セマンティックSEOとは、主題の中の各エンティティに対して、関連性のある意味のある構造でコンテンツネットワークを構築することである。セマンティックSEOは、用語、エンティティ、事実を、事実の正確さと関連性の中で互いに結びつけることである。言葉ではなく、意味や話題に焦点を当てることで、ユーザーの検索意図をよりよく満たし、特定のテーマについて検索エンジンとユーザーの権威となることを目的としている。Googleは、エンティティ間の接続、検索意図、ウェブ上の情報の整理を作成するセマンティック検索エンジンである。したがって、セマンティック検索エンジンとセマンティックSEOでは、エンティティ間の接続が明確で、すでに整理されたコンテンツ構造を作成することが重要である。
セマンティックSEOの違いとは？
セマンティックSEOは、あるテーマに関する単一の質問に答えるのではなく、ユーザーが必要とするであろう、同じトピックに属するすべての質問に答え、必要な情報を階層構造で提示することを目的としている。
したがって、より多くの可能な検索意図が満たされれば、同じトピックについてより権威のある包括的なページが作成される。セマンティックSEOでは、完全で包括的かつガイドラインとなるコンテンツが作成することができる。これらのコンテンツは、様々なウェブアプリケーション、ビジュアルやビデオコンテンツ、テキストコンテンツやアンケート、PDFファイルなど、ユーザーのニーズを満たすことができるのである。同じトピックの異なる部分は、ページのURL、パンくずリスト、内部リンク、ヘッダー、フッターのリンクで階層的に配置され、主題に特化したサイトを作成することができるのである。
セマンティックSEOは、ランダムに生成される個々のコンテンツとは対照的に、整理されたユーザー・ジャーニー体験を提供する。Google、Bing、Yandex、その他の検索エンジンは、1つの分野に特化した結果、ユーザーが特定のトピックの検索意図に一致するコンテンツを見つけることができるようになる。Historical Dataが提供するオーソリティと幅広いクエリプロファイルにより、企業は同一および接続された主題ネットワークにおいて、より快適なランキングとブランド認知度を獲得できる可能性があるのである。
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セマンティックSEOを利用したコンテンツの書き方
セマンティックコンテンツライティングとは、セマンティックSEOを原理としたコンテンツ制作のことである。セマンティックSEOに適したコンテンツを書くためには、ユーザーが行ったすべてのクエリ、トピックに関するすべての小見出しを階層化する。セマンティックSEOのプロジェクトでは、SERPスキャンと検索意図の定義は、テーマ内のすべてのサブトピックに従って行われる必要がある。セマンティックSEOのために作成するコンテンツネットワークでは、検索ボリュームも重要である。セマンティックSEO対策は、以下の手順で行うことができる。
- トピックを調査するために使用されたクエリを階層的にリストアップする必要がある。
- これらのクエリの検索意図を分析する。
- 人、機関、法律、国、場所、都市、日付など、主題に含まれるエンティティをリストアップする必要がある。
- そのテーマについて、どの程度の別コンテンツを作成するかを決定する。
- 各コンテンツをどのような階層でリンクし、どのようなアンカーテキストでリンクするか。
- 検索エンジンがコンテンツを完全に区別できるようにするために、どのコンテンツでどのテーマをどの程度処理するのかを決めておく。
- 作成するURLのmetaタグ、見出し、キーワード、アンカーテキストで、どのコンテンツがどの検索意図に合致しているかを検索エンジンに明示すること。
- メインコンテンツとサブコンテンツがURLの半分ずつになるようにすることで、キーワードのカニバリ問題を回避する。
- 最も重要なクエリのSERPにおける競合ページのレイアウト、機能、コンテンツ、およびこれらのクエリにおける過去のランキング結果を検証する必要がある。
- コンテンツは、ユーザーにとって有益で、検索エンジンが容易に理解できるように、完全に専門化された言語で作成する必要がある。
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セマンティックSEOのためのキーワード調査方法とは？
セマンティックSEOは、単一のキーワードではなく、トピック全体に焦点を当てることができるため、重要な概念である。このためキーワードの調査も異なる。1つのクエリに焦点を当てるのではなく、相互に関連する多くのクエリに焦点を当てる必要があるのである。
セマンティックSEOのキーワード調査については、以下のステップを踏む必要がある。
- Googleキーワードプランナー、 Ahrefsキーワードエクスプローラー、SEMRushキーワードマジックツール、MozキーワードリサーチなどのツールはすべてセマンティックSEOリサーチに利用することができる。
- Googleオートコンプリート、Google People Also Ask、Google Suggested Queries、Googleナレッジグラフ、Googleナレッジパネルセマンティックは、SEOリサーチに使用することができる。
- Wikipedia、Wikidata、Wikihowなどのリソースは、セマンティックSEOキーワードの研究に使用することができる。
- Youtubeオートコンプリート、Youtubeビデオタイトル、コメント、フォーラムスレッド、コールセンターの質問またはニュースソースもセマンティックSEOキーワードの研究に使用することができる。
- セマンティックSEOクエリリサーチで重要なポイントは、ユーザーの質問やクエリを特定の検索意図に従ってグループ化することである。
- Google画像検索とクエリリファインメントバブルもまた、文脈的な階層構造で互いに接続されているため、セマンティックSEOクエリリリサーチに有効である。
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セマンティックSEOとエンティティの重要性
セマンティックSEOでは、ただクエリを階層的につなげて使うだけでは不十分である。同時に、関連するエンティティとその相互の関連性を探る必要がある。Googleは各エンティティのコンテキストと他のエンティティとのつながり方に基づいて、コンテンツの主題、品質、または深さのレベルを理解することができる。Googleは、リンクの仕方によって、コンテキスト情報検索を使用し、コンテンツに欠けている情報を補うことができる。
以下に、コンテキスト情報検索の例を示す。
“米国には35,000の美術館があります。私はそれらのいくつかを訪問し、たくさんのお金を費やしました。”
この例では、「お金を使う」ということが通貨に関係するため、Googleや他のAIシステムは、その人がそれらの美術館で「米ドル」を使っていると推定でき、Googleはコンテンツを次のように書き換えることができます。
“米国には35,000の美術館があります。私はそれらのいくつかを訪問し、多くの米ドルを費やしました。”
セマンティックSEOでは、コンテンツが明確に記述されていること、各要素が明確に記述されていることが重要である。このように、要素や実体をより明確に指定することで、セマンティックSEOやセマンティック検索で検索エンジンからより早く、より少ないコストでコンテンツを評価されることが可能になるのである。
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セマンティックSEOのための関連するエンティティの抽出方法
トピックの関連エンティティを見つけることは、セマンティックSEO最適化にとって重要である。以下の方法で、あるトピックに関連するエンティティを見つけることができる。
- Youtube、Bing、Yandex、Googleのオートコンプリートデータを使用する。
- Youtube、Bing、Yandex、Googleのサジェスト検索データを利用する。
- GoogleやBingの検索結果ページにあるPeople Also Askのような質問リストを利用する。
- Bing, Yandex, Googleの最新ニュースをスキャンして、関連する名前、場所、法律、通貨、その他の単語をリストアップする。
- 画像検索の情報とクエリリファインメントバブルを使用する。
- ウィキペディアのリンクから関連するエンティティを発見する。
- Googleナレッジパネル、ナレッジグラフ、および “他のユーザーはこちらも検索” の提案に従う。
- コンテンツに関連するトピックの調査を行い、そのテーマを習得しないままコンテンツを投稿しないようにする。
- 特定の時間帯のGoogleトレンドと関連検索トレンドを使用して、エンティティとサブトピックの間のつながりを確認する。
また、関連エンティティを見つけるために、PyTrendを使用できる。PyTrendの詳細と、SEOでの使用方法については、ガイドラインをご覧ください。
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セマンティックSEOとGoogleハミングバードアルゴリズムの関係
Googleハミングバードアップデートは、さまざまなクエリ間の関係を発見し、ユーザーの意図をよりよく理解するために、2013年のGoogle創業15年目に実現された。これにより、各単語のページを開く代わりに、キーワードの乱用やキーワード密度などの多くの一般的な状況や概念は過去のものとなり、より整理され包括的なWebページがSERPで主導権を握るようになった。
Googleハミングバードアップデートはクエリの90％に影響を与えました。クエリ間のリンクを削除することにより、Googleハミングバードはクエリを意味的な順序に並べ、ユーザーの真の意図と可能性の高い意図を分析する機会を得た。したがって、セマンティックSEOは検索エンジンにとって過去から確立された概念であると言える。Google Hummingbird Update and Effectsの詳細については、詳細なガイドラインをご覧ください。
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セマンティックSEO、人工知能（AI）、自然言語処理（NLP）の関連性
人工知能と自然言語処理は、SEOにとって重要な概念である。Googleはそのアルゴリズムにおいて、AIと機械学習を用いてクエリを分類し、意味を持たせ、リンクさせ、ページの品質を理解し、生成されたSERPを互いに比較する。自然言語処理とは、機械を使ってコンテンツを解釈し分類することである。このため、NLPメソッドを知り、NLPメソッドと人工知能の範囲内で開発された新技術を知ることは、セマンティックSEOをいかに良い方向に持っていくかという点で有益なのである。セマンティックSEOに自然言語処理を利用する場合、NLPモデルでテストを行い、記事中のエンティティや異なるフレーズが目立つかどうか、記事が十分に主題に焦点を当てているか、記事の言語や感情の構造が業界に適合するのに十分であるかどうかを確認することができる。適しているかどうかを確認するために使用することができるのである。
NLPを使用すると、エンティティをナレッジグラフに配置することで、エンティティ間の関係を描けることが分かります。この点については、「Pythonでコンテンツからエンティティグラフを作成する」のガイドラインを参照してください。
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セマンティックSEOのための同義語とクエリの形式の違いとTF-IDF解析の関係
セマンティックSEOと言葉の綴りの違い、同義語には関連性がある。ユーザーは同じトピックを検索するために異なる単語を使うことができる。同義語や似たような言葉を自然に使うことは、文脈の中で、関連する検索意図の中で、すべてのユーザーを満足させ、検索エンジンが難しい概念を調整できるようにするために重要である。TF-IDF分析は、SEOの研究においてそれほど重要ではないが、あるテーマに対する異なるコンテンツ発行者のアプローチを反映させることができる。TF-IDF分析では、ある記事の中でどの概念や単語がより重要であるかを、一定の基準で理解することができる。同じトピックに言及した異なる記事でも、同じコンセプトの異なるバージョンを使用することがある。ユーザーにコンテンツをより簡単に提供し、同じテーマをユーザーが好む概念で説明することは、ユーザーエクスペリエンスとユーザービリティにとって良いことである。検索エンジンは、同じコンセプトの異なるバージョンを使用することで、アルゴリズムがそのテーマをよりよく理解し、特定の検索意図と関連付けることができる。
TF-IDF 用語の理解を深めるための関連コンテンツ。
- TF-IDF分析とは何かについては、こちらの記事をご覧ください。
- PythonでTF-IDF分析を実行するには、こちらのガイドラインをご覧ください。
異なる形式のキーワードを記述することで、さまざまなタイプの検索用語の可視性を高めるのに役立ち、またコンテンツの主題との関連性を向上させることができるのである。異なる形式のキーワードを使用している間は、コンテンツの自然な構造と有益な側面を減少させるべきではない。コンテンツは常に検索エンジンのためではなく、ユーザーのために作成する必要がある。
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ページ上のSEO要素とセマンティックSEO
ページ上のSEO要素は、セマンティックSEOと密接に関連しています。Webページで使用されるページ上の要素は、セマンティックな方法で整理することで、コンテンツの目的をより良く果たすことができる。例えば、あるトピックを伝える際、より重要な質問には最初に答え、あまり求められていない情報は下に持っていくことができる。このようなコンテンツの内部構造の変化は、関連する概念の関連部分を含むように見出しタグで示す必要がある。URL内の単語、パンくずナビゲーション、内部リンク、アンカーテキスト、Webページ内の画像、画像の代替タグ、画像のURLは、この文脈で同じアプローチで関連するテーマを伴い、特定の検索意図やトピックに対してページ内アイテムを作成し、調和させる必要がある。
タイトルタグやメタディスクリプションなどの要素も、セマンティックSEOに準拠して編集することができる。Webサイト上のタイトルや説明文をセマンティック構造で記述することで、コンテンツの構造を検索エンジンが理解しやすくなり、Webサイトのレイアウトをユーザーがより理解しやすくなる。
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セマンティックサイトツリー、URL分類、およびセマンティックSEO
セマンティックSEOに適したサイトツリー、URL分類、およびサイト構造を作成することは、セマンティック検索エンジンがWebサイトを理解し、その価値を確認するために重要である。 このため、コンテンツ、製品、サービスをさまざまな検索目的に従って分類、セグメント化、リンクし、それらを関連する内部リンクにリンクすることが重要である。 セマンティックサイトツリーは、ユーザーにクリーンでわかりやすいナビゲーション構造を提供するだけでなく、検索エンジンのスキャン、評価時間、およびコストを削減し、さまざまな検索クエリをWebサイトの関連セクションに関連付ける速度を向上させる。
注：サイトマップを小さく分割することで、インデックスのスピードとインデックスされるページ数が増加することが証明されています。その主な理由は、小さなサイトマップは、検索エンジンによってより頻繁にダウンロードされるからです。しかし、サイトマップのカテゴリ分けがランキングに貢献するかどうかについては、証拠がありません。しかし、サイトマップインデックスファイルでサイトマップを意味的に分類することで、カバレッジレポートの分析が容易になります。クロールキュー、内部サイトツリー、セマンティックサイトマップインデックスファイルの間の意味的な互換性は、おそらくセマンティック検索エンジンの促進信号となり得るでしょう。
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セマンティックSEOとセマンティックHTMLの関係
セマンティックHTMLとは、ページのDOM構造において意味を持つHTML要素を使用することである。セマンティックHTMLを用いると、ウェブサイトやウェブページの一部を機能別にコーディングすることができる。検索エンジンのクローラーはセマンティックHTMLの要素を認識できるため、ウェブページの関連部分をより速く認識することで、より少ないコストで検索意図に合致する率を計算することができる。
セマンティックHTMLを使用すると、ウェブページの主要目的、メインコンテンツ部分、「<aside>」などのタグを使用した「補足コンテンツ」部分、著者、ナビゲーション用の領域を「<nav>」などのタグで簡単に表示することができる。
セマンティックSEOとセマンティックHTMLは関連している。セマンティックHTMLを使用すると、検索意図に関連するウェブページの部分を、より簡単に検索エンジンに表示させることができる。一貫性のあるきれいなHTMLコード構造とサイト全体のデザイン、SEOの範囲内での理解しやすさは、検索エンジン最適化の範囲内でより少ないコストでスキャンされ評価される機会を提供する。
セマンティックSEOと強調スニペットのセクションで述べたように、リスト、テーブル、または定義文や画像は、強調スニペットに入力することができる。その際、リストやテーブルを正しいHTML構造で記述することは、検索エンジンがコンテンツの該当箇所を選択し、正しく解釈するために有効である。このように、セマンティックHTMLの使用と注目のスニペットハンティングの間には、関連性もあると言うことができる。
セマンティックHTMLについては、関連するガイドラインをご覧ください。
- HTMLとは何ですか？
- セマンティックHTMLとは何ですか？
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構造化データとセマンティックSEO
セマンティックHTMLと同様に、構造化データを使用することで、URLのコンテンツをより整理され理解しやすい形で検索エンジンのクローラーに与えることができる。また、構造化データを使用することで、検索クエリや検索意図に特化したリッチリザルトスニペットが作成されるケースもある。
構造化データを利用することで、記事の内容や構造、記事や記事画像、動画、Webページの機能、主題、説明などを簡単に伝えることができる。構造化データはセマンティックSEOの手法であり、Webページをセマンティック構造にすることで、ユーザーと検索エンジンの双方にとってより理解しやすいWebページにすることができる。
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ピラークラスターコンテンツ、コンテンツハブ、セマンティックSEOの関係
ピラークラスターコンテンツとは、あるテーマを下位の側面から説明し、関連する箇所から下位ユニットの関連コンテンツにリンクさせるタイプのコンテンツである。
一方、コンテンツハブは、ピラークラスターコンテンツとともに、関連するすべてのコンテンツの集合体であると言われている。ピラークラスターコンテンツとコンテンツハブの概念はどちらもセマンティックSEOに関連しているが、まったく同じニーズを満たすものではない。セマンティックSEOは、ピラー・クラスター・コンテンツとコンテンツ・ハブの概念を体系化し、明確なニーズの中で定義したSEOの原理である。
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People Also Ask、強調スニペット、セマンティックSEOについて
セマンティックSEOは、強調スニペットに適した言語と範囲でテーマを扱っているため、多数の強調スニペットを提供する。また、セマンティックSEOの下でPeople Also Askの質問に対する回答に参加することも可能である。ほとんどの場合、強調スニペットは40ワード、320文字程度である。したがって、セマンティックSEOの範囲内で「Who, When, How Much, Where, How」などの「セマンティック質問」とその回答を書く場合は、強調スニペットを獲得できるパラグラフの文字数と単語の制約に注意する必要がある。GoogleとBingの強調スニペットの実験を行うことで、アップデート後の新たな文字数・単語数の制限を確認することができる。
また、強調スニペットの種類も問題である。注目のスニペットには、リスト、表、または直接的な定義文と関連するビジュアルが含まれることがある。そのため、セマンティックSEOの範囲内で、これらの文章に関連するエンティティが記載されていることを確認しながら、これらのルールと構造に従ってコンテンツ編集を準備する必要がある。
強調スニペットに掲載されるためには、セマンティックSEOスコープでは、記事タイトルに「見出しタグ」、つまり「質問型の文章」を用い、段落内には広義の専門知識を含む科学情報文が必要であるとされている。Google SERPのPeople Also Askや強調スニペットなどの機能は、セマンティック検索の体験を大きく向上させるために使用される。インターネット上の情報を整理し、SERPを整理することと、コンテンツ発行者が自身のウェブサイトとコンテンツ構造を整理することは、相互に関連しています。
セマンティックSEOの手法と理解は、セマンティック検索結果ページの要素である強調スニペットとPeople Also Askのセクションで行われるべきものである。
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セマンティック検索とセマンティックSEOの違いとは？
セマンティックSEOは、検索エクスペリエンスの最適化と検索エンジン最適化の用語に関連している。またセマンティックSEOは、検索エンジン最適化の専門家によって実行されている。一方、セマンティック検索は、検索エンジンの結果ページのデザイン、コンテンツ、および機能の一部である。これは検索エンジンの作成者、設計者、およびプログラマーによって実行されている。
セマンティック検索についてより詳しく知りたい方は、関連するガイドラインをご覧ください。
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セマンティックSEOとホリスティックSEOの最終的な考察
セマンティックSEOは、ホリスティックSEOのための「コンテンツ戦略」を立てるだけではない。セマンティックの概念は、私たちの生活のあらゆるところに存在している。人間の性質上、セマンティック構造のあらゆる要素を理解し意味づけを行っている。人工的なアルゴリズムも、より速く、より少ないコストで、セマンティック構造の要素を理解する。セマンティックSEOは、思考システムとして、ホリスティックSEOのための概念の相互関係を示すことにより、批判的、分析的思考力を高め、検索エンジン理解力を向上させる。アルゴリズムは、さらに「クリエイティブ」と「セマンティック」に分けられる。”セマンティックアルゴリズム “は、あるパターンで進行するパターンを検出し、その違いを抽出するためのものである。”クリエイティブアルゴリズム “は、この差異をもとに異なるパターンを作り出すように設計されている。Googleをはじめとする検索エンジンの多くは、パターンによる差異を見ることができる “セマンティックアルゴリズム “を採用している。
その中で、セマンティックSEOとホリスティックSEOは、密接に結びついた概念です。セマンティックSEOのガイドラインは、私たちによってさらに推進されるでしょう。
What is Semantic SEO? How to Use Semantic SEO for Better Rankings
Semantic SEO is to create a content network in a relevant and meaningful structure for each entity within a subject. Semantic SEO is connecting terms, entities, facts to each other within a factual accuracy and relational relevance. By focusing on meanings and topics instead of words, it has the purpose of satisfying the search intent of the user better and being the authority for the Search Engine and the User on a particular subject. Google is a Semantic Search Engine that creates connections between entities, searches intents and organizes the information on the web. Thus, creating an already organized content structure with clearly connected entities is important for Semantic Search Engine and Semantic SEO.
What is the difference of Semantic SEO?
Semantic SEO does not aim to answer a single question about a subject, but to answer all the questions that the user may need and belong to the same topic and to present the necessary information in a hierarchical structure.
Thus, as more possible search-intents are met, more authoritative and comprehensive pages are created on the same topic. With Semantic SEO, complete, comprehensive, and guideline content is created. These contents can also have various web applications, visual and video content, text content or surveys, PDF Files that meet the needs of the user. Different parts of the same topic are placed in a hierarchy on both page URLs and Breadcrumb, internal links, header, and footer links, thus creating a firm specialized in a subject.
Semantic SEO offers an organized user-journey experience, as opposed to randomly generated individual content. As a result of specializing in a single vertical, Google, Bing, Yandex, or other Search Engines will over time be sure that the user finds content that matches the search intent for a particular topic. With the authority provided by Historical Data and the wide query profile, the company may gain more comfortable ranking and brand awareness in the same and connected subject networks.
How to Write Content Using Semantic SEO
Semantic Content Writing is the term for content creation for Semantic SEO Principle. In order to write content suitable for Semantic SEO, all queries performed by the user, all subheadings about a topic are placed in a hierarchy. For the Semantic SEO project, SERP scanning and Search Intent definition should be made according to all subtopics within a subject. Search volumes are also important in the content network to be created for Semantic SEO. You can follow the steps below for Semantic SEO Strategy.
・The queries used to investigate the topic should be listed hierarchically.
・The search-intent of these queries should be analyzed.
・Entities such as persons, institutions, laws, countries, places, cities, and dates in the subject should be listed.
・How much separate contents will be created on the subject should be determined.
・The hierarchy in which the contents will be linked to each other and how to link with which anchor texts should be determined.
・In order for the contents to be completely distinguishable from each other by Search Engine, it should be determined how much of which subject will be processed in which content.
・It should be specified to the Search Engine with the meta tags, headings, keywords, and anchor texts of the URLs to be created, which content meets which Search Intent.
・Main Content and Supplementary Content half in a URL should be done properly to avoid the Keyword Cannibilization problem.
・The Layout, Functions, and Contents of competitor pages in the SERP of the most important queries and the historical ranking results in these queries should be examined.
・The content should be created in a fully specialized language, to benefit the user and making sure that it is easily understood by the Search Engine.
How to Perform Keyword Research for Semantic SEO?
Semantic SEO is an important concept as it allows focusing on an entire topic rather than a single keyword. For this reason, keyword research studies also differ. At this point, instead of focusing on one query, many queries that are interconnected should be focused on.
The following steps should be followed for Semantic SEO Keyword Research.
・All of the tools such as Google Keyword Planner, Ahrefs Keyword Explorer, SEMRush Keyword Magic Tool, Moz Keyword Research can be used for Semantic SEO Research.
・Google Autocomplete, Google People Also Ask, Google Suggested Queries, Google Knowledge Graph, Google Knowledge Panel Semantic can be used for SEO research.
・Resources such as Wikipedia, Wikidata, Wikihow can be used for Semantic SEO Keyword research.
・Youtube Autocomplete, Youtube Video Titles, Comments, Forum Threads, and call center questions or news sources also can be used for Semantic SEO Keyword Research.
・The important point in Semantic SEO Query Research is to group user questions and queries according to specific search intents.
・Google Images and Query Refinement Bubbels also help for Semantic SEO Query Research since they are connected to each other with a contextual hierarchy.
Semantic SEO and Importance of Entities
For Semantic SEO, it is not enough to just use queries that are linked together in a hierarchical order. At the same time, it is necessary to explore the relevant entities and their interconnectedness. Google is able to understand the subject, quality, or depth level of content even based on the context of each entity and the way it connects to other entities. With the way assets are linked, Google can use Contextual Information Retrieval and fill in missing information in the content.An example of Contextual Information Retrieval is provided below.
引用：What is Semantic SEO? How to Use Semantic SEO for Better Rankings｜Holistic SEO
“There are 35,000 Museums in the USA. I visited some of them and spent a lot of money.”
In this example, Google or another AI System can estimate that the person spends “US Dollars” in those museums because “spending money” is related to a currency, and Google can rewrite the content as follows.
“There are 35,000 Museums in the US. I visited some of them and spent a lot of US dollars.”
It is important for Semantic SEO that the contents are written clearly and each element is clearly written. Thus, specifying an element and entity more clearly will enable your content to be evaluated faster and with less cost by the Search Engine with Semantic SEO and Semantic Search.
How to Extract Related Entities for Semantic SEO
Finding related entities for a topic is important for Semantic SEO Optimization. You can find entities related to a subject by following the methods below.
・Use Youtube, Bing, Yandex, Google Autocomplete Data.
・Use Youtube, Bing, Yandex, Google Suggested Search Data.
・Use lists of questions like People Also Ask on Google and Bing results pages.
・Scan the latest news on Bing, Yandex, Google to list relevant names, places, laws, currencies, in other words.
・Use Image Search information and query refinement bubbles.
・Discover the relevant entities on Wikipedia via links.
・Follow the Google Knowledge Panel, Knowledge Graph, and “Users Also Searched” suggestions.
・Do research on topics related to the content and do not post content without mastering the subject.
・Use Google Trends and Related Search Trends for specific times to see the connection between entities and sub-topics.
Also, to find the Related Entities, PyTrend can be used. To find out more about PyTrend and how to use it for SEO, you may read our guidelines.
Semantic SEO and Google Hummingbird Algorithm Relation
Google Hummingbird Update was realized in the 15th year of Google in 2013 in order to discover the relationship between different queries and to better read the user intent. Thus, instead of opening a page for each word, many common situations and concepts such as Keyword-stuffing or Keyword-density are a thing of the past, as more organized and comprehensive web pages take the lead in SERP.
Google Hummingbird Update affected 90% of queries. By removing the link between queries, Google Hummingbird has given Google the chance to put queries in a semantic order and analyze the user’s true intent and likely intent. Therefore, Semantic SEO can be said to be a well-established concept for Search Engines from the past. To learn more about Google Hummingbird Update and Effects, read our detailed guidelines.
Semantic SEO, Artificial Intelligence (AI) and Natural Language Processing (NLP) Relation
Artificial Intelligence and Natural Language Processing are important concepts for SEO. In its algorithms, Google uses AI and Machine Learning to classify queries, make sense of them, link them together, understand page quality, and compare the generated SERPs with each other. Natural Language Processing means interpreting and categorizing content using machines. For this reason, knowing the NLP Methods and knowing the new technologies developed within the scope of NLP methods and Artificial Intelligence will be beneficial in terms of how Semantic SEO can be brought to a better point. When using Natural Language Processing for Semantic SEO, you can perform tests with NLP Models to see if the entities and different phrases in the article are noticeable, whether the article focuses on a subject enough, or the language and emotion structure of the article is enough to meet the industry. You can use it to see if it is suitable.
With NLP, you can see how you can draw the relationships between entities in an article by putting them in a knowledge graph. For more at this point, you can read our “Entity-graph Creation from a Content with Python” guideline.
The Relationship of Synonyms and Different Formats of the Queries and TF-IDF Analysis for Semantic SEO
There is a link between Semantic SEO and the different spelling of words, their synonyms. Users can use different words to search for the same topic. It is important to naturally use synonyms or similar words within a topic to satisfy all users within a context, within the context of the relevant search-intent, and to ensure that Search Engine can reconcile difficult concepts. Even if TF-IDF Analysis is not of great importance in SEO studies, it can reflect the approach of different content publishers to a subject. With TF-IDF Analysis, it can be understood in certain criteria which concept or word has greater importance in an article. Different articles that mention the same topic may use different versions of the same concept. It is good for User Experience and Readability to deliver content to users more easily and to explain the same subject to the user with the concepts they prefer to use. Using different variants of the same concept for Search Engines helps algorithms better understand the subject and associate it with specific search intents.
TF-IDF Related contents for better understanding the term.
・To learn what is TF-IDF Analysis, you may read our article.
・To perform a TF-IDF Analysis with Python, you may read our guidelines.
Writing different forms of the keywords will help to get more visibility for different types of search terms and also it will improve the relevance of the content for the subject. While using different forms of keywords, the content’s natural structure and beneficial sides shouldn’t be decreased. Content always should be created for the users rather than Search Engines.
On-page SEO Elements and Semantic SEO
On-page SEO Elements are closely related to Semantic SEO. On-Page elements to be used in the web page can be organized in a Semantic way to better serve the purpose of the content. For example, when conveying a topic, more important questions are answered first, while less sought information can be taken down. This change in the internal structure of the content should be shown in Heading Tags to include the relevant part of the related concept. Words in URLs, Breadcrumb Navigation, Internal Links, Anchor Texts, images in Web Page, alt-tags of images, URLs of images should accompany the relevant subject with the same approach in this context, and harmony should be created in-page items for the certain search-intents and topics.
Elements such as title tags, Meta Descriptions can also be edited in accordance with Semantic SEO. By writing the title and description on the website in a semantic structure, the structure of the content can be understood more easily by the Search Engine and the layout of the website can be understood more easily by the user.
Semantic Site-tree, URL Categorization, and Semantic SEO
Semantic SEO’ya uygun bir Site-tree, URL Kategorizasyonu ve site yapısı oluşturmak, Semantic Search Engine’in web sitesini anlamasını ve onun değerini görmesi için önemlidir. Bu nedenle, içerikleri, ürünleri, hizmetleri farklı search intentlere göre sınıflandırmak, bölümlendirmek ve birbiri ile ilgili iç linkler ile bağlamak önemlidir. Semantic Site-tree hem kullanıcılar için daha temiz ve anlaşılır bir navigation yapısı sunacaktır, hem de Search Engine için tarama, değerlendirme süresini ve maliyetini azaltacak ve farklı arama sorguları ile web sitesinin ilgili bölümünün ilişkilendirilmesi hızını arttıracaktır.
Note: It has been proven that splitting sitemaps into small pieces increases index speed and the number of pages indexed. The main reason for this is those small sitemaps are downloaded more frequently by Search Engines. However, there is no evidence as to whether sitemap categorization contributes to a ranking. However, categorizing your sitemaps semantically in a sitemap index file can make it easier to analyze the coverage report. Semantic compatibility between the Crawl Queue, Internal Site-tree, and the Semantic Sitemap Index file could possibly be a facilitating signal for the Semantic Search Engine.
Semantic SEO and Semantic HTML Relation
Semantic HTML is the use of HTML elements that have a meaning in the page DOM structure. With Semantic HTML, parts of a website and web page can be coded according to their functionality. Search Engine Crawlers can recognize Semantic HTML elements and thus, by recognizing the relevant parts of the web page more quickly, it can calculate the rate of meeting search-intents with less cost.
With the use of Semantic HTML, the main purpose of a web page, the main content section, the “Supplementary Content” section with tags like “<aside>”, the author and the areas for navigation can be easily displayed with tags like “<nav>”.
Semantic SEO and Semantic HTML are related. With the use of semantic HTML, the part of a web page related to the search intent can be displayed to the Search Engine much more easily. Consistent and clean HTML code structure and a consistent and clean site-wide design, understandability within the scope of SEO, provides the opportunity to be scanned and evaluated with less cost within the scope of Search Engine Optimization.
As mentioned in the section on Semantic SEO and Featured Snippet, lists, tables, or definition sentences and images can be entered into Featured Snippets. In this context, using a correct HTML structure for lists and tables will be useful for the Search Engine to select the relevant part of the content and interpret it correctly. Thus, it should be said that there is also a link between using Semantic HTML and Featured Snippet Hunting.
You may read our related guidelines for Semantic HTML.
・What is HTML?
・What is Semantic HTML?
Structured Data and Semantic SEO
Just like Semantic HTML, the use of Structured Data allows URL content to be given to Search Engine Crawlers in a more organized and understandable way. Also, using Structured Data in some cases also creates Rich Results Snippets specific to search queries and search intent.
With the use of Structured Data, what an article is about and the structure of the article, the function, subject, and description of the article or article image, video, or web page can be conveyed easily. Structured Data is the Semantic SEO method, which makes the web page a Semantic structure, making it more understandable for both users and the Search Engine.
Pillar Cluster Content, Content Hub, and Semantic SEO Relation
Pillar Cluster Content is a type of content in which a certain subject is explained with its lower aspects and links to related content pieces in lower units from the relevant points.
Content Hub, on the other hand, is said to be the sum of all related content along with Pillar Cluster Content. Both the Pillar Cluster Content and Content Hub concept are related to Semantic SEO but do not exactly meet the same need. Semantic SEO is an SEO principle in which the concepts of Piller Cluster Content and Content Hub are systematized and defined within a definite need.
People Also Ask, Featured Snippet, and Semantic SEO
Semantic SEO provides a large number of Featured Snippets as it deals with a subject in a language and scope suitable for Featured Snippets. It is also possible to take part in the answers to People Also Ask questions under Semantic SEO. For the most part, Featured Snippets are around 40 words and 320 characters. Therefore, when writing “Semantic Questions” such as “Who, When, How Much, Where, How” and their answers within the scope of Semantic SEO, attention should be paid to the letter and word constraints in paragraphs that can acquire featured snippets. By doing experiments on Google and Bing Featured Snippets, new letter and word limits can be checked after updates.
Another issue is the types of Featured Snippets. Featured Snippets can include lists, tables, or direct definition sentences and related visuals. Therefore, while making sure that the relevant entities are mentioned in these sentences, within the scope of Semantic SEO, content editing should be prepared in accordance with these rules and structures.
In order to be included in the Featured Snippet, in the Semantic SEO Scope, “heading tags”, that is, “question type sentences” in article titles, should be used, while there should be scientific information sentences containing broad-time expertise in the paragraph. Google SERP features such as People Also Ask and Featured Snippet is used to greatly improve the Semantic Search experience. Organizing the information on the Internet and organizing the SERP and the content publisher organizing its own website and content structure are interrelated.
Semantic SEO methods and understanding should be used to take place in Featured Snippet and People Also Ask sections, which are Semantic Search Results Page elements.
What is the Difference between Semantic Search and Semantic SEO?
Semantic SEO is related to the Search Experience Optimization and Search Engine Optimization terms. Semantic SEO is being performed by the Search Engine Optimization Experts. On the other hand, Semantic Search is a part of the Search Engine Results Page design, content, and functions. It is being performed by Search Engine Creators, Designers, and Programmers.
To learn more about Semantic Search, you can read our related guidelines.
Final Thoughts on Semantic SEO and Holistic SEO
Semantic SEO is not just about creating a “content strategy” for a Holistic SEO. The semantic concept is present at every point of our lives. Due to human nature, they understand and make sense of every element in the semantic structure. Man-made algorithms also make sense of the elements in a semantic structure faster and with less cost. Semantic SEO, as a thinking system, increases the critical and analytical thinking power by showing the interconnection of concepts for Holistic SEO and improves the Search Engine Understanding ability. Algorithms are further divided into “Creative” and “Semantic”. “Semantic algorithms” are designed to detect patterns that progress in certain patterns and to extract the differences between them. “Creative algorithms” are designed to create different patterns on these differences. Most Google and other Search Engines use Semantic Algorithms that can see Pattern-based differences.
In this context, Semantic SEO and Holistic SEO have closely linked concepts. Semantic SEO guidelines will be furthered by us.
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