Baiduのウェブサイト最適化の開発トレンドの1つは、セマンティックトピックコンピューティングです。

Baidu のウェブサイト最適化に関しては、ウェブサイトのコンテンツの関連性が高ければ高いほど、ウェブサイトの専門性が高くなり、ランキングも一般的に高くな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 はどのようにして 2 つの記事が関連しているかどうか、またそれらの関連性はどの程度かを判断するのでしょうか。これは、記事の表面上のテキストの繰り返しを判断するだけでなく、テキストの背後にある意味的なつながりも判断します。そのため、百度は意味的関連性が検索エンジンのキーワードランキングに与える影響を応用し、より合理的な検索エンジンを推進するために、意味的関連性をより完璧にするために絶えず研究しています。したがって、百度の意味的関連性の研究も、検索者が研究して学ぶべきものです。

例を見てみましょう:

1 つ目は、「インターネット企業は現在どのように発展していますか?」です。

2つ目は、「Webサイト構築の品質をどのように評価するか」です。

人間の審査員である私たちは、これら 2 つの文に共通の単語はないものの、非常に関連性があることを一目で見ることができます。インターネット企業の発展も、ウェブサイト構築の品質に一定の影響を与えます。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、特定の関連性があることを判断でき、それが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ます。

Baiduのアプリテーマ関連アルゴリズムの特徴まとめ

1. 文書間の意味的類似性を測定できます。 2 つのドキュメントについて、2 つの記事が関連しているかどうか、および相関関係の大きさを計算できます。もちろん、Web サイトのテーマとの関連性が高く、記事の内容が具体的であるほど、キーワードのランキングは強力になります。

2. 多義語の問題を解決できます。トピックと他のテキストとの類似度は、マッチングによって計算されます。たとえば、Baidu は「検索エンジン最適化」と seo を同じ単語として扱います。これは、検索エンジンをよりインテリジェントにする大きな前進です。

3. 文書内のノイズの影響を排除できます。一般的に、ドキュメント内のノイズは二次的なトピックに含まれることが多いため、それらを無視して、ドキュメント内の主要なトピックのみを残すことができます。

4. 監視なしで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、手動のラベル付け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。どの言語でもセグメント化できれば、そのトピック分布を計算することができます。

この記事を書く目的は、Baidu の新しい変更点とそれに関連する Baidu 言語の導入を紹介することです。コンテンツを更新するとき、ウェブマスターの友人はこれらの関連するセマンティクスを最大限に活用して、記事の直接的な関連性を高め、キーワードのランキングを向上させることができます。この記事はSurfing Website Optimization http://www.surfphpseo.com/より提供されております。転載の際は出典を明記してください。ご協力をお願いいたします。

原題: セマンティックトピックコンピューティング、百度のウェブサイト最適化の開発トレンドの1つ

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