Scalenut 成为 2022 年 G2 秋季领导者 - 内容创作类别

多年来，随着 SEO 一次专注于各种事物，Google 算法发生了变化。

最新的谷歌算法现在已经使自然语言的使用在内容中变得更有价值和重要。 NLP 与 Google 的算法相关联，在提高内容质量和意图方面发挥着重要作用。

有了这个，数字营销行业就 NLP 及其使用产生了很多讨论。 在这篇博文中，我们分享了有关 NLP 以及如何将其用于 SEO 的综合指南。

NLP 在当今世界的重要性

许多互联网用户混淆了这两个 NLP； 自然语言处理和神经语言编程。

神经语言编程有助于与周围的人有效沟通，而自然语言处理有助于与机器交互。

NLP 或自然语言处理已证明在经济放缓的大流行时代促进可持续性发展是一个福音。

由于最近爆发的 COVID19，许多企业需要更智能的方法来了解不断变化的客户行为并快速适应。

这就是 NLP 在帮助医学研究、搜索引擎和商业智能等现实世界应用中的多家企业解释用户需求方面表现出色的地方。

NLP 的重要用途之一是语音助手，它创建了一个完整的“语音商务”生态系统。

根据 Juniper 的研究，到 2023 年将有超过 80 亿的语音助手，以 25.4% 的速度增长。 大多数语音助手都由基于 NLP 的技术提供支持，并正在推动此类智能设备的发展。

多年来，许多企业都利用基于 NLP 的技术来打造智能产品。 例如，据 eMarketer 称，电子商务巨头亚马逊已经在智能助手市场取得了巨大的渗透。

然而，除了此类智能助手之外，NLP 技术的其他应用也越来越受欢迎，例如使用 NLG 或自然语言生成的自动内容生成器。

那么，让我们了解什么是 NLP 及其工作原理。

什么是自然语言处理？

NLP 代表什么？ 自然语言处理 (NLP) 是人工智能和语言学的一个分支，致力于为机器或计算机解释人类语言。

NLP 使用分析语言模式和训练模型的算法来为使用此类训练作为执行特定任务的参考的机器提供安排。

例如，聊天机器人会就用户的问题向用户提出几个问题，汇总数据，并对其进行分析和处理以提供相关解决方案。

NLP 最初被设想为 1940 年代的机器翻译实验。 NLP 发展中最重要的飞跃之一是 1960 年代的 ARPA 语音理解研究 (SUR)。

ELIZA 是现代 NLP 发展真正路径的一个例子，它是麻省理工学院（麻省理工学院）基于 DOCTOR 脚本开发的聊天机器人。

从那时起，在电子商务创新的现代时代，有几个项目充分发挥了 NLP 的潜力。

自然语言处理是如何工作的？

NLP 的核心是一种语言解释工具。 语言是一组有助于交流和解释的规则或符号。

组合符号以传达信息或广播数据。 NLP 使用语言符号或模式进行解释，以跟上句子的语法结构。

随着语音搜索的兴起，该领域需要更大程度的NLP发展。 在那之前，我们看到应用程序被放入机器人的学习输出中，以创建与用户的更高级交互。

什么是 NLP 技术？

每个 NLP 模型都有两个主要活动：解释和文本生成。 第一部分解释人类语言、搜索意图和句法，以提供支持文本生成的数据。

NLP可以分为两部分：

• 自然语言理解 (NLU)
• 自然语言生成 (NLG)
  

自然语言理解 (NLU)

NLU 是 NLP 的一部分，处理对人类语言的理解和理解。 它解释了用户与机器进行的通信的含义。

当你与另一个人交谈时，你们双方都对语言有共同的了解，这使得谈话很容易理解。

然而，对于只理解 1 和 0 或任何其他形式的机器语言的机器来说，情况并非如此。

NLU 通过文本分类、内容分析和情感分析简化计算机或机器对人类语言的理解。

对于解释，NLU 使用语言科学概念

• 音韵学（声音）
• 形态学（构词）
• 语法（句子结构）
• 语用学（理解）
  

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自然语言生成 (NLG)

NLG 使用 NLU 生成输出数据。 它是 NLP 的一部分，它利用 NLU 对人类语言的解释来为用户生成响应或文本。

许多企业现在正在将 NLG 用于自动文本生成、触发电子邮件、自动音频响应等应用程序。

根据 Gartner 的一份报告，到 2022 年，25% 的企业将以某种形式使用自然语言技术。NLG 系统是多家企业采用 NLP 的主要推动力。 例如，NLG 可以通过组合长句子和序列以及个性化 NLU 数据理解支持的体验来帮助自动创建内容。

企业可以利用此类技术为内部通信、产品描述、营销目的、合同、报告、分析等生成自动化内容。

自动化内容生成可以缩短周转​​时间，提供跨通信渠道的标准化，并提高准确性。

有一些自动内容生成器利用 NLG 发挥其优势，例如：

• 文章锻造
• 手工艺品
• 搜索引擎优化内容机器
• 卡夫凯
• 阿齐斯
• 搜索引擎优化助手
  

现在我们对什么是 NLP 有了基本的了解，让我们来讨论一些可用于您的业务的最佳 NLP 工具。

适合您业务的顶级 NLP 工具

有两种方法可以将 NLP 用于您的业务。

第一种方法是从头开始构建定制的 NLP 模型。 您将不得不在基础设施、资源和熟练的专业人员方面进行大量投资，以开发定制的 NLP 模型。

第二种有效的方法是使用第三方服务提供商的 NLP 工具，它可以低成本快速集成到您现有的组织结构中。

这里有一些最好的 NLP 工具，您可以使用它们通过解释用户的搜索意图来提高转化率和增加潜在客户。

#1 IBM 沃森

IBM Watson 是一套由多种基于 AI 的服务组成的套件，由其云存储产品提供支持。 NLU 是 IBM Watson 提供的最有效的基于 AI 的服务之一。

它是一项非凡的服务，可以识别关键字、文本类别、情绪、句子结构、句法等。

IBM Watson 最好的部分是它为金融、医疗保健、制造等不同行业提供可定制的服务。

#2 GPT-3

GPT-3 是 Generative Pre-trained Transformer 的第三代迭代，这是一种能够自动生成文本的神经网络机器学习模型。

它由 OpenAI 开发，需要很少的输入即可自动生成文本。 GPT-3 是最大的神经网络之一，拥有超过 1750 亿个机器学习指标。

#3 伯克利神经分析器

它是最准确的解析器之一，可为超过 11 种语言提供基于 AI 的模型。 它是一种应用于 Python 的工具，有助于将句子的句法构建分解为子短语，以便更好地理解人类语言。

此解析器使用解析将复杂的句子拆分为单独的组件以找到其含义。

Berkeley Neural Parser 使您无需太多知识即可轻松使用该工具。

#4 文本块

TextBlob 使用 Natural Language Toolkit 或 NLTK，这是​​一组帮助使用 Python 进行人类语言解释的库和程序。

TextBlob 被认为是理解 NLP 复杂性的最佳工具之一，它可以轻松地为您的项目制作原型。 它允许您使用情感分析、翻译、短语提取、文本分类和拼写更正。

#5 基因模拟

它是另一种基于算法的工具，可通过内存优化和语言数据聚合来促进人类语言的解释。

您可以通过安装 Python 包来利用该算法，这些包有助于进行多种不同的基于语言的分析。

NLP 是一种基于文本的解释和语言技术，可以实现内容生成的自动化。 近年来，内容是 SEO 或搜索引擎优化的核心，NLP 一直在为基于 SEO 的内容生成提供支持。

NLP 如何改变 SEO 的世界？

SEO 与 Google 的 SERP（搜索引擎结果页）相关，其中爬虫根据不同的参数对网站进行索引。

Google 考虑的最重要参数之一是具有吸引力且与用户搜索意图相关的内容。 用户现在正在更智能地搜索并期待预期的答案。 就在那时，BERT 更新应运而生。

2019 年，Google 宣布了使用 Transformer 架构的 BERT 算法或 Bidirectional Encoder Representations from Transformers 算法。

根据维基百科，Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 是谷歌开发的一种基于变压器的用于自然语言处理 (NLP) 预训练的机器学习技术。

随着这一新更新的推出，谷歌现在专注于搜索字符串中单词的上下文和细微差别，然后将它们与更接近用户意图的结果进行匹配。

同样，搜索引擎会为与用户意图最相关的内容提供特色片段。

谷歌现在更加关注搜索相关性和用户意图。 NLP 方法有助于各种排名因素，例如专注于图像替代文本、长尾关键字、搜索意图和关键字填充的实体识别。

因此，不可否认 NLP 可以帮助改善网站的搜索引擎优化，并影响最近的谷歌搜索结果。

Google 的 NLP API 演示

Google 的 NLP API 是一种实时对话机器人，它使用自然语言处理算法来了解用户在谈论什么。

自然语言 API 的结合使各种数据科学家、营销人员能够插入和检查文本。

几乎 15% 的搜索查询或搜索词是首次在 Google 上使用。 这意味着谷歌机器和算法可能没有足够的历史数据来理解这些搜索词背后的意图。

NLP 可以更好地了解与目标关键字相关的所有内容，并将它们与 SERP 中的页面进行比较。

更好地了解关键字研究

自 BERT 更新以来，在 SERP 上排名的页面有了显着改善。 关键字与内容的相关性对于搜索引擎更好地理解您的页面至关重要。

您可以分析您网站上在 BERT 更新后受到攻击的页面，并努力为您的用户改善页面用户体验。 为此，请留意更新后排名上升的首页。

寻找这些页面排名的关键字组合以及 Google 正在寻找的其他内容。 自更新以来，谷歌寻找整个句子或段落来从中创造意义，而不是专注于一串搜索词。

反向链接创建

在 NLP 中，关注链接结构，上下文链接的重要性进一步增加。 理解锚文本及其与您网站链接页面的相关性至关重要。

NLP 算法的学习过程一开始看起来很有问题，但一旦你掌握了如何使用它们，它们就会在提高潜在客户生成和有机排名方面变得非常有用。

这意味着您不能在任何页面上放置不相关的链接并期望它为您的页面创造价值。

竞争分析

很明显，没有两个网站在搜索引擎上的表现会一样好。 随着最近的 BERT 更新，每个人面临的挑战都增加了一倍； 因此，为了使您的网页排名更好，您需要利用这些见解并利用所有可能的机会。

但一定有一些 Google 喜欢排名靠前的页面。 无论您网站的权限或年龄如何，最重要的是页面内容。

而且，这涉及各种事物和优化技术。 例如，TF-IDF 以一种方式优化您的内容。

除此之外，谷歌还通过整合情绪、实体、类别和显着性得分等数据集来分析内容。

因此，根据这些因素分析您的竞争对手也很重要。 Surfer SEO、Frase 或 SEO Assistants 等工具使用这些因素和其他重要因素来创建 NLP SEO 友好的内容。

NLP 对 SEO 的影响

像谷歌这样的搜索引擎通过 NLP 取得的成就是解决了被传统形式的 SEO 欺骗的可能性。

例如，早些时候，关键字堆砌是 SEO 成功的重要因素。 NLP 记者丹尼·沙利文 (Danny Sullivan) 在 2019 年发推文说，SEO 在他们网站上对 NLP 和机器学习无能为力。

但是， John Muelller在他的网络研讨会中澄清了这一点，他说优化 NLP 的最佳方法是编写自然内容。 目标是创建单词的上下文。

但是使用 BERT，谷歌确保上下文应该是核心，而不仅仅是关键字。 例如，

谷歌算法现在借助各种介词（如“of”、“in”）或疑问词（如“when”和“why”）来理解用户意图，以更好地理解上下文。

让我们看看 NLP 对 SEO 的其他一些重要影响。

黑帽冗余

事实上，Blackhat 策略是违反搜索引擎指南的； 即便如此，许多营销人员在其业务中使用此类策略取得了成功。

这是一组有助于提高网站在 SERP 中排名的做法，但它们违反了搜索引擎定义的服务条款。

搜索引擎现在可以使用基于 NLP 的技术检测此类黑帽 SEO 做法，甚至可以通过基于上下文的索引来对抗它们。

相对替代文字

图像大小对 SEO 至关重要，但 Alt 文本有很大的不同吗？ 由于 NLP 强调上下文，您的图像必须具有与内容同步的替代文本。 同样，如果您在内容中包含视频，则它必须包含与核心片段相关的内容。

例如，如果您的内容是关于运动鞋的，添加一段关于如何在跑步或其他运动中穿鞋的视频可以有利于您的 SEO 策略。

用 NLP 对抗 BERT

NLP 最重要的影响之一是它能够帮助营销人员对抗来自谷歌的 BERT。 BERT 和 NLP 的核心方法相同，其中内容的上下文至关重要。 因此，组织可以利用 NLP 来优化他们的内容和内容 BERT 算法。

一些自动内容生成器和内容创意生成工具使用 NLG 来提供优化。 例如，Coschedule headline analyzer 有助于改进博客、登录页面、电子书或任何内容的标题。

它使用 NLU 来了解每个关键字或词组的意图并提供分析。

标题分析器工具允许用户通过将影响词分为几个类别（如情感词、强力词、独特词、常用词，甚至是 SEO 分数）来了解标题优化。

同样，有几个 NLP 技术的例子可以通过不同的工具实现 SEO 优化。 让我们讨论其中的一些例子。

SEO 自然语言处理的典型例子

有几个组织使用 NLP 进行 SEO 优化的例子。 从零售公司到全球大型安全公司，NLP 一直是基于 SEO 的优化的首选技术。

向前迈出正确的一步（Rocky Footwear）

Rocky 鞋类品牌希望提高其自然流量和销售额。 因此，他们需要一种解决方案来帮助改进 SEO 并为他们的网站创建用户友好的内容。

因此，他们利用了一种基于 NLP 的工具，称为 BrightEdge 推荐。

鞋类品牌使用基于 NLP 的工具来优化页面标题和元标记，这主要影响 SEO 以提高搜索引擎排名。

这帮助他们将基于搜索的收入提高了 30%，同比收入提高了 74%，新客户流量提高了 13%。

媒体隆隆声（堆栈媒体）

Stack Media 是一家数字出版和在线媒体公司，提供与希望达到训练目标的运动员相关的内容。

编辑团队面临着增加用户参与度和改进其媒体平台的 SEO 指标的巨大挑战。

因此，他们决定利用基于 NLP 的工具来增加关键字的影响并创建更具吸引力的内容。

为此，他们使用了提供关键字洞察力的数据立方体。 除了关键字之外，编辑团队还需要分析受众的搜索意图，以改进他们使用 Intent Signal 的内容。

他们通过基于 NLP 的工具（如 Data Cube 和 Intent Signal）设法将跳出率降低了 73%，并将网站访问量提高了 61%。

安全的成功（赋格曲）

Fugue 是一家云基础设施安全公司，为企业提供合规性和安全性服务。 他们的解决方案可识别云安全风险和合规性问题，以确保采取预防措施来避免灾难性事件。

此外，它还提供基线漂移检测和自动错误检测，以消除企业的任何数据泄露。

Fugue 的营销团队需要提高他们在云安全态势管理 (CSPM) 部分的知名度。

CSPM 是一类安全工具，包括用于集成 DevOps、事件响应、合规性监控、风险可视化和评估的特定用例。

他们需要提出独特的内容，同时与在 CSPM 上创建内容的市场领导者竞争。

因此，他们选择了 Frase.IO，这是一种基于 NLP 的工具，可提供内容创意、主题甚至完整内容，他们利用这些工具获得更高的有机流量，使他们的网页在 SERP 上的排名从第 10 位上升到第 1 位。

不仅仅是 BrightEdge、Data Cube 或 Frase.IO，还有几种不同的基于 NLP 的平台可以用来对 SEO 产生更大的影响，例如：

• 内容融合
• 搜索引擎优化助手
• 枢纽点
• 搜索引擎优化侦察员
• 市场酿造
• 市场缪斯
• 毫米.ai
• 词库
  

结论

从语音助手到自动内容生成器，NLP 为企业提供了多种更智能的解决方案。

使用这样的工具，您可以

• 了解用户搜索的确切意图
• 确定用户在使用您的产品或服务时的痛点
• 实现重要用户数据的聚合
• 检查语法并优化语音搜索查询。
• 解释、分析和推荐个性化体验
• 提高转化率并提升潜在客户生成
• 通过SEO优化排名更高
• 增加内容的访问量
  

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