Comprensione degli algoritmi di Google NLP per una migliore SEO dei contenuti

L'elaborazione del linguaggio naturale, o NLP, è uno dei progressi più complessi e innovativi nell'intelligenza artificiale (AI) e negli algoritmi dei motori di ricerca. E, non a caso, Google è diventato un leader nello spazio della PNL. Con l'aggiunta nel 2021 dell'algoritmo SMITH e del precedente algoritmo del linguaggio naturale, BERT, Google ha sviluppato un'intelligenza artificiale che comprende il linguaggio umano in modo competente. E questa tecnologia ha la capacità di essere utilizzata nella creazione di contenuti generati dall'IA.

Con una precisione eccezionale, gli algoritmi NLP di Google hanno cambiato il gioco dell'IA. Quindi, cosa significa questo per la SEO? Questo articolo approfondirà tutti i dettagli delle tecnologie NLP di Google e come utilizzarle per classificarti meglio nei risultati dei motori di ricerca.

Che cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale?

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un campo dell'informatica e dell'intelligenza artificiale che coinvolge lo studio di come far comprendere ai computer il linguaggio umano. A differenza delle precedenti forme di intelligenza artificiale, la PNL utilizza il deep learning.

La PNL è considerata una componente importante dell'intelligenza artificiale perché consente ai computer di interagire con gli esseri umani in un modo che sembra naturale.

Sebbene la PNL possa sembrare che il suo scopo sia migliorare i risultati di ricerca di Google e mettere fuori gioco gli scrittori, questa tecnologia viene utilizzata in un'ampia varietà di modi oltre alla SEO.

Ecco i più comuni:

1. Analisi del sentimento: NLP che misura i livelli emotivi delle persone per determinare cose come la soddisfazione del cliente.

2. Chatbot: queste sono le schermate della chat che compaiono nelle pagine della guida o nei siti Web generali. Hanno un talento per ridurre il carico di lavoro sui centri di assistenza clienti.

4. Riconoscimento vocale: questo NLP prende l'audio e lo traduce in comandi e altro ancora.

Classificazione, estrazione e riepilogo del testo: queste forme di PNL possono analizzare il testo e quindi riformattarlo per renderlo più facile da usare, analizzare e comprendere per gli esseri umani. L'estrazione del testo può essere molto utile quando si tratta di attività come la codifica medica e la rilevazione di errori nella fatturazione.

Che cos'è l'apprendimento profondo?

Il deep learning è una categoria di machine learning modellata sulle reti neurali nel cervello umano. Questa forma di apprendimento automatico è spesso considerata più sofisticata dei tipici modelli di apprendimento dell'IA.

Poiché rispecchiano il cervello umano, possono anche rispecchiare il comportamento umano e imparare molto! Spesso gli algoritmi di deep learning utilizzano un sistema in due parti. Un sistema fa previsioni mentre l'altro perfeziona i risultati.

Il deep learning viene utilizzato da tempo nei dispositivi domestici, negli ambienti pubblici e sul posto di lavoro. Le applicazioni più comuni includono:

• Auto a guida autonoma
• Telecomandi vocali
• Rilevamento frodi con carta di credito
• Dispositivi medici
• Difesa nazionale satellitare

In che modo la PNL influisce sulla SEO?

Pochi aggiornamenti al PageRank di Google hanno interrotto gli standard SEO come i robot di elaborazione del linguaggio naturale. Con il lancio di SMITH di Google, abbiamo visto gli specialisti SEO cercare di capire come funziona l'algoritmo e come produrre contenuti che soddisfino gli standard dell'algoritmo. Tuttavia, come la maggior parte degli aggiornamenti degli algoritmi, il tempo spesso svela come soddisfare e superare gli standard dei contenuti per garantire che i tuoi contenuti abbiano le migliori possibilità di entrare nelle SERP.

In sostanza, la NLP aiuta Google a fornire agli utenti risultati di ricerca migliori in base alle loro intenzioni e una comprensione più chiara del contenuto di un sito. Ciò significa che solo i siti che forniscono i migliori contenuti hanno mantenuto la loro posizione nelle SERP. Inoltre, contenuti vari che non prevedono l'intento di un ricercatore verranno sepolti in una SERP più profonda o non verranno visualizzati affatto.

Cos'è Google BERT?

L'algoritmo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers​​) è stato lanciato nel 2019 e ha fatto scalpore come il più grande cambiamento dal PageRank. Questo algoritmo è un NLP che funziona per comprendere il testo al fine di fornire risultati di ricerca superiori.

Più specificamente, BERT è una rete neurale progettata per comprendere meglio il contesto delle parole in una frase. L'algoritmo è in grado di apprendere le relazioni tra le parole in una frase utilizzando una tecnica chiamata pretraining.

L'obiettivo dell'algoritmo BERT è migliorare l'accuratezza delle attività di elaborazione del linguaggio naturale, come la traduzione automatica e la risposta alle domande.

Come funziona l'algoritmo Google BERT?

L'algoritmo BERT è in grado di raggiungere il suo obiettivo utilizzando una tecnica chiamata transfer learning. Il transfer learning è una tecnica utilizzata per migliorare l'accuratezza di una rete neurale utilizzando una rete pre-addestrata che è già addestrata su un set di dati di grandi dimensioni.

A differenza di molti degli aggiornamenti di Google, il funzionamento interno di BERT è open source. L'algoritmo BERT si basa su un documento pubblicato da Google nel 2018. Questa spiegazione open source include che BERT utilizza un modello contestuale bidirezionale per comprendere meglio il significato di singole parole o frasi. Il risultato è una classificazione dei contenuti ottimizzata.

Per esempio:

Se stai cercando una barra per l'happy hour rispetto a una barra per la tua attrezzatura per la panca, Google ti mostrerà il tipo corretto di barra in base a come la parola viene utilizzata nel contesto all'interno di una pagina.

Cos'altro rende BERT diverso?

BERT ha utilizzato le unità di elaborazione tensoriale (TPU) cloud che hanno accelerato la capacità della NLP di apprendere da campioni di testo esistenti come sistema di pre-formazione. Il pretraining è una tecnica utilizzata per addestrare una rete neurale su un set di dati di grandi dimensioni prima che venga utilizzata per elaborare i dati. La rete preaddestrata viene quindi utilizzata per elaborare dati simili ai dati utilizzati per addestrare la rete. Utilizzando le TPU cloud, BERT è stato in grado di elaborare i dati velocemente, super veloce. E anche Google Cloud ha potuto essere testato.

Dopo milioni di sessioni di formazione, l'algoritmo BERT è in grado di ottenere una maggiore precisione rispetto ai precedenti algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale perché è in grado di comprendere meglio il contesto delle parole in una frase.

Di quanti esempi di testo aveva bisogno BERT? BERT ha utilizzato milioni, persino miliardi di campioni per comprendere appieno il linguaggio naturale (non solo l'inglese).

In che modo l'aggiornamento Bert di Google ha influenzato i siti Web?

L'impatto dell'aggiornamento del BERT sui siti web è stato duplice. Innanzitutto, l'aggiornamento ha migliorato l'accuratezza dei risultati di ricerca di Google. Ciò significava che i siti Web che erano classificati più in alto nei risultati di ricerca di Google hanno registrato una percentuale di clic (CTR) più elevata.

In secondo luogo, l'aggiornamento del BERT ha accresciuto l'importanza del contenuto del sito web. Ciò significa che i siti Web con contenuti pertinenti e di alta qualità hanno maggiori probabilità di posizionarsi più in alto nei risultati di ricerca di Google.

Quali sono i limiti di Google Bert?

BERT è uno strumento potente, ma ci sono alcune limitazioni alle sue capacità. Sebbene sia facile lasciarsi trasportare dall'accuratezza di questo modello di PNL, è importante tenere a mente che il modello BERT non è capace di tutti i processi cognitivi umani. E queste possono essere limitazioni nelle sue capacità di comprensione del contenuto.

BERT è un algoritmo di solo testo

In primo luogo, BERT è efficace solo per le attività di elaborazione del linguaggio naturale che coinvolgono il testo. Non può essere utilizzato per attività che coinvolgono immagini o altre forme di dati. Tuttavia, tieni presente che BERT può leggere il tuo testo alternativo che può aiutarti a comparire nelle ricerche di immagini di Google.

BERT non capisce il "quadro completo"

In secondo luogo, il BERT non è efficace per compiti che richiedono un grado di comprensione estremamente elevato. In sostanza, BERT è un professionista delle parole all'interno delle frasi, ma non è in grado di comprendere interi articoli.

Ad esempio, BERT può capire che il "pipistrello" nella frase seguente si riferisce al mammifero piuttosto che a una mazza da baseball di legno: il pipistrello ha divorato la zanzara. Ma non è efficace per compiti che richiedono la comprensione di frasi o paragrafi complessi.

Che cos'è l'algoritmo di Google SMITH?

L'algoritmo Google SMITH (o Siamese Multi-depth Transformer-based Hierarchical) è un algoritmo di classificazione progettato dagli ingegneri di Google. L'algoritmo esamina il linguaggio naturale, apprende i modelli di significato in relazione alle frasi in relazione alla loro distanza l'una dall'altra e crea una gerarchia di informazioni che consente di indicizzare le pagine in modo più accurato.

Ciò consente a SMITH di eseguire la classificazione dei contenuti in modo più efficiente.

Un'altra caratteristica interessante di SMITH è che può funzionare come predittore di testo. Ci sono altre aziende che hanno fatto grandi onde con la NLP (pensa alla famigerata beta GPT-3 di Open AI l' anno scorso). Alcune di queste tecnologie potrebbero aiutare altri a costruire i propri motori di ricerca .

In che modo l'aggiornamento SMITH di Google ha influito sui siti Web?

L'aggiornamento SMITH di Google ha avuto un impatto significativo sui siti web. L'aggiornamento è stato progettato per migliorare l'accuratezza dei risultati di ricerca e lo ha fatto penalizzando i siti Web che utilizzavano tecniche manipolative per influenzare il loro posizionamento. progettato per prendere di mira un'ampia gamma di tecniche manipolative, inclusi link di spam, black hat SEO e intelligenza artificiale, SMITH ha alzato il livello dei contenuti di qualità e della creazione di link organici.

Alcune delle tecniche manipolative più comuni che sono state prese di mira da SMITH includevano

• ripieno di parole chiave
• link di acquisto
• uso eccessivo di anchor text.

I siti Web che utilizzavano queste tecniche sono stati penalizzati da Google, il che ha comportato una diminuzione del loro posizionamento nei risultati di ricerca.

Qual è la differenza tra l'aggiornamento SMITH di Google e Google BERT?

Sia il modello BERT che il modello SMITH forniscono ai webcrawler di Google una migliore comprensione del linguaggio e indicizzazione delle pagine. Sappiamo che a Google piacciono già i contenuti di lunga durata, ma quando SMITH è attivo, Google comprende i contenuti più lunghi in modo ancora più efficace. SMITH migliorerà le aree dei consigli sulle notizie, dei consigli sugli articoli correlati e del raggruppamento dei documenti.

Come modificare la tua strategia SEO per gli algoritmi di Google NLP

Sebbene Google affermi che non puoi ottimizzare per BERT o SMITH, capire come ottimizzare per NLP può avere un impatto sulle prestazioni del tuo sito nelle SERP. Tuttavia, sapere che BERT si concentra sulla fornitura dell'intento dell'utente significa che dovresti comprendere l'intento di qualsiasi query di ricerca per cui desideri ottimizzare.

Google è spesso un po' cauto su quando implementa i propri algoritmi e continua a essere riservato su quando SMITH verrà implementato completamente. Ma è sempre meglio presumere che abbiano iniziato a ottimizzare per il cambiamento.

SMITH è probabilmente solo una delle tante iterazioni nell'obiettivo a lungo termine di Google di mantenere il proprio dominio nella NLP e nella tecnologia di apprendimento automatico. Man mano che Google migliora la sua comprensione di documenti completi, una buona architettura dell'informazione sarà ancora più importante .

Come puoi ottimizzare i tuoi contenuti per gli algoritmi NLP di Google?

1. Assicurati che i tuoi contenuti siano ben formattati e di facile lettura. Mantenere le migliori pratiche di intestazione e altre migliori pratiche di leggibilità. Questi includono:

• • • Mantieni le tue frasi sotto le 20 parole
    • Utilizzare elenchi puntati per gli elementi elencati maggiori di 2
    • Usa la corretta gerarchia di intestazione
    • Evita di presentare ai lettori un blocco di testo impenetrabile

2. Usa un linguaggio chiaro, conciso e di facile comprensione. Non complicare eccessivamente le strutture della tua frase. Limitando la lunghezza della tua frase, probabilmente snellirai anche i tuoi pensieri.
3. Evita di usare parole complesse o difficili che potrebbero confondere gli algoritmi di Google. Abbandona il thesaurus e mantieni le tue frasi semplici. Tieni presente che la via più breve per qualcosa è spesso la migliore.
4. Usa parole chiave e termini di focus pertinenti al tuo argomento . I termini Focus correlati semanticamente possono aiutare i processori del linguaggio naturale di Google a comprendere meglio l'intera pagina.
5. Assicurati che i tuoi contenuti siano freschi e aggiornati. Ricorda che la motivazione di questi algoritmi NLP è migliorare i risultati di ricerca eliminando i contenuti spam e obsoleti.
6. Scrivi contenuti interessanti e coinvolgenti che le persone vorranno leggere. Non puoi mai sbagliare fornendo agli utenti i contenuti migliori per le loro esigenze . Tieni presente l'intento di ricerca e la profondità dell'argomento.
7. Le recensioni dei tuoi clienti sono importanti. L'NLP di Google può probabilmente eseguire l'analisi del sentiment dell'entità, quindi non ignorare le recensioni negative. Se ricevi recensioni negative (che siano in lingua inglese o marziana), puoi scommettere che l'analisi del sentiment dell'entità di Google ti spingerà verso il basso nelle SERP.
8. Fornisci risposte chiare alle domande degli utenti. Se vuoi finire in uno snippet in primo piano, gli NLP di Google ti porteranno lì solo se esegui l'estrazione del testo utilizzando l'analisi delle entità. Ciò significa che Google ha la capacità di affinare informazioni specifiche da mostrare agli utenti.

Il futuro dei PNL di Google

L'API del linguaggio naturale di Google e la TPU cloud sono ora disponibili per l'uso da parte di tutti . Quindi, se potessi utilizzare una piattaforma di apprendimento automatico per l'apprendimento profondo per eseguire attività di NLP, puoi utilizzare le API del linguaggio naturale di Google. Se lo desideri, puoi anche partecipare alla formazione degli NLP cloud di Google !

Ottimizza per l'API del linguaggio naturale di Google e ottieni risultati

Una cosa è chiara: le API del linguaggio naturale sono qui per restare. Come possiamo vedere dalla progressione tra il modello BERT e il modello SMITH, gli algoritmi di ricerca di Google continueranno solo a comprendere i tuoi contenuti sempre meglio.

Lascia che il tuo mantra rimanga lo stesso: concentrati sui contenuti, concentrati sulla qualità. Mentre i SEO continueranno a imparare e sperimentare per scoprire cosa funziona meglio per gli algoritmi NLP di Google, attieniti sempre alle migliori pratiche per la SEO. Tieni presente che ciò che scrivi influenzerà il tuo ranking, ma anche ciò che scrivono i tuoi clienti e visitatori grazie all'analisi del sentiment. Ulteriori informazioni sull'algoritmo BERT.

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