Pesquisas em linguagem natural: o segredo por trás dos mecanismos de pesquisa

Acredite ou não, houve um tempo em que você não podia fazer uma pergunta como uma pergunta no Google.

Se você quiser pesquisar "Como fazer um delicioso tofu frito?" você teria que reduzi-lo a “tofu frito” para obter resultados significativos.

Os mecanismos de busca eram limitados em sua compreensão do fluxo natural da linguagem humana. Para eles, cada site era um monte de código com um monte de informações e palavras-chave. Quando um usuário digita uma consulta de pesquisa, os mecanismos de pesquisa simplesmente verificam as páginas da Web com essa palavra e produzem uma lista de resultados de pesquisa para obter informações.

Essa limitação dos mecanismos de busca tornou necessário que os internautas adotassem um método de busca baseado em palavras-chave. Não foi tão natural.

Mas agora, os mecanismos de pesquisa estão alcançando. Equipados com os recursos avançados dos algoritmos de aprendizado de máquina NLP, os mecanismos de pesquisa podem entender muito bem nossa linguagem natural.

Você simplesmente precisa dizer: “Ok Google, como fazer um delicioso tofu frito?” E o assistente virtual mostrará instantaneamente algumas receitas incríveis. Isso é chamado de pesquisa de linguagem natural.

Nesta postagem do blog, falaremos sobre a ideia de pesquisa em linguagem natural e como ela afeta o SEO em geral.

O que é pesquisa em linguagem natural?

Se você teve o prazer de pesquisar algo no Google no início dos anos 2000, sabe o quanto a pesquisa avançou desde então.

Esta é a aparência de uma pesquisa no Google no Dia da Mentira em 2000.

Ele não forneceu nenhuma resposta direta à consulta de pesquisa. Não havia imagens, trechos em destaque ou links 'As pessoas também perguntam'.

Ele nem mesmo tinha a fonte mais comum de palavras-chave na forma da amada seção 'Pesquisas relacionadas'. Na verdade, a SERP está vinculada a sites concorrentes para obter resultados de pesquisa alternativos.

Era apenas um mecanismo de pesquisa mediano que literalmente correspondia às consultas de pesquisa com milhares de páginas sem considerar se elas ajudavam o usuário. Os usuários tiveram que usar truques técnicos como lógica booleana para refinar sua pesquisa e obter resultados relevantes.

Naquela época, os mecanismos de pesquisa não eram grande coisa. A internet não tinha usuários suficientes. Na verdade, havia apenas 413 milhões de usuários de internet em 2000.

Quando havia menos pessoas online, havia menos sites, o que significava que havia menos informações para os mecanismos de pesquisa indexarem, o que levava a resultados de pesquisa de baixa qualidade.

Mas avance para 2022 e as coisas mudaram muito. Com a proliferação de smartphones, alto-falantes inteligentes, carros inteligentes e casas inteligentes, os mecanismos de pesquisa se tornaram a fonte de qualquer informação.

Hoje, são mais de 5 bilhões de internautas, e empresas de todos os portes estão desenvolvendo sites e disponibilizando conteúdo para atingir o grande número de pessoas que utilizam a internet. Isso está tornando necessário que os mecanismos de pesquisa, como o Google, usem tecnologias avançadas como AI, NLP e aprendizado de máquina para produzir melhores resultados de pesquisa.

É assim que uma pesquisa por 'Dia da Mentira' se parece hoje.

Rich snippets são espalhados por toda a SERP. A data do Dia da Mentira é exibida em uma caixa bem destacada. Há uma breve descrição da Wikipedia do Dia da Mentira à direita, com imagens em todos os sites de resultados de pesquisa e uma seção especial para vídeos.

E, claro, a seção 'Pesquisas relacionadas', a favorita de todos os profissionais de SEO.

Graças à PNL, os usuários não precisam adaptar suas perguntas e convertê-las em palavras-chave para buscar informações específicas. Eles simplesmente precisam digitar ou falar da maneira que fariam naturalmente, e o mecanismo de pesquisa produz os resultados mais relevantes.

Do ponto de vista de um usuário da Internet, a pesquisa em linguagem natural refere-se à capacidade de pesquisar informações on-line usando frases e sentenças de pesquisa que vêm naturalmente para você.

Do ponto de vista de um profissional de marketing, refere-se ao surgimento de novos tipos de palavras-chave ou frases de cauda longa que as pessoas usam para pesquisar informações muito específicas que desejam. E com o aumento da pesquisa por voz, essa é uma tendência crescente que todo profissional de marketing deve conhecer.

Pesquisa em linguagem natural x pesquisa por palavra-chave

A pesquisa em linguagem natural difere da pesquisa por palavra-chave porque não exige que o usuário faça nada, exceto dizer ao mecanismo de pesquisa o que deseja saber. Sem dividir ideias complexas em frases menores e amigáveis ​​aos mecanismos de pesquisa.

Se você quiser saber quem é a pessoa mais baixa do mundo, basta digitar ou dizer 'quem é a pessoa mais baixa do mundo' no Google. Ele fornecerá as informações exatas diretamente nas SERPs sem a necessidade de visitar sites. Essa é a busca de linguagem natural em ação.

Por outro lado, uma pesquisa baseada em palavra-chave significa que, em vez de uma frase completa, você procuraria por "pessoa mais baixa".

As pesquisas em linguagem natural consistem em frases longas ou completas em vez de palavras-chave curtas. Assemelha-se a como uma pessoa pediria a outra pessoa a mesma informação. Os usuários da Internet adoram quando os mecanismos de pesquisa entendem exatamente o que desejam, e a pesquisa em linguagem natural faz isso.

Exemplo de pesquisa em linguagem natural

Vamos dar uma olhada em alguns exemplos de pesquisa em linguagem natural em comparação com a pesquisa baseada em palavras-chave para obter mais clareza.

• “Como executar uma campanha de marketing de conteúdo?” vs “campanha de marketing de conteúdo”
• “Qual é o melhor presente de Natal para as filhas?” vs “Melhor presente de Natal”
• “Quando a BBC foi fundada?” vs “Fundação da BBC”
• “O que é marketing digital orgânico?” vs “marketing digital orgânico”

Como você pode ver, pesquisas naturais são mais longas e descritivas do que palavras-chave. Em vez de buscar informações em termos amplos, eles especificam exatamente o que o usuário está procurando. Aqui está um blog Scalenut útil em 12 exemplos do mundo real de Processamento de Linguagem Natural (NLP).

Evolução das pesquisas em linguagem natural

Para entender o impacto e a importância da pesquisa em linguagem natural, é importante que você tenha algum conhecimento prévio sobre o assunto. A pesquisa em linguagem natural começou nos anos 90 com askjeeves.com. Era um mecanismo de pesquisa simples que permitia aos usuários fazer perguntas e obter respostas.

Então veio o Google, o mestre do universo de busca. O Google mudou a forma como pesquisamos, com melhoria contínua na qualidade dos resultados de pesquisa. Um grande avanço na cruzada para “organizar as informações do mundo” foi o lançamento da API BERT em 2018.

Essa API gratuita era uma potência de análise linguística, que mais tarde foi incluída permanentemente no algoritmo de pesquisa do Google com a atualização BERT de 2019. Desde então, o Bing também começou a usar algoritmos de pesquisa NLP para fornecer melhores resultados.

Isso não é tudo - milhares de softwares de negócios em todo o mundo estão usando a PNL para processar a linguagem humana e entender o significado subjacente por trás das palavras escritas ou faladas. Assistentes virtuais como Google Home, Alexa e Siri são executados em programas de PNL que os ajudam a entender exatamente o que os usuários estão dizendo a eles.

Como funciona a linguagem natural

A Pesquisa de linguagem natural depende de uma tecnologia de computação avançada chamada processamento de linguagem natural. Ele executa aprendizado de máquina e algoritmos estatísticos para dissecar uma frase de pesquisa e entender o significado e a intenção de pesquisa por trás da consulta de um usuário.

Se você pedir à Siri para encontrar os restaurantes mais próximos, ela pesquisará na Internet os restaurantes mais próximos da sua localização atual. Isso é feito primeiro analisando sua frase como partes menores e compreendendo o significado contextual de 'restaurantes' e 'perto de mim'.

Houve um tempo em que isso exigiria muito poder de computação. Mas o NLP reduz o poder computacional necessário por meio de análise de sintaxe, análise de sentimento e pontuações de saliência.

Por meio da análise sintática, ele entende que você deseja encontrar restaurantes; por meio da análise de sentimento, avalia a intenção de pesquisa como navegacional; e por meio de dezenas de palavras e frases como 'perto de mim', ele sabe que você deseja encontrar restaurantes perto de sua localização.

Para saber mais sobre como o NLP funciona e como ele afeta o mundo do SEO, você pode consultar este blog detalhado da Scalenut, 'NLP SEO: O que é e como usá-lo para otimização de conteúdo'.

Como você pode melhorar o conteúdo do seu site para pesquisas em linguagem natural

Como profissionais de marketing e estrategistas tentando tornar uma marca mais visível online, você deve ajustar sua estratégia de conteúdo para pesquisas em linguagem natural. Isso não significa que as palavras-chave convencionais não sejam mais importantes. Eles ainda desempenham um papel importante na pesquisa.

Mas com um pouco de linguagem natural, você pode ter certeza de que seu conteúdo terá uma classificação mais alta nos mecanismos de pesquisa. Pode até ser escolhido para ser um snippet em destaque ou um site na seção 'As pessoas também perguntam'.

Aqui estão algumas maneiras de melhorar o conteúdo do seu site para pesquisas em linguagem natural:

Torne seu conteúdo mais legível

Se isso era apenas uma norma da indústria para você antes, deve ser um aspecto vital da sua estratégia de conteúdo agora. Até 20% de todas as pesquisas feitas no aplicativo do Google são feitas por meio de pesquisa por voz. Isso significa apenas que até 20% de todos os usuários estão usando a pesquisa em linguagem natural.

Considerando que o Google é o maior buscador com a maior base de usuários (desktop e mobile), esse é um número bem grande. Para que o Google use seu conteúdo nos resultados de pesquisa por voz, você deve garantir que seja fácil de ler e entender. Divida grandes ideias em frases menores e certifique-se de que sua escrita flua bem do início ao fim.

Use palavras-chave de cauda longa em seu conteúdo

Se descrevêssemos as consultas de pesquisa em linguagem natural como outro termo, seriam palavras-chave de cauda longa. Assim como as palavras-chave de cauda longa, as pesquisas naturais geralmente são três palavras ou mais e têm uma intenção de pesquisa muito específica. Os usuários sabem o que querem quando perguntam à pesquisa por voz do Google: 'Quem é o atual PM do Reino Unido?'

Portanto, faz sentido aprimorar sua integração de palavras-chave de cauda longa. Como profissional de marketing, você já usa algumas palavras-chave de cauda longa, mas é hora de focar ainda mais nessa mina de ouro do tráfego orgânico.

Você pode usar palavras-chave de pesquisa natural de cauda longa de várias maneiras. Por exemplo, se você estiver criando um infográfico sobre o guia passo a passo de algo, certifique-se de usar palavras-chave de cauda longa nas metatags de sua imagem.

Ou você pode adicionar as palavras-chave de pesquisa natural de cauda longa nos dados estruturados de suas páginas da web. Por exemplo, uma receita de tofu frito deve ter algo como “como cozinhar tofu frito” ou “como fazer tofu frito delicioso?” no esquema dessa página da web.

Responda às perguntas de seus clientes por meio de conteúdo

A maioria das buscas naturais nada mais são do que perguntas diretas. Quer se trate de voz ou texto, se uma pessoa faz uma pergunta direta, as chances são muito altas de que ela queira uma resposta direta.

Mecanismos de busca como o Google entendem isso e estão tentando responder perguntas ali mesmo na SERP com rich snippets como painéis de conhecimento, conteúdo em destaque e 'As pessoas também perguntam'.

Se você é um profissional de marketing planejando seu próximo conteúdo, tente descobrir o que seu público mais deseja saber e as palavras que eles usam para formular suas perguntas.

Responda-as de forma fácil de entender com frases simples. Isso ajudará os mecanismos de pesquisa, como Google e Bing, a indexar e entender melhor seu conteúdo. Portanto, da próxima vez que alguém fizer uma pergunta que você abordou, sua página da Web pode estar entre os principais resultados.

Crie conteúdo em torno da intenção do usuário

A intenção do usuário é a razão subjacente por trás da pesquisa de um usuário da Internet. Alguns podem estar procurando informações básicas, enquanto outros podem estar procurando uma análise comparativa dos melhores produtos.

Se você aparecer em uma pesquisa que não corresponda à intenção de pesquisa que está segmentando, não obterá tráfego relevante. Na verdade, as pessoas podem simplesmente sair do seu site, o que informa aos mecanismos de pesquisa que seu conteúdo não é a resposta certa para o tipo de pesquisa.

Ao criar conteúdo, é importante que você entenda a intenção de pesquisa de suas palavras-chave. Uma pessoa que pesquisa com 'McDonald's' pode apenas querer aprender sobre sua história. Portanto, se você mostrar a eles sua avaliação de uma loja do McDonald's, não será útil.

A intenção de pesquisa tornou-se a parte mais importante do marketing de conteúdo desde a atualização do BERT do Google. O Google está melhorando continuamente sua compreensão da intenção de pesquisa por trás das consultas, e você também deve ter uma melhor compreensão da intenção de pesquisa por trás de suas palavras-chave alvo.

Na Scalenut, também somos fãs de intenção de pesquisa, como o Google. Você pode entender a intenção de pesquisa dos usuários com a ajuda de nosso analisador SERP e recursos de hub de SEO.

O analisador SERP ajuda você a obter ideias de conteúdo instantâneas com base no conteúdo de maior sucesso para uma palavra-chave. O SEO Hub oferece uma análise abrangente das páginas de melhor classificação para uma palavra-chave com contornos detalhados, uma lista de termos de NLP, fontes estatísticas usadas por eles, uma nota de conteúdo e as perguntas mais populares feitas para uma palavra-chave em um local de sua escolha.

Com todas essas informações das páginas de classificação superior, você pode identificar a intenção de pesquisa dos usuários quando eles usam sua palavra-chave de destino. Se a maioria das páginas de alto escalão explica um conceito, a intenção da pesquisa é informativa. Se eles forem carregados com CTAs, a intenção de pesquisa é transacional e, se houver muitas páginas da Web do mesmo site, é provável que a intenção de pesquisa por trás da palavra-chave seja de navegação.

Com base na análise competitiva que você obtém do SEO Hub e dos analisadores SERP da Scalenut, você pode criar conteúdo em torno da intenção do usuário e atrair seu público-alvo.

Inclua termos de PNL em seu conteúdo

Se você deseja classificar para pesquisas em linguagem natural, é importante incluir termos de PNL em seu conteúdo. Há muitas maneiras de ajudar.

Por exemplo, um dos fatores de classificação do algoritmo de busca do Google é o método TF-IDF. É uma medida de aprendizado de máquina de recuperação de informações da importância de uma palavra na amplificação do significado e da utilidade do conteúdo para uma consulta de pesquisa específica. Ajuda os algoritmos do Google a entender o valor de uma palavra em um determinado contexto.

Métodos como TF-IDF e NLP tornam os resultados do Google mais eficazes, independentemente do foco da palavra-chave. Em vez disso, eles ajudam o Google a classificar as páginas da web com base no significado de todo o texto.

Se você incluir palavras de alto TF-IDF e termos NLP em seu conteúdo, o Google verá seu site como uma boa fonte de informação. Além disso, se alguém usar os mesmos termos, o Google saberá imediatamente que seu site é um bom candidato para os resultados da pesquisa.

Use plataformas de otimização de conteúdo como Scalenut

Outra ótima maneira de otimizar seu conteúdo para pesquisas em linguagem natural é usar uma plataforma baseada em NLP como Scalenut.

Desde ideias de brainstorming por meio de grupos de tópicos até a criação de conteúdo melhor do que seus concorrentes, plataformas baseadas em tecnologias de IA como NLP e GPT-3 são ideais para pesquisa completa e criação de conteúdo otimizado.

Por exemplo, ajudamos os criadores de conteúdo a publicar o melhor conteúdo usando um sistema de classificação de conteúdo que analisa a presença de termos de PNL no conteúdo.

Seu conteúdo está pronto para pesquisas em linguagem natural?

Se você é um profissional de marketing nos dias de hoje, entende a importância de boas classificações. Você também sabe que há uma competição acirrada entre sites para cada palavra-chave valiosa.

Nesse cenário, a pesquisa em linguagem natural ajuda você a criar um nicho para suas campanhas de marketing de conteúdo. Se você entender esse conceito, não apenas será capaz de criar um conteúdo melhor, mas também garantirá que seus esforços tragam as pessoas certas para o seu site.

E se precisar de ajuda, Scalenut está sempre pronto.

Ajudaremos você a usar os melhores termos de PNL para uma palavra-chave de destino, o que solidificará sua posição como especialista no assunto. Leve Scalenut para dar uma volta. Comece sua avaliação gratuita e desbloqueie uma potência de criação de conteúdo e otimização de mecanismo de pesquisa NLP hoje.

Sobre Scalenut

A Scalenut é uma plataforma completa de SEO e marketing de conteúdo que é alimentada por IA e ajuda os profissionais de marketing de todo o mundo a criar conteúdo competitivo e de alta qualidade em grande escala. Da pesquisa, planejamento e esboços para garantir a qualidade, a Scalenut ajuda você a obter o melhor em tudo.

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