自然語言搜索：搜索引擎背後的秘密

信不信由你，曾經有一段時間你不能在谷歌中把問題當作問題來問。

如果你想搜索“怎麼做好吃的炒豆腐？” 您必須將其簡化為“炒豆腐”才能獲得有意義的結果。

搜索引擎對人類語言的自然流動的理解有限。 對他們來說，每個網站都是一堆代碼，上面有一堆信息和關鍵字。 當用戶輸入搜索查詢時，搜索引擎將簡單地檢查包含該詞的網頁並生成信息搜索結果列表。

搜索引擎的這種局限性使得互聯網用戶不得不採用基於關鍵詞的搜索方式。 這不是那麼自然。

但是現在，搜索引擎正在迎頭趕上。 配備了 NLP 機器學習算法的高級功能，搜索引擎可以很好地理解我們的自然語言。

你只需要說，“Ok Google，如何製作美味的炒豆腐？”，虛擬助手會立即向你展示一些令人驚嘆的食譜。 這稱為自然語言搜索。

在這篇博文中，我們將討論自然語言搜索的概念以及它如何影響 SEO。

什麼是自然語言搜索？

如果您有幸在 2000 年代初期在 Google 上搜索過某些東西，您就會知道從那時起搜索已經走了多遠。

這就是 2000 年愚人節谷歌搜索的樣子。

它沒有對搜索查詢給出任何直接答案。 沒有圖片、特色片段或“People Also Ask”鏈接。

它甚至沒有最受歡迎的“相關搜索”部分形式的最常見關鍵字來源。 事實上，SERP 鏈接到競爭對手的網站以獲得替代搜索結果。

它只是一個普通的搜索引擎，從字面上將搜索查詢與數千頁進行匹配，而不考慮它們是否對用戶有幫助。 用戶必須使用布爾邏輯等技術技巧來優化搜索並獲得相關結果。

那時候，搜索引擎還不是什麼大問題。 互聯網沒有足夠的用戶。 事實上，2000 年只有 4.13 億互聯網用戶。

當在線人數減少時，網站就會減少，這意味著可供搜索引擎索引的信息也會減少，從而導致搜索結果質量低下。

但快進到 2022 年，情況發生了巨大變化。 隨著智能手機、智能揚聲器、智能汽車和智能家居的普及，搜索引擎已成為獲取任何信息的首選來源。

今天，有超過 50 億互聯網用戶，各種規模的公司都在開發網站和發佈內容，以接觸到大量互聯網用戶。 這使得像谷歌這樣的搜索引擎有必要使用人工智能、自然語言處理和機器學習等先進技術來產生更好的搜索結果。

這就是今天搜索“愚人節”的樣子。

豐富的片段散佈在整個 SERP 中。 愚人節的日期顯示在一個整齊突出的框中。 右邊有一個關於愚人節的簡短維基百科描述，每個搜索結果網站上都有圖片，還有一個專門的視頻部分。

當然，還有“相關搜索”部分，這是所有 SEO 專業人員的最愛。

多虧了 NLP，用戶不必調整他們的問題並將其轉換為關鍵字來查找特定信息。 他們只需要按照他們自然的方式打字或說話，搜索引擎就會產生最相關的結果。

從互聯網用戶的角度來看，自然語言搜索是指使用您自然而然的搜索短語和句子在線搜索信息的能力。

從營銷人員的角度來看，它指的是人們用來搜索他們想要的非常具體的信息的新型長尾關鍵詞或短語的興起。 隨著語音搜索的興起，這是每個營銷人員都應該了解的增長趨勢。

自然語言搜索與關鍵字搜索

自然語言搜索不同於關鍵字搜索，因為它不需要用戶做任何事情，除了告訴搜索引擎他們想知道什麼。 不要將復雜的想法分解成更小的、搜索引擎友好的短語。

如果您想知道誰是地球上最矮的人，您只需在 Google 中輸入或說“誰是地球上最矮的人”即可。 它會在 SERP 上為您提供準確的信息，而無需訪問網站。 這就是自然語言搜索的作用。

相反，基於關鍵字的搜索意味著您將搜索“最矮的人”而不是完整的句子。

自然語言搜索由長短語或完整句子組成，而不是短關鍵字。 這類似於一個人向另一個人詢問相同信息的方式。 當搜索引擎準確地理解他們想要的東西時，互聯網用戶會喜歡它，而自然語言搜索可以做到這一點。

自然語言搜索示例

讓我們看一下自然語言搜索的一些示例，並將其與基於關鍵字的搜索進行比較，以便更加清晰。

• “如何執行內容營銷活動？” 與“內容營銷活動”
• “給女兒最好的聖誕禮物是什麼？” vs “最佳聖誕禮物”
• “BBC 是什麼時候成立的？” vs “英國廣播公司成立”
• “什麼是有機數字營銷？” 與“有機數字營銷”

如您所見，自然搜索比關鍵字更長，更具描述性。 他們不是在寬泛的術語中搜索信息，而是準確地指定用戶正在尋找的內容。 這是一個有用的 Scalenut 博客，介紹了自然語言處理 (NLP) 的 12 個真實示例。

自然語言搜索的演變

要了解自然語言搜索的影響和重要性，了解該主題的一些背景知識非常重要。 自然語言搜索早在 90 年代就出現在 askjeeves.com 上。 這是一個簡單的搜索引擎，讓用戶提出問題並獲得答案。

然後是搜索領域的主人谷歌。 Google 改變了我們的搜索方式，不斷提高搜索結果的質量。 “組織世界信息”運動的一項重大突破是 2018 年 BERT API 的發布。

這個免費使用的 API 是語言分析的強大動力，後來隨著 2019 年 BERT 更新永久包含在 Google 搜索算法中。 從那時起，Bing 也開始使用 NLP 搜索算法來提供更好的結果。

這還不是全部——全球數以千計的商業軟件正在使用 NLP 來處理人類語言並理解書面或口頭文字背後的潛在含義。 Google Home、Alexa 和 Siri 等虛擬助手在 NLP 程序上運行，幫助它們準確理解用戶對它們說的話。

自然語言是如何工作的

自然語言搜索依賴於稱為自然語言處理的高級計算技術。 它運行機器學習和統計算法來剖析搜索短語並理解用戶查詢背後的含義和搜索意圖。

如果您要求 Siri 為您找到最近的餐館，它會通過互聯網搜索離您當前位置最近的餐館。 這是通過首先將您的句子解析為更小的部分並理解“餐館”和“靠近我”的上下文含義來完成的。

曾經有一段時間這需要大量的計算能力。 但 NLP 通過句法分析、情感分析和顯著性評分降低了所需的計算能力。

通過語法分析，它明白你要找飯店； 通過情感分析，它將搜索意圖衡量為導航； 通過諸如“靠近我”之類的大量單詞和短語，它知道您想在您所在位置附近找到餐館。

要了解有關 NLP 如何工作以及它如何影響 SEO 世界的更多信息，您可能需要參考這篇深入的 Scalenut 博客“NLP SEO：它是什麼以及如何使用它進行內容優化”。

如何改進您的網站內容以進行自然語言搜索

作為營銷人員和戰略家，他們試圖提高品牌在網上的知名度，您必須針對自然語言搜索調整您的內容策略。 這並不意味著常規關鍵字不再重要。 他們仍然在搜索中發揮著重要作用。

但是使用一點自然語言，您可以確定您的內容在搜索引擎上的排名更高。 它甚至可能被選為特色片段，或“人們也問”部分的網站。

以下是針對自然語言搜索改進網站內容的幾種方法：

使您的內容更具可讀性

如果這以前對您來說只是行業規範，那麼現在它應該是您內容策略的一個重要方面。 在 Google 應用程序上完成的所有搜索中，有多達 20% 是通過語音搜索完成的。 這僅僅意味著多達 20% 的用戶正在使用自然語言搜索。

考慮到谷歌是擁有最大用戶群（桌面和移動）的最大搜索引擎，這是一個相當大的數字。 要讓 Google 在語音搜索結果中使用您的內容，您必須確保它易於閱讀和理解。 將重要的想法分解成更小的句子，並確保您的寫作從頭到尾流暢。

在您的內容中使用長尾關鍵詞

如果我們要將自然語言搜索查詢描述為另一個術語，那就是長尾關鍵詞。 就像長尾關鍵詞一樣，自然搜索通常是三個或更多詞，並且具有非常具體的搜索意圖。 當用戶詢問谷歌的語音搜索時，他們知道他們想要什麼，“誰是英國現任首相？”

因此，增強您對長尾關鍵詞的整合是有意義的。 作為營銷人員，您已經使用了一些長尾關鍵詞，但現在是時候更加關注這個有機流量的金礦了。

您可以通過多種方式使用長尾自然搜索關鍵詞。 例如，如果您正在為某事創建有關分步指南的信息圖，請務必在圖像的元標記中使用長尾關鍵字。

或者您可以在網頁的結構化數據中添加長尾自然搜索關鍵字。 例如，炒豆腐的食譜應該是“炒豆腐怎麼做”或者“炒豆腐怎麼做好吃？”之類的。 在該網頁的架構中。

通過內容回答您的客戶查詢

大多數自然搜索不過是直接的問題。 無論是語音還是文本，如果一個人直接提出問題，他們想要直接回答的可能性就很高。

像谷歌這樣的搜索引擎明白這一點，並試圖在 SERP 上用知識面板、特色內容和“人們也問”等豐富的片段來回答問題。

如果您是計劃下一段內容的營銷人員，請嘗試找出您的受眾最想知道的內容以及他們用來提出問題的詞語。

用簡單的句子以通俗易懂的方式回答他們。 這樣做將有助於 Google 和 Bing 等搜索引擎更好地索引和理解您的內容。 因此，下次有人問您已經涵蓋的問題時，您的網頁可能會出現在最熱門的結果中。

圍繞用戶意圖構建內容

用戶意圖是互聯網用戶搜索背後的根本原因。 有些人可能正在尋找基本信息，而另一些人可能正在尋找最佳產品的比較分析。

如果您出現在與您定位的搜索意圖不匹配的搜索中，您將不會獲得相關流量。 事實上，人們可能只是離開了您的網站，這告訴搜索引擎您的內容不是搜索類型的正確答案。

在創建內容時，了解關鍵字的搜索意圖很重要。 使用“麥當勞”進行搜索的人可能只想了解它的歷史。 因此，如果您向他們展示您對麥當勞門店的評論，那將無濟於事。

自谷歌BERT更新以來，搜索意圖已經成為內容營銷中最重要的部分。 谷歌正在不斷改進其對查詢背後的搜索意圖的理解，您也應該更好地理解目標關鍵字背後的搜索意圖。

在 Scalenut，我們也是像 Google 一樣的搜索意圖愛好者。 您可以藉助我們的 SERP 分析器和 SEO 中心功能了解用戶的搜索意圖。

SERP 分析器可幫助您根據關鍵字最成功的內容獲得即時內容創意。 SEO Hub 為您提供了一個關鍵字的排名靠前的頁面的全面分析，其中包含詳細的概述、NLP 術語列表、它們使用的統計來源、內容等級以及關鍵字在以下位置的最熱門問題：你的選擇。

通過排名靠前的頁面中的所有這些信息，您可以識別用戶在使用您的目標關鍵字時的搜索意圖。 如果大多數排名靠前的頁面都解釋了一個概念，則搜索意圖是提供信息的。 如果它們加載了 CTA，則搜索意圖是交易性的，如果同一網站有許多網頁，則關鍵字背後的搜索意圖很可能是導航性的。

根據您從 Scalenut 的 SEO 中心和 SERP 分析器獲得的競爭分析，您可以圍繞用戶意圖構建內容並吸引您的目標受眾。

在您的內容中包含 NLP 術語

如果您想對自然語言搜索進行排名，請務必在您的內容中包含 NLP 術語。 它可以通過多種方式提供幫助。

例如，谷歌搜索算法的排名因素之一是 TF-IDF 方法。 它是一種信息檢索機器學習度量，衡量單詞在放大特定搜索查詢內容的含義和有用性方面的重要性。 它有助於谷歌的算法理解給定上下文中單詞的值。

諸如 TF-IDF 和 NLP 之類的方法使 Google 結果更加有效，而不受關鍵字焦點的影響。 相反，它們幫助谷歌根據整個文本的含義對網頁進行排名。

如果你的內容中包含高 TF-IDF 詞和 NLP 術語，谷歌會將你的網站視為一個很好的信息來源。 此外，如果有人使用相同的術語，谷歌會立即知道您的網站是搜索結果的一個很好的候選者。

使用 Scalenut 等內容優化平台

為自然語言搜索優化內容的另一種好方法是使用 NLP 支持的平台，如 Scalenut。

從通過主題集群集思廣益到創建比競爭對手更好的內容，基於 NLP 和 GPT-3 等 AI 技術的平台是深入研究和優化內容創建的理想選擇。

例如，我們通過使用內容分級系統來幫助內容創作者發布最佳內容，該系統會查看內容中是否存在 NLP 術語。

您的內容是否已準備好進行自然語言搜索？

如果您是當今時代的營銷專業人士，您就會了解良好排名的重要性。 您還知道，網站之間對每個有價值的關鍵字都存在激烈的競爭。

在這種情況下，自然語言搜索可以幫助您為您的內容營銷活動開闢一個利基市場。 如果您理解這個概念，您將不僅能夠製作更好的內容，而且還能夠確保您的努力將合適的人帶到您的網站。

如果您需要幫助，Scalenut 隨時準備就緒。

我們將幫助您確保為目標關鍵字使用最佳 NLP 術語，這將鞏固您作為該主題專家的地位。 試一試 Scalenut。 立即開始免費試用並解鎖內容創建和 NLP 搜索引擎優化的強大功能。

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