自然語言處理如何在 2022 年改變 SEO

已發表: 2022-12-29

我們生活在搜索的世界中。

從指甲刀到家居裝修專家，您可以在網上找到一切。您可以鍵入或談論您想知道的內容，搜索引擎會找到該信息。

在 NLP 等先進人工智能技術的幫助下，谷歌、雅虎和 Bing 等搜索引擎正在引入語音搜索等新功能。在某種程度上，他們正在為營銷人員創造更多機會，讓他們能夠將優質內容展示在目標受眾面前。

NLP 提高了他們對搜索查詢的理解，並幫助他們產生更好的搜索結果。它還適用於更好地抓取和索引您的網站。這項技術可以幫助搜索引擎像讀者一樣理解網頁上的內容。

作為營銷人員，您需要了解這些技術以改善您的 SEO 和內容營銷結果。

在這篇博客中，我們將深入 NLP 的世界，了解這項技術如何永遠改變搜索引擎優化遊戲。

什麼是 NLP，它是如何工作的？

自然語言處理 (NLP) 是一種語言數據分析技術，它允許計算機程序根據單詞在句子中的使用來理解單詞的含義。它使搜索引擎能夠理解內容並衡量信息的質量。

在 NLP 出現之前，諸如關鍵字填充之類的黑帽 SEO 技術使得優質內容很難獲得更高的排名並獲得應有的自然流量。

然而，在自然語言處理的幫助下，像谷歌這樣的搜索引擎現在可以很容易地識別出什麼是好的內容，什麼只是為了提高頁面排名而塞進內容中的大量關鍵字。 NLP 使用一些重要的過程來分析內容。讓我們來看看三個關鍵過程。

語法分析

語法分析是指按照單詞、短語和句子在您的內容中出現的順序對其進行分析的過程。搜索引擎使用它來理解整個段落的含義和相關性，而無需尋找關鍵字。好的內容在使用 NLP 語法分析索引和抓取網站的搜索引擎上總是排名更高。

情緒分析

每一篇內容都有圍繞中心主題的情緒。它可以積極地談論這個話題，它可以強調一個特定話題的陷阱，或者它可以只是試圖中立地解釋這個概念。

情感分析是自然語言處理的一部分，可幫助搜索引擎算法了解人們對某事的真實感受。情感分析有助於搜索引擎為用戶提供最有幫助的搜索結果。通常，情緒的衡量標準是從 1 到 -1，其中 1 表示非常積極，-1 表示非常消極。

實體識別

實體識別是另一個 NLP 過程，它幫助搜索引擎識別句子或短語中的重要單詞。它可以幫助他們根據內容的中心主題更好地對不同的內容進行分類。

如果您要發布有關不同類型產品的博客文章，它會識別並僅在用戶搜索產品選項時顯示您的網頁。

了解 Google 的 BERT 及其對 SEO 的影響

2019 年，谷歌發布了搜索引擎領域的重大突破，BERT 或 Bidirectional Encoder Representative Transformers。

此更新幫助谷歌增強了對互聯網信息以及用戶在搜索信息時輸入的搜索查詢的理解。

BERT的特別之處在於，它摒棄了傳統的逐字逐句分析的方式。借助 BERT，谷歌分析了與句子中所有其他詞相關的詞。這有助於 Google 的算法了解查詢背後的搜索意圖。

如您所見，在 BERT 更新之前，谷歌會生成美國公民前往巴西旅行的結果。相比之下，更新後，它可以理解搜索詞的上下文，並生成顯示有關前往美國的巴西公民信息的結果。這確保了更好的用戶體驗。

想要查看更多 NLP 示例？請參閱此詳細的 Scalenut 博客“12 個自然語言處理 (NLP) 實際應用示例”。

與此同時，讓我們看看基於 NLP 的搜索引擎算法的背景。

實體、類別和顯著性

谷歌的算法分析其中實體的搜索查詢並將它們分類為不同的組，例如地點、人、公司、過程等。然後根據每個實體在搜索查詢中的重要性對每個實體進行評分。這就是所謂的顯著性。

當您輸入搜索查詢時，Google 會遵循此過程來確定哪些詞最重要以及最適合它的內容類別。

SEO 的情感分析

每個 SEO 專業人員都應該了解的 BERT 的另一部分是情感分析。 BERT 使用此過程來理解搜索者查詢、用戶生成的內容以及網站上的內容背後的情緒。

如果搜索背後的總體感覺是積極的，谷歌會將具有積極意義的內容排名更高，以提供最相關的搜索結果。

NLP 如何影響搜索引擎優化 (SEO)

NLP 正在永遠改變 SEO 遊戲。我們永遠不能回到創建以關鍵字為中心的內容的舊方法。營銷人員和 SEO 專家必須意識到這一點，並創建真正幫助用戶的內容。

以下是您在製作下一個廣告系列時應考慮的一些主要更改：

更關注搜索意圖

在 BERT 更新之後，搜索意圖成為了焦點。首先分析每個搜索查詢以了解用戶的意圖，然後 Google 生成最能回答他們問題的搜索結果。

重要的是要考慮人們在搜索您在內容策略中使用的關鍵字時正在尋找什麼。如果您的內容不能滿足用戶搜索的目的，它的排名可能會低於其他內容。

使用詞頻-逆文檔頻率

詞頻-逆文檔頻率（TF-IDF）是谷歌BERT算法引入的一個新概念。 TF-IDF 根據搜索查詢在您的內容中出現的次數增加，並根據具有相同單詞的文檔數量減少。

這意味著在搜索結果中對網站進行排名時，不會考慮“a”、“an”、“what”、“how”和“the”等常用詞。它的工作原理是將兩個指標相乘——

詞頻：與文檔總長度相關的內容中單詞出現次數的計數。
反向文檔頻率：這是用文檔總數除以具有關鍵字的文檔總數的比率來衡量的。如果關鍵字很常見，則得分接近於 0，如果關鍵字不常見，則接近於 1。

TF-IDF 得分是這兩項措施的乘積。具有高 TF-IDF 的關鍵詞被認為是高度相關的。這些是高價值的詞，可以幫助您提高博客、登陸頁面和其他營銷活動的知名度。

想更多地了解 TF-IDF 以及如何使用此指標進行關鍵字研究？查看這個有用的 Scalenut 博客“TF-IDF SEO 優化：內容營銷人員指南”。

情緒分析很重要

由於 NLP 使搜索引擎能夠確定人們在輸入搜索查詢時的感受，因此您必須確保您的內容傳達相同的情緒。它應該符合他們的感受，並幫助他們找到最相關的搜索信息。

谷歌等搜索引擎不斷分析互聯網用戶對品牌、產品和服務的看法。因此，作為營銷人員，您必須管理積極的在線形象。

專注於“錨文本”和“鏈接”

對鏈接到的頁面有意義的錨文本比以往任何時候都更重要。如果您的錨文本說“最好的免費工具”，則源網頁的內容中必須包含最好的免費工具列表。

我們應該確保每次為網站鏈接網頁時都使用相同的錨文本。這將有助於在錨文本中的關鍵字和鏈接到的博客之間建立關係。它會告訴像谷歌這樣的搜索引擎你的博客是關於什麼的，以及哪些關鍵詞最能代表它的內容。將此視為內部鏈接建設實踐。

注意顯著性和類別

谷歌的 BERT 更新幫助世界上最大的搜索引擎確保它知道搜索查詢中每個單詞的重要性。它幫助 Google 搜索引擎在網頁上的不同詞與其目標關鍵字之間建立關係。

對於營銷人員而言，關鍵字的顯著性得分將幫助他們確定您在內容中使用的術語的優先級。例如，如果您要創建有關“綠茶的好處”的內容，則您的內容應側重於好處。僅在一小段中提及好處是不夠的。

NLP 搜索的工作方式與傳統搜索不同。如果您想更多地了解 NLP 搜索的本質，您可能會發現這篇博客“自然語言搜索：搜索引擎背後的秘密”很有幫助。

可用於優化 SEO 內容的 NLP 技術

現在您對 NLP 的不同方面及其對搜索引擎優化技術的影響有了一個清晰的了解。讓我們看看為您的網站創建 NLP 優化內容的一些最有效方法。

直接回答客戶的查詢

搜索引擎爬蟲了解單詞之間的關係以及每個單詞在搜索詞中的重要性。因此，在為您的博客創建問答內容時，請始終直接回答問題，不要偏離中心主題。尋找答案的用戶不想在獲得實際答案之前閱讀大量內容。

避免使用特定行業的行話，用簡單的語言編寫

每一段內容的目標應該是用最簡單的術語解釋困難的概念。不要在內容中使用大量行業術語。如果你想談論一個複雜的話題，把它分解成更小的部分，並用普通用戶可以理解的通俗易懂的語言來解釋。

確保你的寫作在語法上是正確的

了解介詞、冠詞和語法的重要性後，基於 NLP 的搜索引擎算法在考慮搜索結果的網頁時非常挑剔。

您的內容需要沒有語法錯誤。確保您發布的每條內容都正確且措辭恰當，以便更好地理解。

注重可讀性，每句話傳達一個想法

NLP 的一個缺點是它的發展還沒有達到可以通過不止一個想法理解複雜句子的階段。一篇複雜句子很多的內容，即使詳細解釋了關鍵字主題，也無法排名靠前。

創建內容時，請確保每個句子只包含一個想法。讓搜索引擎和用戶更容易理解您的內容，它會立即開始排名。

檢查事實的準確性

無論您發布什麼，都要仔細檢查準確性。如果您要聲明統計數據，請確保它來自可靠的網站。 Google 根據信息的準確性評估內容的質量。

自然語言處理正在使 SEO 行業人性化。想要利用這項技術獲得更好結果的營銷人員需要調整他們的內容策略，以滿足目標受眾最重要的需求。

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