自然言語処理は 2022 年に SEO をどのように変えるか

公開: 2022-12-29

私たちは検索の世界に住んでいます。

爪切りから家のリフォームの専門家まで、すべてオンラインで見つけることができます。知りたいことを入力したり話したりすると、検索エンジンがその情報を見つけてくれます。

NLP などの高度な人工知能技術の助けを借りて、Google、Yahoo、Bing などの検索エンジンは、音声検索などの新機能を導入しています。ある意味では、マーケティング担当者が質の高いコンテンツでターゲットオーディエンスの前に出る機会をさらに増やしています。

NLP は、検索クエリの理解を深め、より良い検索結果を生成するのに役立ちます。また、Web サイトのクロールとインデックス作成の改善にも適用されます。この技術は、検索エンジンが読者と同じように Web ページのコンテンツを理解するのに役立ちます。

マーケティング担当者は、SEO とコンテンツマーケティングの結果を改善するために、これらのテクノロジについて知る必要があります。

このブログでは、NLP の世界に飛び込み、この技術が検索エンジン最適化ゲームを永遠に変えてしまう方法を理解します。

NLP とは何ですか?どのように機能しますか?

自然言語処理 (NLP) は、コンピュータープログラムが文での使用に関して単語の意味を理解できるようにする言語データ分析技術です。検索エンジンがコンテンツを理解し、情報の質を評価できるようにします。

NLP が導入される前は、キーワードの詰め込みなどのブラックハット SEO 手法により、優れたコンテンツを上位にランク付けして、当然のオーガニックトラフィックを獲得することが困難でした。

しかし、NLP の助けを借りて、Google のような検索エンジンは、何が良いコンテンツで、どれがページをランク付けするためにコンテンツに詰め込まれた大量のキーワードであるかを簡単に識別できるようになりました。 NLP は、コンテンツを分析するためにいくつかの重要なプロセスを採用しています。 3 つの主要なプロセスを見てみましょう。

構文解析

構文分析とは、単語、フレーズ、文をコンテンツ内で出現する順序で分析するプロセスを指します。検索エンジンはこれを使用して、キーワードを探すことなく段落全体の意味と関連性を理解します。優れたコンテンツは、NLP 構文分析を使用して Web サイトのインデックス作成とクロールを行う検索エンジンで常に上位にランク付けされます。

感情分析

すべてのコンテンツには、中心的なトピックに関する感情があります。トピックについて積極的に話している場合もあれば、特定のトピックの落とし穴を強調している場合もあれば、概念を中立的に説明しようとしている場合もあります。

感情分析は自然言語処理の一部であり、検索エンジンのアルゴリズムが人々が何かについて実際にどのように感じているかを把握するのに役立ちます。感情分析は、検索エンジンがユーザーに最も役立つ検索結果を提供するのに役立ちます。通常、感情は 1 から -1 までのスケールで測定されます。1 は非常に肯定的であり、-1 は非常に否定的な感情を示します。

エンティティ認識

エンティティ認識は、検索エンジンが文またはフレーズ内の重要な単語を識別するのに役立つもう 1 つの NLP プロセスです。コンテンツの中心的な主題に基づいて、さまざまなコンテンツをより適切に分類するのに役立ちます。

さまざまな種類の製品に関するブログ投稿を公開している場合、それが識別され、ユーザーが製品オプションを検索したときにのみ Web ページが表示されます。

Google の BERT とその SEO への影響を理解する

2019 年、Google は検索エンジンの世界で大きなブレークスルーとなる BERT または Bidirectional Encoder Representative Transformers をリリースしました。

この更新により、Google はインターネット上の情報と、ユーザーが情報を検索する際に入力する検索クエリの理解を深めることができました。

BERT の特別な点は、単語を 1 つずつ分析する従来の方法を廃止したことです。 BERT を使用すると、Google は文内の他のすべての単語との関連で単語を分析します。これは、Google のアルゴリズムがクエリの背後にある検索意図を理解するのに役立ちます。

ご覧のとおり、BERT の更新前は、Google は米国市民がブラジルに旅行したという結果を生成していました。対照的に、更新後は、検索語のコンテキストを理解し、米国に旅行するブラジル市民に関する情報を示す結果を生成できます。これにより、ユーザーエクスペリエンスが向上します。

NLP の例をもっと見たいですか? この詳細な Scalenut ブログ「12 Real-World Examples of Natural Language Processing (NLP) In Action」を参照してください。

それまでの間、NLP ベースの検索エンジンアルゴリズムの背景にあるものを見てみましょう。

エンティティ、カテゴリ、および特徴

Google のアルゴリズムは、エンティティの検索クエリを分析し、それらを場所、人、会社、プロセスなどのさまざまなグループに分類します。次に、検索クエリでの重要性に基づいてすべてのエンティティにスコアを付けます。それを顕著性といいます。

検索クエリを入力すると、Google はこのプロセスに従って、どの単語が最も重要で、どのカテゴリのコンテンツがそれに最も適しているかを判断します。

SEOのための感情分析

すべての SEO 専門家が知っておくべき BERT のもう 1 つの部分は、感情分析です。 BERT はこのプロセスを使用して、検索者のクエリ、ユーザー生成コンテンツ、および Web サイトのコンテンツの背後にある感情を理解します。

検索の背後にある一般的な感情が肯定的である場合、Google は肯定的な意味を持つコンテンツをより高くランク付けして、最も関連性の高い検索結果を提供します。

NLP が検索エンジン最適化 (SEO) に与える影響

NLP は SEO ゲームを永遠に変えています。キーワード中心のコンテンツを作成する古い方法に戻ることはできません。マーケティング担当者と SEO の専門家は、このことを認識して、ユーザーに真に役立つコンテンツを作成する必要があります。

次のキャンペーンを作成する際に考慮すべきいくつかの主要な変更点は次のとおりです。

検索意図をより重視

BERT の更新に続いて、検索意図が主役になりました。すべての検索クエリは、最初にユーザーの意図を分析し、次に Google がユーザーの質問に最もよく答える検索結果を生成します。

コンテンツ戦略で使用するキーワードを検索するときに、人々が何を求めているかを考えることが重要です。コンテンツがユーザーの検索の目的に役立たない場合、他のコンテンツよりもランクが低くなる可能性があります。

用語の使用頻度 - 逆ドキュメント頻度

用語頻度-逆ドキュメント頻度 (TF-IDF) は、Google BERT アルゴリズムによって導入された新しい概念です。 TF-IDF は、検索クエリがコンテンツに表示される回数に基づいて増加し、同じ単語を含むドキュメントの数に基づいて減少します。

つまり、「a」、「an」、「what」、「how」、「the」などの一般的な単語は、検索結果で Web サイトをランク付けする際に考慮されません。 2 つのメトリックを乗算することで機能します —

用語頻度: ドキュメント全体の長さに対するコンテンツ内の単語の出現回数のカウント。
逆ドキュメント頻度: これは、ドキュメントの総数をキーワードを持つドキュメントの総数で割った比率として測定されます。キーワードが非常に一般的である場合、スコアは 0 に近く、キーワードが一般的でない場合、スコアは 1 に近くなります。

TF-IDF スコアは、これらの両方の測定値を掛け合わせたものです。 TF-IDF が高いキーワードは、関連性が高いと見なされます。これらは、ブログ、ランディングページ、その他のマーケティングキャンペーンの可視性を高めるのに役立つ価値の高い言葉です。

TF-IDF の詳細と、この指標をキーワード調査に使用する方法について知りたいですか? この役立つ Scalenut ブログ「TF-IDF SEO 最適化: コンテンツマーケター向けガイド」をご覧ください。

感情分析が重要

NLP を使用すると、検索クエリを入力したときに人々がどのように感じるかを検索エンジンが判断できるため、コンテンツが同じ感情を伝えるようにする必要があります。ユーザーの気持ちに一致し、検索に最も関連性の高い情報を見つけやすくする必要があります。

Google などの検索エンジンは、ブランド、製品、サービスに対するインターネットユーザーの感情を継続的に分析しています。したがって、マーケティング担当者は、ポジティブなオンラインプレゼンスを管理する必要があります。

「アンカーテキスト」と「連動」に注目

リンク先のページにとって意味のあるアンカーテキストは、これまで以上に重要になっています。アンカーテキストに「最高の無料ツール」と書かれている場合、ソース Web ページのコンテンツに最高の無料ツールのリストが含まれている必要があります。

ウェブサイトのウェブページを相互リンクするたびに、同じアンカーテキストを使用するようにする必要があります。これは、アンカーテキストのキーワードとリンク先のブログとの関係を確立するのに役立ちます。 Google などの検索エンジンに、ブログの内容と、そのコンテンツを最もよく表しているキーワードを伝えます。これを社内のリンク構築の実践と考えてください。

特徴とカテゴリに注意を払う

Google の BERT アップデートは、世界最大の検索エンジンが検索クエリ内の各単語の重要性を認識できるようにするのに役立ちました。これは、Google 検索エンジンが Web ページ上のさまざまな単語と対象のキーワードとの関係を確立するのに役立ちます。

マーケティング担当者にとって、キーワードの顕著性スコアは、コンテンツで使用する用語に優先順位を付けるのに役立ちます。たとえば、「緑茶の利点」に関するコンテンツを作成している場合、コンテンツはその利点に焦点を当てている必要があります。小さなパラグラフで利点を説明するだけでは十分ではありません。

NLP 検索は、従来の検索とは異なる働きをします。 NLP 検索の核心を知りたい場合は、このブログ「自然言語検索: 検索エンジンの秘密」が役立つかもしれません。

SEO 向けにコンテンツを最適化するために使用できる NLP テクニック

これで、NLP のさまざまな側面と、それらが検索エンジンの最適化手法に与える影響について十分に理解できました。 Web サイト用に NLP に最適化されたコンテンツを作成する最も効果的な方法をいくつか見てみましょう。

顧客の質問に直接回答する

検索エンジンのクローラーは、単語間の関係と検索語の各単語の重要性を理解しています。そのため、ブログの Q&A コンテンツを作成するときは、中心的なトピックから逸れることなく、常に質問に直接答えてください。回答を探しているユーザーは、実際の回答にたどり着く前に多くのコンテンツを読みたくありません。

業界特有の専門用語は避け、平易な言葉で書く

すべてのコンテンツの目標は、難しい概念を最も簡単な言葉で説明することです。コンテンツで業界用語を多用しないでください。複雑なトピックについて話したい場合は、それをより小さな部分に分解し、通常のユーザーが理解できる平易な言葉で説明してください。

あなたの文章が文法的に正しいことを確認してください

前置詞、冠詞、および文法の重要性を認識しているため、NLP ベースの検索エンジンアルゴリズムは、検索結果の Web ページを考慮する際に非常に慎重になります。

コンテンツには文法上の誤りがないようにする必要があります。公開するすべてのコンテンツが正しく、理解を深めるために適切に表現されていることを確認してください。

読みやすさを重視し、1 つの文に 1 つのアイデアを伝える

NLP の欠点の 1 つは、その進化の段階で、複数の考えを持つ複雑な文を理解できる段階にまだ達していないことです。複雑な文章が多いコンテンツは、キーワードのトピックを詳しく説明しても上位に表示されません。

コンテンツを作成するときは、1 つの文に 1 つのアイデアのみを含めるようにしてください。検索エンジンとユーザーがコンテンツを簡単に理解できるようにすると、すぐにランキングが開始されます。

事実の正確さをチェックする

何を公開するにしても、常に正確さを再確認してください。統計を主張する場合は、信頼できる Web サイトから入手したものであることを確認してください。 Google は、情報の正確性に基づいてコンテンツの品質を評価します。

自然言語処理は、SEO 業界を人間化しています。より良い結果を得るためにこのテクノロジーを活用したいマーケターは、コンテンツ戦略を適応させて、ターゲットオーディエンスの最も重要なニーズに対応する必要があります。

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