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语义搜索是一个请求——它能够使谷歌搜索算法像人类一样去审视这个世界，所以它会促使谷歌继续提升自己的能力，使自己能够按照人类给出的可信度和权威性对作者进行评估和排名。

目录

谷歌的 Hummingbird /蜂鸟

什么是Hummingbird 搜索呢？

Hummingbird 原理

语义检索与关系链接和文本内容有关

语义检索和SEO

实体和语义搜索

实体是能够独立存在的东西。

在Google中怎样创建一个实体呢？

在Google中创建一个Lattepanda的实体流程图：

语义搜索主要是创建这一身份

结构化数据

关于作者

对于语义检索的定义大家有很多疑惑：

1. 语义正式的定义通常与语言学相关

2. “结构化数据”带来的误解造成的

事实上，语义检索和上面这2者都没有太多关系，与以下四个要素息息相关：

• 容量：处理大量数据并从中提取独特含义的能力。

• 速度：关键数据获取的速度以及分析和处理数量的速度多块。

• 多样性也是必须的，因为必须要处理多种类型的数据，如视频、音频和文本。

• 精确性：需要验证被处理数据的准确性。

谷歌的 Hummingbird /蜂鸟

2013年8月30号，谷歌悄悄地推出了Hummingbird ，正式引入了语义搜索。

什么是Hummingbird 搜索呢？

想一想语音搜索的出现就知道答案了。

我们 ：使用语音搜索时，一般使用的是句子，而不是关键词。

谷歌： 想要返回有意义的答案，必须能够理解我们的搜索查询；

为了更好的处理语音搜索的信息，谷歌需要弄清楚搜索者的意图，而这就要求它理解上下文语境。

和今天的AI Chat 完全一样。

早在Hummingbird 推出之前，已经将用于语音搜索技术，运用到目前熟知的文本搜索中了。

Hummingbird 原理

首先，Hummingbird 是以整个搜索内容为搜索对象，不仅仅是关键词，而是搜索查询中的每一个词；

其次，它也将搜索者考虑在内，突然间，搜索历史、搜索模式等成为影响搜索结果的重要变量，关系到能否在正确的时间将合适的搜索结果发送到恰当的搜索者中；

最后，这种算法也影响着搜索引擎自身的运行。

设备、时间、地点都是影响搜索结果的重要参数。

语义检索与关系链接和文本内容有关

为了“在正确的时间为正确的人检索出正确的结果”，语义检索需要知道搜索查询对搜搜索者的重要性，清楚查询的重要性与它在索引中已经保存的数据和当前索引的数据有关。

网络中的每一项数据都会被爬行、索引并进行对照评估，然后根据某一项特定的搜索查询进行权衡。这一方法的最终结果是，过去每个人都热衷追求的第一页现在已经基本消失了。

语义检索和SEO

一些基本的SEO因素在检索方面仍然发挥着作用。链接很重要，关键词也很重要，网站内容也仍需创建。然而随着变量越来越多，每个变量身上所肩负的重要性都有所下降。这就使得我们很难对SEO的某个具体方面进行集中、重点优化，而忽略掉其他方面，期望着自己做好手头这点就够了。

总而言之，你可以通过一些捷径让原本“不好的”一些因素变成“好的”，获得自己想要的搜索排名位置，并期望最终的结果将不会有风险，现在，情况改变了。谷歌现在必须检索出高质量、高信誉度的结果，谷歌必须对其检索的内容有较高的信心。精确度，这因素变得非常关键。

这需要网站去优化：设计、内容、网站结构、关键词、流量、社交网络、足迹、链接、评论；

这些都非常关键。需要优化的远远不止这些了。

任何有助于建立网站数据驱动印象，有助于提升网站内容质量的因素都应该考虑在内。

这种趋势的发展与两个方面的因素有关：实体和结构化数据， 这两个因素的语义搜索意思相近。

实体和语义搜索

实体是能够独立存在的东西。

可以是客观存在的，如： Lattepanda/拿铁熊猫 单板机；

也可以是虚构的，如： 网站、电影、书籍；

在Google中怎样创建一个实体呢？

谷歌需要索引与该实体的所有性质、特质、属性以及它们相互之间的关系。像不像面向对象开发。

最终所有的信息都是数据，这也是为什么网络及语义搜索变得越来越透明的原因。

每一个组成部分都和数据本身一样重要，不同数据片段之间的联系也在索引当中。

在Google中创建一个Lattepanda的实体流程图：

graph TD %% ========================= %% Core Entity %% ========================= LP[LattePanda<br/>Entity<br/>(Brand & Product Family)] %% ========================= %% Product Line Entities %% ========================= LP -->|hasProduct| Alpha[LattePanda Alpha] LP -->|hasProduct| Delta[LattePanda Delta] LP -->|hasProduct| Sigma[LattePanda Sigma] %% ========================= %% Category & Type %% ========================= LP -->|isA| SBC[Single-board Computer] SBC -->|subType| x86SBC[x86 SBC] x86SBC -->|runs| Windows[Windows OS] x86SBC -->|runs| Linux[Linux OS] %% ========================= %% Core Attributes %% ========================= LP -->|hasArchitecture| IntelCPU[Intel x86 CPU] LP -->|hasGPU| IntelGPU[Integrated Intel GPU] LP -->|hasInterface| GPIO[GPIO] LP -->|hasInterface| USB[USB] LP -->|hasInterface| HDMI[HDMI] LP -->|hasInterface| Ethernet[Ethernet] %% ========================= %% Derived Characteristics %% ========================= LP -->|characteristic| WinNative[Windows-native SBC] LP -->|characteristic| ArduinoCompat[Arduino-compatible] LP -->|characteristic| DevBoard[Developer-oriented Board] LP -->|characteristic| EduFriendly[Education-friendly Platform] %% ========================= %% Usage Scenarios %% ========================= LP -->|usedFor| Edge[Edge Computing] LP -->|usedFor| Robotics[Robotics Projects] LP -->|usedFor| Education[STEM Education] LP -->|usedFor| Prototyping[Rapid Prototyping] LP -->|usedFor| AIoT[AIoT / Local AI] %% ========================= %% Ecosystem Relations %% ========================= LP -->|compatibleWith| Arduino[Arduino Ecosystem] LP -->|integratesWith| Sensors[Sensors & Modules] LP -->|supports| Makers[Makers & Developers] %% ========================= %% Comparison & Alternatives %% ========================= LP -->|comparedWith| RPi[Raspberry Pi] LP -->|alternativeTo| NUC[Intel NUC] LP -->|alternativeTo| MiniPC[Mini PC] %% ========================= %% Documentation & Evidence %% ========================= LP -->|documentedBy| Docs[Official Documentation] Docs --> Specs[Specs & Reference] Docs --> Tutorials[Tutorials] Docs --> Projects[Community Projects] Docs --> Courses[Courses & Certifications]

你需要有全局战略，为公司建立信誉，提高可搜索度，使其在整个网络中形成良性关联。

需要以一种独特的方式表现自己的公司，那么谷歌和你的潜在客户也无法在茫茫搜索内容中，成功检索出你公司的网站。SEO主要是技术层面的活动，而不是针对品牌识别的活动。

语义搜索主要是创建这一身份

特别是站在企业的角度进行创建，这有利于在谷歌搜索索引中创建实体。

如果是实施整体一惯性的数字营销策略，记住一下三点：

• 信任

• 权威

• 信誉

结构化数据

结构化数据是用于许多标记格式的标签，它能帮助谷歌更好地理解自己正在检索的数据。

结构化数据（关于数据的数据）是提供给搜索引擎而非提供给人的元数据。

谷歌、微软（Bing）和雅虎共同开发了一种通用标记词汇集——Schema.org，是一种独立的、W3C支持的、在全网运用结构化数据的方式

语义检索全部都是与结构化数据有关的，谷歌一直致力于检索全网的非结构化数据，然后以结构化数据的格式置于其索引中。

很多SEO从业人员错误地认为这是提高搜索排名的捷径，结构化数据有助于更好地检索，其富文本展示效果，可以增加CTR，但排名是有其他因素决定的，包括网站内容的质量、价值、独特性，甚至新颖性。

首先是人能够理解、其次是搜索引擎、大语言模型LLM能够理解的方式来执行所有的优化工作。

也就是说，页内的SEO能够帮助读者更好地导航到你的内容，

同时让检索人员看一眼就能明白网站的内容。

关键词、同义词及在内容中使用的实体都应该要做到这一点。

网站中的任何链接以及链接中的锚文本，以及图片的alt、title属性，同样必须做到这一点。

另外，为网站在互联网中建立大量的良性关系链，提升网站和公司的权威性和信任值。

关于作者

我是一名自我探索的技术型S/A/GEO，近9年外贸独立站开发&运维经验。

全平台账号小红书、bilibili 和csdn 同号，微信公众号:Adair 代呆呆,知乎：Adair。

欢迎有同样兴趣的朋友关注我。后续会陆续更新我的AEO探索之旅。

希望我的记录能够给你带来启发。欢迎大家多多和我留言交流~

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