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L'analisi semantica del testo è la base della qualità dell'articolo

Un articolo qualitativo non è solo un testo letterato e unico, coerente in un unico stile, che deve essere ottimizzato per l'indicizzazione dai motori di ricerca. E anche un testo veramente buono dovrebbe essere facile da leggere e permettere al destinatario di capire facilmente l'essenza del problema.


Può sembrare a molti che la scrittura di un articolo che soddisfi perfettamente tutti i requisiti di cui sopra è una questione di cinque minuti e non richiede molto sforzo. Ma la realtà è che i giornalisti e copywriter più inizio devono lavorare duramente per ottenere un buon risultato. Il punto cruciale del problema consiste nel fatto che solo l'articolo che ha subito un'analisi semantica profonda può essere chiamato qualitativo. Questo concetto comprende il confronto della presenza di un certo elenco di indicatori con standard accettabili. Se gli indicatori non superano il limite consentito, l'articolo può essere considerato un successo.

Il primo indicatore è la cosiddetta "acqua". Questo concetto include quella parte del testo che non tocca l'essenza del problema o il problema sollevato nell'articolo e non presenta alcun carico semantico particolare. Il limite massimo di "acqua" nel testo è del 40%, altrimenti sarà semplicemente poco interessante e senza senso. Ma, naturalmente, senza di essa, non puoi farlo, altrimenti rischi di ottenere un testo asciutto e complesso. Tuttavia, ci sono copywriters che cercano deliberatamente tale secchezza per dare il testo di autorità e carattere scientifico.

L'analisi semantica del testo include anche una cosa come "parole di arresto". Questa categoria include le alleanze, le preposizioni e altre parole-fasci che non vengono riconosciute e non percepite dai robot di ricerca. Al lavoro è necessario considerare che "parole di arresto" sono necessarie, ma la loro quantità non deve superare il 5% del contenuto dell'articolo.

L'indicatore principale nell'analisi del testo è la sua "nausea". Deve necessariamente essere abbandonato, dal momento che tali articoli sembrano analfabeti e illeggibili. Il vero lettore è letteralmente in grado di ottenere impressioni spiacevoli dal testo letteralmente dalle prime frasi. Questo indicatore include una tautologia, che sta sorprendentemente colpendo. Nei limiti della norma l'indicatore di "nausea" del testo non deve superare il 10%.

Per i copywriters reali, anche l' analisi semantica delle parole chiave è importante . Essi sono la base di qualsiasi ottimizzazione e sono semplicemente necessari per la promozione di siti con l'aiuto di articoli. Nei moderni motori di ricerca c'è già un tipo speciale di ricerca – semantico. È una tecnologia progettata per determinare ciò che l'utente vuole dire quando si inseriscono determinate parole nella barra di ricerca. La base del sistema di ricerca semantica è il significato delle stesse parole.

Questa tecnologia determina come le parole della tua query sono correlate e tiene conto anche della loro posizione e di altri parametri.

Consideri un piccolo esempio: hai utilizzato il sistema di ricerca dallo smartphone in cerca di un servizio. L'analisi semantica della parola, che è la chiave della tua query, ti consente di determinare la tua posizione approssimativa e di produrre risultati che sono giusti per te, in base ai dati ricevuti.

C'è anche una cosa simile a un nucleo semantico. Include l'analisi dell'attività e la creazione di cosiddette "maschere di query", ovvero un elenco di frasi che verranno utilizzate per avanzare il progetto. Quando si crea una "maschera di query" è necessario eseguire un'analisi semantica delle parole principali direttamente correlate all'argomento dell'articolo promosso e per elencare le frasi sinonimi e generali.

Dopo di che per ogni singola "maschera" è necessario selezionare le interrogazioni a metà frequenza ea bassa frequenza. È inoltre necessario tener conto di gerge e prestiti da altre lingue, che consente di massimizzare il numero di frasi chiave possibili. L'analisi semantica della parola in questo caso sarà particolarmente utile, poiché la ripartizione della parola in componenti contribuisce alla ricerca di parole singole radice o simili, che possono essere utilizzate anche nel kernel semantico.

L'ultimo passo è la rimozione dall'elenco delle richieste troppo rare e non mirate.