SEO における自然言語処理 (NLP) とは何ですか?

NLP (自然言語処理) は、 SEOに影響を与える Google のアルゴリズムの変更です。 NLP は、選択したキーワードだけでなく、Google 検索のコンテキストを理解することに重点を置いています。

ページランキングの開始や維持を真剣に考えている場合は、できるだけ早く NLP SEO 戦術の実装を開始する必要があります。

この記事では、NLP とは何か、NLP が SEO にどのように適用されるか、またランキングを向上させるために使用できるテクニックについて詳しく説明します。

自然言語処理の定義

NLP (自然言語処理) は、人間とコンピューターの間のコミュニケーションを理解するための言語学のサブフィールドです。 NLP はコンピューティングと人工知能を使用して、これらのコミュニケーションのコンテキストと発生する自然なパターンを見つけようとします。 おそらく、NLP が SEO にどのように適用されるかを理解する最も簡単な方法は、まず BERT を理解することです。

Google の BERT と SEO を理解する

「Googleがユーザーのクエリをより深く理解するためにNLPに力を入れているということは、ページ内のコンテンツと情報（リンクを含む）をより具体的、関連性があり、説明的にしているコンテンツ制作者が上位にランクされる傾向があることを意味しています。」 - Jaya Kumar データ サイエンティスト、ディープラーニングおよび NLP スペシャリスト

Google は 2019 年に BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) を導入しました。これは、人間が自然に行う方法で検索クエリをより深く理解するのに役立つ Google の最新の NLP アルゴリズムです。 BERT はニューラル ネットワーク ベースのオープンソースであり、検索意図を理解する上での最大の進歩の 1 つと考えられています。

BERT を際立たせる主な点の 1 つは、その双方向性です。つまり、前後の単語や文に基づいてフレーズのコンテキストを理解できるということです。 言い換えれば、検索結果は、使用されたキーワードだけでなく、どのような会話のコンテキストにも基づいています。 そして、現実世界のあらゆるものを理解する場合と同様に、コンテキストが鍵となります。 たとえば、単なる「馬」と「木馬」の違いです。 さらに、BERT は、to、in、for などの前置詞をより理解できるため、検索クエリが大幅に複雑になる可能性があります。

BERT の SEO への影響は次のように要約できます。キーワードよりも、そのキーワードの周りのコンテンツ、つまり文全体、段落、全体的なセンチメントが重要です。

感情はSEOにどのような影響を与えるのでしょうか?

感情とは何を意味するのでしょうか？ センチメントとは、検索クエリの根底にあるトーンや感情を指します。 感情にはポジティブ、ネガティブ、ニュートラルがあり、検索で使用される単語の種類に基づいて定義されます。 「素晴らしい」という言葉は明らかに肯定的なものであり、「不満」という言葉は否定的なものです。 センチメントは、レビューや音声分析などに特に役立ちます。 Google には次のような感情スコアリング手法があります。

Google のセンチメント スコア: 緑はポジティブ、黄色は中立、赤はネガティブです。

特定のトピック (またはエンティティについては後で説明します) でランク付けされたページのほとんどが圧倒的に肯定的な感情を持ち、あなたのページが否定的な感情を持っている場合、関連性があるとは見なされないため、NLP によってランクが引き下げられる可能性が高くなります。

エンティティ、カテゴリ、顕著性

NLP と SEO に関連して理解する必要があるその他の BERT メトリクスには、エンティティ、カテゴリ、顕著性があります。

• エンティティ:人、場所、物などの有形のオブジェクトを表す単語または語句。 BERT はこれらのエンティティを識別して評価します。
• カテゴリ:他の SEO 作業と同様、カテゴリは常に重要であり、人々が最も頻繁に検索するキーワードです。 NLP はテキストを主題カテゴリに分割します。ここで探索できます。
• 顕著性:特定のテキスト内でエンティティがどの程度重要であるか。 これらのエンティティには、その関連性の高さに基づいて顕著性スコアが与えられます。

自然言語処理技術

NLP とは何か、そして Google が BERT を使用してそれを検索にどのように適用しているかについて、よりしっかりと理解できたでしょうか。 ここで、ランキングの向上または維持に役立つ SEO のための NLP テクニックをいくつか紹介します。

全体として、高品質でよく書かれたコンテンツを作成したいと考えています。 このテキストは、このトピックに関する読みやすく論理的な情報源として最善のものであるか、自問してください。

Google API デモ

ありがたいことに、Google はNLP API デモを提供してくれました。 分析したいテキストをプラグインして、SEO のためにどこを改善できるかを確認できます。 ここから、自分のテキストとSERPを支配しているページのテキストを比較し、必要な変更を加えることができます。

NLP の内部リンクと外部リンク

ページ上のリンクの構造と配置は、以前よりも重要になっています。 したがって、リンクは権威性や関連性のほかに、記事のより大きな文脈に適合する必要があります。 リンクはどこに挿入されていますか? それらの配置は、テキストの流れの観点から意味をなす必要があります。 アンカーテキストも重要な要素です。

顕著性の向上

キーワード ターゲティングは通常、キーワードの配置と関連キーワードに重点を置いています。 現在では、インジケーター キーワード、つまりキーワードにつながる、またはキーワードにつながる単語が、NLP SEO にとって重要であると考えられています。 したがって、基本的にターゲットキーワードのバリエーションを提供するキーワードツールの使用は、以前ほど便利ではありません。 コンテキストや関連性を生成する方法としてこれらの指標キーワードを使用すると、顕著性が高まります。 Google の API ツールとは別に、IBM には顕著性を改善する領域を特定するのに役立つツールもあります。

読みやすさを重視

読者に焦点を当てます。 私たちはそれを何回聞いたでしょうか？ 読者が求めているものを提供することで、本質的には検索クエリに答えることになります。 これを行う 1 つの方法は、書式設定を自動化するコンテンツ テンプレートを作成することです。 自然な流れ、階層、遷移を持ち、基本的に意味のあるテキストは、NLP に準拠する簡単な方法です。

質問と回答の距離を縮める

「ツリーハウスの作り方」という質問の場合は、脱線したり本格的な話にならないようにしてください。 できるだけ早く質問に答えてください。 すぐにそうする必要はありませんが、記事を流し読みできるようにして、ユーザーと Google がそれほど労力をかけずに必要な情報を取得できるようにします。

依存関係を減らす

Google が BERT を使用してページをクロールする場合、コンテンツがエンティティに関連しているかどうかを簡単に判断できることが重要です。 また、関連性があるかどうかだけでなく、コンテンツが尋ねられている質問に答えているかどうかもわかります。 文章が複雑すぎて、BERT が単語間の関係を構築するために必要な手順が多すぎる場合、ランクは高くありません。 言い換えれば、ヘミングウェイはこの内容をどのように書くでしょうか？ そうです、無駄のない、形容詞や句読点のない無駄のないものです。 遠回しに言うのではなく、本題に入りましょう。

有効な情報を提供する

明白なヒントのように思えるかもしれませんが、コンテンツが最新であり、正しい情報が提供されていることを確認してください。 特にテクノロジーと統計に関しては、物事は比較的急速に変化します。

1 文につき 1 つのアイデア

理解するのが難しい文章を実行した場合、それは読者にとっても Google のアルゴリズムにとっても良くありません。 混乱を招く代名詞の使用や複数の句を避けてください。 それぞれの文を、わかりやすい独立したアイデアにしましょう。

業界特有の専門用語を避ける

読者や Google が専門用語の意味を理解できる、ましてや質問にどう答えるのかを理解できるとは考えないでください。 トピックや実体について何も知らない一般人にも理解できる簡単な言葉を使用します。 これは無駄がなく、要点をつかむことに戻ります。 エンティティ間の距離が短いほど良いです。

正しい句読点とスペルを使用する

はい、これらのことは重要です。 繰り返しますが、読者に向けて書いています。 Google に気づかれてしまうので、コンテンツをずさんに扱ったり、不注意に扱ったりしないでください。 利用可能なツールがすべて揃っているので、スペルや句読点の間違いは許されません。 NLP であなたをあるトピックの権威としてランク付けしたい場合は、文法的に正しく、句読点とスペルが正しいコンテンツを書く必要があります。

構造を作成してテキストを口述筆記する

戦略的かつ自然にコンテンツを作成するもう 1 つの方法は、構造を構築してから、そのトピックについて話している自分を録音することです。 自由に、そして影響力を持って話すには、そのテーマに関するある程度の専門知識が必要であることは明らかです。 これにより、文字に起こすと非常に自然な音声の記事を作成できます。 ここでは、より良い構造を開始するためのヒントをいくつか紹介します。

• 重要性を伝えるために逆ピラミッドを使用します。 ページの上部、中央、下部など、コンテンツがどこに表示されるかによって、NLP にとって意味が与えられます。
• 見出しは次に来るコンテンツを明確に定義します。
• 人間関係と親密さは重要です。 小見出しには親があり、2 つの単語が互いに近いほど関連性が高くなります。 遠ければ遠いほど、関連性は低くなります。

NLP と Google による BERT の使用は、広範なトピックです。 NLP について知っておくべきことをすべて理解する必要はありませんが、NLP を念頭に置いて SEO 用のコンテンツを作成することを強くお勧めします。 前述したように、核心を突いた価値のある高品質のコンテンツを作成することは、正しい方向への大きな一歩です。 Google の API デモなどのツールを使用すると、SEO 目標を達成しながら、BERT の観点からより簡潔かつ適切なものになり始めることができます。

SEOにおける自然言語処理の未来

テクノロジーが進化するにつれて、特に SEO に関しては、自然言語処理の役割も進化します。 NLP の進歩を予測するのは難しいかもしれませんが、それは報われます。 現在の戦略は、Google の BERT アルゴリズムや感情が SEO に及ぼす影響などに重点を置いていますが、さらに洗練された NLP テクニックが登場することが期待されます。 検索エンジンは、コンテキスト、ユーザーの意図、微妙な言語構造をより深く理解できるようになる可能性があります。 将来の開発には、個々のユーザーの好みや習慣を考慮した、検索結果に対するよりパーソナライズされたアプローチが含まれる可能性があります。

さらに、NLP と音声検索の統合は、SEO の将来において役割を果たす可能性があります。 この機能を備えたデバイスがより普及するにつれて、自然言語クエリ向けにコンテンツを最適化することがますます重要になります。 マーケティング担当者は、検索エンジンが音声クエリをどのように処理するか、応答としてどのような種類の結果を優先するかに注目する必要があります。

NLP がどのように進化しているかを常に把握することで、マーケティング担当者は SEO 戦略を積極的に調整し、進化し続ける NLP と SEO の環境の中で自社のブランドを適切な位置に置くことができます。 業界が革新を続ける中、これらのトレンドを受け入れることが重要になります。