Câu 1:Điểm số 'Salience' (độ nổi bật) trong Google Natural Language API đo lường yếu tố nào của một thực thể trong văn bản?
💡 Lời giải chi tiết:
Điểm số Salience thể hiện mức độ liên quan hoặc tầm quan trọng của một thực thể đối với tổng thể nội dung văn bản, giúp Google xác định chủ đề chính. Kết luận Lý giải: Mức độ quan trọng và trọng tâm của thực thể đối với toàn bộ văn bản.
Câu 2:Thuộc tính 'sameAs' trong Schema Markup đóng vai trò cốt lõi nào trong việc xây dựng SEO Entity?
💡 Lời giải chi tiết:
Thuộc tính này giúp các công cụ tìm kiếm xác định rõ ràng danh tính của thực thể bằng cách tham chiếu đến các URL đại diện chính thức khác của nó trên web (như Wikipedia, Social). Kết luận Lý giải: Xác thực danh tính thực thể bằng cách liên kết với các nguồn dữ liệu uy tín khác.
Câu 3:Google Knowledge Graph chủ yếu dựa vào nguồn dữ liệu nào để xác thực thông tin ban đầu cho một thực thể nổi tiếng?
💡 Lời giải chi tiết:
Google tin cậy các kho dữ liệu có cấu trúc và được kiểm duyệt chặt chẽ như Wikipedia và Wikidata để làm nền tảng xây dựng Sơ đồ tri thức. Kết luận Lý giải: Wikipedia và Wikidata.
Câu 4:Sự khác biệt căn bản nhất giữa 'Semantic Search' (Tìm kiếm ngữ nghĩa) và tìm kiếm từ khóa truyền thống là gì?
💡 Lời giải chi tiết:
Tìm kiếm ngữ nghĩa cố gắng hiểu ý nghĩa thực sự và bối cảnh đằng sau truy vấn của người dùng, thay vì chỉ tìm các trang chứa chính xác từ khóa đó. Kết luận Lý giải: Tập trung vào ý định và ngữ cảnh của truy vấn thay vì khớp chuỗi ký tự.
Câu 5:Thuật toán nào của Google, ra mắt năm 2013, được coi là bước chuyển mình lớn sang khả năng hiểu ngữ nghĩa và xử lý ngôn ngữ tự nhiên?
💡 Lời giải chi tiết:
Hummingbird là thuật toán nền tảng cho phép Google xử lý tốt hơn các truy vấn phức tạp, đàm thoại và hiểu ý nghĩa thực thể thay vì chỉ từ khóa đơn lẻ. Kết luận Lý giải: Google Hummingbird.
Câu 6:Trong kỹ thuật NLP, thuật ngữ 'Entity Disambiguation' giải quyết vấn đề gì?
💡 Lời giải chi tiết:
Quá trình này giúp hệ thống xác định chính xác một thực thể (ví dụ: 'Apple' là trái cây hay công ty) dựa vào các từ ngữ xung quanh. Kết luận Lý giải: Phân biệt các thực thể trùng tên dựa trên ngữ cảnh cụ thể.
Câu 7:Mô hình BERT của Google cải thiện khả năng hiểu thực thể thông qua cơ chế nào?
💡 Lời giải chi tiết:
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) phân tích ngữ cảnh của từ dựa trên cả các từ đứng trước và sau nó để hiểu trọn vẹn ý nghĩa. Kết luận Lý giải: Phân tích ngữ cảnh hai chiều của các từ trong câu.
Câu 8:Việc xây dựng Entity đóng góp trực tiếp vào yếu tố nào trong E-E-A-T?
💡 Lời giải chi tiết:
Một Entity rõ ràng và được xác thực giúp Google tin tưởng rằng thông tin đến từ một nguồn danh tính có thật và chịu trách nhiệm, củng cố yếu tố Trust. Kết luận Lý giải: Tăng cường độ tin cậy (Trust) qua việc xác minh danh tính.
Câu 9:Trong cấu trúc Semantic Web, RDF (Resource Description Framework) sử dụng mô hình nào để mô tả dữ liệu?
💡 Lời giải chi tiết:
RDF mô tả mối quan hệ giữa các tài nguyên bằng các bộ ba (triples) gồm Chủ ngữ, Vị ngữ và Tân ngữ, tạo nên cơ sở cho dữ liệu liên kết. Kết luận Lý giải: Bộ ba: Chủ ngữ - Vị ngữ - Tân ngữ.
Câu 10:Kỹ thuật nào giúp Google phát hiện và phân loại các thực thể từ văn bản phi cấu trúc (như bài viết blog)?
💡 Lời giải chi tiết:
Named Entity Recognition (NER) là một nhiệm vụ của NLP giúp xác định và phân loại các từ trong văn bản vào các nhóm thực thể như tên người, tổ chức, địa điểm. Kết luận Lý giải: Named Entity Recognition (NER).
Câu 11:Thông tin nào sau đây KHÔNG bao giờ được hiển thị công khai trên một Google Knowledge Graph Card?
💡 Lời giải chi tiết:
Knowledge Graph Card hiển thị thông tin thực tế cho người dùng, trong khi từ khóa SEO ẩn là chiến thuật tối ưu hóa ngầm và không phải dữ liệu công khai. Kết luận Lý giải: Danh sách từ khóa SEO mục tiêu ẩn.
Câu 12:Tín hiệu nào sau đây được coi là 'Implied Link' (Liên kết ngầm) có giá trị cho SEO Entity?
💡 Lời giải chi tiết:
Google có thể nhận diện các đề cập thương hiệu (Brand Mentions) không có link như một tín hiệu xác thực sự tồn tại và uy tín của thực thể đó. Kết luận Lý giải: Nhắc đến tên thương hiệu trên báo uy tín nhưng không có hyperlink.
Câu 13:Thuộc tính `hasPart` trong Schema.org thường được dùng để biểu thị mối quan hệ gì giữa các thực thể?
💡 Lời giải chi tiết:
Thuộc tính 'hasPart' chỉ ra rằng một CreativeWork hoặc thực thể cha bao gồm các phần tử con, ví dụ một khóa học gồm nhiều bài học. Kết luận Lý giải: Một thực thể lớn chứa hoặc bao gồm các phần tử nhỏ hơn.
Câu 14:Google Multisearch yêu cầu người làm SEO Entity phải chú trọng thêm vào yếu tố nào?
💡 Lời giải chi tiết:
Multisearch cho phép tìm kiếm bằng cả hình ảnh và văn bản, đòi hỏi thực thể phải được nhận diện rõ ràng qua dữ liệu thị giác. Kết luận Lý giải: Tối ưu hóa thực thể qua hình ảnh và dữ liệu thị giác.
Câu 15:Tại sao sự nhất quán NAP (Name, Address, Phone) lại quan trọng đối với Entity của doanh nghiệp địa phương?
💡 Lời giải chi tiết:
Sự nhất quán giúp thuật toán liên kết các trích dẫn khác nhau trên web về một thực thể duy nhất, tăng độ tin cậy cho dữ liệu Knowledge Graph. Kết luận Lý giải: Giúp Google xác nhận các dữ liệu rời rạc thuộc về cùng một thực thể duy nhất.
Câu 16:RankBrain sử dụng phương pháp nào để xử lý các truy vấn chưa từng gặp (unseen queries)?
💡 Lời giải chi tiết:
RankBrain chuyển từ khóa thành các vector toán học và tìm các vector có ý nghĩa tương đương (khái niệm/thực thể gần nhất) để trả về kết quả phù hợp. Kết luận Lý giải: So sánh sự tương đồng về vector từ để tìm khái niệm liên quan.
Câu 17:Trong mô hình dữ liệu của Knowledge Graph, thông tin được lưu trữ dưới dạng cấu trúc cơ bản nào?
💡 Lời giải chi tiết:
Cấu trúc bộ ba (ví dụ: 'Barack Obama' - 'sinh ra tại' - 'Hawaii') là đơn vị cơ bản để biểu diễn một sự thật hoặc mối quan hệ trong đồ thị tri thức. Kết luận Lý giải: Bộ ba (Triplets): Chủ ngữ - Vị ngữ - Tân ngữ.
Câu 18:Việc khai báo các mạng xã hội trong Schema `Organization` có tác dụng gì đối với hồ sơ Entity?
💡 Lời giải chi tiết:
Schema giúp Google hiểu rằng các profile mạng xã hội khác nhau (Facebook, Twitter, LinkedIn) đều thuộc sở hữu của cùng một tổ chức. Kết luận Lý giải: Hợp nhất các hồ sơ rời rạc vào một thực thể duy nhất trong Knowledge Graph.
Câu 19:Mô hình 'Topic Cluster' (Cụm chủ đề) hỗ trợ SEO Entity chủ yếu qua cơ chế nào?
💡 Lời giải chi tiết:
Bằng cách liên kết nội dung trụ cột (Pillar) với các nội dung vệ tinh (Cluster), mô hình này giúp Google hiểu rằng thực thể có kiến thức bao quát và chuyên sâu về chủ đề. Kết luận Lý giải: Tạo ra liên kết ngữ nghĩa chặt chẽ để chứng minh độ sâu chuyên môn.
Câu 20:Hiện tượng 'Co-occurrence' (đồng xuất hiện) giúp công cụ tìm kiếm hiểu điều gì về Entity?
💡 Lời giải chi tiết:
Khi hai từ hoặc cụm từ thường xuyên xuất hiện gần nhau trong nhiều văn bản, Google học được rằng chúng có mối liên hệ ngữ cảnh chặt chẽ. Kết luận Lý giải: Mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các từ dựa trên tần suất chúng xuất hiện cùng nhau.
Câu 21:Sự gia tăng 'Brand Search Volume' (Lượng tìm kiếm thương hiệu) là tín hiệu cho thấy điều gì về Entity?
💡 Lời giải chi tiết:
Khi người dùng chủ động tìm kiếm tên thương hiệu, điều này báo hiệu cho Google rằng thực thể đó nổi tiếng và được tin cậy trong thế giới thực. Kết luận Lý giải: Sự phổ biến và uy tín thực tế của thực thể đối với người dùng.
Câu 22:Việc sử dụng thẻ HTML ngữ nghĩa (như `article`, `section`) hỗ trợ phân tích Entity như thế nào?
💡 Lời giải chi tiết:
Các thẻ ngữ nghĩa cung cấp gợi ý rõ ràng về cấu trúc nội dung, giúp bot dễ dàng trích xuất thông tin quan trọng về thực thể hơn là các thẻ 'div' vô nghĩa. Kết luận Lý giải: Giúp bot phân biệt rõ cấu trúc và nội dung chính chứa thông tin thực thể.
Câu 23:Sử dụng Anchor Text đa dạng theo ngữ nghĩa (LSI) thay vì từ khóa chính xác giúp ích gì cho liên kết giữa các Entity?
💡 Lời giải chi tiết:
Ngữ cảnh phong phú từ các từ khóa liên quan giúp Google hiểu sâu hơn về lý do và cách thức hai thực thể được liên kết với nhau. Kết luận Lý giải: Xây dựng ngữ cảnh phong phú giúp Google hiểu mối quan hệ chủ đề.
Câu 24:Kết quả 'Zero-click searches' thường xuất hiện do Google hiển thị thông tin lấy từ đâu?
💡 Lời giải chi tiết:
Google sử dụng dữ liệu đã hiểu rõ về thực thể trong Knowledge Graph để trả lời trực tiếp câu hỏi của người dùng ngay trên trang kết quả. Kết luận Lý giải: Thông tin trực tiếp từ Knowledge Graph hoặc Featured Snippet.
Câu 25:Khi thực hiện 'Entity Audit', việc phân tích 'Content Gap' nên tập trung vào điều gì?
💡 Lời giải chi tiết:
Để xây dựng một thực thể toàn diện, cần bao phủ đầy đủ các thuộc tính và chủ đề con liên quan mà Google mong đợi, dựa trên phân tích đối thủ hàng đầu. Kết luận Lý giải: Các thuộc tính hoặc khía cạnh của thực thể mà đối thủ có nhưng bạn thiếu.