LSI Keyword: Bí Quyết Tích Hợp Trong Chiến Lược SEO 2024

Latent Semantic Indexing, một phương pháp truy xuất thông tin trước thời kỳ Internet, đã trở thành một đề tài tranh luận với sự cải tiến của Google đối với các thuật toán xếp hạng của mình. Bài viết này khám phá nguồn gốc của LSI và khái niệm về LSI keyword. Ngoài ra, nó giới thiệu một số công cụ tạo LSI keyword hữu ích cho mục đích sao chép. 

Latent Semantic Indexing (LSI) Là Gì? 

LSI ám chỉ đến một phương pháp toán học được sử dụng để xác định các mối liên kết giữa các từ trong một tập hợp tài liệu. Thông qua LSI, trở nên có khả năng đánh giá rằng một số văn bản cụ thể chia sẻ những điểm tương đồng về chủ đề, ngay cả khi chúng không chứa trực tiếp từ khóa chính liên quan đến chủ đề đó.

Nói một cách đơn giản hơn:

“ẩn” ngụ ý đến điều gì đó được che giấu,

“ngữ nghĩa” liên quan đến ý nghĩa của các từ,

“chỉ mục” được liên kết với việc lấy thông tin.

Nhu cầu về phân tích ngữ nghĩa ẩn nảy sinh khi khả năng tính toán mở rộng, thúc đẩy các lập trình viên nâng cao khả năng truy cập của người dùng vào thông tin. Với nhu cầu ngày càng tăng về phân tích ngữ nghĩa hiệu quả hơn trong xử lý văn bản, LSI đã được phát triển để giải quyết các thách thức khác nhau như đồng nghĩa và nhiều ý nghĩa. 

Đồng Nghĩa Là Gì? 

Đồng nghĩa là một khái niệm ngôn ngữ học, biểu thị sự hiện diện của các từ đa dạng chỉ đến cùng một đối tượng hoặc ý tưởng. Ví dụ, các thuật ngữ khác nhau như đường, con đường, đường lái và lối đi đều có thể biểu thị cách mà một người di chuyển.

Đa Nghĩa Là Gì? 

Đa nghĩa, từ góc độ ngôn ngữ học, chỉ ra tình huống mà một từ đơn có nhiều ý nghĩa, mặc dù chúng có liên kết với nhau. Hãy xem từ “drive”: nó có thể biểu thị việc vận hành một phương tiện, di chuyển một người bạn về nhà, bắt đầu một chuyến đi dài, hoặc thậm chí là gây ra sự bực tức. Những ý nghĩa này, mặc dù riêng biệt, lại chia sẻ một mối quan hệ nhất định. Ngoài ra, “drive” cũng có thể biểu thị sự quyết đoán, một chuyến đi, một con đường rộng cho xe cộ, một thành phần máy tính, và nhiều ý nghĩa khác.

Bây giờ, đồng nghĩa là một khái niệm hơi khác biệt, liên quan đến các từ có hình dạng giống nhau (homographs) hoặc âm nhạc giống nhau (homophones), nhưng lại chỉ ra các khái niệm hoàn toàn không liên quan với nguồn gốc riêng biệt. Ví dụ, động từ “to be” tương phản với loài côn trùng “bee.” Tuy nhiên, đồng nghĩa và đa nghĩa đều đặt ra thách thức cho các công cụ tìm kiếm, vì các kết quả tìm kiếm chính xác dựa trên từ khóa thường không đủ. 

LSI, một công nghệ được cấp bằng sáng chế được giới thiệu từ năm 1988 (với bằng sáng chế hết hạn vào năm 2008), phát hiện ra cấu trúc ngữ nghĩa cơ bản mà nếu không có nó, có thể sẽ được giấu hoặc làm rối lên do sự biến đổi trong lời viết. Phương pháp này giúp xác định sự tương đồng giữa nhiều tài liệu trong một bộ sưu tập văn bản, từ đó tăng cường việc truy xuất các tài liệu phù hợp nhất đối với câu hỏi của người dùng.

Mô tả về LSI

LSI, viết tắt của Latent Semantic Indexing, sử dụng một ma trận thuật ngữ-tài liệu và phân rã Giá trị Đơn (SVD), một phương pháp đại số tuyến tính phổ biến, để phân biệt các mối quan hệ khái niệm trong một bộ văn bản. Việc hiểu cơ chế của nó có thể yêu cầu sự quen thuộc với các phép toán ma trận và vector riêng, nhưng đây là một giải thích đơn giản.

Ban đầu, LSI xây dựng một ma trận thuật ngữ-tài liệu, trong đó các hàng đại diện cho các thuật ngữ duy nhất và các cột đại diện cho các văn bản, với giá trị ô chỉ ra sự xuất hiện của từ. Ma trận này trải qua các bước tiền xử lý: loại bỏ các từ dừng (như đại từ và mạo từ) và cắt giảm các dạng từ thông qua thuật ngữ stemming, mặc dù bước này có thể là tùy chọn. Các thuật ngữ sau đó được đại diện trong một mô hình túi từ.

Tiếp theo, các mục trong ma trận thuật ngữ-tài liệu thường được đặc trưng dựa trên sự quan trọng được ước lượng của chúng, chẳng hạn như thông qua phương pháp TF-IDF, sẽ được mô tả chi tiết sau này. Sau đó, SVD được áp dụng vào ma trận, phân rã nó thành ba ma trận. Mỗi thuật ngữ và văn bản nhận một biểu diễn vector trong các ma trận trực giao, trong khi ma trận đường chéo hiển thị các giá trị đơn vị sắp xếp theo thứ tự giảm dần.

Chỉ các giá trị cao nhất được giữ lại, các giá trị còn lại được đặt thành không. Việc chọn các yếu tố để giảm ma trận, được ký hiệu là “k,” được xác định theo cách thực nghiệm và tương ứng với kích thước của bộ sưu tập. Do đó, SVD giảm kích thước ma trận trong khi bảo tồn cấu trúc ngữ nghĩa chính.

Các so sánh giữa dữ liệu được thực hiện bằng cách tính cosin của góc giữa các vector được hình thành bởi hai cột bất kỳ, mặc dù các phương pháp thay thế như khoảng cách Euclid cũng có thể được sử dụng. Các phép tính này tiết lộ sự cộng hiện trong bộ văn bản, giúp xác định các khái niệm chung qua nhiều văn bản. Ưu điểm của LSI nằm ở khả năng giảm nhiễu và chuyển đổi một ma trận thuật ngữ-tài liệu thưa thành một xấp xỉ hạng thấp nhấn mạnh cấu trúc chia sẻ. Tuy nhiên, điểm nhược điểm của nó nằm ở sự phức tạp của các phép tính.

Đây là minh họa một ví dụ về LSA như được giới thiệu trong các hướng dẫn về mô hình chủ đề:

LSI tạo điều kiện cho việc so sánh giữa các thuật ngữ, tài liệu và thuật ngữ-đến-tài liệu. Cụ thể, nó có thể xác định các thuật ngữ lân cận, những thuật ngữ gắn kết chặt chẽ theo trọng số, từ đó tiết lộ các cụm từ liên quan đến một khái niệm cụ thể. Các cụm từ này có thể bao gồm không chỉ các từ đồng nghĩa mà còn các từ trái nghĩa hoặc các từ thường được liên kết với chủ đề chính. Qua khả năng gom cụm từ của mình, LSI chứng tỏ hiệu quả trong việc truy xuất và phân loại tài liệu.

LSI Keywords Trong Lĩnh vực Marketing Kỹ thuật Số Là Gì?

Các LSI keyword đề cập đến những từ có liên quan ngữ nghĩa đến từ khóa chính của một trang web và thường được tìm thấy trong các văn bản tương tự.

Để minh họa khái niệm về các LSI keyword, hãy xem xét một truy vấn ngẫu nhiên, chẳng hạn như “climate change”. Ban đầu, suy luận về các liên kết mà cụm từ này gợi lên.

Khi nhập nó vào một công cụ tìm kiếm, bạn sẽ gặp một loạt các trang web chứa nhiều nội dung khác nhau. Đáng chú ý, Google thường hiển thị một định nghĩa được lấy từ Wikipedia trong một đoạn văn được nêu bật, nhấn mạnh các thuật ngữ chính liên quan đến biến đổi khí hậu, chẳng hạn như “tan băng,” “nước biển ấm lên,” “nâng cao mực nước biển,” và “axit hóa nước biển,” bằng kiểu chữ đậm.

Ở dưới kết quả tìm kiếm, các thuật ngữ phù hợp khác như “ấm lên toàn cầu” và “khí thải khí nhà kính” có thể được quan sát. Những thuật ngữ và cụm từ này thường xuất hiện cùng với từ khóa chính của chúng trên nhiều văn bản.

Có Search Engine Thực Sự Tận dụng LSI Keywords không?

Để trả lời câu hỏi về việc liệu Google có tích hợp các LSI keywords vào thuật toán của mình không, đại diện của Google, John Mueller, đã cung cấp một câu trả lời rõ ràng: các LSI keyword không có vai trò trong phương pháp của Google. Điều này đã được nhấn mạnh trong một tweet trực tiếp từ Google.

Tuy nhiên, tại sao Google thường được liên kết với phân tích ngữ nghĩa ẩn? Rõ ràng rằng công cụ tìm kiếm của Google thực sự phân biệt được các từ đa nghĩa và đồng nghĩa. Đối với các thuật ngữ được tìm kiếm thường xuyên, nhiều kết quả trên Trang Kết quả Tìm kiếm (SERP) thường bao gồm các khía cạnh tương tự của chủ đề. Google có khả năng xác định từ khóa, phân biệt các từ đa nghĩa (đặc biệt là khi được chỉ định, nhưng cũng dựa trên lịch sử tìm kiếm của người dùng), và hiểu ý định của truy vấn để cung cấp nội dung phù hợp nhất.

Hơn nữa, Google gặp khoảng 15% truy vấn mới mỗi ngày. Làm thế nào nó xử lý những truy vấn này chưa được khám phá?

Mặc dù vậy, ít có đề cập đến các LSI keyword trong các tài liệu nghiên cứu của Google chỉ ra việc triển khai trong thuật toán của họ. Hiện tại, Google sử dụng các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên phức tạp hơn để duyệt qua vùng đất lớn của web. Như Bill Slawski đã giải thích một cách phù hợp, sự phụ thuộc của Google vào LSI cho việc tìm kiếm là tối thiểu. Ví dụ, các thuật toán mới hơn như RankBrain, dựa trên phương pháp vector từ, thể hiện rõ chiến lược hiện tại của Google.

Với các bản cập nhật thuật toán gần đây, Google đã chấp nhận BERT để cải thiện tính liên quan của kết quả tìm kiếm đối với các truy vấn của người dùng. Mạng nơ-ron này cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên được sử dụng cho các nhiệm vụ như xếp hạng các đoạn văn và hiểu rõ ngữ nghĩa tinh tế trong video, vượt xa khả năng của LSI.

LSI bắt nguồn từ những giai đoạn sơ khai của internet. Với phạm vi mở rộng của web hiện đại, LSI đã chứng minh là không thực tế và không đủ.

Quan trọng là nhận ra rằng LSI chỉ đại diện cho một trong các kỹ thuật phân tích ngữ nghĩa, cùng với Probabilistic Latent Semantic Analysis, Principal Component Analysis, Latent Dirichlet Allocation, Word2Vec, và nhiều kỹ thuật khác.

Vai Trò Của LSI Keywords Trong SEO

Mặc dù kỹ thuật LSI có thể được coi là cổ điển và đơn giản đối với nhu cầu tìm kiếm đương đại, thuật ngữ “LSI keyword” vẫn tồn tại trong từ vựng của các nhà tiếp thị nội dung để phân định mức độ nỗ lực tối ưu hóa được thực hiện trên một trang web.

Ưu điểm chính của các LSI keyword nằm ở khả năng cải thiện SEO trang web. Các công cụ LSI không nhằm mục đích làm biến đổi các thuật toán của Google; thay vào đó, chúng tập trung vào phân tích văn bản để xác định các từ và cụm từ thường xuất hiện cùng nhau dựa trên các văn bản hiện có được tìm thấy trên Trang Kết quả Tìm kiếm (SERP).

LSI cho phép mở rộng bối cảnh với các từ khóa có quan hệ ngữ nghĩa. Việc tích hợp các LSI keyword nên hỗ trợ trong việc tạo ra một bối cảnh tự nhiên cho truy vấn và đề cập đến chủ đề một cách toàn diện hơn. Nó có thể được xem như một công cụ hỗ trợ trong việc tạo nội dung.

Thuật ngữ “viết nội dung LSI” được sử dụng trong tiếp thị nội dung để chỉ quá trình tích hợp các thuật ngữ liên quan vào nội dung. Về bản chất, viết nội dung SEO tránh xa khỏi các kỹ thuật nhồi từ khóa cũ và nhân tạo, thay vào đó ưu tiên việc tạo ra nội dung thân thiện với người dùng. Các nhà viết nội dung cố gắng tạo ra văn bản trôi chảy tự nhiên và mang lại giá trị bổ sung cho người dùng, phản ánh mục tiêu được theo đuổi bởi các kỹ sư tìm kiếm.

Do đó, khi đề cập đến các LSI keyword, chúng ta về cơ bản đang thảo luận về việc xác định các từ khóa liên quan phù hợp có thể được tích hợp để cải thiện nội dung. Trong ngữ cảnh này, các LSI keyword được coi là một khái niệm tiếp thị được tận dụng bởi các nhà tạo nội dung.

Làm Thế Nào Để Xác Định LSI Keyword Để Tích Hợp Vào Nội Dung?

Nếu bạn thông thạo về chủ đề, bạn có khả năng có nhiều ý tưởng để khám phá trong bài viết của mình. Tuy nhiên, nếu thiếu cảm hứng, hãy sử dụng các công cụ từ khóa để được hỗ trợ.

1. Sử Dụng Công Cụ Miễn phí của Google:

   – Đề xuất của Google:

Khi tìm kiếm các  LSI keyword, mọi người thường nghĩ ngay đến các đề xuất từ khóa của Google. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng các công cụ từ khóa tiêu chuẩn của Google không phản ánh việc tạo ra LSI keyword, vì các thuật toán của Google không xoay quanh việc phân tích ngữ nghĩa ẩn.

Mặc dù tính năng tự động hoàn chỉnh của Google là một nguồn tài nguyên tuyệt vời để khám phá từ khóa, nhưng có thể không hoàn toàn phản ánh khái niệm về LSI keyword. Ngoài ra, quan trọng phải phân biệt giữa từ khóa dài hạn, đã bao gồm từ khóa chính của bạn và có thể phù hợp một cách mượt mà vào nội dung của bạn, và LSI keyword ngữ nghĩa, có thể không bao gồm từ khóa mục tiêu của bạn hoàn toàn.

   – Hộp “People Also Ask (PPA):

Một nguồn tài nguyên quý giá khác là hộp People Also Ask (PPA), xuất hiện trong kết quả tìm kiếm toàn cầu trên SERP. Tính năng này thường cung cấp các chủ đề và câu hỏi có liên quan ngữ nghĩa, cung cấp thông tin về các LSI keyword tiềm năng để tối ưu hóa cho tìm kiếm giọng nói di động và các hộp FAQ.

   – Tìm kiếm liên quan của Google:

Khám phá phần Tìm kiếm liên quan nằm ở dưới trang kết quả tìm kiếm. Phần này thường hiển thị các chủ đề thường xuyên xuất hiện có mối liên hệ chặt chẽ với thuật ngữ tìm kiếm chính của bạn. Các tìm kiếm liên quan này cung cấp các chủ đề phụ giá trị để làm phong phú nội dung của bạn, tích hợp các từ đồng nghĩa và thuật ngữ liên quan để tăng sâu hơn.

   – Hình ảnh của Google:

Một phương pháp tiện lợi khác là sử dụng Hình ảnh của Google và xem các nhãn liên quan. Công cụ này đề xuất các từ khóa ngắn phổ biến có liên quan ngữ nghĩa đến từ khóa mục tiêu của bạn, thường phong phú trong kết quả hình ảnh.

2. Semrush

Để khám phá các từ khóa ngữ nghĩa cho nội dung sắp tới của bạn, nhập từ khóa hoặc cụm từ mong muốn vào Mẫu Nội dung SEO của Semrush. Chọn vị trí và thiết bị ưa thích của bạn, sau đó nhấp vào “Create Content Template“

Công cụ sẽ kiểm tra kỹ lưỡng 10 kết quả tìm kiếm hàng đầu cho các từ khóa đã chỉ định của bạn, cung cấp một loạt các thông tin và đề xuất.

Trong phần “Key recommendations“, bạn sẽ gặp các từ liên quan ngữ nghĩa để làm phong phú nội dung của bạn. Khi bạn sẵn sàng bắt đầu viết, truy cập “Real-time Content Check” và tiến hành “Open in SEO Writing Assistant” Ở đây, bạn có thể bắt đầu tạo nội dung của mình trực tiếp trong giao diện Trợ lý viết SEO.

Giữ mắt vào các từ khóa ngữ nghĩa bằng cách truy cập phần “SEO” trong thanh bên. Công cụ cũng sẽ đề xuất thêm và hỗ trợ bạn theo dõi tiến trình của mình qua một biểu đồ điểm số. Sau khi hoàn thành bản nháp của bạn, thực hiện một kiểm tra kỹ lưỡng cho việc sao chép không cố ý, được hỗ trợ bởi phần “Open in SEO Writing Assistant” được làm nổi bật trong thanh bên.

Khi nội dung của bạn đã hoàn chỉnh, bạn sẵn sàng xuất bản bài viết của mình và bắt đầu xếp hạng cho các từ khóa được Google xem là liên quan.

WSOVN cung cấp dịch vụ tài khoản mua chung Semrush, giúp người dùng tiết kiệm chi phí khi sử dụng công cụ SEO hàng đầu. Bằng cách tham gia WSOVN, bạn có thể truy cập Semrush với mức giá ưu đãi và sử dụng các tính năng mạnh mẽ để tối ưu hóa chiến lược SEO của bạn.

Mua Chung Semrush

3. LSI Graph

LSI Graph nổi bật với công cụ từ khóa ngữ nghĩa toàn diện, rõ ràng từ giao diện dễ sử dụng và tính năng của nó. Với khả năng thực hiện đến 10 tìm kiếm mỗi ngày mà không tốn phí, việc truy cập nó trở nên dễ dàng. Chỉ cần truy cập vào trang web, nhập từ khóa gốc của bạn và ngay lập tức nhận được một danh sách LSI keyword được tùy chỉnh, được bổ sung bởi các thống kê SEO sâu sắc để giúp bạn chọn ra những cụm từ khóa có triển vọng nhất.

Các kết quả được tạo ra bởi LSI Graph là một nguồn cảm hứng phong phú, cung cấp nhiều ý tưởng để bổ sung nội dung của bạn với các chủ đề hoặc tính năng bổ sung.

Trong LSI Graph, người dùng có thể khám phá các chỉ số quan trọng như lưu lượng tìm kiếm, chi phí cho mỗi lần nhấp chuột, và xu hướng trong một khoảng thời gian nhất định. Tận dụng các chỉ số độc quyền của mình được gọi là Giá trị Ngữ nghĩa Ẩn (LSV), LSIGraph hỗ trợ tìm kiếm LSI keyword phù hợp với nhu cầu của người dùng. Hơn nữa, phần làm việc bên phải của nền tảng này hiển thị nội dung đang hoạt động tốt nhất, đi kèm với các liên kết hoạt động để tham khảo nhanh chóng.

LSI Graph cũng cung cấp các tính năng cao cấp, bao gồm quản lý từ khóa hàng loạt và công cụ Semantic Writer. Công cụ Semantic Writer giúp người dùng tối ưu hóa nội dung trực tiếp trong ứng dụng, cho phép tạo ra và tích hợp các LSI keyword cùng với các chỉ số toàn diện như số từ và mật độ từ khóa. Được thiết kế đặc biệt để hỗ trợ các nhà viết nội dung SEO, Semantic Writer cung cấp sự trợ giúp vô giá trong nghiên cứu LSI keyword và tăng cường hiệu quả của nội dung.

4. Keysearch

Keysearch đứng ra như một nguồn tài nguyên miễn phí bổ sung để khám phá các LSI keyword được tùy chỉnh cho nhu cầu nội dung của bạn. Được cung cấp bởi một thuật toán tìm kiếm từ khóa tiên tiến, công cụ này kiểm tra trang đầu tiên của kết quả tìm kiếm Google tương ứng với từ khóa chính của bạn. Nó phân tích kỹ lưỡng tất cả các trang xếp hạng trong kết quả tìm kiếm để xác định các từ và cụm từ được sử dụng phổ biến nhất trên chúng.

Một lần nữa, Keysearch cung cấp thống kê nghiên cứu từ khóa toàn diện, bao gồm xu hướng tìm kiếm, chi phí CPC và một đánh giá về các miền đang xếp hạng trên SERP cho từ khóa cụ thể đã chỉ định. Ngoài ra, nó cung cấp cái nhìn vào các liên kết tương ứng của họ, lưu lượng truy cập tự nhiên và sự hiện diện trên mạng xã hội.

Keysearch cung cấp một công cụ Trợ lý Nội dung tận dụng một thuật toán có khả năng phân tích sâu sắc. Công cụ này cải thiện quá trình xác định các LSI keyword bằng cách kết hợp các tìm kiếm liên quan từ Google cùng các từ khóa đứng đầu liên quan đến kết quả tìm kiếm Google ban đầu. Bằng cách làm như vậy, nó hỗ trợ việc khám phá các thuật ngữ chính được sử dụng phổ biến nhất bởi trang hàng đầu thu hút lưu lượng truy cập tự nhiên đáng kể đến trang web.

Tóm lại, Keysearch kết hợp các tính năng của một công cụ nghiên cứu từ khóa với các tính năng của một công cụ tạo nội dung, qua đó làm cho quá trình tạo ra các LSI keyword trở nên mạch lạc. Các từ khóa này được lấy từ việc phân tích tự động của các kết quả xếp hạng hàng đầu, các tìm kiếm liên quan của Google và các hộp câu hỏi, cung cấp một cách đơn giản và hiệu quả để làm phong phú nội dung của bạn.

5. WebSite Auditor

Giai đoạn này đòi hỏi sử dụng WebSite Auditor, mà bạn có thể tải xuống miễn phí hiện nay.

Content Editor là một phần của WebSite Auditor, một công cụ đa chức năng trong phần mềm SEO PowerSuite. Kết hợp các tính năng của một công cụ thu thập thông tin trang web và một ứng dụng tối ưu hóa nội dung, WebSite Auditor bao gồm một mô-đun dành riêng cho việc kiểm tra các trang cá nhân và một công cụ trợ lý viết thông minh để tối ưu hóa trong quá trình tạo nội dung.

Để khám phá các LSI keyword, hãy khởi chạy WebSite Auditor và điều hướng đến mô-đun Page Audit > Content Editor. Nhấp vào nút “+” để nhập URL của trang bạn định tối ưu hóa, có thể là một trang hiện có hoặc một trang mới. Tiếp theo, nhập từ khóa mục tiêu cho trang đó.

Công cụ Content Editor sẽ kiểm tra Trang kết quả Tìm kiếm (SERP) để tìm các trang xếp hạng hàng đầu và cung cấp các đề xuất tối ưu hóa trang. Trong cửa sổ chính, bạn sẽ tìm thấy một không gian chỉnh sửa nơi bạn có thể tạo nội dung của mình trong khi theo dõi điểm số tối ưu hóa tăng lên trực tiếp trong ứng dụng.

Ngoài ra, các nhà tạo nội dung có tùy chọn xuất các đề xuất dưới dạng tệp PDF để sử dụng trong các công cụ viết khác.

Trường đếm từ khóa có thể chỉnh sửa, cho phép bạn quan sát tần suất từ khóa hiện có trên trang và điều chỉnh nó tùy theo bằng cách thêm hoặc giảm từ khóa một cách thủ công, bao gồm các LSI keyword.

WebSite Auditor cũng có một công cụ TF-IDF chuyên biệt, viết tắt của “Tần suất từ – Tần suất tài liệu nghịch đảo.” Công cụ này đánh giá mức độ quan trọng của một cụm từ khóa bằng cách so sánh nó với tần suất xuất hiện trong một tập hợp lớn các tài liệu. Nó thực hiện các bước tương tự như LSI trước khi áp dụng Phân tích giá trị đơn vị đặc biệt (SVD). Trong khi LSI xác định các chủ đề phổ biến trên một bộ sưu tập các văn bản, TF-IDF đơn giản là đánh giá trọng số của các thuật ngữ trong chúng.

Công cụ TF-IDF trong Content Editor nằm ở việc biểu đồ hóa rõ ràng, cho thấy số lần trung bình xuất hiện của từ khóa trên các trang cạnh tranh và tính toán số lượng từ khóa lý tưởng cho trang của bạn. Công cụ đề xuất nhanh gợi ý thêm các từ khóa mới hoặc sử dụng ít từ khóa hiện có hơn để tránh việc nhồi từ khóa.

Sau khi hoàn thành phân tích nội dung, Content Editor đề xuất các chủ đề và câu hỏi bổ sung được lấy trực tiếp từ phần “Người cũng hỏi” của SERP của Google. Điều này giúp trong việc nghĩ thêm ý tưởng về chủ đề và khám phá sâu hơn vào chủ đề chính. 

Hơn nữa, khi bạn tiếp tục thêm nội dung, tầm quan trọng của mỗi từ khóa so với tổng số từ phát triển. Một tiện ích Word Cloud chuyên biệt hóa trọng số của các từ khóa của bạn trong nội dung.

WSOVN cung cấp dịch vụ tài khoản mua chung SEO PowerSuite, cho phép người dùng tiết kiệm chi phí và truy cập vào bộ công cụ SEO đa chức năng. Bằng cách tham gia WSOVN, bạn có thể sử dụng SEO PowerSuite để nâng cao hiệu suất SEO của bạn với các công cụ thu thập thông tin, phân tích từ khóa và theo dõi hiệu suất trang web.

Mua Chung SEO PowerSuite

Cách Tích Hợp LSI Keywords Vào Nội Dung

Việc bao gồm các từ và cụm từ liên quan có thể cải thiện thứ hạng của bạn? Mặc dù điều này không phải là hiệu ứng đảm bảo, việc tích hợp các từ khóa liên quan mở rộng phạm vi và chiều sâu của nội dung của bạn. Phương pháp này không chỉ mở rộng phạm vi chủ đề mà còn tăng số lượng từ khóa trên trang của bạn, cung cấp ngữ cảnh cải thiện cho các từ khóa mục tiêu của bạn. 

Bắt đầu với nghiên cứu từ khóa toàn diện: phân tích LSI keyword hiện có trên các trang cạnh tranh để xác định bất kỳ khoảng trống từ khóa tiềm năng nào trên các trang đích của bạn so với các đối thủ.

Chọn lựa các LSI keyword hiệu quả nhất: xem xét các yếu tố như tổng số lượt tìm kiếm hàng tháng và lưu lượng được tạo ra bởi những từ này trên các trang cạnh tranh, cũng như ý định tìm kiếm đằng sau các từ khóa này.

Tránh việc đổi từ khóa: Khác với từ khóa mục tiêu của bạn, tần suất sử dụng LSI keyword ít quan trọng hơn. Sử dụng quá nhiều LSI keyword có thể làm cho nội dung trở nên quá nhiều từ khóa, có thể gây hại cho tính đọc được của nó. Thay vào đó, đảm bảo bạn bao gồm chủ đề một cách tự nhiên và cung cấp độ sâu đủ cho độc giả.

Ưu tiên trải nghiệm người dùng: Việc bao gồm LSI keyword nên đóng góp vào việc giảm tỷ lệ thoát khỏi, vì ngữ cảnh xung quanh từ khóa mục tiêu trở nên rõ ràng hơn, dẫn đến ít ấn tượng và nhấp chuột không liên quan hơn.

Tối ưu hóa liên kết nội bộ: Bao gồm các LSI keywords gần các mô tả liên kết nội bộ, lý tưởng là trong cùng một đoạn văn của bài viết của bạn. Mặc dù lời khuyên này có nguồn gốc từ giả định trước đây về việc Google có thể sử dụng LSI để đánh giá từ khóa xung quanh văn bản mô tả liên kết, nhưng đáng lưu ý rằng các mô tả liên kết nổi bật trên một trang có thể ảnh hưởng đến các tính năng kết quả tìm kiếm, như các liên kết trang web. 

Kết Luận 

Tóm lại, việc tích hợp LSI keyword vào nội dung của bạn có thể cải thiện tính liên quan và sâu sắc của nó, tiềm năng thu hút thêm lưu lượng truy cập tự nhiên đến trang web của bạn. Bằng cách thực hiện nghiên cứu từ khóa kỹ lưỡng và chọn lựa các LSI keyword hiệu quả nhất, bạn có thể tối ưu hóa nội dung của mình mà không gây ra hiện tượng đổ từ khóa. Ưu tiên trải nghiệm người dùng và tối ưu hóa liên kết nội bộ cũng đóng góp vào hiệu quả tổng thể của việc tích hợp LSI keyword vào chiến lược nội dung của bạn.