Tác động của tìm kiếm ngữ nghĩa đến kết quả SEO của bạn

Tìm kiếm ngữ nghĩa là cách công cụ tìm kiếm xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thông qua đó để hiểu ý định tìm kiếm của truy vấn dựa vào ngữ cảnh để cung cấp các kết quả có liên quan, được cá nhân hóa. Hiểu một cách đơn giản thì tìm kiếm ngữ nghĩa sẽ giúp trả những kết quả tìm kiếm phù hợp và tốt hơn. Điều này giúp tăng thêm độ phức tạp cho SEO, buộc nó phải tiếp cận các công việc như tìm kiếm từ khoá và tối ưu hoá nội dung theo cách mới. Do đó, nếu bạn muốn tối ưu hoá trang web của bạn cho tìm kiếm ngữ nghĩa, bạn cần phải hiểu tìm kiếm này là gì và cách mà nó hoạt động như thế nào.

Tìm kiếm ngữ nghĩa là gì và nó hoạt động như thế nào?

Hiện nay, Google đã dần trở nên thông minh hơn trong việc hiểu và trả lời các câu hỏi mà bạn đặt ra. Trong những năm gần đây, công cụ tìm kiếm đã được cập nhật nhiều lần để cải thiện việc hiểu những ý nghĩa đằng sau mục đích của một truy vấn được nhập vào công cụ tìm kiếm đó. Nói một cách đơn giản, tìm kiếm ngữ nghĩa được tạo ra để hiểu những ý định tìm kiếm thông qua ý nghĩa ngữ cảnh của một từ khoá từ đó trả về những kết quả tìm kiếm tốt hơn.

Tóm lại, tìm kiếm ngữ nghĩa chính là việc sử dụng ý định, ngữ cảnh truy vấn và các mối quan hệ giữa các từ để trả về kết quả chính xác nhất.

Tìm kiếm ngữ nghĩa: Ví dụ

Hãy thử tìm kiếm “boy who lives in a cupboard under the stairs.” (cậu bé sống trong tủ dưới gầm cầu thang)

Hình 1: Kết quả hiển thị cho tìm kiếm “boy who lives in a cupboard under the stairs"

Hình 1: Kết quả hiển thị cho tìm kiếm “boy who lives in a cupboard under the stairs”

Và thật bất ngờ, Google hiểu bạn đang nói đến Harry Potter.

Nhưng tại sao lại như vậy? Dưới đây là những gì đã xảy ra khi bạn nhập tìm kiếm này.

Hình 2: Sơ đồ Tìm kiếm ngữ nghĩa

Hình 2: Sơ đồ Tìm kiếm ngữ nghĩa

Google đã nhận từ khoá tìm kiếm và trả kết quả dựa theo những phán đoán về mục đích và ngữ cảnh đằng sau cách các từ khoá khi liên kết với nhau. Tìm kiếm ngữ nghĩa mang lại sự hiểu biết nâng cao về ý định của người tìm kiếm, khả năng trích xuất câu trả lời, từ đó mang lại nhiều kết quả được cá nhân hóa hơn. 

Tìm kiếm thợ sửa ống nước? Google biết vị trí của bạn và trả kết quả ở địa phương.

Tìm kiếm “nhà hàng gần tôi”? Google biết vị trí của bạn và trả kết quả ở địa phương.

Tìm kiếm “corona”? Google biết ngữ cảnh. Nếu tìm kiếm này được thực hiện vào những tháng đầu hay giữa năm 2019, có lẽ bạn sẽ chỉ nhìn thấy các kết quả về bia; nhưng bây giờ chắc chắn kết quả hầu hết sẽ hiển thị về virus.

Tìm kiếm “Amazon”?. Thậm chí, khi bạn gõ sai thì Google vẫn hiểu bạn đang gõ sai và trả những kết quả tương ứng về Amazon.

Tại sao tìm kiếm ngữ nghĩa lại quan trọng như vậy?

Việc tìm kiếm ngữ nghĩa đóng vai trò rất quan trọng với SEO, do đó, bạn cần hiểu và cân nhắc để có những hoạch định chiến lược phù hợp. Hiểu được tìm kiếm theo ngữ nghĩa của người dùng là một trong những cách kéo traffic về website hiệu quả và tạo ra tỷ lệ chuyển đổi tối đa. Theo đó, người dùng thường không tìm kiếm bằng cách sử dụng các từ giống nhau và theo cách giống nhau để tìm kiếm thông tin. Nếu so với trước đây. việc tìm kiếm mang tính đối thoại nhiều hơn thì bây giờ, Google đã cho ra những trả kết quả tương thích, sát nghĩa hơn qua quá trình phát triển và thích ứng với cách tìm kiếm ngữ nghĩa này.

Lịch sử hình thành tìm kiếm ngữ nghĩa

Năm 2012, Google đã giới thiệu đến mọi người khái niệm về Knowledge Graph (sơ đồ tri thức) – một công cụ cung cấp câu trả lời nhanh chóng cho các truy vấn trên SERP. 

Knowledge Graph (2012)

Google Knowledge Graph (triển khai trong năm 2012) sử dụng mối quan hệ giữa các từ và khái niệm để hiểu ngữ cảnh của truy vấn, thông qua đó gán ý nghĩa cụ thể cho ý định tìm kiếm của người dùng.

Dưới đây là đoạn trích từ phần giới thiệu của Google về Knowledge Graph:

“Thỉnh thoảng Google Search sẽ hiển thị những khung đặc biệt với thông tin về người, địa điểm và sự vật. Chúng tôi gọi đó là bảng cấu trúc dữ liệu. Chúng được thiết kế để giúp bạn hiểu nhanh hơn về một chủ thể cụ thể bằng cách làm nổi bật các yếu tố chính và giúp quá trình khám phá một chủ đề sâu hơn một cách dễ dàng. Thông tin bên trong bảng cấu trúc dữ liệu đến từ Knowledge Graph, giống như một bộ bách khoa toàn thư ảo khổng lồ về các dữ kiện.”

— Danny Sullivan

Bảng cấu trúc dữ liệu là những thông tin hiển thị ở bên phải của kết quả tìm kiếm cho các chủ thể như người hay doanh nghiệp.

Hình 3: Bảng tri thức của Apple

Hình 3: Bảng cấu trúc dữ liệu của Apple

Knowledge Graph của Google cung cấp đầu vào cho các bảng cấu trúc dữ liệu này. Bạn có thể hiểu về nó như một bộ sưu tập các sự kiện, thông tin, con người, địa điểm, doanh nghiệp và cách chúng liên kết với nhau.

Hình 4: Giao diện trình duyệt Knowledge Graph của Kalicube

Hình 4: Giao diện trình duyệt Knowledge Graph của Kalicube

Hummingbird (2013)

Năm 2013, Google công bố thuật toán Hummingbird để hiển thị kết quả tìm kiếm tốt hơn. Vào thời điểm đó, Danny Sullivan đã mô tả thuật toán này là:

“Hãy nghĩ tới một chiếc xe được lắp ráp trong thập niên 1950. Nó có thể có động cơ tốt nhưng đó cũng có thể là một động cơ thiếu các phụ kiện như phun nhiên liệu hay không thể sử dụng nhiên liệu không chì. Khi Google chuyển sang Hummingbird, nó giống như việc bỏ đi động cơ cũ và lắp đặt một động cơ mới vào chiếc xe. Nó thậm chí làm việc này nhanh tới nỗi không ai chú ý tới sự chuyển đổi này.”

— Danny Sullivan

Tuy nhiên, sự thay đổi đáng kể nhất với Hummingbird đó là khả năng hiểu tìm kiếm đối thoại tốt hơn Công cụ tìm kiếm trả về kết quả hữu ích hơn với các câu hỏi có dạng như, “Sự khác biệt giữa A và B là gì?”

Hummingbird chính là khởi đầu cho việc các công cụ tìm kiếm trở nên thông minh hơn. Thay đổi này được thực hiện nhờ vào sự dịch chuyển tìm kiếm từ máy tính sang điện thoại di động. Do đó, các thuật toán cần nhận diện những loại tìm kiếm khác biệt tốt hơn để có thể cung cấp kết quả tốt hơn dựa vào sự khác nhau trong cách mà người dùng tìm kiếm.

Scott Huffman, một giám đốc kỹ thuật ở Google, chia sẻ với tạp chí Forbes rằng họ muốn thâm nhập vào ‘đối thoại tự nhiên’ hơn giữa con người và Google. Bảy năm trôi qua, Hummingbird đã thay đổi mọi thứ theo một cách bao quát và đánh dấu sự khởi đầu của việc chúng ta nhận được kết quả tìm kiếm thông minh hơn ngày nay.

RankBrain (2016)

RankBrain là một trong ba yếu tố xếp hạng hàng đầu của Google. Đây là công nghệ học máy mà Google sử dụng để truyền tải các kết quả tìm kiếm và nó được thiết kế để giúp các công cụ tìm kiếm hiểu rõ hơn ý nghĩa của từ khoá mà người dùng nhập vào.

Nhận định của RankBrain vào năm 2016 khi nó được tung ra là:

“RankBrain khai thác trí thông minh nhân tạo để cấy các từ vào các thực thể số nhằm làm cho chúng dễ hiểu hơn đối với máy tính. Bất kỳ từ hoặc cụm từ nào không quen thuộc với RankBrain sẽ được chuyển đổi thành các từ và cụm từ có ý nghĩa tương tự cho các kết quả được lọc. Điều này làm tăng độ chính xác và hiệu quả của Google khi giải quyết các truy vấn tìm kiếm mới.”

— Courtney Capellan

Một lần nữa, điều này chứng minh Google trở nên thông minh và hoàn thiện hơn trong việc mang đến những kết quả tương ứng với các từ khoá của người tìm kiếm. Nó là khởi đầu của việc cho SEO đi sâu vào việc hiểu rõ mục đích tìm kiếm.

BERT (2019)

Cập nhật mới nhất bạn cần biết về tìm kiếm ngữ nghĩa liên quan đó là BERT, còn được biết đến là Bidirectional Encoder Representations from Transformers (Mô hình mã hóa hai chiều dữ liệu từ các khối Transformer).

Nhưng cụ thể thì BERT là gì?

Hình 5: Giới thiệu BERT

Hình 5: Giới thiệu BERT

Cũng tương tự như các cập nhật khác mà chúng ta đã định nghĩa ở trên, BERT cũng là công cụ giúp Google hiểu tốt hơn các từ khoá tìm kiếm. BERT mở rộng khả năng của các phương pháp tìm kiếm trước đây bằng cách tạo các biểu diễn theo ngữ cảnh dựa trên những từ trước và sau đó để dẫn đến một mô hình ngôn ngữ với ngữ nghĩa phong phú hơn.

Tìm kiếm ngữ nghĩa có ý nghĩa gì với SEO?

Ở cấp cao nhất, nó là một công cụ tìm kiếm hiểu rõ từ khoá tìm kiếm của người dùng hơn và có khả năng cung cấp các SERP được cá nhân hóa, phù hợp hơn.

Nhưng xét về các cách SEO tiếp cận để tối ưu hóa cho tìm kiếm ngữ nghĩa, điều này có nghĩa là:

  • Ưu tiên nhiều cho chủ đề, không phải từ khoá.
  • Các từ khóa có khối lượng lớn không còn quan trọng như trước đây nữa. Các từ khóa dài, có liên quan và nội dung chất lượng sẽ chiếm vai trò quan trọng hơn.
  • Cần phân tích và hiểu rõ mục đích tìm kiếm trước khi tạo nội dung. Ngoài ra, cần phải định dạng nội dung của bạn để phù hợp với loại từ khoá và các tính năng SERP mà bạn muốn chiếm ưu thế.
  • Dữ liệu bắt buộc phải có cấu trúc.
  • Nên suy nghĩ về cách bạn có thể tạo một thực thể Knowledge Graph.

Theo nhiều cách, tối ưu hóa cho tìm kiếm ngữ nghĩa là điều mà hiện nay chúng ta nên coi là phương pháp SEO tốt nhất, nhưng điểm khác biệt chính là bạn cần tạo nội dung và tối ưu hóa nội dung đó cho người dùng thật, chứ không phải cho công cụ tìm kiếm  (Google).

Để làm tốt điều này, bạn hãy nghĩ tới cách mà khách hàng tìm kiếm sản phẩm, dịch vụ của mình và mục đích tìm kiếm của họ. Từ đó, triển khai những nội dung có liên quan đến những điều mà khách hàng quan tâm.

Cách để tối ưu hoá nội dung cho tìm kiếm ngữ nghĩa

Quan tâm về chủ đề chứ không phải từ khoá

Đã đến lúc ngừng tối ưu hoá cho một từ khoá đơn lẻ và bắt đầu tối ưu hoá cho các chủ đề. Do đó, quá trình nghiên cứu từ khoá sẽ trở nên phức tạp hơn.

Nếu trước đây bạn phải tạo nhiều trang riêng biệt cho các từ khóa ở dạng số ít, số nhiều và các biến thể của nó thì bây giờ bạn không cần làm điều này nữa bởi vì Google đã trở nên thông minh hơn trong việc hiểu ngữ nghĩa.

Ví dụ, xếp hạng trang web của bạn đứng đầu SERP cho từ khóa “vay cải tạo nhà” với lượng tìm kiếm là 27.1 ngàn lượt (thống kê từ công cụ tổng quan về từ khoá SEMrush) không còn là mục tiêu duy nhất của bạn nữa.

Hình 6: Giao diện công cụ từ khóa tổng quan

Hình 6: Giao diện công cụ từ khóa tổng quan

Bạn có thể bao quát toàn bộ chủ đề và hiển thị trang web của mình cho nhiều từ khoá dài (long-tail queries) khác nhau. Các biến thể gần giống sẽ dẫn đến khối lượng tìm kiếm cao hơn nhiều mà trang của bạn có thể được hưởng lợi – 65.5 nghìn lượt tìm kiếm — một sự khác biệt lớn so với 27.1 nghìn từ một từ khóa. Bên cạnh đó, sẽ có thêm 3.8 nghìn lượt tìm kiếm đến từ các câu hỏi. Chúng ta có thể tìm thấy cả hai số liệu này bằng cách nhập các từ khóa chính vào công cụ.

Hình 7: Giao diện lượng tìm kiếm cho các từ khóa khác nhau

Hình 7: Giao diện lượng tìm kiếm cho các từ khóa khác nhau

Do đó, hãy dành thời gian để tìm hiểu cách làm thế nào để các từ khóa kết hợp lại với nhau để tạo thành các chủ đề, tối ưu hoá chúng. Điều này sẽ giúp bạn tăng traffic web một cách hiệu quả.

Hiểu rõ và tối ưu hoá mục đích tìm kiếm

Mỗi từ khoá tìm kiếm mà người dùng gõ vào Google thường là câu hỏi phản ánh mục đích của người dùng. Nếu bạn có thể tạo ra nội dung đáp ứng mục đích tìm kiếm này, xếp hạng kết quả của bạn trên SERP sẽ nâng cao hơn rất nhiều từ đó giúp tăng traffic web.

Chúng ta có thể xem xét nó theo ba danh mục chính thường xuất hiện trong mục đích tìm kiếm:

  • Học hỏi điều gì đó (thông tin)
  • Mua gì đó (giao dịch)
  • Tìm kiếm gì đó (điều hướng)

Những mục đích mang tính thông tin, giao dịch và điều hướng này tương thích với các từ khoá thông tin, giao dịch và điều hướng.

Ví dụ, nếu tìm kiếm so sánh giữa các dòng điện thoại thông minh, công cụ tìm kiếm sẽ không đề nghị chúng ta mua ngay lần đầu. Bởi nó hiểu rằng chúng ta đang ở bước tìm kiếm thông tin, không phải ở bước tiệm cận để thực hiện một giao dịch.

Hình 8: Truy vấn so sánh hai dòng điện thoại thông minh

Hình 8: Từ khoá so sánh hai dòng điện thoại thông minh

Điều này có nghĩa là bạn cần tạo ra nội dung khác biệt để thoả mãn các mục đích khác nhau. Hãy dành thời gian để phân tích SERP nhằm hiểu các mục đích khác nhau cho các chủ đề bạn đang hướng đến.

Sử dụng HTML ngữ nghĩa

Một điều cần thiết và quan trọng trong việc tối ưu hoá cho một trang web ngữ nghĩa là sử dụng HTML ngữ nghĩa.

HTML.com mô tả nó như là:

Đánh dấu ngữ nghĩa là việc sử dụng ngôn ngữ đánh dấu như HTML để truyền tải thông tin về ý nghĩa của từng thành phần trong tài liệu thông qua việc lựa chọn phù hợp các thành phần đánh dấu, và để duy trì sự tách biệt hoàn toàn giữa đánh dấu và cách trình bày trực quan của các thành phần có trong tài liệu.

Điều này có nghĩa là phải suy nghĩ lại cách chúng ta viết code. Bạn thường quen với các thành phần HTML như <span> và <div>. Chúng không phải là ngữ nghĩa và không chỉ ra được nội dung. Tuy nhiên, hãy nhìn thẻ ngữ nghĩa như <header>, <footer> hay <article>. Những thẻ này sẽ mang đến cái nhìn rõ ràng về những nội dung có trong bài viết. Bạn có thể tìm hiểu thêm về HTML ngữ nghĩa để bắt đầu đánh dấu code theo cách này.

Tối ưu hoá nội dung cho Trích dẫn Nổi bật (Featured Snippet)

Trích dẫn Nổi bật hay vị trí 0 là một trong những tính năng được mong muốn nhất nhằm giúp người dùng nắm bắt thông tin. Đây cũng là yếu tố được SERP yêu thích và dựa vào đó để tìm kiếm ngữ nghĩa. Để có trích dẫn nổi bật được yêu thích, bạn cần cho Google thấy rằng câu trả lời mà trang web của bạn cung cấp cho câu hỏi của người tìm kiếm là câu trả lời trực tiếp và hữu ích nhất trên web.

Hình 9: Ví dụ về trích dẫn nổi bật

Hình 9: Ví dụ về trích dẫn nổi bật

Nhưng bạn có thể làm gì để tăng cơ hội đạt được vị trí này?

  • Tìm hiểu các câu hỏi thường được nhiều người thắc mắc và quan tâm nhất trong ngách của bạn và xác định câu nào trong số chúng kích hoạt Trích dẫn Nổi bật. Bạn có thể thấy các tính năng SERP sẽ được kích hoạt khi phân tích một từ khoá với công cụ tổng quan về từ khoá.
  • Phân tích cấu trúc của bài viết đang được xếp hạng trong trích dẫn. Tìm danh sách có dấu đầu dòng (bulleted lists), bảng, hình ảnh, tiêu đề, v.v. và cố gắng thể hiện điều này trong nội dung của bạn.
  • Tạo bài viết trả lời các câu hỏi một cách trực tiếp và cấu trúc câu văn phải thật tự nhiên.

Hiểu và sử dụng dữ liệu có cấu trúc

Khi một công cụ tìm kiếm crawl trang web của bạn, đánh dấu có cấu trúc giúp nó hiểu ngữ cảnh nội dung của bạn và sắp xếp các vấn đề thông qua những thuộc tính thực thể riêng lẻ để hiển thị cho người dùng các kết quả tìm kiếm phù hợp hơn.

Ngoài ra, đánh dấu có cấu trúc tăng cơ hội có được rich snippet (đoạn trích giàu thông tin).

Hình 10: Ví dụ xếp hạng dữ liệu có cấu trúc

Hình 10: Ví dụ xếp hạng dữ liệu có cấu trúc

Bạn có thể tham khảo những hướng dẫn về lược đồ và dữ liệu có cấu trúc để từ đó tạo điều kiện cho việc xác định các thực thể, hành động và mối quan hệ nhằm giúp các công cụ tìm kiếm hiểu nội dung của bạn tốt hơn.

Như được đề cập trong hướng dẫn:

Khi Google tiếp tục xây dựng một trang web ngữ nghĩa hơn, những đánh dấu này trở nên có giá trị hơn trong việc giao tiếp trên Internet hiệu quả.

Nhưng bạn có thể làm gì để sử dụng dữ liệu có cấu trúc để đánh dấu nội dung?

  • Tham khảo schema.org và xem qua một loạt các template từ vựng rộng lớn được Google, Microsoft, Yandex, và Yahoo! hiểu. Từ đó, tìm loại thích hợp nhất và sử dụng.
  • Sử dụng Google’s Structured Data Markup Helper để hỗ trợ đánh dấu nội dung. Schema Markup Generator của Merkle là một lựa chọn tuyệt vời khác.
  • Hiện tại, hãy sử dụng Công cụ kiểm tra dữ liệu có cấu trúc của Google để kiểm tra xem đánh dấu của bạn có được triển khai chính xác hay không. Tuy nhiên, hãy lưu ý rằng điều này sẽ sớm được thay thế bằng Kiểm tra kết quả nhiều định dạng (Rich Results Test).

Trở thành một thực thể Knowledge Graph

Con người có suy nghĩ khác nhau, nghĩa là họ sẽ  những cách tìm kiếm khác nhau. Đó là lý do tìm kiếm ngữ nghĩa phụ thuộc vào một nhóm thực thể nằm rải rác trên web (người, địa điểm, sự vật, ý tưởng, khái niệm, v.v.) và mối liên kết giữa chúng. Đó là lý do vì sao nó có lợi khi trở thành một thực thể Knowledge Graph.

Trong trường hợp bạn đang cố chuyển trang web hay blog thương hiệu của mình thành một thực thể Knowledge Graph. Lúc này, bạn sẽ phải mua cho mình một vị trí trong tính năng SERP như Bảng tri thức và Thẻ tri thức với tất cả khả năng hiển thị, quyền hạn và sự tin cậy liên quan.

Tuy nhiên, nó khiến bạn mất vài traffic tự nhiên, vì đôi khi người tìm kiếm đã biết được hết mọi thứ họ quan tâm ngay trên trang SERP. Nhưng điều đó sẽ không là gì so với lợi ích từ khả năng hiển thị và quyền hạn mà bạn có thể hưởng lợi từ việc đứng đầu trong SERP!

Xây dựng link thể hiện mức độ liên quan

Việc xây dựng backlink và link nội bộ cũng là một trong những yếu tố có thể chứng minh mức độ liên quan về chủ đề và giúp Google hiểu nội dung của bạn tốt hơn. Bên cạnh đó, bạn sẽ nhận thấy hiệu quả tốt hơn khi các đường link này có cùng chủ đề với bài viết.

Những đường link này sẽ giúp Google hiểu nội dung của bạn tốt hơn. Hãy suy nghĩ cẩn thận và lập chiến lược cách đi backlink cho website cũng như internal link thật vững chắc. Ngoài ra, hãy tập trung vào các link thể hiện rằng bạn là một chuyên gia trong lĩnh vực của mình và điều này sẽ giúp bạn nhận được nhiều lợi ích.

Bên cạnh đó, đừng đánh giá thấp sức mạnh của các internal link. Chúng cũng quan trọng như việc xây dựng backlink, đặc biệt trong việc chứng minh mối liên hệ về chủ đề giữa hai trang.

Kết luận

Các công cụ tìm kiếm sẽ tiếp tục bổ sung tính năng tìm kiếm ngữ nghĩa để tinh chỉnh khả năng hiểu mục đích của người dùng.  Mặt khác, việc theo kịp các thuật toán đang phát triển đòi hỏi những nỗ lực tối ưu hóa liên tục. Nó giúp dễ dàng hóa cuộc sống của người dùng. Vì vậy, hãy đảm bảo rằng chiến lược nội dung của bạn cần bao gồm việc phát triển nội dung bao quát các loại mục đích khác nhau, từ đó bạn có thể trả lời tốt hơn các câu hỏi mà người dùng đang tìm kiếm, qua đó giúp tăng traffic web.