Semantyczne SEO – co to jest i jak je wykorzystać w pozycjonowaniu
AI SEO, Content marketing, Optymalizacja SEO stron www, User experience
Z tego artykułu dowiesz się, jak działa semantyka w SEO. Na jego końcu znajdziesz też bardzo ciekawy materiał pokazujący, jak w praktyce można ją wykorzystać do zautomatyzowanego budowania całych serwisów internetowych.
Jeśli szukasz wsparcia w budowaniu serwisów w oparciu o mechanizmy semantycznego SEO, to zapraszam do kontaktu. Realizujemy takie projekty „pod” klucz w TarantulaSEO. Zarówno w budowaniu zapleczy, jak i serwisów tematycznych, blogów etc.
- 1 Na czym polega semantyka w SEO?
- 2 Jak pokazać Google, że jesteśmy wartościowym źródłem w danym temacie?
- 3 Search volume – popularność fraz vs. semantyka
- 4 Semantyczne SEO a dane strukturalne
- 5 Sztuczna inteligencja w semantycznym SEO
Na czym polega semantyka w SEO?
Semantyka w SEO odgrywa ogromną rolę. Już mniej więcej od dekady Google nie jest wyszukiwarką stricte leksykalną, serwującą wyniki zbieżne z treścią zapytania użytkownika, tylko semantyczną, odpowiadającą na realny problem adresowany przez użytkownika.
Google obsługuje zapytania w języku naturalnym. Nie trzeba wpisywać topornych słów kluczowych w wyszukiwarce. Wystarczy, że zadamy pytanie lub przedstawimy hasło w odpowiednim kontekście, a Google w zależności od domniemanej intencji zaserwuje nam odpowiedź w formie stron produktowych, artykułów poradnikowych, czy też dodatkowych snippetów takich jak direct answer, podobne pytania czy podobne wyszukiwania. Oczywiście oprócz tego może wzbogacić wyniki o dedykowane snippety w formie kalkulatora, prognozy pogody, wyników meczu, trasy dojazdu, kursów walut etc., a już niedługo w coraz większym stopniu będziemy też obserwować wyniki w postaci AI Overview.
Jak pokazać Google, że jesteśmy wartościowym źródłem w danym temacie?
Budowanie ruchu z Google (czyli inaczej pozycjonowanie w Google) opiera się na tworzeniu stron o określonej tematyce odpowiadającej zapytaniom użytkowników. Już sam dobór słów kluczowych stanowiących tematy poszczególnych podstron to element pracy nad semantyką.
Kolejnym krokiem jest tworzenie grup stron (klastrów), które się wzajemnie uzupełniają i są ze sobą kontekstowo powiązane. Dzięki temu powstają struktury (linkujące między sobą, odpowiednio pogrupowane strony), które są logicznie powiązane i mogą stanowić wartościowe i użyteczne zasoby dla czytelnika zainteresowanego określoną tematyką.
Każda z tych podstron powinna mieć także odpowiednio zaprojektowane treści. Nie bez znaczenia jest dobór słów, haseł, tematów, pytań i odpowiedzi, które stanowią o użyteczności treści, a także budują tzw. pokrycie tematyczne.
Google chce odsyłać użytkowników do stron, które:
- wyczerpują temat,
- klarownie prezentują informacje.
Z tych dwóch powyższych kwestii wynika faktyczna użyteczność publikowanego materiału.
Jak zaplanować odpowiednią strukturę serwisu, klastry, a także frazy, które pojawią się w treści?
Search volume – popularność fraz vs. semantyka
Jest na to kilka metod. Bardzo wielu specjalistów ogranicza się do znalezienia w narzędziach typu Google Keyword Planner, Ahrefs lub Senuto, fraz, które są wyszukiwane przez odbiorców. To oczywiście rozsądny sposób, ale coraz częściej niewystarczający. Chcemy oczywiście mieć w swoim serwisie strony, które będą targetowały konkretne słowa kluczowe. To podstawa. Jednak warto pójść krok dalej i zastanowić się, jakie realne problemy mogą mieć, mają użytkownicy poszukujący informacji na dany temat lub też nawet konkretnych produktów czy usług.
Przykładowo, jeśli sprzedajesz drony, to stwórz kompletny przewodnik dotyczący dronów. Zagospodaruj wszystkie tematy, które mogą interesować potencjalnych klientów – od amatorów, po pasjonatów. Napisz o typach tych urządzeń, akcesoriach, detalach związanych z konserwacją i naprawą, ale także historii, prawodawstwie, czy najciekawszych zastosowaniach.
Google rozwinęło swoje modele językowe w taki sposób, aby faktycznie rozumieć, jak poszczególne treści się uzupełniają i czy mają szansę być użyteczne dla odbiorców. Algorytmy nie tylko patrzą na to, jakie frazy targetujesz i czy ludzie wchodzą na Twoją stronę, ale także jak ją eksplorują i szacuje, w jakim stopniu mogą znajdować na niej przydatne informacje. Satysfakcja użytkownika wyszukiwarki jest dla Google wszystkim. Jeśli użytkownicy będą wracać do Twojej strony lub wchodzić na nią bezpośrednio, bo będą wiedzieć, że to wartościowe źródło, to to pomoże też Twojemu SEO i budowaniu pozycji na tzw. money keywords – frazy wspierające bezpośrednio sprzedaż w Twoim biznesie.
Google analizuje miliony dokumentów w różnej tematyce i wie, jakie zagadnienia mogą być istotne w danej tematyce – bez względu na to, czy hasła z nimi związane są masowo wyszukiwane.
Jak zatem wybrać tematy, które wesprą semantykę Twojego serwisu, skoro należy wyjść poza paradygmat targetowania fraz według ich popularności (search volume)? Można to robić na piechotę – po prostu znając swoją branżę, klienta, badając aktywność konkurencji, śledząc wątki w mediach społecznościowych etc. Można też wspomóc się narzędziami, o czym zaraz.
Semantyczne SEO a dane strukturalne
Istotnym elementem semantyki w SEO są także tzw. dane strukturalne (najczęściej Schema markup) oraz HTML-owe tagi semantyczne.
Dane strukturalne (ang. structured data) wdrażane za pomocą znaczników danych uporządkowanych pozwalają Google lepiej zrozumieć charakter treści strony internetowej. Mogą to być dane dotyczące firmy, produktu, usługi, recenzji i ocen lub też autora artykułu. Z obszerną listą gotowych oznaczeń można zapoznać się na stronie Schema.org.
Wskazane jest też stosowanie odpowiednio dobranych śródtytułów – struktury nagłówków Hx. Powinny jasno wskazywać o czym jest dany tekst i jego części składowe. Należy w nich stosować odpowiednie słowa kluczowe wskazujące o czym jest dany akapit. Wskazane jest też zachowanie hierarchiczności – np. H3 powinny stanowić „podpunkty” w ramach szerszego tematu zainicjowanego za pomocą nadrzędnego nagłówka H2.
Sztuczna inteligencja w semantycznym SEO
Samodzielny dobór tematów (oraz ich elementów składowych stanowiących strukturę i wątki w publikowanych dokumentach) warto poszerzyć o narzędzia, które są dziś bardzo łatwo dostępne. Sztuczna inteligencja niejedno ma imię, ale ten najpopularniejszy jej wymiar, z którym stykamy się w już chyba codziennie w pracy SEOwca, to LLM (ang. Large Language Models) czyli tzw. duże modele językowe. Jednym z nich jest Google’owski BARD, ale dużo bardziej rozwiniętym i popularniejszym jest oczywiście rodzina modeli GPT od OpenAI.
GPT-4 czy też ChatGPT chociaż w pewnym stopniu opierają się na podobnych mechanizmach, co semantyka w Google. Za pomocą scrapowania ogromnych zasobów treści tekstowych, machine learningu i sieciom neuronowym technologie te analizują zależności między poszczególnymi pojęciami i zaczynają je w pewien sposób „rozumieć”. Potrafią określić prawdopodobieństwo współwystępowania poszczególnych słów, a idąc dalej i bardziej złożonych zagadnień (grup słów itd.).
Co z tego wynika? Możesz odpytywać LLM o to, jakie zagadnienia powinny być poruszone, aby dokładnie opisać dany temat. Możesz zacząć od jednego pojęcia (entity) i poprosić o rozpisanie tematów, które w różnych kontekstach je przedstawią użytkownikowi.
Można to robić na piechotę, ale można także wykorzystać bardziej zaawansowane rozwiązania. Mój przyjaciel i wspólnik w projekcie TarantulaSEO – Maciek Chmurkowski – stworzył mechanizm, który automatyzuje taki proces. Na podstawie jednego słowa kluczowego (pojęcia, tematu, entity) tworzy całą mapę strony, a następnie publikuje strukturę i wypełnia ją treścią (wydzielając osobno strony typu landing pages, artykuły czy kategorie), także graficzną, a także implementuje logiczne linkowanie wewnętrzne. W dalszej perspektywie pozwala wyklikać dodatkowe klastry z poszczególnych „odnóg” serwisu.
Jeśli szukasz wsparcia w budowaniu serwisów w oparciu zasady semantic SEO – zgłoś się do nas.
Podsumowanie