Outra maneira de pensar sobre palavras-chave: Semântica vs Syntactic

Outra maneira de pensar sobre palavras-chave: Semântica vs Syntactic
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Brad Geddes

Last updated June 1, 2017


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Quando pensamos em palavras-chave, geralmente nos concentramos em como elas correspondem aos termos de pesquisa em uma abordagem orientada a processos.

Por exemplo, você pode pensar em correspondência ampla como a exibição de muitas consultas em potencial, algumas boas e outras ruins, e que você terá que gerenciar as consultas de pesquisa e os comentários de maneira bem-sucedida quando usar esse tipo de correspondência. Ou você pode pensar que a correspondência exata será mostrada exatamente para o que o usuário digitou, mas você não terá muitas impressões para esse termo em comparação com a variação de correspondência de frase.

Geralmente associamos os tipos de correspondência de palavras ao controle.

O controle de como seus anúncios serão exibidos é útil em um mundo em que as consultas de pesquisa podem ser repetidas e previsíveis. No entanto, estamos começando a entrar em um mundo de consultas muito variadas.

O que está mudando?

Pesquisa por voz.

Como a pesquisa por voz continua a aumentar, o volume de consultas também aumentará. Vimos algumas pessoas fazendo 10 ou mais perguntas sobre palavras para o telefone e outras que ainda apenas informaram a consulta de pesquisa que teriam digitado em um laptop.

A outra mudança que está acontecendo é uma mudança contextual. Considere este cenário:

Eu tenho uma música na minha cabeça. Eu conheço algumas das letras, mas o resto está me iludindo. Eu só quero lembrar quem canta para que eu possa tirar isso da minha cabeça.

Agora, posso procurar por "Quem canta essa música com estas palavras aleatórias: ?" O mecanismo de pesquisa poderia me dar duas respostas possíveis:

  1. Minha consulta de pesquisa toda desordenada, em uma tentativa de combinar os documentos com as minhas palavras.
  2. A resposta. Essa música é cantada por e aqui estão as letras e como você pode comprar a música.

O primeiro resultado é sintático. O mecanismo de pesquisa pega o que eu digo e tenta corresponder essa consulta aos documentos. O segundo é semântico. O mecanismo de pesquisa entende minha pergunta e, em vez de apenas repeti-la, mostra a resposta.

Agora podemos expanda isso para corresponder aos tipos.

A correspondência sintática é a correspondência de consultas de pesquisa a palavras-chave com base nas palavras reais que o pesquisador digitou no mecanismo. Isso seria exato e correspondência de frase.

A correspondência semântica é a correspondência de consultas de pesquisa a palavras-chave com base na intenção do que o pesquisador digitou no mecanismo. Esta é uma correspondência ampla.

Ampla modificada fica em algum lugar entre os dois, com base em quantos sinais + você usa na palavra-chave.

Quando pensamos no funil de compra, muitas vezes passamos por alguns estágios:

  • Conscientização: queremos uma ampla gama de cobertura correspondente, então vamos mostrar informações contextualmente relacionadas. Esta é a correspondência semântica.
  • Interesse: queremos mostrar as consultas que estão intimamente relacionadas a alguém na fase de consideração da compra. Esta é uma mistura de pesquisa semântica e sintática.
  • Compra: Conhecemos esses produtos e serviços. As consultas são específicas. Vamos mostrar combinações baseadas em sintaxe.

Ao considerar onde você está tentando atrair usuários em todo o funil de compra, considere também como diferentes tipos de correspondência podem ajudar a alcançar esses objetivos. Se você precisar de mais informações sobre tipos de correspondência, consulte este artigo .

Como a pesquisa por voz altera a forma como as pessoas pesquisam e os mecanismos de pesquisa começam a ir além das palavras reais que um usuário digita em um mecanismo e começam a determinar o que realmente desejam encontrar, veremos amplos e ampliados amplos em termos de utilidade.

Embora a correspondência ampla ainda possa ser muito ampla em muitos casos, seus usos e utilidade estão crescendo.

Nos próximos anos, veremos o aprendizado de máquina melhorar na compreensão da intenção. Vamos ver a pesquisa por voz continuar aumentando em porcentagem do volume de consultas. E, eventualmente, veremos um mundo em que a correspondência ampla entende o semântica da intenção de um usuário e começa a se tornar um ótimo tipo de correspondência novamente.

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Brad Geddes is the author of "Advanced Google AdWords", and founder of Certified Knowledge, an online source where the Paid Search community comes together for PPC training, tools, and advice. Brad makes it his mission to share his expertise in Paid Search with online marketers so they can build successful online campaigns that generate business. He frequently writes columns for Search Engine Land, co-moderates the AdWords forum on Webmaster World, has spoken at more than 35 conferences, and has led more than 60 AdWords seminars.


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