為了有效地推廣資源，搜尋引擎優化專家必須瞭解搜尋引擎的要求，這一點很重要。 Google在2018年宣佈引入新的排名因素。 公認的神經匹配算灋比LSI更複雜。 創新影響了搜索結果的30%。
神經匹配的本質
創新涉及單詞和概念的連接。 Danny Sullivan舉例說明了它是如何工作的。 用戶輸入“為什麼我的電視看起來奇怪”這一行，系統會給出所需的答案，因為它將與“肥皂劇效果”相關聯。
對於說俄語的用戶，該機制的工作原理相同。 例如，某人在其別墅中發現了可疑植物，並想在Internet上查找資訊。 夏季居民只需輸入關鍵功能，Google就會給出相關答案。
創新與普通用戶有關。 人們常常不準確地提出問題，而不知道他們在尋找什麼。
引擎確定蒐索意圖（或意圖，俄語）。 Google就像魔術師一樣工作：它顯示正確的結果，而用戶本人卻不知道自己在尋找什麼。
這個怎麼運作
為了確定一個人的真實意圖，搜尋引擎不僅要注意術語，還要注意它們之間的關係。 理解算灋本質的最簡單方法是比較以下短語：“晚上喝醉”和“做什麼喝醉”。
儘管它們由常見的“醉酒”結合在一起，但這些表達的本質是不同的。 搜尋引擎會匹配短語，並注意其他術語-在這種情況下為“過夜”和“做什麼”。 囙此，在第一種情况下，它會產生與暴飲暴食有關的結果，在第二種情况下，會導致與陶醉有關。
在語義相似的情况下，可以盡可能準確地確定意圖。 首先，要考慮統計資料。 另外，考慮組合的頻率。
如果問題處理管道不正確，該創新功能使您可以在Internet上找到必要的資訊。 例如，當目標是安裝而不是組織耗材時，可以輸入運算式“安裝視窗”。
人工智慧
但是Google會在首頁上給出正確的結果。 有趣的是，在SERP中，幾乎沒有包含“安裝”的頁面：系統將顯示與安裝相關的資源。
寫作方法
對創新的分析使我們能够為SEO專家得出一個重要的結論：無需綁定與蒐索査詢相似的鍵。 最重要的是，內容會被與意圖匹配的標記所飽和。
該算灋迫使我們重新考慮編寫seo文字的方法。 如果在引入神經匹配之前以關鍵短語為基礎，那麼現在我們必須從聽眾的需求開始。
羅傑·蒙蒂（Roger Montti）在《搜索引擎期刊》（Search Engine Journal）的文章中提出了重要的SEO見解。 據專家介紹，神經匹配可與檔案相關性排名（DRR）方法媲美。 最重要的是，檔案的相關性僅取決於語義內容，連結，錨點和其他因素逐漸淡出背景。
同時，通過這種方法進行排名並不意味著完全排斥其他因素。 在交付的第一階段，考慮到連結和金鑰，地理位置和移動性，會切斷低質量的內容。 從內容開始，已經從優質網站中選擇了最相關的網站。
實用建議
雖然知道神經映射與DRR有很大關係是有幫助的，但您無需深入研究該方法即可正確準備內容。 要記住的主要事情是編寫與蒐索意圖（即意圖）相對應的資料。
要用相關內容填充資源，您應該準備以下問題的答案：
需要吸引該網站的用戶的肖像是什麼。
創建文字的目的是什麼。
如何在競爭中脫穎而出。
對於專業專家來說，瞭解專業術語會更容易進行資源填充。 如果將資料的寫作委託給撰稿人，則應草擬傳統知識，重點是概念的連結。 為了正確地製定任務，您可以對以下要點進行分析。
研究有關網站主題的問題和答案
最初，發現用戶的基本需求很重要。 最簡單的方法是瀏覽主題論壇，閱讀有關博客文章的問題，並注意社交網絡上的討論。
“ Answers@Mail.ru ”服務很有幫助。 任何主題上最受歡迎的問題都收集在一個地方。 從中，您可以輕鬆得出有關受眾需求的結論，以便製定意圖。
此外，基於檢測到的意圖，構建內容計畫。 這是一項艱苦而又高效的工作，因為它使您能够發現用戶的真實需求（很難猜到），並以任何其他管道識別它們。
短語聯想分析
注意塊“與……經常尋找……”的內容是很有用的。 這是一個提示，可為搜尋引擎提供與所請求的相關的資訊。
蒐索提示
例如，在“如何選擇冰柜”旁邊，Google會給出“家庭評論”，“在車內”，“二手”。 為了加快收集大量請求的關聯的過程，使用了解析器。
蒐索提示
用戶開始在Google蒐索欄中輸入必填項，然後用戶會看到系統本身“提示”了可能的公式。 我們正在談論基於最受歡迎査詢的提示，這些査詢是在考慮到該人設法鍵入的內容之後才選擇的。 對此類注入的分析還有助於正確製定科技任務，以在網站中填充相關內容。
例如，當您輸入“refrigerator”時，系統然後將句子的結尾顯示為“ru”，“buy”，“atlant”，“leran”。 這些線索使您想知道觀眾最關心的問題是什麼。
准同義詞
為了進一步分析請求的短語，您可以注意語義關聯。 這些詞的含義很接近，但是在不同的上下文中它們不能相互替代。 例如，“製冷劑”和“自動製冷劑”可以在汽車製品中完全使用。 如果我們正在談論描述帶有製冷裝置的家用櫥櫃，那麼第二種選擇將是不合適的。
還提供專門服務來選擇准同義詞-RusVect ō r ē s。 通過輸入所需的條款，您可以選擇最重要的員工。 但是，不應過度使用它們。 最好分析樣本並在工作中包含最有趣的選項。
研究競爭性頁面
雖然瀏覽具有相似內容的網站不會受到傷害，但是出於兩個原因，您仍然需要謹慎使用此工具：
無法確切確定競爭資源上的內容是否滿足搜尋引擎的當前要求。
沒有人保證在設計其他人的頁面時會考慮目標受眾的需求。
如果您使用競爭對手的網站分析，那麼考慮到以上所有因素，這是考慮周全的。 諸如Advego的語義文字分析之類的服務將有所幫助。 複製了他人的資料後，他們便通過此工具運行了該資料，並獲得了語義覈心。 囙此，您可以補充相關査詢的清單。 此外，它們與使用其他分析方法獲得的數據結合在一起。
穀歌蒐索
內容準備的細節
當廣告撰稿人在考慮LSI要求的情况下編寫工作時，通常會先編寫資料，然後將必要的關鍵字和同義詞放入其中，從而犯下錯誤。 如果按照相同的原則準備神經匹配的內容，肯定會遇到困難。
這些文字應主要響應特定的用戶請求。 囙此，不可能破壞構建資料的邏輯和風格。 關鍵字失去相關性。 本質上，它們充當標記。 相反，行銷元素突然出現：滿足受眾的資訊需求非常重要。
TK考慮了神經匹配
為了使撰稿人能够撰寫出將被搜尋引擎高度讚賞的資料，為他開發了一項科技任務，從文章的關注對象開始。 也就是說，不僅需要提供關鍵字清單，而且還必須訓示內容的含義。
總的來說，自從引入新算灋以來，頁面優化已不再純粹是機械的。 行銷部分很重要，這是朝著人性化優化的下一步。
穀歌蒐索
結果，要求作者能够撰寫包括頭部在內的文章。 我們可以說任務變得更加複雜：僅考慮邏輯地編寫關鍵字，僅考慮內容的內容就不足以構成資料。

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