Scalenut กลายเป็น G2 Fall Leader 2022 - ประเภทการสร้างเนื้อหา

ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา อัลกอริทึมของ Google ได้เปลี่ยนไปโดย SEO มุ่งเน้นไปที่สิ่งต่างๆ ในเวลาเดียวกัน

อัลกอริธึมล่าสุดของ Google ทำให้การใช้ภาษาธรรมชาติมีคุณค่าและมีความสำคัญมากขึ้นในเนื้อหา NLP เชื่อมต่อกับอัลกอริทึมของ Google และมีบทบาทสำคัญในการปรับปรุงคุณภาพเนื้อหาและความตั้งใจ

ด้วยสิ่งนี้ทำให้อุตสาหกรรมการตลาดดิจิทัลมีข่าวลือมากมายเกี่ยวกับ NLP และการใช้งาน ในบล็อกโพสต์นี้ เราได้แบ่งปันคำแนะนำที่ครอบคลุมเกี่ยวกับ NLP และวิธีใช้สำหรับ SEO

ความสำคัญของ NLP ในโลกปัจจุบัน

ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตหลายคนสับสน NLP ทั้งสอง; การประมวลผลภาษาธรรมชาติและการเขียนโปรแกรมภาษาประสาท

ในขณะที่การเขียนโปรแกรมภาษาประสาทช่วยสื่อสารกับผู้คนรอบตัวคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะที่การประมวลผลภาษาธรรมชาติจะช่วยโต้ตอบกับเครื่องจักร

NLP หรือ Natural Language Processing ได้พิสูจน์ให้เห็นถึงประโยชน์ในยุคการแพร่ระบาดของเศรษฐกิจที่ชะลอตัวเพื่อกระตุ้นความยั่งยืน

เนื่องจากการระบาดของ COVID19 ล่าสุด ธุรกิจจำนวนมากต้องการวิธีที่ชาญฉลาดกว่าในการทำความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงและปรับตัวอย่างรวดเร็ว

นี่คือจุดที่ NLP เป็นปรากฎการณ์ในการช่วยธุรกิจต่างๆ ในแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น การวิจัยทางการแพทย์ เสิร์ชเอ็นจิ้น และระบบธุรกิจอัจฉริยะด้วยการตีความความต้องการของผู้ใช้

หนึ่งในการใช้งานที่สำคัญของ NLP คือในผู้ช่วยเสียงที่สร้างระบบนิเวศทั้งหมดของ 'การค้าด้วยเสียง'

จากการวิจัยของ Juniper จะมีผู้ช่วยด้านเสียงมากกว่า 8 พันล้านคนภายในปี 2566 ซึ่งเติบโตในอัตรา 25.4% ผู้ช่วยเสียงส่วนใหญ่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีที่ใช้ NLP และกำลังขับเคลื่อนการเติบโตของอุปกรณ์อัจฉริยะดังกล่าว

ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา องค์กรหลายแห่งได้ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีที่ใช้ NLP เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์อัจฉริยะ ตัวอย่างเช่น จากข้อมูลของ eMarketer อีคอมเมิร์ซยักษ์ใหญ่อย่าง Amazon ได้เห็นการรุกครั้งใหญ่ในตลาดผู้ช่วยอัจฉริยะ

อย่างไรก็ตาม นอกเหนือจากผู้ช่วยอัจฉริยะดังกล่าวแล้ว ยังมีแอปพลิเคชันอื่นๆ ของเทคโนโลยี NLP ที่ได้รับการดึงดูด เช่น ตัวสร้างเนื้อหาอัตโนมัติที่ใช้ NLG หรือการสร้างภาษาธรรมชาติ

ดังนั้นเรามาทำความเข้าใจว่า NLP คืออะไรและทำงานอย่างไร

NLP คืออะไร?

NLP ย่อมาจากอะไร ? Natural Language Processing (NLP) เป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์และภาษาศาสตร์ที่อุทิศตนเพื่อตีความภาษามนุษย์สำหรับเครื่องจักรหรือคอมพิวเตอร์

NLP ใช้อัลกอริทึมที่วิเคราะห์รูปแบบภาษาและฝึกโมเดลเพื่อเสนอการจัดเตรียมสำหรับเครื่องจักรที่ใช้การฝึกดังกล่าวเป็นข้อมูลอ้างอิงในการปฏิบัติงานเฉพาะ

ตัวอย่างเช่น แชท บอทจะถามคำถามหลายข้อกับผู้ใช้เกี่ยวกับปัญหาของพวกเขา รวบรวมข้อมูลรวม และวิเคราะห์และประมวลผลเพื่อเสนอวิธีแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้อง

NLP ถือกำเนิดขึ้นเป็นครั้งแรกในฐานะการทดลองสำหรับการแปลด้วยเครื่องย้อนกลับไปในทศวรรษที่ 1940 การก้าวกระโดดที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งในการพัฒนา NLP คือ ARPA Speech Understanding Research (SUR) ในทศวรรษที่ 1960

ตัวอย่างหนึ่งที่กำหนดเส้นทางที่แท้จริงสู่วิวัฒนาการของ NLP ในยุคปัจจุบันคือ ELIZA แชทบอทที่พัฒนาโดย MIT (สถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์) โดยใช้สคริปต์ DOCTOR

ตั้งแต่นั้นมา มีหลายโครงการในยุคสมัยใหม่ของนวัตกรรมอีคอมเมิร์ซที่ใช้ประโยชน์จากศักยภาพของ NLP ได้อย่างเต็มที่

NLP ทำงานอย่างไร?

NLP เป็นเครื่องมือตีความภาษาที่เป็นแกนหลัก ภาษาคือชุดของกฎหรือสัญลักษณ์ที่ช่วยในการสื่อสารและตีความ

สัญลักษณ์ถูกรวมเข้าด้วยกันเพื่อถ่ายทอดข้อมูลหรือถ่ายทอดข้อมูล NLP ใช้สัญลักษณ์หรือรูปแบบภาษาในการตีความเพื่อให้ทันกับโครงสร้างทางไวยากรณ์ของประโยค

ด้วยการเพิ่มขึ้นของการค้นหาด้วยเสียง จึงจำเป็นต้องมีการพัฒนา NLP ในระดับที่สูงขึ้นในสาขานี้ ก่อนหน้านั้น เราเห็นว่าแอปพลิเคชันถูกนำไปใช้ในผลลัพธ์การเรียนรู้สำหรับบอทที่สร้างปฏิสัมพันธ์ขั้นสูงกับผู้ใช้

เทคนิค NLP คืออะไร?

แบบจำลอง NLP ทุกรุ่นมีสองกิจกรรมหลัก: การตีความและการสร้างข้อความ ส่วนแรกตีความภาษามนุษย์ จุดประสงค์ในการค้นหา และไวยากรณ์เพื่อนำเสนอข้อมูลที่เปิดใช้งานการสร้างข้อความ

NLP สามารถแบ่งออกเป็นสองส่วน:

• ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU)
• การสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG)
  

ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU)

NLU เป็นส่วนหนึ่งของ NLP ที่เกี่ยวข้องกับความเข้าใจและความเข้าใจในภาษามนุษย์ มันตีความความหมายของการสื่อสารที่ผู้ใช้ทำกับเครื่องจักร

เมื่อคุณพูดกับอีกคนหนึ่ง คุณทั้งคู่จะแบ่งปันความรู้ทั่วไปเกี่ยวกับภาษาที่ทำให้เข้าใจได้ง่าย

อย่างไรก็ตาม นี่ไม่ใช่กรณีของเครื่องที่เข้าใจเฉพาะเลข 1 และเลขศูนย์หรือรูปแบบอื่นๆ ของภาษาเครื่อง

NLU ช่วยลดความยุ่งยากในการทำความเข้าใจภาษามนุษย์สำหรับคอมพิวเตอร์หรือเครื่องจักรผ่านการจัดหมวดหมู่ข้อความ การวิเคราะห์เนื้อหา และการวิเคราะห์ความรู้สึก

สำหรับการตีความ NLU ใช้แนวคิดทางภาษาศาสตร์ของ

• สัทวิทยา (เสียง)
• สัณฐานวิทยา (การสร้างคำ)
• Syntax (โครงสร้างประโยค)
• ปฏิบัติ (ความเข้าใจ)
  

‍

การสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG)

NLG ใช้ NLU เพื่อสร้างข้อมูลเอาต์พุต เป็นส่วนหนึ่งของ NLP ที่ใช้ประโยชน์จากการตีความภาษามนุษย์ที่ดำเนินการโดย NLU เพื่อสร้างการตอบกลับหรือข้อความสำหรับผู้ใช้

ขณะนี้องค์กรหลายแห่งกำลังนำ NLG มาใช้กับแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การสร้างข้อความอัตโนมัติ ทริกเกอร์อีเมล การตอบกลับด้วยเสียงอัตโนมัติ เป็นต้น

ตามรายงานของ Gartner องค์กร 25% จะใช้เทคโนโลยีภาษาธรรมชาติในบางรูปแบบภายในปี 2565 ระบบ NLG เป็นแรงผลักดันสำคัญในการนำ NLP มาใช้โดยธุรกิจหลายแห่ง ตัวอย่างเช่น NLG สามารถช่วยในการสร้างเนื้อหาโดยอัตโนมัติโดยการรวมประโยคและลำดับที่ยาว และปรับแต่งประสบการณ์ที่ได้รับการสนับสนุนจากความเข้าใจข้อมูลของ NLU

ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีดังกล่าวเพื่อสร้างเนื้อหาอัตโนมัติสำหรับการสื่อสารภายใน คำอธิบายผลิตภัณฑ์ วัตถุประสงค์ทางการตลาด สัญญา รายงาน การวิเคราะห์ และอื่นๆ

การสร้างเนื้อหาโดยอัตโนมัติสามารถลดเวลาตอบสนอง สร้างมาตรฐานในทุกช่องทางการสื่อสาร และปรับปรุงความแม่นยำ

มีเครื่องมือสร้างเนื้อหาอัตโนมัติที่ใช้ NLG เพื่อประโยชน์ของตน เช่น:

• บทความForge
• อาร์ติคูโล
• เครื่องเนื้อหา SEO
• คาฟไค
• แอดซิส
• ผู้ช่วย SEO
  

ตอนนี้เรามีแนวคิดพื้นฐานเกี่ยวกับ NLP แล้ว เรามาพูดถึงเครื่องมือ NLP ที่ดีที่สุดที่คุณสามารถใช้กับธุรกิจของคุณได้

เครื่องมือ NLP ชั้นนำสำหรับธุรกิจของคุณ

มีสองวิธีในการใช้ประโยชน์จาก NLP สำหรับธุรกิจของคุณ

แนวทางแรกคือการสร้างแบบจำลอง NLP แบบกำหนดเองตั้งแต่เริ่มต้น คุณจะต้องลงทุนมหาศาลในโครงสร้างพื้นฐาน ทรัพยากร และผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะเพื่อพัฒนาโมเดล NLP ตามความต้องการ

วิธีที่สองและมีประสิทธิภาพคือการใช้เครื่องมือ NLP จากผู้ให้บริการบุคคลที่สาม ซึ่งสามารถรวมเข้ากับโครงสร้างองค์กรที่คุณมีอยู่ได้อย่างรวดเร็วด้วยต้นทุนที่ต่ำ

ต่อไปนี้คือเครื่องมือ NLP ที่ดีที่สุดบางส่วนที่คุณสามารถใช้เพื่อปรับปรุงการแปลงและเพิ่มการสร้างโอกาสในการขายผ่านการตีความความตั้งใจในการค้นหาของผู้ใช้

#1 ไอบีเอ็ม วัตสัน

IBM Watson เป็นชุดบริการที่ใช้ AI หลายตัวซึ่งขับเคลื่อนโดยข้อเสนอพื้นที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ หนึ่งในบริการที่ใช้ AI ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดจาก IBM Watson คือ NLU

เป็นบริการที่ยอดเยี่ยมที่ช่วยให้จดจำคำหลัก หมวดหมู่ข้อความ อารมณ์ โครงสร้างประโยค ไวยากรณ์ และอื่นๆ

ส่วนที่ดีที่สุดเกี่ยวกับ IBM Watson คือการให้บริการที่ปรับแต่งได้สำหรับอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การเงิน การดูแลสุขภาพ การผลิต เป็นต้น

#2 GPT-3

GPT-3 เป็นการทำซ้ำรุ่นที่สามของ Generative Pre-trained Transformer ซึ่งเป็นโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงของโครงข่ายประสาทเทียมที่เปิดใช้งานการสร้างข้อความโดยอัตโนมัติ

ได้รับการพัฒนาโดย OpenAI และต้องการอินพุตเพียงเล็กน้อยสำหรับการสร้างข้อความอัตโนมัติ GPT-3 เป็นหนึ่งในเครือข่ายประสาทที่ใหญ่ที่สุดที่มีเมตริกการเรียนรู้ของเครื่องมากกว่า 175 พันล้านรายการ

#3 Berkeley Neural Parser

เป็นหนึ่งในโปรแกรมแยกวิเคราะห์ที่แม่นยำที่สุดที่มีโมเดลที่ใช้ AI สำหรับภาษาต่างๆ มากกว่า 11 ภาษา เป็นเครื่องมือที่ใช้ใน Python และช่วยแบ่งโครงสร้างประโยคออกเป็นวลีย่อยเพื่อให้เข้าใจภาษามนุษย์ได้ดีขึ้น

โปรแกรมแยกวิเคราะห์นี้ใช้การแยกวิเคราะห์เพื่อแยกประโยคที่ซับซ้อนออกเป็นส่วนประกอบต่างๆ เพื่อค้นหาความหมาย

Berkeley Neural Parser ช่วยให้คุณใช้เครื่องมือนี้ได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องมีความรู้มากนัก

#4 ข้อความหยด

TextBlob ทำงานบน Natural Language Toolkit หรือ NLTK ซึ่งเป็นชุดของไลบรารีและโปรแกรมที่ช่วยในการตีความภาษามนุษย์โดยใช้ Python

ถือว่าเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ดีที่สุดในการทำความเข้าใจความซับซ้อนของ NLP TextBlob ช่วยให้สามารถสร้างต้นแบบโครงการของคุณได้อย่างง่ายดาย ช่วยให้คุณใช้การวิเคราะห์ความรู้สึก การแปล การแยกวลี การจัดประเภทข้อความ และการแก้ไขตัวสะกด

#5 เกนซิม

เป็นเครื่องมือที่ใช้อัลกอริทึมอีกชนิดหนึ่งที่ช่วยอำนวยความสะดวกในการตีความภาษามนุษย์ผ่านการเพิ่มประสิทธิภาพหน่วยความจำและการรวมข้อมูลภาษาศาสตร์

คุณสามารถใช้ประโยชน์จากอัลกอริทึมได้โดยการติดตั้งแพ็คเกจ Python ที่ช่วยในการวิเคราะห์ตามภาษาต่างๆ

NLP คือการตีความตามข้อความและเทคโนโลยีทางภาษาที่เปิดใช้งานระบบอัตโนมัติของการสร้างเนื้อหา ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เนื้อหาเป็นหัวใจสำคัญของ SEO หรือการปรับแต่งเว็บไซต์ให้ติดอันดับบนเครื่องมือการค้นหา และ NLP ได้เพิ่มขีดความสามารถในการสร้างเนื้อหาตาม SEO

NLP เปลี่ยนโลกของ SEO อย่างไร

SEO เกี่ยวข้องกับ SERP ของ Google (หน้าผลลัพธ์ของเครื่องมือค้นหา) ซึ่งโปรแกรมรวบรวมข้อมูลจัดทำดัชนีเว็บไซต์ตามพารามิเตอร์ต่างๆ

ตัวแปรที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งที่ Google พิจารณาคือเนื้อหาที่มีส่วนร่วมและเกี่ยวข้องกับความตั้งใจในการค้นหาของผู้ใช้ ขณะนี้ผู้ใช้กำลังค้นหาอย่างชาญฉลาดมากขึ้นและคาดหวังคำตอบที่ต้องการ เมื่อถึงเวลานั้น การอัปเดต BERT ก็เกิดขึ้น

ในปี 2019 Google ได้ประกาศอัลกอริทึม BERT หรือการแทนตัวเข้ารหัสแบบสองทิศทางจากอัลกอริทึม Transformers ที่ใช้สถาปัตยกรรมหม้อแปลง

จากข้อมูลของวิกิพีเดีย การแทนตัวเข้ารหัสแบบสองทิศทางจาก Transformers (BERT) เป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้หม้อแปลงสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ล่วงหน้าที่พัฒนาโดย Google

ด้วยการอัปเดตใหม่นี้ Google มุ่งเน้นไปที่บริบทและความแตกต่างของคำในสตริงการค้นหา จากนั้นจับคู่กับผลลัพธ์ที่ใกล้เคียงกับความตั้งใจของผู้ใช้มากขึ้น

ในทำนองเดียวกัน เครื่องมือค้นหาจะจัดเตรียมตัวอย่างข้อมูลแนะนำสำหรับเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับความตั้งใจของผู้ใช้มากที่สุด

ขณะนี้ Google ให้ความสำคัญกับความเกี่ยวข้องของการค้นหาและความตั้งใจของผู้ใช้มากขึ้น วิธีการของ NLP ช่วยด้วยปัจจัยการจัดอันดับต่างๆ เช่น การเน้นที่การจดจำเอนทิตีสำหรับข้อความแสดงแทนรูปภาพ คำหลักแบบหางยาว จุดประสงค์ในการค้นหา และการบรรจุคำหลัก

ดังนั้นจึงปฏิเสธไม่ได้ว่า NLP สามารถช่วยปรับปรุง SEO ของเว็บไซต์และส่งผลต่อผลการค้นหาของ Google ในระยะหลังได้

การสาธิต NLP API ของ Google

NLP API ของ Google เป็นบอทสนทนาแบบเรียลไทม์ที่ใช้อัลกอริทึมการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อทำความเข้าใจว่าผู้ใช้กำลังพูดถึงอะไร

การรวม API ของภาษาธรรมชาติทำให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักการตลาดหลายคนสามารถเชื่อมต่อและตรวจสอบข้อความได้

เกือบ 15% ของข้อความค้นหาหรือข้อความค้นหาถูกใช้เป็นครั้งแรกบน Google ซึ่งหมายความว่าเครื่องและอัลกอริทึมของ Google อาจมีข้อมูลประวัติไม่เพียงพอที่จะเข้าใจเจตนาที่อยู่เบื้องหลังข้อความค้นหาเหล่านี้

NLP ให้ภาพที่ดีขึ้นของทุกสิ่งที่เกี่ยวข้องกับคีย์เวิร์ดเป้าหมายของคุณ และเปรียบเทียบกับหน้าต่างๆ ใน ​​SERP

ข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นในการวิจัยคำหลัก

นับตั้งแต่การอัปเดต BERT มีการปรับปรุงที่สำคัญในหน้าเว็บที่มีการจัดอันดับใน SERPs ความเกี่ยวข้องของคำหลักกับเนื้อหามีความสำคัญสูงสุดสำหรับเครื่องมือค้นหาในการทำความเข้าใจหน้าเว็บของคุณให้ดียิ่งขึ้น

คุณสามารถวิเคราะห์หน้าเว็บในไซต์ของคุณที่ถูกโจมตีหลังจากการอัปเดต BERT และดำเนินการปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้หน้าเว็บสำหรับผู้ใช้ของคุณ ในการทำเช่นนั้น ให้จับตาดูหน้าเว็บยอดนิยมที่ได้รับการจัดอันดับเพิ่มขึ้นตั้งแต่การอัปเดต

มองหาการรวมกันของคำหลักที่หน้าเว็บเหล่านี้จัดอันดับและมีอะไรอีกบ้างที่ Google กำลังมองหา นับตั้งแต่มีการอัปเดต Google จะค้นหาทั้งประโยคหรือย่อหน้าเพื่อสร้างความหมายจากประโยคนั้น แทนที่จะเน้นไปที่ข้อความค้นหาหลายชุด

การสร้างลิงก์ย้อนกลับ

ด้วย NLP การมุ่งเน้นที่โครงสร้างลิงก์ ความสำคัญของลิงก์ตามบริบทจึงเพิ่มขึ้นอีก ความเข้าใจใน anchor text และความเกี่ยวข้องกับหน้าที่เชื่อมโยงของไซต์ของคุณมีความสำคัญสูงสุด

กระบวนการเรียนรู้สำหรับอัลกอริทึม NLP นั้นดูมีปัญหามากในตอนแรก แต่เมื่อคุณเข้าใจวิธีการใช้งานแล้ว สิ่งเหล่านี้จะมีประโยชน์อย่างยิ่งในการปรับปรุงการสร้างโอกาสในการขายและการจัดอันดับทั่วไป

ซึ่งหมายความว่าคุณไม่สามารถใส่ลิงก์ที่ไม่เกี่ยวข้องลงในหน้าใดๆ และคาดหวังว่าลิงก์นั้นจะสร้างคุณค่าให้กับหน้าของคุณ

การวิเคราะห์การแข่งขัน

เป็นที่ชัดเจนว่าไม่มีไซต์สองไซต์ที่จะทำงานได้ดีเท่ากันในเครื่องมือค้นหา ด้วยการอัปเดต BERT ล่าสุด ความท้าทายเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าสำหรับทุกคน ดังนั้น เพื่อให้เพจของคุณมีอันดับดีขึ้น คุณต้องใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้และใช้ประโยชน์จากโอกาสที่เป็นไปได้ทั้งหมด

แต่ต้องมีบางอย่างที่ Google ชอบเกี่ยวกับหน้าที่ติดอันดับ โดยไม่คำนึงถึงหน่วยงานหรืออายุของไซต์ของคุณ เนื้อหาบนหน้าเว็บนั้นสำคัญที่สุด

และสิ่งนี้เกี่ยวข้องกับสิ่งต่าง ๆ และเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น TF-IDF ในวิธีเดียวในการเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาของคุณ

นอกจากนี้ Google ยังวิเคราะห์เนื้อหาด้วยการรวมชุดข้อมูล เช่น ความคิดเห็น เอนทิตี หมวดหมู่ และคะแนนความโดดเด่น

ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องวิเคราะห์คู่แข่งของคุณตามปัจจัยเหล่านี้เช่นกัน เครื่องมือเช่น Surfer SEO, Frase หรือ SEO Assistants ใช้ปัจจัยเหล่านี้และปัจจัยสำคัญอื่นๆ เพื่อสร้างเนื้อหาที่เป็นมิตรกับ NLP SEO

ผลกระทบของ NLP ต่อ SEO

สิ่งที่เครื่องมือค้นหาเช่น Google ประสบความสำเร็จด้วย NLP คือการจัดการกับความเป็นไปได้ที่จะถูกหลอกโดย SEO แบบเดิม

ตัวอย่างเช่น ก่อนหน้านี้ การใช้คีย์เวิร์ดมากเกินไปเป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้ SEO ประสบความสำเร็จ Danny Sullivan นักข่าว NLP ในปี 2019 ทวีตว่า SEO ทำได้ไม่มากนักเกี่ยวกับ NLP และแมชชีนเลิร์นนิงในไซต์ของตน

แต่ John Muelller ชี้แจง ในเว็บบินาร์ของเขา โดยเขากล่าวว่าวิธีที่ดีที่สุดในการปรับให้เหมาะสมสำหรับ NLP คือการเขียนเนื้อหาที่เป็นธรรมชาติ เป้าหมายคือการสร้างบริบทของคำ

แต่ด้วย BERT ทำให้ Google มั่นใจได้ว่าบริบทควรเป็นแกนหลัก ไม่ใช่แค่คำหลักเท่านั้น ตัวอย่างเช่น,

ขณะนี้อัลกอริทึมของ Google เข้าใจเจตนาของผู้ใช้ด้วยความช่วยเหลือของคำบุพบทต่างๆ เช่น "ของ" "ใน" หรือคำที่เป็นคำถาม เช่น "เมื่อ" และ "ทำไม" เพื่อให้เข้าใจบริบทได้ดีขึ้น

มาดูผลกระทบที่สำคัญอื่นๆ ที่ NLP มีต่อ SEO

Blackhat ความซ้ำซ้อน

อันที่จริงแล้วกลยุทธ์ Blackhat นั้นขัดแย้งกับหลักเกณฑ์ของเครื่องมือค้นหา ถึงกระนั้น นักการตลาดจำนวนมากก็ประสบความสำเร็จโดยใช้กลยุทธ์ดังกล่าวกับธุรกิจของตน

เป็นชุดของแนวทางปฏิบัติที่ช่วยปรับปรุงอันดับของเว็บไซต์ใน SERP แต่ละเมิดข้อกำหนดในการให้บริการที่กำหนดโดยเครื่องมือค้นหา

ขณะนี้เสิร์ชเอ็นจิ้นสามารถตรวจจับแนวทางปฏิบัติ SEO หมวกดำดังกล่าวด้วยเทคโนโลยีที่ใช้ NLP และแม้แต่ตอบโต้ผ่านการจัดทำดัชนีตามบริบท

ข้อความแสดงแทนสัมพัทธ์

ขนาดรูปภาพมีความสำคัญต่อ SEO แต่ข้อความ Alt สร้างความแตกต่างได้มากหรือไม่ เนื่องจาก NLP เน้นบริบท รูปภาพของคุณต้องมีข้อความแสดงแทนที่ซิงค์กับเนื้อหา ในทำนองเดียวกัน หากคุณรวมวิดีโอไว้ในเนื้อหา วิดีโอนั้นจะต้องมีเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับส่วนหลัก

ตัวอย่างเช่น หากเนื้อหาของคุณเกี่ยวกับรองเท้ากีฬา การเพิ่มวิดีโอเกี่ยวกับวิธีการใช้ประโยชน์จากรองเท้าในการวิ่งหรือกีฬาอื่นๆ จะเป็นประโยชน์ต่อกลยุทธ์ SEO ของคุณ

ตอบโต้ BERT ด้วย NLP

ผลกระทบที่สำคัญที่สุดประการหนึ่งของ NLP คือความสามารถในการช่วยให้นักการตลาดต่อต้าน BERT จาก Google ทั้ง BERT และ NLP มีแนวทางเดียวกันโดยที่บริบทของเนื้อหามีความสำคัญ ดังนั้น องค์กรต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จาก NLP เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาและอัลกอริธึม BERT เนื้อหาของตน

เครื่องมือสร้างเนื้อหาอัตโนมัติและเครื่องมือสร้างแนวคิดเนื้อหาหลายตัวใช้ NLG เพื่อนำเสนอการเพิ่มประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น ตัววิเคราะห์พาดหัว Coschedule ช่วยปรับปรุงชื่อบล็อก หน้า Landing Page eBook หรือเนื้อหาใดๆ

ใช้ NLU เพื่อทำความเข้าใจจุดประสงค์ของคำหลักแต่ละคำหรือชุดคำและนำเสนอการวิเคราะห์

เครื่องมือวิเคราะห์บรรทัดแรกช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจการปรับบรรทัดแรกให้เหมาะสมโดยแบ่งคำที่เข้าถึงออกเป็นหลายหมวดหมู่ เช่น คำที่แสดงอารมณ์ คำที่ทรงพลัง คำเฉพาะ คำทั่วไป และแม้แต่คะแนน SEO

ในทำนองเดียวกัน มีตัวอย่างมากมายของเทคโนโลยี NLP ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ SEO ผ่านเครื่องมือต่างๆ ลองหารือเกี่ยวกับตัวอย่างเหล่านี้

ตัวอย่างทั่วไปของ NLP สำหรับ SEO

มีหลายตัวอย่างการใช้ NLP โดยองค์กรเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ SEO ตั้งแต่บริษัทค้าปลีกไปจนถึงบริษัทรักษาความปลอดภัยขนาดใหญ่ทั่วโลก NLP เป็นเทคโนโลยีที่มุ่งสู่การเพิ่มประสิทธิภาพตาม SEO

ก้าวที่ถูกต้อง (Rocky Footwear)

แบรนด์รองเท้า Rocky ต้องการปรับปรุงการเข้าชมและยอดขายที่เกิดขึ้นเอง ดังนั้น พวกเขาจึงต้องการโซลูชันที่สามารถช่วยปรับปรุง SEO และสร้างเนื้อหาที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้สำหรับเว็บไซต์ของตน

ดังนั้น พวกเขาจึงใช้เครื่องมือที่ใช้ NLP ซึ่งเรียกว่าคำแนะนำของ BrightEdge

แบรนด์รองเท้าใช้เครื่องมือที่ใช้ NLP เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพชื่อเพจและเมตาแท็ก ซึ่งมีผลกับ SEO เป็นหลักสำหรับการจัดอันดับของเครื่องมือค้นหาที่ดีขึ้น

สิ่งนี้ช่วยให้พวกเขาปรับปรุงรายได้จากการค้นหาได้ 30% รายได้ปีต่อปี 74% และการเข้าชมลูกค้าใหม่ 13%

The Media Rumble (สแต็กมีเดีย)

Stack Media เป็นบริษัทเผยแพร่สื่อดิจิทัลและสื่อออนไลน์ที่นำเสนอเนื้อหาเกี่ยวกับนักกีฬาที่ต้องการบรรลุเป้าหมายในการฝึกซ้อม

ทีมบรรณาธิการกำลังเผชิญกับความท้าทายครั้งใหญ่ในการเพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ใช้และปรับปรุงเมตริก SEO สำหรับแพลตฟอร์มสื่อของตน

ดังนั้น พวกเขาจึงตัดสินใจใช้เครื่องมือที่ใช้ NLP เพื่อเพิ่มผลกระทบของคำหลักและสร้างเนื้อหาที่น่าดึงดูดมากขึ้น

สำหรับสิ่งนี้ พวกเขาใช้ Data Cube ซึ่งนำเสนอข้อมูลเชิงลึกของคำหลัก นอกเหนือจากคีย์เวิร์ดแล้ว ทีมบรรณาธิการจำเป็นต้องวิเคราะห์ความตั้งใจในการค้นหาของผู้ชมเพื่อปรับปรุงเนื้อหาที่พวกเขาใช้สัญญาณความตั้งใจ

พวกเขาจัดการเพื่อลดอัตราตีกลับได้ถึง 73% และปรับปรุงการเข้าชมเว็บไซต์ 61% ผ่านเครื่องมือที่ใช้ NLP เช่น Data Cube และ Intent Signal

ความสำเร็จที่ปลอดภัย (Fugue)

Fugue เป็นบริษัทรักษาความปลอดภัยโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์ที่ให้บริการด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบและความปลอดภัยแก่องค์กรต่างๆ โซลูชันของพวกเขาระบุความเสี่ยงด้านความปลอดภัยบนคลาวด์และปัญหาการปฏิบัติตามข้อกำหนดเพื่อให้แน่ใจว่ามีมาตรการป้องกันเพื่อหลีกเลี่ยงเหตุการณ์ร้ายแรง

นอกจากนี้ยังมีการตรวจจับการเลื่อนแบบพื้นฐานและการตรวจจับข้อผิดพลาดอัตโนมัติเพื่อกำจัดการละเมิดข้อมูลสำหรับองค์กร

ทีมการตลาดที่ Fugue จำเป็นต้องปรับปรุงการมองเห็นในส่วน Cloud Security Posture Management (CSPM)

CSPM เป็นหมวดหมู่ของเครื่องมือรักษาความปลอดภัยที่มีกรณีการใช้งานเฉพาะสำหรับการรวม DevOps การตอบสนองต่อเหตุการณ์ การตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด การแสดงภาพความเสี่ยง และการประเมิน

พวกเขาจำเป็นต้องสร้างเนื้อหาที่ไม่ซ้ำใครและยังแข่งขันกับผู้นำตลาดที่สร้างเนื้อหาบน CSPM

ดังนั้น พวกเขาจึงเลือก Frase.IO ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ใช้ NLP ซึ่งเสนอแนวคิดเกี่ยวกับเนื้อหา หัวข้อ และแม้แต่เนื้อหาทั้งหมด ซึ่งพวกเขาใช้ประโยชน์จากการเข้าชมแบบออร์แกนิกที่สูงขึ้น ทำให้หน้าเว็บของพวกเขาจากอันดับที่ 10 ใน SERP เป็นอันดับที่ 1

ไม่ใช่แค่ BrightEdge, Data Cube หรือ Frase.IO เท่านั้น ยังมีแพลตฟอร์มที่ใช้ NLP หลายแบบซึ่งคุณสามารถใช้เพื่อสร้างผลกระทบที่สูงขึ้นต่อ SEO เช่น:

• เนื้อหาฟิวชั่น
• ผู้ช่วย SEO
• ฮับสปอต
• SEO ลูกเสือ
• ตลาดเบียร์
• มาร์เก็ตมิวส์
• มิลลิเมตริก.ai
• ยกคำ
  

บทสรุป

ตั้งแต่ผู้ช่วยเสียงไปจนถึงเครื่องสร้างเนื้อหาอัตโนมัติ NLP ได้ขับเคลื่อนโซลูชันที่ชาญฉลาดกว่าหลายรายการสำหรับธุรกิจ

ด้วยเครื่องมือดังกล่าว คุณสามารถทำได้

• เข้าใจจุดประสงค์ที่แท้จริงของการค้นหาโดยผู้ใช้
• ระบุปัญหาของผู้ใช้ในขณะที่ใช้ผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณ
• ใช้การรวมข้อมูลผู้ใช้ที่สำคัญ
• ตรวจสอบไวยากรณ์และเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการค้นหาด้วยเสียง
• ตีความ วิเคราะห์ และแนะนำประสบการณ์ส่วนบุคคล
• ปรับปรุงการแปลงและยกระดับการสร้างโอกาสในการขาย
• อันดับที่สูงขึ้นผ่านการเพิ่มประสิทธิภาพ SEO
• เพิ่มการเข้าชมเนื้อหาของคุณ
  

หากคุณกำลังมองหาการเพิ่มประสิทธิภาพ SEO สำหรับธุรกิจของคุณผ่านเนื้อหาระดับไฮเอนด์ที่สร้างผ่านเทคโนโลยี NLP Scalenut คือสิ่งที่คุณต้องการ

เริ่มต้นเส้นทางสู่ธุรกิจที่ประสบความสำเร็จผ่านการสร้างเนื้อหาที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้นด้วยบริการของเรา