/ / Semantyczna analiza tekstu - podstawa jakości artykułu

Analiza semantyczna tekstu jest podstawą jakości artykułu

Artykuł jakościowy to nie tylko umiejętność czytania i pisanianiepowtarzalny tekst, spójny w jednym stylu, musi być zoptymalizowany do indeksowania przez wyszukiwarki. A także bardzo dobry tekst powinien być łatwy do odczytania i pozwolić odbiorcy łatwo zrozumieć istotę problemu.

Wielu może myśleć, że pisząc artykuł,który doskonale spełnia wszystkie powyższe wymagania - to kwestia pięciu minut i nie wymaga dużego wysiłku. Ale rzeczywistość jest taka, że ​​większość początkujących dziennikarzy i copywriterów musi ciężko pracować, aby osiągnąć dobry wynik. Istota problemu polega na tym, że tylko artykuł, który przeszedł głęboką analizę semantyczną, można nazwać jakościowym. Pojęcie to obejmuje porównanie obecności określonej listy wskaźników z dopuszczalnymi normami. Jeśli wskaźniki nie przekraczają dopuszczalnego limitu, artykuł można uznać za udany.

Pierwszym wskaźnikiem jest tak zwana "woda". Pojęcie to obejmuje tę część tekstu, która nie dotyka istoty zagadnienia lub problemu poruszonego w artykule i nie nosi żadnego specjalnego obciążenia semantycznego. Maksymalny limit "wody" w tekście wynosi 40%, w przeciwnym razie po prostu nie będzie interesujący i pozbawiony znaczenia. Ale naturalnie, że nie da się bez niego obejść, w przeciwnym razie ryzykuje się uzyskanie suchego i złożonego tekstu. Są jednak copywriterzy, którzy celowo szukają takiej suchości, aby nadać tekstowi autorytet i charakter naukowy.

Analiza semantyczna tekstu obejmuje równieżtermin "zatrzymaj słowa". Ta kategoria obejmuje sojusze, przyimki i inne pakiety słów, które nie są rozpoznawane i nie są postrzegane przez roboty wyszukiwania. W pracy należy wziąć pod uwagę, że słowa "stop" są konieczne, ale ich ilość nie powinna przekraczać 5% zawartości artykułu.

Głównym wskaźnikiem w analizie tekstu jestjego "mdłości". Musi być koniecznie porzucone, ponieważ takie artykuły wyglądają na niepiśmiennych i nieczytelnych. Prawdziwy czytelnik dosłownie jest w stanie uzyskać nieprzyjemne wrażenia z tekstu dosłownie od pierwszych zdań. Ten wskaźnik zawiera tautologię, która jest uderzająco oczywista. W granicach normy wskaźnik "nudności" tekstu nie powinien przekraczać 10%.

Dla prawdziwych copywriterów jest również ważne.semantyczna analiza słów kluczowych. Są podstawą każdej optymalizacji i są po prostu niezbędne do promocji strony za pomocą artykułów. W nowoczesnych wyszukiwarkach istnieje już specjalny typ wyszukiwania - semantyczny. Jest to technologia zaprojektowana, aby określić, co użytkownik chce powiedzieć, wprowadzając określone słowa na pasku wyszukiwania. Znaczenie słów jest podstawą semantycznego systemu wyszukiwania.

Ta technologia określa, w jaki sposób słowa w zapytaniu są ze sobą powiązane, a także bierze pod uwagę ich lokalizację i inne parametry.

Rozważ mały przykład: Użyłeś wyszukiwarki ze smartfona w poszukiwaniu usługi. Analiza semantyczna słowa, które jest kluczem do zapytania, pozwala określić przybliżoną lokalizację i uzyskać wyniki, które są dla Ciebie odpowiednie, w oparciu o uzyskane dane.

Istnieje również coś takiego jak semantycznerdzeń. Obejmuje on analizę zadania i tworzenie tzw. "Masek zgłoszeń", czyli listę fraz, które zostaną wykorzystane do zaawansowania projektu. Podczas tworzenia "maski zapytań" konieczne jest przeprowadzenie analizy semantycznej głównych słów bezpośrednio związanych z tematem promowanego artykułu oraz wyświetlenie listy potocznych i powszechnych fraz.

Potem dla każdej oddzielnej "maski"konieczne jest wybranie zapytań o średniej częstotliwości i niskiej częstotliwości. Powinieneś również wziąć pod uwagę żargon i zapożyczenia z innych języków, co pozwala zmaksymalizować liczbę możliwych fraz kluczowych. Analiza semantyczno-semantyczna słowa w tym przypadku będzie szczególnie przydatna, ponieważ zerwanie słowa na jego składniki pomaga znaleźć słowa o tym samym rdzeniu lub zbliżonym znaczeniu, które można również wykorzystać w rdzeniu semantycznym.

Ostatnim etapem jest wykluczenie z listy zbyt rzadkich i innych niż docelowe.

Czytaj więcej: