Névvel rendelkező entitások felismerése a SEO-ban

A névvel rendelkező entitások felismerése (angolul Named entity recognition) egy olyan modern technológia, amely egyre nagyobb szerepet játszik a keresőoptimalizálás hatékonyságának növelésében.

Ennek oka igencsak egyszerű. A szóban forgó technológia képes a weboldalak tartalmában található kulcsfontosságú elemek, személyek, helyszínek és szervezetek automatikus azonosítására.

Igen, aki egy kicsit is jártas a SEO világának aktuális trendjeiben, most joggal kapja fel a fejét! Már megint egy olyan újdonság, amely nemcsak a keresőmotorok számára teszi könnyebben értelmezhetővé az adott oldalt, de a felhasználóknak is kedvez. Sőt, lehetővé teszi az oldal számára, hogy jobban rangsoroljon releváns keresőkifejezésekre.

Mi az a névvel rendelkező entitások felismerése? Hogyan működik a SEO-ban?

A névvel rendelkező entitások felismerése a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) egyik eszköze, amely kategorizálja a szövegben található konkrét elemeket.

Ez magában foglalja a nevek, helyszínek, szervezetek, dátumok és egyéb meghatározott entitások felismerését, amelyek kulcsszerepet játszanak a weboldal optimalizálásában.

Ha például a weboldalon egy híres fizikus nevét (például Isaac Newton) „személyként” kategorizálja a rendszer, akkor a keresőmotor a weboldal tartalmát könnyebben kapcsolja a fizikus nevére irányuló keresésekhez.

A technológia segítségével lehetőség nyílik a strukturált adatok kinyerésére, amelyek segíthetnek a rich snippet-ek, azaz a bővített keresési találatok megjelenítésében. Például egy könyvtár vagy üzlet nyitvatartása, rendezvények időpontjai vagy a vállalkozások értékelései formájában.

A névvel rendelkező entitások felismerésének SEO előnyei

Relevancia és pontosság növelése

Az oldaltartalom pontosan kategorizálható és könnyebben érthető a keresőmotorok szemében, ami különösen hasznos a hosszabb, konkrét keresési lekérdezések esetén.

Például a „legjobb olasz éttermek Budapesten” kifejezésre kereső felhasználónak az a weboldal lesz a leghasznosabb, amely nemcsak általános információkat tartalmaz, hanem konkrét éttermek neveit, pontos helyszíneket és kulináris ajánlatokat is nyújt.

Az entitások közötti kapcsolatok felismerése

A szóban forgó technológia révén a keresőmotorok felismerik az egyes entitások közötti kapcsolatokat, például egy híres feltaláló és az általa létrehozott találmányok között.

Ha a cikkben szerepel „Nikola Tesla” neve, és említést nyer a váltakozó áram, akkor a keresőmotorok a technológia segítségével hatékonyabban értik meg, hogy ezek az elemek összefüggenek, és a cikk relevánsabbá válik az ilyen típusú keresési lekérdezések szempontjából.

Káros tartalmak kiszűrése

A névvel rendelkező entitások felismerése lehetővé teszi, hogy a keresőmotorok hatékonyan azonosítsák a spamhez vagy rosszindulatú tevékenységekhez köthető entitásokat.

Ez pedig automatikusan javítja a keresőmotor által nyújtott találatok minőségét, így a felhasználók számára megbízhatóbb, relevánsabb találatokat kínál.

Hogyan támogatja mindez a rangsorolást?

A technológia egyik legnagyobb előnye, hogy javítja a keresőmotorok tartalomértési képességét, így az oldal kimaxolhatja e téren a lehetőségeit, és magasabb pozíciót érhet el a keresési eredmények között.

A pontos entitásadatok, például a helyszínek, hírességek nevei vagy terméknevek azonosítása segít a keresőmotoroknak, hogy az oldalt megfelelő kontextusban rangsorolják, így az jobban megfelel a felhasználói keresési szándéknak.

Hogyan kombinálhatjuk mindezt más SEO stratégiákkal?

Strukturált adatok használata

A névvel rendelkező entitások felismerése jól kombinálható a strukturált adatok technikával.

Ha a weboldal struktúrált adatokat tartalmaz az entitásokkal kapcsolatban, akkor a keresőmotorok az oldalt részletesebb rich snippet-ként jeleníthetik meg, amely azonnal áttekinthető információkat kínál a keresési találatok között.

Kulcsszavak és kifejezések optimalizálása

Tegyük fel, hogy cikket írsz egy híres szobrászról.

A névvel rendelkező entitások felismerése ebben az esetben kiemeli a művész nevét és néhány híres alkotását, amelyek relevanciát élveznek a téma szempontjából.

Így a technológia nemcsak a tartalom lényegességét növeli, hanem segít abban is, hogy az jobban vonzza a szobrászat iránt érdeklődő olvasókat, akik éppen ezeket a konkrét információkat keresik.

Kultúrához és nyelvhez igazított optimalizálás

A technológia különböző kultúrákhoz és nyelvekhez is igazítható.

Ha például van egy blogod, ami a tradicionális francia konyháról szól, a rendszer felismeri az olyan kulcsfogalmakat, mint például „bouillabaisse” vagy „crème brûlée,” és ezzel a tartalmat még vonzóbbá teszi a francia konyha szerelmesei számára.

Helyspecifikus keresések optimalizálása

A névvel rendelkező entitások felismerésének alkalmazása a helyi vállalkozások esetében is kiváló lehetőséget nyújt a fejlődéshez, mivel az értékelések és vélemények elemzése révén azonosíthatók az üzlethez kapcsolódó fontos helyi elemek, például ételnevek vagy gyakori helyi igények.

Ha egy helyi kávézóról szóló véleményekben gyakran szerepel a „fahéjas cappuccino” vagy a „házi sütemények,” akkor a weboldal célzottan optimalizálhatja tartalmát ezekre a kifejezésekre.

Pontos helymeghatározás

Segíthet továbbá a vállalkozások pontos helymeghatározásában az online térképeken és üzleti címtárakban.

Ezáltal a vállalkozások könnyebben megtalálhatók lesznek, mivel a rendszer felismeri a releváns kulcselemeket, például az adott város nevezetességeit, és így a cég keresési találatai jobban illeszkednek a helyspecifikus igényekhez.

A felhasználói élményt is javítja

Ezt igazából nem is szeretnénk hosszasan magyarázni: a technológia által a felhasználók pontosabb, személyre szabottabb eredményeket kapnak, amiért piros ponttal jutalmazzák az adott oldalt – nem kattintanak el, hosszabb ideig maradnak, visszatérnek és/vagy másoknak is ajánlják azt.

Pontos keresési eredmények nyújtása

A keresőmotorok ma már sokkal jobban megértik a többértelmű kifejezéseket, és pontosabb találatokat kínálnak, mint valaha.

Például, ha valaki a „Vénusz” szóra keres, a rendszer a kontextus alapján meghatározhatja, hogy a bolygóra vagy a híres szoborra kíváncsi. Így a Google releváns találatokkal szolgálhat.

Strukturálatlan adatok elemzése

A névvel rendelkező entitások felismerése lehetőséget nyújt arra, hogy a keresőmotorok strukturálatlan adatokat, például közösségi média posztokat elemezzenek.

Így, ha a felhasználó egy cég, például valamelyik divatüzlet iránt érdeklődik, a rendszer relevánsabb találatokat kínál a termékekről vagy az aktuális trendekről is.

Az érem másik oldala – beszéljünk egy kicsit a kihívásokról is

Hiányos pontosság

A technológia kihívásokkal küzd a pontosság terén, pláne abban az esetben, ha az egyes entitások hasonlóak vagy többszörös jelentéssel bírnak.

Jó példa erre a „Jaguar” szó, ami utalhat az autómárkára vagy az állatra is.

Ha egy cikkben szerepel a „Jaguar” kifejezés, a technológia nem mindig tudja pontosan megállapítani, hogy az autókról vagy a nagymacskákról van-e szó. Ez különösen abban az esetben igaz, ha nincs elég környező információ, amely segítené a pontosabb értelmezést.

Ilyen esetekben fennáll a téves felismerés esélye, ami rontja a keresési eredmények pontosságát.

A megoldás viszonylag egyszerű: olyan szöveget kell írni, ami egyértelműsíti a keresőmotorok számára is a fő témát.

Ehhez viszont ismerni kell az entitások kiaknázásának mélységeit, ami teljes mértékben a SEO szakember asztalára tartozik.

Nyelvi korlátok

A névvel rendelkező entitások felismerése algoritmusai tipikusan egy adott nyelvre optimalizáltak, ami korlátozza a felismerést a nemzetközi közönség esetén. Ilyenkor külön algoritmusokat vagy nyelvi fordításokat kell alkalmazni, hogy az adott nyelven is működjön a felismerés.

Speciális szakterületek korlátai

A rendszer leginkább az általános entitásokat ismeri fel, és kevésbé hatékony a speciális szakterületeken alkalmazott kifejezések kezelésében. Ez például azoknak a vállalkozásoknak lehet rossz hír, akik épp a piaci rést szeretnék betölteni, többek között az online tartalmaik segítségével.

Q & A

Mi a különbség az NLP és a névvel rendelkező entitások felismerése között?

Az NLP átfogóbb technológia, amely a nyelv értelmezését és feldolgozását végzi, míg a névvel rendelkező entitások felismerése ennek egy speciális része, amely konkrét entitások, például nevek, helyszínek azonosítására és kategorizálására szolgál.