การค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติ: ความลับเบื้องหลังเครื่องมือค้นหา

เชื่อหรือไม่ มีอยู่ช่วงหนึ่งที่คุณไม่สามารถถามคำถามเป็นคำถามใน Google ได้

หากคุณต้องการค้นหา “วิธีทำเต้าหู้ผัดให้อร่อย” คุณจะต้องถอดมันลงไปเป็น "เต้าหู้ผัด" เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีความหมาย

เสิร์ชเอ็นจิ้นมีข้อจำกัดในการเข้าใจธรรมชาติของภาษามนุษย์ สำหรับพวกเขา ทุกเว็บไซต์คือโค้ดจำนวนมากที่มีข้อมูลและคีย์เวิร์ดมากมาย เมื่อผู้ใช้พิมพ์ข้อความค้นหา เครื่องมือค้นหาก็จะตรวจหาหน้าเว็บที่มีคำนั้นและสร้างรายการผลการค้นหาสำหรับข้อมูล

ข้อจำกัดของเครื่องมือค้นหานี้ทำให้ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตจำเป็นต้องใช้วิธีค้นหาตามคำหลัก มันไม่เป็นธรรมชาติ

แต่ตอนนี้เครื่องมือค้นหากำลังไล่ตาม ด้วยความสามารถขั้นสูงของอัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิง NLP เครื่องมือค้นหาสามารถเข้าใจภาษาธรรมชาติของเราได้เป็นอย่างดี

คุณเพียงแค่พูดว่า “Ok Google วิธีทำเต้าหู้ผัดให้อร่อย” ผู้ช่วยเสมือนจะแสดงสูตรอาหารที่น่าทึ่งให้คุณทันที สิ่งนี้เรียกว่าการค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติ

ในบล็อกโพสต์นี้ เราจะพูดถึงแนวคิดของการค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติและผลกระทบต่อ SEO โดยทั่วไปอย่างไร

การค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติคืออะไร?

หากคุณมีความสุขในการค้นหาบางสิ่งบน Google ในช่วงต้นทศวรรษ 2000 คุณจะรู้ว่าการค้นหานั้นมาไกลเพียงใดตั้งแต่นั้นมา

นี่คือลักษณะของการค้นหาโดย Google ในวัน April Fool's Day ในปี 2000

มันไม่ได้ให้คำตอบโดยตรงสำหรับคำค้นหา ไม่มีรูปภาพ ตัวอย่างข้อมูลแนะนำ หรือลิงก์ 'ผู้คนยังถาม'

มันไม่มีแหล่งที่มาของคำหลักที่พบบ่อยที่สุดในรูปแบบของส่วน 'การค้นหาที่เกี่ยวข้อง' อันเป็นที่รัก ในความเป็นจริง SERP เชื่อมโยงกับเว็บไซต์คู่แข่งสำหรับผลการค้นหาทางเลือก

เป็นเพียงเครื่องมือค้นหาทั่วไปที่จับคู่ข้อความค้นหากับหน้าเว็บหลายพันหน้าโดยไม่พิจารณาว่าจะช่วยผู้ใช้หรือไม่ ผู้ใช้ต้องใช้เทคนิคทางเทคนิค เช่น ตรรกะบูลีน เพื่อปรับแต่งการค้นหาและรับผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง

เมื่อก่อนเสิร์ชเอ็นจิ้นไม่ใช่เรื่องใหญ่ อินเทอร์เน็ตมีผู้ใช้ไม่เพียงพอ ในความเป็นจริงมีผู้ใช้อินเทอร์เน็ตเพียง 413 ล้านคนในปี 2543

เมื่อมีคนออนไลน์น้อยลง เว็บไซต์ก็น้อยลง ซึ่งหมายความว่าเครื่องมือค้นหาจะจัดทำดัชนีข้อมูลน้อยลง ซึ่งนำไปสู่ผลการค้นหาคุณภาพต่ำ

แต่กรอไปข้างหน้าสู่ปี 2022 และสิ่งต่าง ๆ ได้เปลี่ยนไปอย่างมากมาย ด้วยความแพร่หลายของสมาร์ทโฟน ลำโพงอัจฉริยะ รถยนต์อัจฉริยะ และบ้านอัจฉริยะ เครื่องมือค้นหาจึงกลายเป็นแหล่งข้อมูลที่เข้าถึงได้

ปัจจุบันมีผู้ใช้อินเทอร์เน็ตมากกว่า 5 พันล้านคน และบริษัททุกขนาดกำลังพัฒนาเว็บไซต์และเผยแพร่เนื้อหาเพื่อเข้าถึงผู้คนจำนวนมากที่ใช้อินเทอร์เน็ต สิ่งนี้ทำให้เครื่องมือค้นหาอย่างเช่น Google จำเป็นต้องใช้เทคโนโลยีขั้นสูง เช่น AI, NLP และแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อสร้างผลการค้นหาที่ดีขึ้น

นี่คือลักษณะของการค้นหา "วันเอพริลฟูล" ในวันนี้

Rich Snippets ถูกโปรยไปทั่ว SERP วันที่ของวัน April Fool's Day จะแสดงในกล่องที่เน้นไว้อย่างสวยงาม มีคำอธิบายวิกิพีเดียสั้นๆ เกี่ยวกับวันเอพริลฟูลทางด้านขวา พร้อมด้วยรูปภาพในทุกเว็บไซต์ผลการค้นหาและส่วนพิเศษสำหรับวิดีโอ

และแน่นอน ส่วน 'การค้นหาที่เกี่ยวข้อง' ซึ่งเป็นที่ชื่นชอบของผู้เชี่ยวชาญด้าน SEO ทุกคน

ด้วย NLP ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องปรับเปลี่ยนคำถามและแปลงเป็นคำหลักเพื่อค้นหาข้อมูลเฉพาะ พวกเขาเพียงพิมพ์หรือพูดตามปกติ และเครื่องมือค้นหาจะให้ผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องมากที่สุด

จากมุมมองของผู้ใช้อินเทอร์เน็ต การค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติหมายถึงความสามารถในการค้นหาข้อมูลออนไลน์โดยใช้วลีค้นหาและประโยคที่เป็นธรรมชาติสำหรับคุณ

จากมุมมองของนักการตลาด คำหลักนี้หมายถึงการเพิ่มขึ้นของคำหลักหรือวลีแบบหางยาวประเภทใหม่ๆ ที่ผู้คนใช้เพื่อค้นหาข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงมากที่พวกเขาต้องการ และด้วยการเพิ่มขึ้นของการค้นหาด้วยเสียง นี่เป็นเทรนด์ที่นักการตลาดทุกคนควรรู้

การค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติ vs การค้นหาคำหลัก

การค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติแตกต่างจากการค้นหาด้วยคำสำคัญ เนื่องจากผู้ใช้ไม่ต้องทำอะไรนอกจากบอกเครื่องมือค้นหาว่าพวกเขาต้องการทราบอะไร ไม่ต้องแบ่งแนวคิดที่ซับซ้อนออกเป็นวลีที่เล็กลงและเป็นมิตรกับเครื่องมือค้นหา

ถ้าอยากรู้ว่าใครเตี้ยที่สุดในโลก ก็พิมพ์หรือพูดว่า 'ใครเตี้ยที่สุดในโลก' ใน Google ก็ได้ มันจะให้ข้อมูลที่ถูกต้องแก่คุณบน SERPs โดยไม่ต้องไปที่เว็บไซต์ นั่นคือการค้นหาภาษาธรรมชาติในการดำเนินการ

ในทางตรงกันข้าม การค้นหาตามคำหลักหมายความว่า แทนที่จะใช้ประโยคที่สมบูรณ์ คุณจะค้นหาด้วยคำว่า 'คนที่เตี้ยที่สุด'

การค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติประกอบด้วยวลียาวหรือประโยคสมบูรณ์แทนคำหลักสั้นๆ คล้ายกับการที่บุคคลหนึ่งจะถามข้อมูลเดียวกันจากบุคคลอื่น ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตชื่นชอบเมื่อเครื่องมือค้นหาเข้าใจสิ่งที่พวกเขาต้องการอย่างแท้จริง และการค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติก็ทำเช่นนั้น

ตัวอย่างการค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติ

ลองมาดูตัวอย่างการค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติเมื่อเปรียบเทียบกับการค้นหาตามคีย์เวิร์ดเพื่อความชัดเจนยิ่งขึ้น

• “วิธีดำเนินการแคมเปญการตลาดเนื้อหา” เทียบกับ “แคมเปญการตลาดเนื้อหา”
• “ของขวัญคริสต์มาสที่ดีที่สุดสำหรับลูกสาวคืออะไร” เทียบกับ “ของขวัญคริสต์มาสที่ดีที่สุด”
• “บีบีซีก่อตั้งขึ้นเมื่อใด” เทียบกับ “ก่อตั้ง BBC”
• “การตลาดดิจิทัลออร์แกนิกคืออะไร” เทียบกับ “การตลาดดิจิทัลแบบออร์แกนิก”

อย่างที่คุณเห็น การค้นหาทั่วไปนั้นยาวกว่าและให้รายละเอียดมากกว่าคำหลัก แทนที่จะค้นหาข้อมูลแบบกว้างๆ พวกเขาระบุสิ่งที่ผู้ใช้กำลังมองหาอย่างชัดเจน นี่คือบล็อก Scalenut ที่มีประโยชน์เกี่ยวกับตัวอย่างการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) 12 ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง

วิวัฒนาการของการค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติ

เพื่อให้เข้าใจถึงผลกระทบและความสำคัญของการค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติ สิ่งสำคัญคือคุณต้องมีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับหัวข้อนั้นๆ การค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติเริ่มต้นตั้งแต่ยุค 90 ด้วย askjeeves.com มันเป็นเสิร์ชเอ็นจิ้นธรรมดาที่ให้ผู้ใช้ถามคำถามและรับคำตอบ

จากนั้น Google จ้าวแห่งจักรวาลการค้นหาก็มาถึง Google เปลี่ยนวิธีการค้นหาของเราด้วยการปรับปรุงคุณภาพของผลการค้นหาอย่างต่อเนื่อง ความก้าวหน้าครั้งสำคัญอย่างหนึ่งในสงครามครูเสดเพื่อ "จัดระเบียบข้อมูลของโลก" คือการเปิดตัว BERT API ในปี 2018

API ที่ใช้งานได้ฟรีนี้เป็นขุมพลังของการวิเคราะห์ทางภาษาศาสตร์ ซึ่งภายหลังได้รวมอยู่ในอัลกอริทึมการค้นหาของ Google อย่างถาวรด้วยการอัปเดต BERT ปี 2019 ตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา Bing ก็เริ่มใช้อัลกอริทึมการค้นหา NLP เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

นั่นไม่ใช่ทั้งหมด ซอฟต์แวร์ธุรกิจนับพันทั่วโลกกำลังใช้ NLP เพื่อประมวลผลภาษามนุษย์และเข้าใจความหมายเบื้องหลังของคำที่เขียนหรือพูด ผู้ช่วยเสมือนเช่น Google Home, Alexa และ Siri ทำงานบนโปรแกรม NLP ที่ช่วยให้พวกเขาเข้าใจว่าผู้ใช้กำลังพูดอะไรกับพวกเขา

ภาษาธรรมชาติทำงานอย่างไร

การค้นหาภาษาธรรมชาติอาศัยเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ขั้นสูงที่เรียกว่าการประมวลผลภาษาธรรมชาติ รันแมชชีนเลิร์นนิงและอัลกอริทึมทางสถิติเพื่อแยกแยะวลีค้นหาและทำความเข้าใจความหมายและจุดประสงค์ในการค้นหาที่อยู่เบื้องหลังข้อความค้นหาของผู้ใช้

หากคุณขอให้ Siri ค้นหาร้านอาหารที่ใกล้ที่สุด ระบบจะค้นหาร้านอาหารที่ใกล้กับตำแหน่งปัจจุบันของคุณผ่านทางอินเทอร์เน็ต ทำได้โดยการแยกวิเคราะห์ประโยคของคุณเป็นส่วนย่อยๆ ก่อน และทำความเข้าใจความหมายตามบริบทของ 'ร้านอาหาร' และ 'ใกล้ฉัน'

มีบางครั้งที่ต้องใช้พลังในการคำนวณมาก แต่ NLP ลดพลังการคำนวณที่จำเป็นผ่านการวิเคราะห์ไวยากรณ์ การวิเคราะห์ความรู้สึก และคะแนนความเด่น

ผ่านการวิเคราะห์ไวยากรณ์ เข้าใจว่าคุณต้องการหาร้านอาหาร ด้วยการวิเคราะห์ความรู้สึก มันจะวัดความตั้งใจในการค้นหาว่าเป็นการนำทาง และด้วยคะแนนความเด่นของคำและวลีต่างๆ เช่น 'ใกล้ฉัน' ทำให้รู้ว่าคุณต้องการหาร้านอาหารใกล้ตำแหน่งของคุณ

หากต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการทำงานของ NLP และผลกระทบต่อโลกของ SEO คุณอาจต้องการดูบล็อกเชิงลึกของ Scalenut นี้ 'NLP SEO: คืออะไรและจะใช้อย่างไรเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหา'

คุณจะปรับปรุงเนื้อหาเว็บไซต์ของคุณสำหรับการค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติได้อย่างไร

ในฐานะนักการตลาดและนักวางกลยุทธ์ที่พยายามทำให้แบรนด์เป็นที่รู้จักมากขึ้นทางออนไลน์ คุณต้องปรับกลยุทธ์เนื้อหาของคุณสำหรับการค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติ นี่ไม่ได้หมายความว่าคำหลักทั่วไปจะไม่สำคัญอีกต่อไป พวกเขายังคงมีบทบาทสำคัญในการค้นหา

แต่ด้วยภาษาที่เป็นธรรมชาติเล็กน้อย คุณจะมั่นใจได้ว่าเนื้อหาของคุณอยู่ในอันดับที่สูงขึ้นในเครื่องมือค้นหา อาจได้รับเลือกให้เป็นตัวอย่างข้อมูลแนะนำหรือเว็บไซต์ในส่วน 'ผู้คนถามด้วย'

ต่อไปนี้เป็นวิธีปรับปรุงเนื้อหาเว็บไซต์ของคุณสำหรับการค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติ:

ทำให้เนื้อหาของคุณน่าอ่านยิ่งขึ้น

หากก่อนหน้านี้เป็นเพียงบรรทัดฐานในอุตสาหกรรมของคุณ ก็ควรเป็นส่วนสำคัญของกลยุทธ์เนื้อหาของคุณในตอนนี้ กว่า 20% ของการค้นหาทั้งหมดที่ทำบนแอป Google จะทำผ่านการค้นหาด้วยเสียง นั่นหมายความว่า 20% ของผู้ใช้ทั้งหมดใช้การค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติ

เมื่อพิจารณาว่า Google เป็นเครื่องมือค้นหาที่ใหญ่ที่สุดซึ่งมีฐานผู้ใช้ที่ใหญ่ที่สุด (เดสก์ท็อปและมือถือ) นี่เป็นตัวเลขที่ค่อนข้างใหญ่ เพื่อให้ Google ใช้เนื้อหาของคุณในผลการค้นหาด้วยเสียง คุณต้องแน่ใจว่าเนื้อหานั้นอ่านและเข้าใจง่าย แบ่งแนวคิดใหญ่ๆ ออกเป็นประโยคเล็กๆ และตรวจสอบให้แน่ใจว่างานเขียนของคุณไหลลื่นตั้งแต่ต้นจนจบ

ใช้คำหลักหางยาวในเนื้อหาของคุณ

หากเราต้องอธิบายข้อความค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติเป็นคำอื่น คำหลักหางยาวจะเป็นคำหลัก เช่นเดียวกับคำหลักแบบหางยาว การค้นหาทั่วไปมักเป็นคำตั้งแต่สามคำขึ้นไป และมีเป้าหมายในการค้นหาที่เฉพาะเจาะจงมาก ผู้ใช้รู้ว่าต้องการอะไรเมื่อถามการค้นหาด้วยเสียงของ Google ว่า 'ใครคือนายกรัฐมนตรีคนปัจจุบันของสหราชอาณาจักร'

ดังนั้นจึงเหมาะสมที่จะปรับปรุงการรวมคำหลักหางยาวของคุณ ในฐานะนักการตลาด คุณใช้คำหลักแบบหางยาวมาบ้างแล้ว แต่ถึงเวลาแล้วที่จะต้องให้ความสำคัญกับเหมืองทองของการเข้าชมแบบออร์แกนิกนี้มากยิ่งขึ้น

คุณสามารถใช้คำค้นหาหางยาวตามธรรมชาติได้หลายวิธี ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังสร้างอินโฟกราฟิกเกี่ยวกับคำแนะนำทีละขั้นตอนสำหรับบางสิ่ง ให้แน่ใจว่าได้ใช้คำหลักแบบหางยาวในเมตาแท็กของรูปภาพของคุณ

หรือคุณสามารถเพิ่มคำค้นหาหางยาวตามธรรมชาติในข้อมูลที่มีโครงสร้างของหน้าเว็บของคุณ ตัวอย่างเช่น สูตรเต้าหู้ผัดควรมีบางอย่างเช่น "วิธีทำเต้าหู้ผัด" หรือ "วิธีทำเต้าหู้ผัดให้อร่อย" ในสคีมาของหน้าเว็บนั้น

ตอบคำถามลูกค้าของคุณผ่านเนื้อหา

การค้นหาตามธรรมชาติส่วนใหญ่ไม่ได้เป็นเพียงคำถามโดยตรง ไม่ว่าจะเป็นเสียงหรือข้อความ หากมีคนถามคำถามโดยตรง มีโอกาสสูงที่พวกเขาต้องการคำตอบโดยตรง

เครื่องมือค้นหาเช่น Google เข้าใจสิ่งนี้และพยายามตอบคำถามใน SERP ด้วยตัวอย่างข้อมูลที่สมบูรณ์ เช่น แผงความรู้ เนื้อหาเด่น และ 'ผู้คนถามด้วย'

หากคุณเป็นนักการตลาดที่วางแผนเนื้อหาชิ้นต่อไป ลองค้นหาว่าผู้ชมต้องการรู้อะไรมากที่สุดและคำที่พวกเขาใช้ในการตั้งคำถาม

ตอบคำถามด้วยวิธีที่เข้าใจง่ายด้วยประโยคง่ายๆ การทำเช่นนี้จะช่วยให้เครื่องมือค้นหาเช่น Google และ Bing จัดทำดัชนีและเข้าใจเนื้อหาของคุณได้ดีขึ้น ดังนั้น ครั้งต่อไปที่มีคนถามคำถามที่คุณครอบคลุม หน้าเว็บของคุณอาจเป็นหนึ่งในผลลัพธ์อันดับต้นๆ

สร้างเนื้อหาตามความตั้งใจของผู้ใช้

ความตั้งใจของผู้ใช้เป็นเหตุผลเบื้องหลังการค้นหาของผู้ใช้อินเทอร์เน็ต บางคนอาจกำลังมองหาข้อมูลพื้นฐาน ในขณะที่บางคนอาจกำลังมองหาการวิเคราะห์เปรียบเทียบผลิตภัณฑ์ที่ดีที่สุด

หากคุณปรากฏในการค้นหาที่ไม่ตรงกับจุดประสงค์ในการค้นหาที่คุณกำหนดเป้าหมาย คุณจะไม่ได้รับการเข้าชมที่เกี่ยวข้อง ในความเป็นจริง ผู้คนอาจออกจากเว็บไซต์ของคุณ ซึ่งเป็นการบอกเครื่องมือค้นหาว่าเนื้อหาของคุณไม่ใช่คำตอบที่ถูกต้องสำหรับประเภทของการค้นหา

ในขณะที่สร้างเนื้อหา สิ่งสำคัญคือคุณต้องเข้าใจจุดประสงค์ในการค้นหาของคำหลักของคุณ ผู้ที่ค้นหาด้วยคำว่า 'McDonald's' อาจเพียงต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับประวัติของมัน ดังนั้น หากคุณให้พวกเขาเขียนรีวิวเกี่ยวกับร้านแมคโดนัลด์ ก็จะไม่มีประโยชน์

ความตั้งใจในการค้นหากลายเป็นส่วนที่สำคัญที่สุดของการตลาดเนื้อหาตั้งแต่การอัปเดต BERT ของ Google Google กำลังปรับปรุงความเข้าใจเกี่ยวกับจุดประสงค์ในการค้นหาที่อยู่เบื้องหลังคำค้นหาอย่างต่อเนื่อง และคุณเองก็ควรเข้าใจจุดประสงค์ในการค้นหาที่อยู่เบื้องหลังคำหลักเป้าหมายของคุณดีขึ้นเช่นกัน

ที่ Scalenut เรายังเป็นผู้ชื่นชอบการค้นหาเช่น Google คุณสามารถเข้าใจจุดประสงค์ในการค้นหาของผู้ใช้ด้วยความช่วยเหลือของตัววิเคราะห์ SERP และคุณลักษณะฮับ SEO ของเรา

เครื่องมือวิเคราะห์ SERP ช่วยให้คุณได้รับแนวคิดเกี่ยวกับเนื้อหาแบบทันทีโดยอิงจากเนื้อหาที่ประสบความสำเร็จสูงสุดสำหรับคำหลักหนึ่งๆ SEO Hub ช่วยให้คุณมีการวิเคราะห์อย่างครอบคลุมของหน้าที่มีการจัดอันดับสูงสุดสำหรับคำหลักพร้อมโครงร่างโดยละเอียด รายการคำศัพท์ NLP แหล่งข้อมูลทางสถิติที่ใช้ ระดับเนื้อหา และคำถามยอดนิยมที่ถามถึงคำหลักในตำแหน่งของ ตัวเลือกของคุณ.

ด้วยข้อมูลทั้งหมดนี้จากหน้าอันดับต้น ๆ คุณสามารถระบุความตั้งใจในการค้นหาของผู้ใช้เมื่อพวกเขาใช้คำหลักเป้าหมายของคุณ หากหน้าอันดับสูงสุดส่วนใหญ่อธิบายแนวคิด จุดประสงค์ในการค้นหาจะเป็นข้อมูล หากมีการโหลดด้วย CTA ความตั้งใจในการค้นหาจะเป็นธุรกรรม และหากมีหน้าเว็บหลายหน้าในเว็บไซต์เดียวกัน เป็นไปได้ว่าเจตนาในการค้นหาที่อยู่เบื้องหลังคำหลักนั้นเป็นการนำทาง

จากการวิเคราะห์การแข่งขันที่คุณได้รับจาก SEO Hub และเครื่องมือวิเคราะห์ SERP ของ Scalenut คุณสามารถสร้างเนื้อหาตามความตั้งใจของผู้ใช้และดึงดูดผู้ชมเป้าหมายของคุณได้

รวมคำศัพท์ NLP ในเนื้อหาของคุณ

หากคุณต้องการจัดอันดับสำหรับการค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติ สิ่งสำคัญคือคุณต้องใส่คำศัพท์ NLP ในเนื้อหาของคุณ มีหลายวิธีที่อาจช่วยได้

ตัวอย่างเช่น หนึ่งในปัจจัยการจัดอันดับของอัลกอริทึมการค้นหาของ Google คือวิธี TF-IDF เป็นการวัดความสำคัญของคำในการเรียนรู้ด้วยเครื่องดึงข้อมูลเพื่อขยายความหมายและประโยชน์ของเนื้อหาสำหรับคำค้นหาเฉพาะ ช่วยให้อัลกอริทึมของ Google เข้าใจคุณค่าของคำในบริบทที่กำหนด

วิธีการต่างๆ เช่น TF-IDF และ NLP ทำให้ผลลัพธ์ของ Google มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยไม่ขึ้นกับการเน้นคำหลัก แต่ช่วยให้ Google จัดอันดับหน้าเว็บตามความหมายของข้อความทั้งหมด

หากคุณใส่คำ TF-IDF สูงและคำศัพท์ NLP ในเนื้อหาของคุณ Google จะมองว่าเว็บไซต์ของคุณเป็นแหล่งข้อมูลที่ดี นอกจากนี้ หากมีคนใช้คำเดียวกัน Google จะรู้ทันทีว่าเว็บไซต์ของคุณเป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับผลการค้นหา

ใช้แพลตฟอร์มปรับแต่งเนื้อหาอย่าง Scalenut

อีกวิธีที่ยอดเยี่ยมในการเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาของคุณสำหรับการค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติคือการใช้แพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วย NLP เช่น Scalenut

ตั้งแต่การระดมความคิดผ่านกลุ่มหัวข้อไปจนถึงการสร้างเนื้อหาที่ดีกว่าคู่แข่งของคุณ แพลตฟอร์มที่ใช้เทคโนโลยี AI เช่น NLP และ GPT-3 เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการวิจัยอย่างละเอียดและการสร้างเนื้อหาที่ปรับให้เหมาะสม

ตัวอย่างเช่น เราช่วยผู้สร้างเนื้อหาในการเผยแพร่เนื้อหาที่ดีที่สุดโดยใช้ระบบการให้คะแนนเนื้อหาที่พิจารณาถึงการมีอยู่ของคำศัพท์ NLP ในเนื้อหา

เนื้อหาของคุณพร้อมสำหรับการค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติแล้วหรือยัง

หากคุณเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดในยุคปัจจุบัน คุณเข้าใจถึงความสำคัญของการจัดอันดับที่ดี คุณทราบด้วยว่ามีการแข่งขันที่ดุเดือดระหว่างเว็บไซต์สำหรับคำหลักที่มีค่าทุกคำ

ในสถานการณ์เช่นนี้ การค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติจะช่วยคุณสร้างช่องทางเฉพาะสำหรับแคมเปญการตลาดเนื้อหาของคุณ หากคุณเข้าใจแนวคิดนี้ คุณจะไม่เพียงแต่สามารถสร้างเนื้อหาที่ดีขึ้นเท่านั้น แต่คุณยังสามารถมั่นใจได้ว่าความพยายามของคุณจะนำผู้คนที่เหมาะสมมาสู่เว็บไซต์ของคุณ

และถ้าคุณต้องการความช่วยเหลือ Scalenut ก็พร้อมเสมอ

เราจะช่วยคุณให้แน่ใจว่าคุณใช้คำศัพท์ NLP ที่ดีที่สุดสำหรับคีย์เวิร์ดเป้าหมาย ซึ่งจะช่วยเสริมความแข็งแกร่งให้กับตำแหน่งของคุณในฐานะผู้เชี่ยวชาญในหัวข้อนั้นๆ ใช้ Scalenut เพื่อหมุน เริ่มการทดลองใช้ฟรีและปลดล็อกขุมพลังแห่งการสร้างเนื้อหาและการเพิ่มประสิทธิภาพเครื่องมือค้นหา NLP วันนี้

เกี่ยวกับ Scalenut

Scalenut เป็นแพลตฟอร์ม SEO และการตลาดเนื้อหาแบบครบวงจรที่ขับเคลื่อนโดย AI และช่วยให้นักการตลาดทั่วโลกสร้างเนื้อหาคุณภาพสูงและแข่งขันได้ในวงกว้าง ตั้งแต่การค้นคว้า การวางแผน และโครงร่างไปจนถึงการรับรองคุณภาพ Scalenut ช่วยให้คุณบรรลุสิ่งที่ดีที่สุดในทุกสิ่ง

เพิ่มพลังให้กับแคมเปญการตลาดเนื้อหาของคุณด้วย AI ลงทะเบียนกับ Scalenut และเริ่มสร้างเนื้อหาวันนี้