Стратегии Google SEO с использованием Text Mining и сетевой визуализации

  1. Шаг 1. Определите релевантные поисковые запросы
  2. Шаг 2. Визуализация существующих результатов поиска Google для условий поиска
  3. Шаг 3. Визуализация связанных поисковых запросов с помощью инструмента планирования ключевых слов Google Adwords
  4. Шаг 4. Сравните график результатов поиска Google с графиком ассоциации ключевых слов.
  5. Шаг 5: Создайте новый контент

Поисковая оптимизация - это набор стратегий, используемых для продвижения определенного контента в результатах поиска. Используя сочетание методов анализа текста и сетевой визуализации, вы можете выявить расхождения между тем, что ищут пользователи, и тем, что они на самом деле находят. Затем вы можете создать контент, который устранит этот пробел, чтобы он отображался в верхней части релевантных результатов поиска. В этом примере мы объясняем процесс шаг за шагом, используя InfraNodus инструмент для визуализации текста в сети ,

Шаг 1. Определите релевантные поисковые запросы

Первый шаг - определить релевантные поисковые запросы: какую аудиторию мы хотим привлечь, что они будут искать? Как это связано с нашей собственной работой и интересами и каковы наши цели?

В этом тематическом исследовании мы сосредоточимся на понятии «добыча текста», так как люди, которые ищут эти термины, с большой вероятностью будут интересоваться продуктами и услугами Nodus Labs (особенно инструментами для обработки и лучшего понимания текстовых данных).

Мы хотим, чтобы люди, которые ищут что-либо, относящееся к «интеллектуальному анализу текста», посетили NodusLabs.Com и узнали о новых инструментах визуализации текстовой сети, которые они могут использовать в своей работе. Чтобы сделать это, нам нужно создать контент для анализа текста и сетевого анализа, однако сначала нам нужно определить семантическое поле, связанное с этим запросом, чтобы мы лучше знали, что нужно аудитории, что они уже получают в своем поиске. результаты и чего не хватает.

Шаг 2. Визуализация существующих результатов поиска Google для условий поиска

Следующим шагом будет лучшее понимание того, какой контент люди получают при поиске «интеллектуального анализа текста».

Для этого мы можем использовать InfraNodus Google инструмент для импорта , который импортирует первые 40 результатов поиска по определенному запросу в Google и визуализирует наиболее важные темы и отношения между ними.

Принцип работы алгоритма описан в статье о Визуализация полисингулярности текста с использованием сетевого анализа , Короче говоря, слова представлены как узлы, а их совместные вхождения являются связями между ними. Как только мы представим текст в виде графика, мы сможем определить сообщества (контексты) узлов (слов), которые чаще используются вместе (темы), и наиболее влиятельные слова в тексте для обозначения циркуляции (мы используем меру центральности между промежутками, которая показывает, как часто слово встречается между различными контекстами, присутствующими в текстовых данных.

Если мы используем этот алгоритм для визуализации результатов поиска Google для поискового запроса «интеллектуальный анализ текста», мы получим следующую визуализацию сетевого графика:

Если мы используем этот алгоритм для визуализации результатов поиска Google для поискового запроса «интеллектуальный анализ текста», мы получим следующую визуализацию сетевого графика:

Как мы видим, когда пользователи ищут «текстовый майнинг» в Google, они получают следующие тематические кластеры:

1) текст - майнинг - аналитика
2) процесс - анализ - большой
3) данные - неструктурированные - анализ
4) выкройка - поворот - интересно

Таким образом, большая часть контента, предлагаемого для этого поискового запроса, связана с обработкой большого массива неструктурированных текстовых данных и обнаружением закономерностей в этих данных.

Теперь у нас есть представление о том, какой контент люди получают при поиске «интеллектуального анализа текста», поэтому теперь давайте посмотрим, что они на самом деле ищут.

Шаг 3. Визуализация связанных поисковых запросов с помощью инструмента планирования ключевых слов Google Adwords

Следующий шаг - лучше понять, какая информация нужна людям при поиске «интеллектуального анализа текста». В Google Adwords есть инструмент планирования ключевых слов , который показывает именно это: связанные поисковые запросы, чтобы мы могли лучше определить, что действительно нужно нашей целевой аудитории. Просто введите поисковый запрос в Планировщик ключевых слов (выберите «Идеи ключевых слов»), и Google покажет вам все запросы, связанные с исходным:

Мы видим, что люди, которые ищут «интеллектуальный анализ текста», также ищут
«Текстовая аналитика»
«Анализ настроений»
«Анализ текста» и так далее…

Затем можно щелкнуть ссылку « Загрузить идеи ключевых слов» в инструменте «Планировщик», который создаст файл CSV. Откройте этот файл CSV в листах Google, Open Office или Excel и скопируйте данные в первый столбец, в котором перечислены все различные поисковые запросы и словосочетания.

Затем мы вставим его в новый контекстный граф в InfraNodus и представим его в виде сети, чтобы мы могли увидеть, какие поисковые запросы, связанные с «интеллектуальным анализом текста», являются наиболее выдающимися, как они все связаны, и темы они образуют:

Как видно из графика, основными терминами являются «текст», «майнинг», «данные» и «анализ», что делает все остальные менее заметными. Давайте удалим их из графика, чтобы мы могли определить другие, менее очевидные термины, связанные с поисковым запросом «интеллектуальный анализ текста». Для этого мы можем щелкнуть узлы на графике (выбрать их), а затем щелкнуть значок «мусор» рядом с ними, чтобы добавить их в стоп-лист и удалить их из графика:

Когда мы удалим эти термины, мы увидим, что когда люди ищут что-то, связанное с «анализом текста», они часто ищут «инструмент свободного программного обеспечения» и «веб-методы», которые позволили бы им выполнять процесс анализа данных.

Шаг 4. Сравните график результатов поиска Google с графиком ассоциации ключевых слов.

Сравните его с предыдущим графиком результатов поиска Google (из шага 2), и вы увидите, что «программные инструменты» и «методы» отсутствовали в том, что люди видят при поиске «интеллектуального анализа текста».

Сравнивая два графика вместе в InfraNodus, мы ясно видим, что эти термины отсутствуют в графике результатов поиска Google:

Сравнивая два графика вместе в InfraNodus, мы ясно видим, что эти термины отсутствуют в графике результатов поиска Google:

веб - поиск - приложение - алгоритм

Этот анализ показывает, что то, что люди ищут, но чего не хватает в результатах поиска в отношении «интеллектуального анализа текста», - это некоторые веб-приложения для поиска и реализации алгоритмов, которые можно использовать для анализа текстовых данных.

Теперь мы обнаружили потенциальный пробел в том, что искали и что находят, а также интересную коммерческую возможность в области «интеллектуального анализа текста».

Шаг 5: Создайте новый контент

Мы определили текущий недостаток в области «интеллектуального анализа текста», поэтому теперь мы можем создавать контент, который будет удовлетворять этот недостаток, и предлагать инновационные решения в этой области.

В нашем случае мы будем создавать контент для «интеллектуального анализа текста», уделяя особое внимание различным программным инструментам, в том числе нашей собственной платформе с открытым исходным кодом для визуализации сети InfraNodus. Этот контент будет соответствовать текущему пробелу, выявленному путем анализа поисковых данных по ключевым словам, что приведет к увеличению числа пользователей NodusLabs.Com. Затем эти пользователи могут попробовать использовать инструменты InfraNodus в своей собственной работе, чтобы опробовать новый метод интеллектуального анализа текста с использованием анализа и визуализации сети и, в свою очередь, путем поддержки дальнейшего развития этого проекта за счет взносов.