Înțelegerea algoritmilor Google NLP pentru un SEO mai bun pentru conținut

Procesarea limbajului natural, sau NLP, este unul dintre cele mai complexe și inovatoare progrese în inteligența artificială (AI) și algoritmii motoarelor de căutare. Și, nu este surprinzător, Google a devenit lider în spațiul NLP. Odată cu adăugarea din 2021 a algoritmului SMITH și a algoritmului lor de limbaj natural anterior, BERT, Google a dezvoltat AI care înțelege limbajul uman cu competență. Și această tehnologie are capacitatea de a fi utilizată în crearea de conținut generat de AI .

Cu o acuratețe excepțională, algoritmii NLP de la Google au schimbat jocul AI. Deci, ce înseamnă asta pentru SEO? Acest articol va aborda toate detaliile tehnologiilor Google NLP și cum le puteți utiliza pentru a vă clasa mai bine în rezultatele motoarelor de căutare.

Ce este procesarea limbajului natural?

Procesarea limbajului natural (NLP) este un domeniu al informaticii și al inteligenței artificiale care implică studiul modului de a face computerele să înțeleagă limbajul uman. Spre deosebire de formele anterioare de IA, NLP folosește învățarea profundă.

NLP este considerată o componentă importantă a inteligenței artificiale, deoarece permite computerelor să interacționeze cu oamenii într-un mod care se simte natural.

În timp ce NLP poate părea ca scopul său este de a îmbunătăți rezultatele căutării Google și de a scoate scriitorii din afaceri, această tehnologie este folosită într-o mare varietate de moduri dincolo de SEO.

Iată cele mai comune:

1. Analiza sentimentelor: NLP care măsoară nivelurile emoționale ale oamenilor pentru a determina lucruri precum satisfacția clienților.

2. Chatbots: Acestea sunt ecranele de chat care apar pe paginile de ajutor sau pe site-urile web generale. Au un talent pentru a reduce volumul de muncă din centrele de asistență pentru clienți.

4. Recunoașterea vorbirii: Acest NLP preia audio și îl traduce în comenzi și multe altele.

Clasificarea, extragerea și rezumarea textului: Aceste forme de NLP pot analiza textul, apoi îl pot reformata pentru a fi mai ușor de utilizat, analizat și înțeles de către oameni. Extragerea textului poate fi destul de utilă atunci când vine vorba de sarcini precum codarea medicală și detectarea erorilor în facturare.

Ce este Deep Learning?

Învățarea profundă este o categorie de învățare automată care este modelată pe rețelele neuronale din creierul uman. Această formă de învățare automată este adesea considerată mai sofisticată decât modelele tipice de învățare AI.

Deoarece oglindesc creierul uman, pot oglindi și comportamentul uman și pot învăța multe! Adesea, algoritmii de învățare profundă folosesc un sistem din două părți. Un sistem face predicții, în timp ce celălalt rafinează rezultatele.

Învățarea profundă a fost folosită de ceva timp în dispozitivele casnice, mediile publice și la locul de muncă. Cele mai comune aplicații includ:

• Mașini cu conducere autonomă
• Telecomenzi vocale
• Detectarea fraudei cu cardul de credit
• Dispozitive medicale
• Apărare națională prin satelit

Cum afectează NLP SEO?

Puține actualizări ale PageRank-ului Google au perturbat standardele SEO, cum ar fi boții de procesare a limbajului natural. Odată cu lansarea SMITH de la Google, i-am văzut pe specialiștii SEO încercând să înțeleagă cum funcționează algoritmul, precum și cum să producă conținut care îndeplinește standardele algoritmului. Cu toate acestea, la fel ca majoritatea actualizărilor de algoritm, timpul dezvăluie adesea cum să îndepliniți și să depășiți standardele de conținut pentru a vă asigura că conținutul dvs. are cele mai bune șanse de a ajunge în SERP-uri.

În esență, NLP ajută Google să ofere utilizatorilor rezultate de căutare mai bune , bazate pe intenția lor și o înțelegere mai clară a conținutului unui site. Aceasta înseamnă că numai acele site-uri care oferă cel mai bun conținut și-au păstrat pozițiile în SERP-uri. În plus, conținutul divers care nu prevede intenția unui căutător va fi îngropat într-un SERP mai profund sau nu va apărea deloc.

Ce este Google BERT?

Algoritmul BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) a fost lansat în 2019 și a făcut valuri ca cea mai mare schimbare de la PageRank. Acest algoritm este un NLP care funcționează pentru a înțelege textul pentru a oferi rezultate de căutare superioare.

Mai precis, BERT este o rețea neuronală care este concepută pentru a înțelege mai bine contextul cuvintelor dintr-o propoziție. Algoritmul este capabil să învețe relațiile dintre cuvintele dintr-o propoziție folosind o tehnică numită pretraining.

Scopul algoritmului BERT este de a îmbunătăți acuratețea sarcinilor de procesare a limbajului natural, cum ar fi traducerea automată și răspunsul la întrebări.

Cum funcționează algoritmul Google BERT?

Algoritmul BERT este capabil să-și atingă scopul utilizând o tehnică numită învățare prin transfer. Învățarea prin transfer este o tehnică care este utilizată pentru a îmbunătăți acuratețea unei rețele neuronale prin utilizarea unei rețele pre-antrenate care este deja antrenată pe un set de date mare.

Spre deosebire de multe dintre actualizările Google, funcționarea interioară a BERT este open-source. Algoritmul BERT se bazează pe o lucrare care a fost publicată de Google în 2018. Această explicație open-source include faptul că BERT utilizează un model contextual bidirecțional pentru a înțelege mai bine sensul cuvintelor sau expresiilor individuale. Rezultatul este o clasificare fină a conținutului.

De exemplu:

Dacă sunteți în căutarea unui bar pentru happy hour versus un bar pentru echipamentul dvs. de presă de banc, Google vă va arăta tipul corect de bară în funcție de modul în care cuvântul este folosit în context într-o pagină.

Ce altceva îl face pe BERT diferit?

BERT a folosit cloud Tensor Processing Units (TPU) care au accelerat capacitatea NLP de a învăța din eșantioane de text existente ca sistem de preformare. Preinstruirea este o tehnică care este utilizată pentru a antrena o rețea neuronală pe un set mare de date înainte de a fi utilizată pentru a procesa date. Rețeaua preantrenată este apoi utilizată pentru a procesa date care sunt similare cu datele care au fost utilizate pentru a antrena rețeaua. Folosind TPU-uri cloud, BERT a putut procesa datele rapid – super rapid. Și Google Cloud a putut fi, de asemenea, testat.

După milioane de sesiuni de antrenament, algoritmul BERT este capabil să obțină o acuratețe mai mare decât algoritmii anteriori de procesare a limbajului natural, deoarece este capabil să înțeleagă mai bine contextul cuvintelor dintr-o propoziție.

De câte exemple de text a avut nevoie BERT? BERT a folosit milioane, chiar miliarde de mostre pentru a înțelege pe deplin limbajul natural (nu doar engleza).

Cum a afectat actualizarea lui Google Bert site-urile?

Impactul actualizării BERT asupra site-urilor web a fost dublu. În primul rând, actualizarea a îmbunătățit acuratețea rezultatelor căutării Google. Aceasta a însemnat că site-urile web care au fost clasate mai sus în rezultatele căutării Google au înregistrat o rată de clic (CTR) mai mare.

În al doilea rând, actualizarea BERT a crescut importanța conținutului site-ului web. Aceasta înseamnă că site-urile web care au conținut relevant de înaltă calitate au șanse mai mari să se claseze mai sus în rezultatele căutării Google.

Care sunt limitările Google Bert?

BERT este un instrument puternic, dar există anumite limitări ale capacităţilor sale. Deși este ușor să te lași purtat de cât de îngrijit este acest model NLP, este important să reții că modelul BERT nu este capabil de toate procesele cognitive umane. Și acestea pot fi limitări ale capacităților sale de înțelegere a conținutului.

BERT este un algoritm exclusiv text

În primul rând, BERT este eficient doar pentru sarcinile de procesare a limbajului natural care implică text. Nu poate fi utilizat pentru sarcini care implică imagini sau alte forme de date. Cu toate acestea, rețineți că BERT poate citi textul dvs. alternativ, ceea ce vă poate ajuta să apăreați în căutările de imagini Google.

BERT nu înțelege „fotografia integrală”

În al doilea rând, BERT nu este eficient pentru sarcini care necesită un grad extrem de ridicat de înțelegere. În esență, BERT este un profesionist în cuvintele din propoziții, dar nu este capabil să înțeleagă articole întregi.

De exemplu, BERT poate înțelege că „liliacul” din următoarea propoziție se referă la mamifer, mai degrabă decât la o bâtă de baseball din lemn: Liliacul a devorat țânțarul. Dar nu este eficient pentru sarcini care necesită înțelegerea unor propoziții sau paragrafe complexe.

Ce este algoritmul Google SMITH?

Algoritmul Google SMITH (sau Siamese Multi-depth Transformer-based Hierarchical) este un algoritm de clasare care a fost conceput de inginerii Google. Algoritmul analizează limbajul natural, învață tiparele de semnificație în relație cu frazele în raport cu distanța lor una de cealaltă și creează o ierarhie de informații care permite paginilor să fie indexate mai precis.

Acest lucru îi permite lui SMITH să efectueze clasificarea conținutului mai eficient.

O altă caracteristică interesantă a lui SMITH este că poate funcționa ca un predictor de text. Există și alte companii care au făcut valuri mari cu NLP (gândiți-vă la infama GPT-3 beta a Open AI anul trecut). Unele dintre aceste tehnologii i-ar putea ajuta pe alții să-și construiască propriile motoare de căutare .

Cum a afectat actualizarea SMITH de la Google site-urile web?

Actualizarea SMITH de la Google a avut un impact semnificativ asupra site-urilor web. Actualizarea a fost concepută pentru a îmbunătăți acuratețea rezultatelor căutării și a făcut acest lucru prin penalizarea site-urilor web care foloseau tehnici de manipulare pentru a le influența rangul. conceput pentru a viza o gamă largă de tehnici de manipulare, inclusiv link-uri spam, SEO cu pălărie neagră și inteligență artificială, SMITH a ridicat ștacheta pentru conținut de calitate și creare de link-uri organice.

Unele dintre cele mai comune tehnici de manipulare care au fost vizate de SMITH sunt incluse

• umplutura de cuvinte cheie
• cumpărare de link-uri
• utilizarea excesivă a textului de ancorare.

Site-urile web despre care s-a constatat că utilizează aceste tehnici au fost penalizate de Google, ceea ce a dus la o scădere a clasamentului lor în căutare.

Care este diferența dintre actualizarea Google SMITH și Google BERT?

Atât modelul BERT, cât și modelul SMITH oferă webcrawlerelor Google o mai bună înțelegere a limbii și o indexare a paginilor. Știm că Google îi place deja conținutul lung, dar când SMITH este live, Google înțelege conținutul mai lung și mai eficient. SMITH va îmbunătăți domeniile recomandărilor de știri, recomandărilor de articole conexe și gruparea documentelor.

Cum să vă ajustați strategia SEO pentru algoritmii Google NLP

Deși Google susține că nu puteți optimiza pentru BERT sau SMITH, înțelegerea modului de optimizare pentru NLP poate avea un impact asupra performanței site-ului dvs. în SERP-uri. Cu toate acestea, știind că BERT se concentrează pe furnizarea intenției utilizatorului înseamnă că ar trebui să înțelegeți intenția oricărei interogări de căutare pentru care doriți să o optimizați.

Google este deseori puțin înțelegător cu privire la momentul în care își lansează algoritmii și continuă să fie secretos cu privire la momentul în care SMITH se va lansa complet. Dar este întotdeauna cel mai bine să presupunem că au început să se optimizeze pentru schimbare.

SMITH este probabil doar una dintre multele iterații ale obiectivului pe termen lung al Google de a- și menține dominația în NLP și tehnologia de învățare automată. Pe măsură ce Google își îmbunătățește înțelegerea documentelor complete, o arhitectură bună a informațiilor va fi și mai importantă .

Cum vă puteți optimiza conținutul pentru algoritmii Google NLP?

1. Asigurați-vă că conținutul dvs. este bine formatat și ușor de citit. Mențineți cele mai bune practici pentru titluri și alte bune practici de lizibilitate. Acestea includ:

• • • Păstrează-ți propozițiile sub 20 de cuvinte
    • Folosiți liste cu marcatori pentru articolele enumerate mai mari de 2
    • Utilizați ierarhia corectă a titlurilor
    • Evitați să prezentați cititorilor un bloc de text impenetrabil

2. Utilizați un limbaj clar, concis, ușor de înțeles. Nu vă complicați prea mult structurile propozițiilor. Limitând lungimea propoziției, probabil că îți vei eficientiza și gândurile.
3. Evitați să folosiți cuvinte complexe sau dificile care pot încurca algoritmii Google. Renunță la tezaur și păstrează-ți propozițiile simple. Rețineți că cel mai scurt drum spre ceva este adesea cel mai bun.
4. Utilizați cuvinte cheie și termeni de focalizare care sunt relevanți pentru subiectul dvs. Termenii Focus legați semantic îi pot ajuta pe procesoarele de limbaj natural Google să înțeleagă mai bine întreaga pagină.
5. Asigurați-vă că conținutul dvs. este proaspăt și actualizat. Amintiți-vă că motivația acestor algoritmi NLP este de a îmbunătăți rezultatele căutării în timp ce eliminați conținutul spam și învechit.
6. Scrieți conținut interesant și captivant pe care oamenii vor dori să-l citească. Nu puteți greși niciodată oferind celor care caută cel mai bun conținut pentru nevoile lor . Rețineți intenția de căutare și profunzimea subiectului.
7. Comentariile clienților dvs. contează. NLP-ul Google poate efectua o analiză a sentimentelor entităților, așa că nu ignora recenziile proaste. Dacă primiți recenzii negative (fie că sunt în limba engleză sau marțiană), puteți paria că analiza sentimentului entităților Google vă va împinge în jos SERP-urile.
8. Oferiți răspunsuri clare la întrebările celor care caută. Dacă doriți să ajungeți într-un fragment prezentat, NLP-urile Google vă vor duce acolo doar dacă treceți prin extragerea textului folosind analiza entităților. Aceasta înseamnă că Google are capacitatea de a se concentra pe anumite informații pentru a le afișa celor care caută.

Viitorul Google NLPs

Google natural language API și cloud TPU sunt acum disponibile pentru utilizare de către toată lumea . Deci, dacă ați putea folosi o platformă de învățare automată de deep learning pentru a efectua sarcini NLP, puteți utiliza API-urile Google în limbaj natural. Puteți chiar să participați la instruirea Google cloud NLP, dacă doriți!

Optimizați pentru Google Natural Language API și obțineți rezultate

Un lucru este clar: API-urile în limbaj natural sunt aici pentru a rămâne. După cum putem vedea din progresia dintre modelul BERT și modelul SMITH, algoritmii de căutare Google vor continua să vă înțeleagă din ce în ce mai bine conținutul.

Lasă-ți mantra să rămână aceeași: concentrează-te pe conținut, concentrează-te pe calitate. În timp ce SEO vor continua să învețe și să experimenteze pentru a afla ce funcționează cel mai bine pentru algoritmii NLP de la Google, respectați întotdeauna cele mai bune practici pentru SEO. Rețineți că ceea ce scrieți vă va afecta clasamentul, dar ceea ce scriu clienții și vizitatorii dvs. va afecta, de asemenea, datorită analizei sentimentelor. Aflați mai multe despre algoritmul BERT.

Instrumentul de generare de conținut AI al SearchAtlas este construit pe API-ul Google Natural Language, astfel încât să puteți produce conținut de cea mai înaltă calitate cu un efort redus.