SEO PowerSuite Content Editor — еще одно недорогое программное обеспечение, которое предлагает оптимизацию контента как часть своего пакета. Хотя оно стоит меньше, чем MarketMuse Premium, здесь нет никакой выгоды. В этой статье более подробно рассматриваются причины этого; вот резюме:
- Запатентованный метод моделирования тем MarketMuse превосходит метод SEO PowerSuite Content Editor, предлагая более содержательные предложения по оптимизации контента.
- MarketMuse обеспечивает более широкие возможности оптимизации.
- MarketMuse позволяет проводить Список номеров сотовых телефонов Нидерландов глубокие исследования, в то время как возможности SEO PowerSuite Content Editor носят базовый характер.
- Анализ конкурентного контента MarketMuse мгновенно выявляет пробелы в контенте, от которых страдает конкуренция. Редактор контента SEO PowerSuite имеет грубый подход к конкурентному анализу
- Контент-планы MarketMuse очень подробны и структурированы с общей ссылкой для использования всей вашей командой. Но не так с SEO PowerSuite SEO Content Editor.
- MarketMuse предлагает персонализированные метрики контента. SEO PowerSuite Content Editor — нет.
- MarketMuse отслеживает ваш контент-инвентарь, анализируя ваш контент и сайт для лучшей контент-стратегии и планирования. SEO PowerSuite Content Editor не может.
Прежде чем начать, я должен упомянуть, что SEO PowerSuite также известен как Link Assistant. Хотя они управляют отдельными сайтами, они отображают логотипы друг друга и ссылаются друг на друга.
Запутанно, я знаю. Поэтому в этой статье я называю редактор контента только SEO PowerSuite Content Editor.
Тематическое моделирование
Сначала мы рассмотрим тематическое моделирование, поскольку оно имеет решающее значение для предоставления релевантных и содержательных предложений. Превосходная тематическая модель обеспечивает лучшие предложения по контенту для более успешной оптимизации контента. Прочитайте Тематическое моделирование для SEO с пояснениями для получения более подробной информации о том, как это работает.
Как MarketMuse создает тематическую модель
MarketMuse использует запатентованную систему и метод семантического анализа ключевых слов, который представляет собой комбинацию:
- Байесовские статистические методы (набор алгоритмов, которые измеряют, например, совместное появление). Наши методы в целом основаны на методе латентного распределения Дирихле, который был изобретен в 2003 году и существенно отличается от латентного семантического индексирования 80-х и TF-IDF (который использует SEO PowerSuite) 70-х.
- Обработка естественного языка, которая измеряет, например, взаимосвязи между понятиями в английском языке и их специфику.
- Графический анализ, который Насколько актуально создавать сайты на PHP в 2021 году? рассматривает контент как совокупность ребер и вершин в одном документе и в коллекции документов.
- Глубокое обучение – нейронные сети, которые стремятся изучать и понимать документы подобно тому, как их обрабатывает человеческий мозг.
Более подробную информацию можно найти в статье « Как MarketMuse определяет темы, которые делают страницу более полной» .
Возможно, лучший способ понять, как MarketMuse создает тематическую модель, — это рассмотреть пример. Давайте рассмотрим фокусную тему «как приготовить кофе».
MarketMuse представляет список из 50 семантически связанных тем, отсортированных в порядке убывания релевантности. Каждый элемент в списке показывает количество вариантов (щелчок по номеру открывает соответствующий список) и предлагаемое Номер телефона в Литве распределение (как часто следует упоминать тему). Предлагаемое распределение основано на том, как часто эксперты упоминают тему при обсуждении фокусной темы, в данном случае «как приготовить кофе».
Обратите внимание на длину фразы связанных тем. Это не просто темы из одного слова (униграммы). Вместо этого вы увидите несколько тем из двух, трех и четырех слов (биграммы, триграммы и тетраграммы). Это отражение способности модели понимать присущую сложность тематического анализа.
Как редактор контента SEO PowerSuite создает свою тематическую модель
SEO PowerSuite Content Editor использует Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) для своей модели контента. Использование только одного алгоритма для моделирования темы показывает отсутствие понимания тонкостей человеческого языка. Для получения более подробной информации см. Почему TF-IDF не решает вашу проблему с контентом . Эта страница часто задаваемых вопросов TF-IDF содержит дополнительную информацию.
Давайте рассмотрим ту же тему — «Как приготовить кофе», — и посмотрим, что сгенерировала их модель.
Обратите внимание на несколько проблем, из-за которых страдает их производительность.
- Темы в основном представляют собой униграммы из-за их весьма элементарного анализа.
- Перечисленные темы, такие как «контакты», «конфиденциальность» и «подписка», указывают на то, что им сложно извлекать чистый контент из анализируемых страниц.