SEOのための潜在的なセマンティックインデックス？ あなたのコンテンツの最適化はより良い価値があります

モーフィアス（ローレンスフィッシュバーン）がそれぞれの手のひらにカプセルを差し出し、ネオ（キアヌリーブス）が直面している選択を説明しているマトリックスのシーンを覚えていますか？

彼は言い​​ます。「これがあなたの最後のチャンスです。 この後、後戻りはありません。 あなたは青い丸薬を飲みます—物語は終わります、あなたはあなたのベッドで目を覚まし、あなたが信じたいものは何でも信じます。 あなたは赤いピルを飲みます—あなたは不思議の国にとどまります、そして私はあなたにウサギの穴がどれほど深くなるかをあなたに示します。 覚えておいてください：私が提供しているのは真実だけです。 これ以上何もない。"

このブログ投稿–それはそのようなものです。 この場合、潜在的なセマンティックインデックスについて具体的に説明します。

• それは何ですか
• なぜそれがSEOの群衆の間でとても人気があるのか
• Googleがそれを使用する場合
• それがあなたのSEOの努力に役立つかどうか

最後に、ネオのように、あなたはあなたが望むものを何でも信じることを選ぶことができます。 それでは、始めましょう。 （サスペンスのあるテーマ音楽をキューに入れる）

潜在的セマンティックインデックス（LSI）とは何ですか？

SEOの世界では、潜在意味索引付け（LSI）と潜在意味解析（LSA）は互換性のある用語です。 それらの違いについて髪を分けるつもりはないので、このブログ投稿でも同じ方法に従います。

LSIは、一連のドキュメントとそれに含まれる用語との関係を分析する手法です。 意味が近い単語は、同様のテキストに表示されるという基本的な仮定があります（分布セマンティクスとして知られています）。 これらの関係を識別するために、特異値分解と呼ばれる数学的手法に依存しています。

興味のある方のために、ここにあなたが参照できる素晴らしい潜在的なセマンティックインデックスの例（pdf）があります。

数学があなたのものでなくても心配しないでください。 プロセスの技術的なニュアンスを理解する必要はありません。

理解しておくべき重要なことは、LSIは、更新頻度の低いドキュメントコレクションのコンテンツにインデックスを付けるために作成されたことです。

なぜそれが重要なのですか？ これについては後で説明します。

まず、SEOの世界でLSIがどのように大きな問題になったのかを理解してみましょう。

LSIキーワードとSEO専門家の間でのそれらの人気

検索エンジン最適化の世界は、特定の戦略が人気になる段階を経ているようです。 ある時点では、それはキーワードの乱用でした。これは、特定のフレーズがブログ投稿内で悪意を持って繰り返される慣習でした。 確かに、それはコンテンツを改善するために何もしませんでした。 しかし、それは検索エンジンが戦術に追いつくまで機能しました。

ページ上のSEOの次の「進歩」は、キーワードの密度に関係していました。 キーワードの乱用に無差別である代わりに、すべてのSEO専門家は、いくつのキーワードフレーズを捕まることなく記事に詰めることができるかについての意見を改宗させました。

後から考えると、そのすべての無益さを笑わずにはいられません。 しかし、当時は真面目な仕事でした。 驚いたことに、この絶対に役に立たないSEO戦略は、引き続き関心を集めています。

これが私があなたに警告したいそれらのSEOテクニックのもう一つです。

Googleが何らかの形のLSIテクノロジーを使用していると主張するSEOの専門家がいます。 都市伝説に相当するこのSEOを誰が始めたかはわかりませんが、確かなことが1つあります。 多くの人がそれを事実のように話します。

それは驚くべきことではないと思います。 いくつかの有名なSEO業界の影響力者がこの用語を指揮し、LSI最適化が有機トラフィックの促進にどのように役立つかを主張し始めると、群れは必ず従います。

表面的には、LSIがSEOの成功につながるという考えはもっともらしいようです。 Googleがセマンティクスに関心を持っていることはわかっています。つまり、自然言語を理解し、ページ上の単語の背後にある隠された意味を把握することです。 ここで、彼らは同じように言います。

さらに、ありふれたSEOサービスをプレミアム価格で販売しようとしているSEO企業の場合、潜在的なセマンティックインデックスなどの用語やフレーズを使用すると、本当に賢く（そして高価に）聞こえます。

その上、平均的なデジタルマーケティングチームが理解しようとしているトピックモデリングアルゴリズムはいくつですか？ おそらく0と1の間のどこか。

また、潜在的セマンティックインデックスは、用語頻度-逆ドキュメント頻度（TF-IDF）または潜在的ディリクレ割り当て（LDA）よりもはるかにセクシーに聞こえます。

それでも問題は残っています。

検索エンジンは潜在的なセマンティックインデックスを使用していますか？

証明することはできませんが、GoogleがLSIを使用している可能性はほとんどありません。 地球が平らであると信じている人々がいるように、アメリカは月に行ったことがなく、エルビスはまだ生きています。

Googleがテキストの意味分析を行っていることはわかっていますが、潜在意味分析を使用していると結論付けることはできません。 その主張は論理の大きな飛躍です。

これが他の問題です。

LSIテクノロジーの主な課題は、スケーラビリティとパフォーマンスの問題です。 自然言語処理のこの初期の試みは、比較的少数の静的ドキュメントのセットで機能するように設計されました。 Webのように、絶えず変化する大量のコンテンツを処理するために作成されたことはありません。 実際、潜在意味解析の特許は、Webが公開されるほぼ3年前の1988年に出願されました。

潜在意味解析を使用することにはいくつかの欠点があることは言うまでもありません。

• モデルは多義性（単語の複数の意味）を処理するのが困難です。 たとえば、クレーンは構造物や首の長い鳥の場合があります。
• 語順を無視するため、構文上の関係、論理、形態が欠落しています。
• これは、すべての場合に当てはまるとは限らない、ドキュメント内の用語の特定の分布（ガウス分布）を前提としています。
• 計算量が多く、新しいデータで継続的に更新することは困難です。

他に考慮すべきことがあります。 Googleは、2017年に付与された、語彙に数百万の単語を含む数十億の単語のコーパスを処理できる単語ベクトルアプローチ（pdf）の特許を取得しました。 これはまさに、Web上のコンテンツを分析するときに必要な種類の火力です。

Googleがウェブコンテンツのインデックス作成に使用しているテクノロジーは、コンテンツが初期の頃からかなり進歩していることを理解していると言っても過言ではありません。

より良いだけでなく、より高速なものを使用できるのに、なぜ古いテクノロジーを使用するのですか？

あなたの検索エンジン最適化の努力は潜在意味解析から利益を得ることができますか？

あまり。 まず、その理由を見てから、より良いアプローチを見ていきます。

無料の「LSIキーワード」を提供しているウェブサイトに出くわしたことがあるかもしれません。 残念ながら、LSIを使用して結果を生成する方法についての情報は提供されていません。 私が見たところ、出力の品質はそれほど良くありません。 それらが提供するものは、それらがバリアントであるほど、必ずしも関連するトピックではありません。

考慮すべき別の問題もあります。

潜在的なセマンティックインデックスとSEOに関しては、基本的に、これらのLSIキーワードのいくつかをコンテンツに「振りかける」というアドバイスがありますが、これは実際には単なる同義語です。 このアドバイスの背後にある理論的根拠は、これらの同義語を使用すると、コンテンツの主題の関連性が強化されるということです。 それはSEOにとって良いことですよね？

そんなに早くない。

言葉を交換することについてのこのことは、多くのSEOがそれほど前に冒険したキーワードの乱用/密度のウサギの穴のように非常ににおいがします。

前述のように、GoogleがLSIを使用していると結論付けることができる証拠はありません。 実際、検索エンジンは、Webページを理解し、意味的な関連性を確立するために使用するテクノロジーにおいて、確かに光年先を進んでいます。

したがって、80年代のテクノロジーに依存するのはやめましょう。 ベータマックスVCRをあきらめない人にならないでください。

代わりにこれを行ってください。

• あなたのコンテンツが実際よりも優れているとGoogleに思わせる方法を探すのをやめましょう。
• 視聴者に焦点を合わせ、優れたコンテンツを作成します。
• より良いトピックモデリングプラットフォームを採用する（MarketMuseを試してみてください）。
• そのリサーチアプリケーションを使用して、意味的に関連するトピックのリストを導き出します。 トピック（通常は検索クエリ）を入力するだけで、関連性の高い順に50の関連トピックのリストが表示されます。
• そのリストを注意深く調べて、トピックの背後にあるストーリーを決定します。 トピックの本質を捉えた小見出しを使用してブログ投稿を構成します。

• 各セクションの詳細を入力し、関連するすべての概念に対処し、コンテキストを追加します。
• 質問アプリケーションを使用して、ターゲットとする検索用語の背後にあるユーザーの意図をよりよく理解するのに役立ててください。
• ページ上の最適化の取り組みについて新しい視点を得る。 MarketMuseのOptimizeApplicationは、トピックをどれだけうまくカバーしたかを示します。 目標のコンテンツスコアと単語数を達成したかどうかを判断するために、執筆に関するフィードバックをすぐに入手してください。 公開ボタンを押す前に、コンテンツの可能性を知ることができます。

あなたがMS-DOSを実行しているIBM-XTの使用を楽しんでいるタイプでない限り、あなたのSEO戦略は1980年代のテクノロジーで実行されるべきではありません。 私は誰と言うのですか？ 数年後、キーワード密度と同じように、私たちは皆、LSIを笑っているかもしれません。