Tôi chủ trì một hội nghị bàn tròn tại SES Chicago tuần trước khi cuộc thảo luận chuyển sang bàn về thuật toán Hummingbird và câu nói – theo như lời của người phụ nữ trẻ tôi trò chuyện – “Google đang đơn giản lệnh hỏi từ khoá dài thành các cụm từ tìm kiếm ngắn hơn” có ý nghĩa thật sự gì?
Tôi đã được nghe quan điểm này vài lần trước đó trong nhiều tuần qua và đơn giản là tôi không đồng ý.
Với hy vọng thêm vào một góc nhìn mới trong cuộc tranh luận về việc đơn giản hoá này, tôi đưa ra một số khái niệm để thảo luận. Những “Người theo lệnh hỏi đơn giản” xin cứ thoải mái phân tích vấn đề và thảo luận bên dưới.
Chúng ta đều biết Larry Bird là ai?
Hãy thực hiện một lệnh tìm kiếm [Tôi có thể mua một cái áo thun Larry Bird ở đâu]. “Người theo lệnh hỏi đơn giản” cho rằng Google sẽ rút ngắn lệnh hỏi thành cụm như “Mua áo thun Larry Bird” và tìm kết quả phù hợp tương ứng.
Tôi không tin đó là điều đang xảy ra. Thay vào đó, Hummingbird đang thêm vào một lớp nghĩa nữa vào lệnh hỏi với vai trò như một phần mở rộng của lệnh hỏi, giúp cho ý nghĩa của nó rõ ràng hơn.
Trong ví dụ này, tôi cho rằng Google sẽ giải thích lệnh hỏi như sau:
Vị trí (Địa điểm: Người dùng được định vị) tôi có thể mua (Ý định: Mua) một cái áo thun (Sản phẩm: [qua Hiệp hội Sản phẩm của cầu thủ và đội] áo thun Boston Celtics số 33) Larry Bird (Người: vận động viên bóng rổ)
Thật sự không hề ngắn hơn.
Hãy tìm hiểu chi tiết hơn nữa, quan trọng là để thấy được mối liên kết bao hàm giữa người và sản phẩm.
Dựa trên ý nghĩa và bối cảnh để hiểu vấn đề tốt hơn, tôi tin rằng Google đang kết nối, thông qua Biểu đồ Kiến thức của họ, vận động viên bóng rổ Larry Bird trong đội mà anh ta có danh tiếng nhất, và sản phẩm có số áo anh ta đã mặc. Lệnh hỏi vì thế chính xác hơn, và trả về kết quả tương thích và chính xác hơn. Bằng cách sử dụng dữ liệu tìm kiếm trước đó cùng với “dữ liệu lớn” – các yếu tố khác về hành vi người dùng – thuật toán mới thông minh hơn có thể dự đoán kết quả phù hợp nhất với nội dung theo ý định của người dùng.
Và đó là sự khác biệt cơ bản. Sự thông minh có được qua kinh nghiệm và khả năng dự đoán được áp dụng để nâng cao kết quả. Và, nếu nó không phù hợp một cách chính xác, hành vi người dùng trên thực tế – lần nhấp chuột, sự điều chỉnh lệnh hỏi, thời gian dừng lại và tương tác trang – có thể giúp cải thiện kết quả trong tương lai.
Big Bird không phải là một con chim lớn?
Hãy thực hiện một lệnh tìm kiếm [Big Bird bao nhiêu tuổi] và bạn sẽ nhận được một lược sử đầy đủ của người sáng tạo nhân vật Muppet (bao gồm cả ngày sinh của ông).
Cụm từ “Big Bird” hiển thị trong Biểu đồ Kiến thức của Google là một cá thể nhân vật nổi tiếng, hơn là khái niệm về một loài động vật lớn bay được; Google kết hợp một cách thông minh lệnh hỏi có nhắc đến “Big Bird” như một yêu cầu tìm thông tim về nhân vật Muppet lớn, có màu vàng.
Lập luận chính là vì lệnh hỏi được mở rộng bao gồm một cá thể riêng biệt là sự nhận biết các yếu tố nhất định trong lệnh hỏi, vì thế lệnh hỏi được xác định như sau:
Big Bird (Nhân vật: Muppet [Thuộc tính: Người sáng tạo] Người: Caroll Spinney) bao nhiêu tuổi (Thuộc tính: Tuổi).
Google thậm chí còn thể hiện một khung về tuổi thực tế của người điều khiển con rối, đưa ra thêm thông tin bổ sung và hữu ích dựa trên một số thuộc tính cụ thể (ở đây là Tuổi) trong việc kết hợp dữ liệu Big Bird với Carroll Spinney và với chuỗi lệnh hỏi “bao nhiêu tuổi”.
Cả hai ví dụ trên minh hoạ việc hiểu rõ hơn ý nghĩa lệnh hỏi của thuật toán Hummingbird thông qua cách nhận biết và liên kết các cá thể và thuộc tính được bao gồm trong các lệnh hỏi khác với dữ liệu kiến thức hiện có, sau đó áp dụng bối cảnh vào từng lệnh hỏi – yếu tố ai, ở đâu, bao giờ, cái gì và như thế nào của ý nghĩa:
+ Ai đang tìm kiếm – dựa trên sự cá nhân hoá và hành vi trước đó.
+ Họ đang tìm kiếm ở đâu – vị trí và địa điểm xác định của lệnh hỏi.
+ Lệnh tìm kiếm xảy ra bao giờ – thời điểm trong ngày, sự thay đổi theo đợt, và buổi trong ngày.
+ Lệnh tìm kiếm được thực hiện trên nền tảng gì – máy tính bàn, điện thoại di động, máy tính bảng, hay các nền tảng đang được phát triển khác.
+ Lệnh hỏi được hình thành như thế nào – khía cạnh hội thoại của câu hỏi của người dùng.
SEO không đơn giản lệnh tìm kiếm
Có rất nhiều cuộc thảo luận tôi đã đọc hoặc tham dự kể từ khi thuật toán Hummingbird được ra mắt chính thức. Về cơ bản, cộng đồng SEO không thực sự lưu ý sự giới thiệu ban đầu (một tháng trước khi ra mắt chính thức), bởi vì nó không thực sự ảnh hưởng đến xếp hạng trang hoặc lượt truy cập công cụ tìm kiếm của các thương hiệu hiện tại.
Nhưng điều đó chắc chắn sẽ thay đổi?!
Khi sự thông minh trong lệnh hỏi của công cụ tìm kiếm được nâng cao – thông qua sự nhận biết cá thể, độ uy tín cá thể, sự nhận biết thuộc tính và các liên kết bên trong cá thể – hi vọng nhiều kết quả liên quan và đa dạng hơn, bởi vì các công cụ tìm kiếm đều muốn cải thiện tốt hơn không chỉ kết quả cá nhân mà còn các kết quả có kết nối với nhau.
Cộng đồng SEO dự định làm gì? Không cần thiết phải lo lắng.
– Tạo ra nội dung xoay quanh con người đáp ứng những lệnh hỏi và nhu cầu đã biết trước. (Xem xét ý nghĩa, phương tiện và thông điệp)
– Xác định các cá thể, thuộc tính và sự liên kết trong nội dung (thông qua schema.org và phần bổ sung khác) để sử dụng trong công cụ tìm kiếm.
– Bảo đảm nội dung có thể thu thập được, liệt kê được và chia sẻ được.
– Tìm kiếm, cải thiện và tạo ra các dấu hiệu uy tín thông qua tiếp thị xã hội, quan hệ công chúng và phương thức tiếp thị cũ hiệu quả.
Bài viết có tính nghiên cứu và suy ngẫm chuyên sâu về Seo, nếu bạn không hiểu hãy đọc kỹ và phản hồi lại cho chúng tôi tại topic này.
DienDan.Edu.Vn Cám ơn bạn đã quan tâm và rất vui vì bài viết đã đem lại thông tin hữu ích cho bạn.DienDan.Edu.Vn! là một website với tiêu chí chia sẻ thông tin,... Bạn có thể nhận xét, bổ sung hay yêu cầu hướng dẫn liên quan đến bài viết. Vậy nên đề nghị các bạn cũng không quảng cáo trong comment này ngoại trừ trong chính phần tên của bạn.Cám ơn.
