คู่มือเริ่มต้นสำหรับ Semantic SEO

เมื่อคุณป้อนวลี คำถาม หรือหัวข้อลงในแถบค้นหาของ Google Google จะส่งกลับผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องซึ่งให้คำตอบหรือวิธีแก้ปัญหาแก่คุณ Google รู้ได้อย่างไรว่าคุณต้องการอะไร

เพื่อปรับปรุงความเกี่ยวข้องของ SERPs Google ต้องเข้าใจภาษามนุษย์ให้ดียิ่งขึ้น ด้วยอัลกอริธึมการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการเรียนรู้ของเครื่อง Google เป็นหนึ่งในหุ่นยนต์ที่มีความรู้มากที่สุด

เจ้าของเว็บไซต์สามารถทำอะไรได้บ้างเพื่อใช้ประโยชน์จากพลังของโมเดล NLP ของ Google เรียกว่า semantic SEO ทั้งหมดนี้เกี่ยวกับการสร้างเนื้อหาที่แสดงให้ Google เห็นว่าเนื้อหาของคุณมีเนื้อหาเชิงลึก ความเกี่ยวข้อง และคุณภาพ

Semantic SEO คืออะไร?

Semantic SEO คือกระบวนการสร้างเนื้อหาตามหัวข้อต่างๆ แทนที่จะใช้คำหลักหนึ่งหรือสองคำ เมื่อคุณสร้างความหมายเพิ่มเติมให้กับเนื้อหาที่คุณสร้างขึ้น นอกจากนี้ ยังเกี่ยวข้องกับการคิดถึงเจตนาที่แท้จริงของผู้อ่านของคุณ และเชื่อมโยงไปถึงหน้า Landing Page ต่างๆ ในเว็บไซต์ของคุณอย่างไร

เนื้อหาที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับ semantic SEO ไม่เพียงแต่จะตอบคำถามที่ผู้ใช้มีในตอนนี้ แต่ยังตอบคำถามที่สอง สาม และสี่ที่พวกเขาอาจมีหลังจากอ่าน มันคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับการเพิ่มความลึก ความหมาย และเหตุผลให้กับเนื้อหาของคุณ

มีปัญหา 3 ประการที่ผู้สร้างเนื้อหาต้องเผชิญเมื่อจัดการกับเนื้อหาในเครื่องมือค้นหา:

• Google ฉลาด แต่ก็ยังเป็นหุ่นยนต์ การอัปเดตอัลกอริทึมของ Google หลายรายการมุ่งเน้นที่การช่วยให้โปรแกรมรวบรวมข้อมูลของ Google เข้าใจภาษามนุษย์ อย่างไรก็ตามพวกเขาเป็นบอท แม้ว่าแมชชีนเลิร์นนิงของพวกเขาจะค่อนข้างก้าวหน้า แต่พวกเขาก็ไม่สามารถพูดด้วยภาษามนุษย์ได้อย่างแท้จริง นี่คือที่ที่การเขียนเชิงความหมายมีประโยชน์

• แบรนด์อื่น ๆ กำลังแย่งชิงกลุ่มเป้าหมายของคุณ ด้วยเนื้อหาที่มากขึ้นในการต่อสู้เพื่อการค้นหาอสังหาริมทรัพย์ที่มีค่าของเครื่องมือค้นหา จึงเป็นเรื่องยากที่ผู้ค้นหาจะโดดเด่น Google ใช้อำนาจหน้าที่ คุณภาพ และประสบการณ์การใช้งานหน้าเว็บเพื่อพิจารณาว่าเนื้อหาที่เกี่ยวข้องของคุณมีค่ามากกว่าคู่แข่งหรือไม่
• Google สามารถโปรโมตเนื้อหาของคุณได้ แต่คุณต้องทำส่วนที่เหลือ เครื่องมือค้นหามักจะทราบได้ว่าเนื้อหาของคุณเกี่ยวกับอะไร แต่ขึ้นอยู่กับคุณที่จะตอบคำถามของผู้บริโภคก่อนที่พวกเขาจะถามพวกเขาและขับเคลื่อนพวกเขาไปสู่การแปลง

แนวคิดของการค้นหาความหมายสามารถช่วยแก้ปัญหาทั้ง 3 ข้อข้างต้นได้ การใช้วิธีนี้ไม่เพียงแต่จะช่วยให้ผู้สร้างเนื้อหาพัฒนาหัวข้อที่ตอบสนองความต้องการของผู้ใช้เท่านั้น แต่ยังสามารถวางตำแหน่งเนื้อหาที่สามารถตอบคำถามได้มากกว่าหนึ่งข้อในมากกว่าหนึ่งวิธี เป้าหมายคือการเพิ่มความลึกให้กับเนื้อหาของคุณ และจัดกรอบเนื้อหาให้กับข้อความค้นหาและกลุ่มหัวข้อที่ยาวขึ้น แทนที่จะใช้การจับคู่คำหลักตามตัวอักษร

Semantic SEO และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

เพื่อให้เข้าใจได้ดีขึ้นว่า Semantic SEO คืออะไร สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่าข้อมูลเบื้องหลังภาษาได้รับการประมวลผลอย่างไร

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) คือวิธีที่คอมพิวเตอร์ทำงานเพื่อทำความเข้าใจภาษามนุษย์และอนุมานความหมายเบื้องหลังสิ่งที่พูด

แบบจำลอง NLP เป็นองค์ประกอบสำคัญของการสื่อสารระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ ความก้าวหน้าใหม่ๆ ใน NLP เกิดขึ้นตลอดเวลา เช่นเดียวกับ SMITH และ GPT-3

ด้วยการอัปเดตอัลกอริทึมใหม่ทุกครั้ง เครื่องมือค้นหาอย่าง Google จะเข้าใจภาษามนุษย์ได้ดีขึ้น

เครื่องมือค้นหาใช้ความหมายและการประมวลผลภาษาธรรมชาติอย่างไร

Google ปล่อยการอัปเดตย้อนกลับไปในปี 2019 ซึ่งช่วยพวกเขาในการวิเคราะห์ความหมายและ NLP การอัปเดต BERT (การแทนตัวเข้ารหัสแบบสองทิศทางจาก Transformers) เป็นหนึ่งในการอัปเดตอัลกอริทึมที่สำคัญที่สุดในรอบหลายปี และส่งผลกระทบต่อ 10% ของข้อความค้นหาที่มีอยู่ทั้งหมด

ในระยะสั้น BERT ช่วยให้ Google เข้าใจความหมายของคำในประโยคได้ดียิ่งขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยให้ Googlebot ได้รับข้อมูลเชิงลึกของบริบทเกี่ยวกับคำบางคำ

ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างความสามารถทางภาษาของปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้โดยโมเดล NLP เช่น BERT

การทำแผนที่ความหมาย

การทำแผนที่ความหมายคือการสำรวจความเชื่อมโยงระหว่างคำและวลีใดๆ กับชุดคำและแนวคิดที่เกี่ยวข้อง แผนที่ความหมายจะทำให้เห็นภาพว่าคำต่างๆ ทำงานร่วมกันอย่างไร และจุดประสงค์ในการค้นหาของผู้บริโภค

ตัวอย่างเช่น หากผู้ใช้ค้นหาคำว่า "พิซซ่าสำหรับมื้อค่ำ" ก็อาจต้องการสั่งพิซซ่าจากร้านอาหารท้องถิ่น หรืออาจกำลังมองหาสูตรสำหรับทำที่บ้าน

แล้ว Google รู้ได้อย่างไรว่าจุดประสงค์ในการค้นหาที่แท้จริงคืออะไร? ทั้งหมดเกี่ยวกับคำที่ผู้บริโภคค้นหาด้วยคีย์เวิร์ดหลัก "พิซซ่า" หากต้องการทำที่บ้าน พวกเขาอาจค้นหาส่วนผสมและอุณหภูมิเตาอบที่เหมาะสม หรือหากพวกเขาต้องการสั่งซื้อ เราสามารถสันนิษฐานได้ว่าข้อความค้นหาของพวกเขาจะมีคำว่า “ใกล้ฉัน” หรือคำอธิบาย เช่น “ดีที่สุด” หรือ “ยอดเยี่ยม”

การเข้ารหัสความหมาย

นี่เป็นกระบวนการของการใช้การเข้ารหัสเพื่ออธิบายให้ Google เข้าใจได้ดีขึ้นว่าข้อมูลประเภทใดบ้างที่สามารถพบได้ในแต่ละหน้า

ตัวอย่างหนึ่งที่เป็นที่นิยมของการเข้ารหัสความหมายคือ schema.org มาร์กอัปสคีมาคือคำศัพท์เชิงความหมายของแท็ก หรือไมโครดาต้า ที่คุณสามารถเพิ่มลงใน HTML ได้ ช่วยปรับปรุงวิธีที่เครื่องมือค้นหาอ่านและแสดงหน้าเว็บของคุณในผลการค้นหาที่เกี่ยวข้อง เมื่อคุณใช้สคีมามาร์กอัป แสดงว่าคุณบอก Google ว่ามีอะไรอยู่บนเพจของคุณบ้าง และต้องการนำเสนออย่างไร

มีคำศัพท์และแท็กอื่นๆ ที่คุณสามารถเพิ่มเพื่อช่วยให้ Google เข้าใจเนื้อหาของคุณ แท็กส่วนหัว เช่น H1-H6 จับคู่ส่วนหัวย่อยหลายรายการและตัวแบ่งในเนื้อหา

นอกจากนี้ยังมีแท็กความหมายอื่นๆ ที่สามารถใช้สำหรับการเน้นย้ำ การอ้างอิง การอ้างอิง คำย่อ คำจำกัดความ และการแบ่งใจความ

คุณจะปรับปรุง SEO ของคุณด้วย NLP ได้อย่างไร

ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ มีประโยชน์มากมายในการสร้างเนื้อหาโดยคำนึงถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ด้วยการสร้างเนื้อหาของคุณตามวิธีการทำงานของโมเดล NLP คุณสามารถได้รับการจัดอันดับคำหลัก ตำแหน่ง SERP ที่ดีขึ้น และการเข้าชมแบบออร์แกนิกมากขึ้น

เพิ่มมาร์กอัปข้อมูลที่มีโครงสร้าง

Google ต้องการให้เจ้าของไซต์เพิ่มข้อมูลที่มีโครงสร้างลงในเว็บไซต์เพื่อให้เข้าใจเนื้อหาได้ดียิ่งขึ้น หากคุณมีผลิตภัณฑ์ งานกิจกรรม หรืองานที่คุณกำลังพยายามโปรโมต ไม่มีเหตุผลใดที่จะไม่เพิ่มมาร์กอัปที่เหมาะสมเพื่อให้หน้าเว็บของคุณปรากฏในผลการค้นหาที่เป็นสื่อสมบูรณ์

ใช้ลิงก์ภายในกับ Anchor Text ตามบริบท

เมื่อผู้ใช้คลิกเข้าสู่เว็บไซต์ของคุณ พวกเขาต้องการหาวิธีแก้ไขปัญหาของตน พวกเขากำลังมองหาคำตอบที่ง่ายและดีที่สุดสำหรับวิธีแก้ปัญหาของพวกเขา หากพวกเขาต้องใช้เวลาค้นหาข้อมูล พวกเขามักจะย้ายไปที่เว็บไซต์อื่น

นั่นเป็นเหตุผลที่คุณจะต้องให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องและบริบทแก่พวกเขาให้มากที่สุดเท่าที่พวกเขามาถึงเว็บไซต์ของคุณ

ซึ่งหมายความว่าไม่เพียงแต่ใช้เนื้อหาเพื่อสร้างความหมายในหัวข้อใดหัวข้อหนึ่งเท่านั้น แต่ยังรวมถึงลิงก์ภายในที่เป็นประโยชน์และ anchor text

คุณต้องนึกถึงการเดินทางของลูกค้า แทนที่จะใส่ข้อมูลทั้งหมดที่ต้องการไว้ในหน้าเว็บเดียว โครงสร้างลิงก์ภายในที่แข็งแกร่งสามารถทำงานได้อย่างมหัศจรรย์ ทั้งตอบคำถามของผู้ใช้และเพิ่ม SEO ของคุณเอง อย่างไรก็ตาม คุณจะต้องสร้างลิงก์ที่มี anchor text ที่เกี่ยวข้องซึ่งมีความสำคัญต่อผู้อ่าน เพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาจะคลิกลิงก์เหล่านั้น!

คิดให้ใหญ่ขึ้นเกี่ยวกับคำหลัก

การวิจัยคำหลักนั้นซับซ้อนโดยสังเขป นักการตลาดดิจิทัลส่วนใหญ่เพียงแค่ทำการวิจัยคีย์เวิร์ดง่ายๆ ในแต่ละคีย์เวิร์ดที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์และบริการของตน

แต่ลองคิดดูว่าภาษาอังกฤษมีคำศัพท์กี่ประเภท! การวิจัยคำหลักของคุณควรมีจุดมุ่งหมายเพื่อรวบรวมวิธีการต่างๆ ทั้งหมดที่ผู้ใช้อาจค้นหาผลิตภัณฑ์หรือบริการที่คล้ายกับของคุณ ตัวอย่างเช่น ใช้ส่วนขยาย LinkGraph SearchAtlas Chrome เพื่อให้เข้าใจวิธีอื่นๆ ที่ผู้ใช้ค้นหาข้อความค้นหาที่คล้ายกันได้ดียิ่งขึ้น

ซึ่งรวมถึงกริยา คำคุณศัพท์ คำถามและวลีที่เกี่ยวข้อง หัวข้อย่อย และคำหลัก lsi คำหลัก LSI หรือที่เรียกว่าคำหลักดัชนีความหมายแฝง คือข้อความค้นหาที่เกี่ยวข้องกับคำหลักหลักเพียงคำเดียวที่คุณกำลังกำหนดเป้าหมาย

เมื่อคุณปรับปรุงการวิจัยคำหลักของคุณและเพิ่มการสร้างเนื้อหาเป็นสองเท่า คุณจะประสบความสำเร็จอย่างมากในการสร้างเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง เนื้อหานั้นจะปรากฏสูงขึ้นในผลการค้นหาสำหรับวลีคำหลักที่เกี่ยวข้องมากขึ้น

ประโยชน์ของการเขียนเนื้อหาที่มีหัวข้อเชิงลึก

การเขียนเนื้อหาที่มีหัวข้อเชิงลึกมีประโยชน์มากมาย แม้ว่าเนื้อหาที่ยาวขึ้นจะไม่ใช่ปัจจัยในการจัดอันดับทางเทคนิค แต่ข้อดีของการสร้างเนื้อหาเชิงลึกมากขึ้นนั้นชัดเจนในการวิจัย SEO และการจัดอันดับ

จัดอันดับสำหรับคำหลักเพิ่มเติม

แม้ว่าคุณจะต้องการจัดอันดับด้วยคำหลักเพียงคำเดียว แต่ Google มักจะลงเอยด้วยการจัดอันดับหน้าเว็บของเราด้วยคำหลักหลายคำ ทำไมไม่ตีนกหลายตัวด้วยหินก้อนเดียวเมื่อเขียนเนื้อหาของคุณ

เนื้อหาที่มีหัวข้อเชิงลึกมีแนวโน้มที่จะสำรวจหัวข้อย่อยและคำถามที่เกี่ยวข้องกับเป้าหมายคำหลักหลักมากขึ้น สิ่งนี้ขยายขอบเขตการเข้าถึงเนื้อหาภายใน SERPs

แนวคิดนั้นง่าย ยิ่งคุณเขียนเกี่ยวกับหัวข้อย่อยที่เกี่ยวข้องกันหลายหัวข้อมากเท่าไร คุณก็ยิ่งมีโอกาสมากขึ้นในการปรับปรุงการเปิดเผยของคุณในผลการค้นหาหลายรายการ

เหนือสิ่งอื่นใด การเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับคำหลักหลายคำจะช่วยให้แน่ใจว่าคุณมีโอกาสมากขึ้นในการดึงดูดการเข้าชมเว็บไซต์ของคุณ

ลดอัตราตีกลับและเพิ่มความลึกในการเลื่อน

Google ไม่เพียงแต่อ่านเนื้อหาที่คุณโปรโมตบนเว็บไซต์ของคุณเท่านั้น แต่ยังดูว่าผู้คนบริโภคเนื้อหานั้นอย่างไร

ในการแสวงหาเพื่อให้แน่ใจว่าผู้ใช้จะได้รับประสบการณ์ที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ Google ต้องการเพียงส่งเสริมหน้าเว็บคุณภาพสูงเท่านั้น หากพวกเขาเห็นว่าผู้บริโภคกำลังตีกลับจากเว็บไซต์ของคุณเกือบจะทันทีที่ไปถึงที่นั่น พวกเขาจะเชื่อว่าเว็บไซต์ของคุณไม่เกี่ยวข้องหรือมีคุณค่า

เนื่องจากเนื้อหาเชิงลึกต้องการหน้า Landing Page ที่ยาวขึ้น ผู้เยี่ยมชมของคุณจะเลื่อนมากขึ้นและใช้เวลาบนหน้านานขึ้น นั่นคือตราบใดที่ข้อความ รูปภาพ และสื่อสมบูรณ์โหลดได้เร็ว

ความลึกของหัวข้อช่วยให้คุณสามารถดำดิ่งลึกลงไปในหัวข้อที่ต้องการได้ แต่เมื่อคุณเพิ่มความลึกของหัวข้อในหน้า ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณไม่ได้เสียสละส่วนสำคัญอื่นๆ ของประสบการณ์ของผู้ใช้ ซึ่งรวมถึงสถาปัตยกรรมเว็บไซต์ ลิงก์ และองค์ประกอบการนำทางอย่างง่าย เช่น ลิงก์ข้าม

ปรับปรุงความสามารถในการอ่าน

คุณเคยอ่านเนื้อหาเว็บที่เต็มไปด้วยคำหลักที่เจ้าของเว็บไซต์ต้องการจัดอันดับหรือไม่? ไม่เพียงแต่อ่านยากเท่านั้น แต่ยังลดคุณค่าประสบการณ์ทั้งหมดอีกด้วย

ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ semantic SEO ไม่ได้เน้นที่คำหลักคำเดียวมากเกินไป การเขียนโดยคำนึงถึง Semantic SEO คุณจะปรับปรุงความสามารถในการอ่านเนื้อหาของคุณได้อย่างแท้จริง

เมื่อคุณใช้คำที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อหลักของคุณ คุณจะสามารถให้บริบทแก่ผู้อ่านได้มากขึ้น ซึ่งช่วยเพิ่มความสามารถในการอ่านเป็นสิบเท่า ความสามารถในการอ่านมีความสำคัญต่อทั้งความตั้งใจของผู้ใช้และพื้นฐาน SEO เนื่องจากความสามารถในการอ่านจะช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วมกับเพจ

การมีส่วนร่วมเป็นหนึ่งในเมตริกที่สำคัญที่สุดที่ Google ให้ความสำคัญ และเชื่อมโยงโดยตรงกับการปรับปรุงอันดับการค้นหาและปริมาณการค้นหา และใครจะไม่ต้องการที่?

อนุญาตสำหรับการแปลงอย่างง่าย

จุดประสงค์ทั้งหมดของการเขียนเนื้อหาคือการได้รับคอนเวอร์ชั่นบางอย่าง ไม่ว่าจะเป็นการโทร สมัครสมาชิกอีเมล หรือซื้อ

ดังนั้นเนื้อหาทุกส่วนที่คุณสร้างขึ้นจะต้องตอบสนองวัตถุประสงค์ของมันเอง หากเนื้อหาของคุณหยุดนิ่งและไม่สร้างแรงบันดาลใจให้กับผู้ใช้ ประเด็นสำคัญคืออะไร เนื้อหาเชื่อมโยงความพยายามทางการตลาดทั้งหมดของคุณเข้าด้วยกัน และเนื้อหาที่ยอดเยี่ยมจะช่วยให้การแปลงเป็นเรื่องง่าย

เมื่อผู้ใช้พบเนื้อหาเชิงลึกและตอบคำถามของพวกเขา พวกเขาจะมีแนวโน้มที่จะซื้อ พวกเขามักจะมองว่าแบรนด์ของคุณเป็นผู้มีอำนาจในอุตสาหกรรม

การใช้ผู้ช่วยเนื้อหา SEO เพื่อปรับปรุง Semantic SEO

ผู้ช่วยเนื้อหา SEO ของ LinkGraph ใช้อัลกอริทึม NLP และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อช่วยให้เจ้าของไซต์ฝึกฝน Semantic SEO

ด้วยเครื่องมือนี้ นักการตลาดดิจิทัลสามารถใช้คีย์เวิร์ดเป้าหมายและสร้างเนื้อหาเชิงลึกคุณภาพสูงได้ ยิ่งคะแนนเนื้อหาสูงเท่าใด เนื้อหาก็จะยิ่งมีแนวโน้มในการจัดอันดับที่ดีใน Google และผลักดันให้ผู้ใช้เกิด Conversion

ผู้ช่วยเนื้อหา SEO ของเราใช้เทคโนโลยีความหมาย มันรวบรวมวลีที่เกี่ยวข้อง คำหลัก LSI และหัวข้อไหล่ที่หลากหลายจากคำหลักและหัวข้อหลักเฉพาะของคุณ นอกจากนี้ ซอฟต์แวร์จะแนะนำคำสำคัญ องค์ประกอบในหน้าหลายรายการที่จะใช้ และความถี่ของคำหลักที่เนื้อหาของคุณต้องการ สิ่งนี้จะช่วยให้หน้าเว็บของคุณมีอันดับเหนือกว่าคู่แข่งสำหรับคำหลักที่มีมูลค่าสูงในอุตสาหกรรมของคุณ

ผลก็คือ คุณจะมีข้อกำหนดเฉพาะมากมายเพื่อใช้ในเนื้อหาของคุณ ซึ่งจะช่วยเพิ่มความลึกตามหัวข้อของเนื้อหาของคุณ SEO Content Assistant ช่วยให้คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาของคุณได้ถึง 5 คำหลัก แต่ให้แน่ใจว่าคำหลักเป้าหมายเหล่านั้นเกี่ยวข้องกันและมีความเกี่ยวข้องที่คล้ายคลึงกัน

อินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายของเราทำให้การนำเข้าเนื้อหาของคุณจาก URL ที่มีอยู่ ส่งออกเนื้อหาใหม่ไปยัง Google เอกสาร และทำงานร่วมกันในโครงการของคุณกับสมาชิกคนอื่นๆ ในทีมของคุณได้อย่างราบรื่น

สรุปแล้ว เครื่องมือนี้จะปรับปรุงเนื้อหาของคุณและทำให้เป็นทรัพย์สินที่มีค่าสำหรับเป้าหมายการตลาดดิจิทัลของคุณ

ความคิดสุดท้ายเกี่ยวกับ Semantic SEO

Semantic SEO เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับทั้งการปรับแต่งเว็บไซต์ให้ติดอันดับบนเครื่องมือการค้นหา แต่ยังดึงดูดผู้ใช้ของคุณในเวลาที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการแปลง

ด้วยการสร้างเนื้อหาที่สามารถพูดคุยกับผู้บริโภคในภาษาที่เป็นธรรมชาติ แทนที่จะใส่คีย์เวิร์ดที่ผิดธรรมชาติ ผู้บริโภคมีแนวโน้มที่จะเข้าใจบริบทโดยรวมของหัวข้อหลักของคุณมากขึ้น

คุณสนใจที่จะยกระดับเนื้อหาที่มีอยู่ของคุณด้วย Semantic SEO หรือไม่? ถ้าเป็นเช่นนั้น ทีมการตลาดดิจิทัลของเราที่ LinkGraph พร้อมให้ความช่วยเหลือ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเครื่องมือเนื้อหาและซอฟต์แวร์ของเรา