为了有效地推广资源，搜索引擎优化专家必须了解搜索引擎的要求，这一点很重要。Google在2018年宣布引入新的排名因素。公认的神经匹配算法比LSI更复杂。创新影响了搜索结果的30％。

神经匹配的本质

创新涉及单词和概念的连接。Danny Sullivan举例说明了它是如何工作的。用户输入“为什么我的电视看起来奇怪”这一行，系统会给出所需的答案，因为它将与“肥皂剧效果”相关联。

对于说俄语的用户，该机制的工作原理相同。例如，某人在其别墅中发现了可疑植物，并想在Internet上查找信息。夏季居民只需输入关键功能，Google就会给出相关答案。

创新与普通用户有关。人们常常不准确地提出问题，而不知道他们在寻找什么。

引擎确定搜索意图（或意图，俄语）。Google就像魔术师一样工作：它显示正确的结果，而用户本人却不知道自己在寻找什么。

这个怎么运作

为了确定一个人的真实意图，搜索引擎不仅要注意术语，还要注意它们之间的关系。理解算法本质的最简单方法是比较以下短语：“晚上喝醉”和“做什么喝醉”。

尽管它们由常见的“醉酒”结合在一起，但这些表达的本质是不同的。搜索引擎会匹配短语，并注意其他术语-在这种情况下为“过夜”和“做什么”。因此，在第一种情况下，它会产生与暴饮暴食有关的结果，在第二种情况下，会导致与陶醉有关。

在语义相似的情况下，可以尽可能准确地确定意图。首先，要考虑统计数据。另外，考虑组合的频率。

如果问题处理方式不正确，该创新功能使您可以在Internet上找到必要的信息。例如，当目标是安装而不是组织耗材时，可以输入表达式“安装窗口”。

但是Google会在首页上给出正确的结果。有趣的是，在SERP中，几乎没有包含“安装”的页面：系统将显示与安装相关的资源。

写作方法

对创新的分析使我们能够为SEO专家得出一个重要的结论：无需绑定与搜索查询相似的键。最重要的是，内容会被与意图匹配的标记所饱和。

该算法迫使我们重新考虑编写seo文本的方法。如果在引入神经匹配之前以关键短语为基础，那么现在我们必须从听众的需求开始。

罗杰·蒙蒂（Roger Montti）在《搜索引擎期刊》（Search Engine Journal）的文章中提出了重要的SEO见解。据专家介绍，神经匹配可与文档相关性排名（DRR）方法媲美。最重要的是，文档的相关性仅取决于语义内容，链接，锚点和其他因素逐渐淡出背景。

同时，通过这种方法进行排名并不意味着完全排斥其他因素。在交付的第一阶段，考虑到链接和密钥，地理位置和移动性，会切断低质量的内容。从内容开始，已经从优质站点中选择了最相关的站点。

实用建议

虽然知道神经映射与DRR有很大关系是有帮助的，但您无需深入研究该方法即可正确准备内容。要记住的主要事情是编写与搜索意图（即意图）相对应的材料。

要用相关内容填充资源，您应该准备以下问题的答案：

• 需要吸引该网站的用户的肖像是什么。
• 创建文本的目的是什么。
• 如何在竞争中脱颖而出。

对于专业专家来说，了解专业术语会更容易进行资源填充。如果将材料的写作委托给撰稿人，则应草拟传统知识，重点是概念的链接。为了正确地制定任务，您可以对以下要点进行分析。

研究有关网站主题的问题和答案

最初，发现用户的基本需求很重要。最简单的方法是浏览主题论坛，阅读有关博客文章的问题，并注意社交网络上的讨论。

“ Answers@Mail.ru”服务很有帮助。任何主题上最受欢迎的问题都收集在一个地方。从中，您可以轻松得出有关受众需求的结论，以便制定意图。

此外，基于检测到的意图，构建内容计划。这是一项艰苦而又高效的工作，因为它使您能够发现用户的真实需求（很难猜到），并以任何其他方式识别它们。

短语联想分析

注意块“与……经常寻找……”的内容是很有用的。这是一个提示，可为搜索引擎提供与所请求的相关的信息。

例如，在“如何选择冰箱”旁边，Google会给出“家庭评论”，“在车内”，“二手”。为了加快收集大量请求的关联的过程，使用了解析器。

搜索提示

用户开始在Google搜索栏中输入必填项，然后用户会看到系统本身“提示”了可能的公式。我们正在谈论基于最受欢迎查询的提示，这些查询是在考虑到该人设法键入的内容之后才选择的。对此类注入的分析还有助于正确制定技术任务，以在站点中填充相关内容。

例如，当您输入“ refrigerator”时，系统然后将句子的结尾显示为“ ru”，“ buy”，“ atlant”，“ leran”。这些线索使您想知道观众最关心的问题是什么。

准同义词

为了进一步分析请求的短语，您可以注意语义关联。这些词的含义很接近，但是在不同的上下文中它们不能相互替代。例如，“制冷剂”和“自动制冷剂”可以在汽车制品中完全使用。如果我们正在谈论描述带有制冷装置的家用橱柜，那么第二种选择将是不合适的。

还提供专门服务来选择准同义词-RusVectōrēs。通过输入所需的条款，您可以选择最重要的员工。但是，不应过度使用它们。最好分析样本并在工作中包含最有趣的选项。

研究竞争性页面

虽然浏览具有相似内容的网站不会受到伤害，但是出于两个原因，您仍然需要谨慎使用此工具：

• 无法确切确定竞争资源上的内容是否满足搜索引擎的当前要求。
• 没有人保证在设计其他人的页面时会考虑目标受众的需求。

如果您使用竞争对手的站点分析，那么考虑到以上所有因素，这是考虑周全的。诸如Advego的语义文本分析之类的服务将有所帮助。复制了他人的资料后，他们便通过此工具运行了该资料，并获得了语义核心。因此，您可以补充相关查询的列表。此外，它们与使用其他分析方法获得的数据结合在一起。

内容准备的细节

当广告撰稿人在考虑LSI要求的情况下编写作业时，通常会先编写材料，然后将必要的关键字和同义词放入其中，从而犯下错误。如果按照相同的原则准备神经匹配的内容，肯定会遇到困难。

这些文字应主要响应特定的用户请求。因此，不可能破坏构建材料的逻辑和风格。关键字失去相关性。本质上，它们充当标记。相反，营销元素突然出现：满足受众的信息需求非常重要。

TK考虑了神经匹配

为了使撰稿人能够撰写出将被搜索引擎高度赞赏的材料，为他开发了一项技术任务，从文章的关注对象开始。也就是说，不仅需要提供关键字列表，而且还必须指示内容的含义。

总的来说，自从引入新算法以来，页面优化已不再纯粹是机械的。营销部分很重要，这是朝着人性化优化的下一步。

结果，要求作者能够撰写包括头部在内的文章。我们可以说任务变得更加复杂：仅考虑逻辑地编写关键字，仅考虑内容的内容就不足以构成材料。