- Dit onderwerp is leeg.
-
Berichten
-
-
Google hamert al jaren op het feit dat we goede en relevante content moeten schrijven.
Zou LDA – Topic Modeling & Analysis ons weer een stap dichter bij de algoritmes van google brengen ?
-
Interessant!
Ik moet bekennen nog niet goed te begrijpen wat LDA nu exact inhoudt. Heb ook wat gespeeld met seomoz’s Topics tool (http://www.seomoz.org/labs/lda), hetgeen met ook niet veel verder brengt:
Op de query “SEO” heeft de homepage van de SEOguru-site een relevantie van 3%. Op het woord “kralen” 98%, terwijl dit woord niet voorkomt. Huh?
Ik las ook een relativerend artikel op:
Google Rankings and LDA | Algorithm Matters | Search Engines . Daarin kunnen we lezen dat er waarschijnlijk meerdere technieken worden gecombineerd om de content te kunnen interpreteren. Genoemd worden, naast LDA: LSI, Phrase Based en HTMM.Maar ik zou desalnietemin graag beter willen begrijpen wat LDA nu precies berekent.
-
De wiskunde achter de methode gaat me wat te ver, maar ongeveer snap ik wel wat de methode inhoudt. LDA gaat er van uit dat een document bestaat uit een mix van verschillende onderwerpen. Niet elk onderwerp is even sterk vertegenwoordigd in het document. Elk onderwerp heeft een bepaald gewicht in het document. Het gewicht van het hoofdonderwerp is het groots en die van subonderwerpen wat kleiner.
Elk onderwerp op zijn beurt bestaat uit een mix van verschillende woorden. Die mix is niet geheel toevallig. De woorden die bij een bepaald onderwerp horen (een vocabulaire) volgen een kansberekening. In een onderwerp over tweedehands auto’s is de kans dat het woord ‘bovag’ of ‘garantie’ voorkomt, bijvoorbeeld groter dan de kans dat deze woorden voorkomen in een recept van een gerecht.
LDA schat met behulp van wiskundige formules de gewichten van de onderwerpen in een document en de kansverdeling van woorden die bij het onderwerp horen. De onderwerpen zelf zijn ‘latent’ aanwezig. Je krijgt een lijstje met woorden die bij elkaar horen met een kansverdeling. Daaruit moet je zelf afleiden welk onderwerp deze woorden beschrijven.
Zoekmachines kunnen met methoden als LDA beter inschatten over welke onderwerpen een pagina gaat. Het totale woordgebruik in de pagina telt daarbij mee. Zoekwoorddichtheid is niet meer belangrijk. Je moet meerdere woorden uit het vocabulaire in je pagina hebben en ook nog zoveel mogelijk in de juiste verdeling.
-
An sich is het gewoon nog een algoritme dat ze gebruiken. Al deze algoritmes worden gebruikt om de ‘natuurlijkheid’ en ‘leesbaarheid’ en ‘context’ van je teksten te bepalen. Als je dus niet focust op keyword density, maar daadwerkelijk een informatieve tekst neerzet, dan kom je al een heel eind en eerlijk gezegd vind ik dat een stuk belangrijker als een hoop keywords er bij instoppen omdat een halve tool dat zegt (het is niet dezelfde dataset als Google heeft, dus komt het niet overeen, überhaupt is de ‘correlatie’ redelijk uhm, schimmig, te noemen).
-
Hey, leuke nieuwe informatie voor mij in elk geval. Klinkt allemaal logisch maar ik ga vanavond wat meer er over lezen. Bedankt voor de ‘heads-up’.
-
-
De database die gebruikt wordt voor die tool is Engels dus heeft het geen nut om te kijken wat de relevantie van een Nederlandstalige site is.
Leuk om de discussie tussen Danny Sullivan en randfish te lezen. De heer Sullivan heeft een duidelijk punt: richt je niet te veel op de LDA maar schrijf gewoon goede, natuurlijke content en besteed meer tijd aan de basisprincipes van seo (links bvb !) -
Dat adviseer ik klanten ook altijd te doen: richt je nou niet helemaal op die zoekmachines. Er zijn meer manieren om bezoekers binnen te krijgen en om je resulaat te verbeteren. Als je alleen op de zoekmachines gaat letten ben je in mijn ogen te beperkt bezig.
Bovendien loop je het risico dat je te ver door schiet waardoor je jezelf tegen gaat werken of dat je toch minder gaat scoren als Google de algoritmes bijwerkt.
-
En deze ook interessant, in dit verband: SEOmoz | Discussing LDA and SEO – Whiteboard Friday
-
Je moet ingelogd zijn om een antwoord op dit onderwerp te kunnen geven.