NLP 如何影响 SEO 和搜索可见性？

多年来，随着 SEO 一次专注于各种事情，谷歌算法发生了变化。

最新的谷歌算法现在使自然语言的使用在内容中变得更加有价值和重要。 NLP 与 Google 的算法相连，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 及其使用引起了很多关注。 在这篇博文中，我们分享了关于 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种 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进行有效沟通，而自然语言处理有助于与机器交互。

NLP 或自然语言处理已被证明是在经济放缓的大流行时代促进可持续性的福音。

由于最近爆发了 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 在帮助医疗研究、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。

根据瞻博网络的研究，到 2023 年，语音助手的数量将超过 80 亿，增长率为 25.4%。 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增长。

多年来，许多企业利用基于 NLP 的技术来打造智能产品。 例如，根据 eMarketer 的说法，电子商务巨头亚马逊已经在智能助理市场上取得了巨大的渗透。

然而，除了这样的智能助手之外，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，让我们了解一下什么是 NLP 以及它是如何工作的。

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为机器提供安排，这些机器使用这种训练作为执行特定任务的参考。

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的解决方案。

NLP 最初被认为是 1940 年代机器翻译的实验。 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)。

定义现代 NLP 发展真正路径的一个例子是 ELIZA，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，在现代电子商务创新时代，已经有几个项目充分发挥了 NLP 的潜力。

NLP 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。

符号被组合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，该领域需要有更大程度的 NLP 发展。 在那之前，我们看到应用程序被投入到机器人的学习输出中，与用户创建更高级的交互。

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、搜索意图和语法，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。

当您与另一个人交谈时，你们俩都拥有易于理解的语言共同知识。

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

NLU 通过文本分类、内容分析和情感分析简化了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）
• 句法（句子结构）
• 语用学（理解）
  

‍

自然语言生成 (NLG)

NLG 使用 NLU 生成输出数据。 它是 NLP 的一部分，利用 NLU 对人类语言的解释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。

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 可以通过结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化内容创建。

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。

自动生成内容可以减少周转时间，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 来发挥自己的优势，例如：

• 文章锻造
• 阿蒂科洛
• SEO内容机
• 卡夫卡伊
• 阿齐斯
• 搜索引擎优化助理
  

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

适合您业务的顶级 NLP 工具

有两种方法可以为您的业务利用 NLP。

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。

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

以下是一些最好的 NLP 工具，您可以使用它们来通过解释用户的搜索意图来提高转化率并增加潜在客户的产生。

#1 IBM 沃森

IBM Watson 是一套由其云存储产品提供支持的多种基于 AI 的服务。 IBM Watson 提供的最有效的基于 AI 的服务之一是 NLU。

这是一项非凡的服务，可以识别关键字、文本类别、情感、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，几乎不需要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 伯克利神经解析器

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。 它是一种应用在 Python 中的工具，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。

该解析器使用解析将复杂的句子拆分为单独的组件以查找其含义。

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

#4 文本块

TextBlob 在 Natural Language Toolkit 或 NLTK 上工作，这是一组帮助使用 Python 进行人类语言解释的库和程序。

TextBlob 被认为是了解 NLP 复杂性的最佳工具之一，可以轻松地为您的项目进行原型设计。 它允许您使用情感分析、翻译、短语提取、文本分类和拼写校正。

#5 根西姆

它是另一种基于算法的工具，通过内存优化和语言数据的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 一直在支持基于 SEO 的内容生成。

NLP 如何改变了 SEO 的世界？

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

谷歌考虑的最重要的参数之一是与用户的搜索意图相关的引人入胜的内容。 用户现在可以更智能地搜索并期待预期的答案。 那时，BERT 更新应运而生。

2019 年，谷歌宣布了使用变压器架构的 BERT 算法或 Transformers 算法的双向编码器表示。

根据 Wikipedia，来自 Transformers 的双向编码器表示 (BERT) 是 Google 开发的一种用于自然语言处理 (NLP) 预训练的基于转换器的机器学习技术。

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，搜索引擎为与用户意图最相关的内容提供精选片段。

谷歌现在更加关注搜索相关性和用户意图。 NLP 方法有助于解决各种排名因素，例如关注图像替代文本的实体识别、长尾关键词、搜索意图和关键词填充。

因此，不可否认的是，NLP 可以帮助改善网站的 SEO 并影响最近的 Google 搜索结果。

Google 的 NLP API 演示

Google 的 NLP API 是一个实时对话机器人，它使用自然语言处理算法来理解用户在说什么。

自然语言 API 的结合使各种数据科学家、营销人员能够插入并检查文本。

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 可以更好地了解与您的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。

更好地洞察关键词研究

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 更新后受到打击的页面，并努力改善用户的页面用户体验。 为此，请密切关注自更新以来排名上升的热门页面。

查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，谷歌会寻找一个完整的句子或一个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

随着 NLP 对链接结构的关注，上下文链接的重要性进一步增加。 了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，但是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，没有两个网站会在搜索引擎上表现同样出色。 随着最近的 BERT 更新，每个人的挑战都翻了一番； 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。

但是谷歌必须喜欢排名靠前的页面。 无论您网站的权威或年龄如何，最重要的是页面内容。

而且，这涉及到各种事情和优化技术。 例如，TF-IDF 以一种方式优化您的内容。

除此之外，谷歌还通过整合情感、实体、类别和显着性分数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 实现的目标是解决被传统形式的 SEO 欺骗的可能性。

例如，早些时候，关键字填充是 SEO 成功的重要因素。 NLP 记者 Danny Sullivan 在 2019 年发推文称，SEO 对他们网站中的 NLP 和机器学习无能为力。

但是， John Muelller在他的网络研讨会上澄清了空气，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，Google 确保上下文应该是核心，而不仅仅是关键字。 例如，

Google 算法现在借助诸如“of”、“in”之类的各种介词或诸如“when”和“why”之类的疑问词来理解用户意图，以更好地理解上下文。

让我们看看 NLP 对 SEO 的其他一些重大影响。

黑帽冗余

事实上，黑帽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 中的排名的做法，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 的技术检测这种黑帽 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，则它必须具有与核心部分相关的内容。

例如，如果您的内容是关于运动鞋的，则添加有关如何在跑步或其他运动中利用鞋子的视频可以使您的 SEO 策略受益。

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 来优化其内容和内容 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 标题分析器有助于改进博客、登录页面、电子书或任何内容的标题。

它使用 NLU 来理解每个关键字或一组词的意图并提供分析。

标题分析器工具允许用户通过将到达词分成几个类别来理解标题优化，例如情感词、强力词、独特词、常用词，甚至 SEO 分数。

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。

用于 SEO 的 NLP 典型示例

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 优化的首选技术。

正确的一步（洛基鞋业）

Rocky 鞋履品牌正在寻求改善其自然流量和销售额。 因此，他们需要一种可以帮助改善 SEO 并为其网站创建用户友好内容的解决方案。

因此，他们利用了一种名为 BrightEdge 推荐的基于 NLP 的工具。

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。

编辑团队面临着提高用户参与度和改进媒体平台 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的 Data Cube。 除了关键字，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。

通过 Data Cube 和 Intent Signal 等基于 NLP 的工具，他们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）

Fugue 是一家云基础设施安全公司，为企业提供合规和安全服务。 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以避免灾难性事件。

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) 领域的知名度。

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。

他们需要提供独特的内容，并与在 CSPM 上创建内容的市场领导者竞争。

因此，他们选择了 Frase.IO，这是一个基于 NLP 的工具，它提供内容创意、主题甚至整个内容，他们利用这些工具获得更高的自然流量，将他们的网页从 SERP 的第 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
• 搜索引擎优化助理
• 中心点
• 搜索引擎优化侦察员
• MarketBrew
• 市场缪斯
• Millimetric.ai
• WordLift
  

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。

有了这样的工具，你可以

• 了解用户搜索的确切意图
• 识别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
• 提高转化率并提高潜在客户的产生
• 通过SEO优化排名更高
• 增加内容的流量
  

如果您希望通过 NLP 技术创建的高端内容为您的业务实现 SEO 优化，Scalenut 就是您所需要的。

现在通过我们的服务生成更智能的内容，开始您的成功业务之旅。