Andrea Volpini が SEO における構造化データの使用と重要性について語る

公開: 2023-03-23

マーケティング レゴ ソート リーダー インタビューへようこそ。 今日は、WordLift の創設者である Andrea Volpini に、彼の旅路と、WordLift がより優れた構造化データを Web サイトに組み込むのにどのように役立つかについて話します。 また、SEO のための構造化データの使用と重要性についても説明します。

よう皆。 ポッドキャスト、RankWatch、Marketing Lego へようこそ。 今日はとても特別なゲスト、Andrew Volpini がいます。 Andrew は WordLift の創設者兼 CEO です。 WordLift は、人々が Web サイトでより適切な構造化データを取得できるようにする SEO ソフトウェアです。 アンドリュー、ショーへようこそ。 調子はどう?


やあ。 招待してくれてありがとう。 それは素晴らしい。 今日ここにいることに興奮しています。

素晴らしい。 アンドリュー、まず第一に、あなたについてもう少し知りたいです。 私たちの聴衆があなたをよりよく知ることができるように、おそらくアンドリューが誰であるかについて話してください. 学生時代、アンドリューとは正確には誰でしたか?


私は大学2年の時に中退しました。 マスコミュニケーションを勉強していました。 しかし、その時、私はすでにウェブ上でビジネスを行っていました。 大学を中退し、Web制作を続けています。 その後、ウェブサイトからコンテンツ管理システム、つまりウェブサイトを作成するためのツールに移行しました。 その後、コンテンツ管理システムが拡大し、World Wide Web の創設者でありクリエーターである Tim Bernal S Lee がページではなくデータを要求し始めたため、セマンティック Web テクノロジの分野に進出するようになりました。

わかった。 それで私も大学2年で中退しました。 その決断に至った理由は何ですか? ここでは、少なくとも私が生まれ育った国では、ビジネスを始める前に教育、修士号、学士号を取得していることを確認することについて多くのタブーがありました. 中退という決断に至った本当の理由は何ですか? あなたのビジネスがうまくいきすぎて、あなた自身が別の道を歩むのを見ることができたのですか?


フォワードか何か? 私はビジネスを始めていましたが、その時点ですでに他の人を雇っていました。 ビジネスは順調でしたが、学位を取得できなかった世代は私が最初でした。 それは家族にとって大きな出来事でした。 彼らはそれを静かに受け入れます。 でもええ、何代目か分かりませんが初代でした。 しかし、私は常にハッカーでした。 私は常にハッカーであり、これからもそうです。 物事を理解し、物事を説明できるようになるためには、何かをする必要があるということです。 したがって、この道は私にとって最も自然な道のようです。 いずれにせよ、私は大学と緊密に協力し、ヨーロッパの資金提供を受けて長年研究を行ってきました。それが実際に、2015 年または 16 年の当時の最初のプロトタイプに私たちを導いたのです。私たちは研究を行っていました。仕事。 私は常に、伝統的な教育と、問題に対する革新的な解決策を見つけるために時間を費やすことの重要性を非常に重視していました.

わかりました。 中退したとき、最初のスタートアップは何でしたか? その時、あなたは正確に何をしていましたか? あなたは当時人を雇っていたと言いました。 今年は何年で、当時は具体的にどのようなビジネスをしていましたか?


私が Web を始めたのは 1995 年です。それはずっと前のことです。

あなたはインターネットの OG の 1 人です。


うん。 それ以来、私はインターネットで仕事をしています。 当初、私はまだ高校生で、現在の WordLift の共同設立者兼 CTO である David Ritchie Telly と一緒にいました。 私たちは一緒に学校にいました。 最初のビジネスは Web ホスティングに関するものでした。 私たちは米国のサーバーからストレージを購入していましたが、この World Wide Web が何であるかを理解したい人のために、イタリアで再販を開始していました。 それが始まりでした。

イタリアでサーバーを欲しがっているこれらの人々をどのように見つけましたか?


人々は通常、ほこりを見つけました。 私は常に多くの業界で最初であり、クライアントを獲得するという問題は一度もありませんでした。なぜなら、私は、Web 3D であれ、動的 Web ページであれ、仮想エージェントであれ、チームで特定のことを行う数少ない (唯一ではないにしても) からでした。あれを呼べ。 ストリーミング、すべてを経験しました。 私たちは多くのビデオストリーミングを行ってきました。 すべてが常に最初でした。 したがって、それはあなただけなので、市場はあなたに来ます。

コスモテックのアドバンテージは、これまでで最高のものです。 あの会社はどうしたの? あなたはそれを育てました。 どのくらい大きくできましたか?


人工知能と検索エンジン最適化の間のこの交差点にもっと焦点を当てるようになる前に、私はいくつかのウェブ会社を売却しました. 私はウェブ上で会社をやっています。 1 人目は実際に Web 開発を行っていました。 次に、これらのコンテンツ管理システムを開発した大規模な代理店でした。 それから私は、セマンティック Web のプラットフォームを作成するというこのアイデアで、David と再び始めました。 それが何です。

やった。 最初の数日間、その後売却することになった最初の会社と 2 番目の会社で、あなたはデビッドと提携していたのですか、それともあなたでしたか。


同じことをしていますか? ええ、私たちはこれまでずっと一緒にやってきました。

はい。 わかりました。 わかった。 それらの会社を売却することを決めたとき、それらの会社に飽きていたのでしょうか、それとも良いオファーをもらったばかりで、「よし、私が…


それは、私が次に進むべき時であったかどうか、そして私が離れて何か新しいものを構築するのに適した状況であったかどうか、さまざまな状況で起こったと思います. 人生の変化とともに、また新しい分野への魅力を感じるにつれて、あなたは進化していると思います。 そして、私にとってSEOは新しいものでした。 1995 年に Web ページの作成を開始しましたが、2015 年、2016 年までは、正直に言うと、SEO というものではありませんでした。

わかった。 2015年16月、私たちが知っているSEOを初めて経験しましたか?


私は長年にわたって非常に大規模なサイトを開発してきたので、この用語に不慣れだったわけではありません。 検索エンジンにコンテンツを理解してもらうことの重要性を理解するという点では、私は初めてでした。 私は常に、コンテンツの整理、効果的なナビゲーション フローの作成、ユーザーがサイト内の情報を見つけやすくすること、サイトの内部検索エンジンの開発に重点を置いていました。 しかし、Google や Bing のように他の誰かが実行しているコントローラーとインデックスを介して、他の人がコンテンツを理解できるようにする力については考えたことがありませんでした。

右。 これが、構造化データに入った方法です。


問題は、ページで構成される Web からデータで構成される Web に移行するというこのビジョンから始めたということです。これは、私が生データについて叫ぶためにこの歴史的な話を始めたときに、Tim Bernersley が昔説教していたことでした。 そして、私たちは政府と多くの仕事をしていたので、オープンデータの動きに移りました. そのため、私はオープンデータと、他の人がその上でアプリケーションを開発できるようにデータを公開することの重要性に真剣に取り組みました. そして、AIがデータでトレーニングされるようになるため、Webはすべてデータでできているはずだと気づきました. AI ファーストの世界に移行するにつれて、最終的にデータを保持し、人々がデータを制御できるようにすることが、オープンで民主的な社会にとっても重要になりました。 しかし、どうすればデータを公開できるでしょうか? どうすれば独自のナレッジ グラフを作成できるでしょうか? それが、私たちが WordLift を構築するきっかけとなった使命でした。 わかった。

人々が独自の構造化データを Google が本当に気に入っている形式で構築するのに役立つソリューションが見当たりませんでしたか?


いいえ、スキーマまたはコンソーシアムの作成の少し前に開始したため、実際に出てきていました。 私はオープン データとリンク データの動きから抜け出していたので、VueRank の共同創設者である Boris De Maria から電話があり、あなたの仕事をフォローして、それは素晴らしいです。 私はSEO業界の出身で、投資したいと考えています。 その後、SEO はまさに私たちの遊び場であり、データのウェブを民主化するというこのアイデアは、実際には SEO の進化にぴったりであることに気付きました。

あなたは彼らから投資を受けました。 他にあなたが取った投資はありますか…


さて、今週はお知らせがあります。 それは会社が設立される前でさえ、初期のことでした。 VueRank と提携しました。 私たちはまだパートナーシップを維持しています。 私はすでに専門サービス、Web 開発、および情報抽出のコンテキスト内で他の 2 つの会社を経営していましたが、私たちは新しい会社をゼロから始めました。 今週は、成功裏に終了した新しいラウンドについて発表します。

素晴らしい。 それはいいです。


私たちは拡大し、成長しており、最も重要なことは、多くの Web サイトが構造化データを作成し、構造化データのプロセスを自動化できるようにしていることです。

構造化データについて言えば、構造化データをどのように定義しますか? 構造化データを理解していない人、ウェブサイトを運営しているが構造化データについてのアイデアをまだ持っていない人のために、平易な言葉で言えば、構造化データをどのように定義しますか?


構造化データは、検索エンジンが理解できる機械可読形式にコンテンツを変換する方法です。 構造化されていないものとは、書かれており、人間の心が解釈できるすべてのものです。 構造化された、機械が読み取ることができるデータベースのようなものです。 さて、構造化データはデータベースのようなものですが、人間の心が非構造化データやテキストから検出するという意味もあります。 これは、人間がコンテンツを読むときと同じように、マシンが意味を理解できるようになるため、素晴らしいことです。

右。 ブログを運営している Web サイトの所有者が、ブログにどのような構造化データを実装できると思いますか? WordLift や e コマース Web サイトはどうでしょうか。ユーザーが自分の Web サイトで構造化データを実際に使用する方法を実際に理解できるいくつかの例について話しましょう。


右。 画面を共有して、最後から始めましょう。 構造化データを使用する理由を見てみましょう。 画面が見えたら教えてください。

もちろんです。


ここでこれらの画像を見てみましょう。 画像を 1 つピックアップして、その画像を Google レンズで検索します。 Google レンズは、画像を見る Google の方法であり、ナレッジ グラフのエンティティを使用します。 ご覧のとおり、私がこれを行うと、Google は単一の画像から、これが起業家である Andrea Volpini に関連していることを理解できます。 次に、その画像に関連するだけでなく、このエンティティにも関連するさまざまな Web サイトからクライアントのインセンティブを引き出します。 別の例を次に示します。 WordLift の創設者は誰かと尋ねると、Google は、Andreo Volpini が David Richie Telly と共に WordLift の創設者の 1 人であることを示す豊富な結果を提供できます。 構造化データを使用することで、コンテンツを解釈し、リンクではなく回答を提供するこの機能を検索エンジンに提供しています。 実際、ブログを書いている人にとって、それは何を意味するのでしょうか? ブログを書くときに最初に行うことは、ブログのライターとして、またブログの発行者としての自分自身のエンティティが構造化されていることを確認することです。
クラスの人物とクラスの組織を使い始めて、検索エンジンがあなたが誰で、どのようにウェブ上に存在しているかを理解できるようにします。 この Google レンズの例で見たように、アルゴリズムに信頼を与えるリンクやスキーマ URL リンクと同じものを使い始めたいと思います。それはブログの背後にいる人物であり、LinkedIn で行動している人物と同じ人物です。 Twitterなどで活動しています。 それが出発点だろう。 検索エンジンがそのような 2 つの質問に答えられるようにするため、Web 上に独自のエンティティを作成します。

たとえば、ブログを運営している人が著者スキーマと人物スキーマ、いくつかのスキーマ、組織スキーマを持っている場合、検索エンジンでの権限も増加しますか? Google はより多くのトラフィックを提供してくれるでしょうか、それとも何らかの方法でより多くのトラフィックを獲得することで実際に利益を得られるでしょうか?


それはおそらくそれよりも複雑です。 しかし、検索を行っている人に答えを提供したい場合、その答えが欲しいとしましょう。それは、信頼できる信頼できる情報源からのものです。 私が自動車にまったく興味がないので、速い車について扱ったり書いたりしたことがない場合、たとえば、速い車については知りません。 速い車についてクエリを作成していることは、検索者にとって良い情報源になるでしょうか? おそらくそうではありません。 人々がオンライン ビジネスや構造化データについて話したいときに、代わりに良い情報源になるでしょうか? ええ、間違いなくそうです。 私たちがどのようなコンテンツを書くことができるか、そしてその特定のニッチで私たちがどれほど信頼できるかを理解するために検索エンジンをサポートすればするほど、それらの特定のクエリでランク付けするのに役立つ検索エンジンの機能を提供することになります.

以前は、リンク オーソリティ、ウェブサイトのドメイン オーソリティ、ページ ランクであったものは、おそらく、私が SEO について書いているように、またはあなたが構造化データについて書いているように、ドメインではなく個人のオーソリティに変換されています。あなたが書いているウェブサイトに対して、人としてのあなたにその権限を与えるでしょうか?


Bislaskovi が通常強調している Google のパターンを見ると、実際には両方の方法で機能していることがわかります。もちろん、World of Blog で速い車に関するコンテンツを見つけることはめったにないからです。 ほとんどの場合、SEO 関連の何かが見つかります。 しかし、作品の背後にある作者にとって、それは同様に重要です. そしてもちろん、それはいわゆる EAT 要因のコンテキスト内で機能します。 構造化データは、これらの EAT 要因のファシリテーターでもあります。これは、検索エンジンに、そのトピックについてどの程度具体的に説明できるかをより理解してもらうことができるためです。 この実験は、アメリカン ユニバーシティ オブ カイロで行ったもので、Google Scholar でランク付けできたのは、彼らのブログ投稿の背後に構造化データを追加し、それらをこれらの記事の背後にある研究の成果物と照合したためです。

わかりました、非常に興味深いです。 私の頭に浮かぶもう 1 つの質問は、Google にデータを提供することです。基本的には、構造化されたデータを通じて提供しているだけです。非常に整理された形式で Google にデータを提供しているため、Google 検索でそのデータを表示することができます。ウェブサイトに。 したがって、全体的に変化するSEOの状況。 Google は、人々が Web サイトにアクセスできるようにするのではなく、Google 検索でより多くの情報を表示しようとしています。 私がエンド ユーザーとして望むすべての回答に対して、Google は実際にデータの送信元にトラフィックを送信することなく、それらの回答を表示しようとしています。 それが良いことなのか、それとも関係なく、それは起こるでしょう。 最大限に活用しましょう。 その背後にある思考プロセスは何ですか? 変化するSEOの状況全体についてどう思いますか?


ここには、従うべき 2 つの考え方があります。 1 つ目は、Google だけの構造化データを作成していないことです。 今年は、Web Almanack の構造化データの章に貢献できたことを光栄に思います。 The Web Almanack は、Web の現在の状況を年次レビューしたものです。 チームの他のメンバーと一緒に、これらの構造化データ形式のウェブ上の何百万ものエントリを分析および分析していたときに、Google のためだけに構造化データを構築しているわけではないことに気付きました。 SEO のためだけに構造化データを使用しているわけではありません。 私たちがこれを行っているのは、私たちが誰であるかを機械が理解できるようにするためです。 現在、Google のような機械はそうですが、私たちは構造化データの上に独自の AI をトレーニングしています。 もう 1 つの例をお見せしましょう。構造化データについて話すとき、単に Google だけでなく、自社の Web サイトについても話しているのです。 ここでは、グラフが の世界に埋め込まれていることがわかります。 イオのウェブサイト。 私たちのブログで構造化データのエンティティを確認し、これらのパイプラインをすぐに実行して、WordLift やブログで構造化データについて話すときは、主にナレッジ グラフについて話していることを理解できます。そして三角最適化と人工知能とリンクデータとリーチスニークバックと電子商取引。
それからビスロウスキー、ここで彼を見ることができます。 Bislowski や Jason Barton を見ることができます。 WordLift ブログのコンテンツのコンテキスト内で、これらのエンティティが互いにどのように関連しているかがわかります。 これは、私たちが持っているコンテンツのクラスターを理解するのに役立ちます. Google が Serp で貴重な検索エクスペリエンスを提供するために使用しているのと同じ構造化データを活用しています。 最初に考えることは、Google だけのために構造化データを構築しているわけではないということです。 あなたは、自分のサイトと自分の企業のための人工知能戦略の基盤を作成しています。 2番目の考えは、まあ、何だと思いますか? Google が採用している AI ファーストのアプローチにより、オーガニックな機会は明らかに縮小していますが、私たちのクライアントであるウェブサイトはオーガニックなトラフィックを引き付け続けています。 何故ですか? それはもちろん、セマンティック SEO を活用し、より質の高いデータでマシンを育成するにつれて、ニュースやメディア サイトのトップ ストーリーであろうと、Google が発見したものであろうと、さまざまな機能を表示できるからです。トラフィック、または FAQ コンテンツ、またはカルーセルに入ってくるビデオ トラフィックです。
これらの機能の多くを活用しているため、トラフィックはまったく逆に減少していません.

もちろん。 正しく行えば、エンティティへの全体的なトラフィックは増加します。 これはおそらく明らかです。 いずれにせよ、Google の目的は Google の観点からユーザー エクスペリエンスを向上させることであるため、Google がますます多くのデータを取得することは避けられません。つまり、理解しやすい形式でより多くのデータを取得することを意味します。 また、音声検索も視野に入ってくるので、構造化データが大きな役割を果たすと思います。


これは、検索がより会話型になりつつあるためです。つまり、トピックのズームなどの Google MUM 機能で既に確認できます。 たとえば、Kali Kube Tuesday のようなクエリを作成すると、Google MUM は Kali Kube Tuesday から次のイベントを取得します。 次に、検索者は、次のエピソードが X、Y、Z に関するものであることを知らなくても、これらからトピック Zoom を学習します。 構造化データを使用してそのような機能を有効にするために、Google が MAM のようなものをどのようにトレーニングできるか。それは、人間の知識を AI に移しているからです。 繰り返しますが、これは Google だけではありません。 検索者の行動は変化しています。 Googleだけがそうしているわけではありません。 私たちは、人として、より会話的になりつつあります。 自動アシスタントと話すことに慣れてきました。

ええ、アレクサ、これをしてください。 シリ、そうしてください。 私たちが尋ねるすべての質問、絶対に。 構造化データは本当に誰のためのものですか? ウェブ上で文章を書いている人、ウェブ上でウェブサイトを構築しているすべての人向けですか、それとも限られた人向けですか? この質問をする理由は、たとえば、同じ名前の人が 5 人いるからです。 彼らは皆、そのナレッジ グラフに乗りたいと思っていますが、誰もができるわけではありません。 それはどのように機能しますか? 構造化データを実際に活用できるのは誰でしょうか?


誰でも構造化データを使用できます。 構造化データは、単なるオープン データの形式です。 さて、オープンデータは、現在および将来の AI と通信できる方法です。 話を聞いてもらいたい場合は、AI に話しかける必要があります。 ナレッジ グラフと構造化データは、AI が Google、Bing、または独自の AI からのものであるかに関係なく、AI と対話し、AI に私たちを理解させるために使用できる言語です。 構造化データはすべての人に適しています。 しかしもちろん、重要なことに焦点を当てなければなりません。もちろん、私が実在の人物として認識されることは重要なのでしょうか? 私の製品が認知されることは重要ですか? たとえば、製品の配送の詳細に関する情報を指定することは重要ですか? 最初に見たような視覚的な検索を容易にしたいですか? それとも、たとえばブランドのアイデンティティに焦点を当てた方がよいのでしょうか? これらは、どのタイプのナレッジ グラフを作成するかを考える前に行う必要がある非常に戦略的な決定です。

わかった。 では、WordLift を使い始めた人は、WordLift を使用して、Web サイト (Web エンド) のより優れた構造化データを実行するのにどのように役立つのでしょうか?


右。 WordLiftt は、ブログ投稿のコンテンツを自動的に読み取り、自然言語理解と名前エンティティ認識を使用して、最も関連性の高いエンティティを自動的に抽出します。 これにより、特定のブログ投稿に関するより多くの意味が Google に自動的に提供されます。 タグ付けと同様のことを行うことによっても、WordLift は検索エンジンに豊富な情報を提供しています。 これまで見てきたように、これは Google だけのものではありません。たとえば、WordLift ブログの構造化データのように、関心のある特定の領域の周りにこのトピック クラスターを作成するために、このデータをグラフで使用できるからです。 このグラフは、おそらくヘッドレス セットアップの作成にも使用できます。 WordPress を経由するのではなく、JavaScript でこれらのヘッドレスを構築して、ページを超高速にすることができるかもしれません。 ただし、コンテンツに関するすべてのメタデータはナレッジ グラフ内にあります。

私はWordLiftを見ていました。 ブロック ページのすべての異なる用語に関連するページを作成するディレクトリを作成します。 たとえば、ミュージシャンのブロック ページにフルートやバイオリンなどのキーワードがあるとします。 ページを作成すると、その特定の楽器に関連するデータが、自分のウェブサイトやブログのページに表示されます。 そうすることで、1 つの Google がその投稿の内容よりも関連性が高いと言っているのです。 しかし、それは薄いコンテンツを作成しますか? そのすべてのコンテンツはどこから入手していますか? 重複はありますか? そのために自動コンテンツ生成ライブラリを使用していますか?


右。 これらを実際に確認できるように、画面を共有してブログ投稿を見てみましょう。 これは、従業員の燃え尽き症候群に関するブログ投稿です。 ここでは、地球の輪が、ブログ投稿のコンテンツに関連するかどうかに関係なく、一連のエンティティを検出しています。 指摘しているように、たとえば、このコンテンツへのリンクを追加するかどうかを決定することもできます。 これを行うだけで、私はすでに SEO のために多くのことを行っています。なぜなら、このブログ投稿にまだ関連しているが、何らかの形でこれらの概念に関連付けられている複数のクエリのエントリ ポイントを Google に提供しているためです。 シンプルなタグでこれを行うことができます。 もちろん、これを行うと、WordLift がこれらのコンテキスト カード ウィジェットを既に作成していることをフロント エンドで確認できます。 これらのコンテンツ カード ウィジェットは、私が使用しているいくつかの概念を読者にある程度理解してもらいます。 もちろん、これらのエンティティの背後にページを配置するかどうかを決定できます。 もちろん、これは SEO に関する決定を下す必要があります。 もちろん、それはあなたが尋ねるテーマ内容の質問と関係があります.
通常、WordLift は、テーマ コンテンツの問題が発生しないように、既に所有しているコンテンツを調べて、これらの語彙の作成を開始します。 ただし、これらのエンティティの説明の一部を提供するために、ウィキペディアからコンテンツも取得します。 ただし、エンティティの説明は、構造化データを構築するために単純に使用することも、ページを作成するために使用することもできます。 しかし、これらはユーザーが行うことができる決定であり、SEO 戦略に影響を与えます。 ブログ投稿に注釈を付けるためだけにデータを使用するように WordLift を制限すれば、薄いコンテンツについて心配する必要はありません。 ここで、WordLift がこれが構造化データ形式の記事であると言っていることがわかります。 しかし、それは、この記事が燃え尽き症候群について話し、検出された他の概念について話していると言っている. 自動的に、世界はデータのウェブへのリンクも作成しています。 一般的な概念を参照しているだけでなく、セマンティック Web 上の複数のデータ セットにわたって同じ概念を参照しています。 これは、記事の内容を理解するためにどのマシンでも活用できる、記事に関するナレッジ グラフを作成しています。

あなたの経験では、人々が自分の Web サイトに WordLift を実装したとき、どのくらいの期間でそのメリットを実感できますか? 彼らはどのような利点を見ていますか? 特定のことを行った後、特定の時点でランキングの上昇が見られますか? 私たちの聴衆が本当に知りたいと思っていること、ソフトウェアを実装する利点だと思うからです。


絶対。 まず第一に、さまざまなケースがあります。もちろん、すべてのサイトで異なりますが、いくつかのユニークな側面があります。 一般的に、私が言ったように、さまざまなレベルがあります。 しかし、出発点は、セマンティック アノテーションを記事に追加することです。 リンクを作成したり、エンティティを作成したり、追加のコンテンツを追加したりせずにそれを行うだけで、平均して、2 週間と2ヶ月。

それは非常に簡単な成果です。 誰もがそれをしたいと思うでしょう。


それは 6 %、8 % で、より大きなプラットフォームでは大きな意味があります。 かなり安定した成長です。 さて、ツールの使用を開始し、おそらく特定のコンセプトのために、所有しているページへのリンクを追加し始めると、またはウィジェットの追加を開始すると、WorldLift を使用して読者がより多くのコンテンツを発見できるもう 1 つの領域でもあります。グラフのデータの場合、トラフィックが多いサイトの場合は 2 週間、トラフィックが多いサイトの場合は 3 か月間など、さまざまな期間で最大 30 % または 40 % 増加する可能性があります。トラフィックが少ない。

ページとウィジェットの作成を言っているとき、ページはそのエンティティ リンクを作成したときと同じように、リンクの説明をすぐに表示するのではなく、それぞれが私の Web サイト (アドレスを使用している場合はサード パーティの Web サイト) で作成されました。 . そのページには…


いいえ、私の側でも、サード パーティの Web サイトでもありません。 私の側では、たとえば、構造化データに関するすべてをグループ化するためのページを作成します。 その後、このページはカテゴリ ページになりますが、エディトリアルとしても使用できます。

もちろん。 ウィキペディアはすべてをリンクしていますが、彼らにとってはすべてのページが非常に重要です。 しかし、構造化されたデータがより良く、よりよく理解されるようにするためだけに、これらのページを作成しています。


その時点で、それは構造化されたデータだけではありません。もちろん、現代の SEO に関する記事を読んでいるときに、 JSON LD、そして私はJSON LDの概念に精通していません.JSON LDが何であるかを内部リンクで理解することを許可してください.JSON LDについてはすでに書いています. 記事の周りにこれらの話題のクラスターを作成することで、ユーザーがコンテンツを発見する機会を増やしています。 セマンティック SEO は、キーワードやページの論理を超えて考えることがすべてです。

しかし


トピック クラスターの観点から考えてください。 ブログ投稿を書くときは、読者がより多くのことを発見するのに役立つ用語とコンテンツの断片の銀河にあるすべてのものをクラスター化したいと考えています. それはそれの美しさです。 これにより、少なくとも 30% の増加が見込まれます。

おお。 これらのページのコンテンツはどこから来ていますか? あなたはそれをウェブから引っ張っていますか? あなたは?


それを書く? おっしゃる通り、2つの方法があります。 サイトのコンテンツを見て、たとえば、すべてのタグをエンティティに変換できます。 したがって、タグ ページはこれらの新しいページになります。 またはワールド オブ データのリンクからデータを取得できるので、ウィキペディアまたはその他の外部ソース。 または、統合サービスを追加し始める特定の実装では、言語モデルを使用して生成することもできます。 コンテンツ制作のスケールアップを検討するには、さまざまな方法があります。

ウィジェットについても話しました。 これらのウィジェットとは正確には何で、どのように役立つのでしょうか?


私たちが取り組んでいた記事の前の例に戻りましょう。 次に、ウィジェットの動作を確認できます。 ここにいます。 このコンテンツに関する情報を表すナレッジ グラフを記事内に構築しています。 ここでわかるように、ビデオも追加しました。ウォーリーはエディターに埋め込まれたビデオを検出し、すでに YouTube からメタデータを自動的に取得しています。 これが私の動画であろうと、他の誰かの動画であろうと、記事にバインドされた動画オブジェクト マークアップとして表示され、説明、動画の名前、および WordLift テストによって作成されたすべてのメタデータをパーソナライズできます。 しかし、ウィジェットを見てみましょう。 これを行うと、ブロックを追加できます。たとえば、ファセット検索ウィジェットを追加できます。これは、意味的に関連するものを接続するために World of が提供するウィジェットの 1 つです。 これを見てみましょう。 ここでは、スタイルを設定する必要がありますが、World of this はもちろん、これはデモ サイトであるため、用語の最適な関連付けとは限りません。 しかし、ここで、World of this は、関連するコンテンツをフィルター処理するためにエンティティを使用する Google 画像検索と同様のインターフェイスを提供しています。

これ。


記事。 次に、このコンテンツは自分のサイトからのものです。 通常、これらを追加するだけで、1 セッションあたりのページ ビューが 30% 増加します。もちろん、コンテンツは意味的に関連しているためです。 ユーザーは、エンティティのネットワークを微調整することで、リストをフィルター処理できます。 これは、トラフィックを増やし、読者に価値を提供できるもう 1 つの方法であることを証明しています。

誰かが記事を読んでいるときに、関連する記事が表示されると、ユーザー エクスペリエンスも向上します。


関連記事。 通常、ウィジェットを配置するときは、2 つのメトリックを確認します。 ウィジェットを追加したページのセッションあたりのページ数の増加を調べます。次に、もちろん、ページで費やされた平均時間を調べます。これは劇的に増加し、おそらく 40 % または 60 % も増加します。ある場合には。 テンプレート レベルでこのウィジェットを追加できるため、これらのメトリクスの再生はスケーラブルです。すべてのページは、アーカイブからでも恩恵を受けることができます。 セマンティック SEO と、それが生成できるトラフィックの量を見ると、通常、セマンティック アノテーションだけで 6.8 など、独自のボキャブラリを作成し始めると 30 % になります。 もちろん、もちろん、コンテンツの量とコンテンツを公開する能力に応じて、60%、500% まで上げることができます。

わかった。 物事が南対北になったケースを見たことがありますか? 何か…誰かに提案した場合、注意しなければならないこと、してはいけないことはありますか?


構造化データで無理をしたくないでしょう。 私たちは、子供が理解できるように物事をシンプルに保ちたいと考えています。 これは Google にとっても良い方法ですが、独自の AI にとっても良い方法です。 なぜなら、コンテンツを過剰に構造化し始めたら… もちろん、コンテンツをタイプ別に構造化できるようになったので、すべてのポッドキャストにポッドキャスト エピソードを使用して、たとえばサービスのモックアップを使用できるからです。私のコンサルティングサービスについて説明するページです。 次に、私が現場での存在について話すページにローカルビジネスを使用できるとしましょう。 これらを行うとき、意味のある方法で物事を結び付けておく必要があり、無理をしたくありません. 子どもが理解できることをしたい。 やりすぎると価値以上のノイズになってしまうから。 シンプルで一貫性のあるものを維持したいと考えています。

もちろん。 わかった。 どのように価格を設定しますか? 小規模な Web サイトと大規模な Web サイトでは、価格はどのように異なりますか。


使用中? WordLift、それは SaaS です。 基本的に3つの開始プランで価格設定されています。 プランは、サポートするエンティティのタイプなどに基づいて、プランごとに異なります。 たとえば、作成したすべてのビデオのビデオ サイトマップも自動的に作成するビデオ オブジェクト抽出を使用する場合は、ビジネスを使用する必要があります。 たとえば、ローカル ビジネスを使用する必要があり、2 つ以上のサイトを持っている場合は、専門家を使用する必要があります。 また、サイトが 1 つしかなく、プロセスに参加したい場合は、スターターから始めることができます。 スターターは月額 49 ユーロ、プロは月額 79 ユーロ、ビジネスは月額 199 ユーロです。 ビジネスでは、10 個のキーも取得するため、10 個の異なる Web サイトで Whirl lift を使用することになります。 もちろん、クライアントの大部分は、最初にナレッジ グラフの作成をサポートするためのコンサルタント会社にも参加することを要求します。 月額 €1000 から始まり、その後は上がるパッケージがあります。 世界は、単一のブロガー サイトまたは Airbnb や Orkney のような Web サイトで実行できるものであると想像する必要があります。
これは、1 つのブログから大規模な e コマースまで拡張できるインフラストラクチャです。 私たちは幸運にも、ウェブサイトで数億ユーロを稼ぐ大企業と平均的なブロガーと仕事をすることができました. インフラは。

同じ。 あなたの事業計画はどうでもいいです... 使用できるエンティティの数に基づいて価格を比較検討しているだけですが、Web サイトのページ数やトラフィックはそれほど重要ではありません。


より多くのトラフィックを作成したいので、トラフィックを見ません。 それは加熱であり、モデルで逆方向に働きます。 たとえば e コマースを検討する場合は特に、ページ数に注意する必要があります。 私たちが協力してきた e コマース企業の 1 つは、カタログに 700,000 を超える製品があり、700,000 製品の製品ナレッジ グラフを作成しています。 大量のデータを意味します。 WordLift は、ナレッジ グラフ内のデータをホストします。 公開されているエンティティの数によって価格を設定する必要があります。 しかし、これは3つの計画の外で起こります.

我々は持っています。 あなたはコンサルティングサービスと言いました。 さて、SaaS とサービスを組み合わせて、その組み合わせはどのように進んでいますか? 彼らは何ですか?


今後の計画。

SaaS かサービスか、それとも… 2 つの間の適切なバランスを把握していますか?


うん。 これは非常に賢明な質問です。なぜなら、バランスが成功の鍵だからです。 私たちは SaaS であり、私たちの目標は、組織が構造化データを取得して最も興味深い方法で使用できるようにするだけでなく、これらの AI インフラストラクチャを作成できるようにする、これらの評判が高くスケーラブルな SEO 戦術を作成するために、できるだけ多くのナレッジ グラフをホストすることです。その上に、ある日は製品説明の作成に使用でき、別の日は最適なコンテンツの推奨に使用できます。 これらの高度なユースケースに対応するには、プラットフォームの開発を続ける必要があります。 高度なユース ケースに関係するすべてのことは、プロフェッショナル サービスを通じて行われます。 しかし、私たちが活用しているプラ​​ットフォームは同じです。 49 のスターターを提供した同じプラットフォームは、非常に構造化されたデータを担当する同じプラットフォームです。

大規模なウェブサイト。 専門的なサービスについて話すとき、会社または組織のチームを訓練しますか、それとも実際に彼らのためにそれを行っているのはあなたの従業員ですか?


いいえ、私たちは他の人を訓練することに熱心です。 この物体が自力で動く必要があります。 反対側の編集チームや SEO チームをトレーニングするだけでなく、世界中の専門の SEO エージェンシーをトレーニングして、私たちのためにそれを進めています。テクノロジーに集中し続ける必要があるため、チームを小さく保ちます。 より多くのユースケースを可能にしたい。 現在、たとえば e コマースでのニューラル検索の有効化に取り組んでいます。これは、Google で使用されている製品ナレッジ グラフ内に豊富なメタデータがあることに気付いたからです。 しかし、このメタデータはオンサイト検索に効果的に使用できます。 私たちはすべてのクライアントにより良いオンサイト検索エクスペリエンスを提供したいと考えており、このテクノロジーを導入する必要があり、それを人々に提供する必要があります。つまり、それを利用する専門家のネットワークが必要です。前方。

わたしたちのため。 右。 サイト検索はまだほとんど壊れていると思います。


サイト内検索ではまだ未解決の問題です。 しかし実際には、これは技術的な問題ではなく、コンテンツの構造化の問題です。 問題は、既にお持ちの Algolia やエラスティック サーチの能力が十分でないことではありません。 全くない。 問題は、このデータのキュレーションが私たちが思っているほど正確ではないことです. ただし、SEO では、Google のために行っているため、すでにこの作業を行っています。 オンサイト検索を活用しませんか?

うん。 たとえば、e コマース サイトを運営していてボールを持っているが、色による分類がない場合、ニューラル ネットワークを介して実際に色を見つけたり、新しいページを作成したり、少なくとも検索ユーザーが理解できるように、50 種類の異なる色を表示する赤いボールと単なるボールが必要です。 素晴らしいユースケースだと思います。


それがまさに私たちがやっていることです。 電子商取引のための可能な限り最高のニューラル検索を作成するために、GenII のチームと積極的に協力しています。 この場合、私たちがこの分野で何をしているかを簡単にプレビューすることもできます。なぜなら、World of it は SEO を大規模に自動化するためのテクノロジー プラットフォームだからです。 内部検索の作業は、このプロセスの一部です。 このようなものが得られると言えば、マルチモデル検索も実行でき、画像を利用してクエリを実行できます。 あなたはあれが見えますか? ここにサングラスを追加します。 切り抜きを実行してから、ここをクリックして、この画像をクエリの一部として使用します。クエリが機能し、このタイプに関連する結果を返すのに役立つことを願っています。

製品の。


それは大丈夫でしょう。 これは真のマルチモデル検索です。つまり、もちろん、先ほど見たようなビジュアル クエリをテキストと組み合わせて、これをピンク色にしたい、またはこれを黒色にしたいと言うことができます。 ナレッジ グラフの構造化データを .

データの索引付け。 良い。 わかった。 ワード レベルを実装する必要がある場合、WordPress のユーザーである必要がありますか、それともマルチ プラットフォームに移行する必要がありますか?


うん。 私たちはマルチプラットフォーム化を進めており、現時点では、製品データから始めて製品データに到達し、構造化されたデータであるメタデータをページ上に取り込むため、WordPress 以外の e コマース サイトでかなり強いことは間違いありません。 WordPress で実行されていないエディトリアル コンテンツの処理速度は遅くなります。 ただし、CMS がプロプライエタリである大規模な実装がいくつかあり、統合を行うために使用できる一連の API があります。 私たちは e コマースのために WordPress の外で働いています。 とても簡単です。 eコマース以外。

統合が必要です。 いいですね。 Druppleも素晴らしい追加になるはずだと思います。 多くの大きな Web サイトが Drupal で構築されています。


さすが、ドリップル。 これは間違いなく、私たちが最も多く取り組んできた CMS の 1 つです。 確かに、WordLift の統合を開始することは興味深いでしょう。

その中に。 良い。 アンドレア、それは素晴らしい。 WordLift で行っていることは驚くべきことです。 できるだけ多くの人、聴衆、そして私たちが話すより多くの人々にそれを宣伝したいと思います. 会社を 2 回売却し、WordLift に取り組んでいます。 あなたの人生の目標は何ですか? 人生で多くの幸せをもたらすものは何ですか? あなたを満足させるものは何ですか?


あなたの人生? 私が学んだことの 1 つは、素晴らしいチームを作ることでとても幸せになるということです。 私たちが現在行っているように、データのウェブを構築するというまったく新しい何かを発見するやる気のある専門家を集めることができたとき、私は満足しています. それは一つのことです。 もちろん、もう1つのことは、私の心は将来何が起こるかという観点から考えているということです. 私にとっては、未来を可能にするためにどのようなテクノロジーを構築する必要があるかが常に重要です。 将来、あなたのウェブサイトはチャット ボットになるでしょう。私は、企業がチャット ボットやニューラル検索などを簡単に作成できるようにするために必要なテクノロジーを構築したいと考えています。 そこにとどまり、人々が必要とするツールを構築することは、私を幸せにするものでもあります.

おそらく、WordLift で多くの進化が見られます。


多分製品発売サイト。 です。 ナレッジ グラフは AI 戦略の構成要素であり、すべての組織が AI 戦略を持つ必要があることがわかります。 SEOにとって重要です。 私たちの視点は SEO のままですが、SEO はますます全体論的になり、ユーザー エクスペリエンスのさまざまな側面をカバーするようになると考えています。

素晴らしい。 絶対に素晴らしい作品です。 アンドリュー、起きてるなら連射しようぜ。


それのための。

もちろん。 素晴らしい。 あなた自身について説明できますか?


三つの言葉? イタリアン、テクノロジー中毒、未来。

思考の。 わかった。 あなたが成し遂げたことで、最も誇りに思っていることは何ですか?


建物。

ワードリフト。 わかりました。 現在の仕事で好きな部分は何ですか?


素晴らしいチームの構築。 わかりました、すごい。 そして、クライアントとの仕事。 私はクライアントから多くのことを学び、世界中から素晴らしいクライアントを抱えているため、クライアントとの仕事は非常に重要です。 私たちが毎日学ぶことのおかげで、私はとても感謝しています。

すばらしい。 あなたがパラレル ユニバースにいて、ワード リフトやマーケティングをしていないとしたら、パラレル ユニバースで他に何に取り組んだり、何をしていると思いますか?


パラレルユニバースでは、瞑想するのが大好きです。 私は今、マインドフルな状態でより多くの時間を過ごすでしょう。 コードを書くこともあれば、クライアントとクレイジーなことをすることもあります。 マインドフルネスでしょう。

そこにいる。 素晴らしい。 素晴らしい。 アンドレアさん、素晴らしいインタビューで、あなたと話すのが大好きです。 あなたの人生の旅についてすべてを理解するのは素晴らしいことでした。 ユーザーが私と同じようにこれを楽しんでくれることを願っています。 時間を割いていただきありがとうございます。


ありがとう。