自然语言处理如何在 2022 年改变 SEO

已发表: 2022-12-29

我们生活在搜索的世界中。

从指甲刀到家居装修专家，您可以在网上找到一切。您可以键入或谈论您想知道的内容，搜索引擎会找到该信息。

在 NLP 等先进人工智能技术的帮助下，谷歌、雅虎和 Bing 等搜索引擎正在引入语音搜索等新功能。在某种程度上，他们正在为营销人员创造更多机会，让他们能够将优质内容展示在目标受众面前。

NLP 提高了他们对搜索查询的理解，并帮助他们产生更好的搜索结果。它还适用于更好地抓取和索引您的网站。这项技术可以帮助搜索引擎像读者一样理解网页上的内容。

作为营销人员，您需要了解这些技术以改善您的 SEO 和内容营销结果。

在这篇博客中，我们将深入 NLP 的世界，了解这项技术如何永远改变搜索引擎优化游戏。

什么是 NLP，它是如何工作的？

自然语言处理 (NLP) 是一种语言数据分析技术，它允许计算机程序根据单词在句子中的使用来理解单词的含义。它使搜索引擎能够理解内容并衡量信息的质量。

在 NLP 出现之前，诸如关键字填充之类的黑帽 SEO 技术使得优质内容很难获得更高的排名并获得应有的自然流量。

然而，在自然语言处理的帮助下，像谷歌这样的搜索引擎现在可以很容易地识别出什么是好的内容，什么只是为了提高页面排名而塞进内容中的大量关键字。 NLP 使用一些重要的过程来分析内容。让我们来看看三个关键过程。

语法分析

语法分析是指按照单词、短语和句子在您的内容中出现的顺序对其进行分析的过程。搜索引擎使用它来理解整个段落的含义和相关性，而无需寻找关键字。好的内容在使用 NLP 语法分析索引和抓取网站的搜索引擎上总是排名更高。

情绪分析

每一篇内容都有围绕中心主题的情绪。它可以积极地谈论这个话题，它可以强调一个特定话题的陷阱，或者它可以只是试图中立地解释这个概念。

情感分析是自然语言处理的一部分，可帮助搜索引擎算法了解人们对某事的真实感受。情感分析有助于搜索引擎为用户提供最有帮助的搜索结果。通常，情绪的衡量标准是从 1 到 -1，其中 1 表示非常积极，-1 表示非常消极。

实体识别

实体识别是另一个 NLP 过程，它帮助搜索引擎识别句子或短语中的重要单词。它可以帮助他们根据内容的中心主题更好地对不同的内容进行分类。

如果您要发布有关不同类型产品的博客文章，它会识别并仅在用户搜索产品选项时显示您的网页。

了解 Google 的 BERT 及其对 SEO 的影响

2019 年，谷歌发布了搜索引擎领域的重大突破，BERT 或 Bidirectional Encoder Representative Transformers。

此更新帮助谷歌增强了对互联网信息以及用户在搜索信息时输入的搜索查询的理解。

BERT的特别之处在于，它摒弃了传统的逐字逐句分析的方式。借助 BERT，谷歌分析了与句子中所有其他词相关的词。这有助于 Google 的算法了解查询背后的搜索意图。

如您所见，在 BERT 更新之前，谷歌会生成美国公民前往巴西旅行的结果。相比之下，更新后，它可以理解搜索词的上下文，并生成显示有关前往美国的巴西公民信息的结果。这确保了更好的用户体验。

想要查看更多 NLP 示例？请参阅此详细的 Scalenut 博客“12 个自然语言处理 (NLP) 实际应用示例”。

与此同时，让我们看看基于 NLP 的搜索引擎算法的背景。

实体、类别和显着性

谷歌的算法分析其中实体的搜索查询并将它们分类为不同的组，例如地点、人、公司、过程等。然后根据每个实体在搜索查询中的重要性对每个实体进行评分。这就是所谓的显着性。

当您输入搜索查询时，Google 会遵循此过程来确定哪些词最重要以及最适合它的内容类别。

SEO 的情感分析

每个 SEO 专业人员都应该了解的 BERT 的另一部分是情感分析。 BERT 使用此过程来理解搜索者查询、用户生成的内容以及网站上的内容背后的情绪。

如果搜索背后的总体感觉是积极的，谷歌会将具有积极意义的内容排名更高，以提供最相关的搜索结果。

NLP 如何影响搜索引擎优化 (SEO)

NLP 正在永远改变 SEO 游戏。我们永远不能回到创建以关键字为中心的内容的旧方法。营销人员和 SEO 专家必须意识到这一点，并创建真正帮助用户的内容。

以下是您在制作下一个广告系列时应考虑的一些主要更改：

更关注搜索意图

在 BERT 更新之后，搜索意图成为了焦点。首先分析每个搜索查询以了解用户的意图，然后 Google 生成最能回答他们问题的搜索结果。

重要的是要考虑人们在搜索您在内容策略中使用的关键字时正在寻找什么。如果您的内容不能满足用户搜索的目的，它的排名可能会低于其他内容。

使用词频-逆文档频率

词频-逆文档频率（TF-IDF）是谷歌BERT算法引入的一个新概念。 TF-IDF 根据搜索查询在您的内容中出现的次数增加，并根据具有相同单词的文档数量减少。

这意味着在搜索结果中对网站进行排名时，不会考虑“a”、“an”、“what”、“how”和“the”等常用词。它的工作原理是将两个指标相乘——

词频：与文档总长度相关的内容中单词出现次数的计数。
反向文档频率：这是用文档总数除以具有关键字的文档总数的比率来衡量的。如果关键字很常见，则得分接近于 0，如果关键字不常见，则接近于 1。

TF-IDF 得分是这两项措施的乘积。具有高 TF-IDF 的关键词被认为是高度相关的。这些是高价值的词，可以帮助您提高博客、登陆页面和其他营销活动的知名度。

想更多地了解 TF-IDF 以及如何使用此指标进行关键字研究？查看这个有用的 Scalenut 博客“TF-IDF SEO 优化：内容营销人员指南”。

情绪分析很重要

由于 NLP 使搜索引擎能够确定人们在输入搜索查询时的感受，因此您必须确保您的内容传达相同的情绪。它应该符合他们的感受，并帮助他们找到最相关的搜索信息。

谷歌等搜索引擎不断分析互联网用户对品牌、产品和服务的看法。因此，作为营销人员，您必须管理积极的在线形象。

专注于“锚文本”和“链接”

对链接到的页面有意义的锚文本比以往任何时候都更重要。如果您的锚文本说“最好的免费工具”，则源网页的内容中必须包含最好的免费工具列表。

我们应该确保每次为网站链接网页时都使用相同的锚文本。这将有助于在锚文本中的关键字和链接到的博客之间建立关系。它会告诉像谷歌这样的搜索引擎你的博客是关于什么的，以及哪些关键词最能代表它的内容。将此视为内部链接建设实践。

注意显着性和类别

谷歌的 BERT 更新帮助世界上最大的搜索引擎确保它知道搜索查询中每个单词的重要性。它帮助 Google 搜索引擎在网页上的不同词与其目标关键字之间建立关系。

对于营销人员而言，关键字的显着性得分将帮助他们确定您在内容中使用的术语的优先级。例如，如果您要创建有关“绿茶的好处”的内容，则您的内容应侧重于好处。仅在一小段中提及好处是不够的。

NLP 搜索的工作方式与传统搜索不同。如果您想更多地了解 NLP 搜索的本质，您可能会发现这篇博客“自然语言搜索：搜索引擎背后的秘密”很有帮助。

可用于优化 SEO 内容的 NLP 技术

现在您对 NLP 的不同方面及其对搜索引擎优化技术的影响有了一个清晰的了解。让我们看看为您的网站创建 NLP 优化内容的一些最有效方法。

直接回答客户的查询

搜索引擎爬虫了解单词之间的关系以及每个单词在搜索词中的重要性。因此，在为您的博客创建问答内容时，请始终直接回答问题，不要偏离中心主题。寻找答案的用户不想在获得实际答案之前阅读大量内容。

避免使用特定行业的行话，用简单的语言编写

每一段内容的目标应该是用最简单的术语解释困难的概念。不要在内容中使用大量行业术语。如果你想谈论一个复杂的话题，把它分解成更小的部分，并用普通用户可以理解的通俗易懂的语言来解释。

确保你的写作在语法上是正确的

了解介词、冠词和语法的重要性后，基于 NLP 的搜索引擎算法在考虑搜索结果的网页时非常挑剔。

您的内容需要没有语法错误。确保您发布的每条内容都正确且措辞恰当，以便更好地理解。

注重可读性，每句话传达一个想法

NLP 的一个缺点是它的发展还没有达到可以通过不止一个想法理解复杂句子的阶段。一篇复杂句子很多的内容，即使详细解释了关键字主题，也无法排名靠前。

创建内容时，请确保每个句子只包含一个想法。让搜索引擎和用户更容易理解您的内容，它会立即开始排名。

检查事实的准确性

无论您发布什么，都要仔细检查准确性。如果您要声明统计数据，请确保它来自可靠的网站。 Google 根据信息的准确性评估内容的质量。

自然语言处理正在使 SEO 行业人性化。想要利用这项技术获得更好结果的营销人员需要调整他们的内容策略，以满足目标受众最重要的需求。

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