비디오: [메타데이터] ep1. 메타데이터의 정의와 중요성 2024
도서를 효과적으로 판매하고 더 많은 도서를 판매하는 한 가지 방법은 검색 엔진에 대한 도서의 메타 데이터를 최적화하는 것입니다. 메타 데이터의 중요한 구성 요소는 키워드 및 키워드 구문입니다.
올바른 키워드를 사용하면 '도서 발견'에 도움이됩니다. 키워드를 사용하면 잠재 도서 구매자와 검색 대상을 연결할 수 있습니다.
도서 메타 데이터에서 키워드는 무엇이며 어떤 역할을합니까?
키워드 및 키워드 구문은 검색 엔진이 쉽게 찾을 수 있도록하기 위해 책을 설명하는 데 도움이되는 단어입니다.
따라서 관련 키워드를 책의 내용을 설명하는 데 도움이되는 중요한 메타 데이터 "형용사"로 생각하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 검색 엔진과 궁극적으로 독자가 책의 모든 내용을 더 깊이 이해할 수 있습니다.
BISAC (Book Industry Standards and Communications) 주제 코드는 주요 도서 메타 데이터로, 일부 주제의 경우 매우 구체적입니다. 예 :CKB034000 COOKING / Regional & Ethnic / French
- FIC022070 FICTION / Mystery & Detective / Cosy
- 그러나 독자가 구매를 유도 할 수있는 세부 정보가 추가되어 키워드가 들어갑니다. 프랑스 요리 책의 경우 "프랑스 요리"또는 "프랑스 식 요리법"또는 "Julia Child의 서문"이 될 수 있습니다.
아늑한 신비를 위해서 키워드는 "Amish"이거나 Amanda Flower의 Amish Quilt Shop Mystery Series의 "Angela Braddock"과 같은 주인공이 될 수 있습니다. 그녀의 책을 더 많이 찾으십시오.
하지만 요리 책이나 수수께끼보다 덜 대중적이며 BISAC 코드가 더 일반적이어서 키워드와 키워드 구문이 더욱 중요합니다.예를 들어, 닭을 기르는 것에 관한 책을 쓰는 누군가는 다음과 같은 BISAC 코드를 사용하게 될 것입니다 : TEC003020 TECHNOLOGY & ENGINEERING / Agriculture / Animal Husbandry
치킨 모금에 이르기까지 키워드를 사용하고 "닭 사육", "닭 사육", "수탉", "닭 사육장"및 "닭 사료"와 같은 키워드 구문을 사용합니다. 검색 엔진이 더욱 정교 해지면서 키워드를 사용하여 추가 컨텍스트를 제공하고 더 많은 특이성을 제공 할 수 있습니다 . 검색 엔진은 콘텐츠의 두 가지 중요한 값을 모두 결정할 수 있습니다.
검색 관련성
검색 기관
키워드 및 검색 관련성
- 검색 엔진은 관련 키워드 및 키워드 구문을 선택할 수 있습니다. 수색. 그들은 도서 설명 또는 다른 검색 페이지가 법안에 적합한지를보기 위해 다른 상황 별 키워드를 찾습니다.
- 위의 "양육"예제를 사용하려면 : 작성자가 닭고기를 알을 낳는 책을 쓰는 경우 키워드 및 키워드 구문의 목록에는 "캔들링", "계란 상자", "유기농 계란" "및"가격 달걀."검색 엔진은"달걀을 키우는 닭 "을 검색 할뿐만 아니라 검색어와 가장 잘 맞는 말, 즉 쇼 닭을 키우는 책을보기 위해 이러한 관련 키워드를 인식합니다. 쇼 치킨 서적은 다른 "실크", "호우 단"과 같은 구체적인 키워드와 같은 키워드 세트 -
도서 키워드 선택 방법
귀하의 도서 :
1. 독자와 같은 생각하기
적절한 키워드를 선택하는 첫 번째 단계는 독자가 찾고있는 단어와 구를 이해하는 것입니다. 물론 책의 잠재 고객을 알고 이해해야합니다
논픽션의 경우 주제를 상세히 설명하고 가능성이있는 구체적인 내용을 고려하십시오 (위의 "닭 보여주기"참조). 가능한 경우 단어 및 구문 브레인 스톰
소설의 경우 독자의 관심을 끌거나 "판매력"이있는 키워드를 선택하십시오. 잠재적 인 독자를 유치 할 수있는 예는 다음과 같습니다.
캐릭터의 유형 - 까다로운 개, 회복 중독자, 발레리나
설정 또는 위치 - 뉴욕시, 뉴욕시, 고향, 식당
주제 또는 눈에 띄는 요소 - 잃어버린 사랑이 돌려 보내지고, 속박되고, 구속 받음
- 또한 책에 인기있는 주제 또는 현재 베스트셀러가있는 요소가 있으면 "스웨덴의 신비", "신뢰할 수없는 내레이터" "Muhammad Ali."
- 2. 키워드 테스트
- Google은 무료이며 편리한 키워드 도구를 가지고 있습니다. 그러나 SEO를 처음 접하는 사용자는 Google이나 다른 검색 엔진의 검색 창에 키워드와 구문을 연결하여 어떤 결과가 나오는지 볼 수 있습니다.
결과 수 확인 반환 된 주제 인기의 징조입니다. "아 미스 신비 시리즈"에 대한 검색은이 글에서 223,000 개의 결과를, "아미시 신비"에 대해서는 616,000을 반환했습니다. "아미시의 신비"는 더 넓은 그물을 던지면서 "아늑한"및 "시리즈" 그것을 좁히십시오. 더 많은 통찰력을 얻으려면 -
검색 엔진 결과 페이지 (SERP)를 철저히 검토하여 잠재적 인 키워드에 대한 경쟁이 무엇인지 정확하게 보여줍니다. SERP에 올라 오는 것이 책에 적합한 '회사'가 아니라면 - 동일한 잠재 고객에게 말하지 않으면 책의 키워드를 다시 생각하는 것이 가장 좋습니다.
도서의 메타 데이터에서 키워드는 어떻게 사용되고 최적화됩니까?
- 키워드와 키워드 구문의 topline 사용은 도서 설명에 있습니다. 출판사의 콘텐츠 관리 시스템 (CMS)에 내장 된이 정보는 온라인 도서 판매업 자 및 웹 사이트를 보유하고있는 온라인 출판사 및 벽돌 출판사 모두에게 제공됩니다. 이러한 설명 (책의 다른 메타 데이터 )을 검색 할 수있는 경우 설명이 최적화되었음을 발견 사실로 확인하는 것이 매우 중요합니다.
- 검색 엔진 최적화를 위해 책 설명은 자켓, 플랩 또는 책의 카탈로그 사본과 다르게 쓰여질 수 있습니다. 이것은 Google이 설명의 처음 156 자만 표시하기 때문이며 책의 키워드를 첫 번째 문장에 포함시키는 것이 중요합니다.
키워드가 바뀔 수 있습니다.
자체 발행 저자 및 디지털 마케팅 부서와 좋은 관계를 유지하고있는 전통적으로 저술 된 저자의 경우 책 설명이 유동적이고 변경할 수 있습니다.
그리고 SEO의 좋은 점은 뉴스 나 향후 행사로 인해 책의 주제가 유행하는 경우 책의 시작 부분에 적절한 키워드를 추가하여 책을 뉴스에 연결시킬 수 있기 때문입니다 또는 이벤트. (위에서 언급 한 것처럼 Google 156 글자 수 제한 때문에 시작되었습니다.)
예를 들어 복싱의 역사에 관한 역대 저서에 무하마드 알리 장이 포함되어 있다고 가정합니다. 무하마드 알리 (Muhammad Ali)가 세상을 떠났을 때, 책의 서술은 처음에 그의 이름을 포함하도록 편집되었을 것입니다.
다른 키워드 SEO 용도
키워드의 다른 용도는 작성자 웹 사이트, 작성자 컨텐츠 마케팅 노력 및 소셜 미디어 플랫폼에 있습니다. 다시 말하지만 키워드는 저작물이나 주제 권한을 구축하는 데 사용됩니다.
오래된 SEO 키워드 "Wisdom"을 조심하십시오. "키워드가 중요한 경우, 내 SEO를 향상시키기 위해 동일한 키워드를 많이 사용해야합니까?"
한 마디로 NO!
그런 종류의 인터넷 끔찍함에 대한 이름이 있습니다. 키워드 채우기는 요즘 매우 나쁜 아이디어입니다.
검색 초기에 알고리즘이 지금과 같이 정교하지 않은 경우 키워드 채우기는 검색 엔진 시스템을 조작하여 웹 사이트 또는 페이지 순위를 높이는 데 널리 사용되었습니다. 그러나
는 좋은 생각이었습니다. 왜냐하면 독자가 다음과 같이 끔찍한 산문을 썼기 때문입니다.
"닭을 기르는 것은 재미 있고 잠재적으로 수익성있는 취미입니다. 닭을 키우는 방법을 알고 싶으면 나는이 기사에서 닭을 키울 수있는 방법에 대해 이야기 할 것이고, 많은 사람들이 암탉 (여자 닭)을 어떻게 키울 수 있는지 알기를 원하지만 알을 낳을 수는 있지만, 알을 원한다면 배워야 할 것입니다 수탉 (닭)을 키우는 법도 있습니다. "
키워드 채우기는 분명히 치즈 냄새를 풍기는 방법이며, 실제 정보를 반복적으로 대체하여 불쾌한 사용자 경험을 만듭니다.
최고 및 최악 재개발 키워드
최고의 이력서 전문 용어는 귀하의 능력을 설명하고, 직업에 부합하며, 너는 잘 어울린다. 최고 및 최악의 이력서 키워드를 검토하십시오. 이력서는 반드시 한 페이지 길어야 할 필요는 없지만 그 부동산은 무엇이든간에 귀중한 자산입니다.
데이터베이스 마케팅 스핀 오프는 무엇을 시장 조사의 대상으로 삼고 있습니까? 빅 데이터의 연구 문제는 완전히 불투명 한 방식으로 재구성되고 재구성되는 소비자 데이터의 블랙 박스라는 것입니다.
Workforce Science는 고용주를 최대한으로 활용하기위한 이전의 Taylorian 스톱워치 방식이 아닙니다.
전자 데이터의 손상에 대한 책임
대부분의 책임 정책에는 전자 데이터의 손상으로 인한 클레임이 제외되지만 보증을 통해 일부 보상을 다시 구매하십시오.