Zrozumienie algorytmów Google NLP dla lepszego SEO treści

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) jest jednym z najbardziej złożonych i innowacyjnych osiągnięć w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) i algorytmów wyszukiwarek. I nic dziwnego, że Google stał się liderem w przestrzeni NLP. Wraz z dodaniem w 2021 r. algorytmu SMITH i poprzedniego algorytmu języka naturalnego, BERT, Google opracował sztuczną inteligencję, która biegle rozumie ludzki język. A ta technologia może być wykorzystywana do tworzenia treści generowanych przez sztuczną inteligencję.

Z wyjątkową dokładnością algorytmy NLP Google zmieniły grę AI. Co to oznacza dla SEO? W tym artykule omówimy wszystkie szczegóły technologii NLP Google oraz sposoby ich wykorzystania, aby uzyskać lepszą pozycję w wynikach wyszukiwania.

Co to jest przetwarzanie języka naturalnego?

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to dziedzina informatyki i sztucznej inteligencji obejmująca badanie, jak komputery rozumieją ludzki język. W przeciwieństwie do poprzednich form sztucznej inteligencji, NLP wykorzystuje głębokie uczenie.

NLP jest uważany za ważny element sztucznej inteligencji, ponieważ umożliwia komputerom interakcję z ludźmi w naturalny sposób.

Choć może brzmieć, że NLP ma na celu poprawę wyników wyszukiwania Google i wykluczenie pisarzy z biznesu, technologia ta jest wykorzystywana na wiele różnych sposobów, poza SEO.

Oto najczęstsze:

1. Analiza sentymentu: NLP, który mierzy poziom emocjonalny ludzi w celu określenia takich rzeczy, jak zadowolenie klienta.

2. Chatboty: Są to ekrany czatu, które pojawiają się na stronach pomocy lub ogólnych witrynach internetowych. Mają talent do zmniejszania obciążenia pracą centrów obsługi klienta.

4. Rozpoznawanie mowy: ten NLP pobiera dźwięk i tłumaczy go na polecenia i nie tylko.

Klasyfikacja, wyodrębnianie i podsumowywanie tekstu: te formy NLP mogą analizować tekst, a następnie przeformatowywać go, aby był łatwiejszy w użyciu, analizie i zrozumieniu przez ludzi. Wyodrębnianie tekstu może być bardzo pomocne, jeśli chodzi o zadania takie jak kodowanie medyczne i wykrywanie błędów w rozliczeniach.

Co to jest głębokie uczenie?

Głębokie uczenie to kategoria uczenia maszynowego, która jest wzorowana na sieciach neuronowych w ludzkim mózgu. Ta forma uczenia maszynowego jest często uważana za bardziej wyrafinowaną niż typowe modele uczenia AI.

Ponieważ odzwierciedlają ludzki mózg, mogą również odzwierciedlać ludzkie zachowanie – i wiele się nauczyć! Często algorytmy uczenia głębokiego wykorzystują system dwuczęściowy. Jeden system dokonuje prognoz, podczas gdy drugi udoskonala wyniki.

Głębokie uczenie jest od pewnego czasu wykorzystywane w urządzeniach domowych, środowiskach publicznych i miejscach pracy. Do najczęstszych zastosowań należą:

• Samochody autonomiczne
• Piloty głosowe
• Wykrywanie oszustw związanych z kartą kredytową
• Urządzenia medyczne
• Satelitarna obrona narodowa

Jak NLP wpływa na SEO?

Niewiele aktualizacji Google PageRank zakłóciło standardy SEO, takie jak boty przetwarzające język naturalny. Wraz z wprowadzeniem SMITH firmy Google widzieliśmy, jak specjaliści SEO starają się zrozumieć, jak działa algorytm, a także jak tworzyć treści zgodne ze standardami algorytmu. Jednak, podobnie jak większość aktualizacji algorytmów, czas często pokazuje, jak spełnić i przekroczyć standardy treści, aby zapewnić, że Twoja treść ma największą szansę na umieszczenie jej w SERP.

Zasadniczo NLP pomaga Google dostarczać wyszukiwarkom lepsze wyniki wyszukiwania w oparciu o ich intencje i lepsze zrozumienie treści witryny. Oznacza to, że tylko te witryny, które dostarczają najlepsze treści, utrzymały swoje pozycje w SERP. Co więcej, różne treści, które nie odpowiadają intencji przeszukującego, zostaną pogrzebane w głębszym SERP lub w ogóle się nie pojawią.

Co to jest Google BERT?

Algorytm BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers​​) został wprowadzony w 2019 roku i spowodował fale jako największą zmianę od czasu PageRank. Ten algorytm to NLP, który działa w celu zrozumienia tekstu w celu zapewnienia lepszych wyników wyszukiwania.

Mówiąc dokładniej, BERT to sieć neuronowa zaprojektowana w celu lepszego zrozumienia kontekstu słów w zdaniu. Algorytm jest w stanie nauczyć się relacji między słowami w zdaniu za pomocą techniki zwanej pretraining.

Celem algorytmu BERT jest poprawa dokładności zadań przetwarzania języka naturalnego, takich jak tłumaczenie maszynowe i odpowiadanie na pytania.

Jak działa algorytm Google BERT?

Algorytm BERT jest w stanie osiągnąć swój cel dzięki zastosowaniu techniki zwanej transfer learning. Uczenie transferu to technika używana do poprawy dokładności sieci neuronowej za pomocą wstępnie wytrenowanej sieci, która jest już wytrenowana na dużym zestawie danych.

W przeciwieństwie do wielu aktualizacji Google, wewnętrzne działanie BERT jest oparte na otwartym kodzie źródłowym. Algorytm BERT opiera się na artykule opublikowanym przez Google w 2018 roku. To wyjaśnienie o otwartym kodzie źródłowym obejmuje fakt, że BERT wykorzystuje dwukierunkowy model kontekstowy, aby lepiej zrozumieć znaczenie poszczególnych słów lub fraz. Rezultatem jest precyzyjnie dostrojona klasyfikacja treści.

Na przykład:

Jeśli szukasz batona na happy hour w porównaniu z batonem do sprzętu do wyciskania na ławce, Google wskaże Ci właściwy rodzaj pręta w oparciu o to, jak słowo jest użyte w kontekście na stronie.

Co jeszcze wyróżnia BERT?

BERT wykorzystał chmurowe jednostki przetwarzania tensorów (TPU) , które przyspieszyły zdolność NLP do uczenia się na podstawie istniejących próbek tekstu jako systemu szkolenia wstępnego. Uczenie wstępne to technika używana do uczenia sieci neuronowej na dużym zbiorze danych przed użyciem jej do przetwarzania danych. Wstępnie wytrenowana sieć jest następnie wykorzystywana do przetwarzania danych, które są podobne do danych użytych do uczenia sieci. Korzystając z TPU w chmurze, BERT był w stanie przetwarzać dane szybko – bardzo szybko. A Google Cloud również dało się przetestować.

Po milionach sesji treningowych algorytm BERT jest w stanie osiągnąć wyższą dokładność niż poprzednie algorytmy przetwarzania języka naturalnego, ponieważ jest w stanie lepiej zrozumieć kontekst słów w zdaniu.

Ile próbek tekstu potrzebował BERT? BERT wykorzystał miliony, a nawet miliardy próbek, aby w pełni zrozumieć język naturalny (nie tylko angielski).

Jak aktualizacja Berta Google wpłynęła na strony internetowe?

Wpływ aktualizacji BERT na strony internetowe był dwojaki. Po pierwsze, aktualizacja poprawiła dokładność wyników wyszukiwania Google. Oznaczało to, że witryny, które znalazły się wyżej w wynikach wyszukiwania Google, miały wyższy współczynnik klikalności (CTR).

Po drugie, aktualizacja BERT zwiększyła znaczenie zawartości strony internetowej. Oznacza to, że witryny, które mają wysokiej jakości, trafne treści, mają większe szanse na wyższą pozycję w wynikach wyszukiwania Google.

Jakie są ograniczenia Google Bert?

BERT jest potężnym narzędziem, ale istnieją pewne ograniczenia jego możliwości. Chociaż łatwo jest dać się ponieść emocjom, jak schludny jest ten model NLP, ważne jest, aby pamiętać, że model BERT nie jest zdolny do wszystkich ludzkich procesów poznawczych. Mogą to być ograniczenia w jego możliwościach rozumienia treści.

BERT to algorytm tylko tekstowy

Po pierwsze, BERT jest skuteczny tylko w przypadku zadań przetwarzania języka naturalnego, które obejmują tekst. Nie można go używać do zadań, które obejmują obrazy lub inne formy danych. Pamiętaj jednak, że BERT może odczytać Twój tekst alternatywny, co może pomóc Ci pojawiać się w wynikach wyszukiwania grafiki Google.

BERT nie rozumie „całego obrazu”

Po drugie, BERT nie jest skuteczny w przypadku zadań, które wymagają bardzo wysokiego stopnia zrozumienia. Zasadniczo BERT jest specjalistą od słów w zdaniach, ale nie jest w stanie zrozumieć całych artykułów.

Na przykład BERT może zrozumieć, że „nietoperz” w poniższym zdaniu odnosi się do ssaka, a nie do drewnianego kija bejsbolowego: Nietoperz pożarł komara. Ale nie jest skuteczny w przypadku zadań, które wymagają zrozumienia złożonych zdań lub akapitów.

Co to jest algorytm Google SMITH?

Algorytm Google SMITH (lub Siamese Multi-depth Transformer-based Hierarchical) to algorytm rankingowy zaprojektowany przez inżynierów Google. Algorytm przygląda się językowi naturalnemu, uczy się wzorców znaczeń fraz w zależności od ich odległości od siebie i tworzy hierarchię informacji, która pozwala na dokładniejsze indeksowanie stron.

Pozwala to firmie SMITH na wydajniejszą klasyfikację treści.

Inną interesującą cechą SMITH jest to, że może działać jako predyktor tekstu. Istnieją inne firmy, które robią wielkie fale dzięki NLP (pomyśl o niesławnej becie GPT-3 Open AI w zeszłym roku). Niektóre z tych technologii mogą pomóc innym w tworzeniu własnych wyszukiwarek .

Jak aktualizacja Google SMITH wpłynęła na strony internetowe?

Aktualizacja Google SMITH miała znaczący wpływ na strony internetowe. Aktualizacja została zaprojektowana w celu poprawy dokładności wyników wyszukiwania i dokonała tego poprzez karanie stron internetowych, które używały technik manipulacyjnych w celu wpłynięcia na swoją pozycję. Zaprojektowany z myślą o szerokiej gamie technik manipulacyjnych, w tym spamowych linkach, black hat SEO i sztucznej inteligencji, SMITH podniósł poprzeczkę w zakresie wysokiej jakości treści i organicznego budowania linków.

Niektóre z najczęstszych technik manipulacyjnych, które były celem SMITH, obejmowały:

• upychanie słów kluczowych
• kupowanie linków
• nadmierne używanie tekstu kotwicy.

Witryny, w których stwierdzono, że używają tych technik, zostały ukarane przez Google, co spowodowało spadek ich rankingu wyszukiwania.

Jaka jest różnica między aktualizacją Google SMITH a Google BERT?

Zarówno model BERT, jak i model SMITH zapewniają robotom indeksującym Google lepsze zrozumienie języka i indeksowanie stron. Wiemy, że Google już lubi długie treści, ale kiedy SMITH jest na żywo, Google rozumie dłuższe treści jeszcze skuteczniej. SMITH ulepszy obszary rekomendacji wiadomości, rekomendacji powiązanych artykułów i grupowania dokumentów.

Jak dostosować strategię SEO pod kątem algorytmów Google NLP

Chociaż Google twierdzi, że nie możesz zoptymalizować pod kątem BERT lub SMITH, zrozumienie, jak zoptymalizować pod kątem NLP, może mieć wpływ na wydajność Twojej witryny w SERP. Jednak świadomość, że BERT koncentruje się na zapewnieniu intencji użytkownika, oznacza, że ​​powinieneś zrozumieć intencję każdego zapytania wyszukiwania, dla którego chcesz zoptymalizować.

Google często jest nieco ostrożny, kiedy wdraża swoje algorytmy i nadal ukrywa, kiedy SMITH zostanie w pełni wdrożony. Ale zawsze najlepiej założyć, że zaczęli optymalizować pod kątem zmiany.

SMITH to prawdopodobnie tylko jedna z wielu iteracji długoterminowego celu Google, jakim jest utrzymanie dominacji w technologii NLP i uczenia maszynowego. Ponieważ Google poprawia rozumienie kompletnych dokumentów, dobra architektura informacji będzie jeszcze ważniejsza .

Jak zoptymalizować treść pod kątem algorytmów NLP Google?

1. Upewnij się, że Twoje treści są dobrze sformatowane i łatwe do odczytania. Zachowaj najlepsze praktyki dotyczące nagłówków i inne najlepsze praktyki dotyczące czytelności. Obejmują one:

• • • Utrzymuj zdania poniżej 20 słów
    • Używaj list punktowanych w przypadku wystawionych pozycji większych niż 2
    • Użyj prawidłowej hierarchii nagłówków
    • Unikaj przedstawiania czytelnikom nieprzeniknionego bloku tekstu

2. Używaj jasnego, zwięzłego języka, który jest łatwy do zrozumienia. Nie komplikuj nadmiernie struktur zdaniowych. Ograniczając długość zdania, prawdopodobnie usprawnisz również swoje myśli.
3. Unikaj używania skomplikowanych lub trudnych słów, które mogą zmylić algorytmy Google. Porzuć tezaurus i zachowaj prostotę zdań. Pamiętaj, że najkrótsza droga do czegoś jest często najlepsza.
4. Używaj słów kluczowych i terminów tematycznych, które są odpowiednie dla Twojego tematu . Semantycznie powiązane terminy Focus mogą pomóc podmiotom przetwarzającym język naturalny Google lepiej zrozumieć całość Twojej strony.
5. Upewnij się, że Twoje treści są świeże i aktualne. Pamiętaj, że motywacją tych algorytmów NLP jest poprawa wyników wyszukiwania przy jednoczesnym odrzucaniu spamerskich, nieaktualnych treści.
6. Napisz ciekawe i angażujące treści, które ludzie będą chcieli przeczytać. Nigdy nie możesz się pomylić, dostarczając wyszukiwarkom treści najlepiej odpowiadające ich potrzebom . Pamiętaj o zamiarze wyszukiwania i głębokości tematycznej.
7. Twoje opinie klientów mają znaczenie. NLP Google może prawdopodobnie przeprowadzić analizę sentymentu podmiotów, więc nie ignoruj ​​​​złych recenzji. Jeśli otrzymasz negatywne recenzje (niezależnie od tego, czy są w języku angielskim, czy marsjańskim), możesz się założyć, że analiza sentymentu podmiotów Google zepchnie Cię w dół SERP.
8. Udziel jasnych odpowiedzi na pytania wyszukiwarek. Jeśli chcesz skończyć w polecanym fragmencie, NLP Google dostarczą Cię tam tylko wtedy, gdy wydobędziesz tekst za pomocą analizy encji. Oznacza to, że Google ma możliwość doskonalenia określonych informacji wyświetlanych wyszukiwarkom.

Przyszłość NLP Google

Interfejs API języka naturalnego Google i TPU w chmurze są teraz dostępne dla wszystkich . Jeśli więc możesz użyć platformy uczenia maszynowego do głębokiego uczenia się do wykonywania zadań NLP, możesz użyć interfejsów API języka naturalnego Google. Możesz nawet uczestniczyć w szkoleniu NLP w chmurze Google, jeśli chcesz!

Zoptymalizuj pod kątem interfejsu API języka naturalnego Google i uzyskaj wyniki

Jedno jest jasne: interfejsy API języka naturalnego nie znikną. Jak widać z progresji między modelem BERT a modelem SMITH, algorytmy wyszukiwania Google będą tylko coraz lepiej rozumieć Twoje treści.

Niech twoja mantra pozostanie taka sama: skup się na treści, skup się na jakości. Podczas gdy SEO będą się uczyć i eksperymentować, aby dowiedzieć się, co działa najlepiej w przypadku algorytmów NLP Google, zawsze trzymaj się najlepszych praktyk SEO. Pamiętaj, że to, co napiszesz, wpłynie na Twój ranking, ale to, co napiszą Twoi klienci i odwiedzający, również będzie miało znaczenie dzięki analizie nastrojów. Dowiedz się więcej o algorytmie BERT.

Narzędzie AI Content Generation SearchAtlas jest oparte na interfejsie API języka naturalnego firmy Google, dzięki czemu możesz tworzyć treści najwyższej jakości przy mniejszym nakładzie pracy.