Jak NLP wpływa na widoczność SEO i wyszukiwania?

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

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

W związku z tym w branży marketingu cyfrowego było dużo szumu na temat NLP i jego wykorzystania. W tym poście na blogu udostępniliśmy obszerny przewodnik na temat NLP i tego, jak używać go do 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 pandemicznej erze spowolnienia gospodarczego, aby zwiększyć zrównoważony rozwój.

Ze względu na niedawną epidemię COVID19 wiele firm potrzebowało inteligentniejszych sposobów zrozumienia zmieniających się zachowań klientów i szybkiej adaptacji.

W tym miejscu NLP jest fenomenalne, pomagając kilku firmom w rzeczywistych zastosowaniach, takich jak badania medyczne, wyszukiwarki i analiza biznesowa, w interpretowaniu wymagań użytkowników.

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

Według badań Juniper do 2023 roku będzie ponad 8 miliardów asystentów głosowych, co oznacza wzrost w tempie 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, istnieją inne zastosowania technologii NLP, które zyskują na popularności, takie jak automatyczne generatory treści wykorzystujące NLG lub Generowanie języka naturalnego.

Więc zrozummy, czym jest NLP i jak to działa.

Co to jest NLP?

Co oznacza NLP? Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to pododdział sztucznej inteligencji i lingwistyki zajmujący się interpretacją ludzkiego języka na potrzeby maszyn lub komputerów.

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

Na przykład chatbot zada użytkownikom kilka pytań dotyczących ich problemów, agreguje dane oraz przeanalizuje i przetworzy je w celu zaoferowania powiązanych rozwiązań.

NLP został po raz pierwszy pomyślany jako eksperyment dotyczący tłumaczenia maszynowego w latach 40. XX wieku. Jednym z najważniejszych skoków w rozwoju NLP było badanie rozumienia mowy ARPA (SUR) w latach sześćdziesiątych.

Przykładem, który określa prawdziwą drogę do ewolucji NLP współczesnych czasów, jest ELIZA, chatbot opracowany w MIT (Massachusetts Institute of Technology) oparty na skrypcie DOCTOR.

Od tego czasu powstało kilka projektów w nowoczesnej erze innowacji eCommerce, które w pełni wykorzystały potencjał NLP.

Jak działa NLP?

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

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

Wraz z rozwojem wyszukiwania głosowego konieczne jest zwiększenie stopnia rozwoju NLP w terenie. Do tego czasu widzimy, jak aplikacje są wykorzystywane do uczenia się botów tworzących bardziej zaawansowane interakcje z użytkownikami.

Czym są techniki NLP?

Każdy model NLP obejmuje dwie główne czynności: interpretację i generowanie tekstu. Pierwsza część interpretuje ludzki język, zamiar wyszukiwania i składnię, aby zaoferować dane umożliwiające 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, jaką użytkownik wykonuje z maszyną.

Kiedy rozmawiasz z inną osobą, oboje łączycie wspólną znajomość języka, która ułatwia zrozumienie.

Jednak nie jest tak w przypadku 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.

Do interpretacji NLU wykorzystuje koncepcje językoznawcze

• 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 przyjmuje teraz NLG do aplikacji, takich jak automatyczne generowanie tekstu, wyzwalanie wiadomości e-mail, automatyczne odpowiedzi audio itp.

Jak wynika z raportu Gartnera, do 2022 r. 25% przedsiębiorstw będzie korzystać w jakiejś formie z technologii 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 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, zaoferować standaryzację we wszystkich 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 już 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 dla Twojej firmy.

Pierwszym podejściem jest zbudowanie od podstaw niestandardowego modelu NLP. Będziesz musiał zainwestować w infrastrukturę, zasoby i wykwalifikowanych specjalistów, aby opracować dostosowany do potrzeb model NLP.

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

Oto niektóre z najlepszych narzędzi NLP, których możesz użyć do poprawy konwersji i zwiększenia generowania potencjalnych klientów poprzez interpretację zamiarów wyszukiwania użytkowników.

#1 IBM Watson

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

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

Najlepsze w IBM Watson jest to, że zapewnia konfigurowalną 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.

Jest rozwijany 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 Berkeley Neural Parser

Jest to jeden z najdokładniejszych parserów, który oferuje modele oparte na sztucznej inteligencji dla ponad 11 języków. Jest to narzędzie stosowane w Pythonie i pomaga rozbić składniową budowę zdań na podfrazy, aby lepiej zrozumieć ludzki język.

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

Berkeley Neural Parser umożliwia łatwe korzystanie z narzędzia bez większej wiedzy.

#4 TekstBlob

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

Uważany za jedno z najlepszych narzędzi do zrozumienia złożoności NLP, TextBlob umożliwia łatwe prototypowanie projektów. Umożliwia korzystanie z analizy sentymentu, tłumaczeń, wyodrębniania fraz, klasyfikacji tekstu i poprawiania pisowni.

#5 Gensim

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

Możesz wykorzystać ten algorytm, instalując pakiety Pythona, które pomagają w kilku różnych analizach opartych na języku.

NLP to interpretacja tekstowa i technologia lingwistyczna, która umożliwiła automatyzację generowania treści. W ostatnich latach treść jest w centrum SEO lub optymalizacji pod kątem wyszukiwarek, a NLP umożliwia generowanie treści w oparciu o SEO.

Jak NLP zmienił świat SEO?

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

Jednym z najważniejszych parametrów branych przez Google jest treść, która jest angażująca i związana z intencją wyszukiwania użytkowników. Użytkownicy szukają teraz bardziej sprytnie i oczekują zamierzonych odpowiedzi. Wtedy powstała aktualizacja BERT.

W 2019 roku Google ogłosił algorytm BERT, czyli Bidirectional Encoder Representations from Transformers, który wykorzystuje architekturę transformatora.

Według Wikipedii, Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) to oparta na transformatorach technika uczenia maszynowego do wstępnego szkolenia przetwarzania języka naturalnego (NLP) opracowana przez Google.

Po wprowadzeniu tej nowej aktualizacji Google koncentruje się teraz na kontekście i niuansach słów w ciągach wyszukiwania, a następnie dopasowuje je do wyników, które są bliższe intencji użytkownika.

Podobnie wyszukiwarka udostępnia fragmenty z polecanymi fragmentami treści, które są najbardziej adekwatne do intencji użytkownika.

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

Tak więc nie można zaprzeczyć, że NLP może pomóc poprawić SEO dla stron internetowych i wpływać na wyniki wyszukiwania Google w ostatnim czasie.

Demo interfejsu API NLP firmy Google

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

Włączenie 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 intencję tych wyszukiwanych haseł.

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

Lepszy wgląd w badania słów kluczowych

Od czasu aktualizacji BERT nastąpiła znaczna poprawa stron, które są w rankingu w SERP. Trafność słowa kluczowego z treścią ma ogromne znaczenie dla wyszukiwarek, aby lepiej zrozumieć Twoją stronę.

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

Poszukaj kombinacji słów kluczowych, według 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 wstecznych

Dzięki NLP, skupieniu się na strukturze linków, znaczenie linków kontekstowych jeszcze bardziej wzrosło. Zrozumienie tekstu kotwicy i jego związku z linkowanymi stronami w Twojej witrynie ma ogromne znaczenie.

Proces uczenia się algorytmu NLP na początku wydaje się bardzo problematyczny, ale kiedy już nauczysz się, jak z nich korzystać, stają się one niezwykle przydatne w ulepszaniu generowania leadów, a także organicznych rankingów.

Oznacza to, że nie możesz umieszczać nieistotnych linków na żadnej stronie i oczekiwać, że stworzy to wartość dla Twojej strony.

Analiza konkurencji

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

Ale musi być coś, co Google lubi w najwyżej ocenianych stronach. Niezależnie od autorytetu lub wieku Twojej witryny, najbardziej liczy się treść na stronie.

A to wymaga różnych rzeczy i technik optymalizacji. Na przykład TF-IDF w jeden sposób, aby zoptymalizować zawartość.

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

Dlatego ważne jest, aby przeanalizować konkurencję 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 walka z możliwością oszukania przez konwencjonalne formy SEO.

Na przykład wcześniej upychanie słów kluczowych było znaczącym wkładem w sukces SEO. Dziennikarz NLP Danny Sullivan w 2019 r. napisał na Twitterze, że SEO niewiele może zrobić z NLP i uczeniem maszynowym w swojej witrynie.

Ale John Muelller oczyścił powietrze na swoim webinarze, w którym powiedział, że najlepszym sposobem na optymalizację pod kątem NLP jest pisanie naturalnej treści. Celem jest stworzenie kontekstu słów.

Ale dzięki BERT, Google zapewnia, że ​​kontekst powinien znajdować się w centrum, a nie tylko słowa kluczowe. Na przykład,

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

Zobaczmy kilka innych znaczących wpływów, jakie NLP ma na SEO.

Redundancja Blackhat

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 rankingi stron internetowych w SERP, ale naruszają warunki korzystania z usług określone przez wyszukiwarki.

Wyszukiwarki mogą teraz wykrywać takie praktyki SEO typu blackhat za pomocą technologii opartych na NLP, a nawet przeciwdziałać im za pomocą indeksowania kontekstowego.

Względny tekst alternatywny

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

Na przykład , jeśli Twoje treści dotyczą butów sportowych, dodanie filmu o tym, jak wykorzystać buty do biegania lub innych sportów, może korzystnie wpłynąć na Twoją strategię SEO.

Przeciwdziałanie BERT za pomocą NLP

Jednym z najbardziej znaczących efektów NLP jest jego zdolność do pomocy marketerom w przeciwdziałaniu BERT z Google. Zarówno BERT, jak i NLP mają u podstaw to samo podejście, w którym kontekst treści jest kluczowy. Tak więc organizacje mogą wykorzystać NLP do optymalizacji treści i algorytmów BERT treści.

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

Wykorzystuje NLU, aby zrozumieć intencję każdego słowa kluczowego lub zestawu słów i oferuje analizy.

Narzędzie do analizowania nagłówków pozwala użytkownikom zrozumieć optymalizację nagłówków, dzieląc słowa o zasięgu na kilka kategorii, takich jak słowa emocji, słowa mocy, unikalne słowa, popularne słowa, 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 wykorzystywaną do optymalizacji opartych na SEO.

Właściwy krok naprzód (obuwie Rocky)

Marka obuwia Rocky szukała sposobów na poprawę ruchu organicznego i sprzedaży. Potrzebowali więc rozwiązania, które mogłoby pomóc ulepszyć SEO i stworzyć przyjazną dla użytkownika treść na ich stronie internetowej.

Wykorzystują więc narzędzie oparte na NLP o nazwie zalecenia BrightEdge.

Marki obuwnicze korzystały z narzędzia opartego na NLP, aby zoptymalizować tytuł strony i metatagi, co przede wszystkim wpływa na SEO w celu poprawy rankingów w wyszukiwarkach.

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

Media Rumble (stos mediów)

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

Zespół redakcyjny stanął 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 angażującą treść.

W tym celu wykorzystali moduł Data Cube, który oferuje wgląd w słowa kluczowe. Oprócz słów kluczowych, zespół redakcyjny musiał przeanalizować zamiar wyszukiwania odbiorców w celu ulepszenia treści, do których użyli Intent Signal.

Udało im się zmniejszyć współczynnik odrzuceń o 73% i poprawić liczbę odwiedzin 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 chmurowej, która oferuje przedsiębiorstwom usługi w zakresie 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, aby wyeliminować wszelkie naruszenia danych w przedsiębiorstwach.

Zespół marketingowy w 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 ryzyka i oceny.

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

Dlatego wybrali 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 z 10. pozycji w SERP na 1. pozycję.

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:

• Połączenie treści
• Asystent SEO
• HubSpot
• Skaut SEO
• MarketBrew
• MarketMuse
• Milimetryczny.ai
• WordLift
  

Wniosek

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

Z takim narzędziem możesz

• Zrozum dokładną intencję wyszukiwania według użytkownika
• Zidentyfikuj problemy użytkowników podczas korzystania z Twoich produktów lub usług
• Zaimplementuj agregację ważnych danych użytkownika
• Sprawdź gramatykę i zoptymalizuj pod kątem zapytań głosowych.
• Interpretuj, analizuj i polecaj spersonalizowane doświadczenia
• Popraw konwersje i podnieś generację leadów
• Wyższa pozycja dzięki optymalizacji SEO
• Zwiększ ruch na swoich treściach
  

Jeśli chcesz osiągnąć optymalizację SEO dla swojej firmy dzięki wysokiej jakości treści tworzonej za pomocą technologii NLP, Scalenut jest tym, czego potrzebujesz.

Rozpocznij swoją podróż do udanego biznesu już teraz, dzięki inteligentniejszemu generowaniu treści dzięki naszym usługom.