كيف تتغير معالجة اللغة الطبيعية في تحسين محركات البحث في عام 2022
نشرت: 2022-12-29نحن نعيش في عالم البحث.
من قواطع الأظافر إلى خبراء تجديد المنزل ، يمكنك العثور على كل شيء عبر الإنترنت. يمكنك كتابة ما تريد معرفته أو التحدث عنه ، وستجد محركات البحث هذه المعلومات.
بمساعدة تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة مثل البرمجة اللغوية العصبية ، تقدم محركات البحث مثل Google و Yahoo و Bing ميزات جديدة مثل البحث الصوتي. بطريقة ما ، يقومون بإنشاء المزيد من الفرص للمسوقين للوصول إلى جمهورهم المستهدف بمحتوى عالي الجودة.
يحسن البرمجة اللغوية العصبية (NLP) فهمهم لاستعلامات البحث ويساعدهم على إنتاج نتائج بحث أفضل. يتم تطبيقه أيضًا على الزحف إلى مواقع الويب الخاصة بك وفهرستها بشكل أفضل. تساعد هذه التقنية محركات البحث في فهم المحتوى الموجود على صفحة الويب تمامًا كما يفعل القارئ.
بصفتك مسوقًا ، فأنت بحاجة إلى معرفة هذه التقنيات لتحسين نتائج تحسين محركات البحث وتسويق المحتوى.
في هذه المدونة ، سنغوص في عالم البرمجة اللغوية العصبية ونفهم كيف تغير هذه التقنية لعبة تحسين محرك البحث إلى الأبد.
ما هو البرمجة اللغوية العصبية وكيف يعمل؟
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي تقنية تحليل بيانات لغوية تسمح لبرامج الكمبيوتر بفهم معنى الكلمات فيما يتعلق باستخدامها في الجمل. تمكن محركات البحث من فهم المحتوى وقياس جودة المعلومات.
قبل البرمجة اللغوية العصبية ، كانت تقنيات تحسين محركات البحث ذات القبعات السوداء مثل حشو الكلمات الرئيسية تجعل من الصعب على المحتوى الرائع الحصول على مرتبة أعلى والحصول على حركة المرور العضوية التي يستحقها.
ومع ذلك ، بمساعدة البرمجة اللغوية العصبية (NLP) ، يمكن لمحركات البحث مثل Google الآن تحديد المحتوى الجيد بسهولة وما هو مجرد الكثير من الكلمات الرئيسية المحشوة بالمحتوى لجعل ترتيب الصفحة. تستخدم البرمجة اللغوية العصبية بعض العمليات المهمة لتحليل المحتوى. دعنا نلقي نظرة على ثلاث عمليات رئيسية.
- تحليل بناء الجملة
يشير تحليل النحو إلى عملية تحليل الكلمات والعبارات والجمل بالترتيب الذي تحدث به في المحتوى الخاص بك. تستخدم محركات البحث هذا لفهم معنى وملاءمة الفقرات بأكملها دون الحاجة إلى البحث عن الكلمات الرئيسية. سيحتل المحتوى الجيد دائمًا مرتبة أعلى في محركات البحث التي تستخدم تحليل بناء جملة البرمجة اللغوية العصبية لفهرسة مواقع الويب والزحف إليها.
- تحليل المشاعر
كل جزء من المحتوى لديه شعور حول الموضوع المركزي. يمكن أن يكون الحديث بشكل إيجابي عن الموضوع ، أو قد يسلط الضوء على عيوب موضوع معين ، أو قد يكون مجرد محاولة شرح المفهوم بشكل محايد.
يعد تحليل المشاعر جزءًا من معالجة اللغة الطبيعية التي تساعد خوارزميات محرك البحث على معرفة كيف يشعر الناس حقًا تجاه شيء ما. يساعد تحليل المشاعر محركات البحث في منح المستخدمين نتائج البحث الأكثر فائدة. عادة ، يتم قياس المعنويات على مقياس من 1 إلى -1 ، حيث 1 إيجابي للغاية ، و -1 يشير إلى معنويات سلبية للغاية.
- التعرف على الكيانات
التعرف على الكيانات هو عملية معالجة لغوية عصبية أخرى تساعد محركات البحث على تحديد الكلمات المهمة في جملة أو عبارة. يساعدهم في تصنيف أجزاء مختلفة من المحتوى بشكل أفضل بناءً على الموضوع المركزي للمحتوى.
إذا كنت تنشر منشور مدونة على أنواع مختلفة من المنتجات ، فسيحدد ذلك ويعرض صفحة الويب الخاصة بك فقط عندما يبحث المستخدم عن خيارات المنتج.
فهم BERT من Google وتأثيره على مُحسّنات محرّكات البحث
في عام 2019 ، أصدرت Google طفرة كبيرة في عالم محركات البحث ، BERT أو المحولات التمثيلية للتشفير ثنائي الاتجاه.
ساعد هذا التحديث Google في تحسين فهمها للمعلومات الموجودة على الإنترنت واستعلامات البحث التي يدخلها المستخدمون أثناء البحث عن المعلومات.
الشيء المميز في BERT هو أنه يلغي الطريقة التقليدية لتحليل الكلمات واحدة تلو الأخرى. باستخدام BERT ، تحلل Google الكلمات فيما يتعلق بجميع الكلمات الأخرى في الجملة. يساعد هذا خوارزميات Google على فهم هدف البحث وراء الاستعلامات.
كما ترى ، قبل تحديث BERT ، ستنتج Google نتيجة سفر المواطنين الأمريكيين إلى البرازيل. في المقابل ، بعد التحديث ، يمكنه فهم سياق مصطلح البحث وإخراج النتائج التي تعرض معلومات حول المواطنين البرازيليين الذين يسافرون إلى الولايات المتحدة. هذا يضمن تجربة مستخدم أفضل.
هل تريد إلقاء نظرة على المزيد من أمثلة البرمجة اللغوية العصبية؟ ارجع إلى مدونة Scalenut التفصيلية هذه ، "12 أمثلة من العالم الحقيقي لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) قيد التنفيذ."
في غضون ذلك ، دعنا نلقي نظرة على ما يحدث في خلفية خوارزميات محرك البحث القائم على البرمجة اللغوية العصبية.
- الكيان والفئة والبروز
تقوم خوارزمية Google بتحليل استعلام البحث عن الكيانات الموجودة فيه وتصنيفها إلى مجموعات مختلفة ، مثل المكان والشخص والشركة والعملية وما إلى ذلك. ثم تقوم بتسجيل كل كيان بناءً على الأهمية التي يحملها في استعلام البحث. هذا يسمى بروز.
عند إدخال استعلام بحث ، تتبع Google هذه العملية لتحديد الكلمات الأكثر أهمية وفئة المحتوى الأنسب لها.
- تحليل المشاعر لكبار المسئولين الاقتصاديين
الجزء الآخر من BERT الذي يجب أن يعرفه كل متخصص في تحسين محركات البحث هو تحليل المشاعر. يستخدم BERT هذه العملية لفهم المشاعر الكامنة وراء استعلام الباحث والمحتوى الذي ينشئه المستخدم والمحتوى الموجود على مواقع الويب.
إذا كان الشعور العام وراء البحث إيجابيًا ، فسيقوم Google بترتيب المحتوى ذي المعنى الإيجابي أعلى لإعطاء نتائج البحث الأكثر صلة.
كيف تؤثر البرمجة اللغوية العصبية (NLP) على تحسين محركات البحث (SEO)
البرمجة اللغوية العصبية يغير لعبة تحسين محركات البحث إلى الأبد. لا يمكننا أبدًا العودة إلى الأساليب القديمة لإنشاء محتوى يركز على الكلمات الرئيسية. يجب أن يكون المسوقون وخبراء تحسين محركات البحث على دراية بهذا الأمر وإنشاء محتوى يساعد المستخدمين حقًا.
فيما يلي بعض التغييرات الرئيسية التي يجب مراعاتها أثناء إنشاء حملتك التالية:
- مزيد من التركيز على نية البحث
بعد تحديث BERT ، احتل هدف البحث مركز الصدارة. يتم تحليل كل استعلام بحث أولاً من أجل نية المستخدم ، ثم ينتج Google نتيجة بحث من شأنها أن تجيب على أسئلتهم بشكل أفضل.
من المهم التفكير فيما يبحث عنه الأشخاص عندما يبحثون عن الكلمات الرئيسية التي تستخدمها في استراتيجية المحتوى الخاصة بك. إذا كان المحتوى الخاص بك لا يخدم الغرض من بحث المستخدم ، فمن المرجح أن يحتل مرتبة أقل من الآخرين.
- استخدام مصطلح تردد الوثيقة العكسي
مصطلح تردد الوثيقة العكسي (TF-IDF) هو مفهوم جديد تم تقديمه بواسطة خوارزمية Google BERT. يزداد TF-IDF بناءً على عدد المرات التي يظهر فيها استعلام بحث في المحتوى الخاص بك وينخفض بناءً على عدد المستندات التي تحتوي على نفس الكلمة.
وهذا يعني أن الكلمات الشائعة مثل "أ" و "أن" و "ماذا" و "كيف" و "ال" لا يتم أخذها في الاعتبار أثناء تصنيف مواقع الويب في نتائج البحث. إنه يعمل بضرب مقياسين -
- تكرار المصطلح: عدد مرات ظهور كلمة في المحتوى بالنسبة للطول الإجمالي للمستند.
- تردد المستند العكسي: يتم قياسه على أنه نسبة إجمالي عدد المستندات مقسومًا على العدد الإجمالي للمستندات التي تحتوي على الكلمة الأساسية. إذا كانت الكلمة الأساسية شائعة جدًا ، فإن النتيجة قريبة من 0 ، وإذا كانت الكلمة الرئيسية غير شائعة ، فهي قريبة من 1.
درجة TF-IDF هي مضاعفة كلا المقياسين. تعتبر الكلمة الرئيسية ذات TF-IDF عالية وثيقة الصلة. هذه كلمات ذات قيمة عالية يمكن أن تساعدك في زيادة ظهور مدوناتك وصفحاتك المقصودة وحملاتك التسويقية الأخرى.
هل تريد معرفة المزيد عن TF-IDF وكيف يمكنك استخدام هذا المقياس للبحث عن الكلمات الرئيسية؟ تحقق من مدونة Scalenut المفيدة هذه ، "تحسين تحسين محركات البحث TF-IDF: دليل لمسوقي المحتوى".
- تحليل المشاعر مهم
نظرًا لأن البرمجة اللغوية العصبية يمكّن محركات البحث من تحديد شعور الأشخاص عند إدخال استعلام بحث ، يجب عليك التأكد من أن المحتوى الخاص بك ينقل نفس المشاعر. يجب أن تتطابق مع مشاعرهم وتساعدهم في العثور على المعلومات الأكثر صلة بأبحاثهم.
تعمل محركات البحث مثل Google باستمرار على تحليل مشاعر مستخدمي الإنترنت وراء العلامات التجارية والمنتجات والخدمات. لذلك ، بصفتك جهة تسويق ، يجب عليك إدارة وجود إيجابي عبر الإنترنت.
- التركيز على "النص الأساسي" و "الربط"
تعتبر نصوص الإرساء ذات المعنى للصفحة التي ترتبط بها أكثر أهمية من أي وقت مضى. إذا كان نص الرابط الخاص بك يقول "أفضل الأدوات المجانية" ، فيجب أن تحتوي صفحة الويب المصدر على قائمة بأفضل الأدوات المجانية في محتواها.
يجب أن نتأكد من أننا نستخدم نفس النص الأساسي في كل مرة نقوم فيها بربط صفحة ويب بالموقع. سيساعد هذا في إنشاء علاقة بين الكلمات الرئيسية في نص الرابط الخاص بك والمدونة التي ترتبط بها. سيخبر محركات البحث مثل Google عن موضوع مدونتك والكلمات الرئيسية التي تمثل محتواها بشكل أفضل. اعتبر هذا ممارسة داخلية لبناء الارتباط.
- انتبه إلى البروز والفئة
ساعد تحديث BERT من Google أكبر محرك بحث في العالم على التأكد من معرفة مدى أهمية كل كلمة في استعلام البحث. يساعد محرك بحث Google في إنشاء علاقات بين الكلمات المختلفة على صفحة الويب والكلمات الرئيسية التي تستهدفها.
بالنسبة إلى جهات التسويق ، ستساعدهم درجة بروز الكلمات الرئيسية في تحديد أولويات المصطلحات التي تستخدمها في المحتوى الخاص بك. على سبيل المثال ، إذا كنت تنشئ جزءًا من المحتوى حول "فوائد الشاي الأخضر" ، فيجب أن يركز المحتوى الخاص بك على الفوائد. مجرد ذكر الفوائد في فقرة صغيرة لن يكون كافيًا.
تعمل عمليات البحث في البرمجة اللغوية العصبية بشكل مختلف عن عمليات البحث التقليدية. إذا كنت تريد معرفة المزيد عن التفاصيل الجوهرية لبحث البرمجة اللغوية العصبية ، فقد تجد هذه المدونة ، "عمليات البحث عن اللغة الطبيعية: السر وراء محركات البحث" مفيدة.
تقنيات البرمجة اللغوية العصبية التي يمكنك استخدامها لتحسين المحتوى الخاص بك من أجل تحسين محركات البحث
الآن لديك فهم جيد للجوانب المختلفة للغة البرمجة اللغوية العصبية وتأثيرها على تقنيات تحسين محرك البحث. لنلقِ نظرة على بعض أكثر الطرق فعالية لإنشاء محتوى مُحسَّن في البرمجة اللغوية العصبية لموقعك على الويب.
- قدم إجابات مباشرة على استفسارات العملاء
تفهم برامج زحف محركات البحث العلاقة بين الكلمات وأهمية كل كلمة في مصطلح البحث. لذلك عند إنشاء محتوى سين وجيم لمدونتك ، أجب دائمًا على الأسئلة مباشرة دون الابتعاد عن الموضوع المركزي. المستخدمون الذين يبحثون عن إجابات لا يريدون قراءة الكثير من المحتوى قبل أن يصلوا إلى الإجابة الفعلية.
- تجنب المصطلحات الخاصة بالصناعة ، واكتب بلغة بسيطة
يجب أن يكون الهدف من كل جزء من المحتوى هو شرح المفاهيم الصعبة بأبسط المصطلحات. الامتناع عن استخدام الكثير من المصطلحات الصناعية في المحتوى الخاص بك. إذا كنت تريد التحدث عن موضوع معقد ، فقسّمه إلى أجزاء أصغر واشرحها بلغة واضحة يمكن للمستخدم العادي فهمها.
- تأكد من أن كتابتك صحيحة نحويًا
مع معرفة أهمية حروف الجر ، والمقالات ، والقواعد ، فإن خوارزميات محرك البحث المعتمدة على البرمجة اللغوية العصبية (NLP) تكون انتقائية للغاية عند التفكير في صفحات الويب لنتائج البحث.
يجب أن يكون المحتوى الخاص بك خاليًا من الأخطاء النحوية. تأكد من أن كل جزء من المحتوى الذي تنشره صحيح ومصاغ جيدًا لفهم أفضل.
- ركز على قابلية القراءة ونقل فكرة واحدة لكل جملة
أحد الجوانب السلبية في البرمجة اللغوية العصبية هو أنه لم يصل بعد إلى مرحلة في تطوره حيث يمكنه فهم الجمل المعقدة بأكثر من فكرة واحدة. لن يتمكن جزء المحتوى الذي يحتوي على الكثير من الجمل المعقدة من الحصول على مرتبة عالية حتى لو كان يشرح موضوع الكلمات الرئيسية بالتفصيل.
أثناء إنشاء المحتوى ، تأكد من تضمين فكرة واحدة فقط في كل جملة. اجعل من السهل على محركات البحث والمستخدمين فهم المحتوى الخاص بك ، وسيبدأ الترتيب في أي وقت من الأوقات.
- تحقق من دقة الحقائق
مهما كان ما تنشره ، تحقق دائمًا من الدقة. إذا كنت تطالب بإحصاء ما ، فتأكد من أنه مصدره مواقع ويب موثوقة. تقوم Google بتقييم جودة المحتوى بناءً على دقة المعلومات.
تعمل معالجة اللغة الطبيعية على إضفاء الطابع الإنساني على صناعة تحسين محركات البحث. يحتاج المسوقون الذين يرغبون في الاستفادة من هذه التكنولوجيا لتحقيق نتائج أفضل إلى تكييف استراتيجية المحتوى الخاصة بهم لتلبية الاحتياجات الأكثر أهمية لجمهورهم المستهدف.
يمكن أن يساعدك Scalenut في المحتوى المناسب لكبار المسئولين الاقتصاديين
هل تتساءل كيف يمكنك تحديد مصطلحات البحث في البرمجة اللغوية العصبية لجزء المحتوى التالي؟
لا مزيد من البحث.
Scalenut هو متجر شامل لكل ما تحتاجه.
يتيح لك هذا المحتوى الكل في واحد ومنصة تحسين محركات البحث (SEO) تحليل اتجاهات البحث ومواقع الويب المنافسة لمصطلحات البرمجة اللغوية العصبية التي يستخدمونها ، بالإضافة إلى إنشاء محتوى بهذه المصطلحات.
كل ما عليك فعله هو إدخال كلمتك الرئيسية المستهدفة ، وتحديد الموقع المستهدف ، وإنشاء تقرير تحسين محركات البحث. سيعطيك Scalenut تقريرًا مفصلاً عن المحتوى ذي الترتيب الأعلى على الإنترنت لكلمتك الرئيسية.
ستحصل على رؤى مفيدة لاستراتيجية تحسين محركات البحث الخاصة بك ، مثل المخطط التفصيلي ، وطول الكلمة ، وعدد الصور ، وقائمة مصطلحات البرمجة اللغوية العصبية ، ودرجة المحتوى لصفحات الويب تلك. بمجرد إنشاء مخطط تفصيلي لنفسك ، يمكنك إنشاء محتوى مذهل باستخدام محرر المحتوى المزود بتقنية الذكاء الاصطناعي.
حول سكالينوت
Scalenut هو نظام أساسي لتحسين محركات البحث (SEO) وتسويق المحتوى مدعوم من قبل الذكاء الاصطناعي ويساعد المسوقين في جميع أنحاء العالم على إنشاء محتوى تنافسي عالي الجودة على نطاق واسع. من البحث والتخطيط والمخططات إلى ضمان الجودة ، يمكّنك Scalenut من تحقيق الأفضل في كل شيء.
قم بتمكين حملات تسويق المحتوى الخاصة بك باستخدام الذكاء الاصطناعي. اشترك في Scalenut ، وابدأ في إنشاء المحتوى اليوم.