを計算して話題の分布を求めることができます。
この記事を書く目的は、Baidu の新しい変更を紹介することと、Web マスターの友人がこれらの関連セマンティクスを最大限に活用して、コンテンツを更新するときに記事の直接の関連性を高め、キーワード ランキングを向上させることです。この記事はsurf website optimization http://www.surfphpseo.com/より提供されておりますので、転載の際は出典の明記をお願いいたします。
担当編集者：襄陽作家surfphpseoのパーソナルスペース