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公開: 2022-11-29

Google は、SEO およびデジタルマーケティング業界にとって重要な、年間を通じてさまざまなアルゴリズムを展開しています。

一部のコア更新は重要ですが、重要でないものもあります。 Google の主要なアルゴリズムアップデートの 1 つは、2019 年の BERT アップデートでした。

トランスフォーマーの BERT または Bidirectional Encoder Representations は、コンテンツに短いテキストスニペットを使用する Web サイトのランキングペナルティを軽減するために使用される自然言語処理アルゴリズムです。

Google BERT アルゴリズムの更新直後、SERP の変動が大きくなり、Google 検索ランキングが変動しました。 BERT は多くの変更をもたらしました。ある意味では、AI を活用した検索エンジン向けの SEO を作成しました。

2019 年の BERT の更新は、人工知能を SEO やデジタルマーケティングの実践に組み込む方法の 1 つにすぎません。

BERT のリリース後に頻繁に耳にするバズワードの 1 つは、NLP または自然言語処理です。

名前が示すように、NLP は自然言語テキストに関連しています。

検索クエリでは、検索対象の正確なフレーズと比較して、自然言語をより頻繁に使用することが観察されています。

では、NLP は検索エンジンの最適化においてどのように重要な役割を果たしているのでしょうか?

この記事は、SEO における NLP の役割とその重要性を理解するのにさらに役立ちますか?

NLPとは？

NLP または自然言語処理は、人間の言語を理解するための計算システムの開発と使用を扱う研究分野です。

NLP には、翻訳、感情分析、検索エンジンの最適化、カスタマーサービスなど、さまざまな用途があります。

NLP または自然言語処理アルゴリズムは、何百万もの例でトレーニングされ、さまざまな単語やフレーズを区別するパターンを学習します。

NLP と人工知能 (AI) などの機械学習プロセスを利用して、人々がインターネットで何を検索しているかを理解するのに役立つ強力なアルゴリズムを構築できます。

SEOとは？

検索エンジン最適化 (SEO) は、検索エンジンの結果ページでの Web サイトの可視性を向上させるために特殊な手法を使用するインターネットマーケティング戦略の一種です。

簡単に言えば、SEO は数式とセマンティクスの組み合わせであり、Web サイトをトップランキングまたは SERP で表示できるようにします。

検索エンジンは、キーワードの使用、高品質のコンテンツ、適切なコンテンツなど、さまざまな指標に依存しています。

検索アルゴリズムの品質が向上したことで、人々はより自然なコンテンツを作成し、ユーザーの意図に沿ったものにすることに注力しています。

この目的のために、検索エンジンは AI 言語技術のおかげで、人々がオンラインで見つけたいものをよりよく理解できるようになっています。

NLP と SEO はどのように連携しますか?

SEO とは、特定のキーワードでサイトを上位に表示させることを目的としています。

基本的に、NLP と SEO は、訪問者がページに到達したときのユーザーエクスペリエンスを向上させるために機能します。フォーカスキーワードに組み込まれた自然言語の使用は、検索エンジンがコンテンツの関連性を理解するのに役立ちます。

NLP は、検索エンジンがコンテンツを読みやすくするために使用され、人々がインターネットで何を探しているかを理解するのに役立ちます。

また、ユーザーが Web サイトで情報を検索するときに使用するキーワードやフレーズを扱うセマンティック検索にも役立ちます。

これは、人々が探しているもののあらゆる種類のバリエーションを入力するロングテール検索では特に重要です。

検索エンジンは自然言語処理をどのように使用していますか?

検索エンジンは、NLP と機械学習を使用して、人々が何を検索しているかを理解するのに役立ちます。すべての功績は、会話型クエリを生成する AI 言語機能にあります。

同義語、一般的なフレーズ、単語の使用法を検出して、より正確な検索を行うことができます。これにより、SERP でのサイトのランキング、または特定のキーワードの結果ページの上部でのサイトのランキングを向上させることができます。

たとえば、ゴルフ用品に関するウェブサイトを運営している場合、NLP アルゴリズムを使用すると、人々がインターネットで何を検索しているかを理解するのに役立ちます。

NLP を使用してコンテンツを作成することは、SEO においても非常に重要です。人間や検索エンジンが簡単に理解できるように、製品、サービス、製品を自然言語で説明する最適な方法を見つけるのに役立ちます。

音声検索の強調スニペットやその他のページ上の最適化手法の台頭により、Web サイトのコンテンツがより自然になり、検索エンジンとの関連性が高まります。

これらは、SERP でのランキングを向上させるために使用できます。 NLP の使用は、人間と検索エンジンの両方に利益をもたらすコンテンツを作成するための最良の方法です。

NLP は SEO の改善に役立ちますか?

はい、NLP はサイトの SEO をさまざまな方法で改善するのに役立ちます。検索エンジンにより関連性の高いコンテンツを作成し、Web サイトへの訪問者数を増やすのに役立ちます。

Google のブログで見つけた情報によると、検索クエリの 15% が初めて使用されています。

人々は、特に大声で話す以外に方法や別の入力がないことが多いスマートフォンなどの音声起動デバイスで答えを見つけるために、ますますロングテール検索を使用しています!

Google はユーザーの心を読み取ることができず、ユーザーがフレーズを入力したときに何を意味するかを知る方法もありません。

検索アルゴリズムは非常に文字通りであるため、人々がサイトを見つけるために使用している単語に基づいてサイトをランク付けする方法を実際には知りません.

これはユーザーにとって悪い結果につながることもありますが、探しているものを見つけるためにあらゆる種類のコンテンツを探し回らなければなりません.

ただし、ここで NLP の威力が発揮されます。

NLP は、コンテンツと Web サイトの最適化に関して、さまざまな方法で役立ちます。 Google 検索アルゴリズムは、Web サイトを競合他社よりも高くランク付けするために使用するいくつかの戦略を考案しました。

これらすべての戦略に共通することの 1 つは、それらがコンテキストに基づいているということです。

NLP を使用すると、SERP で特定のキーワードをランク付けするためにも使用できます。これにより、より多くの可視性を得ることができます。自然言語処理とセマンティックアノテーションは、マシンが人々の発言を理解するのに役立ちます。ワークフローで公開されているコンテンツに情報のレイヤーを追加します。

以下では、NLP と連携して SEO を改善するのに役立ついくつかの例とユースケースを共有しています。

セマンティック検索

NLP は、人々が Web サイトで情報を検索するときに使用するキーワードやフレーズを扱うセマンティック検索に役立ちます。

これは、人々が探しているもののあらゆる種類のバリエーションを入力するロングテール検索では特に重要です。

また、検索意図にも役立ちます。これは、Web サイトを競合他社よりも高くランク付けするもう 1 つの方法です。これは、コンテンツの構造だけでなく、人々がそれをどのように使用するか、Google/SEO でコンテンツを見つけようとするときにそのコンテンツに何を使用するかも重要であることを意味します。

構造化データのマークアップ

Google や Bing などの検索エンジンは、構造化データマークアップを使用して Web サイトのコンテンツを理解します。サイトに関するメタデータを追加できるため、SEO の改善に役立ちます。

たとえば、個人金融や旅行、観光などのさまざまなトピックを扱うブログがある場合、コンテンツを構造化データとして追加できます。

これにより、検索エンジンがトピックを理解しやすくなり、SERP でコンテンツをより適切にインデックス化するのに役立ちます。検索エンジンは構造化データからエンティティを生成できるため、コンテンツを理解しやすくなります。

ここで、IBM の Alchemy や Bing API などのツールを使用して、コンテンツから検索エンジン用のエンティティを生成する必要があります。

NLP と SEO を使用した内部リンク

Web サイトを作成する場合は、内部でどのようにリンクするかを検討する必要があります。コンテンツに簡単にアクセスできず、内部リンクがない場合、検索エンジンがサイトをインデックスするのが難しくなります.

関連する Web ページを強力に相互リンクすることで、SEO を大幅に強化できます。

NLP とエンティティ抽出アルゴリズムを使用すると、コンテンツからエンティティを簡単に生成でき、検索エンジンがサイトの内容を簡単に理解できるようになります。

エンティティの生成に使用される機械学習アルゴリズムは、Web サイトにある構造化データを使用してトレーニングできます。

これは、コンテンツのトピックを理解するのに役立ち、最終的に SEO を改善します。

NLP が検出した抽出されたエンティティを使用して、コンテキストの背景を持つコンテンツを作成できます。また、読者がコンテンツを見つけやすくなり、理解を深めることができます。

私たちが行う検索の 10% は、よく知らないことをよりよく理解するためのものです。これらは通常ウィキペディアに送られるか、NLP のナレッジグラフパネルで直接回答することができます。これにより、記事の他の場所にジャンプしなくてもすぐに情報が提供されます。

TF-IDFを見つける

これを達成する 1 つの方法は、ユーザーが Web サイトのコンテキストで何を探しているかを特定することです。

これは、TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency) を通じて関連する用語やフレーズを見つけたいということを意味します。

このプロセスは、サイトのさまざまなコンテンツで使用されている一般的な単語を調べることによって機能します。コンテンツでのみ見られる固有の単語を識別するのに役立ちます。

これらは、ユーザーがあなたのような情報を検索するときに使用するフレーズや用語です。内容が具体的であるほど、検索エンジンがコンテンツと主要なキーワードとの関連性を理解する可能性が高くなります。

NLP は検索意図とロングテール検索にどのように役立つのでしょうか?

ユーザーの立場に立つことは、ユーザーが求めているものを正確に提供していることを確認するための優れた方法です。これを行うには、人々がどのように話すかを考えることをお勧めします。

実際の会話では、他の人と話しているときに、完全な文を使用したり、正しい文法構造を使用したりしないことがよくあります。

人々は、話されている内容の文脈を理解しているため、多くの場合、ほんの数語しか言いません。

これが、キーワード調査を行う際に検索意図を考慮することが重要である理由です。

つまり、検索用語に関連するものだけでなく、ユーザーがまさに求めているものを探していることを確認する必要があります。

自然言語を使って SEO に直接影響を与えるには?

では、自然言語とは正確には何なのでしょうか?

それは人間が自然にコミュニケーションをとる方法です。 SEO を直接改善するには、他のユーザーが理解し、反応する言葉を使用することが重要です。

自然言語を使用する方法は次のとおりです。

クイック検索

自然言語を使用して SEO を改善する最初の方法は、訪問者を迅速かつ効率的に誘導することです。

たとえば、米国東部のビーチ近くでレストランを経営している場合、訪問者が東海岸のレストランを検索するときにサイトでそのレストランを確認できると便利です。

このようにして、検索を言い換える必要がなく、検索を迅速かつ効率的に行うことができます。

ユーザーは、Google やその他の検索エンジンで何かを検索するとき、探しているものが見つかることを期待しています。自然言語が効果的であるほど、ウェブページは検索エンジンでより効果的になります。

たとえば、近くのレストランを検索している場合、自分の場所に近いページが見つかると思います。

正しい方向に検索する

自然言語を使用する 2 つ目の方法は、訪問者を正しい方向に誘導することです。たとえば、人々は高速道路の特定のマイルマーカーにあるレストランを検索するのではなく、特定の種類の食べ物や雰囲気のレストランを検索します。

このタイプの言語を使用すると、訪問者が行きたくない、または行く必要のない場所に誘導することを心配する必要がなくなります。

コミュニケーションクエリの使用

3 つ目の方法は、訪問者に直接語りかけるキャッチフレーズを設定することです。たとえば、おいしい朝食メニューを提供するレストランの場合、ウェブサイトのキャッチフレーズに「みんなのお気に入りの朝食スポット」のような内容が含まれていると、近くにあるおいしい朝食スポットを探している人に役立ちます。

これは、訪問者が適切な場所にいて、探していた種類のサービスを受けられることを知らせるため、重要です。

声を知る

自然言語を使用して SEO を改善する最後の方法は、Web サイトで意見を表明することです。あなたの声は、訪問者や顧客に、あなたが単なる Web サイトではなく人間であることを伝えます。 たとえば、ページで「ようこそ」と言うと、訪問者は適切な場所にいることを知ることができますが、「ようこそ! おいしい料理をお楽しみください」と言う方が個人的なものであるため、より効果的です。

あなたの声は、あなたと訪問者とのつながりを作るためにも使用できます。たとえば、「あなたが私たちの顧客になることに決めてくれてとてもうれしいです」と言えば、あなたと訪問者との関係を築くのに役立ちます.

NLP を使用した SEO の未来とは?

将来的には、自然言語は検索エンジンの最適化の主要な部分であり続けるでしょう。実際、Google は次のバージョンの検索に会話型検索を含めることを計画しています。

テクノロジーの進歩に伴い、SEO における NLP の将来性が高まっています。人々がどのように行動し、考え、反応するかを理解することが可能になりました。これにより、マーケティング担当者は、オーディエンスを引き付けるコンテンツを簡単に作成できるようになりました。

NLP は、聴衆の感情と、マーケティングに対する彼らの反応を理解するのに役立ちます。

近い将来、Web サイトの SEO フレンドリーな機能は、Web サイトに自然言語を組み込むことに依存するようになります。検索エンジンに関しては、人々がオンラインで何を検索しているかを判断するために、人工知能と機械学習を引き続き使用します。

NLP と機械学習を使用した SEO の未来は非常にエキサイティングであり、それはすでに実現し始めています。今後数年間で、携帯電話に話しかけて Web サイトに関する質問をすることができるようになります。

さらに、SEO の将来は、ユーザーの特定のニーズに合わせて最適化されたコンテンツを作成することになり、より良いユーザーエクスペリエンスを提供することに重点が置かれるようになります。

このように、NLPや機械学習の利用は、今後さらに広がることが予想されます。

結論

NLP は、SEO のための非常に強力なツールです。検索結果を完全に変革する可能性があります。 NLP と機械学習の分野における最新の進歩は、検索エンジンの結果に影響を与え続けます。

SEO における NLP はまだ初期段階にありますが、より広く普及し始めています。特により多くの企業がそれを採用するにつれて、それは開発と改善を続けます。

マーケティング担当者が NLP を使用して SEO を改善する機会はたくさんあります。技術が向上するにつれて、自然言語を Web サイトに実装することがより簡単かつ安価になるでしょう。

したがって、SEO での NLP の使用は、オンラインでの認知度の向上と収益の増加に大きく貢献できます。一言で言えば、SEO における NLP は、さまざまな SEO 戦略の一部になることは間違いありません。

この記事がお役に立てば幸いです。ご不明な点がございましたら、下にコメントを残してください。