Ottimizzazione Semantica Latente

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Ci sono parecchi sensi aumentare il vostro posto di Search Engine, di cui il collegamento posteriore è certamente molto importante. Ugualmente importante, non dire ancor più importante è di scrivere il soddisfare che è sul soggetto per il termine che di ricerca state ottimizzando per. Ciò è naturalmente una zona grigia, si apre per le interpretazioni personali, di che cosa realmente può essere definito come “il giusto soddisfare” o “il soddisfare ideale.”

I motori di ricerca hanno fornito una soluzione, lo stesso senso che il cervello umano sta funzionando. Non appena siamo nati e cominci imparare e capire una lingua che stiamo generando i ponticelli neurali fra le parole e le combinazioni di parola basate sulla frequenza e sul soggetto relativo stiamo usandoli con. , come Europei della mia generazione, per esempio penseremo automaticamente la Coca-Cola “di parole”, “la libertà”, “New York”, “il dollaro”, “il Ronald Reagan” , “il capitalismo”, ecc quando pensiamo “all'America”.

I motori di ricerca astuti (IE Google) hanno capito già questo una coppia degli anni fa. Hanno sviluppato i modelli basati su analisi semantica latente di Probalistic per scoprire, basato su tutto il contenuto del Internet, che cosa il soddisfare latente è per determinati soggetti.

Per esempio, Google conosce esattamente che cosa il soddisfare latente è per il termine America “di ricerca” per l'ambiente Europei “di ricerca che vivono oggi in Europa”. Nota: il contenuto latente “dell'America” sarà differente per gli Americani che vivono oggi in America del Nord. Le parole come “Hilary” ed “Obama” avranno un'più alta importanza latente per gli Americani allora per gli Europei. Va da sè che Google allineerà il contenuto dei Web pagi che sono i più vicini a questo soddisfare o ContentDNA ideale l'più alto, secondo l'ambiente che di ricerca siete fuori del corso.

Potreste lavorare questo processo indietro, a partire da un termine di ricerca e provate a scoprire che cosa il soddisfare o il contentDNA ideale è, questa tecnica siete denominati ottimizzazione del Latent Semantic. Legga più su latentsemanticoptimization.com