양질의 기사는 글을 읽고 쓸 줄 아는 것이 아니라단일 스타일로 디자인 된 고유 한 텍스트는 검색 엔진의 색인 생성에 최적화되어야합니다. 또한 정말 좋은 텍스트는 읽기 쉬워야하며 수신자가 문제의 본질을 쉽게 이해할 수 있어야합니다.
기사를 쓰는 것은 많은 사람들에게 보일지 모르지만위의 모든 요구 사항을 완벽하게 충족시키는 데 5 분이 걸리며 많은 노력이 필요하지 않습니다. 그러나 현실은 대부분의 초보 기자와 카피라이터가 좋은 결과를 얻기 위해 열심히 노력해야한다는 것입니다. 문제의 본질은 심층적 인 의미 분석을 거친 기사 만 품질이라고 부를 수 있다는 것입니다. 이 개념에는 특정 지표 목록의 존재를 허용 가능한 표준과 비교하는 것이 포함됩니다. 지표가 허용 한계를 초과하지 않으면 기사가 성공한 것으로 간주 될 수 있습니다.
첫 번째 지표는 소위 "물"입니다.이 개념에는 기사에서 제기 된 문제 또는 본질의 본질과 거의 관련이 없으며 특수한 의미 론적 부하를 갖지 않는 텍스트 부분이 포함됩니다. 본문에서“물”의 최대 한계는 40 %입니다. 그렇지 않으면 단순히 무의미하고 의미가 없습니다. 그러나 물론 그것 없이는 불가능합니다. 그렇지 않으면 건조하고 복잡한 텍스트를 얻을 위험이 있습니다. 그러나 텍스트에 신뢰성과 과학적 특성을 부여하기 위해 의도적으로 그러한 건조 함을 얻는 카피라이터가 있습니다.
텍스트의 의미 론적 분석에는 다음이 포함됩니다."중지 단어"로 개념. 이 카테고리에는 검색 로봇이 인식하지 못하고 인식하지 못하는 연결, 전치사 및 기타 단어 연결이 포함됩니다. 작업 할 때 "중지 단어"가 필요하다는 점을 고려해야하지만 그 수는 기사 내용의 5 %를 넘지 않아야합니다.
텍스트 구문 분석시 기본 표시기는그의 "메스꺼움." 그러한 기사는 글을 읽고 읽을 수 없으므로 거부해야합니다. 첫 문장에서 실제 독자는 텍스트에 대한 불쾌한 인상을 줄 수 있습니다. 이 지표에는 눈에 띄는 긴장이 포함되어 있습니다. 표준 내에서 텍스트의 "메스꺼움"의 지표는 10 %를 초과해서는 안됩니다.
Для настоящих копирайтеров также важен 키워드의 의미 론적 분석. 그것들은 모든 최적화의 기초이며 기사를 사용한 웹 사이트 홍보에 필요합니다. 현대 검색 엔진에는 이미 특수한 유형의 검색-시맨틱이 있습니다. 검색 창에 특정 단어를 입력 할 때 사용자가 정확히 말하고 싶은 것을 결정하도록 설계된 기술입니다. 시맨틱 검색 시스템의 기본은 바로 단어의 의미입니다.
이 기술은 쿼리에서 단어의 관련성을 결정하고 위치 및 기타 매개 변수를 고려합니다.
작은 예를 생각해보십시오.서비스를 검색하기 위해 스마트 폰에서 검색 엔진을 사용했습니다. 요청의 핵심 인 단어의 의미 분석을 통해 대략적인 위치를 결정하고 수신 된 데이터를 기반으로 적합한 결과를 생성 할 수 있습니다.
시맨틱과 같은 것도 있습니다핵. 여기에는 작업 분석 및 소위 "쿼리 마스크"생성, 즉 프로젝트가 승격 될 구문 목록이 포함됩니다. "조회 마스크"를 작성할 때, 승격 된 기사의 주제와 직접 관련된 주요 단어의 의미 론적 분석을 수행하고 동의어 및 일반적인 문구 목록을 표시해야합니다.
그런 다음 각 개별 "마스크"에 대해중간 및 저주파 요청을 선택해야합니다. 또한 다른 언어의 전문 용어와 차용도 고려해야합니다.이를 통해 가능한 핵심 문구 수를 최대화 할 수 있습니다. 이 경우 단어의 어휘-의미 적 분석이 특히 유용 할 것인데, 단어를 구성 요소로 분류하면 의미가 동일한 어근 또는 유사한 의미를 가진 단어를 검색하는 데 도움이되므로 의미 적 핵심에서도 사용할 수 있습니다.
마지막 단계는 목록에서 너무 드물고 부적절한 요청을 제외하는 것입니다.
