ChatGPT یکی از ربات های هوش مصنوعی کمک کننده به تولیدکنندگان محتوا می باشد. اما همانطور که می دانید این یک ربات است و ممکن است دستوری را که به او می دهید، خروجی مورد نظر شما را نداشته باشد. در این مقاله در مورد اینکه چگونه Entity را استخراج کنید، نتایج SERP را تجزیه و تحلیل کنید، و محتوای مرتبط با موضوع را ایجاد کنید صحبت می کنیم.
همانطور که می دایند زبان بر اساس موارد زیر ساخته شده است:
Subjects: جمله درباره چه چیزی (یا چه کسی) است.
Predicates: Predicates یا گزاره ی یک جمله قسمتی است که به طریقی نهاد را توصیف می کند. چون نهاد یک شخص، مکان، یا شیء است که جمله درباره ی آن است، گزاره باید حاوی یک فعل باشد که توضیح می دهد نهاد چه کار می کند. مثلاً در جمله «گربه بر حصیر نشست» «گربه» Subjects و «روی حصیر نشست» Predicates است.
هم موتور جستجوی گوگل و هم ChatGPT برای درک ساختار اساسی زبان طراحی شده اند.ChatGPT یک گام فراتر می رود و از محاسبات بسیار بیشتری برای تولید محتوا استفاده می کند. موتور جستجوی گوگل، Entityهایی را شناسایی می کند که اساساً موضوع جملات یک صفحه وب هستند. Entity یا موجودیت شامل نام افراد، گروه ها، مکان ها، تاریخ ها، مبالغ، مبالغ دلاری، درصدها و موارد دیگر است.
سپس از جملات پیرامون آن برای درک آنچه در مورد آن Entity ها گفته می شود، استفاده می کند. با شناسایی موجودیت، می‌توانید از آن برای جمع‌آوری داده‌های مهم برای پایگاه داده یا استخراج اطلاعات برای درک اینکه یک محتوا در مورد چیست استفاده کنید. این به گوگل کمک می کند محتوای صفحه و نحوه مرتبط بودن آن با عبارت جستجوی کاربر را درک کند.
روابط مورد بررسی در نمودار دانش گوگل نشان داده شده است. وقتی گوگل مقاله ای را تجزیه و تحلیل می کند، از نمودار دانش خود برای به دست آوردن بینش عمیق تر استفاده می کند. entity ها و روابط آن ها با سایر عناصر را در محتوا شناسایی می‌کند، که به آن اجازه می‌دهد تشخیص دهد که محتوا با کدام جستجوهای کلیدی مرتبط است.
از سوی دیگر، ChatGPT از مدل transformer و embeddings خود برای درک موضوعات و محمولات استفاده می‌کند.
به طور خاص، مکانیسم توجه مدل به آن اجازه می‌دهد تا روابط بین کلمات مختلف در یک جمله را به طور مؤثر درک کند.
در عین حال، embeddings به مدل کمک می‌کنند تا روابط و معانی خود کلمات را درک کند، که شامل درک موضوعات است. علیرغم تفاوت‌های بسیار زیاد، ChatGPT و entity SEO یک قابلیت مشترک دارند: شناخت entityها و Predicates های مرتبط با یک موضوع. این ویژگی مشترک نشان می دهد که چقدر موجودیتها، برای درک ما از زبان حیاتی هستند.
علیرغم پیچیدگی ها، متخصصان سئو باید تلاش خود را بر روی Subjects، موضوعات و ارتباط آنها متمرکز کنند.
بهینه سازی محتوای جدید برای Entity
گوگل موجودیت ها و ارتباط آنها را در یک صفحه وب شناسایی می کند. همچنین آنها را در صفحات بالقوه مرتبط مقایسه می کند. در اصل، سعی می کند بهترین تطابق را بین درخواست جستجوی کاربر و محتوای موجود در وب پیدا کند. استفاده از Entity در سئو برای بهبود نتایج جستجو و جذب ترافیک هدفمند بسیار مهم است. با توجه به اینکه الگوریتم گوگل برای نتایج با کیفیت بالا بهینه شده است، فرآیند بهینه سازی خود را با بررسی 10 سایت اول که نتیجه برتر گوگل هستند آغاز کنید. این به شما بینشی در مورد ویژگی هایی می دهد که گوگل برای یک عبارت جستجوی معین به آن علاقه دارد. دراین مقاله ما، چارچوبی را برای شناسایی پیشرفت‌های بالقوه‌ای اعمال می‌کنیم که می‌توانند مقالات را 10 تا 20 درصد بهتر کنند، چارچوبی که جنبه های درست را اولویت بندی می کند، می تواند تفاوت بین محتوای شما و مطالب با بالاترین رتبه را نشان دهد.
چک لیست entity
تصور کنید گوگل تعداد دفعاتی که entity ها و ارتباط آن ها با سایر عناصر جمله با هم ظاهر می شوند را بررسی می کند. مشخص می‌شود که کدام ترکیب‌ها برای کاربرانی که موضوعات خاص را جستجو می‌کنند، مهم‌تر هستند.
به عنوان یک متخصص سئو، هدف شما باید گنجاندن این entity های کلیدی در محتوای خود باشد، که می توانید نتایج برتری را که گوگل به شما نشان می دهد شناسایی کنید.
اگر صفحه وب شما شامل entity ها و Predicates باشد که گوگل برای جستجوی کاربر معین انتظار دارد، محتوای شما امتیاز بالاتری کسب خواهد کرد.
اینجاست که ابزارها کمک می کنند که به طور استراتژیک از تکنیک‌های ChatGPT و NLP استفاده می‌کنند تا به تجزیه و تحلیل ۱۰ نتیجه برتر کمک کنند. انجام این کار به صورت دستی به دلیل مقیاس داده ای که باید مصرف کنید می تواند زمان بر و دشوار باشد.
استخراج entity ها
برای انجام این تجزیه و تحلیل، باید از انتیتی بومی گوگل و فرآیندهای استخراج Predicates تقلید کنید. در اصطلاح فنی، این تمرین به عنوان شناسایی entity نامیده می شود و کتابخانه های مختلف NLP رویکردهای منحصر به فرد خود را دارند. خوشبختانه، ابزارهای تولید محتوا زیادی وجود دارد که این مراحل را خودکار می کند.
شناسایی نهاد نامگذاری شده (NER)
انسان ها هر زمان که کلمه ای را می شنوند این قابلیت را دارند که آن را دسته بندی کنند مانند مکان،افراد، ارزش ها و دیگر موارد. از آنجایی که کامپیوترها فاقد این مهارت ذاتی هستند، باید به آنها در تشخیص کلمات یا متن و طبقه بندی آن کمک کنیم. در این شرایط از شناسایی نهاد نامگذاری شده (NER) استفاده می شود.
NER را به عنوان یک فرآیند دو مرحله ای در نظر بگیرید: تشخیص و طبقه بندی:
تشخیص
الگوریتم متن را کلمه به کلمه می خواند و به دنبال کلمات یا عباراتی می گردد که می توانند موجودیت باشند. مانند کسی است که کتابی می خواند و نام افراد، مکان ها یا تاریخ ها را برجسته می کند.
طبقه بندی
هنگامی که الگوریتم موجودیت های بالقوه را شناسایی کرد، گام بعدی این است که بفهمیم هر کدام از آنها چه نوع موجودیتی هستند. این مانند مرتب کردن کلمات برجسته شده در دسته های مختلف است: یکی برای افراد، یکی برای مکان ها، یکی برای تاریخ ها و غیره.
بیایید یک مثال را در نظر بگیریم. اگر این جمله را داشته باشیم: “ایلان ماسک در سال 1971 در پرتوریا به دنیا آمد.”
در مرحله تشخیص، الگوریتم ممکن است «ایلان ماسک»، «پرتوریا» و «1971» را به عنوان موجودیت‌های بالقوه شناسایی کند.
در مرحله طبقه‌بندی، «ایلان ماسک» را به عنوان یک شخص، «پرتوریا» را به عنوان مکان و «1971» را به عنوان یک تاریخ طبقه‌بندی می‌کند.
Relation extraction
بعد از اینکه NER موجودیت ها را در یک متن شناسایی کرد، گام بعدی درک روابط بین این موجودیت ها است. این کار از طریق فرآیندی به نام استخراج رابطه انجام می شود. این روابط اساساً به عنوان Predicates عمل می کنند که موجودیت ها را به هم متصل می کنند.
در زمینه NLP، این اتصالات اغلب به صورت سه گانه نشان داده می شوند که مجموعه ای از سه آیتم هستند:
subject و subjectمعمولاً موجودیت هایی هستند که از طریق NER شناسایی می شوند و predicate رابطه بین آنها است که از طریق RE شناسایی می شود.
مفهوم استفاده از این 3 گزینه برای رمزگشایی و درک روابط بسیار ساده است. ما می توانیم ایده های اصلی ارائه شده را با حداقل محاسبات، زمان یا حافظه درک کنیم. این گواه بر ماهیت زبان است که ما با توجه به موجودیت ها و اطلاعات درباره آنها به خوبی آنچه گفته می شود را می فهمیم. تمام کلمات اضافی را حذف کنید، و آنچه برای شما باقی می‌ماند اجزای کلیدی هستند.
استخراج روابط و نشان دادن آنها به صورت سه گانه یک گام مهم در NLP است. و این امکان را به رایانه‌ها می‌دهد تا روایت متن و اطلاعات پیرامون موجودیت‌های شناسایی‌شده را درک کنند و درک دقیق‌تر و تولید زبان انسانی را امکان‌پذیر می‌سازد. به یاد داشته باشید که گوگل هنوز یک ماشین است و درک آن از زبان با درک انسان متفاوت است.
همچنین، گوگل مجبور نیست محتوا بنویسد، بلکه باید درخواست ها را متعادل کند.
مرحله 2: ساخت راهنمای نویسنده
ما باید فرآیند استخراج موجودیت ها و روابط آنها توسط گوگل را تقلید کنیم تا یک تحلیل و نقشه راه مفید ایجاد کنیم.
ما باید این دو ایده کلیدی را در 10 نتیجه جستجوی برتر درک کرده و به کار ببریم. خوشبختانه راه های متعددی برای نزدیک شدن به ساختن نقشه راه وجود دارد.
- ما می توانیم بر استخراج موجودیت تکیه کنیم
- می توانیم عبارات کلیدی را استخراج کنیم.
مسیر entity
یکی از مسیرهایی که می‌توان آن را آزمایش کرد، متدولوژی مشابه ابزارهایی مانند InLinks است.
این پلتفرم‌ها از استخراج موجودیت در 10 نتیجه برتر استفاده می‌کنند که احتمالاً از NER API Google Cloud استفاده می‌کند. سپس، آنها حداقل و حداکثر موجودیت های استخراج شده را در محتوا تعیین می کنند. بر اساس استفاده شما از Subjects ها، آنها محتوای شما را درجه بندی می کنند.
برای تعیین میزان استفاده موفق از موجودیت در محتوا شما، این پلتفرم ها اغلب الگوریتم های شناسایی موجودیت خود را طراحی می کنند.
در تصویر بالا سمت چپ، موجودیت را نشان می دهد. در سمت راست، نمایشی از حداقل و حداکثر داده‌های استفاده از 10 مقاله برتر را خواهید دید. مؤلفه نهایی امتیازی است که نشان می دهد آیا استفاده شما در این آستانه های حداقل و حداکثر تعیین شده قرار می گیرد یا خیر.
در نهایت، بر اساس این حداقل و حداکثر، امتیازی دریافت می کنید.
مزایا و معایب
این روش موثر است و می تواند به شما در ایجاد محتوای معتبرتر کمک کند. با این حال، یک جنبه کلیدی را نادیده می گیرد: استخراج رابطه. در حالی که می‌توانیم استفاده از موجودیتها را با مقالات رتبه‌بندی برتر مطابقت دهیم، بررسی اینکه آیا محتوای ما شامل همه محمولات یا روابط مرتبط بین این موجودیتها است، چالش برانگیز است. (توجه: Google Cloud API استخراج رابطه خود را به صورت عمومی به اشتراک نمی گذارد.)
یکی دیگر از مشکلات احتمالی این استراتژی این است که گنجاندن هر موجودیت موجود در 10 مقاله برتر را ترویج می کند.
در حالت ایده آل، شما می خواهید همه چیز را در بر بگیرید، اما واقعیت این است که برخی از موجودیت ها وزن بیشتری نسبت به بقیه دارند.
علاوه بر پیچیده‌تر کردن مسائل، نتایج جستجو اغلب حاوی مقاصد ترکیبی هستند، به این معنی که برخی از موجودیتها فقط برای مقاله‌هایی مناسب هستند که اهداف جستجوی خاصی را ارائه می‌کنند.
به عنوان مثال، ساختار یک صفحه لیست پروداکت به طور قابل توجهی با یک پست وبلاگ متفاوت است.
همچنین برای یک نویسنده تبدیل Subjects های تک کلمه ای به موضوعات مرتبط برای محتوای خود می تواند چالش برانگیز باشد. بررسی برخی از رقبا می تواند به رفع این مشکلات کمک کند.
مسیر عبارت کلیدی
استراتژی دیگر، استخراج مهم‌ترین عبارات کلیدی از 10 رقیب برتر است.
زیبایی عبارات کلیدی در شفافیت آنها نهفته است، که درک آن را برای کاربر آسان تر می کند.
با این حال، یک نقطه ضعف این است که کاربران اغلب برای گنجاندن یکپارچه این کلمات کلیدی در محتوای خود تلاش می کنند.
یکی دیگر از مزایای قابل توجه رویکرد عبارت کلیدی این است که کلمات کلیدی اغلب به عنوان نشانه‌هایی برای ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT عمل می‌کنند و تضمین می‌کنند که مدل متن تولیدی موجودیت‌های کلیدی را داراست.
در نهایت، تفاوت بین ارائه لیست طولانی اسامی در مقابل لیست عبارات کلیدی را در نظر بگیرید.
ممکن است برای شما گیج کننده باشد که به عنوان یک نویسنده، لیستی منسجم از فهرست نامرتبط ایجاد کنید.
اما وقتی عبارات کلیدی به شما ارائه می شود، تشخیص اینکه چگونه ممکن است به طور طبیعی در یک پاراگراف به یکدیگر متصل شوند، بسیار آسان تر است و به روایتی منسجم و معنادار کمک می کند.
روش های مختلف استخراج عبارات کلیدی چیست؟
ما ثابت کرده‌ایم که عبارات کلیدی می‌توانند به‌طور موثر راهنمایی کنند که در مورد چه موضوعاتی باید بنویسید.
با این وجود، توجه به این نکته مهم است که ابزارهای مختلف در بازار رویکردهای متفاوتی برای استخراج این عبارات مهم دارند.
استخراج کلمات کلیدی یک کار اساسی در NLP است که شامل شناسایی کلمات یا عبارات مهمی است که می تواند محتوای یک متن را خلاصه کند.
چندین الگوریتم استخراج کلمه کلیدی محبوب وجود دارد که هر کدام نقاط قوت و ضعف خود را در هنگام ثبت موجودیت ها در یک صفحه دارند.
TF-IDF (Term frequency-inverse document frequency)
اگرچه TF-IDF یک نقطه بحث محبوب در بین سئوکاران بوده است، اما اغلب به اشتباه درک می شود. در واقع TF-IDF یک آمار عددی است که میزان اهمیت یک کلمه نسبت به یک سند در یک مجموعه‌ای از اسناد را نشان می‌دهد.
پایبندی کورکورانه به امتیازدهی آن، به طرز شگفت انگیزی می تواند کیفیت محتوا را کاهش دهد.
TF-IDF هر کلمه در یک سند را بر اساس فراوانی آن در سند و نادر بودن آن در همه اسناد وزن می کند.
در حالی که این یک روش ساده و سریع است، بافت کلمات یا معنای معنایی آن را در نظر نمی گیرد.
تولید کنندگان محتوا می توانند از TF-IDF برای ایجاد محتوای جدید و شناسایی اشکالات محتوای فعلی خود با محتوایی که در حال حاضر در 10 نتیجه جستجوی برتر رتبه بندی می شوند، استفاده کنند.
TF-IDF می‌تواند امتیاز بالایی را در مورد عباراتی که برای مقالات رتبه‌بندی خاص مهم هستند نشان دهد، اما عبارات یا موضوعاتی که عموماً برای رتبه‌بندی مهم هستند را نشان نمی‌دهد.
یک مثال اساسی از این می تواند نام تجاری یک شرکت باشد. می توان آن را به طور مکرر در یک سند یا مقاله استفاده کرد اما هرگز در مقالات رتبه بندی دیگر استفاده نمی شود.
TF-IDF و گرفتن رتبه در گوگل
جان مولر می گوید:
“توصیه من این است که به این معیارهای مصنوعی توجه نداشته باشید… به این خاطر که شما نمی توانید آن معیار را مجددا تولید کنید و هم این که، پایه و اساس این روش، به تمامی محتواهای موجود در وب باز می گردد. بنابراین با وجود دوست داشتن و مهم بودن در کار، نمی توانید به علت نداشتن چنین متریکی، از آن استفاده نمایید.”
RAKE (استخراج سریع کلمه کلیدی خودکار)
RAKE همه عبارات را به عنوان کلمات کلیدی بالقوه در نظر می گیرد که می تواند برای گرفتن موجودیت های چند کلمه ای مفید باشد.
با این حال، ترتیب کلمات را در نظر نمی گیرد، که می تواند منجر به عبارات بی معنی شود.
اعمال الگوریتم RAKE برای هر یک از 10 صفحه برتر به طور جداگانه، فهرستی از عبارات کلیدی برای هر صفحه را ایجاد می کند.
گام بعدی این است که به دنبال همپوشانی باشید – عبارات کلیدی که در چندین صفحه با رتبه برتر ظاهر می شوند.
این عبارات رایج ممکن است موضوعات مهمی را نشان دهند که موتورهای جستجو انتظار دارند در رابطه با کلمه کلیدی هدف شما ببینند.
با ادغام این عبارات در محتوای خود (به روشی معنا دار و طبیعی)، به طور بالقوه می توانید رتبه آن را برای کلمه کلیدی مورد نظر افزایش دهید.
با این حال، توجه به این نکته مهم است که همه عبارات مشترک لزوما مفید نیستند. برخی ممکن است رایج باشند زیرا کلی هستند یا به طور گسترده با موضوع مرتبط هستند.
هدف این است که عبارات مشترکی را پیدا کنید که دارای معنی و زمینه مهم مرتبط با کلمه کلیدی خاص شما هستند.
رقبا
کلید واژه ها
این رویکرد اساساً راهی برای ترکیب نقاط قوتRAKE (شناسایی عبارات کلیدی در اسناد جداگانه) و استراتژی شبیه به TF-IDF (با توجه به اهمیت اصطلاحات در مجموعه اسناد) ارائه می دهد.
با انجام این کار، می توانید درک جامع تری از چشم انداز محتوا برای کلمه کلیدی مورد نظر خود به دست آورید و شما را به ایجاد محتوای منحصر به فرد و مرتبط راهنمایی می کند.
YAKE (Yet another keyword extractor)
YAKE یک استخراج کننده کلمه کلیدی دیگر است. YAKE فراوانی کلمات و موقعیت آنها را در متن در نظر می گیرد.
این می تواند به شناسایی موجودیت های مهمی که در ابتدا یا انتهای یک سند ظاهر می شوند کمک کند.
با این حال، ممکن است موجودیت های مهمی را که در وسط ظاهر می شوند از دست بدهید.
هر الگوریتم متن را اسکن می کند و کلمات کلیدی بالقوه را بر اساس معیارهای مختلف (مانند فراوانی، موقعیت، شباهت معنایی) شناسایی می کند.
سپس به هر کلمه کلیدی بالقوه امتیازی اختصاص می دهند. کلمات کلیدی با بالاترین امتیاز به عنوان کلیدواژه نهایی انتخاب می شوند.
این الگوریتم ها می توانند به طور موثر موجودیت ها را شناسایی کنند، اما محدودیت هایی وجود دارد. به عنوان مثال، ممکن است موجودیت های کمیاب را از دست بدهند یا به عنوان کلمات کلیدی در متن ظاهر نشوند.
به طور خلاصه، کلمات کلیدی چندین پیشرفت را نسبت به NER مستقیم ارائه می دهند:
- درک آنها برای نویسنده آسان تر است.
- آنها هم موجودیت و ارتباط آن با جمله را در بر می گیرند.
- آنها به عنوان راهنمای بهتری برای هوش مصنوعی برای نوشتن محتوای بهینه سازی شده عمل می کنند.
OpenAI
ChatGPT و OpenAI واقعاً بازی را در سئو تغییر می دهند.
این سناریو را در نظر بگیرید:
ممکن است متوجه شده باشید که می توانید از ChatGPT بخواهید که تقریباً در مورد موضوعی محتوا بنویسد با این حال، سوال این است که آیا مقاله به دست آمده برای رتبه بندی یک کلمه کلیدی بهینه می شود؟
ما باید تمایز واضحی بین محتوای عمومی و محتوای بهینه شده برای جستجو قائل شویم.
وقتی هوش مصنوعی برای نوشتن محتوای شما به حال خود رها می شود، تمایل دارد مقاله ای تولید کند که برای یک خواننده معمولی مناسب باشد.
گوگل تمایل دارد محتوایی را که قابل اسکن است، شامل تعاریف و دانش پیش زمینه لازم است، ترجیح دهد و اساساً قلاب‌های زیادی را برای خوانندگان ارائه می‌کند تا پاسخ سؤالات جستجوی خود را بیابند.
ChatGPT که توسط معماری ترانسفورماتور قدرت می گیرد، تمایل دارد محتوا را بر اساس فرکانس مشاهده شده و الگوهای موجود در داده هایی که روی آن آموزش داده شده است تولید کند. بخش کوچکی از این داده ها شامل مقالات برتر گوگل است.
با گذشت زمان، گوگل نتایج جستجوی خود را با اثربخشی آنها برای کاربر تطبیق می دهد.
نکته کلیدی این است که بین محتوایی که از نظر خوانایی برنده است و محتوایی که در Google برنده است، تفاوت وجود دارد. در دنیای محتوای وب، ابزارهای کاربردی بر همه چیز برتری دارند.
تصویر بالا یکی از اولین نمونه‌های الگوی F است که در مطالعات اوایل دهه 2000 بدست آمده است. این نقشه حرارتی، مسیر حرکت چشم بیش از 45 کاربر را جمع‌آوری کرده است. قسمت بالای نقشه حرارتی که بیشتر از سایر قسمت‌ها خوانده شده (با رنگ قرمز نشان داده شده است) شبیه حرف بزرگ “F” است.
کاربر اسکن محتوای وب را به خواندن از بالا به پایین ترجیح می دهد. این رفتار معمولاً از الگوی خوانش F پیروی می کند. نوشتن محتوایی که در جستجو خوب عمل می کند، باید بر روی قابل اسکن بودن در مقابل محتوایی که صرفاً نوشته شده باشد تا از بالا به پایین خوانده شود، تمرکز کند.
ChatGPT حتی با یک درخواست دقیق، ممکن است در محتوای تولیدی خود دارای اشتباهاتی باشد و معمولاً محتوایی تولید می‌کند که بعید به نظر می‌رسد رقابتی باشد.
با این حال، ChatGPT می تواند قدرت واقعی خود را هنگامی که با تجزیه و تحلیل SERP و کلمات کلیدی ضروری برای رتبه بندی ترکیب می شود، نشان دهد.
با درخواست از ChatGPT برای گنجاندن این شرایط، هوش مصنوعی به سمت تولید محتوای مرتبط با موضوع هدایت می‌شود.
در اینجا چند نکته مهم برای یادآوری وجود دارد
در حالی که ChatGPT بسیاری از نهادهای کلیدی مرتبط با یک موضوع را ترکیب می کند، استفاده از ابزارهایی که نتایج SERP را تجزیه و تحلیل می کنند، می تواند ترکیب موجودیت ها را در محتوای شما به طور قابل توجهی افزایش دهد.
همچنین، بسته به موضوع، این تفاوت‌ها می‌توانند بارزتر باشند، اما اگر این آزمایش را بارها انجام دهید، متوجه می‌شوید که این یک روند ثابت است.
رویکردهای مبتنی بر کلمات کلیدی دو الزام را به طور همزمان برآورده می کنند:
از گنجاندن حیاتی ترین نهادها اطمینان حاصل کنید.
سیستم درجه بندی دقیق تری را ارائه دهید زیرا آنها موجودیت ها و توضیحات آن را در بر می گیرند.
ChatGPT ممکن است در دستیابی به طول محتوای لازم به تنهایی با مشکل مواجه شود.
سخن پایانی
روش هایی که مورد بحث قرار دادیم نقطه شروعی هستند که به شما امکان می دهد محتوایی ایجاد کنید که طیف وسیع تری از موجودیت ها آنها را نسبت به هر یک از رقبای شما پوشش می دهد.
با پیروی از این رویکرد، محتوایی را می نویسید که منعکس کننده ویژگی های صفحاتی است که گوگل قبلاً به آنها علاقه دارد.
اما به یاد داشته باشید، این فقط یک نقطه پرش است. این صفحات رقیب احتمالا مدتی است که وجود داشته اند و ممکن است بک لینک ها و معیارهای کاربر بیشتری را به خود اختصاص دهند.
اگر هدف شما عملکرد بهتر از آنهاست، باید محتوای خود را بیشتر بهینه کنید.
از آنجایی که وب به طور چشم گیری از محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی اشباع می شود، منطقی است که حدس بزنیم که گوگل ممکن است از وب سایت های مورد اعتماد خود برای ایجاد روابط موجودیت جدید استفاده کند. این احتمالاً نحوه ارزیابی محتوا را تغییر می‌دهد و بر تفکر اصلی و نوآوری بیشتر تأکید می‌کند.
از خود بپرسید: چه دیدگاه منحصربه‌فردی را می‌توانید ارائه دهید که در بین 10 رتبه برتر فعلی وجود ندارد؟
این فقط در مورد ابزار نیست. این در مورد استراتژی، تفکر و خلاقیت است.
این در مورد نحوه استفاده از این ابزارها و نحوه تعادل بین قدرت محاسباتی نرم افزار و جرقه خلاق ذهن انسان است.
درست مانند دنیای شطرنج، ترکیبی از دقت ماشین و نبوغ انسانی است که واقعاً تفاوت را ایجاد می کند.