Entendendo os algoritmos de PNL do Google para um melhor SEO de conteúdo

O Processamento de Linguagem Natural, ou PNL, é um dos avanços mais complexos e inovadores em inteligência artificial (IA) e algoritmos de mecanismos de busca. E, não surpreendentemente, o Google se tornou líder no espaço da PNL. Com a adição do algoritmo SMITH em 2021 e seu algoritmo de linguagem natural anterior, BERT, o Google desenvolveu IA que entende a linguagem humana com proficiência. E essa tecnologia tem a capacidade de ser usada na criação de conteúdo gerado por IA.

Com precisão excepcional, os algoritmos de PNL do Google mudaram o jogo da IA. Então, o que isso significa para SEO? Este artigo mergulhará em todos os detalhes das tecnologias de PNL do Google e como você pode usá-las para classificar melhor nos resultados dos mecanismos de pesquisa.

O que é processamento de linguagem natural?

Processamento de linguagem natural (PLN) é um campo da ciência da computação e inteligência artificial que envolve o estudo de como fazer os computadores entenderem a linguagem humana. Ao contrário das formas anteriores de IA, a PNL usa aprendizado profundo.

A PNL é considerada um componente importante da inteligência artificial porque permite que os computadores interajam com os humanos de uma maneira natural.

Embora a PNL possa parecer que seu objetivo seja melhorar os resultados de pesquisa do Google e tirar os escritores do mercado, essa tecnologia é usada de várias maneiras além do SEO.

Aqui estão os mais comuns:

1. Análise de sentimentos: PNL que mede os níveis emocionais das pessoas para determinar coisas como a satisfação do cliente.

2. Chatbots: São as telas de bate-papo que aparecem nas páginas de ajuda ou sites gerais. Eles têm um talento especial para reduzir a carga de trabalho nos centros de suporte ao cliente.

4. Reconhecimento de voz: Este PNL pega o áudio e o traduz em comandos e muito mais.

Classificação, extração e resumo de texto: essas formas de PNL podem analisar o texto e reformatá-lo para ser mais fácil para os humanos usarem, analisarem e entenderem. A extração de texto pode ser bastante útil quando se trata de tarefas como codificação médica e captura de erros no faturamento.

O que é Aprendizado Profundo?

O aprendizado profundo é uma categoria de aprendizado de máquina que é modelada nas redes neurais do cérebro humano. Essa forma de aprendizado de máquina é frequentemente considerada mais sofisticada do que os modelos típicos de aprendizado de IA.

Porque eles espelham o cérebro humano, eles também podem espelhar o comportamento humano – e aprender muito! Muitas vezes, os algoritmos de aprendizado profundo usam um sistema de duas partes. Um sistema faz previsões enquanto o outro refina os resultados.

O aprendizado profundo tem sido usado em dispositivos domésticos, ambientes públicos e no local de trabalho há algum tempo. As aplicações mais comuns incluem:

• carros autônomos
• Controles remotos de voz
• Detecção de fraude de cartão de crédito
• Dispositivos médicos
• Defesa nacional baseada em satélite

Como a PNL afeta o SEO?

Poucas atualizações no PageRank do Google interromperam os padrões de SEO, como os bots de processamento de linguagem natural. Com o lançamento do SMITH do Google, vimos especialistas em SEO lutando para entender como o algoritmo funciona e como produzir conteúdo que atenda aos padrões do algoritmo. No entanto, como a maioria das atualizações de algoritmo, o tempo geralmente revela como atender e exceder os padrões de conteúdo para garantir que seu conteúdo tenha a melhor chance de chegar às SERPs.

Essencialmente, a PNL ajuda o Google a fornecer aos usuários melhores resultados de pesquisa com base em sua intenção e uma compreensão mais clara do conteúdo de um site. Isso significa que apenas os sites que fornecem o melhor conteúdo mantiveram suas posições nas SERPs. Além disso, conteúdo diverso que não fornece a intenção de um pesquisador será enterrado em uma SERP mais profunda ou não será exibido.

O que é o Google BERT?

O algoritmo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) foi lançado em 2019 e fez ondas como a maior mudança desde o PageRank. Esse algoritmo é um PNL que trabalha para entender o texto para fornecer resultados de pesquisa superiores.

Mais especificamente, o BERT é uma rede neural projetada para entender melhor o contexto das palavras em uma frase. O algoritmo é capaz de aprender as relações entre as palavras em uma frase usando uma técnica chamada pré-treinamento.

O objetivo do algoritmo BERT é melhorar a precisão das tarefas de processamento de linguagem natural, como tradução automática e resposta a perguntas.

Como funciona o algoritmo Google BERT?

O algoritmo BERT é capaz de atingir seu objetivo usando uma técnica chamada aprendizado de transferência. O aprendizado de transferência é uma técnica usada para melhorar a precisão de uma rede neural usando uma rede pré-treinada que já está treinada em um grande conjunto de dados.

Ao contrário de muitas atualizações do Google, o funcionamento interno do BERT é de código aberto. O algoritmo BERT é baseado em um artigo publicado pelo Google em 2018. Essa explicação de código aberto inclui que o BERT usa um modelo contextual bidirecional para entender melhor o significado de palavras ou frases individuais. O resultado é uma classificação de conteúdo bem ajustada.

Por exemplo:

Se você estiver procurando um bar para happy hour em vez de um bar para seu equipamento de supino, o Google mostrará o tipo correto de barra com base em como a palavra é usada no contexto de uma página.

O que mais torna o BERT diferente?

O BERT usou Cloud Tensor Processing Units (TPUs) que acelerou a capacidade do NLP de aprender com amostras de texto existentes como seu sistema de pré-treinamento. O pré-treinamento é uma técnica usada para treinar uma rede neural em um grande conjunto de dados antes de ser usado para processar dados. A rede pré-treinada é então usada para processar dados semelhantes aos dados que foram usados ​​para treinar a rede. Ao usar TPUs em nuvem, o BERT foi capaz de processar dados rapidamente – super rápido. E o Google Cloud também pôde ser testado.

Após milhões de sessões de treinamento, o algoritmo BERT é capaz de alcançar maior precisão do que os algoritmos de processamento de linguagem natural anteriores porque é capaz de entender melhor o contexto das palavras em uma frase.

De quantas amostras de texto o BERT precisava? O BERT usou milhões, até bilhões de amostras para compreender totalmente a linguagem natural (não apenas o inglês).

Como a atualização Bert do Google afetou os sites?

O impacto da atualização do BERT nos sites foi duplo. Primeiro, a atualização melhorou a precisão dos resultados de pesquisa do Google. Isso significava que os sites com classificação mais alta nos resultados de pesquisa do Google experimentaram uma taxa de cliques (CTR) mais alta.

Em segundo lugar, a atualização do BERT aumentou a importância do conteúdo do site. Isso significa que sites com conteúdo relevante e de alta qualidade têm maior probabilidade de obter uma classificação mais alta nos resultados de pesquisa do Google.

Quais são as limitações do Google Bert?

O BERT é uma ferramenta poderosa, mas há algumas limitações em seus recursos. Embora seja fácil se deixar levar pela elegância desse modelo de PNL, é importante ter em mente que o modelo BERT não é capaz de todos os processos cognitivos humanos. E essas podem ser limitações em seus recursos de compreensão de conteúdo.

BERT é um algoritmo somente de texto

Primeiro, o BERT só é eficaz para tarefas de processamento de linguagem natural que envolvem texto. Não pode ser usado para tarefas que envolvam imagens ou outras formas de dados. No entanto, lembre-se de que o BERT pode ler seu texto alternativo, o que pode ajudá-lo a aparecer nas pesquisas de imagens do Google.

BERT não entende o 'quadro completo'

Em segundo lugar, o BERT não é eficaz para tarefas que exigem um grau extremamente alto de compreensão. Essencialmente, o BERT é um profissional em palavras dentro de frases, mas não é capaz de entender artigos inteiros.

Por exemplo, o BERT pode entender que o “morcego” na frase a seguir se refere ao mamífero em vez de um taco de beisebol de madeira: O morcego devorou ​​o mosquito. Mas não é eficaz para tarefas que exigem a compreensão de frases ou parágrafos complexos.

O que é o algoritmo do Google SMITH?

O algoritmo Google SMITH (ou Siamese Multi-depth Transformer-based Hierarchical) é um algoritmo de classificação que foi projetado pelos engenheiros do Google. O algoritmo analisa a linguagem natural, aprende os padrões de significado em relação às frases em relação à distância entre elas e cria uma hierarquia de informações que permite que as páginas sejam indexadas com mais precisão.

Isso permite que a SMITH execute a classificação de conteúdo com mais eficiência.

Outra característica interessante do SMITH é que ele pode funcionar como um preditor de texto. Existem outras empresas que estão fazendo grandes ondas com a PNL (pense no infame GPT-3 beta da Open AI no ano passado). Algumas dessas tecnologias podem ajudar outros a construir seus próprios mecanismos de busca .

Como a atualização SMITH do Google afetou os sites?

A atualização SMITH do Google teve um impacto significativo nos sites. A atualização foi projetada para melhorar a precisão dos resultados de pesquisa, e fez isso penalizando sites que usavam técnicas de manipulação para influenciar sua classificação. projetado para atingir uma ampla gama de técnicas de manipulação, incluindo links de spam, SEO black hat e inteligência artificial, o SMITH elevou o nível de conteúdo de qualidade e construção de links orgânicos.

Algumas das técnicas de manipulação mais comuns que foram alvo de SMITH incluíram

• preenchimento de palavras-chave
• compra de link
• uso excessivo de texto âncora.

Os sites que usaram essas técnicas foram penalizados pelo Google, o que resultou em uma diminuição em sua classificação de pesquisa.

Qual é a diferença entre a atualização SMITH do Google e o Google BERT?

Tanto o modelo BERT quanto o modelo SMITH fornecem aos webcrawlers do Google melhor compreensão de linguagem e indexação de páginas. Sabemos que o Google já gosta de conteúdo de formato longo, mas quando o SMITH está ao vivo, o Google entende o conteúdo de forma ainda mais eficaz. A SMITH melhorará as áreas de recomendações de notícias, recomendações de artigos relacionados e agrupamento de documentos.

Como ajustar sua estratégia de SEO para algoritmos de PNL do Google

Embora o Google afirme que você não pode otimizar para BERT ou SMITH, entender como otimizar para NLP pode afetar o desempenho do seu site nas SERPs. No entanto, saber que o BERT se concentra em fornecer a intenção do usuário significa que você deve entender a intenção de qualquer consulta de pesquisa para a qual deseja otimizar.

O Google costuma ser um pouco cauteloso quando lança seus algoritmos e continua sendo secreto sobre quando a SMITH será totalmente lançada. Mas é sempre melhor supor que eles começaram a otimizar para a mudança.

SMITH é provavelmente apenas uma das muitas iterações no objetivo de longo prazo do Google de manter seu domínio em NLP e tecnologia de aprendizado de máquina. À medida que o Google melhora sua compreensão de documentos completos, uma boa arquitetura de informações será ainda mais importante .

Como você pode otimizar seu conteúdo para os algoritmos de PNL do Google?

1. Certifique-se de que seu conteúdo esteja bem formatado e fácil de ler. Mantenha as práticas recomendadas de cabeçalho e outras práticas recomendadas de legibilidade. Esses incluem:

• • • Mantenha suas frases com menos de 20 palavras
    • Use listas de marcadores para itens listados maiores que 2
    • Use a hierarquia de títulos correta
    • Evite apresentar aos leitores um bloco de texto impenetrável

2. Use uma linguagem clara e concisa que seja fácil de entender. Não complique demais suas estruturas de frases. Ao limitar o comprimento da frase, você provavelmente também simplificará seus pensamentos.
3. Evite usar palavras complexas ou difíceis que possam confundir os algoritmos do Google. Abandone o dicionário de sinônimos e mantenha suas frases diretas. Tenha em mente que o caminho mais curto para algo é muitas vezes o melhor.
4. Use palavras-chave e termos de foco relevantes para seu tópico . Os termos do Focus semanticamente relacionados podem ajudar os processadores de linguagem natural do Google a entender melhor toda a sua página.
5. Certifique-se de que seu conteúdo é fresco e atualizado. Lembre-se de que a motivação desses algoritmos de PNL é melhorar os resultados da pesquisa enquanto elimina conteúdo com spam e desatualizado.
6. Escreva conteúdo interessante e envolvente que as pessoas vão querer ler. Você nunca pode errar ao fornecer aos pesquisadores o melhor conteúdo para suas necessidades . Tenha em mente a intenção de pesquisa e a profundidade do tópico.
7. As avaliações dos seus clientes são importantes. O NLP do Google provavelmente pode realizar análises de sentimento de entidade, portanto, não ignore críticas ruins. Se você receber críticas negativas (seja no idioma inglês ou marciano), pode apostar que a análise de sentimento da entidade do Google o empurrará para baixo nas SERPs.
8. Forneça respostas claras às perguntas dos pesquisadores. Se você quiser terminar em um trecho em destaque, os NLPs do Google só o levarão até lá se você fizer a extração de texto usando a análise de entidade. Isso significa que o Google tem a capacidade de aprimorar informações específicas para exibir aos pesquisadores.

O futuro dos PNL do Google

A API de linguagem natural do Google e o Cloud TPU agora estão disponíveis para uso de todos . Portanto, se você puder usar uma plataforma de aprendizado de máquina de aprendizado profundo para executar tarefas de PNL, poderá usar as APIs de linguagem natural do Google. Você pode até participar do treinamento de NLPs na nuvem do Google, se quiser!

Otimize para a API do Google Natural Language e obtenha resultados

Uma coisa é clara: as APIs de linguagem natural vieram para ficar. Como podemos ver pela progressão entre o modelo BERT e o modelo SMITH, os algoritmos de pesquisa do Google só continuarão a entender seu conteúdo cada vez melhor.

Deixe seu mantra permanecer o mesmo: concentre-se no conteúdo, concentre-se na qualidade. Embora os SEOs continuem aprendendo e experimentando para descobrir o que funciona melhor para os algoritmos de PNL do Google, sempre siga as melhores práticas de SEO. Tenha em mente que o que você escreve afetará sua classificação, mas o que seus clientes e visitantes escrevem também, graças à análise de sentimentos. Saiba mais sobre o algoritmo BERT.

A ferramenta de geração de conteúdo de IA do SearchAtlas é construída na API de linguagem natural do Google, para que você possa produzir conteúdo da mais alta qualidade com esforço reduzido.