DANH MỤC DỊCH VỤ

Làm thế nào tôi tìm thấy cơ hội liên kết nội bộ với Vector Embeddings

Ngày 10/11/2025 - 11:11

Tôi cảm thấy choáng ngợp khi lần đầu đọc bài viết của Mike King về nhúng vector . Các khái niệm có vẻ phức tạp, và việc triển khai chúng cho SEO khá khó khăn. Nhưng với các tính năng mới của Screaming Frog và hướng dẫn tuyệt vời của Gus Pelogia , tôi thấy tiềm năng cải thiện việc xây dựng liên kết nội bộ bằng phương pháp này.

Mục lục

Dựa trên hai nguồn tài nguyên trên, tôi quyết định tạo một hướng dẫn chi tiết, từng bước để giúp quá trình này dễ tiếp cận hơn, ngay cả với những người không quen với Python hoặc nhúng vector.

Trong bài viết này, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng nhúng vector để xác định các cơ hội liên kết nội bộ ở quy mô lớn để bạn có thể tự tin áp dụng các kỹ thuật này vào chiến lược SEO của mình.

Những gì bạn cần để bắt đầu

Để thực hiện quá trình này, tôi đã sử dụng những cách sau:

Con ếch la hét
Khóa API OpenAI
Google Trang tính hoặc Excel

Cuối cùng, tôi đã có một bảng tính toàn diện bao gồm:

Mọi URL quan trọng từ trang web của tôi được liệt kê trong cột A (URL mục tiêu)
URL của mọi trang liên kết đến URL mục tiêu (không bao gồm điều hướng)
URL đến 5 trang có liên quan chặt chẽ nhất dựa trên độ tương đồng cosin
Cơ hội khi một hoặc nhiều trong số 5 URL đó không liên kết đến URL mục tiêu

Bước 1: Nhận khóa API OpenAI

Tôi bắt đầu bằng cách truy cập trang web OpenAI , nhấp vào nút để tạo khóa bí mật mới và sao chép khóa API đó để sử dụng trong Screaming Frog.

Bước 2: Thiết lập và chạy Screaming Frog

Để thuận tiện, tôi đã lưu cấu hình tùy chỉnh của Screaming Frog. Tải xuống tại đây . Trong Screaming Frog, hãy mở tệp cấu hình tùy chỉnh bằng cách: Vào Tệp > Mở và chọn tệp .seospider bạn muốn tải. Đây là video giải thích .

Sau khi tải tệp cấu hình, tôi mở tab API, chọn OpenAI và dán khóa API của mình vào.

Lưu ý : Tính năng Truy cập API ở trên sẽ kéo các nội dung nhúng vào báo cáo API. Tuy nhiên, tập lệnh bên dưới yêu cầu tệp nhỏ hơn nhiều được tạo bởi hàm JavaScript Tùy chỉnh.

Tiếp theo, tôi mở Screaming Frog và làm theo các bước sau:

Điều hướng đến Cấu hình > Tùy chỉnh > JavaScript tùy chỉnh.

Nhấp vào “Thêm từ Thư viện” và chọn “(ChatGPT) Trích xuất nhúng từ nội dung trang”. Thao tác này cho phép Screaming Frog trích xuất dữ liệu cần thiết để kiểm tra liên kết nội bộ.

Tôi đã chỉnh sửa mã JavaScript tùy chỉnh để bao gồm Khóa API OpenAI của mình. Sau đó, tôi dán Khóa API đã tạo ở Bước 1 vào phần mã tương ứng. LƯU Ý : Bạn sẽ phải thực hiện việc này ngay cả khi sử dụng cấu hình tùy chỉnh được liên kết ở trên.

Tôi đã chạy thử nghiệm nhanh trên một URL từ trang web mục tiêu của mình. Khi thấy các con số xuất hiện trong tab "Trích xuất tùy chỉnh", tôi biết rằng thiết lập đã hoạt động chính xác.

Bước 3: Xuất nhúng vector và tất cả các liên kết nội bộ

Xuất tất cả các liên kết nội bộ từ Screaming Frog

Tôi đã lưu lại bản thu thập thông tin sau khi hoàn tất.
Tôi đã xuất dữ liệu "All Inlinks" từ Screaming Frog. Tệp này chứa mọi liên kết nội bộ trên trang web và có thể khá lớn. Ví dụ: tệp all_inlinks.csv của tôi có dung lượng khoảng 52 MB và đại diện cho 1.428 URL.

- Xuất nhúng vector từ Screaming Frog

Tôi đã xuất kết quả Javascript tùy chỉnh có chứa các nhúng vector.

Bước 4: Chạy cả hai tệp thông qua Script Dọn dẹp & Định dạng

Tôi đã mở tập lệnh Python tiện lợi này trên Google Collab, do Britney Muller tạo ra và sao chép để sử dụng.

Tôi nhấn nút "Phát"
Cuộn xuống "Chọn tệp"
Đã tải lên tệp CSV đầu tiên của tôi (all_inlinks.csv) và để nó xử lý.
Đã tải lên tệp thứ hai của tôi (custom_javascript_all.csv) khi được nhắc.
Đã chấp nhận thông báo Lưu tệp khi chúng được xử lý xong. Bạn sẽ nhận được phiên bản XLSX và phiên bản CSV.

Lưu ý : Phiên bản gốc của hướng dẫn này dài gấp ba lần, chủ yếu bao gồm định dạng và dọn dẹp dữ liệu. Tập lệnh của Britney tự động hóa TẤT CẢ những việc này, giúp bạn tiết kiệm hàng giờ làm việc tẻ nhạt.

- Xử lý lỗi

Đôi khi, một vấn đề sẽ xuất hiện khiến tập lệnh không hoạt động. Nhưng đừng lo lắng, nhấp vào "Giải thích Lỗi" thường sẽ hướng dẫn bạn cách khắc phục.

Lời giải thích về lỗi đã giúp tôi nhận ra rằng mình cần mở tệp CSV và tìm kiếm các điểm bất thường trong cột Nhúng. Hóa ra có một ô trống.

- Các ví dụ khác về những nguyên nhân có thể gây ra lỗi trong giai đoạn này là:

Các cột bổ sung
Tên tệp không đúng
Tên cột sai

Ví dụ, tôi gặp phải một ô trống trong cột "Nhúng" gây ra lỗi. Tôi chỉ cần xóa hàng đó, xuất lại tệp đã xóa dưới dạng file.csv, làm mới sổ ghi chép Google Colab và thử lại.

Bước 5: Nhập hoặc mở tệp đã lưu

Tôi đã mở một Google Sheet mới và nhập tệp XLSX. Script cũng xuất ra tệp CSV, nhưng tôi thích phiên bản XLSX hơn vì nó giữ nguyên định dạng có điều kiện.

Nếu bạn đang làm việc trên Excel hoặc chương trình bảng tính khác trên máy tính, chỉ cần mở tệp XLSX.

- Xác thực dữ liệu

Tôi đã kiểm tra lại một vài mục nhập theo cách thủ công để đảm bảo mọi thứ đều chính xác. Giờ đây, tôi có một danh sách đầy đủ hiển thị từng URL mục tiêu trong cột A, 5 URL liên quan hàng đầu và liệu các URL đó có liên kết ngược đến URL mục tiêu hay không.

Bước 6: Xây dựng liên kết nội bộ

Bây giờ đến phần cuối cùng và thiết thực nhất — xây dựng các liên kết nội bộ.
Xác định các cơ hội: Tôi sử dụng các ô màu hồng làm chỉ báo về những nơi thiếu liên kết nội bộ. Mỗi ô màu hồng đại diện cho một trang liên quan nhưng không liên kết đến URL mục tiêu, mặc dù đáng lẽ phải như vậy.
Thêm liên kết: Tôi đã đến từng trang liên quan (từ các ô màu hồng) và chỉnh sửa nội dung để bao gồm một liên kết nội bộ có liên quan đến URL mục tiêu. Tôi đảm bảo sử dụng văn bản neo mô tả phù hợp với nội dung trên trang mục tiêu.
Ưu tiên: Tôi bắt đầu với các trang có mức độ ưu tiên cao nhất trước, chẳng hạn như những trang có lưu lượng truy cập cao nhất .

Suy nghĩ kết luận: Tạo cấu trúc liên kết nội bộ gắn kết với nhúng vector

Hãy dành thời gian xây dựng, phân tích và tinh chỉnh cấu trúc liên kết nội bộ của bạn. Hướng dẫn từng bước này đã biến quy trình liên kết nội bộ của tôi thành một chiến lược dựa trên dữ liệu với sức mạnh của nhúng vector. Nỗ lực này sẽ được đền đáp bằng thứ hạng được cải thiện, trải nghiệm người dùng tốt hơn và cuối cùng là lưu lượng truy cập tự nhiên nhiều hơn. Nó cũng cải thiện hiệu suất SEO bằng cách đảm bảo các trang giá trị nhất của bạn được kết nối theo cách mà công cụ tìm kiếm và người dùng của bạn hiểu được.
Sau khi chạy quy trình này trên trang web của khách hàng, tôi đã rất ngạc nhiên. Tôi nghĩ rằng chúng tôi đã làm rất tốt việc liên kết nội bộ, nhưng có hàng trăm cơ hội mà chúng tôi đã bỏ lỡ. Và tôi không chỉ muốn nói đến việc từ khóa chúng tôi muốn liên kết xuất hiện trên trang. Tôi muốn nói đến các cơ hội liên kết các trang mà công cụ tìm kiếm sẽ thấy là có liên quan cao với nhau. Khi làm như vậy, tôi đã có thể phân biệt rõ ràng các khái niệm có liên quan chặt chẽ và cũng khắc phục một số vấn đề tự ăn thịt từ khóa không được chú ý.

Bình luận

Dịch vụ liên quan

Nội dung bài viết