NLP ส่งผลต่อ SEO และการมองเห็นการค้นหาอย่างไร

หลายปีที่ผ่านมา อัลกอริธึมของ Google ได้เปลี่ยนแปลงไปโดย SEOs มุ่งเน้นไปที่สิ่งต่าง ๆ ในแต่ละครั้ง

อัลกอริทึมล่าสุดของ Google ทำให้การใช้ภาษาธรรมชาติมีคุณค่าและมีความสำคัญมากขึ้นในเนื้อหา NLP เชื่อมต่อกับอัลกอริทึมของ Google และมีบทบาทสำคัญในการปรับปรุงคุณภาพเนื้อหาและความตั้งใจ

ด้วยเหตุนี้ อุตสาหกรรมการตลาดดิจิทัลจึงได้รับความนิยมอย่างมากเกี่ยวกับ NLP และการใช้งาน ในบล็อกโพสต์นี้ เราได้แบ่งปันคำแนะนำที่ครอบคลุมเกี่ยวกับ NLP และวิธีใช้ NLP สำหรับ SEO

ความสำคัญของ NLP ในโลกปัจจุบัน

ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตหลายคนสร้างความสับสนให้กับ NLP ทั้งสอง; การประมวลผลภาษาธรรมชาติและการเขียนโปรแกรมภาษาประสาท

ในขณะที่การเขียนโปรแกรมภาษาศาสตร์ประสาทช่วยสื่อสารกับผู้คนรอบตัวคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะที่การประมวลผลภาษาธรรมชาติช่วยโต้ตอบกับเครื่องจักร

NLP หรือ Natural Language Processing ได้พิสูจน์ว่าเป็นประโยชน์ในยุคการระบาดใหญ่ของเศรษฐกิจที่ชะลอตัวเพื่อเพิ่มความยั่งยืน

เนื่องจากการระบาดของ COVID19 เมื่อเร็ว ๆ นี้ ธุรกิจจำนวนมากต้องการวิธีที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้นในการทำความเข้าใจการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของลูกค้าและปรับตัวได้อย่างรวดเร็ว

นี่คือจุดที่ NLP เป็นปรากฎการณ์ในการช่วยเหลือธุรกิจต่างๆ ในการใช้งานจริง เช่น การวิจัยทางการแพทย์ เครื่องมือค้นหา และระบบธุรกิจอัจฉริยะ พร้อมการตีความความต้องการของผู้ใช้

การใช้งาน NLP ที่สำคัญอย่างหนึ่งคือการใช้ผู้ช่วยเสียงที่สร้างระบบนิเวศทั้งหมดของ 'การค้าด้วยเสียง'

จากการวิจัยของ Juniper ผู้ช่วยด้านภาษาจะมีมากกว่า 8 พันล้านคนภายในปี 2566 ซึ่งเติบโตในอัตรา 25.4% ผู้ช่วยเสียงส่วนใหญ่ขับเคลื่อนโดยเทคโนโลยีที่ใช้ NLP และกำลังขับเคลื่อนการเติบโตของอุปกรณ์อัจฉริยะดังกล่าว

หลายปีที่ผ่านมา องค์กรหลายแห่งได้ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีที่ใช้ NLP เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์อัจฉริยะ ตัวอย่างเช่น จากข้อมูลของ eMarketer บริษัทอีคอมเมิร์ซยักษ์ใหญ่อย่าง Amazon ได้เห็นการเจาะตลาดผู้ช่วยอัจฉริยะอย่างมหาศาล

อย่างไรก็ตาม นอกเหนือจากผู้ช่วยอัจฉริยะ ยังมีแอปพลิเคชั่นอื่น ๆ ของเทคโนโลยี NLP ที่ดึงดูดใจ เช่น ตัวสร้างเนื้อหาอัตโนมัติที่ใช้ NLG หรือ Natural Language Generation

เรามาทำความเข้าใจว่า NLP คืออะไรและทำงานอย่างไร

NLP คืออะไร?

นปช. ย่อมาจากอะไร ? การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์และภาษาศาสตร์ที่อุทิศให้กับการแปลภาษามนุษย์สำหรับเครื่องหรือคอมพิวเตอร์

NLP ใช้อัลกอริธึมที่วิเคราะห์รูปแบบภาษาและรูปแบบการฝึกเพื่อเสนอการจัดเตรียมสำหรับเครื่องที่ใช้การฝึกอบรมดังกล่าวเป็นข้อมูลอ้างอิงสำหรับการดำเนินงานเฉพาะ

ตัวอย่างเช่น แชท บอทจะถามคำถามหลายข้อกับผู้ใช้เกี่ยวกับปัญหาของพวกเขา รวบรวมข้อมูล วิเคราะห์และประมวลผลเพื่อเสนอวิธีแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้อง

NLP เกิดขึ้นครั้งแรกในฐานะการทดลองสำหรับการแปลด้วยเครื่องในทศวรรษที่ 1940 การก้าวกระโดดที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งในการพัฒนา NLP คือ ARPA Speech Understanding Research (SUR) ในปี 1960

ตัวอย่างหนึ่งที่กำหนดเส้นทางที่แท้จริงสู่วิวัฒนาการของ NLP ในยุคปัจจุบันคือ ELIZA ซึ่งเป็นแชทบอทที่พัฒนาขึ้นที่ MIT (สถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์) ตามสคริปต์ DOCTOR

ตั้งแต่นั้นมา มีหลายโครงการในยุคสมัยใหม่ของนวัตกรรมอีคอมเมิร์ซที่ใช้ศักยภาพของ NLP อย่างเต็มที่

NLP ทำงานอย่างไร?

NLP เป็นเครื่องมือแปลภาษาที่สำคัญ ภาษาคือชุดของกฎหรือสัญลักษณ์ที่ช่วยในการสื่อสารและการตีความ

รวมสัญลักษณ์เพื่อถ่ายทอดข้อมูลหรือข้อมูลออกอากาศ NLP ใช้สัญลักษณ์หรือรูปแบบภาษาในการตีความเพื่อให้สอดคล้องกับโครงสร้างไวยากรณ์ของประโยค

ด้วยการค้นหาด้วยเสียงที่เพิ่มขึ้น จำเป็นต้องมีการพัฒนา NLP ในระดับที่สูงขึ้น ก่อนหน้านั้น เราจะเห็นแอปพลิเคชันถูกใส่ลงในผลลัพธ์การเรียนรู้สำหรับบอทสร้างการโต้ตอบขั้นสูงกับผู้ใช้

เทคนิค NLP คืออะไร?

โมเดล NLP ทุกรุ่นมีกิจกรรมหลักสองอย่าง: การตีความและการสร้างข้อความ ส่วนแรกจะตีความภาษามนุษย์ จุดประสงค์ในการค้นหา และไวยากรณ์เพื่อให้ข้อมูลที่ช่วยให้สามารถสร้างข้อความได้

NLP สามารถแบ่งออกเป็นสองส่วน:

• ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU)
• การสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG)
  

ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU)

NLU เป็นส่วนหนึ่งของ NLP ที่เกี่ยวข้องกับความเข้าใจและความเข้าใจในภาษามนุษย์ มันตีความความหมายของการสื่อสารที่ผู้ใช้ทำกับเครื่อง

เมื่อคุณกำลังพูดกับบุคคลอื่น คุณทั้งคู่แบ่งปันความรู้ทั่วไปเกี่ยวกับภาษาที่ทำให้เข้าใจง่าย

อย่างไรก็ตาม กรณีนี้ไม่เกิดขึ้นกับเครื่องที่เข้าใจเพียงตัวเลขและศูนย์หรือภาษาเครื่องในรูปแบบอื่นๆ

NLU ช่วยลดความยุ่งยากในการทำความเข้าใจภาษามนุษย์สำหรับคอมพิวเตอร์หรือเครื่องจักรผ่านการจัดหมวดหมู่ข้อความ การวิเคราะห์เนื้อหา และการวิเคราะห์ความรู้สึก

สำหรับการตีความ NLU ใช้แนวคิดทางวิทยาศาสตร์ภาษาศาสตร์ของ

• สัทวิทยา (เสียง)
• สัณฐานวิทยา (การสร้างคำ)
• ไวยากรณ์ (โครงสร้างประโยค)
• วิชาปฏิบัติ (ความเข้าใจ)
  

‍

การสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG)

NLG ใช้ NLU เพื่อสร้างข้อมูลเอาต์พุต เป็นส่วนหนึ่งของ NLP ที่ใช้ประโยชน์จากการตีความภาษามนุษย์ที่ทำโดย NLU เพื่อสร้างคำตอบหรือข้อความสำหรับผู้ใช้

ขณะนี้องค์กรหลายแห่งกำลังนำ NLG ไปใช้ในแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การสร้างข้อความอัตโนมัติ อีเมลทริกเกอร์ การตอบกลับด้วยเสียงอัตโนมัติ เป็นต้น

ตามรายงานของการ์ทเนอร์ 25% ขององค์กรจะใช้เทคโนโลยีภาษาธรรมชาติในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่งภายในปี 2565 ระบบ NLG เป็นแรงผลักดันสำคัญในการนำ NLP ไปใช้โดยธุรกิจต่างๆ ตัวอย่างเช่น NLG สามารถช่วยให้การสร้างเนื้อหาเป็นแบบอัตโนมัติโดยการรวมประโยคยาวและลำดับ และปรับแต่งประสบการณ์ที่ได้รับการสนับสนุนโดยความเข้าใจข้อมูลของ NLU

ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีดังกล่าวเพื่อสร้างเนื้อหาอัตโนมัติสำหรับการสื่อสารภายใน คำอธิบายผลิตภัณฑ์ วัตถุประสงค์ทางการตลาด สัญญา รายงาน การวิเคราะห์ และอื่นๆ

การสร้างเนื้อหาโดยอัตโนมัติสามารถลดเวลาตอบสนอง นำเสนอมาตรฐานในช่องทางการสื่อสาร และปรับปรุงความแม่นยำ

มีโปรแกรมสร้างเนื้อหาอัตโนมัติที่ใช้ NLG เพื่อประโยชน์ของตน เช่น:

• ArticleForge
• Articoolo
• เครื่องเนื้อหา SEO
• คาฟไค
• Adzis
• ผู้ช่วย SEO
  

ตอนนี้เรามีแนวคิดพื้นฐานแล้วว่า NLP คืออะไร เรามาพูดถึงเครื่องมือ NLP ที่ดีที่สุดที่คุณสามารถใช้กับธุรกิจของคุณได้

เครื่องมือ NLP ยอดนิยมสำหรับธุรกิจของคุณ

มีสองวิธีในการใช้ประโยชน์จาก NLP สำหรับธุรกิจของคุณ

วิธีแรกคือการสร้างแบบจำลอง NLP แบบกำหนดเองตั้งแต่เริ่มต้น คุณจะต้องลงทุนมหาศาลในโครงสร้างพื้นฐาน ทรัพยากร และผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะเพื่อพัฒนาโมเดล NLP ตามความต้องการ

วิธีที่สองและมีประสิทธิภาพคือการใช้เครื่องมือ NLP จากผู้ให้บริการบุคคลที่สาม ซึ่งสามารถรวมเข้ากับโครงสร้างองค์กรที่มีอยู่ของคุณได้อย่างรวดเร็วด้วยต้นทุนที่ต่ำ

ต่อไปนี้คือเครื่องมือ NLP ที่ดีที่สุดบางส่วนที่คุณสามารถใช้ปรับปรุง Conversion และเพิ่มการสร้างลูกค้าเป้าหมายผ่านการตีความความตั้งใจในการค้นหาของผู้ใช้

#1 IBM Watson

IBM Watson เป็นชุดบริการที่ใช้ AI หลายตัวที่ขับเคลื่อนโดยข้อเสนอที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ หนึ่งในบริการที่ใช้ AI ที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดของ IBM Watson คือ NLU

เป็นบริการที่ยอดเยี่ยมที่ช่วยให้สามารถจดจำคำหลัก หมวดหมู่ข้อความ อารมณ์ โครงสร้างประโยค ไวยากรณ์ และอื่นๆ

ส่วนที่ดีที่สุดเกี่ยวกับ IBM Watson คือการให้บริการที่ปรับแต่งได้สำหรับอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การเงิน การดูแลสุขภาพ การผลิต ฯลฯ

#2 GPT-3

GPT-3 เป็นการทำซ้ำรุ่นที่สามของ Generative Pre-trained Transformer ซึ่งเป็นแบบจำลองเครือข่ายประสาทเทียม Machine Learning ที่ช่วยให้สามารถสร้างข้อความโดยอัตโนมัติ

ได้รับการพัฒนาโดย OpenAI และต้องการอินพุตเพียงเล็กน้อยสำหรับการสร้างข้อความอัตโนมัติ GPT-3 เป็นหนึ่งในเครือข่ายประสาทเทียมที่ใหญ่ที่สุดที่มีตัววัดการเรียนรู้ของเครื่องมากกว่า 175 พันล้านตัว

#3 Berkeley Neural Parser

เป็นหนึ่งในตัวแยกวิเคราะห์ที่แม่นยำที่สุดที่นำเสนอโมเดลที่ใช้ AI มากกว่า 11 ภาษา เป็นเครื่องมือที่ใช้ใน Python และช่วยแบ่งโครงสร้างประโยคออกเป็นวลีย่อยเพื่อให้เข้าใจภาษามนุษย์ได้ดีขึ้น

parser นี้ใช้การแยกวิเคราะห์เพื่อแยกประโยคที่ซับซ้อนออกเป็นส่วนประกอบต่างๆ เพื่อค้นหาความหมาย

Berkeley Neural Parser ช่วยให้คุณใช้เครื่องมือได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องมีความรู้มากนัก

#4 TextBlob

TextBlob ทำงานบน Natural Language Toolkit หรือ NLTK ซึ่งเป็นชุดของไลบรารีและโปรแกรมที่ช่วยในการแปลภาษามนุษย์โดยใช้ Python

ถือว่าเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ดีที่สุดในการทำความเข้าใจความซับซ้อนของ NLP TextBlob ช่วยให้สามารถสร้างต้นแบบของโครงการของคุณได้อย่างง่ายดาย ช่วยให้คุณใช้การวิเคราะห์ความรู้สึก การแปล การดึงวลี การจัดประเภทข้อความ และการแก้ไขการสะกดคำ

#5 เกนซิม

เป็นเครื่องมือที่ใช้อัลกอริทึมอื่นที่ช่วยอำนวยความสะดวกในการตีความภาษามนุษย์ผ่านการเพิ่มประสิทธิภาพหน่วยความจำและการรวมข้อมูลทางภาษาศาสตร์

คุณสามารถใช้ประโยชน์จากอัลกอริทึมได้โดยการติดตั้งแพ็คเกจ Python ที่ช่วยในการวิเคราะห์ตามภาษาต่างๆ

NLP คือการตีความข้อความและเทคโนโลยีทางภาษาศาสตร์ที่เปิดใช้งานการสร้างเนื้อหาโดยอัตโนมัติ ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เนื้อหาเป็นหัวใจสำคัญของ SEO หรือ Search Engine Optimization และ NLP ได้เพิ่มขีดความสามารถในการสร้างเนื้อหาตาม SEO

NLP เปลี่ยนโลกของ SEO อย่างไร?

SEO เกี่ยวข้องกับ SERP ของ Google (หน้าผลลัพธ์ของเครื่องมือค้นหา) ซึ่งโปรแกรมรวบรวมข้อมูลจัดทำดัชนีเว็บไซต์ตามพารามิเตอร์ต่างๆ

พารามิเตอร์ที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งที่ Google พิจารณาคือเนื้อหาที่เกี่ยวข้องและเกี่ยวข้องกับความตั้งใจในการค้นหาของผู้ใช้ ขณะนี้ผู้ใช้ค้นหาอย่างชาญฉลาดมากขึ้นและคาดหวังคำตอบที่ต้องการ นั่นคือตอนที่การอัพเดท BERT เกิดขึ้น

ในปี 2019 Google ได้ประกาศอัลกอริทึม BERT หรือ Bidirectional Encoder Representations จากอัลกอริธึม Transformers ที่ใช้สถาปัตยกรรมหม้อแปลงไฟฟ้า

ตามวิกิพีเดีย การแสดงตัวเข้ารหัสแบบสองทิศทางจาก Transformers (BERT) เป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้หม้อแปลงไฟฟ้าสำหรับการฝึกอบรมล่วงหน้าในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่พัฒนาโดย Google

ด้วยการอัปเดตใหม่นี้ ขณะนี้ Google มุ่งเน้นไปที่บริบทและความแตกต่างของคำในสตริงการค้นหา จากนั้นจึงจับคู่คำเหล่านั้นกับผลลัพธ์ที่ใกล้เคียงกับความตั้งใจของผู้ใช้มากที่สุด

ในทำนองเดียวกัน เสิร์ชเอ็นจิ้นได้จัดเตรียมตัวอย่างข้อมูลเด่นให้กับเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับความตั้งใจของผู้ใช้มากที่สุด

ขณะนี้ Google ให้ความสำคัญกับความเกี่ยวข้องในการค้นหาและความตั้งใจของผู้ใช้มากขึ้น วิธีการของ NLP ช่วยด้วยปัจจัยการจัดอันดับต่างๆ เช่น การให้ความสำคัญกับการรับรู้เอนทิตีสำหรับข้อความแสดงแทนรูปภาพ คีย์เวิร์ดหางยาว ความตั้งใจในการค้นหา และการบรรจุคีย์เวิร์ด

ดังนั้นจึงปฏิเสธไม่ได้ว่า NLP สามารถช่วยปรับปรุง SEO สำหรับเว็บไซต์และส่งผลต่อผลการค้นหาของ Google ในระยะหลังได้

การสาธิต NLP API ของ Google

NLP API ของ Google เป็นบอทสนทนาแบบเรียลไทม์ที่ใช้อัลกอริธึมการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อทำความเข้าใจสิ่งที่ผู้ใช้กำลังพูดถึง

การรวมตัวกันของ API ภาษาธรรมชาติช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักการตลาด เสียบปลั๊กและตรวจสอบข้อความได้

เกือบ 15% ของคำค้นหาหรือข้อความค้นหาถูกใช้เป็นครั้งแรกบน Google ซึ่งหมายความว่าเครื่องและอัลกอริทึมของ Google อาจมีข้อมูลในอดีตไม่เพียงพอที่จะเข้าใจเจตนาเบื้องหลังข้อความค้นหาเหล่านี้

NLP ให้ภาพที่ดีขึ้นของทุกสิ่งที่เกี่ยวข้องกับคำหลักเป้าหมายของคุณและเปรียบเทียบกับหน้าใน SERP

ข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นในการวิจัยคำหลัก

ตั้งแต่อัปเดต BERT มีการปรับปรุงที่สำคัญในหน้าที่มีการจัดอันดับใน SERP ความเกี่ยวข้องของคำหลักกับเนื้อหามีความสำคัญสูงสุดสำหรับเครื่องมือค้นหาเพื่อทำความเข้าใจหน้าเว็บของคุณให้ดีขึ้น

คุณสามารถวิเคราะห์หน้าเว็บในไซต์ของคุณที่โดนโจมตีหลังจากอัปเดต BERT และปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้หน้าเว็บสำหรับผู้ใช้ของคุณ ในการทำเช่นนั้น ให้จับตาดูหน้าบนที่มีอันดับเพิ่มขึ้นตั้งแต่การอัพเดท

มองหาชุดค่าผสมของคำหลักที่หน้าเว็บเหล่านี้มีการจัดอันดับและสิ่งอื่นที่ Google กำลังมองหา นับตั้งแต่การอัปเดต Google จะค้นหาทั้งประโยคหรือย่อหน้าเพื่อสร้างความหมาย แทนที่จะเน้นที่สตริงของข้อความค้นหา

การสร้างลิงก์ย้อนกลับ

ด้วย NLP การมุ่งเน้นที่โครงสร้างลิงก์ ความสำคัญของการเชื่อมโยงตามบริบทจึงเพิ่มขึ้นอีก ความเข้าใจเกี่ยวกับ anchor text และความเกี่ยวข้องกับหน้าที่เชื่อมโยงของไซต์ของคุณมีความสำคัญสูงสุด

ขั้นตอนการเรียนรู้สำหรับอัลกอริธึม NLP นั้นดูมีปัญหามากในตอนแรก แต่เมื่อคุณเข้าใจวิธีใช้งานแล้ว ก็จะมีประโยชน์อย่างมากในการปรับปรุงการสร้างลูกค้าเป้าหมายและการจัดอันดับทั่วไป

ซึ่งหมายความว่าคุณไม่สามารถใส่ลิงก์ที่ไม่เกี่ยวข้องในหน้าใดๆ และคาดหวังให้ลิงก์นั้นสร้างมูลค่าให้กับหน้าของคุณ

บทวิเคราะห์การแข่งขัน

เป็นที่ชัดเจนว่าไม่มีสองไซต์ใดที่จะทำงานได้ดีกับเครื่องมือค้นหา ด้วยการอัพเดตล่าสุดของ BERT ความท้าทายได้เพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าสำหรับทุกคน ดังนั้นเพื่อให้อันดับเพจของคุณดีขึ้น คุณต้องใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้และใช้ประโยชน์จากโอกาสที่เป็นไปได้ทั้งหมด

แต่ต้องมีบางอย่างที่ Google ชอบเกี่ยวกับหน้าเว็บที่มีอันดับสูงสุด โดยไม่คำนึงถึงอำนาจหรืออายุของไซต์ของคุณ เนื้อหาในหน้าที่สำคัญที่สุด

และสิ่งนี้เกี่ยวข้องกับสิ่งต่าง ๆ และเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น TF-IDF เป็นวิธีหนึ่งในการเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาของคุณ

นอกจากนี้ Google ยังวิเคราะห์ส่วนต่างๆ ของเนื้อหาด้วยการรวมชุดข้อมูล เช่น ความรู้สึก เอนทิตี หมวดหมู่ และคะแนนเด่น

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

ผลกระทบของ NLP ต่อ SEO

สิ่งที่เสิร์ชเอ็นจิ้นอย่าง Google ทำได้โดยใช้ NLP คือการแก้ปัญหาความเป็นไปได้ที่จะถูกหลอกโดย SEO รูปแบบทั่วไป

ตัวอย่างเช่น ก่อนหน้านี้ การใช้คำหลักมากเกินไปมีส่วนสำคัญต่อความสำเร็จของ SEO นักข่าว NLP Danny Sullivan ในปี 2019 ทวีตว่า SEO ทำอะไรไม่ได้มากเกี่ยวกับ NLP และแมชชีนเลิร์นนิงในเว็บไซต์ของตน

แต่ John Muelller ได้ชี้แจงในการสัมมนาผ่านเว็บของเขา โดยเขากล่าวว่าวิธีที่ดีที่สุดในการเพิ่มประสิทธิภาพ NLP คือการเขียนเนื้อหาที่เป็นธรรมชาติ เป้าหมายคือการสร้างบริบทของคำ

แต่สำหรับ BERT Google รับรองว่าบริบทควรเป็นแกนหลัก ไม่ใช่แค่คำหลักเท่านั้น ตัวอย่างเช่น,

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

มาดูผลกระทบสำคัญอื่นๆ ที่ NLP มีต่อ SEO กัน

Blackhat Redundancy

อันที่จริงกลยุทธ์ของ Blackhat ขัดกับแนวทางของเครื่องมือค้นหา ถึงกระนั้น นักการตลาดจำนวนมากก็ประสบความสำเร็จโดยใช้กลยุทธ์ดังกล่าวสำหรับธุรกิจของตน

เป็นชุดแนวทางปฏิบัติที่ช่วยปรับปรุงอันดับสำหรับเว็บไซต์ใน SERP แต่ละเมิดข้อกำหนดในการให้บริการที่กำหนดโดยเครื่องมือค้นหา

ขณะนี้เสิร์ชเอ็นจิ้นสามารถตรวจจับแนวทางปฏิบัติ SEO แบบ blackhat ได้ด้วยเทคโนโลยีที่ใช้ NLP และแม้แต่ตอบโต้พวกเขาผ่านการจัดทำดัชนีตามบริบท

ข้อความแสดงแทนญาติ

ขนาดรูปภาพมีความสำคัญต่อ SEO แต่ข้อความแสดงแทนสร้างความแตกต่างได้มากไหม เนื่องจาก NLP เน้นบริบท รูปภาพของคุณต้องมีข้อความแสดงแทนที่ซิงค์กับเนื้อหา ในทำนองเดียวกัน หากคุณใส่วิดีโอลงในเนื้อหา วิดีโอนั้นจะต้องมีเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับส่วนหลัก

ตัวอย่างเช่น หากเนื้อหาของคุณเกี่ยวกับรองเท้ากีฬา การเพิ่มวิดีโอเกี่ยวกับวิธีใช้รองเท้าในการวิ่งหรือกีฬาอื่นๆ จะเป็นประโยชน์ต่อกลยุทธ์ SEO ของคุณ

ตอบโต้ BERT ด้วย NLP

ผลกระทบที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งของ NLP คือความสามารถในการช่วยนักการตลาดตอบโต้ BERT จาก Google ทั้ง BERT และ NLP มีแนวทางเดียวกันในแกนหลัก ซึ่งบริบทของเนื้อหามีความสำคัญ ดังนั้น องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จาก NLP เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาและอัลกอริทึม BERT ของเนื้อหา

เครื่องมือสร้างเนื้อหาอัตโนมัติและเครื่องมือสร้างแนวคิดเนื้อหาใช้ NLG เพื่อเสนอการเพิ่มประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น ตัววิเคราะห์พาดหัวของ Coschedule ช่วยปรับปรุงชื่อบล็อก หน้า Landing Page eBook หรือเนื้อหาใดๆ ก็ตาม

ใช้ NLU เพื่อทำความเข้าใจเจตนาสำหรับคำหลักแต่ละคำหรือชุดคำ และนำเสนอการวิเคราะห์

เครื่องมือวิเคราะห์พาดหัวช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจการเพิ่มประสิทธิภาพพาดหัวโดยแบ่งคำที่เข้าถึงได้ออกเป็นหลายประเภท เช่น คำที่แสดงอารมณ์ คำที่มีพลัง คำที่ไม่ซ้ำ คำทั่วไป และแม้แต่คะแนน SEO

ในทำนองเดียวกัน มีหลายตัวอย่างของเทคโนโลยี NLP ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ SEO ผ่านเครื่องมือต่างๆ มาพูดถึงตัวอย่างเหล่านี้กัน

ตัวอย่างทั่วไปของ NLP สำหรับ SEO

มีตัวอย่างการใช้ NLP หลายตัวอย่างโดยองค์กรสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพ SEO ตั้งแต่บริษัทค้าปลีกไปจนถึงบริษัทรักษาความปลอดภัยขนาดใหญ่ทั่วโลก NLP เป็นเทคโนโลยีที่นำไปใช้ได้จริงสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพตาม SEO

ก้าวต่อไปที่ถูกต้อง (รองเท้าร็อคกี้)

แบรนด์รองเท้า Rocky พยายามปรับปรุงการเข้าชมและการขายแบบออร์แกนิก ดังนั้น พวกเขาต้องการโซลูชันที่สามารถช่วยปรับปรุง SEO และสร้างเนื้อหาที่เป็นมิตรกับผู้ใช้สำหรับเว็บไซต์ของตนได้

ดังนั้นพวกเขาจึงใช้ประโยชน์จากเครื่องมือที่ใช้ NLP ที่เรียกว่าคำแนะนำ BrightEdge

แบรนด์รองเท้าใช้เครื่องมือที่ใช้ NLP เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพชื่อหน้าและเมตาแท็ก ซึ่งส่งผลต่อ SEO เป็นหลักสำหรับการจัดอันดับของเครื่องมือค้นหาที่ดีขึ้น

ซึ่งช่วยให้พวกเขาปรับปรุงรายได้จากการค้นหา 30% รายได้ปีต่อปี 74% และการเข้าชมของลูกค้าใหม่ 13%

สื่อดังก้อง (Stack Media)

Stack Media เป็นบริษัทเผยแพร่ดิจิทัลและสื่อออนไลน์ที่นำเสนอเนื้อหาเกี่ยวกับนักกีฬาที่ต้องการบรรลุเป้าหมายการฝึกซ้อม

ทีมบรรณาธิการกำลังเผชิญกับความท้าทายครั้งใหญ่ในการเพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ใช้และปรับปรุงตัวชี้วัด SEO สำหรับแพลตฟอร์มสื่อของพวกเขา

ดังนั้น พวกเขาจึงตัดสินใจใช้เครื่องมือที่ใช้ NLP เพื่อเพิ่มผลกระทบของคำหลักและสร้างเนื้อหาที่มีส่วนร่วมมากขึ้น

สำหรับสิ่งนี้ พวกเขาใช้ Data Cube ซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกของคำหลัก นอกเหนือจากคำหลักแล้ว ทีมบรรณาธิการจำเป็นต้องวิเคราะห์ความตั้งใจในการค้นหาของผู้ชมเพื่อปรับปรุงเนื้อหาที่พวกเขาใช้ Intent Signal

พวกเขาสามารถลดอัตราตีกลับได้ 73% และปรับปรุงการเข้าชมเว็บไซต์ได้ถึง 61% ผ่านเครื่องมือที่ใช้ NLP เช่น Data Cube และ Intent Signal

ความสำเร็จที่มั่นคง (Fugue)

Fugue เป็นบริษัทรักษาความปลอดภัยโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์ที่ให้บริการการปฏิบัติตามข้อกำหนดและการรักษาความปลอดภัยแก่องค์กรต่างๆ โซลูชันของพวกเขาระบุความเสี่ยงด้านความปลอดภัยบนคลาวด์และปัญหาการปฏิบัติตามข้อกำหนดเพื่อให้แน่ใจว่ามีมาตรการป้องกันเพื่อหลีกเลี่ยงเหตุการณ์ภัยพิบัติ

นอกจากนี้ยังมีการตรวจจับการเบี่ยงเบนพื้นฐานและการตรวจจับข้อผิดพลาดอัตโนมัติเพื่อกำจัดการละเมิดข้อมูลสำหรับองค์กร

ทีมการตลาดที่ Fugue จำเป็นต้องปรับปรุงการมองเห็นของพวกเขาในกลุ่ม Cloud Security Posture Management (CSPM)

CSPM เป็นหมวดหมู่ของเครื่องมือรักษาความปลอดภัยที่มีกรณีการใช้งานเฉพาะสำหรับการผสานรวม DevOps การตอบสนองต่อเหตุการณ์ การตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด การแสดงภาพความเสี่ยง และการประเมิน

พวกเขาจำเป็นต้องสร้างเนื้อหาที่ไม่เหมือนใครและยังแข่งขันกับผู้นำตลาดที่สร้างเนื้อหาบน CSPM

ดังนั้น พวกเขาจึงเลือก Frase.IO ซึ่งเป็นเครื่องมือบน NLP ที่นำเสนอแนวคิดเกี่ยวกับเนื้อหา หัวข้อ และแม้แต่เนื้อหาทั้งหมด ซึ่งพวกเขาใช้ประโยชน์จากการเข้าชมแบบออร์แกนิกที่สูงขึ้น โดยนำหน้าเว็บของพวกเขาจากอันดับที่ 10 ใน SERP มาอยู่ที่อันดับที่ 1

ไม่เพียงแค่ BrightEdge, Data Cube หรือ Frase.IO เท่านั้น ยังมีแพลตฟอร์มที่ใช้ NLP หลายแบบที่คุณสามารถใช้เพื่อสร้างผลกระทบต่อ SEO ที่สูงขึ้นได้ เช่น:

• เนื้อหาฟิวชั่น
• ผู้ช่วย SEO
• HubSpot
• SEO ลูกเสือ
• MarketBrew
• MarketMuse
• Millimetric.ai
• WordLift
  

บทสรุป

ตั้งแต่ผู้ช่วยเสียงไปจนถึงเครื่องมือสร้างเนื้อหาอัตโนมัติ NLP ได้ขับเคลื่อนโซลูชันที่ชาญฉลาดขึ้นหลายอย่างสำหรับธุรกิจ

ด้วยเครื่องมือดังกล่าว คุณสามารถ

• ทำความเข้าใจจุดประสงค์ที่แท้จริงของการค้นหาโดยผู้ใช้
• ระบุจุดปวดของผู้ใช้ขณะใช้ผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณ
• ใช้การรวมข้อมูลผู้ใช้ที่สำคัญ
• ตรวจสอบไวยากรณ์และปรับแต่งคำค้นหาด้วยเสียง
• ตีความ วิเคราะห์ และแนะนำประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัว
• ปรับปรุงการแปลงและยกระดับการสร้างโอกาสในการขาย
• อันดับสูงขึ้นผ่านการเพิ่มประสิทธิภาพ SEO
• เพิ่มปริมาณการเข้าชมเนื้อหาของคุณ
  

หากคุณกำลังมองหาการเพิ่มประสิทธิภาพ SEO สำหรับธุรกิจของคุณผ่านเนื้อหาระดับไฮเอนด์ที่สร้างผ่านเทคโนโลยี NLP Scalenut คือสิ่งที่คุณต้องการ

เริ่มต้นการเดินทางสู่ธุรกิจที่ประสบความสำเร็จตอนนี้ผ่านการสร้างเนื้อหาที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้นด้วยบริการของเรา