Subtopics là thuật toán phân phối chủ đề phụ của Google (chủ đề con) trong từ khóa ngắn ngữ nghĩa rộng.
Mục đích: Khi người dùng tìm kiếm một từ khóa chung chung, thuật toán này giúp Google trả về kết quả đa dạng hơn, là các nội dung liên quan, nhằm đáp ứng tốt hơn ý định tìm kiếm của từng người dùng.
Tưởng tượng thế này cho dễ: Nếu bạn tìm kiếm "chuột" thì đây là ngữ nghĩa rất rộng, không rõ bạn tìm chuột máy tính hay chuột thật, và cũng không rõ bạn tìm cái gì về chuột.
Nên Google sẽ phân phối: Chuột máy tính, chuột hamster, cách chọn mua chuột gaming, thành công trong nuôi chuột thịt...
Vậy là người dùng không cần phải tìm kiếm lại nhiều lần mà sẽ click ngay vào thứ họ cần.
Vậy ở hình dưới đây, bạn thấy 3 top đầu có 3 chủ đề khác nhau cho chủ đề chính là "nội soi đại tràng".
Đây cũng là một lưu ý để bạn đánh các từ khóa ngắn, ngữ nghĩa rộng. Tuy nhiên, sẽ xảy ra hai vấn đề:
1. Lên top các bài phụ mà bạn không mong muốn, các bạn hay nhầm lẫn với ăn thịt từ khóa (keyword cannibalization).
Không phải nhé, Google chỉ lấy chủ đề tốt nhất của bạn gợi ý cho người dùng thôi. Bạn xóa chủ đề phụ đó đi thì bạn cũng bay màu top luôn.
Cách để bạn lên top đúng bài mong muốn là làm cho bài đó mạnh nhất so với các bài trùng chủ đề trên internet. Đó mới là đối thủ của bạn chứ không phải đi xử lý cái bài lên top sai ý định kia - bài đó tốt nên mới được lên.
2. Đừng bịa chủ đề mà người dùng không quan tâm.
Chủ đề phụ được gợi ý ở đây cũng là những gì mà Google đã thu thập thống kê được, từ những phiên search của người dùng.
Ví dụ: Người dùng search "nội soi đại tràng" sau đó lại search tiếp "quy trình nội soi đại tràng"
Hành vi này được lặp lại nhiều, khiến Google phải gợi ý luôn chủ đề "quy trình" lên top kết quả đầu tiên để người dùng không phải search nhiều lần.
Nghĩa là bạn cần bám sát chủ đề theo thống kê từ khóa nhé. Đừng bịa bừa bừa ra vì không ai quan tâm thì Google cũng không thấy nó cần thiết phải đưa lên gợi ý.
__________________
Phần trên thì dễ hiểu, phần này thì cho bạn nào thích kỹ thuật nhức não phức tạp hóa:
Subtopics không phải là một thuật toán riêng biệt, mà là kết quả của việc các thuật toán hiểu sâu ngữ cảnh (như MUM/BERT) hoạt động trên các truy vấn rộng.
Nó phản ánh tất cả các khía cạnh chủ đạo của ý định tìm kiếm (Search Intent) có tiềm năng cần thiết của người dùng đối với truy vấn rộng đó. Google đang cố gắng đoán trước và bao phủ mọi possible search intent cho từ khóa rộng.
Giúp kết nối subtopics với search Intent - khái niệm quan trọng nhất trong SEO hiện đại (mình có thể chia SEO thời trước là thời cày cuốc link, với SEO hiện đại là thời của đọc hiểu ngữ nghĩa sâu).
Việc này giúp Google giải quyết vấn đề "nhấp chuột và quay lại" (pogo-sticking) trong truy vấn rộng.
Cần phân biệt rõ:
1. Subtopics (tốt) là Google chọn bài tốt nhất và phù hợp nhất trên web cho một chủ đề chưa rõ ý định tìm kiếm.
2. Keyword cannibalization (tệ): Web có nhiều bài của bạn cạnh tranh cho cùng một ý định tìm kiếm.
Trong trường hợp Subtopics, bài viết lên top là do nó phù hợp nhất với một ý định cụ thể (ví dụ: "quy trình nội soi"). Nếu xóa đi, bạn mất khả năng đáp ứng ý định đó. Bạn nên nhấn mạnh đây là phân bổ chủ đề chứ không phải là lỗi ăn thịt từ khóa.
Google không chỉ đếm mà còn phân tích luồng truy vấn (query flow) và sự hài lòng sau khi nhấp chuột. Bạn cần nghiên cứu các truy vấn tiếp theo (next query) để tìm ra các subtopics mà người dùng đang thực sự cần giải quyết.
Đơn giản dễ hiểu: Sau khi tìm "nội soi đại tràng" người ta tìm tiếp "quy trình, nơi khám, nơi mổ, bảng giá, bác sĩ..."
Tóm lại hãy phân tích hành vi người dùng và mô hình cụm chủ đề mà nhiều người nói mãi trên Nghiện SEO rồi.
_____________________________
Trên chưa đủ nhức đầu thì lại thêm tí nữa:
Vai trò của BERT/MUM trong việc xác định Subtopics.
BERT
Thằng này là thuật toán khá lâu đời, giúp Google hiểu ngữ cảnh của từ trong câu. Nhưng vẫn hơi thô vì dựa vào các dòng nội dung xung quanh chứ không hẳn ngữ nghĩa sâu.
Trước khi có BERT, Google khó phân biệt ý nghĩa của từ khóa rộng. BERT giúp Google hiểu truy vấn cụ thể hơn, ngay cả khi nó chỉ là một từ khóa ngắn. Ví dụ, nó có thể phân biệt ý định tìm kiếm "chuột máy tính" so với "chuột động vật" dựa trên các từ xung quanh hoặc lịch sử tìm kiếm.
MUM
Thằng này được giới thiệu ở Google IO 2018, nó là đột phá của Google trong đọc hiểu mọi thứ: Đa tác vụ, đa phương tiện, và đa ngôn ngữ, có khả năng tổng hợp kiến thức từ nhiều nguồn để trả lời các truy vấn phức tạp.
MUM chính là công nghệ đưa Subtopics lên một tầm cao mới. Nó không chỉ hiểu người dùng đang tìm kiếm gì, mà còn hiểu người dùng có thể tìm kiếm gì tiếp theo. Chính khả năng này cho phép Google đoán trước và hiển thị các chủ đề phụ đa dạng.
Khi bạn search "Nội soi đại tràng", Google biết có ít nhất 3-5 ý định chính (quy trình, giá, chuẩn bị, bệnh lý liên quan) và dùng subtopics để hiển thị nội dung tốt nhất cho tất cả các ý định đó trên cùng một trang.
Ở đây có một nguyên tắc E-E-A-T trong cấu trúc nội dung là đảm bảo kết quả không chỉ liên quan mà còn phải toàn diện trên toàn bộ web, bao phủ đầy đủ các khía cạnh.
Nguồn: Nguyễn Cao Khánh