Scalenut zostaje jesiennym liderem G2 2022 — kategoria tworzenia treści

Z biegiem lat algorytm Google zmienił się, a SEO skupiało się na różnych rzeczach na raz.

Najnowszy algorytm Google sprawił, że użycie języków naturalnych stało się bardziej wartościowe i ważne w treści. NLP jest połączone z algorytmem Google i odgrywa znaczącą rolę w poprawie jakości treści i intencji.

W związku z tym w branży marketingu cyfrowego pojawiło się wiele szumu na temat NLP i jego wykorzystania. W tym poście na blogu udostępniliśmy obszerny przewodnik po NLP i sposobach wykorzystania go w SEO.

Znaczenie NLP we współczesnym świecie

Wielu internautów myli te dwa NLP; Przetwarzanie języka naturalnego i programowanie neurolingwistyczne.

Podczas gdy programowanie neurolingwistyczne pomaga skutecznie komunikować się z ludźmi wokół ciebie, podczas gdy przetwarzanie języka naturalnego pomaga w interakcji z maszynami.

NLP lub przetwarzanie języka naturalnego okazało się dobrodziejstwem w dobie pandemii spowolnienia gospodarczego w celu zwiększenia zrównoważonego rozwoju.

Ze względu na niedawną epidemię COVID-19 wiele firm potrzebowało inteligentniejszych sposobów zrozumienia zmieniających się zachowań klientów i szybkiego dostosowania się do nich.

To tutaj NLP było fenomenalne, pomagając kilku firmom w rzeczywistych zastosowaniach, takich jak badania medyczne, wyszukiwarki i wywiad biznesowy, z interpretacją wymagań użytkowników.

Jednym ze znaczących zastosowań NLP są asystenci głosowi, którzy stworzyli cały ekosystem „handlu głosowego”.

Według badań firmy Juniper do 2023 roku będzie ponad 8 miliardów asystentów głosowych, co oznacza wzrost o 25,4%. Większość asystentów głosowych korzysta z technologii opartych na NLP i napędza rozwój takich inteligentnych urządzeń.

Przez lata wiele przedsiębiorstw wykorzystywało technologie oparte na NLP do tworzenia inteligentnych produktów. Na przykład, według eMarketer, gigant eCommerce Amazon odnotował ogromną penetrację rynku inteligentnych asystentów.

Jednak oprócz takich inteligentnych asystentów, na popularności zyskują inne zastosowania technologii NLP, takie jak automatyczne generatory treści wykorzystujące NLG lub generowanie języka naturalnego.

Zrozummy więc, czym jest NLP i jak działa.

Co to jest NLP?

Co oznacza skrót NLP? Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to gałąź sztucznej inteligencji i lingwistyki zajmująca się interpretacją ludzkiego języka dla maszyn lub komputerów.

NLP wykorzystuje algorytmy, które analizują wzorce językowe i modele uczenia, aby oferować rozwiązania dla maszyn, które wykorzystują takie szkolenie jako odniesienie do wykonywania określonych zadań.

Na przykład chatbot zadaje użytkownikom kilka pytań dotyczących ich problemów, agreguje dane oraz analizuje je i przetwarza, aby zaoferować powiązane rozwiązania.

NLP zostało po raz pierwszy pomyślane jako eksperyment dla tłumaczenia maszynowego w latach czterdziestych XX wieku. Jednym z najbardziej znaczących skoków w rozwoju NLP było ARPA Speech Understanding Research (SUR) w latach 60.

Jednym z przykładów, który określa prawdziwą ścieżkę ewolucji NLP współczesności, jest ELIZA, chatbot opracowany w MIT (Massachusetts Institute of Technology) w oparciu o skrypt DOCTOR.

Od tego czasu we współczesnej erze innowacji e-commerce zrealizowano kilka projektów, które w pełni wykorzystały potencjał NLP.

Jak działa NLP?

NLP jest w swej istocie narzędziem do interpretacji języka. Język to zbiór zasad lub symboli, które pomagają w komunikacji i interpretacji.

Symbole są łączone w celu przekazywania informacji lub transmisji danych. NLP używa symboli językowych lub wzorców do interpretacji, aby nadążyć za gramatyczną strukturą zdania.

Wraz z rozwojem wyszukiwania głosowego konieczne jest zwiększenie stopnia rozwoju NLP w tej dziedzinie. Do tego czasu widzimy aplikacje umieszczane w wynikach uczenia się dla botów, które tworzą bardziej zaawansowane interakcje z użytkownikami.

Czym są techniki NLP?

Każdy model NLP ma dwie główne czynności: interpretację i generowanie tekstu. Pierwsza część interpretuje ludzki język, intencje wyszukiwania i składnię, aby zaoferować dane, które umożliwiają generowanie tekstu.

NLP można podzielić na dwie części:

• Rozumienie języka naturalnego (NLU)
• Generowanie języka naturalnego (NLG)
  

Rozumienie języka naturalnego (NLU)

NLU jest częścią NLP, która zajmuje się rozumieniem i rozumieniem ludzkiego języka. Interpretuje znaczenie komunikacji użytkownika z maszyną.

Kiedy rozmawiasz z inną osobą, oboje znacie język, który ułatwia zrozumienie.

Jednak nie dotyczy to maszyny, która rozumie tylko jedynki i zera lub jakąkolwiek inną formę języka maszynowego.

NLU upraszcza zrozumienie ludzkiego języka dla komputerów lub maszyn poprzez kategoryzację tekstu, analizę treści i analizę sentymentu.

W przypadku interpretacji NLU wykorzystuje koncepcje nauki lingwistycznej

• Fonologia (dźwięk)
• Morfologia (słowotwórstwo)
• Składnia (struktura zdania)
• Pragmatyka (zrozumienie)
  

‍

Generowanie języka naturalnego (NLG)

NLG używa NLU do generowania danych wyjściowych. Jest to część NLP, która wykorzystuje interpretację ludzkiego języka wykonaną przez NLU do generowania odpowiedzi lub tekstu dla użytkowników.

Wiele przedsiębiorstw stosuje obecnie NLG do zastosowań takich jak automatyczne generowanie tekstu, wyzwalanie wiadomości e-mail, automatyczne odpowiedzi dźwiękowe itp.

Według raportu Gartnera do 2022 roku 25% przedsiębiorstw będzie w jakiejś formie wykorzystywać technologię języka naturalnego. Systemy NLG są główną siłą napędową przyjęcia NLP przez kilka firm. Na przykład NLG może pomóc zautomatyzować tworzenie treści, łącząc długie zdania i sekwencje oraz personalizując doświadczenie poparte zrozumieniem danych przez NLU.

Firmy mogą wykorzystywać taką technologię do generowania zautomatyzowanych treści do komunikacji wewnętrznej, opisów produktów, celów marketingowych, umów, raportów, analiz i innych.

Automatyzacja generowania treści może skrócić czas realizacji, zapewnić standaryzację w kanałach komunikacji i poprawić dokładność.

Istnieją automatyczne generatory treści, które wykorzystują NLG na swoją korzyść, takie jak:

• ArtykułKuźnia
• Articoolo
• Maszyna treści SEO
• Kafkai
• Adzis
• Asystent SEO
  

Teraz, gdy mamy podstawowe pojęcie o tym, czym jest NLP, omówmy niektóre z najlepszych narzędzi NLP, których możesz użyć w swojej firmie.

Najlepsze narzędzia NLP dla Twojej firmy

Istnieją dwa sposoby wykorzystania NLP w Twojej firmie.

Pierwszym podejściem jest zbudowanie od podstaw dostosowanego modelu NLP. Będziesz musiał masowo zainwestować w infrastrukturę, zasoby i wykwalifikowanych specjalistów, aby opracować indywidualny model NLP.

Drugim i skutecznym sposobem jest użycie narzędzi NLP od zewnętrznych dostawców usług, które można szybko zintegrować z istniejącą strukturą organizacyjną przy niskich kosztach.

Oto niektóre z najlepszych narzędzi NLP, których możesz użyć do poprawy konwersji i zwiększenia liczby potencjalnych klientów dzięki interpretacji intencji wyszukiwania użytkowników.

#1 IBM Watson

IBM Watson to zestaw kilku usług opartych na sztucznej inteligencji obsługiwanych przez ofertę pamięci masowej w chmurze. Jedną z najskuteczniejszych usług opartych na sztucznej inteligencji świadczonych przez IBM Watson jest NLU.

To fenomenalna usługa, która umożliwia rozpoznawanie słów kluczowych, kategorii tekstu, emocji, struktury zdań, składni i innych.

Najlepsze w IBM Watson jest to, że zapewnia on dostosowywalną usługę dla różnych branż, takich jak finanse, opieka zdrowotna, produkcja itp.

#2 GPT-3

GPT-3 to trzecia generacja iteracji Generative Pre-trained Transformer, modelu uczenia maszynowego sieci neuronowej, który umożliwia automatyczne generowanie tekstu.

Został opracowany przez OpenAI i wymaga niewielkiego wkładu do automatycznego generowania tekstu. GPT-3 to jedna z największych sieci neuronowych z ponad 175 miliardami metryk uczenia maszynowego.

#3 Parser neuronowy Berkeley

Jest to jeden z najdokładniejszych parserów, który oferuje modele oparte na sztucznej inteligencji dla ponad 11 języków. Jest to narzędzie stosowane w Pythonie, które pomaga rozbić budowę składniową zdań na podfrazy w celu lepszego zrozumienia ludzkiego języka.

Ten parser używa parsowania do dzielenia złożonych zdań na osobne komponenty, aby znaleźć ich znaczenie.

Berkeley Neural Parser pozwala łatwo korzystać z narzędzia bez dużej wiedzy.

#4 TextBlob

TextBlob działa na Natural Language Toolkit lub NLTK, zestawie bibliotek i programów, które pomagają w interpretacji języka ludzkiego przy użyciu Pythona.

Uważany za jedno z najlepszych narzędzi do zrozumienia złożoności NLP, TextBlob umożliwia łatwe tworzenie prototypów projektów. Pozwala korzystać z analizy sentymentu, tłumaczeń, wydobywania fraz, klasyfikacji tekstu i poprawiania pisowni.

# 5 Gensim

Jest to kolejne narzędzie oparte na algorytmie, które ułatwia interpretację ludzkiego języka poprzez optymalizację pamięci i agregację danych językowych.

Możesz wykorzystać algorytm, instalując pakiety Pythona, które pomagają w kilku różnych analizach lingwistycznych.

NLP to oparta na tekście technologia interpretacji i lingwistyki, która umożliwiła automatyzację generowania treści. W ostatnich latach treść jest sercem SEO lub optymalizacji pod kątem wyszukiwarek, a NLP wzmacnia generowanie treści w oparciu o SEO.

Jak NLP zmieniło świat SEO?

SEO odnosi się do Google SERP (Search Engine Result Pages), gdzie roboty indeksujące indeksują strony internetowe na podstawie różnych parametrów.

Jednym z najważniejszych parametrów branych pod uwagę przez Google jest treść, która jest interesująca i związana z zamiarem wyszukiwania użytkowników. Użytkownicy wyszukują teraz bardziej inteligentnie i oczekują zamierzonych odpowiedzi. Wtedy właśnie powstała aktualizacja BERT.

W 2019 roku Google ogłosił algorytm BERT lub dwukierunkowe reprezentacje koderów z algorytmu transformatorów, który wykorzystuje architekturę transformatora.

Według Wikipedii, dwukierunkowe reprezentacje koderów z transformatorów (BERT) to oparta na transformatorach technika uczenia maszynowego do wstępnego szkolenia w zakresie przetwarzania języka naturalnego (NLP) opracowana przez Google.

Wraz z wprowadzeniem tej nowej aktualizacji Google koncentruje się teraz na kontekście i niuansach słów w ciągach wyszukiwania, a następnie dopasowuje je do wyników, które są bliższe intencjom użytkownika.

Podobnie wyszukiwarka udostępnia fragmenty z treścią, która jest najbardziej odpowiednia dla intencji użytkownika.

Google kładzie teraz większy nacisk na trafność wyszukiwania i intencje użytkowników. Metodologia NLP pomogła w różnych czynnikach rankingowych, takich jak skupienie się na rozpoznawaniu jednostek dla tekstu alternatywnego obrazu, słów kluczowych z długim ogonem, intencji wyszukiwania i upychania słów kluczowych.

Nie można więc zaprzeczyć, że NLP może pomóc w poprawie SEO stron internetowych i wpłynąć ostatnio na wyniki wyszukiwania Google.

Demo Google NLP API

Google NLP API to bot do konwersacji w czasie rzeczywistym, który wykorzystuje algorytm przetwarzania języka naturalnego, aby zrozumieć, o czym mówią użytkownicy.

Włączenie interfejsu API języka naturalnego umożliwiło różnym analitykom danych i marketerom podłączenie i zbadanie tekstu.

Prawie 15% zapytań lub wyszukiwanych haseł jest używanych po raz pierwszy w Google. Oznacza to, że maszyny i algorytmy Google mogą nie mieć wystarczającej ilości danych historycznych, aby zrozumieć intencje tych wyszukiwanych haseł.

NLP daje lepszy obraz wszystkiego, co jest związane z docelowym słowem kluczowym i porównuje je ze stronami w SERP.

Lepszy wgląd w badanie słów kluczowych

Od czasu aktualizacji BERT nastąpiła znaczna poprawa w rankingach stron w SERP. Dopasowanie słów kluczowych do treści ma ogromne znaczenie dla wyszukiwarek, aby lepiej zrozumiały Twoją stronę.

Możesz przeanalizować strony w swojej witrynie, które zostały trafione po aktualizacji BERT i pracować nad poprawą komfortu korzystania ze strony dla użytkowników. Aby to zrobić, miej oko na najlepsze strony, które wzrosły w rankingu od czasu aktualizacji.

Poszukaj kombinacji słów kluczowych, dla których te strony są w rankingu, i czego jeszcze szuka Google. Od czasu aktualizacji Google szuka całego zdania lub akapitu, aby nadać mu znaczenie, zamiast skupiać się na ciągu wyszukiwanych haseł.

Tworzenie linków zwrotnych

Dzięki NLP, skupieniu się na strukturze linków, znaczenie linków kontekstowych jeszcze wzrosło. Zrozumienie tekstu zakotwiczenia i jego związku ze stronami witryny, do których prowadzą łącza, ma ogromne znaczenie.

Proces uczenia się algorytmu NLP na pierwszy rzut oka wydaje się bardzo problematyczny, ale kiedy już wiesz, jak go używać, stają się one niezwykle przydatne w poprawie generowania leadów, a także w rankingach organicznych.

Oznacza to, że nie możesz umieszczać nieistotnych linków na żadnej stronie i oczekiwać, że przyniosą one wartość Twojej stronie.

Analiza konkurencji

Oczywiste jest, że żadne dwie witryny nie będą działać równie dobrze w wyszukiwarce. Wraz z ostatnią aktualizacją BERT wyzwanie dla wszystkich podwoiło się; dlatego, aby poprawić pozycję strony, musisz wykorzystać te spostrzeżenia i wykorzystać wszystkie możliwe możliwości.

Ale musi być coś, co Google lubi w stronach o najwyższej pozycji w rankingu. Niezależnie od autorytetu lub wieku Twojej witryny, najważniejsza jest treść na stronie.

Wiąże się to z różnymi rzeczami i technikami optymalizacji. Na przykład TF-IDF w jeden sposób, aby zoptymalizować zawartość.

Poza tym Google analizuje również treść, włączając zestawy danych, takie jak sentyment, jednostki, kategoria i wynik istotności.

Dlatego tak ważne jest, aby analizować swoich konkurentów również na podstawie tych czynników. Narzędzia takie jak Surfer SEO, Frase lub Asystenci SEO wykorzystują te czynniki i inne ważne czynniki do tworzenia treści przyjaznych dla NLP SEO.

Wpływ NLP na SEO

To, co wyszukiwarki takie jak Google osiągnęły dzięki NLP, to radzenie sobie z możliwością bycia oszukanym przez konwencjonalne formy SEO.

Na przykład wcześniej upychanie słów kluczowych było znaczącym czynnikiem przyczyniającym się do sukcesu SEO. Dziennikarz NLP, Danny Sullivan, w 2019 roku napisał na Twitterze, że SEO niewiele może zrobić w zakresie NLP i uczenia maszynowego w swojej witrynie.

Ale John Muelller oczyścił atmosferę podczas swojego webinaru, w którym powiedział, że najlepszym sposobem na optymalizację pod kątem NLP jest pisanie naturalnych treści. Celem jest stworzenie kontekstu słów.

Ale dzięki BERT Google zapewnia, że ​​kontekst powinien być najważniejszy, a nie tylko słowa kluczowe. Na przykład,

Algorytm Google rozumie teraz intencje użytkownika za pomocą różnych przyimków, takich jak „z”, „w” lub słów pytających, takich jak „kiedy” i „dlaczego”, aby lepiej zrozumieć kontekst.

Zobaczmy kilka innych znaczących wpływów NLP na SEO.

Redundancja Blackhata

Strategie Blackhat są w rzeczywistości sprzeczne z wytycznymi wyszukiwarek; mimo to wielu marketerów osiągnęło sukces, stosując takie strategie w swoich firmach.

Jest to zestaw praktyk, które pomagają poprawić pozycje witryn w SERP, ale naruszają warunki korzystania z usług określone przez wyszukiwarki.

Wyszukiwarki mogą teraz wykrywać takie praktyki blackhat SEO za pomocą technologii opartych na NLP, a nawet przeciwdziałać im poprzez indeksowanie kontekstowe.

Względny tekst alternatywny

Rozmiar obrazu jest niezbędny dla SEO, ale czy tekst Alt ma duże znaczenie? Ponieważ NLP podkreśla kontekst, Twoje obrazy muszą mieć tekst alternatywny zsynchronizowany z treścią. Podobnie, jeśli umieścisz film w treści, musi on zawierać treść związaną z głównym elementem.

Jeśli na przykład Twoje treści dotyczą butów sportowych, dodanie filmu o tym, jak wykorzystać buty w bieganiu lub innych sportach, może korzystnie wpłynąć na Twoją strategię SEO.

Przeciwdziałanie BERT za pomocą NLP

Jednym z najbardziej znaczących wpływów NLP jest jego zdolność do pomocy marketerom w walce z BERT od Google. Zarówno BERT, jak i NLP mają u podstaw to samo podejście, w którym kontekst treści ma kluczowe znaczenie. Tak więc organizacje mogą wykorzystać NLP do optymalizacji treści i algorytmów BERT dotyczących treści.

Kilka automatycznych generatorów treści i narzędzi do generowania pomysłów na treści wykorzystuje NLG do oferowania optymalizacji. Na przykład analizator nagłówków Coschedule pomaga poprawić tytuł bloga, strony docelowej, e-booków lub prawie każdej treści.

Wykorzystuje NLU do zrozumienia intencji każdego słowa kluczowego lub zestawu słów i analizy ofert.

Narzędzie do analizy nagłówków pozwala użytkownikom zrozumieć optymalizację nagłówków, dzieląc słowa zasięgu na kilka kategorii, takich jak słowa emocji, słowa mocy, słowa unikalne, słowa popularne, a nawet wynik SEO.

Podobnie istnieje kilka przykładów technologii NLP umożliwiającej optymalizację SEO za pomocą różnych narzędzi. Omówmy niektóre z tych przykładów.

Typowe przykłady NLP dla SEO

Istnieje kilka przykładów wykorzystania NLP przez organizacje do optymalizacji SEO. Od firm detalicznych po ogromne firmy zajmujące się bezpieczeństwem na całym świecie, NLP jest technologią stosowaną do optymalizacji opartych na SEO.

Właściwy krok naprzód (Rocky Footwear)

Marka obuwia Rocky chciała poprawić swój organiczny ruch i sprzedaż. Potrzebowali więc rozwiązania, które pomogłoby poprawić SEO i stworzyć przyjazną dla użytkownika treść na ich stronie internetowej.

Korzystają więc z narzędzia opartego na NLP o nazwie Rekomendacje BrightEdge.

Marki obuwnicze wykorzystały narzędzie oparte na NLP do optymalizacji tytułu strony i metatagów, co przede wszystkim wpływa na SEO w celu poprawy pozycji w wyszukiwarkach.

Pomogło im to poprawić przychody z wyszukiwania o 30%, przychody rok do roku o 74% i ruch nowych klientów o 13%.

Media Rumble (stos mediów)

Stack Media to firma zajmująca się publikacjami cyfrowymi i mediami online, która dostarcza treści związane ze sportowcami, którzy chcą osiągnąć cele treningowe.

Redakcja stanęła przed ogromnym wyzwaniem zwiększenia zaangażowania użytkowników i poprawy wskaźników SEO dla swojej platformy medialnej.

Postanowili więc wykorzystać narzędzie oparte na NLP, aby zwiększyć wpływ słów kluczowych i stworzyć bardziej angażujące treści.

W tym celu wykorzystali Data Cube, która oferuje wgląd w słowa kluczowe. Oprócz słów kluczowych zespół redakcyjny musiał przeanalizować intencje wyszukiwania odbiorców w celu ulepszenia ich treści, do czego wykorzystali Intent Signal.

Udało im się zmniejszyć współczynniki odrzuceń o 73% i poprawić liczbę wizyt na stronie o 61% dzięki narzędziom opartym na NLP, takim jak Data Cube i Intent Signal.

Bezpieczny sukces (fuga)

Fugue to firma zajmująca się bezpieczeństwem infrastruktury chmury, która oferuje przedsiębiorstwom usługi zgodności i bezpieczeństwa. Ich rozwiązania identyfikują zagrożenia bezpieczeństwa w chmurze i problemy ze zgodnością, aby zapewnić środki zapobiegawcze w celu uniknięcia katastrofalnych zdarzeń.

Ponadto oferuje wykrywanie dryfu linii bazowej i automatyczne wykrywanie błędów w celu wyeliminowania wszelkich naruszeń danych w przedsiębiorstwach.

Zespół marketingowy firmy Fugue musiał poprawić swoją widoczność w segmencie Cloud Security Posture Management (CSPM).

CSPM to kategoria narzędzi bezpieczeństwa, która obejmuje określone przypadki użycia do integracji DevOps, reagowania na incydenty, monitorowania zgodności, wizualizacji i oceny ryzyka.

Musieli wymyślić unikalne treści, a jednocześnie konkurować z liderami rynku, którzy stworzyli treści na CSPM.

Wybrali więc Frase.IO, narzędzie oparte na NLP, które oferuje pomysły na treści, tematy, a nawet całe treści, które wykorzystali do zwiększenia ruchu organicznego, przenosząc swoją stronę internetową z 10. pozycji w SERP na 1.

Nie tylko BrightEdge, Data Cube czy Frase.IO, istnieje kilka różnych platform opartych na NLP, których możesz użyć, aby mieć większy wpływ na SEO, takich jak:

• ContentFusion
• Asystent SEO
• HubSpot
• Skaut SEO
• MarketBrew
• MarketMuse
• Millimetric.ai
• WordLift
  

Wniosek

Od asystentów głosowych po automatyczne generatory treści, NLP napędza kilka inteligentniejszych rozwiązań dla firm.

Z takim narzędziem możesz

• Poznaj dokładne intencje wyszukiwania według użytkownika
• Zidentyfikuj problemy użytkowników podczas korzystania z Twoich produktów lub usług
• Zaimplementuj agregację ważnych danych użytkowników
• Sprawdź gramatykę i zoptymalizuj pod kątem zapytań głosowych.
• Interpretuj, analizuj i rekomenduj spersonalizowane doświadczenia
• Popraw konwersje i zwiększ generowanie leadów
• Wyższa pozycja dzięki optymalizacji SEO
• Zwiększ ruch na swoich treściach
  

Jeśli szukasz optymalizacji SEO dla swojej firmy dzięki wysokiej jakości treściom tworzonym za pomocą technologii NLP, Scalenut jest tym, czego potrzebujesz.

Rozpocznij swoją podróż do odnoszącego sukcesy biznesu już teraz dzięki inteligentniejszemu generowaniu treści dzięki naszym usługom.