SciTLDR)
• Вложения бумаги (от Spectre)

Документация полных наборов данных

Мы можем получить подробную и точную информацию об отдельной бумаге с конечной точкой /paper.

https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/649def34f8be52c8b66281af98ae884c09aef38b?fields=title,embedding

Вернет название статьи и ее вложение SPECTER.

https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/649def34f8be52c8b66281af98ae884c09aef38b?fields=title,citations.authors

Возвращает имена всех авторов, которые цитировали эту статью graph/v1/paper/0796f6cd7f0403a854d67d525e9b32af3b277331

/arxiv:1705.10311

Идентификатор ACL https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/ACL:W12-3903

Идентификатор PubMed https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/PMID:19872477

Идентификатор корпуса https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/CorpusID:37220927

Примечание: Конечная точка graph/v1/paper заменяет существующую конечную точку /v1/paper, которая остается в

Full Paper Documentation

Мы можем получить подробную и точную информацию об отдельной статье с помощью конечной точки /author.

https://api.semanticscholar.org/graph/v1/author/145612610?fields=papers.authors

Вернемся авторам всех статей, написанных этим автором.

Примечание: Конечная точка graph/v1/author заменяет существующую конечную точку /v1/author, которая остается в эксплуатации, но будет объявлена ​​устаревшей в 2022 году. призывы найти, например, все документы, цитируемые автором. Но новая служба может вернуть эту информацию за один вызов, используя:

https://api.semanticscholar.org/graph/v1/author/145612610/papers?fields=references

, который будет разбивать на страницы статьи автора, возвращая список ссылок для каждой из них. Приведенная выше ссылка покажет заголовок каждой ссылки, а:

https://api.semanticscholar.org/graph/v1/author/145612610/papers?fields=references.title,references.authors

даст название и список авторов каждой ссылки. Аналогично,

https://api.semanticscholar. org/graph/v1/paper/dac91333674c45b4ab5f3b27c6d2aa6fae8ac229/authors?fields=name,papers.title

Пролистывает авторов статьи, возвращая список опубликованных статей каждого автора

3 Вы также можете разбивать на страницы цитаты и ссылки статьи, возвращая подробную информацию о цитируемых/цитируемых статьях.

https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/cb13b1b6a37e4080d8c13c5f33694b5aae90abcf/citations?fields=title,authors

https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/cb13b1b6a37e4080d8c13c5f33694b5aae90abcf/references?fields=title,authors ) бумага с данным идентификатором.

Full Literature Graph Documentation

Мы предлагаем услугу, помогающую председателям конференций сопоставлять материалы для конференций с потенциальными рецензентами.

Полная документация экспертной оценки

https://api.semanticscholar.org/[Paper Identifier]

Вы можете легко ссылаться на страницы Semantic Scholar, не вызывая API. Просто создайте ссылку с имеющимся у вас идентификатором, и мы перенаправим браузер пользователя на соответствующую страницу.

Доступные идентификаторы бумаги и примеры

S2 Идентификатор бумаги https://api.semanticscholar.org/0796f6cd7f0403a854d67d525e9b32af3b277331

525E9B32AF3B277331

9B32AF3B277331

925E9B32AF3B277331

9.GISISMALS3.0009

Идентификатор ArXiv https://api.semanticscholar.org/arXiv:1705.10311

Идентификатор ACL https://api.semanticscholar.org/ACL:W12-3903

Идентификатор PubMed https://api.semanticsch .org/PMID:19872477

Идентификатор корпуса https://api.semanticscholar.org/CorpusID:37220927

Что такое семантическое SEO и почему это важно?

Чуть более десяти лет назад вы могли зайти на Google.com и ввести «масса земли в тоннах» (да, включая опечатку) и получить такой результат:

Верно: результат №1 — это веб-сайт с рингтонами (кто их помнит?), потому что Google заметил слово «тоны» в вашем запросе (и в этом результате, вероятно, «тон» взорвал все над его содержанием и обратными ссылками).

Но вы действительно хотели ввести «тонны».

То же, что и «масса земли в тоннах». Жаль, , что у Google тогда не было возможности понять значение ваших слов.

Вот как сегодня выглядит запрос «масса земли в тоннах» (включая опечатку):

Замечательно, правда?

Google не только объясняет опечатку, но и выдает ответ непосредственно в результатах поиска вместе с дополнительной информацией, связанной с массой Земли.

Как? Семантический поиск.

Сегодня поисковые системы, такие как Google, Yahoo, Bing и Яндекс, думают и учатся, как настоящие люди. Они могут обрабатывать естественный язык, понимать отношения между словами и давать ответ на ваш запрос, даже если ключевые слова, которые вы используете, не существуют нигде на странице.

И есть только один способ преуспеть в семантическом поиске: семантическое SEO.

В этой статье мы собираемся изучить основы семантического поиска, как Google и другие поисковые системы эволюционировали, чтобы понять смысл, и что вы можете сделать, чтобы оптимизировать свою стратегию SEO для семантической сети.

Перейти к:

• Что такое семантика?
• Что такое семантический поиск?
• Почему важен семантический поиск?
• История семантического поиска
• Примеры семантического поиска 
• Что такое семантическое SEO?
• Почему важно семантическое SEO?
• Как оптимизировать семантическое SEO
• Завершение семантического SEO

Чтобы понять семантический SEO, вам нужно понять семантический поиск. Но чтобы понять семантический поиск, вам нужно сначала понять основы семантики.

Семантика относится к изучению языка.

Более конкретно, изучение тонких оттенков значения в языке.

Семантика анализирует контекст, структуру предложения, иерархию слов и отношения между словами, чтобы определить предполагаемое значение слова, фразы, предложения или текста. Он исследует нюансы языка, чтобы прийти к вернейшему смыслу того, что говорится.

Я знаю — захватывающе, да?

Но семантика является краеугольным камнем семантического поиска и, соответственно, семантического SEO.

Семантический поиск следует тем же принципам, что и семантика, только выполняется поисковыми системами, а не людьми.

Семантический поиск относится к способности поисковой системы анализировать и интерпретировать нюансы поискового запроса (от контекста до целей поиска и отношений между словами), чтобы они могли выдавать наиболее релевантные и точные возможные результаты поиска.

Семантический поиск стал эволюционным скачком для поисковых систем.

Почему?

Потому что слова и фразы, которые люди используют для поиска информации в Интернете, часто нетрадиционны и двусмысленны, а естественный язык очень сложен. Не говоря уже о том, что наиболее релевантные результаты поиска также должны отражать личные предпочтения.

До появления семантического поиска поисковые системы не могли интерпретировать растущую сложность поисковых запросов. Результаты пострадали. Обычно требовалось 3-4 поиска, чтобы найти то, что вы искали.

Больше нет.

Возьмем ключевое слово «как зовут плохого парня в Дюне?»

Этот запрос ищет конкретный ответ (Владимир Харконнен), но, поскольку поисковик не знает имени злодея, они заменяют его имя на «плохой парень». Достаточно близко, верно?

Правильно.

До семантического поиска у алгоритмов не было возможности интерпретировать этот запрос. Вам потребовалось бы несколько поисков, чтобы найти правильный ответ, а может и больше.

Сегодня, благодаря технологии семантического поиска, Google не только знает, о ком вы говорите, когда говорите «плохой парень в Дюне», но и предоставляет ответ непосредственно в поиске.

Весьма примечательно, правда?

В отличие от традиционного поиска прошлого, семантический поиск способен предоставить ответы, которые вы намеревались найти, независимо от того, какие ключевые слова вы вводили в Google.

Чтобы полностью понять, как поисковые системы эволюционировали от паутины строк (ключевых слов) к паутине вещей (связанных тем и понимания значения), полезно взглянуть на технологические разработки, которые привели к этому .

Точнее, обновления алгоритма Google.

Вплоть до 2011 года поисковые системы, такие как Google, в значительной степени полагались на ключевые слова для ранжирования страниц. Например, буквальные цепочки несвязанных слов, независимо от значения или намерения этих строк ключевых слов, объединенных в форму.

Например, если вы хотите ранжироваться по «размерам голени», вам нужно будет использовать «размер голени» в разных местах на странице, независимо от того, предоставили ли вы на самом деле подробный список размеров голени. Тем не менее, был хороший шанс, что вы также получите голень Neslté 9.0259 мороженое .

Это потому, что Google было трудно понять цель вашего поиска; они просто обрабатывали ключевые слова как свои собственные несвязанные строки символов. Для них «размеры барабанных палочек» не означали: «Я ищу таблицу, описывающую различные доступные размеры барабанных палочек, чтобы я мог выбрать наилучший размер для своих рук».

Это создало две проблемы: 

1. Ранжирование в результатах поиска было легко обмануть. Просто вставьте ключевое слово на страницу и вуаля: ранжирование на первой странице.

2. Результаты поиска часто были нерелевантными. Поисковые системы не смогли определить контекст или намерение, поэтому, если вы набрали «Рио» (и думали о городе в Бразилии), они могут выдать результаты для «Рио» — казино или «Рио» — фильма. Видите проблему?

Задача: Google действительно нужно было понимать мир больше, чем люди, а не компьютеры.

Алгоритмы должны были знать, что поисковый запрос — это не просто набор случайных слов, а то, что эти слова говорят о реальных вещах с реальным значением и отличием от других вещей.

В 2012 году Google впервые начал собирать данные о «сущностях» (лицах, местах, вещах или объектах) из баз данных с открытым исходным кодом (например, Freebase.com, Wikipedia.com, CIA World Factbook), лицензированных баз данных, и специальное кодирование, называемое «структурированными данными» (например, Schema.org), а затем организация этих данных в их собственную структурированную базу данных, называемую Графиком знаний.

Знакомство со схемой знаний

Ключевое слово: структурированный .

Намерение Google состояло в том, чтобы создать организованную базу данных информации и фактов, которые являются проверенными и окончательными. Затем, используя машинное обучение (технология, которая учится самостоятельно на основе входных данных), он может использовать эту базу данных, чтобы узнать, как связаны разные концепции и сущности, и, как следствие, лучше понять смысл ваших запросов.

Им удалось.

Сегодня в базе данных Google Knowledge Graph собрано более 500 миллиардов фактов о 5 миллиардах объектов.

Для запросов, по которым они собрали окончательную информацию, они используют данные сети знаний, чтобы повлиять на результаты поиска. В частности, в форме панели знаний.

Граф знаний сделал первый семантический шаг вперед.

Но с появлением мобильного поиска, диалогового поиска (голосовой поиск) и запросов на естественном языке, а, следовательно, и более сложных запросов, Google понадобился лучший способ понять цель поиска (то есть, что люди на самом деле имеют в виду, независимо от того, как они говорят) Это).

Таким образом, Google применил ту же технологию машинного обучения, которую они применяли к данным сети знаний, только к миллиардам страниц в Интернете, с выраженным намерением понять значение и контекст сложных запросов.

Они назвали это обновление основного алгоритма « Hummingbird » из-за его способности давать «более быстрые и точные» ответы.

Думайте о Hummingbird как о полной замене поисковой системы Google, созданной для семантического поиска: более умной, быстрой и более способной различать истинное значение слов.

В частности, Hummingbird ознаменовал монументальный сдвиг от ключевых слов и плотности ключевых слов (строки) к темам и целям поиска (вещам).

Дело не в том, что после «Колибри» ключевые слова не имели значения; дело в том, что неестественное размещение ключевых слов для ранжирования стало неактуальным. Теперь гораздо выгоднее писать как человек и давать лучший ответ на запрос.

В 2016 году Google сделал семантический поиск еще на один шаг вперед.

В то время как Hummingbird был капитальным ремонтом основного алгоритма, на котором работает Google (как новый движок), RankBrain был усовершенствованием, которое сделало его лучше (как новая часть в движке).

Изначально RankBrain обрабатывал только 15% запросов. Сегодня все запросы проходят через RankBrain.

Как и Hummingbird, RankBrain использует машинное обучение и искусственный интеллект, чтобы лучше понимать семантику поискового запроса и предоставлять наиболее релевантные результаты. Это еще один шаг вперед к анализу тем, предмета и целей поиска, стоящих за запросом, а не просто буквальных строк слов и фраз.

RankBrain включает в себя такие вещи, как исторические данные поиска, данные о местоположении, свежесть контента и другие персонализированные данные, а не связанные с целевой страницей, чтобы понять намерение и предоставить сверхрелевантные результаты.

Помните наш пример с барабанной палочкой?

С помощью RankBrain Google теперь может легко выдавать потрясающие результаты при поиске по запросу «размеры барабанных палочек», даже если ни на одной странице нет этой точной фразы.

На этой странице нет ни одного экземпляра «размеров барабанных палочек». В этом нет необходимости.

Благодаря Hummingbird и RankBrain Google знает, что когда кто-то ищет «размеры барабанных палочек», он ищет информацию о том, как правильно выбрать голень, независимо от того, какие ключевые слова он вводит в поле поиска.

Последнее достижение Google в области семантического поиска представлено в форме BERT (представления двунаправленного кодировщика от преобразователей). BERT — это обновление алгоритма, которое анализирует поисковые запросы, а не веб-страницы.

Из Google:
Взлом ваших запросов

Итак, это много технических подробностей, но что все это значит для вас? Что ж, применяя модели BERT как к ранжированию, так и к избранным фрагментам в Поиске, мы можем значительно улучшить работу , помогая вам находить полезную информацию. На самом деле, когда дело доходит до результатов ранжирования, BERT поможет Поиску лучше понимать один из 10 поисковых запросов в США на английском языке, и со временем мы перенесем это на большее количество языков и регионов.

В частности, для более длинных, разговорных запросов или запросов, в которых предлоги, такие как «для» и «к», имеют большое значение для значения, Поиск сможет понять контекст слов в вашем запросе. Вы можете искать так, как вам кажется естественным.

BERT основан на машинном обучении Hummingbird и RankBrain, на этот раз нацелен на 15% запросов, которые Google не может предвидеть, потому что они никогда раньше не искались.

BERT выводит обработку естественного языка на новый уровень: по своей сути BERT помогает Google лучше понять значение каждого слова в короткой или длинной фразе и то, как эти слова соотносятся друг с другом в предложении.

Та же смысловая песня и танец, только улучшенные.

Вот пример улучшенных результатов поиска после BERT: 

Семантический поиск не произошел за одну ночь.

За последнее десятилетие он развивался благодаря достижениям в области машинного обучения, обработки естественного языка и искусственного интеллекта.

Хотя путь был долгим и извилистым, что-то мне подсказывает, что мы еще не увидели последний эволюционный шаг в семантическом поиске.

Вы заметили, что внешний вид SERP (страниц результатов поисковой системы) сильно изменился за последнее десятилетие?

Это потому, что семантический поиск подразумевает более 10 органических результатов. Фактически, способность Google понимать значение и цель запросов позволяет им предоставлять дополнительную информацию в поисковой выдаче множеством различных способов:

• Избранные фрагменты
• Карусели
• Блоки содержимого
• Связанные поиски
• Предложения по автозаполнению
• человек также спрашивают раздел

Итак, если семантический поиск относится к способности поисковой системы мыслить как люди и понимать истинное значение того, что кто-то ищет (независимо от того, как они спрашивают), то выдавать множество результатов на основе этого понимания, что делать? вы думаете семантическое SEO относится?

…

Семантическая поисковая оптимизация , в более широком смысле, относится к процессу создания вашего контента более человечным и понятным за счет сосредоточения внимания на темах и удовлетворения поискового запроса, а не зацикливания на ключевых словах и фразах.

Семантическое SEO знаменует собой фундаментальный сдвиг в том, как специалисты по поисковой оптимизации выполняют свою работу.

Сегодня семантическое SEO — это оптимизация по темам, а не по ключевым словам. Или, как сказал бы Google, оптимизация объектов и связанных с ними атрибутов, а не ключевых слов.

Например, если вы хотите ранжироваться по запросу «Мона Лиза», чтобы Google точно знал, о чем ваша страница и насколько она релевантна запросу, они ожидают, что страница также будет содержать информацию о Да Винчи (кто его нарисовал), Лувр (где его можно увидеть), Париж (город, в котором он находится) и Ла Джоконда («Мона Лиза» по-французски).

Давайте используем эту статью в качестве еще одного примера.

Объект, по которому я хочу ранжироваться, — это «семантическое SEO».

Чтобы Google с высокой степенью уверенности знал, что эта статья о семантическом SEO, недостаточно просто дать простое определение или снова и снова включать слова «семантическое SEO». Уже нет.

Вместо этого мне нужно просмотреть связанные атрибуты и подтемы, связанные с семантическим SEO, а затем включить эти атрибуты и подтемы в статью. Что в данном случае означало бы разговор о семантическом поиске, Hummingbird, BERT, RankBrain, намерении поиска и графе знаний.

Видите разницу? Оптимизация по темам и их подтемам — это серьезный отход от оптимизации по ключевым словам.

Семантическое SEO не сложно.

Во многих отношениях семантический поиск вознаграждает только здравый смысл и качество.

Но вот семь обязательных пунктов для лучшего семантического SEO:

1. Идентифицировать и удовлетворить намерение поиска
2. Исследуйте темы, не ключевые слова
3. Постройте свой сайт, как Wikipedia
4. Не зацикливайтесь на рейтинге
5. 1. Определите и удовлетворите поисковое намерение 

   Просто и понятно: ранжирование в верхней части результатов семантического поиска сводится к пониманию значения слов, которые люди используют для поиска. Не обязательно то, что они говорят или как они это говорят, но то, что они имеют в виду.

   Забудьте, какие ключевые слова они буквально вводят; о чем на самом деле спрашивают эти ключевые слова? Какую информацию они намереваются найти на основе этого запроса? Какие вопросы они подразумевают, даже если прямо не сформулированы? Какой формат они ожидают: список, инструмент, длинная статья, что-то еще?

   В семантическом поиске всем правит намерение. Удовлетворить его.

   Как: 

   • Ключевые слова для SEO (+ четыре типа намерения)
   • Как выбрать ключевые слова для SEO
   2. Исследуйте темы, а не ключевые слова 

   Как мы упоминали ранее, ключевые слова больше не имеют значения. Они делают.

   Дело в том, что сосредоточение внимания исключительно на фразе или строке ключевых слов не поможет вам занять более высокое место в семантическом поиске.

   Помните сущности? Переходя от строк к вещам, Google ищет сущности и их атрибуты. Это означает подробные ответы, независимо от ключевых слов, используемых на странице.

   Подумайте о ключевом слове шире: какова тема (сущность), которую пытается исследовать ваше ключевое слово, и какие другие семантически связанные подтемы (атрибуты) вы ожидаете найти в том же семействе? Тогда иди вглубь.

   Используйте ключевые слова в качестве отправной точки. Но статьи должны включать семейство ключевых слов, а не одно:

   • Исходные ключевые слова (короткие, широкие, с большим объемом поиска, конкурентные)
   • Длинные ключевые слова (длинные, конкретные, с меньшим объемом поиска, менее конкурентные ) 
   • Семантические ключевые слова (слова, которые вы ожидаете найти в связи с основной темой) 
   • Варианты ключевых слов и синонимы (например, «исходные ключевые слова», «начальные ключевые слова», «короткие ключевые слова» относятся к одному и тому же вещь; держите их на одной странице)

   Это позволяет достичь двух целей. Во-первых, добавление глубины создает лучший пользовательский опыт для посетителей. Во-вторых, сосредоточение внимания на темах (а не на ключевых словах) заставляет вас исследовать больше атрибутов сущности, что упрощает для Google определение смысла вашей страницы.

   Практическое руководство:

   • Исследование ключевых слов: исходные слова, длинные хвосты, семантические ключевые слова
   • SEO на странице: 7 простых шагов для лучшей оптимизации
   3. Создайте свой сайт, как Википедию (известный как узлы и спицы) 

   Создайте свой сайт, как Википедия: узлы и спицы.

   Ступицы и спицы? Ага. Одна основная тема (сущность), которая связана с десятками других подтем (атрибутов).

   Подумайте об этом: Google использует структурированные данные Wikipedia.com в качестве основного источника для своей сети знаний. Это означает, что они настолько доверяют информации и архитектуре веб-сайта, что готовы использовать его в качестве окончательного и проверенного центра ресурсов, подключить его непосредственно к своей сети знаний, а затем использовать эту информацию, чтобы узнать, как разные темы (сущности) и подтемы ( атрибуты) связаны.

   Это потому, что Википедия уже буквально построена вокруг сущностей и атрибутов и причудливо переплетена с внутренними ссылками (ссылками с одной страницы на другую в том же домене).

   Если структура сайта Википедии достаточно хороша, чтобы помочь Google узнать значение тем и их связь с другими темами (и стимулировать семантический поиск), не думаете ли вы, что ваш сайт должен делать то же самое?

   (кивая)

   Конечно.

   Каждая страница Википедии подобна отдельной сущности (теме), и каждая сущность имеет внутренние ссылки на сотни более важных атрибутов (подтем), которые, в свою очередь, функционируют как собственные сущности с атрибутами.

   Создавая центры и спицы (как русская матрешка), Википедия может создать большую сеть значений для посетителей и поисковых систем, чтобы легко перемещаться и понимать.

   Будь как Википедия. Устраните неоднозначность своего контента, сделав более глубокую ссылку на более релевантный контент.

   Практическое руководство:

   • Внутренние ссылки: 9 лучших практик для улучшения поисковой оптимизации (#5 Hubs & Spokes)
   • Ключевые слова с длинным хвостом: что это такое и как их найти
   4. Не зацикливайтесь на рейтинге ключевых слов 

   Рейтинге ключевых слов. Мех.

   Ключевые слова по-прежнему имеют значение (это — это SEO), как мы упоминали дважды.

   Но имеет ли значение ранжирование ключевых слов в семантическом поиске?

   Типа? Не так, как раньше, это точно.

   Подумайте об этом: если Google может предоставить лучший ответ на поисковый запрос (ключевое слово AKA), даже если эти ключевые слова не появляются нигде на странице, они, по сути, переписывают поисковые запросы. И если они перепишут поисковые запросы, как вы все равно узнаете, какие ключевые слова отслеживать? Вы не будете.

   Google существенно переписывает запросы. Напрашивается вопрос: насколько тогда релевантны ключевые слова?

   Продолжая наш предыдущий пример, если вы хотите отслеживать свой рейтинг по ключевому слову «Владимир Харконнен», но Google также показывает ваши результаты, когда люди вводят ключевое слово «как зовут плохого парня в Дюне?» (по сути, переписав этот запрос «Владимиру Харконнену»), вы никогда не узнаете.

   Отслеживание рейтинга «Владимир Харконнен» вам ничего не скажет. Так что не зацикливайтесь на них больше.

   Лучше сосредоточиться на трафике на уровне категории. Если вы фильтруете и группируете URL-адреса, посвященные разным частям одной и той же темы, вы увеличиваете общий трафик по этой теме из месяца в месяц?

   Практическое руководство:

   • SEO-отслеживание: как измерить свой успех
   • 10 важных показателей SEO, которые вы должны измерять 
   Структура. Структура.

   Чем больше подробной информации вы можете предоставить Google о значении вашего контента, тем лучше ваши результаты в семантическом поиске.

   Структурированные данные не являются прямым фактором ранжирования. Но использование языка поиска увеличивает ваши шансы на косвенное ранжирование.

   Как? Разметка схемы.

   Schema.org — это язык семантической разметки, основанный всеми основными поисковыми системами. С помощью Schema вы можете обернуть определенные элементы на странице тегами HTML, которые предоставляют поисковым системам дополнительную информацию о содержимом. Посетители не видят Schema, только поисковые роботы.

   Например, вы можете использовать Schema, чтобы сообщить поисковым системам, что в вашем контенте рассказывается об автомобиле, информация о состоянии здоровья, отзывы звезд, рецепты, люди и их дети, события, категории продуктов и многое другое.

   Микроданные до схемы: 

   Микроданные до схемы — источник

   Микроданные после схемы: 

   Микроданные после схемы — источник

   Видите разницу?

   Бонус: Google использует разметку Schema, такую ​​как обзоры, сведения о рецепте и информацию о продукте, для создания расширенных фрагментов (результаты с дополнительной информацией рядом с ними) в поисковой выдаче.

   Google использует разметку Schema для создания расширенных фрагментов в поисковой выдаче

   Как:

   • Разметка Schema: язык поиска
   6. Используйте семантический HTML

   Семантический HTML — это HTML, который четко определяет различные разделы страницы.

   Подобно разметке Schema, семантический HTML говорит на языке поисковых систем и предоставляет явную информацию о значении вашего контента.

   Например, популярные несемантические элементы включают

   и , которые ничего не сообщают разработчикам или поисковым роботам о содержимом.

   Но семантические элементы, такие как

   ,

   , и