自然言語検索: 検索エンジンの背後にある秘密

信じられないかもしれませんが、Google では質問として質問をすることができなかった時代がありました。

「おいしい油揚げの作り方」で検索したいときは？ 意味のある結果を得るには、それを「揚げ豆腐の炒め物」に分解する必要があります.

検索エンジンは、人間の言語の自然な流れを理解するのに限界がありました。 彼らにとって、すべての Web サイトは、たくさんの情報とキーワードを含むコードの集まりでした。 ユーザーが検索クエリを入力すると、検索エンジンは単にその単語を含む Web ページをチェックし、情報の検索結果のリストを生成します。

この検索エンジンの制限により、インターネット ユーザーはキーワード ベースの検索方法を採用する必要がありました。 それほど自然ではありませんでした。

しかし今、検索エンジンが追いついてきています。 NLP 機械学習アルゴリズムの高度な機能を備えた検索エンジンは、私たちの自然言語を非常によく理解できます。

「OK Google、おいしい豆腐炒めの作り方は？」と言うだけで、バーチャル アシスタントがすぐにすばらしいレシピを教えてくれます。 これを自然言語検索と呼びます。

このブログ投稿では、自然言語検索の考え方と、それが一般的に SEO に与える影響について説明します。

自然言語検索とは？

2000 年代初頭に Google で何かを検索する喜びを味わったことがあれば、それ以来、検索がどれほど進歩したかをご存知でしょう。

これは、2000 年のエイプリル フールの Google 検索の様子です。

検索クエリに対する直接的な回答はありませんでした。 画像、強調スニペット、「People Also Ask」リンクはありませんでした。

最愛の「関連検索」セクションの形で、最も一般的なキーワードのソースさえありませんでした. 実際、SERP は別の検索結果を得るために競合他社の Web サイトにリンクしていました。

それは、検索クエリがユーザーの役に立つかどうかを考慮せずに、文字どおり何千ものページに一致する平均的な検索エンジンにすぎませんでした。 ユーザーは、検索を絞り込んで適切な結果を得るために、ブール論理などの技術的なトリックを使用する必要がありました。

当時、検索エンジンは大したものではありませんでした。 インターネットには十分なユーザーがいませんでした。 実際、2000 年のインターネット ユーザーはわずか 4 億 1,300 万人でした。

オンラインの人数が減ると、ウェブサイトの数が減り、検索エンジンがインデックスする情報が少なくなり、検索結果の質が低下しました。

しかし、2022 年に早送りすると、状況は大きく変化しています。 スマートフォン、スマート スピーカー、スマート カー、スマート ホームの普及に伴い、検索エンジンはあらゆる情報の頼りになるソースになりました。

今日、インターネット ユーザーは 50 億人を超え、あらゆる規模の企業が Web サイトを開発し、インターネットを使用する膨大な数の人々にリーチするためのコンテンツを公開しています。 これにより、Google のような検索エンジンは、AI、NLP、機械学習などの高度なテクノロジを使用して、より良い検索結果を生成する必要があります。

これは、今日の「エイプリル フール」の検索の様子です。

リッチ スニペットが SERP 全体に散りばめられています。 エイプリル フールの日付は、きちんと強調表示されたボックスに表示されます。 右側にはエイプリルフールの簡単なウィキペディアの説明があり、すべての検索結果 Web サイトの画像とビデオの特別なセクションがあります。

そしてもちろん、すべての SEO 専門家のお気に入りである「関連検索」セクション。

NLP のおかげで、ユーザーは特定の情報を探すために、質問を適応させてキーワードに変換する必要がなくなりました。 自然に入力したり話したりするだけで、検索エンジンは最も関連性の高い結果を生成します。

インターネット ユーザーの観点から見ると、自然言語検索とは、自然に思いつく検索フレーズや文章を使用して、オンラインで情報を検索する機能を指します。

マーケティング担当者の観点からは、人々が必要とする非常に具体的な情報を検索するために使用する、新しいタイプのロングテール キーワードまたはフレーズの台頭を指します。 音声検索の台頭に伴い、これはすべてのマーケティング担当者が知っておくべき成長傾向です。

自然言語検索 vs キーワード検索

自然言語検索は、ユーザーが知りたいことを検索エンジンに伝える以外に何もする必要がないため、キーワード検索とは異なります。 複雑なアイデアをより小さく、検索エンジンに適したフレーズに分解する必要はありません。

地球上で最も背の低い人物を知りたい場合は、Google で「地球上で最も背の低い人物は誰ですか」と入力するか、発声してください。 Web サイトにアクセスしなくても、SERP に正確な情報が表示されます。 それが実際の自然言語検索です。

対照的に、キーワード ベースの検索は、完全な文ではなく、「最短人物」を検索することを意味します。

自然言語検索は、短いキーワードではなく、長いフレーズまたは完全な文で構成されます。 これは、人が別の人に同じ情報を求める方法に似ています。 インターネット ユーザーは、検索エンジンが自分の欲しいものを正確に理解してくれることを気に入っており、自然言語検索がそれを実行します。

自然言語検索の例

より明確にするために、キーワードベースの検索と比較して、自然言語検索の例をいくつか見てみましょう。

• 「コンテンツ マーケティング キャンペーンを実行する方法は?」 vs「コンテンツマーケティングキャンペーン」
• 「娘への最高のクリスマスプレゼントは？」 対「最高のクリスマスプレゼント」
• 「BBC が設立されたのはいつですか?」 対「BBC ファウンデッド」
• 「オーガニックデジタルマーケティングとは？」 対「オーガニックデジタルマーケティング」

ご覧のとおり、自然検索はキーワードよりも長く、より説明的です。 大まかに情報を検索するのではなく、ユーザーが探しているものを正確に指定します。 これは、自然言語処理 (NLP) の 12 の実例に関する役立つ Scalenut ブログです。

自然言語検索の進化

自然言語検索の影響と重要性を理解するには、そのトピックに関する背景知識が必要です。 自然言語検索は、askjeeves.com で 90 年代に始まりました。 これは、ユーザーが質問して回答を得られるシンプルな検索エンジンでした。

その後、検索世界のマスターである Google が登場しました。 Google は検索方法を変更し、検索結果の品質を継続的に向上させました。 「世界の情報を整理する」という十字軍における大きなブレークスルーの 1 つは、2018 年の BERT API のリリースでした。

この無料で使用できる API は、言語分析の強力な機能であり、後に 2019 BERT Update で Google 検索アルゴリズムに永久に組み込まれました。 それ以来、Bing はより良い結果を提供するために NLP 検索アルゴリズムの使用も開始しました。

それだけではありません。世界中の何千ものビジネス ソフトウェアが NLP を使用して人間の言語を処理し、書き言葉や話し言葉の背後にある意味を理解しています。 Google Home、Alexa、Siri などの仮想アシスタントは、NLP プログラムで実行され、ユーザーが自分に何を言っているのかを正確に理解するのに役立ちます。

自然言語はどのように機能するか

自然言語検索は、自然言語処理と呼ばれる高度なコンピューティング テクノロジに依存しています。 機械学習と統計アルゴリズムを実行して、検索フレーズを分析し、ユーザーのクエリの背後にある意味と検索意図を理解します。

Siri に最寄りのレストランを探すように頼むと、現在地に最も近いレストランをインターネットで検索します。 これは、まず文を小さな部分として解析し、「レストラン」と「近く」の文脈上の意味を理解することによって行われます。

これには多くの計算能力が必要な時期がありました。 しかし、NLP は、構文分析、感情分析、および顕著性スコアによって必要な計算能力を削減します。

構文解析を通じて、レストランを見つけたいことを理解します。 感情分析を通じて、検索意図がナビゲーションであると判断します。 また、「近くに」などの単語やフレーズの顕著性スコアを通じて、現在地の近くにあるレストランを探していることがわかります。

NLP がどのように機能し、SEO の世界にどのように影響するかについて詳しく知るには、この詳細な Scalenut ブログ「NLP SEO: What Is It And How To Use It For Content Optimization」を参照してください。

自然言語検索用にウェブサイトのコンテンツを改善する方法

マーケターやストラテジストは、ブランドをオンラインでより認知度の高いものにしようとしており、自然言語検索に合わせてコンテンツ戦略を調整する必要があります。 これは、従来のキーワードがもはや重要ではないという意味ではありません。 それらは依然として検索において重要な役割を果たしています。

しかし、少しの自然言語があれば、検索エンジンでコンテンツが上位に表示されることは確実です。 強調スニペットや、「他のユーザーも質問する」セクションの Web サイトに選ばれることさえあります。

自然言語検索用にウェブサイトのコンテンツを改善する方法をいくつか紹介します。

コンテンツを読みやすくする

これが以前は業界標準に過ぎなかったとしたら、今ではコンテンツ戦略の重要な側面になるはずです。 Google アプリで行われるすべての検索の 20% が音声検索で行われます。 これは、全ユーザーの 20% が自然言語検索を使用していることを意味します。

Google が最大のユーザー ベース (デスクトップとモバイル) を持つ最大の検索エンジンであることを考えると、これはかなり大きな数字です。 Google が音声検索結果でコンテンツを使用するには、コンテンツが読みやすく、理解しやすいものである必要があります。 大きなアイデアを小さな文章に分割し、文章が最初から最後までスムーズに流れるようにします。

コンテンツでロングテール キーワードを使用する

自然言語の検索クエリを別の用語で説明するとしたら、それはロングテール キーワードです。 ロングテール キーワードと同様に、自然検索は通常 3 語以上であり、非常に具体的な検索意図を持っています。 ユーザーは、Google の音声検索で「現在の英国の首相は誰ですか?」と尋ねると、何が欲しいかがわかります。

したがって、ロングテール キーワードの統合を強化することは理にかなっています。 マーケティング担当者として、すでにいくつかのロングテール キーワードを使用していますが、このオーガニック トラフィックの宝庫にさらに注目するときが来ました。

ロングテール自然検索キーワードはさまざまな方法で使用できます。 たとえば、何かのステップバイステップ ガイドに関するインフォグラフィックを作成している場合は、画像のメタ タグでロングテール キーワードを必ず使用してください。

または、Web ページの構造化データにロングテール自然検索キーワードを追加することもできます。 例えば、油揚げのレシピなら「油揚げの作り方」とか「油揚げの美味しい作り方は？」とか。 その Web ページのスキーマで。

コンテンツを通じて顧客の質問に答える

自然な検索のほとんどは、直接的な質問に他なりません。 音声であろうとテキストであろうと、人が直接的な質問をした場合、直接的な回答を求める可能性が非常に高くなります。

Google のような検索エンジンはこれを理解しており、ナレッジ パネル、注目のコンテンツ、「People also ask」などのリッチ スニペットを使用して、SERP 上の質問にすぐに答えようとしています。

あなたがマーケティング担当者で、次のコンテンツを計画している場合は、視聴者が最も知りたいと思っていることと、質問を構成するために使用する言葉を把握してみてください。

簡単な文章でわかりやすく答えてください。 これを行うと、Google や Bing などの検索エンジンがインデックスを作成し、コンテンツを理解するのに役立ちます。 そのため、次に誰かがあなたが取り上げた質問をしたときに、あなたの Web ページが上位の結果に表示される可能性があります。

ユーザーの意図に沿ったコンテンツを構築する

ユーザーの意図は、インターネット ユーザーの検索の背後にある根本的な理由です。 基本的な情報を探している人もいれば、最高の製品の比較分析を探している人もいます。

ターゲットとする検索意図と一致しない検索結果に表示された場合、関連するトラフィックは得られません。 実際、人々はあなたのウェブサイトを離れるかもしれません。これは、あなたのコンテンツが検索の種類に対する正しい答えではないことを検索エンジンに伝えます.

コンテンツを作成する際には、キーワードの検索意図を理解することが重要です。 「マクドナルド」で検索する人は、その歴史について知りたいだけかもしれません。 したがって、マクドナルドの店舗に関するあなたのレビューを彼らに見せても、役に立ちません。

検索意図は、Google の BERT アップデート以来、コンテンツ マーケティングの最も重要な部分になりました。 Google はクエリの背後にある検索意図の理解を継続的に改善しており、ターゲット キーワードの背後にある検索意図をよりよく理解する必要があります。

Scalenut では、Google のような検索意図マニアでもあります。 SERP アナライザーと SEO ハブ機能を使用して、ユーザーの検索意図を理解できます。

SERP アナライザーは、キーワードの最も成功したコンテンツに基づいて、インスタント コンテンツのアイデアを得るのに役立ちます。 SEO ハブは、詳細なアウトライン、NLP 用語のリスト、それらが使用する統計情報源、コンテンツ グレード、および特定の場所でキーワードについて尋ねられる最も一般的な質問を含む、キーワードのトップ ランキング ページの包括的な分析を提供します。あなたの選択。

上位ページからのこれらすべての情報を使用して、ユーザーがターゲット キーワードを使用したときの検索意図を特定できます。 上位のページのほとんどが概念を説明している場合、検索の意図は情報提供です。 CTA が読み込まれている場合、検索の意図はトランザクションであり、同じ Web サイトの Web ページが多数ある場合、キーワードの背後にある検索の意図はナビゲーションである可能性があります。

Scalenut の SEO Hub と SERP アナライザーから取得した競合分析に基づいて、ユーザーの意図に沿ったコンテンツを構築し、ターゲット ユーザーを引き付けることができます。

コンテンツに NLP 用語を含める

自然言語検索でランク付けしたい場合は、コンテンツに NLP 用語を含めることが重要です。 役立つ方法はたくさんあります。

たとえば、Google の検索アルゴリズムのランキング要因の 1 つに TF-IDF 方式があります。 これは、特定の検索クエリに対するコンテンツの意味と有用性を増幅する上での単語の重要性の情報検索機械学習尺度です。 これは、Google のアルゴリズムが特定のコンテキストにおける単語の価値を理解するのに役立ちます。

TF-IDF や NLP などの方法を使用すると、キーワードのフォーカスに関係なく、Google の検索結果がより効果的になります。 代わりに、Google がテキスト全体の意味に基づいて Web ページをランク付けするのに役立ちます。

コンテンツに高い TF-IDF 単語と NLP 用語を含めると、Google はあなたの Web サイトを優れた情報源と見なします。 さらに、誰かが同じ用語を使用すると、Google はあなたのウェブサイトが検索結果の候補として適していることをすぐに認識します。

Scalenut などのコンテンツ最適化プラットフォームを使用する

自然言語検索用にコンテンツを最適化するもう 1 つの優れた方法は、Scalenut のような NLP を利用したプラットフォームを使用することです。

トピック クラスターによるアイデアのブレインストーミングから、競合他社よりも優れたコンテンツの作成まで、NLP や GPT-3 などの AI テクノロジに基づくプラットフォームは、徹底的な調査と最適化されたコンテンツ作成に最適です。

たとえば、コンテンツ内の NLP 用語の存在を確認するコンテンツ グレーディング システムを使用して、コンテンツ クリエイターが最高のコンテンツを公開できるように支援します。

あなたのコンテンツは自然言語検索に対応していますか?

あなたが今日のマーケティングの専門家なら、良いランキングの重要性を理解しています。 また、貴重なキーワードごとに Web サイト間で激しい競争が繰り広げられていることもご存じでしょう。

このようなシナリオでは、自然言語検索は、コンテンツ マーケティング キャンペーンのニッチを切り開くのに役立ちます。 この概念を理解すれば、より良いコンテンツを作成できるようになるだけでなく、適切なユーザーをウェブサイトに誘導できるようになります。

また、サポートが必要な場合は、Scalenut がいつでも準備万端です。

ターゲット キーワードに最適な NLP 用語を確実に使用できるように支援します。これにより、そのトピックの専門家としての地位を固めることができます。 Scalenut を試してみてください。 今すぐ無料トライアルを開始して、強力なコンテンツ作成と NLP 検索エンジン最適化のロックを解除してください。

スケールナットについて

Scalenutは、AI を活用したオールインワンの SEO およびコンテンツ マーケティング プラットフォームであり、世界中のマーケティング担当者が高品質で競争力のあるコンテンツを大規模に作成するのに役立ちます。 調査、計画、アウトラインから品質の確保まで、Scalenut はすべてにおいて最高の成果を達成するのに役立ちます。

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