Khi triển khai dự án SEO, Semantic Search là phương pháp thường được các SEOer sử dụng để đem tới kết quả phù hợp nhất khi người dùng thực hiện tìm kiếm. Tuy nhiên, có không ít người làm SEO chưa hiểu rõ Semantic Search là gì. Cùng SEONGON tìm hiểu những kiến thức cần biết về Semantic Search trong bài viết này!
1. Tìm hiểu về Semantic Search
Semantic Search là gì, cách hoạt động và mối quan hệ của nó với AI luôn là mối bận tâm của người làm SEO, đặc biệt người mới. Dưới đây là hé lộ của SEONGON cho các vấn đề này!
1.1. Semantic Search là gì?
Để trả lời câu hỏi Semantic Search là gì, đầu tiên, chúng ta cần hiểu rõ những nội dung sau:
- Dịch nghĩa sang tiếng Việt Semantic là ngữ nghĩa học là việc nghiên cứu ý nghĩa, diễn giải nghĩa của từ ngữ, hoặc câu, hoặc ký hiệu trong một ngữ cảnh cụ thể.
- Trong nhiều lĩnh vực, thuật ngữ này được áp dụng để chỉ cách con người hoặc máy tính hiểu và xử lý thông tin dựa trên ý nghĩa sâu sắc.
Semantic Search là một phương pháp tìm kiếm dựa trên việc hiểu ý nghĩa ngữ cảnh của truy vấn thay vì chỉ khớp từ khóa chính xác. Kỹ thuật này sử dụng các công nghệ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), học máy (machine learning) và dữ liệu cấu trúc để cung cấp kết quả tìm kiếm chính xác và phù hợp hơn.
Google được tìm kiếm theo ngữ nghĩa cho phép để có thể phân biệt được giữa những thực thể khác nhau như địa điểm, người và sự vật, sau đó diễn giải ý định từ người tìm kiếm theo các yếu tố gồm:
- Lịch sử tìm kiếm của người dùng.
- Vị trí của người dùng.
- Lịch sử tìm kiếm toàn cầu.
- Các biến thể chính tả.
Ví dụ 1: Truy vấn chung chung, người ở các khu vực khác nhau có thể có nhu cầu hoặc mong đợi khác nhau với cùng một truy vấn.
- Truy vấn: “cách làm phở”
- Nếu người tìm kiếm ở Việt Nam, họ có thể đang tìm kiếm công thức phở truyền thống hoặc hướng dẫn làm phở đặc sản của Việt Nam.
- Nếu người tìm kiếm ở Mỹ, họ có thể đang tìm công thức phở phù hợp với nguyên liệu dễ tìm ở Mỹ, hoặc phở với cách làm sáng tạo hơn.
- Kết luận: Địa phương có thể ảnh hưởng đến cách người tìm kiếm yêu cầu thông tin về phở, vì sự khác biệt về văn hóa và nguyên liệu.
Ví dụ 2: Truy vấn cụ thể về địa điểm, xác định rõ nhu cầu của người dùng khi thực hiện truy vấn.
- Truy vấn: “Khách sạn ở Đà Lạt”
- Vị trí rõ ràng: Đà Lạt.
- Ý nghĩa: Người dùng muốn tìm thông tin về các khách sạn tại thành phố Đà Lạt.
- Kết quả: Nếu một người ở Hà Nội tìm kiếm “khách sạn ở Đà Lạt”, mặc dù họ đang ở Hà Nội nhưng Google sẽ hiểu rằng họ muốn tìm thông tin về những khách sạn trong khu vực Đà Lạt.
1.2. Cách hoạt động của Semantic Search
Cách hoạt động của Semantic Search tuần tự từ việc hiểu được ý định người dùng, phân tích ngữ cảnh của truy vấn, đến kết hợp biểu đồ tri thức, phân tích nội dung trang web, sau đó đưa ra kết quả tìm kiếm cá nhân hoá cho người dùng. Cụ thể:
Hiểu ý định người dùng (User Intent)
Semantic search cố gắng xác định mục đích thực sự đằng sau truy vấn tìm kiếm, không chỉ dựa trên từ ngữ người dùng nhập.
- Ví dụ: Khi người dùng tìm kiếm “cách làm bánh mì mềm tại nhà”, semantic search nhận ra ý định là tìm công thức, thay vì định nghĩa về bánh mì.
Phân tích ngữ cảnh của truy vấn
Công cụ sử dụng ngữ cảnh để hiểu rõ hơn mối quan hệ giữa các từ trong truy vấn, gồm:
- Đồng nghĩa: Hiểu rằng “tác giả” và “người viết” có nghĩa tương tự.
- Từ đa nghĩa: Hiểu rằng “Apple” có thể là công ty công nghệ hoặc trái táo, tùy thuộc vào ngữ cảnh.
- Cụm từ liên quan: Hiểu rằng “xe hơi giá rẻ” có liên quan đến “ô tô giá thấp”.
Kết hợp biểu đồ tri thức (Knowledge Graph)
Công cụ tìm kiếm sử dụng cơ sở dữ liệu về thông tin và mối liên hệ giữa các thực thể như:
- Tác phẩm – Tác giả
- Công ty – Sản phẩm
- Địa danh – Hoạt động nổi bật
Ví dụ: Khi tìm kiếm “Sống mòn là tác phẩm của ai”, Google có thể tham chiếu từ Knowledge Graph để trả về “Nam Cao” cùng các thông tin liên quan.
Phân tích nội dung trang web
Semantic search phân tích nội dung dựa trên ngữ nghĩa nội dung và cấu trúc dữ liệu.
- Ngữ nghĩa nội dung: Hiểu ý nghĩa thực sự của văn bản thay vì chỉ dựa trên từ khóa.
- Cấu trúc dữ liệu (Schema Markup): Trang web có thể sử dụng schema để cung cấp thông tin chi tiết về nội dung như sản phẩm, sự kiện, tác giả, v.v.
Cá nhân hóa kết quả tìm kiếm
Dựa trên lịch sử tìm kiếm, vị trí địa lý, hoặc thói quen của người dùng, semantic search điều chỉnh kết quả để phù hợp hơn.
- Ví dụ:
- Nếu bạn thường tìm kiếm về du lịch, truy vấn “phố cổ” có thể hiển thị kết quả về phố cổ Hội An thay vì phố cổ ở các quốc gia khác.
- Hoặc nếu bạn đang ở Hà Nội, khi truy vấn “phố cổ”, kết quả hiển thị có thể về phố cổ Hà Nội, thay vì địa phương khác.
1.3. Mối quan hệ của Semantic Search và AI
Semantic Search và AI có mối quan hệ mật thiết, trong đó AI bổ trợ cho Semantic Search.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) thuộc AI, đóng vai trò quan trọng trong tìm kiếm ngữ nghĩa bằng cách cho phép các công cụ tìm kiếm hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người. Cụ thể:
- Phân tích từ khóa, cụm từ.
- Nhận diện ngữ cảnh và mối liên hệ giữa các từ.
- Hiểu ý nghĩa của từ đồng nghĩa, từ đa nghĩa.
Các thuật toán học máy thuộc AI, giúp tăng cường khả năng xác định các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu, cuối cùng cung cấp thông tin cho tìm kiếm ngữ nghĩa. Cụ thể:
- Tùy chỉnh kết quả dựa trên lịch sử tìm kiếm, vị trí, hoặc thói quen người dùng.
- Dự đoán ý định tìm kiếm, ngay cả khi truy vấn không rõ ràng.
2. Vai trò của Semantic Search
Vai trò của Semantic Search là gì là thông tin người làm SEO cần nắm vững nếu muốn áp dụng kiến thức về phương pháp tìm kiếm này vào dự án SEO. Semantic Search giúp xác định mối quan hệ giữa từ khóa truy vấn và các nội dung liên quan, hiểu nhu cầu của người dùng cũng như xu hướng thị trường và đem tới kết quả tìm kiếm chính xác bất chấp dữ kiện truy vấn mơ hồ.
2.1. Đưa kết quả tìm kiếm chính xác dù dữ kiện mơ hồ
Semantic search giúp công cụ tìm kiếm hiểu ngữ cảnh và ý định người dùng ngay cả khi truy vấn không rõ ràng hoặc thiếu thông tin cụ thể. Điều này hỗ trợ rất lớn trong các tình huống mà thông tin nhập vào không đầy đủ, như tìm tên bộ phim qua một chi tiết nhỏ hoặc tìm sản phẩm chỉ qua vài đặc điểm cơ bản.
- Ví dụ: Người dùng chỉ cần nhập một đoạn lời bài hát mơ hồ, Google có thể nhận diện và trả về chính xác tên bài hát dựa trên dữ liệu ngữ nghĩa. Thật vậy, khi tìm kiếm câu hát “Ước gì anh ở đây giờ này”, Google có thể nhận diện và trả về chính xác tên bài hát “Ước gì” của ca sĩ Mỹ Tâm.
2.2. Xác định mối quan hệ giữa từ khóa và các nội dung liên quan
Semantic search không chỉ hiểu từng từ khóa mà còn phân tích mối quan hệ giữa chúng và các nội dung liên quan.
Nhờ hệ thống phân cấp từ vựng (Lexical hierarchy), semantic search kết nối các mối quan hệ phức tạp để trả về kết quả chính xác và cụ thể hóa ý định tìm kiếm.
- Ví dụ: Khi tìm kiếm “bạn diễn của diễn viên đóng vai Obi Wan là ai?”, công cụ nhận diện “bạn diễn” có thể là các nhân vật liên quan như bố/mẹ/vợ/chồng của nhân vật Obi Wan trong nhiều phiên bản phim khác nhau.
2.3. Hiểu nhu cầu người dùng và xu hướng thị trường
Semantic search theo dõi và phân tích thói quen tìm kiếm của người dùng để cung cấp kết quả cá nhân hóa và phù hợp với xu hướng hiện tại.
- Ví dụ 1: Tìm kiếm từ khóa “pizza” sẽ trả về địa điểm bán pizza gần bạn nếu bạn thường xuyên tìm các dịch vụ ăn uống, thay vì công thức làm bánh.
- Ví dụ 2: Vào các dịp đặc biệt như Black Friday, semantic search ưu tiên các nội dung về giá và giao dịch thương mại điện tử thay vì các bài đánh giá thông thường.
3. Các thuật toán của Google ảnh hưởng đến Semantic Search
Dưới đây là một số thuật toán từ ông lớn Google có ảnh hưởng đến phương pháp tìm kiếm Semantic Search.
3.1. Knowledge Graph (Sơ đồ tri thức)
- Vai trò: Thu thập và phân tích dữ liệu từ hàng tỷ từ khóa, xác định ý nghĩa và mối liên hệ đằng sau các từ khóa đó.
- Ứng dụng: Giúp công cụ tìm kiếm cung cấp thông tin chính xác và đầy đủ dựa trên ngữ nghĩa, không chỉ dựa vào từ khóa đơn lẻ.
- Ví dụ: Khi tìm kiếm “ai là tác giả của truyện kiều”, Knowledge Graph giúp trả lời chính xác “Nguyễn Du” và hiển thị các thông tin liên quan về tác phẩm, tác giả.
3.2. Hummingbird (Thuật toán chim ruồi)
- Vai trò: Phân tích ngữ nghĩa từ khóa, ngữ cảnh, vị trí, thiết bị, và thời gian thực hiện truy vấn để hiểu ý định người dùng thay vì tập trung vào từ khóa cụ thể.
- Ứng dụng: Tối ưu hóa khả năng hiểu các truy vấn phức tạp hoặc không rõ ràng.
- Ví dụ: Tìm kiếm “quán cafe view đẹp gần đây” sẽ ưu tiên các quán cafe theo vị trí hiện tại của người dùng, bất kể không có từ “địa điểm gần tôi” trong truy vấn.
3.3. RankBrain
- Vai trò: Học từ hành vi người dùng khi tương tác với kết quả tìm kiếm, tối ưu hóa thuật toán dựa trên trải nghiệm thực tế.
- Ứng dụng: Nếu người dùng nhấp vào một kết quả và thấy hữu ích, RankBrain sẽ ưu tiên phương pháp trả kết quả đó. Ngược lại, nếu không hiệu quả, thuật toán sẽ điều chỉnh hoặc thử cách tiếp cận khác.
- Ví dụ: Nếu nhiều người tìm kiếm “địa điểm check-in đẹp Hà Nội” và chọn các bài viết có kèm danh sách địa điểm cụ thể, RankBrain sẽ tăng thứ hạng của các bài viết tương tự trong kết quả tìm kiếm sau này.
3.4. Thuật toán Bert
- Vai trò: Xử lý các từ liên quan đến tất cả các từ khác trong một câu, thay vì xử lý từng từ một theo thứ tự.
- Ứng dụng: Xem xét toàn bộ ngữ cảnh của một từ bằng cách xem xét các từ đứng trước và sau nó để hiểu ý định đằng sau các truy vấn tìm kiếm.
- Ví dụ: Khi tìm kiếm “Vé máy bay từ Đà Lạt đến Nha Trang”, thuật toán Bert sẽ hiểu từ ngữ “từ” và “đến”, từ đó trả kết quả về vé máy bay khởi hành tại Đà Lạt, hạ cánh tại Nha Trang, mà không phải ngược lại.
3.5. Thuật toán MUM
- Vai trò: Giúp quá trình tìm kiếm trở nên đơn giản hơn, ít lần truy vấn hơn cho các nhiệm vụ tìm kiếm phức tạp.
- Ứng dụng: MUM mạnh hơn Bert 1000 lần, giúp đưa ra kết quả tìm kiếm toàn diện, sâu rộng với các chủ đề phụ hữu ích thông qua khả năng chuyển giao kiến thức từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác và khả năng hiểu thông tin ở nhiều định dạng như văn bản, hình ảnh.
- Ví dụ: Khi tìm kiếm “đã leo núi lảo thần, chinh phục fansipan chuẩn bị khác không”, thuật toán MUM không chỉ đưa ra gợi ý về những thứ cần chuẩn bị cho việc leo núi Fansipan, mà còn đề xuất chủ đề phụ như “Đi lên đỉnh Fansipan mất bao lâu”, “Fansipan nên đi lúc mấy giờ”.
4. Cách tối ưu SEO theo Semantic Search
Tối ưu SEO theo Semantic Search sẽ giúp trang web của bạn đáp ứng được nhu cầu tìm kiếm của người dùng, từ đó tăng cơ hội hiển thị khi họ truy vấn từ khóa liên quan. Cuối cùng kết quả là website của bạn sẽ tiếp cận được đối tượng tiềm năng mong muốn. Một số lưu ý được SEONGON đúc kết dưới đây sẽ giúp bạn tối ưu SEO theo Semantic Search hiệu quả.
4.1. Hiểu ý định tìm kiếm của người dùng
Điều đầu tiên cần quan tâm khi tối ưu SEO theo Semantic Search là gì, đó chính là việc hiểu ý định tìm kiếm từ người dùng và đưa ra được câu trả lời trực tiếp cho ý định đó.
- Khám phá và hiểu rõ mục đích của người dùng: Thay vì chỉ dựa vào từ khóa, bạn cần phân tích mục đích thực sự đằng sau truy vấn của người dùng. Có thể người dùng tìm thông tin, mua sản phẩm, hoặc giải trí.
- Cấu trúc nội dung rõ ràng và mạch lạc: Hãy chắc chắn rằng nội dung của bạn trả lời trực tiếp những câu hỏi người dùng có thể tìm kiếm, ví dụ như câu hỏi dạng “Tại sao…?” hay “Cách…”. Nếu bạn thiếu điều này, người dùng sẽ dễ dàng thoát ra khỏi trang web và tìm câu trả lời ở trang khác, từ đó, xếp hạng trên kết quả tìm kiếm sẽ không khả quan.
4.2. SEO chủ đề thay vì SEO từ khoá
Muốn SEO theo Semantic Search, bạn không chỉ tập trung vào SEO từ khoá, mà phải đầu tư vào SEO chủ đề.
- Trước đây: SEO thường tập trung vào tối ưu hóa từng từ khóa riêng biệt. Bạn cần tạo bài viết cho từng từ khóa cụ thể để xếp hạng cao.
- Hiện nay: Google hiểu mối quan hệ giữa các từ khóa và đánh giá nội dung theo chủ đề thay vì chỉ nhìn vào từ khóa đơn lẻ. Điều này giúp cải thiện khả năng xếp hạng cho nhiều từ khóa liên quan trong một bài viết.
Mẹo: Triển khai Topic Cluster chính là cách tối ưu hoá chủ đề. Topic Cluster dùng để chỉ một nhóm bài viết hay các trang trước được liên kết với nhau với nội dung tập trung vào chủ đề cụ thể, thay vì nội dung được tối ưu theo từ khóa.
4.3. Tạo nội dung chất lượng và dễ đọc
Nội dung chất lượng và dễ đọc là điều mà mọi người làm SEO cần thực hiện khi muốn SEO theo Semantic Search. Cụ thể:
- Sử dụng từ ngữ tự nhiên (Natural Language): Viết nội dung như cách con người nói, tránh lạm dụng từ khóa. Google sử dụng NLP (Natural Language Processing) để hiểu ngữ cảnh và ý định của truy vấn, vì vậy việc viết cho người dùng thay vì tối ưu cho các thuật toán là rất quan trọng.
- Tránh nhồi nhét từ khóa: Thay vào đó, hãy sử dụng các biến thể từ khóa và các từ đồng nghĩa để tạo nội dung phong phú và tự nhiên.
4.4. Xây dựng các mối quan hệ giữa các chủ đề
Tiếp theo trong cách tối ưu SEO theo Semantic Search, bạn nên xây dựng các mối quan hệ giữa các chủ đề để tăng khả năng được xuất hiện trang web khi người dùng tìm kiếm.
- Tạo các nội dung liên kết với nhau: Việc xây dựng liên kết nội bộ giữa các bài viết liên quan sẽ giúp Google hiểu các mối quan hệ giữa các chủ đề và tăng khả năng xuất hiện trong kết quả tìm kiếm ngữ nghĩa.
- Tạo nội dung bao quát và chuyên sâu: Viết các bài viết bao quát một chủ đề cụ thể thay vì chỉ tập trung vào một từ khóa. Điều này giúp công cụ tìm kiếm hiểu rõ hơn về chủ đề và các yếu tố liên quan.
4.5. Tối ưu hóa cho các truy vấn dạng câu hỏi
Việc tối ưu hoá các truy vấn dạng câu hỏi rất cần thiết để bạn xuất hiện ở thứ hạng cao dựa theo Semantic Search.
- Xây dựng nội dung trả lời câu hỏi (FAQ): Thêm các phần FAQ vào trang của bạn, vì người dùng ngày càng tìm kiếm câu trả lời trực tiếp cho các câu hỏi của họ. Điều này cũng giúp tăng khả năng xuất hiện trong Featured Snippets.
- Ví dụ: Nếu bạn cung cấp sản phẩm, hãy thêm câu trả lời cho các câu hỏi như “Cách sử dụng sản phẩm này?” hoặc “Lợi ích của sản phẩm là gì?”
4.6. Tối ưu hóa cho các tìm kiếm theo ngữ cảnh và vị trí
Semantic Search là phương pháp tìm kiếm phân tích theo ngữ cảnh, do đó, khi tối ưu SEO theo Semantic Search, bạn cần tối ưu website cho các tìm kiếm theo vị trí và ngữ cảnh.
- Tìm kiếm địa phương: Google giờ đây chú trọng đến kết quả tìm kiếm theo vị trí và ngữ cảnh. Đảm bảo rằng bạn đã tối ưu hóa SEO cho tìm kiếm địa phương bằng cách cập nhật và tối ưu hóa Google My Business.
- Tối ưu hóa cho di động: Vì nhiều tìm kiếm ngữ nghĩa xảy ra trên các thiết bị di động, hãy đảm bảo rằng website của bạn thân thiện với người dùng di động.
4.7. Sử dụng Schema Markup và Data Structuring
Cuối cùng, vì Semantic Search hoạt động phân tích nội dung website dựa trên cấu trúc dữ liệu, do đó, khi tối ưu SEO theo phương pháp này, người làm SEO cần sử dụng Schema Markup và Data Structuring.
- Áp dụng cấu trúc dữ liệu có nghĩa (Structured Data): Sử dụng schema markup để giúp Google hiểu rõ hơn về ngữ nghĩa của nội dung trang web. Schema cung cấp thông tin chi tiết về sản phẩm, sự kiện, bài viết, đánh giá, v.v.
- Ví dụ: Nếu bạn đang viết về một bộ phim, bạn có thể sử dụng schema markup để chỉ ra tên bộ phim, đạo diễn, diễn viên, và năm phát hành. Điều này giúp công cụ tìm kiếm hiểu rõ hơn về các thông tin và mối quan hệ giữa chúng.
Trên đây là từ A đến Z thông tin về Semantic Search là gì, cách hoạt động, những thuật toán ảnh hưởng đến phương pháp tìm kiếm này và cách tối ưu SEO theo Semantic Search. Đây là nguồn thông tin hữu ích cho người làm SEO nâng cao thứ hạng trang web của mình, đặc biệt người mới. Nếu bạn chưa đủ điều kiện thực hiện dự án SEO hiệu quả, đừng lo vì có dịch vụ SEO của SEONGON. SEONGON sẽ đem tới kết quả thứ hạng tốt nhất, với đội ngũ kỹ thuật SEO kinh nghiệm, chi phí phải chăng và cam kết tăng trưởng.
