ScalenutがG2 Fall Leader 2022 - Content Creation部門に

公開: 2022-11-29

何年にもわたって、Google のアルゴリズムは、一度にさまざまなことに焦点を当てた SEO とともに変化してきました。

最新の Google アルゴリズムにより、コンテンツにおける自然言語の使用がより価値のある重要なものになりました。 NLP は Google のアルゴリズムに接続されており、コンテンツの品質と意図を改善する上で重要な役割を果たします。

これにより、デジタルマーケティング業界では、NLP とその使用法について多くの話題が飛び交っています。このブログ投稿では、NLP に関する包括的なガイドと、それを SEO に使用する方法を共有しました。

今日の世界における NLP の重要性

多くのインターネットユーザーは、2 つの NLP を混同しています。自然言語処理と神経言語プログラミング。

神経言語プログラミングは周囲の人々との効果的なコミュニケーションに役立ちますが、自然言語処理は機械との対話に役立ちます。

NLP または自然言語処理は、景気減速のパンデミック時代に持続可能性を高める恩恵をもたらしました。

最近の COVID19 の発生により、多くの企業は、顧客の行動の変化を理解し、迅速に適応するためのよりスマートな方法を必要としていました。

これは、ユーザーの要求を解釈して、医療研究、検索エンジン、ビジネスインテリジェンスなどの現実世界のアプリケーションでいくつかのビジネスを支援する際に、NLP が驚異的な役割を果たしてきました。

NLP の重要な用途の 1 つは、「ボイスコマース」のエコシステム全体を作成した音声アシスタントです。

ジュニパーの調査によると、2023 年までに 80 億を超える音声アシスタントが存在し、25.4% の割合で増加します。ほとんどの音声アシスタントは NLP ベースのテクノロジを利用しており、このようなスマートデバイスの成長を促進しています。

長年にわたり、多くの企業が NLP ベースのテクノロジを活用してスマートな製品を作成してきました。たとえば、eMarketer によると、e コマース大手の Amazon は、スマートアシスタント市場で大規模な浸透を遂げています。

ただし、このようなインテリジェントアシスタントとは別に、NLG や自然言語生成を使用する自動コンテンツジェネレーターなど、NLP テクノロジの他のアプリケーションが勢いを増しています。

それでは、NLP とは何か、そしてその仕組みを理解しましょう。

NLPとは？

NLP とは何の略ですか? 自然言語処理 (NLP) は、機械やコンピューターのために人間の言語を解釈することに特化した人工知能および言語学のサブブランチです。

NLP は、言語パターンを分析し、モデルをトレーニングするアルゴリズムを使用して、特定のタスクを実行するための参照としてそのようなトレーニングを使用するマシンの配置を提供します。

たとえば、チャットボットは、ユーザーの問題についていくつかの質問をし、データを集計し、それを分析および処理して、関連するソリューションを提供します。

NLP は、1940 年代に機械翻訳の実験として最初に考案されました。 NLP 開発における最も重要な飛躍の 1 つは、1960 年代の ARPA 音声理解研究 (SUR) でした。

現代の NLP の進化への真の道を定義する 1 つの例は、DOCTOR スクリプトに基づいて MIT (マサチューセッツ工科大学) で開発されたチャットボットである ELIZA です。

それ以来、NLP の可能性を最大限に活用した e コマースイノベーションの現代の時代に、いくつかのプロジェクトが行われてきました。

NLP はどのように機能しますか?

NLP は、本質的に言語解釈ツールです。言語とは、コミュニケーションと解釈に役立つ一連の規則または記号です。

シンボルは、情報またはブロードキャストデータを伝達するために組み合わされます。 NLP は、言語記号またはパターンを解釈に使用して、文の文法構造に対応します。

音声検索の台頭に伴い、この分野でより高度な NLP の開発が必要になっています。それまでは、ユーザーとのより高度な対話を作成するボットの学習出力にアプリケーションが組み込まれていることがわかります。

NLPテクニックとは？

すべての NLP モデルには、解釈とテキスト生成という 2 つの主要なアクティビティがあります。最初の部分では、人間の言語、検索意図、および構文を解釈して、テキスト生成を可能にするデータを提供します。

NLP は、次の 2 つの部分に分類できます。

自然言語理解 (NLU)
自然言語生成 (NLG)

自然言語理解 (NLU)

NLU は、人間の言語の理解と理解を扱う NLP の一部です。ユーザーがマシンと行うコミュニケーションの意味を解釈します。

あなたが他の人と話しているとき、あなたとあなたの両方は、理解しやすい言語の共通の知識を共有しています.

ただし、これは、1 と 0 やその他の形式の機械語しか理解できない機械には当てはまりません。

NLU は、テキストの分類、コンテンツの分析、および感情分析を通じて、コンピューターまたはマシンの人間の言語の理解を簡素化します。

解釈のために、NLU は言語科学の概念を使用します。

音韻（音）
形態学（語形成）
シンタックス（文の構造）
語用論（理解）

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自然言語生成 (NLG)

NLG は NLU を使用して出力データを生成します。これは、NLU によって行われる人間の言語の解釈を活用して、ユーザー向けの応答またはテキストを生成する NLP の一部です。

現在、多くの企業が自動テキスト生成、トリガーメール、自動音声応答などのアプリケーションに NLG を採用しています。

Gartner のレポートによると、2022 年までに企業の 25% が何らかの形で自然言語技術を使用するようになるでしょう。NLG システムは、いくつかの企業による NLP の採用における主要な推進力です。 たとえば、NLG は、長い文章とシーケンスを組み合わせてコンテンツ作成を自動化し、NLU のデータ理解に裏打ちされたエクスペリエンスをパーソナライズするのに役立ちます。

企業は、このようなテクノロジを活用して、内部コミュニケーション、製品説明、マーケティング目的、契約、レポート、分析などの自動コンテンツを生成できます。

コンテンツ生成を自動化することで、ターンアラウンドタイムを短縮し、コミュニケーションチャネル全体で標準化を実現し、精度を向上させることができます。

次のような、NLG を有利に使用する自動コンテンツジェネレーターがあります。

アーティクルフォージ
アーティクーロ
SEO コンテンツマシン
カフカイ
アジス
SEOアシスタント

NLP とは何かについての基本的な考え方がわかったので、ビジネスに使用できる最高の NLP ツールについて説明しましょう。

ビジネスに最適な NLP ツール

ビジネスで NLP を活用するには 2 つの方法があります。

最初のアプローチは、カスタマイズされた NLP モデルをゼロから構築することです。特注の NLP モデルを開発するには、インフラストラクチャ、リソース、および熟練した専門家に多額の投資を行う必要があります。

2 つ目の効率的な方法は、サードパーティのサービスプロバイダーが提供する NLP ツールを使用することです。このツールは、既存の組織構造に低コストで迅速に統合できます。

ユーザーの検索意図を解釈することで、コンバージョンを改善し、リード生成を増やすために使用できる最高の NLP ツールをいくつか紹介します。

#1 IBMワトソン

IBM Watson は、クラウドストレージ製品を利用した複数の AI ベースサービスのスイートです。 IBM Watson が提供する最も効果的な AI ベースのサービスの 1 つが NLU です。

キーワード、テキストカテゴリ、感情、文構造、構文などを認識できる驚異的なサービスです。

IBM Watson の最も優れた点は、金融、医療、製造などのさまざまな業界向けにカスタマイズ可能なサービスを提供することです。

#2 GPT-3

GPT-3 は、テキストの自動生成を可能にするニューラルネットワーク機械学習モデルである Generative Pre-trained Transformer の第 3 世代のイテレーションです。

これは OpenAI によって開発されており、自動テキスト生成のための入力はほとんど必要ありません。 GPT-3 は、1,750 億を超える Machine Learning メトリクスを持つ最大のニューラルネットワークの 1 つです。

#3 バークレーニューラルパーサー

これは、11 を超える言語に AI ベースのモデルを提供する最も正確なパーサーの 1 つです。これは Python で適用されるツールであり、人間の言語をよりよく理解するために、文の構文構造をサブフレーズに分解するのに役立ちます。

このパーサーは、解析を使用して複雑な文を個別のコンポーネントに分割し、その意味を見つけます。

Berkeley Neural Parser を使用すると、多くの知識がなくても簡単にツールを使用できます。

#4 テキストブロブ

TextBlob は、自然言語ツールキット (NLTK) で動作します。NLTK は、Python を使用した人間の言語の解釈を支援する一連のライブラリとプログラムです。

NLP の複雑さを理解するための最も優れたツールの 1 つと考えられている TextBlob を使用すると、プロジェクトのプロトタイピングを簡単に行うことができます。感情分析、翻訳、フレーズの抽出、テキスト分類、スペル修正を使用できます。

#5 ゲンシム

これは、メモリの最適化と言語データの集約を通じて人間の言語の解釈を容易にする、もう 1 つのアルゴリズムベースのツールです。

いくつかの異なる言語ベースの分析に役立つ Python パッケージをインストールすることで、アルゴリズムを活用できます。

NLP は、コンテンツ生成の自動化を可能にしたテキストベースの解釈および言語技術です。近年、コンテンツは SEO または検索エンジン最適化の中心であり、NLP は SEO ベースのコンテンツ生成を強化しています。

NLP は SEO の世界をどのように変えましたか?

SEO は、クローラーがさまざまなパラメーターに基づいて Web サイトのインデックスを作成する Google の SERP (検索エンジンの結果ページ) に関連しています。

Google が考慮する最も重要なパラメータの 1 つは、魅力的でユーザーの検索意図に関連するコンテンツです。ユーザーはよりスマートに検索し、意図した答えを期待しています。そのとき、BERT アップデートが登場しました。

2019 年に、Google は、トランスアーキテクチャを使用する BERT アルゴリズムまたはトランスフォーマーアルゴリズムからの双方向エンコーダー表現を発表しました。

ウィキペディアによると、Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) は、Google が開発した自然言語処理 (NLP) 事前トレーニング用のトランスフォーマーベースの機械学習手法です。

この新しいアップデートの展開により、Google は検索文字列内の単語の文脈とニュアンスに焦点を当て、ユーザーの意図に近い結果とそれらを照合するようになりました。

同様に、検索エンジンは、ユーザーの意図に最も関連するコンテンツに注目のスニペットを提供します。

Google は現在、検索の関連性とユーザーの意図を重視しています。 NLP の方法論は、画像の代替テキスト、ロングテールキーワード、検索意図、キーワードスタッフィングのエンティティ認識に焦点を当てるなど、さまざまなランキング要因に役立ちました。

したがって、NLP が Web サイトの SEO を改善し、最近の Google 検索結果に影響を与えるのに役立つことは否定できません。

Google の NLP API デモ

Google の NLP API は、自然言語処理アルゴリズムを使用してユーザーが話している内容を理解するリアルタイムの会話ボットです。

自然言語 API を組み込むことで、さまざまなデータサイエンティストやマーケターがプラグインしてテキストを調べることができるようになりました。

検索クエリまたは検索用語の約 15% は、Google で初めて使用されます。これは、Google のマシンとアルゴリズムが、これらの検索用語の背後にある意図を理解するのに十分な履歴データを持っていない可能性があることを意味します。

NLP は、ターゲットキーワードに関連するすべてをよりよく把握し、それらを SERP のページと比較します。

キーワード調査のより良い洞察

BERT の更新以降、SERP でランク付けされているページが大幅に改善されました。コンテンツとキーワードの関連性は、検索エンジンがページをよりよく理解するために最も重要です。

BERT の更新後にヒットしたサイトのページを分析し、ユーザーのページユーザーエクスペリエンスの改善に取り組むことができます。そのためには、更新後にランキングが上昇した上位ページに注目してください。

これらのページがランク付けされているキーワードと、Google が探している他のキーワードの組み合わせを探します。アップデート以降、Google は一連の検索用語に焦点を当てるのではなく、文全体または段落を探して意味を作成するようになりました。

バックリンクの作成

リンク構造に焦点を当てた NLP では、コンテキストリンクの重要性がさらに高まっています。アンカーテキストと、サイトのリンク先ページとの関連性を理解することが最も重要です。

NLP アルゴリズムの学習プロセスは、最初は非常に問題があるように見えますが、使い方に慣れると、リード生成やオーガニックランキングの改善に非常に役立ちます。

これは、どのページにも無関係なリンクを配置して、ページに価値を生み出すことを期待してはならないことを意味します。

競合分析

検索エンジンで同等のパフォーマンスを発揮するサイトは 2 つとないことは明らかです。最近の BERT の更新により、誰にとっても課題は 2 倍になりました。したがって、ページのランクを上げるには、これらの洞察を活用し、考えられるすべての機会を活用する必要があります。

しかし、上位のページには、Google が気に入る何かがあるはずです。サイトのオーソリティや年齢に関係なく、最も重要なのはページ上のコンテンツです。

そして、これにはさまざまなものと最適化手法が含まれます。 たとえば、TF-IDF を使用してコンテンツを最適化します。

これに加えて、Google は感情、エンティティ、カテゴリ、顕著性スコアなどのデータセットを組み込んでコンテンツを分析します。

したがって、これらの要因に基づいて競合他社を分析することも重要です。 Surfer SEO、Frase、SEO Assistant などのツールは、これらの要素とその他の重要な要素を使用して、NLP SEO に適したコンテンツを作成します。

NLP が SEO に与える影響

Google のような検索エンジンが NLP で達成したことは、従来の形式の SEO にだまされる可能性に取り組んでいることです。

たとえば、以前は、キーワードの詰め込みが SEO の成功に大きく貢献していました。 NLP ジャーナリストの Danny Sullivan は 2019 年に、サイトでの NLP と機械学習について SEO ができることはあまりないとツイートしました。

しかし、 John Muelller 氏はウェビナーで、NLP を最適化する最善の方法は自然なコンテンツを書くことであると述べました。目標は、単語のコンテキストを作成することです。

しかし、BERT を使用することで、Google は、キーワードだけでなく、コンテキストが中心にあることを保証します。例えば、

Google アルゴリズムは、コンテキストをよりよく理解するために、「of」、「in」などのさまざまな前置詞、または「when」や「why」などの疑問詞を使用してユーザーの意図を理解するようになりました。

NLP が SEO に与えるその他の重要な影響をいくつか見てみましょう。

ブラックハット冗長性

実際、ブラックハット戦略は検索エンジンのガイドラインに反しています。それでも、多くのマーケティング担当者は、そのような戦略をビジネスに使用して成功を収めました。

これは、SERP での Web サイトのランクを上げるのに役立つ一連のプラクティスですが、検索エンジンによって定義されたサービス条件に違反しています。

検索エンジンは、NLP ベースのテクノロジーを使用してこのようなブラックハット SEO の慣行を検出し、コンテキストベースのインデックス作成によってそれらに対抗することさえできるようになりました。

相対代替テキスト

画像サイズは SEO に不可欠ですが、Alt テキストは大きな違いを生むのでしょうか? NLP はコンテキストを強調するため、画像にはコンテンツと同期した代替テキストが必要です。同様に、コンテンツにビデオを含める場合は、コア部分に関連するコンテンツが含まれている必要があります。

たとえば、コンテンツがスポーツシューズに関するものである場合、ランニングやその他のスポーツでシューズを活用する方法に関するビデオを追加すると、SEO 戦略に役立ちます。

NLP で BERT に対抗する

NLP の最も重要な影響の 1 つは、マーケティング担当者が Google からの BERT に対抗するのに役立つことです。 BERT と NLP はどちらも、コンテンツのコンテキストが重要なコアで同じアプローチを採用しています。したがって、組織は NLP を活用して、コンテンツとコンテンツ BERT アルゴリズムを最適化できます。

いくつかの自動コンテンツジェネレーターとコンテンツアイデア生成ツールは、NLG を使用して最適化を提供します。 たとえば、Coschedule ヘッドラインアナライザーは、ブログ、ランディングページ、電子ブック、またはほぼすべてのコンテンツのタイトルを改善するのに役立ちます。

NLU を使用して、各キーワードまたは一連の単語の意図を理解し、分析を提供します。

ヘッドラインアナライザーツールを使用すると、ユーザーはリーチワードを感情語、パワーワード、ユニークワード、一般的なワード、さらには SEO スコアなどのいくつかのカテゴリに分類することで、ヘッドラインの最適化を理解できます。

同様に、さまざまなツールを使用して SEO の最適化を可能にする NLP テクノロジの例がいくつかあります。これらの例のいくつかについて説明しましょう。

SEO向けNLPの代表例

組織による SEO 最適化のための NLP の使用例がいくつかあります。小売企業から世界中の大規模なセキュリティ企業に至るまで、NLP は SEO ベースの最適化のための頼りになるテクノロジーです。

The Right Step Forward (ロッキーフットウェア)

Rocky フットウェアブランドは、オーガニックトラフィックと売上高の改善を目指していました。そのため、SEO を改善し、Web サイトのユーザーフレンドリーなコンテンツを作成するのに役立つソリューションが必要でした。

そのため、BrightEdge レコメンデーションと呼ばれる NLP ベースのツールを活用しています。

フットウェアブランドは、NLP ベースのツールを使用してページタイトルとメタタグを最適化しました。これは、主に SEO に影響を与え、検索エンジンのランキングを向上させました。

これにより、検索ベースの収益が 30%、前年比で 74%、新規顧客のトラフィックが 13% 増加しました。

メディアランブル (スタックメディア)

Stack Media は、トレーニング目標の達成を目指すアスリートに関連するコンテンツを配信するデジタルパブリッシングおよびオンラインメディア企業です。

編集チームは、ユーザーのエンゲージメントを高め、メディアプラットフォームの SEO 指標を改善するという大きな課題に直面していました。

そこで、NLP ベースのツールを活用して、キーワードの影響力を高め、より魅力的なコンテンツを作成することにしました。

このために、彼らはキーワードインサイトを提供する Data Cube を使用しました。キーワードとは別に、編集チームは、Intent Signal を使用したコンテンツを改善するために、オーディエンスの検索意図を分析する必要がありました。

Data Cube や Intent Signal などの NLP ベースのツールにより、直帰率を 73% 削減し、Web サイトへのアクセスを 61% 改善することに成功しました。

安全な成功 (フーガ)

Fugue は、企業にコンプライアンスおよびセキュリティサービスを提供するクラウドインフラストラクチャセキュリティ企業です。同社のソリューションは、クラウドのセキュリティリスクとコンプライアンスの問題を特定し、壊滅的な事態を回避するための予防措置を確実に講じます。

さらに、ベースラインドリフト検出と自動エラー検出を提供して、企業のデータ侵害を排除します。

Fugue のマーケティングチームは、Cloud Security Posture Management (CSPM) セグメントでの可視性を向上させる必要がありました。

CSPM は、DevOps、インシデント対応、コンプライアンス監視、リスクの視覚化、および評価の統合のための特定のユースケースを含むセキュリティツールのカテゴリです。

彼らは独自のコンテンツを考え出すと同時に、CSPM でコンテンツを作成したマーケットリーダーと競争する必要がありました。

そこで彼らは、コンテンツのアイデア、トピック、さらにはコンテンツ全体を提供する NLP ベースのツールである Frase.IO を選択しました。これを利用してオーガニックトラフィックを増やし、Web ページを SERP の 10 位から 1 位に引き上げました。

BrightEdge、Data Cube、Frase.IO だけでなく、SEO により大きな影響を与えるために使用できるさまざまな NLP ベースのプラットフォームがいくつかあります。

コンテンツフュージョン
SEOアシスタント
ハブスポット
SEOスカウト
マーケットブリュー
マーケットミューズ
Millimetric.ai
ワードリフト

結論

音声アシスタントから自動コンテンツジェネレーターまで、NLP はビジネス向けのよりスマートなソリューションを提供してきました。

このようなツールを使用すると、次のことができます。

ユーザーによる検索の正確な意図を理解する
製品やサービスを使用する際のユーザーの問題点を特定する
重要なユーザーデータの集約を実装する
文法をチェックし、音声検索クエリを最適化します。
パーソナライズされた体験を解釈、分析、推奨する
コンバージョンを改善し、リードジェネレーションを高めます
SEO最適化で上位表示
コンテンツのトラフィックを増やす

NLP テクノロジーによって作成されたハイエンドコンテンツを通じて、ビジネスの SEO 最適化を達成しようとしている場合は、Scalenut が必要です。

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