SEO 與 Latent Semantic Analysis (LSA)

(From Amazon)

什麼是Latent Semantic Analysis (LSA)? 什麼是Semantic? 經過LSA的Latent Semantic Indexing (LSI)與目前的Keyword Indexing有何不同? LSA與LSI的趨勢對於搜尋引擎優化有何影響?

首先來解釋一下Semantic(語意),Wikipedia說:

Semantics is the study of meaning. The word “semantics” itself denotes a range of ideas, from the popular to the highly technical. It is often used in ordinary language to denote a problem of understanding that comes down to word selection or connotation.

語意是研究文字的意義, 也就是文字本身之外所代表的內涵

例如有人問: 這次88水災, 你「捐」了沒?

當然不是問你「捐血」了沒, 更不是問你「捐軀」了沒 … 而是問你「捐款」了沒, 也是問你「捐錢」了沒

這個語意的分析, 當然在目前的搜尋引擎是無法判斷的, 但是這個分析將會是未來搜尋引擎的目標

某個字詞有同義詞、類似詞…這個可以很簡單的透過類似WordNet的字典查詢, 去計算其間的semantic similarity, 但是某個字詞在一個文件中到底是跟哪個詞最接近, 就不是簡單的計算可以代表

Wikipedia解釋Latent Semantic Analysis (LSA):

Latent semantic analysis (LSA) is a technique in natural language processing, in particular in vectorial semantics, of analyzing relationships between a set of documents and the terms they contain by producing a set of concepts related to the documents and terms.

Latent Semantic Analysis (LSA, 隱含語意分析)就是以統計的方式去解析某個字詞在文件間的接近程度, 使用LSA來分析而成的索引就LSI(Latent Semantic Indexing)

LSA與LSI的趨勢對於搜尋引擎優化有何影響? 目前尚未有大規模的影響, 但是影響已經逐步會顯示出來, 我們後續再來持續分析LSA對於作弊的SEO會產生什麼影響, 以及關鍵字充塞(Keyword stuffing)如何在LSA下失效 …