自然语言搜索：搜索引擎背后的秘密

信不信由你，曾经有一段时间你不能在谷歌中把问题当作问题来问。

如果你想搜索“怎么做好吃的炒豆腐？” 您必须将其简化为“炒豆腐”才能获得有意义的结果。

搜索引擎对人类语言的自然流动的理解有限。 对他们来说，每个网站都是一堆代码，上面有一堆信息和关键字。 当用户输入搜索查询时，搜索引擎将简单地检查包含该词的网页并生成信息搜索结果列表。

搜索引擎的这种局限性使得互联网用户不得不采用基于关键词的搜索方式。 这不是那么自然。

但是现在，搜索引擎正在迎头赶上。 配备了 NLP 机器学习算法的高级功能，搜索引擎可以很好地理解我们的自然语言。

你只需要说，“Ok Google，如何制作美味的炒豆腐？”，虚拟助手会立即向你展示一些令人惊叹的食谱。 这称为自然语言搜索。

在这篇博文中，我们将讨论自然语言搜索的概念以及它如何影响 SEO。

什么是自然语言搜索？

如果您有幸在 2000 年代初期在 Google 上搜索过某些东西，您就会知道从那时起搜索已经走了多远。

这就是 2000 年愚人节谷歌搜索的样子。

它没有对搜索查询给出任何直接答案。 没有图片、特色片段或“People Also Ask”链接。

它甚至没有最受欢迎的“相关搜索”部分形式的最常见关键字来源。 事实上，SERP 链接到竞争对手的网站以获得替代搜索结果。

它只是一个普通的搜索引擎，从字面上将搜索查询与数千页进行匹配，而不考虑它们是否对用户有帮助。 用户必须使用布尔逻辑等技术技巧来优化搜索并获得相关结果。

那时候，搜索引擎还不是什么大问题。 互联网没有足够的用户。 事实上，2000 年只有 4.13 亿互联网用户。

当在线人数减少时，网站就会减少，这意味着可供搜索引擎索引的信息也会减少，从而导致搜索结果质量低下。

但快进到 2022 年，情况发生了巨大变化。 随着智能手机、智能扬声器、智能汽车和智能家居的普及，搜索引擎已成为获取任何信息的首选来源。

今天，有超过 50 亿互联网用户，各种规模的公司都在开发网站和发布内容，以接触到大量互联网用户。 这使得像谷歌这样的搜索引擎有必要使用人工智能、自然语言处理和机器学习等先进技术来产生更好的搜索结果。

这就是今天搜索“愚人节”的样子。

丰富的片段散布在整个 SERP 中。 愚人节的日期显示在一个整齐突出的框中。 右边有一个关于愚人节的简短维基百科描述，每个搜索结果网站上都有图片，还有一个专门的视频部分。

当然，还有“相关搜索”部分，这是所有 SEO 专业人员的最爱。

多亏了 NLP，用户不必调整他们的问题并将其转换为关键字来查找特定信息。 他们只需要按照他们自然的方式打字或说话，搜索引擎就会产生最相关的结果。

从互联网用户的角度来看，自然语言搜索是指使用您自然而然的搜索短语和句子在线搜索信息的能力。

从营销人员的角度来看，它指的是人们用来搜索他们想要的非常具体的信息的新型长尾关键词或短语的兴起。 随着语音搜索的兴起，这是每个营销人员都应该了解的增长趋势。

自然语言搜索与关键字搜索

自然语言搜索不同于关键字搜索，因为它不需要用户做任何事情，除了告诉搜索引擎他们想知道什么。 不要将复杂的想法分解成更小的、搜索引擎友好的短语。

如果您想知道谁是地球上最矮的人，您只需在 Google 中输入或说“谁是地球上最矮的人”即可。 它会在 SERP 上为您提供准确的信息，而无需访问网站。 这就是自然语言搜索的作用。

相反，基于关键字的搜索意味着您将搜索“最矮的人”而不是完整的句子。

自然语言搜索由长短语或完整句子组成，而不是短关键字。 这类似于一个人向另一个人询问相同信息的方式。 当搜索引擎准确地理解他们想要的东西时，互联网用户会喜欢它，而自然语言搜索可以做到这一点。

自然语言搜索示例

让我们看一下自然语言搜索的一些示例，并将其与基于关键字的搜索进行比较，以便更加清晰。

• “如何执行内容营销活动？” 与“内容营销活动”
• “给女儿最好的圣诞礼物是什么？” vs “最佳圣诞礼物”
• “BBC 是什么时候成立的？” vs “英国广播公司成立”
• “什么是有机数字营销？” 与“有机数字营销”

如您所见，自然搜索比关键字更长，更具描述性。 他们不是在宽泛的术语中搜索信息，而是准确地指定用户正在寻找的内容。 这是一个有用的 Scalenut 博客，介绍了自然语言处理 (NLP) 的 12 个真实示例。

自然语言搜索的演变

要了解自然语言搜索的影响和重要性，了解该主题的一些背景知识非常重要。 自然语言搜索早在 90 年代就出现在 askjeeves.com 上。 这是一个简单的搜索引擎，让用户提出问题并获得答案。

然后是搜索领域的主人谷歌。 Google 改变了我们的搜索方式，不断提高搜索结果的质量。 “组织世界信息”运动的一项重大突破是 2018 年 BERT API 的发布。

这个免费使用的 API 是语言分析的强大动力，后来随着 2019 年 BERT 更新永久包含在谷歌搜索算法中。 从那时起，Bing 也开始使用 NLP 搜索算法来提供更好的结果。

这还不是全部——全球数以千计的商业软件正在使用 NLP 来处理人类语言并理解书面或口头文字背后的潜在含义。 Google Home、Alexa 和 Siri 等虚拟助手在 NLP 程序上运行，帮助它们准确理解用户对它们说的话。

自然语言是如何工作的

自然语言搜索依赖于称为自然语言处理的高级计算技术。 它运行机器学习和统计算法来剖析搜索短语并理解用户查询背后的含义和搜索意图。

如果您要求 Siri 为您找到最近的餐馆，它会通过互联网搜索离您当前位置最近的餐馆。 这是通过首先将您的句子解析为更小的部分并理解“餐馆”和“靠近我”的上下文含义来完成的。

曾经有一段时间这需要大量的计算能力。 但 NLP 通过句法分析、情感分析和显着性评分降低了所需的计算能力。

通过语法分析，它明白你要找饭店； 通过情感分析，它将搜索意图衡量为导航； 通过诸如“靠近我”之类的大量单词和短语，它知道您想在您所在位置附近找到餐馆。

要了解有关 NLP 如何工作以及它如何影响 SEO 世界的更多信息，您可能需要参考这篇深入的 Scalenut 博客“NLP SEO：它是什么以及如何使用它进行内容优化”。

如何改进您的网站内容以进行自然语言搜索

作为营销人员和战略家，他们试图提高品牌在网上的知名度，您必须针对自然语言搜索调整您的内容策略。 这并不意味着常规关键字不再重要。 他们仍然在搜索中发挥着重要作用。

但是使用一点自然语言，您可以确定您的内容在搜索引擎上的排名更高。 它甚至可能被选为特色片段，或“人们也问”部分的网站。

以下是针对自然语言搜索改进网站内容的几种方法：

使您的内容更具可读性

如果这以前对您来说只是行业规范，那么现在它应该是您内容策略的一个重要方面。 在 Google 应用程序上完成的所有搜索中，有多达 20% 是通过语音搜索完成的。 这仅仅意味着多达 20% 的用户正在使用自然语言搜索。

考虑到谷歌是拥有最大用户群（桌面和移动）的最大搜索引擎，这是一个相当大的数字。 要让 Google 在语音搜索结果中使用您的内容，您必须确保它易于阅读和理解。 将重要的想法分解成更小的句子，并确保您的写作从头到尾流畅。

在您的内容中使用长尾关键词

如果我们要将自然语言搜索查询描述为另一个术语，那就是长尾关键词。 就像长尾关键词一样，自然搜索通常是三个或更多词，并且具有非常具体的搜索意图。 当用户询问谷歌的语音搜索时，他们知道他们想要什么，“谁是英国现任首相？”

因此，增强您对长尾关键词的整合是有意义的。 作为营销人员，您已经使用了一些长尾关键词，但现在是时候更加关注这个有机流量的金矿了。

您可以通过多种方式使用长尾自然搜索关键词。 例如，如果您正在为某事创建有关分步指南的信息图，请务必在图像的元标记中使用长尾关键字。

或者您可以在网页的结构化数据中添加长尾自然搜索关键字。 例如，炒豆腐的食谱应该是“炒豆腐怎么做”或者“炒豆腐怎么做好吃？”之类的。 在该网页的架构中。

通过内容回答您的客户查询

大多数自然搜索不过是直接的问题。 无论是语音还是文本，如果一个人直接提出问题，他们想要直接回答的可能性就很高。

像谷歌这样的搜索引擎明白这一点，并试图在 SERP 上用知识面板、特色内容和“人们也问”等丰富的片段来回答问题。

如果您是计划下一段内容的营销人员，请尝试找出您的受众最想知道的内容以及他们用来提出问题的词语。

用简单的句子以通俗易懂的方式回答他们。 这样做将有助于 Google 和 Bing 等搜索引擎更好地索引和理解您的内容。 因此，下次有人问您已经涵盖的问题时，您的网页可能会出现在最热门的结果中。

围绕用户意图构建内容

用户意图是互联网用户搜索背后的根本原因。 有些人可能正在寻找基本信息，而另一些人可能正在寻找最佳产品的比较分析。

如果您出现在与您定位的搜索意图不匹配的搜索中，您将不会获得相关流量。 事实上，人们可能只是离开了您的网站，这告诉搜索引擎您的内容不是搜索类型的正确答案。

在创建内容时，了解关键字的搜索意图很重要。 使用“麦当劳”进行搜索的人可能只想了解它的历史。 因此，如果您向他们展示您对麦当劳门店的评论，那将无济于事。

自谷歌BERT更新以来，搜索意图已经成为内容营销中最重要的部分。 谷歌正在不断改进其对查询背后的搜索意图的理解，您也应该更好地理解目标关键字背后的搜索意图。

在 Scalenut，我们也是像 Google 一样的搜索意图爱好者。 您可以借助我们的 SERP 分析器和 SEO 中心功能了解用户的搜索意图。

SERP 分析器可帮助您根据关键字最成功的内容获得即时内容创意。 SEO Hub 为您提供了一个关键字的排名靠前的页面的全面分析，其中包含详细的概述、NLP 术语列表、它们使用的统计来源、内容等级以及关键字在以下位置的最热门问题：你的选择。

通过排名靠前的页面中的所有这些信息，您可以识别用户在使用您的目标关键字时的搜索意图。 如果大多数排名靠前的页面都解释了一个概念，则搜索意图是提供信息的。 如果它们加载了 CTA，则搜索意图是交易性的，如果同一网站有许多网页，则关键字背后的搜索意图很可能是导航性的。

根据您从 Scalenut 的 SEO 中心和 SERP 分析器获得的竞争分析，您可以围绕用户意图构建内容并吸引您的目标受众。

在您的内容中包含 NLP 术语

如果您想对自然语言搜索进行排名，请务必在您的内容中包含 NLP 术语。 它可以通过多种方式提供帮助。

例如，谷歌搜索算法的排名因素之一是 TF-IDF 方法。 它是一种信息检索机器学习度量，衡量单词在放大特定搜索查询内容的含义和有用性方面的重要性。 它有助于谷歌的算法理解给定上下文中单词的值。

诸如 TF-IDF 和 NLP 之类的方法使 Google 结果更加有效，而不受关键字焦点的影响。 相反，它们帮助谷歌根据整个文本的含义对网页进行排名。

如果你的内容中包含高 TF-IDF 词和 NLP 术语，谷歌会将你的网站视为一个很好的信息来源。 此外，如果有人使用相同的术语，谷歌会立即知道您的网站是搜索结果的一个很好的候选者。

使用 Scalenut 等内容优化平台

为自然语言搜索优化内容的另一种好方法是使用 NLP 支持的平台，如 Scalenut。

从通过主题集群集思广益到创建比竞争对手更好的内容，基于 NLP 和 GPT-3 等 AI 技术的平台是深入研究和优化内容创建的理想选择。

例如，我们通过使用内容分级系统来帮助内容创作者发布最佳内容，该系统会查看内容中是否存在 NLP 术语。

您的内容是否已准备好进行自然语言搜索？

如果您是当今时代的营销专业人士，您就会了解良好排名的重要性。 您还知道，网站之间对每个有价值的关键字都存在激烈的竞争。

在这种情况下，自然语言搜索可以帮助您为您的内容营销活动开辟一个利基市场。 如果您理解这个概念，您将不仅能够制作更好的内容，而且还能够确保您的努力将合适的人带到您的网站。

如果您需要帮助，Scalenut 随时准备就绪。

我们将帮助您确保为目标关键字使用最佳 NLP 术语，这将巩固您作为该主题专家的地位。 试一试 Scalenut。 立即开始免费试用并解锁内容创建和 NLP 搜索引擎优化的强大功能。

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