Scalenut 成為 2022 年 G2 秋季領導者 - 內容創作類別

多年來，隨著 SEO 一次專注於各種事物，Google 算法發生了變化。

最新的谷歌算法現在已經使自然語言的使用在內容中變得更有價值和重要。 NLP 與 Google 的算法相關聯，在提高內容質量和意圖方面發揮著重要作用。

有了這個，數字營銷行業就 NLP 及其使用產生了很多討論。 在這篇博文中，我們分享了有關 NLP 以及如何將其用於 SEO 的綜合指南。

NLP 在當今世界的重要性

許多互聯網用戶混淆了這兩個 NLP； 自然語言處理和神經語言編程。

神經語言編程有助於與周圍的人有效溝通，而自然語言處理有助於與機器交互。

NLP 或自然語言處理已證明在經濟放緩的大流行時代促進可持續性發展是一個福音。

由於最近爆發的 COVID19，許多企業需要更智能的方法來了解不斷變化的客戶行為并快速適應。

這就是 NLP 在幫助醫學研究、搜索引擎和商業智能等現實世界應用中的多家企業解釋用戶需求方面表現出色的地方。

NLP 的重要用途之一是語音助手，它創建了一個完整的“語音商務”生態系統。

根據 Juniper 的研究，到 2023 年將有超過 80 億的語音助手，以 25.4% 的速度增長。 大多數語音助手都由基於 NLP 的技術提供支持，並正在推動此類智能設備的發展。

多年來，許多企業都利用基於 NLP 的技術來打造智能產品。 例如，據 eMarketer 稱，電子商務巨頭亞馬遜已經在智能助手市場取得了巨大的滲透。

然而，除了此類智能助手之外，NLP 技術的其他應用也越來越受歡迎，例如使用 NLG 或自然語言生成的自動內容生成器。

那麼，讓我們了解什麼是 NLP 及其工作原理。

什麼是自然語言處理？

NLP 代表什麼？ 自然語言處理 (NLP) 是人工智能和語言學的一個分支，致力於為機器或計算機解釋人類語言。

NLP 使用分析語言模式和訓練模型的算法來為使用此類訓練作為執行特定任務的參考的機器提供安排。

例如，聊天機器人會就用戶的問題向用戶提出幾個問題，匯總數據，並對其進行分析和處理以提供相關解決方案。

NLP 最初被設想為 1940 年代的機器翻譯實驗。 NLP 發展中最重要的飛躍之一是 1960 年代的 ARPA 語音理解研究 (SUR)。

ELIZA 是現代 NLP 發展真正路徑的一個例子，它是麻省理工學院（麻省理工學院）基於 DOCTOR 腳本開發的聊天機器人。

從那時起，在電子商務創新的現代時代，有幾個項目充分發揮了 NLP 的潛力。

自然語言處理是如何工作的？

NLP 的核心是一種語言解釋工具。 語言是一組有助於交流和解釋的規則或符號。

組合符號以傳達信息或廣播數據。 NLP 使用語言符號或模式進行解釋，以跟上句子的語法結構。

隨著語音搜索的興起，該領域需要更大程度的NLP發展。 在那之前，我們看到應用程序被放入機器人的學習輸出中，以創建與用戶的更高級交互。

什麼是 NLP 技術？

每個 NLP 模型都有兩個主要活動：解釋和文本生成。 第一部分解釋人類語言、搜索意圖和句法，以提供支持文本生成的數據。

NLP可以分為兩部分：

• 自然語言理解 (NLU)
• 自然語言生成 (NLG)
  

自然語言理解 (NLU)

NLU 是 NLP 的一部分，處理對人類語言的理解和理解。 它解釋了用戶與機器進行的通信的含義。

當你與另一個人交談時，你們雙方都對語言有共同的了解，這使得談話很容易理解。

然而，對於只理解 1 和 0 或任何其他形式的機器語言的機器來說，情況並非如此。

NLU 通過文本分類、內容分析和情感分析簡化計算機或機器對人類語言的理解。

對於解釋，NLU 使用語言科學概念

• 音韻學（聲音）
• 形態學（構詞）
• 語法（句子結構）
• 語用學（理解）
  

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自然語言生成 (NLG)

NLG 使用 NLU 生成輸出數據。 它是 NLP 的一部分，它利用 NLU 對人類語言的解釋來為用戶生成響應或文本。

許多企業現在正在將 NLG 用於自動文本生成、觸發電子郵件、自動音頻響應等應用程序。

根據 Gartner 的一份報告，到 2022 年，25% 的企業將以某種形式使用自然語言技術。NLG 系統是多家企業採用 NLP 的主要推動力。 例如，NLG 可以通過組合長句子和序列以及個性化 NLU 數據理解支持的體驗來幫助自動創建內容。

企業可以利用此類技術為內部通信、產品描述、營銷目的、合同、報告、分析等生成自動化內容。

自動化內容生成可以縮短周轉時間，提供跨通信渠道的標準化，並提高準確性。

有一些自動內容生成器利用 NLG 發揮其優勢，例如：

• 文章鍛造
• 手工藝品
• 搜索引擎優化內容機器
• 卡夫凱
• 阿齊斯
• 搜索引擎優化助手
  

現在我們對什麼是 NLP 有了基本的了解，讓我們來討論一些可用於您的業務的最佳 NLP 工具。

適合您業務的頂級 NLP 工具

有兩種方法可以將 NLP 用於您的業務。

第一種方法是從頭開始構建定制的 NLP 模型。 您將不得不在基礎設施、資源和熟練的專業人員方面進行大量投資，以開發定制的 NLP 模型。

第二種有效的方法是使用第三方服務提供商的 NLP 工具，它可以低成本快速集成到您現有的組織結構中。

這裡有一些最好的 NLP 工具，您可以使用它們通過解釋用戶的搜索意圖來提高轉化率和增加潛在客戶。

#1 IBM 沃森

IBM Watson 是一套由多種基於 AI 的服務組成的套件，由其云存儲產品提供支持。 NLU 是 IBM Watson 提供的最有效的基於 AI 的服務之一。

它是一項非凡的服務，可以識別關鍵字、文本類別、情緒、句子結構、句法等。

IBM Watson 最好的部分是它為金融、醫療保健、製造等不同行業提供可定制的服務。

#2 GPT-3

GPT-3 是 Generative Pre-trained Transformer 的第三代迭代，這是一種能夠自動生成文本的神經網絡機器學習模型。

它由 OpenAI 開發，需要很少的輸入即可自動生成文本。 GPT-3 是最大的神經網絡之一，擁有超過 1750 億個機器學習指標。

#3 伯克利神經分析器

它是最準確的解析器之一，可為超過 11 種語言提供基於 AI 的模型。 它是一種應用於 Python 的工具，有助於將句子的句法構建分解為子短語，以便更好地理解人類語言。

此解析器使用解析將復雜的句子拆分為單獨的組件以找到其含義。

Berkeley Neural Parser 使您無需太多知識即可輕鬆使用該工具。

#4 文本塊

TextBlob 使用 Natural Language Toolkit 或 NLTK，這是一組幫助使用 Python 進行人類語言解釋的庫和程序。

TextBlob 被認為是理解 NLP 複雜性的最佳工具之一，它可以輕鬆地為您的項目製作原型。 它允許您使用情感分析、翻譯、短語提取、文本分類和拼寫更正。

#5 基因模擬

它是另一種基於算法的工具，可通過內存優化和語言數據聚合來促進人類語言的解釋。

您可以通過安裝 Python 包來利用該算法，這些包有助於進行多種不同的基於語言的分析。

NLP 是一種基於文本的解釋和語言技術，可以實現內容生成的自動化。 近年來，內容是 SEO 或搜索引擎優化的核心，NLP 一直在為基於 SEO 的內容生成提供支持。

NLP 如何改變 SEO 的世界？

SEO 與 Google 的 SERP（搜索引擎結果頁）相關，其中爬蟲根據不同的參數對網站進行索引。

Google 考慮的最重要參數之一是具有吸引力且與用戶搜索意圖相關的內容。 用戶現在正在更智能地搜索並期待預期的答案。 就在那時，BERT 更新應運而生。

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

根據維基百科，Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 是谷歌開發的一種基於變壓器的用於自然語言處理 (NLP) 預訓練的機器學習技術。

隨著這一新更新的推出，谷歌現在專注於搜索字符串中單詞的上下文和細微差別，然後將它們與更接近用戶意圖的結果進行匹配。

同樣，搜索引擎會為與用戶意圖最相關的內容提供特色片段。

谷歌現在更加關注搜索相關性和用戶意圖。 NLP 方法有助於各種排名因素，例如專注於圖像替代文本、長尾關鍵字、搜索意圖和關鍵字填充的實體識別。

因此，不可否認 NLP 可以幫助改善網站的搜索引擎優化，並影響最近的谷歌搜索結果。

Google 的 NLP API 演示

Google 的 NLP API 是一種實時對話機器人，它使用自然語言處理算法來了解用戶在談論什麼。

自然語言 API 的結合使各種數據科學家、營銷人員能夠插入和檢查文本。

幾乎 15% 的搜索查詢或搜索詞是首次在 Google 上使用。 這意味著谷歌機器和算法可能沒有足夠的歷史數據來理解這些搜索詞背後的意圖。

NLP 可以更好地了解與目標關鍵字相關的所有內容，並將它們與 SERP 中的頁面進行比較。

更好地了解關鍵字研究

自 BERT 更新以來，在 SERP 上排名的頁面有了顯著改善。 關鍵字與內容的相關性對於搜索引擎更好地理解您的頁面至關重要。

您可以分析您網站上在 BERT 更新後受到攻擊的頁面，並努力為您的用戶改善頁面用戶體驗。 為此，請留意更新後排名上升的首頁。

尋找這些頁面排名的關鍵字組合以及 Google 正在尋找的其他內容。 自更新以來，谷歌尋找整個句子或段落來從中創造意義，而不是專注於一串搜索詞。

反向鏈接創建

在 NLP 中，關注鏈接結構，上下文鏈接的重要性進一步增加。 理解錨文本及其與您網站鏈接頁面的相關性至關重要。

NLP 算法的學習過程一開始看起來很有問題，但一旦你掌握瞭如何使用它們，它們就會在提高潛在客戶生成和有機排名方面變得非常有用。

這意味著您不能在任何頁面上放置不相關的鏈接並期望它為您的頁面創造價值。

競爭分析

很明顯，沒有兩個網站在搜索引擎上的表現會一樣好。 隨著最近的 BERT 更新，每個人面臨的挑戰都增加了一倍； 因此，為了使您的網頁排名更好，您需要利用這些見解並利用所有可能的機會。

但一定有一些 Google 喜歡排名靠前的頁面。 無論您網站的權限或年齡如何，最重要的是頁面內容。

而且，這涉及各種事物和優化技術。 例如，TF-IDF 以一種方式優化您的內容。

除此之外，谷歌還通過整合情緒、實體、類別和顯著性得分等數據集來分析內容。

因此，根據這些因素分析您的競爭對手也很重要。 Surfer SEO、Frase 或 SEO Assistants 等工具使用這些因素和其他重要因素來創建 NLP SEO 友好的內容。

NLP 對 SEO 的影響

像谷歌這樣的搜索引擎通過 NLP 取得的成就是解決了被傳統形式的 SEO 欺騙的可能性。

例如，早些時候，關鍵字堆砌是 SEO 成功的重要因素。 NLP 記者丹尼·沙利文 (Danny Sullivan) 在 2019 年發推文說，SEO 在他們網站上對 NLP 和機器學習無能為力。

但是， John Muelller在他的網絡研討會中澄清了這一點，他說優化 NLP 的最佳方法是編寫自然內容。 目標是創建單詞的上下文。

但是使用 BERT，谷歌確保上下文應該是核心，而不僅僅是關鍵字。 例如，

谷歌算法現在藉助各種介詞（如“of”、“in”）或疑問詞（如“when”和“why”）來理解用戶意圖，以更好地理解上下文。

讓我們看看 NLP 對 SEO 的其他一些重要影響。

黑帽冗餘

事實上，Blackhat 策略是違反搜索引擎指南的； 即便如此，許多營銷人員在其業務中使用此類策略取得了成功。

這是一組有助於提高網站在 SERP 中排名的做法，但它們違反了搜索引擎定義的服務條款。

搜索引擎現在可以使用基於 NLP 的技術檢測此類黑帽 SEO 做法，甚至可以通過基於上下文的索引來對抗它們。

相對替代文字

圖像大小對 SEO 至關重要，但 Alt 文本有很大的不同嗎？ 由於 NLP 強調上下文，您的圖像必須具有與內容同步的替代文本。 同樣，如果您在內容中包含視頻，則它必須包含與核心片段相關的內容。

例如，如果您的內容是關於運動鞋的，添加一段關於如何在跑步或其他運動中穿鞋的視頻可以有利於您的 SEO 策略。

用 NLP 對抗 BERT

NLP 最重要的影響之一是它能夠幫助營銷人員對抗來自谷歌的 BERT。 BERT 和 NLP 的核心方法相同，其中內容的上下文至關重要。 因此，組織可以利用 NLP 來優化他們的內容和內容 BERT 算法。

一些自動內容生成器和內容創意生成工具使用 NLG 來提供優化。 例如，Coschedule headline analyzer 有助於改進博客、登錄頁面、電子書或任何內容的標題。

它使用 NLU 來了解每個關鍵字或詞組的意圖並提供分析。

標題分析器工具允許用戶通過將影響詞分為幾個類別（如情感詞、強力詞、獨特詞、常用詞，甚至是 SEO 分數）來了解標題優化。

同樣，有幾個 NLP 技術的例子可以通過不同的工具實現 SEO 優化。 讓我們討論其中的一些例子。

SEO 自然語言處理的典型例子

有幾個組織使用 NLP 進行 SEO 優化的例子。 從零售公司到全球大型安全公司，NLP 一直是基於 SEO 的優化的首選技術。

向前邁出正確的一步（Rocky Footwear）

Rocky 鞋類品牌希望提高其自然流量和銷售額。 因此，他們需要一種解決方案來幫助改進 SEO 並為他們的網站創建用戶友好的內容。

因此，他們利用了一種基於 NLP 的工具，稱為 BrightEdge 推薦。

鞋類品牌使用基於 NLP 的工具來優化頁面標題和元標記，這主要影響 SEO 以提高搜索引擎排名。

這幫助他們將基於搜索的收入提高了 30%，同比收入提高了 74%，新客戶流量提高了 13%。

媒體隆隆聲（堆棧媒體）

Stack Media 是一家數字出版和在線媒體公司，提供與希望達到訓練目標的運動員相關的內容。

編輯團隊面臨著增加用戶參與度和改進其媒體平台的 SEO 指標的巨大挑戰。

因此，他們決定利用基於 NLP 的工具來增加關鍵字的影響並創建更具吸引力的內容。

為此，他們使用了提供關鍵字洞察力的數據立方體。 除了關鍵字之外，編輯團隊還需要分析受眾的搜索意圖，以改進他們使用 Intent Signal 的內容。

他們通過基於 NLP 的工具（如 Data Cube 和 Intent Signal）設法將跳出率降低了 73%，並將網站訪問量提高了 61%。

安全的成功（賦格曲）

Fugue 是一家云基礎設施安全公司，為企業提供合規性和安全性服務。 他們的解決方案可識別雲安全風險和合規性問題，以確保採取預防措施來避免災難性事件。

此外，它還提供基線漂移檢測和自動錯誤檢測，以消除企業的任何數據洩露。

Fugue 的營銷團隊需要提高他們在雲安全態勢管理 (CSPM) 部分的知名度。

CSPM 是一類安全工具，包括用於集成 DevOps、事件響應、合規性監控、風險可視化和評估的特定用例。

他們需要提出獨特的內容，同時與在 CSPM 上創建內容的市場領導者競爭。

因此，他們選擇了 Frase.IO，這是一種基於 NLP 的工具，可提供內容創意、主題甚至完整內容，他們利用這些工具獲得更高的有機流量，使他們的網頁在 SERP 上的排名從第 10 位上升到第 1 位。

不僅僅是 BrightEdge、Data Cube 或 Frase.IO，還有幾種不同的基於 NLP 的平台可以用來對 SEO 產生更大的影響，例如：

• 內容融合
• 搜索引擎優化助手
• 樞紐點
• 搜索引擎優化偵察兵
• 市場釀造
• 市場繆斯
• 毫米.ai
• 詞庫
  

結論

從語音助手到自動內容生成器，NLP 為企業提供了多種更智能的解決方案。

使用這樣的工具，您可以

• 了解用戶搜索的確切意圖
• 確定用戶在使用您的產品或服務時的痛點
• 實現重要用戶數據的聚合
• 檢查語法並優化語音搜索查詢。
• 解釋、分析和推薦個性化體驗
• 提高轉化率並提升潛在客戶生成
• 通過SEO優化排名更高
• 增加內容的訪問量
  

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