NLPはSEOと検索の可視性にどのように影響していますか？

何年にもわたって、Googleのアルゴリズムは、SEOが一度にさまざまなことに焦点を当てることで変化してきました。

最新のGoogleアルゴリズムにより、コンテンツでの自然言語の使用がより価値があり、重要になりました。 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向上させ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ありました。 このブログ投稿では、NLPとSEOでの使用方法に関する包括的なガイドを共有しています。

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効果的にコミュニケーションするのに役立ちますが、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、持続可能性を高めるための経済減速のパンデミック時代に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、変化する顧客の行動を理解し、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、NLPが、医学研究、検索エンジン、ビジネスインテリジェンスなどの実際のアプリケーションでユーザーの要求を解釈することでいくつかのビジネスを支援するという点で驚異的なところです。

NLPの重要な用途の1つは、「音声コマース」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80億人以上の音声アシスタントが存在し、25.4％の割合で成長します。 ほとんどの音声アシスタントはNLPベースのテクノロジーを利用しており、このようなスマートデバイスの成長を推進しています。

長年にわたり、多くの企業がNLPベースのテクノロジー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コマースの巨人であるAmazonは、スマートアシスタント市場に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、注目を集めているNLPテクノロジーの他のアプリケーションがあります。

それでは、NLPとは何か、そしてそれがどのように機能するかを理解しましょう。

NLPとは何ですか？

NLPは何の略ですか？ 自然言語処理（NLP）は、人工知能と言語学のサブブランチであり、マシンまたはコンピューターの人間の言語を解釈することに専念しています。

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、データを集約し、分析して処理し、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一例は、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、eコマースイノベーションの現代の間に、NLPの可能性を最大限に活用したいくつかのプロジェクトがありました。

NLPはどのように機能しますか？

NLPは、その中核となる言語通訳ツールです。 言語は、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、文の文法構造に対応するために、解釈に言語記号またはパターンを使用します。

音声検索の台頭に伴い、この分野でのNLP開発の度合いを高める必要があります。 それまでは、アプリケーションがボットの学習出力に組み込まれ、ユーザーとのより高度な対話を作成しているのがわかります。

NLP技術とは何ですか？

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。 これは、ユーザーがマシンと行う通信の意味を解釈します。

あなたが他の人と話しているとき、あなたは両方とも理解しやすい言語の共通の知識を共有します。

ただし、これは、1と0のみを理解するマシン、またはその他の形式の機械語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はの言語科学の概念を使用します

• 音韻論（音）
• 形態論（造語）
• 構文（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、企業の25％が2022年までに何らかの形で自然言語テクノロジーを使用するようになります。NLGシステムは、いくつかの企業によるNLPの採用の主要な推進力です。 たとえば、NLGは、長い文とシーケンスを組み合わせ、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ことにより、コンテンツ作成を自動化するのに役立ちます。

企業はこのようなテクノロジーを活用して、内部コミュニケーション、製品の説明、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、所要時間を短縮し、通信チャネル全体の標準化を実現し、精度を向上させることができます。

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

• ArticleForge
• Articoolo
• SEOコンテンツマシン
• カフカイ
• Adzis
• 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ツールのいくつかについて説明しましょう。

あなたのビジネスのためのトップNLPツール

ビジネスにNLPを活用する方法は2つあります。

最初のアプローチは、カスタマイズされたNLPモデルを最初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番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のNLPツールを使用することです。これにより、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、リードの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 Watson

IBM Watsonは、クラウドストレージ製品を利用したいくつかのAIベースの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つは、NLUです。

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

IBM Watsonの最も優れている点は、金融、ヘルスケア、製造などのさまざまな業界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の機械学習モデルであるGenerativePre-trainedTransformerの第3世代の反復です。

これはOpenAIによって開発されており、自動テキスト生成にほとんど入力を必要としません。 GPT-3は、1,750億を超える機械学習メトリックを備えた最大のニューラルネットワークの1つです。

＃3 Berkeley Neural Parser

これは、11を超える言語の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、文の構文ビルドをサブフレーズに分解して、人間の言語をよりよく理解するのに役立ちます。

このパーサーは、構文解析を使用して複雑な文を別々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、知識がなくてもツールを簡単に使用できます。

＃4 TextBlob

TextBlobは、Pythonを使用した人間の言語の解釈を支援するライブラリとプログラムのセットであるNaturalLanguageToolkitまたはNLTKで動作します。

TextBlobは、NLPの複雑さを理解するための最も優れたツールの1つと見なされており、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、およびスペル修正を使用できます。

＃5 Gensim

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別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テクノロジーです。 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GoogleのSERP（検索エンジン結果ページ）に関連しており、クローラーはさまざまなパラメーターに基づいてWebサイトにインデックスを付けます。

Googleが考慮する最も重要なパラメータの1つは、ユーザーの検索意図に魅力的で関連するコンテンツです。 ユーザーは現在、よりスマートに検索しており、意図した答えを期待しています。 その時、BERTアップデートが誕生しました。

2019年、Googleは、トランスフォーマー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。

Wikipediaによると、トランスフォーマーからの双方向エンコーダー表現（BERT）は、Googleによって開発された自然言語処理（NLP）事前トレーニングのため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が公開されると、Googleは検索文字列内の単語のコンテキストとニュアンスに焦点を合わせ、ユーザーの意図に近い結果とそれらを照合します。

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

グーグルは現在、検索の関連性とユーザーの意図にさらに焦点を当てています。 NLP方法論は、画像の代替テキスト、ロングテールキーワード、検索インテント、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素に役立ちました。

したがって、NLPがウェブサイトのSEOを改善し、最近Googleの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NLPAPIデモ

GoogleのNLPAPI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ことを理解するリアルタイムの会話ボットです。

自然言語APIの組み込みにより、さまざまなデータサイエンティスト、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％が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には、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が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の画像をよりよく把握し、SERPのページと比較します。

キーワード調査へのより良い洞察

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。 コンテンツとの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向上に取り組むことができます。 そのためには、更新以降にランキングが上がったトップ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しているキーワードの組み合わせと、Googleが他に探しているものを探してください。 更新以降、Googleは一連の検索用語に焦点を合わせるのではなく、文全体または段落を検索して意味を作成します。

バックリンクの作成

リンク構造に焦点を当てたNLPにより、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、サイトのリンクされた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、それらの使用方法を理解すると、潜在顧客の生成と有機的なランキングの向上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できないことを意味します。

競合分析

2つのサイトが検索エンジンで同等にうまく機能することは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、Googleがトップランクのページについて好きなものがあるに違いありません。 サイトの権限や年齢に関係なく、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ことと最適化手法が含まれます。 たとえば、コンテンツを最適化する1つの方法でTF-IDFを実行します。

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むことによってコンテンツの一部も分析します。

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

NLPがSEOに及ぼす影響

グーグル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ます。

たとえば、以前は、キーワードの乱用がSEOの成功に大きく貢献していました。 2019年のNLPジャーナリストのDannySullivanは、SEOが自分たちのサイトでNLPと機械学習について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はウェビナーで空気を一掃し、NLPを最適化する最善の方法は自然コンテンツを作成する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を使用すると、Googleは、キーワードだけでなく、コンテキストがコアになるようにします。 例えば、

Googleのアルゴリズムは、「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し、コンテキストをよりよく理解できるようになりました。

NLPがSEOに与える他の重要な影響を見てみましょう。

ブラックハットの冗長性

ブラックハット戦略は、実際、検索エンジンのガイドラインに反しています。 それでも、多くのマーケターは彼らのビジネスのためにそのような戦略を使用して成功を収めました。

これはSERPのウェブサイトのランクを上げるのに役立つ一連の慣行ですが、検索エンジンによって定義された利用規約に違反しています。

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プラクティスを検出し、コンテキストベースのインデックス作成を通じてそれらに対抗することもできます。

相対代替テキスト

画像サイズはSEOに不可欠ですが、代替テキストは大きな違いをもたらしますか？ 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、コンテンツに動画を含める場合は、コアピース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靴を活用する方法に関する動画を追加すると、SEO戦略に役立つ可能性があります。

NLPでBERTに対抗する

NLPの最も重要な影響の1つは、マーケターがGoogleからのBERTに対抗するのを支援する能力です。 BERTとNLPはどちらも、コンテンツのコンテキストが重要であるコアで同じアプローチを採用しています。 そのため、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、電子書籍、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単語セットの意図を理解し、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ワード、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最適化を可能にするNLPテクノロジー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のためのNLPの典型的な例

SEO最適化のための組織による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。

正しい一歩前進（ロッキーフットウェア）

Rockyの靴ブランドは、オーガニックトラフィックと売り上げの向上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推奨と呼ばれる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す。

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％向上しました。

メディアランブル（スタックメディア）

Stack Mediaは、トレーニングの目標を達成しようとしている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、彼らは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、彼らはキーワードの洞察を提供するデータキューブを使用しました。 キーワードとは別に、編集チームは、インテントシグナル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インテントを分析する必要がありました。

彼らは、DataCubeやIntentSignalなどのNLPベースのツールを使用して、バウンス率を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会社です。 彼ら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、壊滅的なイベントを回避するための予防策を確実に実施します。

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の統合、インシデント対応、コンプライアンスモニタリング、リスクの視覚化、および評価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し、それでも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。これらのツールを活用して、オーガニックトラフィックを増やし、ウェブページを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に大きな影響を与えるために使用できるNLPベースのプラットフォームがいくつかあります。

• ContentFusion
• SEOアシスタント
• HubSpot
• SEOスカウト
• MarketBrew
• MarketMuse
• Millimetric.ai
• WordLift
  

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はビジネス向けのいくつかのよりスマートなソリューションを強化してきました。

そ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
• 製品または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
• 文法を確認し、音声検索クエリ用に最適化します。
• パーソナライズされたエクスペリエンスを解釈、分析、および推奨する
• コンバージョンを改善し、リード生成を向上させる
• SEO最適化を通じて上位にランクイン
• コンテンツのトラフィックを増やす
  

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