کلمات کلیدی LSI چیست

آیا تا به حال به این فکر کرده اید که موتورهای جستجو چگونه معنای واقعی کلمات و عبارات را درک می کنند؟

آیا می دانید که تکنیکی به نام LSI وجود دارد که به موتورهای جستجو و سایر برنامه های کاربردی کمک می کند تا روابط معنایی بین کلمات و مفاهیم را درک کنند؟

اگر پاسختان به این سوالات مثبت است، این مقاله برای شماست. در این مقاله، به بررسی LSI، نحوه عملکرد آن و مزایای استفاده از آن می پردازیم.

در دنیای امروز، جستجوی اطلاعات به بخش جدایی ناپذیر زندگی ما تبدیل شده است. ما روزانه از موتورهای جستجو برای یافتن اطلاعات مورد نیاز خود استفاده می کنیم.

اما موتورهای جستجو چگونه کار می کنند؟ چگونه می توانند صفحات وب مرتبط با پرس و جو ما را پیدا کنند؟ یکی از تکنیک های مهمی که موتورهای جستجو برای درک معنای واقعی کلمات و عبارات استفاده می کنند، LSI یا Latent Semantic Indexing است. LSI به موتورهای جستجو و سایر برنامه های کاربردی کمک می کند تا روابط معنایی بین کلمات و مفاهیم را درک کنند و نه فقط بر اساس تطابق دقیق کلمات عمل کنند. این موضوع به LSI اجازه می دهد تا به طور دقیق تری به ماهیت یک سند یا پرس و جو پی ببرد و نتایج جستجوی مرتبط تری را ارائه دهد.

حتماً واژه LSI (Latent Semantic indexing) را شنیده‌اید. این واژه یکی از اصطلاحات رایج سئو است. بسیاری از سئوکاران آن را کلید موفقیت در سئو می‌دانند.

اما LSI واقعاً چیست؟

Latent Semantic Indexing (LSI)، که به آن Latent Semantic Analysis (LSA) نیز گفته می شود، تکنیکی در بازیابی اطلاعات و پردازش زبان طبیعی (NLP) است. LSI به موتورهای جستجو و سایر برنامه های کاربردی کمک می کند تا روابط معنایی بین کلمات و مفاهیم را درک کنند و نه فقط بر اساس تطابق دقیق کلمات عمل کنند.

به عبارت ساده، LSI به این موضوع توجه می کند که کلمات با معانی مشابه یا مرتبط اغلب در کنار هم استفاده می شوند. این موضوع به LSI اجازه می دهد تا به طور دقیق تری به ماهیت یک سند یا پرس و جو پی ببرد.

در اینجا نحوه عملکرد LSI آمده است:

1. ایجاد ماتریس ترم- سند (Term-Document Matrix): LSI با ایجاد یک ماتریس شروع می کند که در آن هر سطر نشان دهنده یک کلمه منحصر به فرد در مجموعه اسناد است و هر ستون نشان دهنده یک سند خاص است. سلول های ماتریس حاوی فرکانس هر کلمه در هر سند هستند.
2. کاهش ابعاد: سپس LSI از تکنیکی به نام Singular Value Decomposition (SVD) برای کاهش ابعاد ماتریس استفاده می کند. این کار با شناسایی الگوهای مهم در داده ها و حذف اطلاعات تکراری انجام می شود.
3. ایجاد فضای مفهومی: در نهایت، LSI از ماتریس کاهش یافته برای ایجاد یک فضای مفهومی استفاده می کند که در آن اسناد و عبارات جستجو بر اساس معنای آنها نمایش داده می شوند. اسناد و عبارات جستجو با معانی مشابه در فضای مفهومی نزدیکتر به هم قرار می گیرد.

مزایای استفاده از LSI:

• نتایج جستجوی دقیق تر: LSI به درک بهتر ماهیت یک سند یا پرس و جو کمک می کند و منجر به نتایج جستجوی مرتبط تر می شود.
• کاهش اثرگذاری Keyword Stuffing: استفاده از LSI به مقابله با تکنیک های سئوی کلاه سیاه مانند Keyword Stuffing کمک می کند، جایی که افراد به طور مصنوعی کلمات کلیدی را در محتوای خود قرار می دهند تا رتبه بندی بالاتری در نتایج جستجو کسب کنند.
• درک بهتر محتوای وب: LSI به برنامه های کاربردی مانند چت ربات ها و سیستم های توصیه کننده کمک می کند تا معنای دقیق محتوای وب را درک کنند.

در کل، LSI نقش مهمی در بهبود دقت بازیابی اطلاعات و درک زبان طبیعی ایفا می کند.

در این مقاله سعی می‌کنیم استفاده از کلمات کلیدی LSI را به‌طور کامل شرح دهیم و تاثیرات مثبت آن بر سئو را مشخص کنیم. در انتها هم استراتژی‌های موثری که می‌توانند به‌جای استفاده از کلمات کلیدی LSI به کار بروند را معرفی می‌کنیم.

در مورد اینکه LSI چیست، می‌توان به موارد زیر اشاره کرد.

• یک تکنولوژی که در سال 1980 برای بازیابی اطلاعات توسعه یافت. این تکنولوژی برای رفع مشکل درک اصطلاحات و جملات به کار رفته‌است.
• یک رویکرد است که تلاش دارد معانی ساختارها را در زبان‌های مختلف درک کند.
• قادر به تشخیص واژه و موضوع یک متن با استفاده از دسته‌بندی‌های درختی (متن‌های دارای ساختار والد و فرزندی) است.
• برای کار بر روی دسته کوچکی از اسناد آماری کاربرد دارد.

در حقیقت این متد روابط پنهان (Latent) بین کلمات (Semanics) را برای بهبود درک اطلاعات (Indexing) مشخص می‌کند. شاید با این تعریف بهترین ترجمه فارسی برای آن، کلمات کلیدی با ارتباطی نامحسوس با کلمه کلیدی اصلی باشد.

استفاده از این تکنیک به کامپیوترها برای درک اصطلاحات بومی زبان کمک می‌کند. LSI کمک می‌کند تا بتوان اسناد را بر اساس نقاط مشترکشان کنار هم قرار داد. این ویژگی‌ها قطعاً برای موتورهای جستجو حائز اهمیت هستند.

آیا استفاده از کلمات کلیدی LSI در سئو تاثیر دارد؟

در بالا گفتیم که LSI به موتورهای جستجو کمک می‌کند که اصطلاحات را درک کنند. پس این می‌تواند به معنی آن باشد که LSI به موتورهای جستجو برای درک محتوا سایت شما کمک می‌کند. اگر موتورهای جستجو بتوانند محتوای شما را درک کنند پس می‌توانند به محتوای شما برای عبارت مد نظرتان رتبه بدهند. به‌علاوه استفاده از اصطاحات توان تشخیص ارتباط بین قطعات مختلف محتوا را برای موتورهای جستجو ساده می‌کند که این موضوع از نظر سئو برای سایت شما مفید خواهد بود.

کلمات کلیدی LSI به کارگیری کلماتی است که با کلمات کلیدی هدف سایت شما ارتباط معنایی دارند.

سوال: از کجا می‌توان مطمئن بود که اصطلاحی که در متن به کار برده‌ایم برای گوگل قابل درک است و گوگل می‌تواند ارتباط معنایی آن را با کلمه کلیدی درک کند. ما در زبان فارسی اصطلاحات بسیاری داریم که معانی بسیار پیچیده‌ای دارند.

چیزی که مشخص و واضح است این موضوع است که برخی عبارات جستجو شده در گوگل نشان دهنده ارتباط هرچه بیشتر میان گوگل و LSI است و برخی دیگر از کلمات به ما می‌گویند که این ارتباط میان گوگل و LSI کمتر شده‌است. در واقع گوگل در دنیای امروز با استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، توانایی درک متون را دارد. از سوی دیگر گوگل همواره تاکید کرده است که محتوای خود را برای کاربر بنویسید و استفاده غیرطبیعی از کلمات کلیدی مرتبط، تکرار کلمات کلیدی و یا هر کار دیگری که باعث شود محتوای سایت غیرطبیعی بنظر برسد به سئو آن لطمه خواهد زد.

با توجه به نتایج جستجو، گوگل فقط از متد LSI برای درک ارتباط بین کلمات کلیدی و محتوا استفاده نمی‌کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی نیز در این مسیر برای ایندکس کردن محتوا به گوگل کمک می‌کنند.

نقش کلمات کلیدی LSI در تلاش گوگل برای مفهومی کردن نتایج جستجو بسیار حائز اهیمت است.

بجای کلمات کلیدی LSI باید بر روی کیفیت محتوا تمرکز کنید

با پیشرفت‌تر شدن گوگل بهینه سازی محتوا برای آن نیز پیشرفت کرده‌است. هرچند که موتورهای جستجو همچنان برای درک محتوای سایت‌ها با چالش‌هایی روبرو هستند. برای بهینه کردن سایت برای الگوریتم‌های فعلی گوگل راه‌هایی بهتر از کلمات کلیدی LSI وجود دارد.

Structured data به‌عنوان یک استراتژی مدرن در سئو کارایی بسیار بالایی دارد. در این روش شما برای داده‌های خود برچسب‌هایی انتخاب می‌کنید که این برچسب‌ها به موتورهای جستجو برای ایندکس محتوا کمک می‌کنند. در ضمن محتوای شما در دستگاه‌های مختلف به‌صورت برجسته در صفحه نتایج جستجو به نمایش در می‌آید.

موتورهای جستجو به صورت طبیعی با درک و بازیابی محتوا تجارت می‌کنند. ولی این به معنی استفاده گوگل از تکنولوژی LSI نیست. تا کنون تست‌هایی مبنی بر به کار گیری محتوای LSI در متن انجام نشده‌‌است. اما می‌توان در گوگل عباراتی را که از نظر مفهومی با موضوع مدنظر ما اشتراکاتی دارند را جستجو کرد. 

نتیجه گیری

اگر در گوگل عبارتی را در کادر جستجو وارد کنید به شما پیشنهاداتی داده می‌شود. در ضمن در انتهای صفحه نتایج جستجو نیز چندین لینک با کلمات کلیدی مرتبط با عبارت جستجو شده درج شده‌اند. با توجه به اینکه نحوه استفاده از LSI در گوگل روشن نیست، بهتر است از LSI هایی که خود گوگل برای یک کلمه کلیدی معرفی می‌کند استفاده کنیم. این کلمات را می‌توان با کلمات حاصل از تحلیل کلمات کلیدی ترکیب کرد و برای تولید محتوا به کار برد.