Optimization Semântico Latente

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Há diversas maneiras aumentar seu ranking do Search Engine, de que ligar traseiro é certamente muito importante. Ingualmente importante, não dizer mesmo mais importante é escrever o índice que está no tópico para o termo que da busca você optimizing para. Esta é naturalmente uma área cinzenta, abre para interpretações pessoais, de o que realmente pode ser definido como “o índice direito” ou “o índice ideal.”

Os motores de busca vieram acima com uma solução, a mesma maneira que o cérebro humano está trabalhando. Assim que nós formos nascidos e nós começamos aprender e compreender uma língua que nós estamos criando pontes neural entre as palavras e as combinações da palavra baseadas na freqüência e no tópico relacionado nós os estamos usando com. Nós, como Europeus de minha geração, vontade para o exemplo pensamos automaticamente da Coca-Cola “das palavras”, “da liberdade”, “da New York”, “do dólar”, “do Ronald Reagan” , “do capitalismo”, etc. quando nós pensamos “de América”.

Os motores de busca espertos (IE Google) têm compreendido este já um par dos anos há. Desenvolveram os modelos baseados na análise semântica latente de Probalistic para encontrar para fora, baseado em todo o índice do Internet, o que o índice latente é para determinados tópicos.

Para o exemplo, Google sabe exatamente o que o índice latente é para o termo América “da busca” para o ambiente Europeus “da busca que vivem em Europa hoje”. Nota: o índice latente “de América” será diferente para os americanos que vivem em America do Norte hoje. As palavras como “Hilary” e “Obama” terão uma importância latente mais elevada para os americanos então para os Europeus. Vai sem dizer que Google espesso o índice dos Web pages que são os mais próximos a este índice ou ContentDNA ideal o mais elevado, dependendo do ambiente que da busca você está fora do curso.

Você poderia trabalhar este processo para trás, partindo de um termo da busca, e a tentativa para encontrar para fora o que o índice ou o contentDNA ideal são, esta técnica é chamada optimization de Latente Semântico. Leia mais em latentsemanticoptimization.com