عمليات البحث باللغة الطبيعية: السر وراء محركات البحث

صدق أو لا تصدق ، كان هناك وقت لم يكن بإمكانك فيه طرح سؤال كسؤال في Google.

إذا كنت تريد البحث عن "كيف تصنع التوفو المقلي اللذيذ؟" سيتعين عليك تجريده من أجل "تقليب التوفو المقلي" للحصول على نتائج مفيدة.

كانت محركات البحث محدودة في فهمها للتدفق الطبيعي للغة البشرية. بالنسبة لهم ، كان كل موقع ويب عبارة عن مجموعة من التعليمات البرمجية مع مجموعة من المعلومات والكلمات الرئيسية. عندما يقوم المستخدم بكتابة استعلام بحث ، تقوم محركات البحث ببساطة بالبحث عن صفحات الويب التي تحتوي على هذه الكلمة وإنتاج قائمة بنتائج البحث للحصول على المعلومات.

جعل هذا التقييد لمحركات البحث من الضروري لمستخدمي الإنترنت اعتماد طريقة بحث تعتمد على الكلمات الرئيسية. لم يكن ذلك طبيعيا.

لكن الآن ، محركات البحث تلحق بالركب. مجهزة بالقدرات المتقدمة لخوارزميات التعلم الآلي للغة البرمجة اللغوية العصبية ، يمكن لمحركات البحث أن تفهم لغتنا الطبيعية جيدًا.

ما عليك سوى أن تقول ، "Ok Google ، كيف تصنع التوفو المقلي اللذيذ؟" ، وسيعرض لك المساعد الافتراضي على الفور بعض الوصفات الرائعة. يسمى هذا البحث باللغة الطبيعية.

في منشور المدونة هذا ، سنتحدث عن فكرة البحث باللغة الطبيعية وكيف تؤثر على مُحسنات محركات البحث بشكل عام.

ما هو البحث باللغة الطبيعية؟

إذا كان من دواعي سروري البحث عن شيء ما على Google في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين ، فأنت تعلم إلى أي مدى وصل البحث منذ ذلك الحين.

هكذا بدا بحث Google في يوم كذبة أبريل عام 2000.

لم يقدم أي إجابات مباشرة على استعلام البحث. لم تكن هناك صور أو مقتطفات مميزة أو روابط "يسأل الأشخاص أيضًا".

لم يكن لديه حتى المصدر الأكثر شيوعًا للكلمات الرئيسية في شكل قسم "عمليات البحث ذات الصلة" المحبوب. في الواقع ، تم ربط SERP بمواقع منافسة للحصول على نتائج بحث بديلة.

لقد كان مجرد محرك بحث متوسط ​​يطابق حرفياً استعلامات البحث بآلاف الصفحات دون التفكير فيما إذا كانت تساعد المستخدم أم لا. كان على المستخدمين استخدام الحيل التقنية مثل المنطق المنطقي لتحسين البحث والحصول على النتائج ذات الصلة.

في ذلك الوقت ، لم تكن محركات البحث مشكلة كبيرة. لم يكن لدى الإنترنت عدد كافٍ من المستخدمين. في الواقع ، كان هناك 413 مليون مستخدم للإنترنت فقط في عام 2000.

عندما كان هناك عدد أقل من الأشخاص عبر الإنترنت ، كان هناك عدد أقل من مواقع الويب ، مما يعني أن هناك معلومات أقل لمحركات البحث لفهرستها ، مما أدى إلى نتائج بحث منخفضة الجودة.

لكن سريعًا إلى الأمام حتى عام 2022 ، وقد تغيرت الأمور بشكل كبير. مع انتشار الهواتف الذكية ومكبرات الصوت الذكية والسيارات الذكية والمنازل الذكية ، أصبحت محركات البحث مصدر الانتقال لأي معلومات.

يوجد اليوم أكثر من 5 مليارات مستخدم للإنترنت ، وتقوم الشركات من جميع الأحجام بتطوير مواقع الويب وطرح المحتوى للوصول إلى العدد الهائل من الأشخاص الذين يستخدمون الإنترنت. هذا يجعل من الضروري لمحركات البحث مثل Google استخدام تقنيات متقدمة مثل AI و NLP والتعلم الآلي لإنتاج نتائج بحث أفضل.

هذا ما يبدو عليه البحث عن "يوم كذبة أبريل" اليوم.

يتم رش المقتطفات المنسقة في جميع أنحاء SERP. يتم عرض تاريخ يوم كذبة أبريل في مربع مظلل بدقة. يوجد وصف موجز لـ Wikipedia ليوم كذبة أبريل على اليمين ، مع صور في كل موقع ويب لنتائج البحث وقسم خاص لمقاطع الفيديو.

وبالطبع ، فإن قسم "عمليات البحث ذات الصلة" ، المفضل لدى جميع محترفي تحسين محركات البحث.

بفضل البرمجة اللغوية العصبية (NLP) ، لا يتعين على المستخدمين تكييف أسئلتهم وتحويلها إلى كلمات رئيسية للبحث عن معلومات محددة. عليهم ببساطة أن يكتبوا أو يتحدثوا بالطريقة التي يفعلونها بشكل طبيعي ، ويقدم محرك البحث النتائج الأكثر صلة.

من منظور مستخدم الإنترنت ، يشير البحث باللغة الطبيعية إلى القدرة على البحث عن المعلومات عبر الإنترنت باستخدام عبارات البحث والجمل التي تأتي إليك بشكل طبيعي.

من وجهة نظر المسوق ، يشير هذا إلى ظهور أنواع جديدة من الكلمات الرئيسية أو العبارات طويلة الذيل التي يستخدمها الأشخاص للبحث عن معلومات محددة للغاية يريدونها. ومع ظهور البحث الصوتي ، يعد هذا اتجاهًا متزايدًا يجب أن يعرفه كل مسوق.

البحث باللغة الطبيعية مقابل البحث عن الكلمات الرئيسية

يختلف البحث باللغة الطبيعية عن البحث بالكلمات الرئيسية لأنه لا يتطلب من المستخدم فعل أي شيء سوى إخبار محرك البحث بما يريد معرفته. لا يتم تقسيم الأفكار المعقدة إلى عبارات أصغر حجمًا ومتوافقة مع محرك البحث.

إذا كنت تريد معرفة من هو أقصر شخص على وجه الأرض ، يمكنك فقط كتابة أو قول "من هو أقصر شخص على وجه الأرض" في Google. سيعطيك المعلومات الدقيقة مباشرة على SERPs دون الحاجة إلى زيارة مواقع الويب. هذا هو البحث عن اللغة الطبيعية في العمل.

في المقابل ، يعني البحث المستند إلى الكلمات الرئيسية أنه بدلاً من جملة كاملة ، يمكنك البحث عن "أقصر شخص".

تتكون عمليات البحث باللغة الطبيعية من عبارات طويلة أو جمل كاملة بدلاً من الكلمات الرئيسية القصيرة. إنه يشبه كيف يمكن لشخص أن يطلب من شخص آخر نفس المعلومات. يحب مستخدمو الإنترنت ذلك عندما تفهم محركات البحث بالضبط ما يريدون ، ويفعل ذلك البحث بلغة طبيعية.

مثال على البحث باللغة الطبيعية

دعنا نلقي نظرة على بعض الأمثلة على البحث باللغة الطبيعية مقارنةً بالبحث المستند إلى الكلمات الرئيسية لمزيد من الوضوح.

• "كيف يتم تنفيذ حملة تسويق المحتوى؟" مقابل "حملة تسويق المحتوى"
• "ما هي أفضل هدية عيد الميلاد للفتيات؟" مقابل "أفضل هدية عيد الميلاد"
• "متى تأسست البي بي سي؟" مقابل "تأسست بي بي سي"
• "ما هو التسويق الرقمي العضوي؟" مقابل "التسويق الرقمي العضوي"

كما ترى ، عمليات البحث الطبيعية أطول وأكثر وصفية من الكلمات الرئيسية. بدلاً من البحث عن المعلومات بمصطلحات عامة ، فإنها تحدد بالضبط ما يبحث عنه المستخدم. فيما يلي مدونة Scalenut مفيدة حول 12 مثالًا حقيقيًا لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP).

تطور عمليات البحث عن اللغة الطبيعية

لفهم تأثير وأهمية البحث باللغة الطبيعية ، من المهم أن يكون لديك بعض المعرفة الأساسية بالموضوع. بدأ البحث عن اللغة الطبيعية في وقت مبكر من التسعينيات مع askjeeves.com. لقد كان محرك بحث بسيطًا يتيح للمستخدمين طرح الأسئلة والحصول على الإجابات.

ثم جاء جوجل ، سيد عالم البحث. غيرت Google طريقة البحث ، مع التحسين المستمر في جودة نتائج البحث. كان أحد الإنجازات الرئيسية في الحملة الصليبية "لتنظيم معلومات العالم" هو إطلاق BERT API في عام 2018.

كانت واجهة برمجة التطبيقات المجانية للاستخدام بمثابة قوة للتحليل اللغوي ، والتي تم تضمينها لاحقًا بشكل دائم في خوارزمية بحث Google مع تحديث BERT لعام 2019. منذ ذلك الحين ، بدأ Bing أيضًا في استخدام خوارزميات البحث في البرمجة اللغوية العصبية لتقديم نتائج أفضل.

هذا ليس كل شيء - الآلاف من برامج الأعمال في جميع أنحاء العالم تستخدم البرمجة اللغوية العصبية لمعالجة اللغة البشرية وفهم المعنى الأساسي وراء الكلمات المكتوبة أو المنطوقة. يعمل المساعدون الافتراضيون مثل Google Home و Alexa و Siri على برامج البرمجة اللغوية العصبية التي تساعدهم على فهم ما يقوله المستخدمون بالضبط.

كيف تعمل اللغة الطبيعية

يعتمد البحث عن اللغة الطبيعية على تقنية حوسبة متقدمة تسمى معالجة اللغة الطبيعية. يدير التعلم الآلي والخوارزميات الإحصائية لتشريح عبارة البحث وفهم المعنى ونية البحث وراء استعلام المستخدم.

إذا طلبت من Siri أن يجد لك أقرب المطاعم ، فإنه يبحث عبر الإنترنت عن المطاعم الأقرب لموقعك الحالي. يتم ذلك من خلال تحليل الجملة أولاً كأجزاء أصغر وفهم المعنى السياقي لكل من "المطاعم" و "بالقرب مني".

كان هناك وقت كان فيه هذا يتطلب الكثير من قوة الحوسبة. لكن البرمجة اللغوية العصبية يقلل من القوة الحسابية المطلوبة من خلال تحليل بناء الجملة وتحليل المشاعر ودرجات البروز.

من خلال تحليل النحو ، تدرك أنك تريد العثور على مطاعم ؛ من خلال تحليل المشاعر ، يقيس هدف البحث على أنه ملاحي ؛ ومن خلال الدرجات البارزة من الكلمات والعبارات مثل "بالقرب مني" ، تعلم أنك تريد العثور على مطاعم بالقرب من موقعك.

لمعرفة المزيد حول كيفية عمل البرمجة اللغوية العصبية وكيف تؤثر على عالم مُحسّنات محرّكات البحث ، قد ترغب في الرجوع إلى مدونة Scalenut المتعمقة هذه ، "NLP SEO: ما هو وكيف يتم استخدامه لتحسين المحتوى."

كيف يمكنك تحسين محتوى موقع الويب الخاص بك لعمليات البحث باللغة الطبيعية

نظرًا لأن المسوقين والاستراتيجيين يحاولون جعل العلامة التجارية أكثر وضوحًا عبر الإنترنت ، يجب عليك تعديل استراتيجية المحتوى الخاصة بك لعمليات البحث باللغة الطبيعية. هذا لا يعني أن الكلمات الرئيسية التقليدية لم تعد مهمة. لا يزالون يلعبون دورًا رئيسيًا في البحث.

ولكن مع القليل من اللغة الطبيعية ، يمكنك التأكد من أن المحتوى الخاص بك يحتل مرتبة أعلى في محركات البحث. قد يتم اختياره ليكون مقتطفًا مميزًا ، أو موقع ويب في قسم "يسأل الأشخاص أيضًا".

فيما يلي بعض الطرق لتحسين محتوى موقع الويب الخاص بك لعمليات البحث باللغة الطبيعية:

اجعل المحتوى الخاص بك أكثر قابلية للقراءة

إذا كان هذا مجرد معيار صناعي بالنسبة لك من قبل ، فيجب أن يكون جانبًا حيويًا في استراتيجية المحتوى الخاصة بك الآن. ما يصل إلى 20٪ من جميع عمليات البحث التي تتم على تطبيق Google تتم من خلال البحث الصوتي. هذا يعني فقط أن ما يصل إلى 20٪ من جميع المستخدمين يستخدمون البحث بلغة طبيعية.

بالنظر إلى أن Google هو أكبر محرك بحث مع أكبر قاعدة مستخدمين (سطح المكتب والجوال) ، فهذا رقم كبير جدًا. لكي تستخدم Google المحتوى الخاص بك في نتائج البحث الصوتي ، يجب عليك التأكد من سهولة قراءته وفهمه. قسّم الأفكار الكبيرة إلى جمل أصغر ، وتأكد من أن كتابتك تسير بشكل جيد من البداية إلى النهاية.

استخدم كلمات رئيسية طويلة الذيل في المحتوى الخاص بك

إذا وصفنا استعلامات البحث باللغة الطبيعية كمصطلح آخر ، فسيكون ذلك عبارة عن كلمات رئيسية طويلة الذيل. تمامًا مثل الكلمات الرئيسية طويلة الذيل ، عادةً ما تكون عمليات البحث العادية عبارة عن ثلاث كلمات أو أكثر ولها هدف بحث محدد للغاية. يعرف المستخدمون ما يريدون عندما يسألون البحث الصوتي من Google ، "من هو رئيس الوزراء الحالي للمملكة المتحدة؟"

لذلك ، من المنطقي تعزيز تكامل الكلمات الرئيسية طويلة الذيل. بصفتك مسوقًا ، فأنت تستخدم بالفعل بعض الكلمات الرئيسية طويلة الذيل ، ولكن حان الوقت للتركيز على هذا المنجم الذهبي لحركة المرور العضوية بشكل أكبر.

يمكنك استخدام كلمات البحث الطبيعية ذات الذيل الطويل بعدة طرق. على سبيل المثال ، إذا كنت تقوم بإنشاء رسم بياني حول الدليل التفصيلي لشيء ما ، فتأكد من استخدام الكلمات الرئيسية الطويلة في العلامات الوصفية لصورتك.

أو يمكنك إضافة كلمات البحث الطبيعية ذات الذيل الطويل في البيانات المنظمة لصفحات الويب الخاصة بك. على سبيل المثال ، يجب أن تحتوي وصفة التوفو المقلي على شيء مثل "كيفية طهي التوفو المقلي السريع" أو "كيفية صنع التوفو المقلي اللذيذ؟" في مخطط صفحة الويب تلك.

أجب على استفسارات العملاء عبر المحتوى

معظم عمليات البحث الطبيعية ليست سوى أسئلة مباشرة. سواء كان صوتًا أو نصًا ، إذا طرح شخص ما سؤالًا مباشرًا ، فمن المحتمل جدًا أن يرغب في الحصول على إجابة مباشرة.

تتفهم محركات البحث مثل Google هذا وتحاول الإجابة عن الأسئلة الموجودة هناك مباشرةً على SERP باستخدام مقتطفات منسقة مثل لوحات المعلومات والمحتوى المميز و "يسأل الأشخاص أيضًا".

إذا كنت مسوقًا يخطط لجزءك التالي من المحتوى ، فحاول معرفة أكثر ما يريد جمهورك معرفته والكلمات التي يستخدمونها لتأطير أسئلتهم.

أجب عليهم بطريقة سهلة الفهم بجمل بسيطة. سيؤدي القيام بذلك إلى مساعدة محركات البحث مثل Google و Bing على فهرسة أفضل وفهم المحتوى الخاص بك. لذلك في المرة القادمة التي يسأل فيها شخص ما سؤالاً قمت بتغطيته ، قد تكون صفحة الويب الخاصة بك من بين أفضل النتائج.

بناء محتوى حول نية المستخدم

نية المستخدم هي السبب الأساسي وراء بحث مستخدم الإنترنت. قد يبحث البعض عن معلومات أساسية ، بينما قد يبحث البعض الآخر عن تحليل مقارن لأفضل المنتجات.

إذا ظهرت في بحث لا يتطابق مع هدف البحث الذي تستهدفه ، فلن تحصل على حركة مرور ذات صلة. في الواقع ، قد يغادر الأشخاص موقع الويب الخاص بك فقط ، مما يخبر محركات البحث أن المحتوى الخاص بك ليس هو الإجابة الصحيحة لنوع البحث.

أثناء إنشاء المحتوى ، من المهم أن تفهم الغرض من البحث لكلماتك الرئيسية. قد يرغب الشخص الذي يبحث عن "ماكدونالدز" في التعرف على تاريخها فقط. لذا ، إذا عرضت عليهم مراجعتك لأحد منافذ ماكدونالدز ، فلن يكون ذلك مفيدًا.

أصبح هدف البحث هو أهم جزء في تسويق المحتوى منذ تحديث Google BERT. تعمل Google باستمرار على تحسين فهمها لنية البحث وراء الاستعلامات ، ويجب أن يكون لديك أيضًا فهم أفضل لنية البحث وراء كلماتك الرئيسية المستهدفة.

في Scalenut ، نحن أيضًا خبراء في البحث عن الهدف مثل Google. يمكنك فهم هدف البحث للمستخدمين بمساعدة محلل SERP وميزات محور تحسين محركات البحث.

يساعدك محلل SERP في الحصول على أفكار محتوى فورية بناءً على المحتوى الأكثر نجاحًا لكلمة رئيسية. يمنحك مركز تحسين محركات البحث (SEO Hub) تحليلًا شاملاً للصفحات ذات الترتيب الأعلى لكلمة رئيسية مع مخططات تفصيلية وقائمة بمصطلحات البرمجة اللغوية العصبية والمصادر الإحصائية المستخدمة من قبلهم ودرجة المحتوى والأسئلة الأكثر شيوعًا التي يتم طرحها لكلمة رئيسية في موقع اختيارك.

باستخدام كل هذه المعلومات من الصفحات ذات الترتيب الأعلى ، يمكنك تحديد هدف بحث المستخدمين عند استخدامهم لكلمتك الرئيسية المستهدفة. إذا كانت معظم الصفحات ذات التصنيف الأعلى تشرح مفهومًا ، فإن القصد من البحث يكون إعلاميًا. إذا تم تحميلها بعبارات الحث على اتخاذ إجراء ، فإن الهدف من البحث هو إجراء معاملات ، وإذا كان هناك العديد من صفحات الويب الخاصة بالموقع نفسه ، فمن المحتمل أن يكون هدف البحث وراء الكلمة الرئيسية قابلاً للتنقل.

استنادًا إلى التحليل التنافسي الذي تحصل عليه من محللي SEO Hub و SERP من Scalenut ، يمكنك إنشاء محتوى حول نية المستخدم وجذب جمهورك المستهدف.

قم بتضمين مصطلحات البرمجة اللغوية العصبية في المحتوى الخاص بك

إذا كنت ترغب في ترتيب عمليات البحث باللغة الطبيعية ، فمن المهم أن تقوم بتضمين مصطلحات البرمجة اللغوية العصبية في المحتوى الخاص بك. هناك العديد من الطرق التي قد تساعد.

على سبيل المثال ، أحد عوامل الترتيب لخوارزمية بحث Google هو طريقة TF-IDF. إنه مقياس تعلم آلي لاسترجاع المعلومات لأهمية كلمة ما في تضخيم معنى وفائدة المحتوى لاستعلام بحث معين. يساعد خوارزميات Google على فهم قيمة كلمة في سياق معين.

تعمل طرق مثل TF-IDF و NLP على جعل نتائج Google أكثر فاعلية ومستقلة عن تركيز الكلمات الرئيسية. بدلاً من ذلك ، يساعدون Google في ترتيب صفحات الويب بناءً على معنى النص بأكمله.

إذا قمت بتضمين كلمات TF-IDF عالية ومصطلحات البرمجة اللغوية العصبية في المحتوى الخاص بك ، فسوف ترى Google موقع الويب الخاص بك كمصدر جيد للمعلومات. علاوة على ذلك ، إذا استخدم شخص ما نفس المصطلحات ، فستعرف Google على الفور أن موقع الويب الخاص بك هو مرشح جيد لنتائج البحث.

استخدم منصات تحسين المحتوى مثل Scalenut

طريقة أخرى رائعة لتحسين المحتوى الخاص بك لعمليات البحث بلغة طبيعية هي استخدام منصة مدعومة من البرمجة اللغوية العصبية مثل Scalenut.

من العصف الذهني للأفكار من خلال مجموعات الموضوعات إلى إنشاء محتوى أفضل من منافسيك ، تعد الأنظمة الأساسية القائمة على تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل NLP و GPT-3 مثالية للبحث الشامل وإنشاء المحتوى المحسن.

على سبيل المثال ، نساعد منشئي المحتوى على نشر أفضل محتوى باستخدام نظام تصنيف المحتوى الذي يبحث في وجود مصطلحات البرمجة اللغوية العصبية في المحتوى.

هل المحتوى الخاص بك جاهز لعمليات البحث بلغة طبيعية؟

إذا كنت محترفًا في مجال التسويق في يومنا هذا وفي عصرنا ، فأنت تدرك أهمية التصنيفات الجيدة. أنت تعلم أيضًا أن هناك منافسة شرسة بين مواقع الويب لكل كلمة رئيسية قيمة.

في مثل هذا السيناريو ، يساعدك البحث بلغة طبيعية في تحديد مكانة مناسبة لحملات تسويق المحتوى الخاصة بك. إذا فهمت هذا المفهوم ، فلن تكون قادرًا على إنشاء محتوى أفضل فحسب ، بل ستتمكن أيضًا من التأكد من أن جهودك تجلب الأشخاص المناسبين إلى موقع الويب الخاص بك.

وإذا كنت بحاجة إلى بعض المساعدة ، فإن Scalenut جاهز دائمًا.

سنساعدك على التأكد من استخدام أفضل مصطلحات البرمجة اللغوية العصبية للكلمة الرئيسية المستهدفة ، مما سيعزز مكانتك كخبير في الموضوع. خذ Scalenut في جولة. ابدأ الإصدار التجريبي المجاني وافتح قفلًا قويًا لإنشاء المحتوى وتحسين محرك البحث في البرمجة اللغوية العصبية (NLP) اليوم.

حول سكالينوت

Scalenut هو نظام أساسي لتحسين محركات البحث (SEO) وتسويق المحتوى مدعوم من قبل الذكاء الاصطناعي ويساعد المسوقين في جميع أنحاء العالم على إنشاء محتوى تنافسي عالي الجودة على نطاق واسع. من البحث والتخطيط والمخططات إلى ضمان الجودة ، يساعدك Scalenut على تحقيق الأفضل في كل شيء.

قم بتمكين حملات تسويق المحتوى الخاصة بك باستخدام الذكاء الاصطناعي. اشترك في Scalenut ، وابدأ في إنشاء المحتوى اليوم.