什么是NLP?对SEO有什么影响?

技术是进步背后的驱动力之一。计算机和数字技术使我们的个人和商业生活更轻松,使我们能够管理复杂的任务,沟通,发现我们周围的世界,并推动进一步的进步。

但是,我们都知道,当我们使用的工具或程序不能"理解"我们时,我们会感到沮丧。我们提供了一个看似简单的命令,并期望得到一定的结果,但它未能实现。发生这种情况的原因之一是因为计算机不像人类那样思考,反之亦然。

试图在两者之间架起桥梁的技术被称为自然语言处理(NLP),是语言学和计算的结合。

在本文中,我们将讨论NLP在数字营销和搜索引擎优化中的应用,以及营销人员需要了解的内容。请继续阅读以了解更多信息!

什么是 NLP?

自然语言处理(NLP)是人工智能(AI)的一个子集,它使用机器学习(ML)和深度学习来处理和理解人类语言。或者,简单地说,NLP教计算机说人类。

该技术允许机器区分人类语音和文本中的单词,并分析上下文以找出它们的正确含义。基于这些数据,他们可以识别情绪,生成有意义的文本,模拟对话,将信息从一种语言翻译成另一种语言等。

虽然NLP起源于20世纪50年代的计算学科,但它直到最近才变得足够先进,可以使用。

教计算机算法像人类一样思考是一项复杂的任务。语言是一种生物,言语模式和特点对每个人来说都是独一无二的。学习一门语言需要理解词汇、语法、语义、句法等。此外,它还涉及对世界的一般理解。

这就是它对人类来说很艰难的原因,对计算机来说甚至更复杂。

Google Translate
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多年来,要将任务传达给计算机,人们必须学习其语言。然而,虽然这并不容易,但它也限制了技术的民主化,并限制了其发展潜力。这就是为什么人们决定教计算机理解我们,并开始研究NLP算法。

随着AI和ML的进步,该领域取得了突破,使期待已久的机会成为可能,可以在科学,商业和生活的不同方面应用NLP。该学科仍在不断发展,在计算机完全理解人类之前还有很长的路要走。首先,科学家必须找到一种方法来解决复杂的语言因素,如方言、发音差异、语音缺陷、语法错误和讽刺。

然而,自然语言处理现在已经足够先进,足以对包括营销在内的许多行业有益。

NLP在数字营销中的应用

数字营销的核心是将语言学的力量与数字技术提供的机会相结合。营销的目标是构思一个引人注目的信息,将其与吸引人的视觉效果相结合,并用它来吸引客户。因此,自然地,数字营销和NLP是紧密相连的。

我们在日常生活中遇到的一些更值得注意的技术应用是:

NLP在数字营销中的应用
NLP在数字营销中的应用
  • 会话代理.高级聊天机器人使用NLP来确定客户想要什么并提供相关的答案。他们还可以接受培训,以保持类似人类的对话,解决复杂的问题,提供产品建议,甚至开玩笑。
  • 社交媒体新闻提要.NLP分析和整理内容以显示给用户。帖子和链接中的关键字告诉算法它们是什么,并根据用户的兴趣和其他因素决定向谁展示它们。这就是为什么社交媒体帖子需要像博客和文章一样针对SEO进行优化。
  • 情绪分析.有一些SaaS工具使用NLP来分析客户所说的话,以确定他们对品牌或产品的看法。算法可以分析社交媒体评论、NPS结果、客服票证、在线评论等各种非结构化数据,从而得出综合结果。
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  • 预测性营销.NLP可用于预测性营销,以发现新兴趋势,以及表明一个人即将购买,离开品牌或采取其他相关行动的模式。
  • 文本到语音转换.NLP技术的进步使计算机生成的声音听起来自然而令人信服,足以令人愉悦。营销人员可以使用各种付费和免费工具轻松地将博客和文章转换为音频文件和播客。
  • 语音转文本.播客和视频的转录使搜索引擎更容易理解信息,用户更容易访问。它们还提供了更丰富的用户体验,可以提高您的排名。
  • 电子邮件营销.google的算法会分析电子邮件中的关键字,以对其进行分类并在用户的收件箱中对其进行标记。这是他们用来选择邮件是否应放入"主要"、"促销"、"社交"或"垃圾邮件"文件夹的标准之一。

然而,NLP在数字营销中最突出的应用之一是搜索引擎优化。

自然语言处理如何影响SEO

谷歌一直在努力提高其自然语言处理算法更好地理解人类的能力,而2019年的BERT更新离这一成功又近了一步。该程序现在更擅长分析文本结构,在主题之间建立联系,并根据上下文识别实体。

NLP使算法能够找出内容的主题,不仅依赖于关键字,还依赖于文本的整体含义。因此,搜索引擎机器人更擅长抓取和索引网络。此外,搜索算法现在能够显示相关链接,即使面对完全不熟悉的查询也是如此。

这些改进使搜索引擎公司能够提高其内容质量标准,并引入EAT法规作为排名因素。

但是,对于为人类而不仅仅是为机器人写作的网站管理员和内容创建者来说,这应该不是问题。相反,这意味着他们可以更少地关注特定的关键字,而更多地关注提供与主题相关的有价值的信息内容。

也就是说,让我们来看看NLP影响SEO的一些显着方式。

  • 搜索意图。该算法现在能够更好地区分导航,信息,商业和交易意图。它可以分析用户的查询和页面的内容,以确定他们的意图是否匹配并提供更准确的SERP。
  • 语音搜索.语音助手已经成为33.8%美国人日常生活中的常规部分。口头搜索更复杂,并且使用自然语言,而不是书面语言,用户通常依赖关键字。NLP使Alexa,Google Assistant,Cortana和Siri能够弄清楚人们问他们什么并提供相关的答案。
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  • 长尾关键词.NLP更擅长跟踪长尾关键字,并将其与主题和实体(人,物,地点,名称等)相关联。因此,即使它的知识库中没有足够的历史数据来为用户查询找到完美的匹配,它也可以提供足够接近的建议。
  • 垃圾邮件检测.搜索引擎希望提供高质量的内容,NLP算法允许他们识别有害页面的垃圾邮件,带有点击诱饵或误导性标题的文章,仇恨言论等。这些链接从SERP中过滤出来,以提供更好的用户体验。
  • 标题标签.搜索算法可以提取页面上内容的摘录,以提供更符合用户意图的不同标题。这样,即使网站站长提供的标题标签不清楚或不相关(如果内容是),它仍然可能到达目标受众。

如何优化 NLP 的内容

如前所述,如果您已经在编写高质量的信息内容,那么您应该处于安全状态,并且不需要进一步优化。但是,您应该注意一些事项,以便使NLP算法更容易。

如何优化 NLP 的内容
如何优化 NLP 的内容

关注主题

与人类类似,机器人喜欢坚持主题的内容。这是因为他们通过引用他们的知识图谱来理解单词和概念,并且在其中,实体通过它们与其他实体的逻辑联系来解释。如果您的内容偏离了该逻辑,则算法可能会变得混乱。

在涵盖某个主题时,请确保研究其他相关主题并在您的内容中提及它们。这将有助于机器人看到全貌,并且还将向他们展示您对该主题的了解。

提高可读性

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措辞、词汇和语法的简单性使文本更易于分析。NLP使用标签来标记句子中的单词,以标记它们具有的功能以及它们之间的关系。如果您的句子太长且太复杂,算法可能会变得混乱。为避免这种情况,请确保您以清晰简洁的方式表达想法。

此外,您应该避免过度使用俚语,专业语言或不必要的评论,因为这些可能会造成进一步的混乱。

通过使用相关的 H2 和 H3 标题以及项目符号,专注于具有易于理解的文本结构的较短段落。这将使算法更容易确定您正在覆盖的子主题以及它们与主要子主题的关系。

更好的内部链接

内部链接为您的内容提供了额外的上下文,并帮助算法确定页面与您网站上其余内容的关系。

此外,参考进一步详细解释子主题的文章,将消除有关您的主题的任何混淆。内部链接使NLP算法确信它正确地遵循了您的逻辑,并且没有误解单词背后的含义。

使用架构标记

虽然NLP软件应该能够自己从文本中提取所有可行的信息,但给它一只手不会有什么坏处。如前所述,这项技术还远非完美。它必须处理的数据越多,它的性能就越好。结构化数据的组织方式与算法需要的方式完全相同,以便处理和理解页面。

通过给它一个良好的开端,你可以确保它会知道它正在处理什么,并且会有一个路线图来弄清楚你的内容。

底线

自然语言处理已成为数字营销和搜索引擎优化不可分割的一部分。谷歌的搜索算法在很大程度上依赖于该技术来提高SERP的准确性,我们在日常中使用的许多其他工具也从中受益。

通过了解NLP的工作原理及其局限性,营销人员和网站管理员可以提高他们对数字技术和在线搜索的一般理解。利用这些知识,他们可以更好地优化他们创建的内容并改进其整体数字战略。

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