ทำความเข้าใจอัลกอริทึม Google NLP เพื่อ SEO เนื้อหาที่ดีขึ้น

เผยแพร่แล้ว: 2022-06-04

ทำความเข้าใจอัลกอริทึม Google NLP เพื่อการทำ SEO เนื้อหาที่ดีขึ้นด้วยสมอง

Natural Language Processing หรือ NLP เป็นหนึ่งในความก้าวหน้าที่ซับซ้อนและสร้างสรรค์ที่สุดในปัญญาประดิษฐ์ (AI) และอัลกอริธึมของเครื่องมือค้นหา และไม่น่าแปลกใจเลยที่ Google ได้กลายเป็นผู้นำในด้าน NLP Google ได้พัฒนา AI ที่เข้าใจภาษามนุษย์อย่างเชี่ยวชาญด้วยการเพิ่มอัลกอริทึม SMITH และอัลกอริธึมภาษาธรรมชาติก่อนหน้านี้ในปี 2021 และ เทคโนโลยี นี้ มีความสามารถในการใช้ในการสร้างเนื้อหาที่สร้างโดย AI

ด้วยความแม่นยำที่ยอดเยี่ยม อัลกอริทึม NLP ของ Google ได้เปลี่ยนเกม AI ดังนั้นสิ่งนี้หมายความว่าสำหรับ SEO? บทความนี้จะเจาะลึกรายละเอียดทั้งหมดของเทคโนโลยี NLP ของ Google และวิธีที่คุณสามารถใช้เทคโนโลยีเหล่านี้เพื่อให้อันดับดีขึ้นในผลลัพธ์ของเครื่องมือค้นหา

การประมวลผลภาษาธรรมชาติคืออะไร?

NLP กับสมองใน P

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นสาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ที่เกี่ยวข้องกับการศึกษาวิธีทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษามนุษย์ NLP ใช้การเรียนรู้เชิงลึกไม่เหมือนกับ AI รูปแบบก่อนหน้า

NLP ถือเป็นองค์ประกอบสำคัญของปัญญาประดิษฐ์เพราะช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถโต้ตอบกับมนุษย์ในลักษณะที่ให้ความรู้สึกเป็นธรรมชาติ

แม้ว่า NLP อาจดูเหมือนจุดประสงค์ของมันคือเพื่อปรับปรุงผลการค้นหาของ Google และทำให้ผู้เขียนเลิกทำธุรกิจ แต่เทคโนโลยีนี้ถูกใช้ในหลากหลายวิธีนอกเหนือจาก SEO

ต่อไปนี้คือสิ่งที่พบบ่อยที่สุด:

1. การวิเคราะห์ความรู้สึก: NLP ที่วัดระดับอารมณ์ของผู้คนเพื่อกำหนดสิ่งต่าง ๆ เช่นความพึงพอใจของลูกค้า

ตัวอย่างการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

2. Chatbots: นี่คือหน้าจอแชทที่ปรากฏขึ้นบนหน้าช่วยเหลือหรือเว็บไซต์ทั่วไป พวกเขามีความสามารถพิเศษในการลดปริมาณงานในศูนย์สนับสนุนลูกค้า

ตัวอย่างแชทบอท

3. แก้ไขอัตโนมัติ: NLP ที่นอกเหนือไปจากการตรวจการสะกดโดยดูที่ไวยากรณ์โดยใช้การวิเคราะห์ไวยากรณ์ ทำความเข้าใจคำพูดทั่วไป และอื่นๆ ต้องขอบคุณการวิเคราะห์ไวยากรณ์ โปรแกรมอย่าง Grammarly สามารถแจ้งให้คุณทราบได้หากประโยคไม่สมเหตุสมผล หรือแม้แต่ให้คำแนะนำสำหรับประโยคที่มีคำพูดที่ดีกว่า

โลโก้ไวยากรณ์

4. การรู้จำเสียง: NLP นี้ใช้เสียงและแปลเป็นคำสั่งและอื่นๆ

ลำโพง alexa เป็นการรู้จำเสียง NLP

การจำแนกประเภท การแยก และการสรุปข้อความ: NLP รูปแบบเหล่านี้สามารถวิเคราะห์ข้อความ จากนั้นจัดรูปแบบใหม่เพื่อให้มนุษย์ใช้ วิเคราะห์ และทำความเข้าใจได้ง่ายขึ้น การแยกข้อความมีประโยชน์มากเมื่อพูดถึงงานต่างๆ เช่น การเข้ารหัสทางการแพทย์ และการตรวจจับข้อผิดพลาดในการเรียกเก็บเงิน

ตัวอย่างของตัวแยกข้อความ

การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?

การเรียนรู้เชิงลึก เป็นหมวดหมู่ของการเรียนรู้ของเครื่องที่สร้างแบบจำลองบนโครงข่ายประสาทเทียมในสมองของมนุษย์ รูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องนี้มักจะถือว่าซับซ้อนกว่าแบบจำลองการเรียนรู้ AI ทั่วไป

เนื่องจากพวกมันสะท้อนสมองของมนุษย์ พวกเขาจึงสามารถสะท้อนพฤติกรรมของมนุษย์และเรียนรู้มากมาย! อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกมักใช้ระบบสองส่วน ระบบหนึ่งทำการคาดการณ์ในขณะที่อีกระบบหนึ่งปรับแต่งผลลัพธ์

มีการใช้การเรียนรู้เชิงลึกในอุปกรณ์ในครัวเรือน สภาพแวดล้อมสาธารณะ และสถานที่ทำงานมาระยะหนึ่งแล้ว แอปพลิเคชันทั่วไป ได้แก่ :

  • รถขับเอง
  • รีโมทสั่งงานด้วยเสียง
  • การตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิต
  • อุปกรณ์ทางการแพทย์
  • การป้องกันประเทศโดยใช้ดาวเทียม

NLP ส่งผลต่อ SEO อย่างไร?

การอัปเดต PageRank ของ Google เพียงเล็กน้อยทำให้มาตรฐาน SEO หยุดชะงัก เช่น บอทการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ด้วยการเปิดตัว SMITH ของ Google เราได้เห็นผู้เชี่ยวชาญด้าน SEO ต่างพยายามทำความเข้าใจวิธีการทำงานของอัลกอริทึม ตลอดจนวิธีสร้างเนื้อหาที่ตรงตามมาตรฐานของอัลกอริทึม อย่างไรก็ตาม เช่นเดียวกับการอัปเดตอัลกอริธึมส่วนใหญ่ เวลามักจะเปิดเผยวิธีการบรรลุและเกินมาตรฐานเนื้อหาเพื่อให้แน่ใจว่าเนื้อหาของคุณมีโอกาสที่ดีที่สุดในการทำให้เป็น SERP

โดยพื้นฐานแล้ว NLP ช่วยให้ Google มอบผลการค้นหาที่ดีขึ้นแก่ผู้ค้นหา ตามเจตนาและความเข้าใจที่ชัดเจนยิ่งขึ้นเกี่ยวกับเนื้อหาของเว็บไซต์ ซึ่งหมายความว่าเฉพาะไซต์ที่ให้เนื้อหาที่ดีที่สุดเท่านั้นที่มีอันดับใน SERP นอกจากนี้ เนื้อหาเบ็ดเตล็ดที่ไม่ได้จัดทำขึ้นเพื่อจุดประสงค์ของผู้ค้นหาจะถูกฝังอยู่ใน SERP ที่ลึกกว่าหรือไม่แสดงเลย

Google BERT คืออะไร?

โลโก้ Google พร้อม BERT จาก Sesame street

อัลกอริธึม BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) เปิดตัวในปี 2019 และทำให้ wave เป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่สุดนับตั้งแต่ PageRank อัลกอริทึมนี้เป็น NLP ที่ทำงานเพื่อทำความเข้าใจข้อความเพื่อให้ผลการค้นหาที่เหนือกว่า

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง BERT เป็นโครงข่ายประสาทเทียมที่ออกแบบมาเพื่อให้เข้าใจบริบทของคำในประโยคได้ดียิ่งขึ้น อัลกอริธึมสามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างคำในประโยคโดยใช้เทคนิคที่เรียกว่าการเตรียมการล่วงหน้า

เป้าหมายของอัลกอริธึม BERT คือการปรับปรุงความแม่นยำของงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ เช่น การแปลด้วยคอมพิวเตอร์และการตอบคำถาม

อัลกอริทึมของ Google BERT ทำงานอย่างไร

อัลกอริทึมของ BERT สามารถบรรลุเป้าหมายได้โดยใช้เทคนิคที่เรียกว่าการเรียนรู้แบบถ่ายโอน การถ่ายโอนการเรียนรู้เป็นเทคนิคที่ใช้ในการปรับปรุงความถูกต้องของโครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้เครือข่ายที่ฝึกล่วงหน้าซึ่งได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่แล้ว

การทำงานภายในของ BERT ต่างจากการอัปเดตอื่นๆ ของ Google ตรงที่เป็นโอเพนซอร์ส อัลกอริทึมของ BERT อิงจากบทความที่เผยแพร่โดย Google ในปี 2018 คำอธิบายแบบโอเพนซอร์สนี้รวมถึงว่า BERT ใช้แบบจำลองบริบทแบบสองทิศทางเพื่อให้เข้าใจความหมายของคำหรือวลีแต่ละคำได้ดีขึ้น ผลลัพธ์ที่ได้คือการจัดประเภทเนื้อหาที่ปรับแต่งอย่างประณีต

โครงสร้างอัลกอริทึมของเบิร์ต

ตัวอย่างเช่น:

หากคุณกำลังมองหาบาร์สำหรับชั่วโมงแห่งความสุขกับบาร์สำหรับอุปกรณ์กดบัลลังก์ของคุณ Google จะแสดงประเภทแท่งที่ถูกต้องตามวิธีการใช้คำในบริบทภายในหน้า

อะไรที่ทำให้ BERT แตกต่าง?

BERT ใช้ Cloud Tensor Processing Units (TPU) ซึ่งเร่งความสามารถของ NLP ในการเรียนรู้จากตัวอย่างข้อความที่มีอยู่เป็นระบบเตรียมการฝึกอบรม Pretraining เป็นเทคนิคที่ใช้ในการฝึกโครงข่ายประสาทเทียมบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ก่อนที่จะใช้ในการประมวลผลข้อมูล จากนั้นเครือข่ายที่ฝึกไว้ล่วงหน้าจะถูกใช้ในการประมวลผลข้อมูลที่คล้ายกับข้อมูลที่ใช้ในการฝึกเครือข่าย การใช้ Cloud TPU ทำให้ BERT สามารถประมวลผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว เร็วมาก และสามารถทดสอบ Google Cloud ได้

หลังจากการฝึกอบรมนับล้านครั้ง อัลกอริธึมของ BERT สามารถบรรลุความแม่นยำที่สูงกว่าอัลกอริธึมการประมวลผลภาษาธรรมชาติรุ่นก่อนๆ ได้ เนื่องจากสามารถเข้าใจบริบทของคำในประโยคได้ดียิ่งขึ้น

BERT ต้องการตัวอย่างข้อความกี่ตัวอย่าง BERT ใช้ตัวอย่างนับล้าน แม้กระทั่งหลายพันล้านตัวอย่างเพื่อทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติอย่างเต็มที่ (ไม่ใช่แค่ภาษาอังกฤษ)

Bert Update ของ Google ส่งผลต่อเว็บไซต์อย่างไร

ประสิทธิภาพของเว็บไซต์ที่มีลูกศรชี้ไปที่วันที่เปิดตัวของ bert

ผลกระทบของการอัปเดต BERT บนเว็บไซต์มีสองเท่า ประการแรก การอัปเดตช่วยปรับปรุงความแม่นยำของผลการค้นหาของ Google ซึ่งหมายความว่าเว็บไซต์ที่มีอันดับสูงกว่าในผลการค้นหาของ Google มีอัตราการคลิกผ่าน (CTR) ที่สูงขึ้น

ประการที่สอง การอัปเดตของ BERT ได้เพิ่มความสำคัญของเนื้อหาเว็บไซต์ ซึ่งหมายความว่าเว็บไซต์ที่มีเนื้อหาที่เกี่ยวข้องคุณภาพสูงมีแนวโน้มที่จะอยู่ในอันดับที่สูงกว่าในผลการค้นหาของ Google

ข้อจำกัดของ Google Bert คืออะไร?

BERT เป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง แต่ก็มีข้อจำกัดด้านความสามารถอยู่บ้าง แม้ว่าแบบจำลอง NLP นี้จะดูเรียบง่ายเพียงใดจะเข้าใจได้ง่าย แต่สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าแบบจำลอง BERT นั้นไม่สามารถใช้กับกระบวนการรับรู้ของมนุษย์ทั้งหมดได้ และสิ่งเหล่านี้อาจเป็นข้อจำกัดในความสามารถในการทำความเข้าใจเนื้อหา

BERT เป็นอัลกอริธึมเฉพาะข้อความ

ประการแรก BERT มีผลเฉพาะกับงานประมวลผลภาษาธรรมชาติที่เกี่ยวข้องกับข้อความเท่านั้น ไม่สามารถใช้สำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับรูปภาพหรือข้อมูลรูปแบบอื่น อย่างไรก็ตาม โปรดทราบว่า BERT สามารถอ่านข้อความแสดง แทนของคุณ ซึ่งจะช่วยให้คุณปรากฏในการค้นหารูปภาพของ Google

BERT ไม่เข้าใจ 'ทั้งภาพ'

ประการที่สอง BERT ไม่มีประสิทธิภาพสำหรับงานที่ต้องการความเข้าใจในระดับสูงมาก โดยพื้นฐานแล้ว BERT เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านคำในประโยค แต่ไม่สามารถเข้าใจบทความทั้งหมดได้

ตัวอย่างเช่น BERT สามารถเข้าใจได้ว่า "ค้างคาว" ในประโยคต่อไปนี้หมายถึงสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมมากกว่าไม้เบสบอล: ค้างคาวกินยุง แต่ไม่มีประสิทธิภาพสำหรับงานที่ต้องการความเข้าใจประโยคหรือย่อหน้าที่ซับซ้อน

อัลกอริทึมของ Google SMITH คืออะไร

ภาพตัวแทนสมิธ ข้างโลโก้ Google และคำว่า smith

อัลกอริธึม Google SMITH (หรือ Sierarchical แบบอิงทรานส์ฟอร์มเชิงลึกหลายชั้นของสยาม) เป็นอัลกอริธึมการจัดอันดับที่ออกแบบโดยวิศวกรของ Google อัลกอริทึมจะพิจารณาภาษาธรรมชาติ เรียนรู้รูปแบบของความหมายที่สัมพันธ์กับวลีที่สัมพันธ์กับระยะห่างจากกันและกัน และสร้างลำดับชั้นของข้อมูลที่ช่วยให้จัดทำดัชนีหน้าเว็บได้แม่นยำยิ่งขึ้น

ซึ่งช่วยให้ SMITH สามารถจัดประเภทเนื้อหาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

คุณสมบัติที่น่าสนใจอีกประการของ SMITH คือสามารถทำหน้าที่เป็นตัวทำนายข้อความได้ มีบริษัทอื่นๆ ที่สร้างคลื่นลูกใหญ่ด้วย NLP (ลองนึกถึง GPT-3 beta ที่น่าอับอายของ Open AI เมื่อปีที่แล้ว) เทคโนโลยีเหล่านี้บางส่วนสามารถช่วยให้ผู้อื่น สร้างเครื่องมือค้นหาของตนเอง ได้

การอัปเดต SMITH ของ Google ส่งผลต่อเว็บไซต์อย่างไร

การอัปเดต SMITH ของ Google มีผลกระทบอย่างมากต่อเว็บไซต์ การอัปเดตนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อปรับปรุงความถูกต้องของผลการค้นหา และทำได้โดยการลงโทษเว็บไซต์ที่ใช้เทคนิคการบงการเพื่อโน้มน้าวอันดับของพวกเขา ออกแบบมาเพื่อกำหนดเป้าหมายเทคนิคการบิดเบือนที่หลากหลาย รวมถึงลิงก์สแปม SEO หมวกดำ และปัญญาประดิษฐ์ SMITH ยกระดับเนื้อหาที่มีคุณภาพและการสร้างลิงก์แบบออร์แกนิก

เทคนิคการบงการทั่วไปบางส่วนที่ SMITH กำหนดเป้าหมายรวมอยู่ด้วย

  • การบรรจุคำสำคัญ
  • ลิงค์ซื้อ
  • การใช้ anchor text มากเกินไป

เว็บไซต์ที่พบว่าใช้เทคนิคเหล่านี้ถูกลงโทษโดย Google ซึ่งส่งผลให้อันดับการค้นหาของพวกเขาลดลง

การอัปเดต SMITH ของ Google และ Google BERT แตกต่างกันอย่างไร

smith vs bert กับ ตัวแทน smith และ sesame street bert

ทั้งรุ่น BERT และรุ่น SMITH ช่วยให้โปรแกรมรวบรวมข้อมูลเว็บของ Google มีความเข้าใจภาษาและการจัดทำดัชนีหน้าเว็บที่ดีขึ้น เราทราบดีว่า Google ชอบเนื้อหาแบบยาวอยู่แล้ว แต่เมื่อ SMITH เผยแพร่ Google จะเข้าใจเนื้อหาที่ยาวกว่าได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น SMITH จะปรับปรุงพื้นที่ของการแนะนำข่าว คำแนะนำบทความที่เกี่ยวข้อง และการจัดกลุ่มเอกสาร

วิธีปรับกลยุทธ์ SEO ของคุณสำหรับอัลกอริทึม Google NLP

แม้ว่า Google จะอ้างว่าคุณไม่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพให้กับ BERT หรือ SMITH ได้ แต่การทำความเข้าใจวิธีเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับ NLP อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพของเว็บไซต์ของคุณใน SERP อย่างไรก็ตาม การรู้ว่า BERT มุ่งเน้นที่การจัดเตรียมสำหรับความตั้งใจของผู้ใช้ หมายความว่าคุณควรเข้าใจเจตนาของคำค้นหาใดๆ ที่คุณต้องการเพิ่มประสิทธิภาพ

Google มักจะไม่ค่อยระมัดระวังเมื่อเปิดตัวอัลกอริทึม และพวกเขายังคงเป็นความลับว่า SMITH จะเปิดตัวเมื่อใด แต่จะดีที่สุดเสมอที่จะถือว่าพวกเขาเริ่มปรับให้เหมาะสมสำหรับการเปลี่ยนแปลง

SMITH น่าจะเป็นเพียง หนึ่งในหลาย ๆ การทำซ้ำในเป้าหมายระยะยาวของ Google ในการ รักษาความเป็นผู้นำใน NLP และเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง เมื่อ Google ปรับปรุงความเข้าใจในเอกสาร ทั้งหมด สถาปัตยกรรมข้อมูลที่ดีจะมีความสำคัญมากขึ้น ไปอีก

คุณจะปรับเนื้อหาของคุณให้เหมาะสมสำหรับอัลกอริทึม NLP ของ Google ได้อย่างไร

ปรับให้เหมาะสมสำหรับอัลกอริธึม NLP ของ Google ด้วยผู้ชายเขียนและลูกศรไปที่หุ่นยนต์

  1. ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเนื้อหาของคุณมีรูปแบบที่ดีและอ่านง่าย รักษาแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับหัวข้อและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดอื่นๆ ที่สามารถอ่านได้ ซึ่งรวมถึง:
      • เก็บประโยคของคุณไว้ไม่เกิน 20 คำ
      • ใช้รายการหัวข้อย่อยสำหรับรายการที่มากกว่า 2
      • ใช้ลำดับชั้นของหัวเรื่องที่ถูกต้อง
      • หลีกเลี่ยงการนำเสนอผู้อ่านด้วยบล็อกข้อความที่ไม่สามารถเข้าถึงได้
  1. ใช้ภาษาที่ชัดเจน กระชับ เข้าใจง่าย อย่าทำให้โครงสร้างประโยคของคุณซับซ้อนเกินไป การจำกัดความยาวของประโยคจะทำให้ความคิดของคุณคล่องตัวขึ้น
  2. หลีกเลี่ยงการใช้คำที่ซับซ้อนหรือยากที่อาจทำให้อัลกอริทึมของ Google สับสน เลิกใช้อรรถาภิธานและทำให้ประโยคของคุณตรงไปตรงมา พึงระลึกไว้เสมอว่าวิธีที่สั้นที่สุดสำหรับบางสิ่งมักจะดีที่สุด
  3. ใช้คำหลักและข้อกำหนดเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อของ คุณ เงื่อนไขโฟกัสที่เกี่ยวข้องกันตามความหมายสามารถช่วยให้โปรแกรมประมวลผลภาษาธรรมชาติของ Google เข้าใจหน้าเว็บทั้งหมดของคุณได้ดีขึ้น
  4. ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเนื้อหาของคุณมีความสดใหม่และเป็นปัจจุบัน โปรดจำไว้ว่าแรงจูงใจของอัลกอริทึม NLP เหล่านี้คือการปรับปรุงผลการค้นหาในขณะที่กำจัดเนื้อหาที่เป็นสแปมและล้าสมัย
  5. เขียนเนื้อหาที่น่าสนใจและมีส่วนร่วมที่ผู้คนจะต้องการอ่าน คุณจะไม่มีวันผิดพลาดกับการจัดหา เนื้อหาที่ดีที่สุดสำหรับความต้องการของ ผู้ ค้นหา คำนึงถึงจุดประสงค์ในการค้นหาและความลึกของหัวข้อ
  6. ความคิดเห็นของลูกค้าของคุณมีความสำคัญ NLP ของ Google มีแนวโน้มที่จะทำการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของเอนทิตี ดังนั้นอย่าเพิกเฉยต่อบทวิจารณ์ที่ไม่ดี หากคุณได้รับการวิจารณ์เชิงลบ (ไม่ว่าจะเป็นภาษาอังกฤษหรือบนดาวอังคาร) คุณสามารถเดิมพันได้ว่าการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของเอนทิตีของ Google จะผลักดัน SERP ให้คุณ
  7. ให้คำตอบที่ชัดเจนสำหรับคำถามของผู้ค้นหา หากคุณต้องการสรุปข้อมูลโค้ดเด่น NLP ของ Google จะพาคุณไปที่นั่นก็ต่อเมื่อคุณผ่านการดึงข้อความโดยใช้การวิเคราะห์เอนทิตี ซึ่งหมายความว่า Google สามารถเจาะจงข้อมูลเฉพาะเพื่อแสดงต่อผู้ค้นหาได้

อนาคตของ Google NLPs

API ภาษาธรรมชาติของ Google และ Cloud TPU พร้อมให้ทุกคนใช้งาน แล้ว ดังนั้น หากคุณสามารถใช้แพลตฟอร์มการเรียนรู้เชิงลึกของแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อทำงาน NLP ได้ คุณก็สามารถใช้ API ภาษาธรรมชาติของ Google ได้ คุณสามารถ เข้าร่วมการฝึกอบรม Google Cloud NLP ได้ หากต้องการ!

ปรับให้เหมาะสมสำหรับ API ภาษาธรรมชาติของ Google และรับผลลัพธ์

สิ่งหนึ่งที่ชัดเจนคือ API ภาษาธรรมชาติอยู่ที่นี่แล้ว ดังที่เราเห็นได้จากความก้าวหน้าระหว่างแบบจำลอง BERT และแบบจำลอง SMITH อัลกอริธึมการค้นหาของ Google จะยังคงเข้าใจเนื้อหาของคุณดีขึ้นเรื่อย ๆ เท่านั้น

ให้มนต์ของคุณยังคงเหมือนเดิม: เน้นเนื้อหาเน้นคุณภาพ แม้ว่า SEO จะเรียนรู้และทดลองต่อไปเพื่อค้นหาว่าอะไรดีที่สุดสำหรับอัลกอริทึม NLP ของ Google แต่ให้ยึดแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ SEO เสมอ โปรดทราบว่าสิ่งที่คุณเขียนจะส่งผลต่ออันดับของคุณ แต่สิ่งที่ลูกค้าและผู้เยี่ยมชมของคุณเขียนก็ต้องขอบคุณการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นเช่นกัน เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับอัลกอริทึม BERT

เครื่องมือสร้างเนื้อหา AI ของ SearchAtlas สร้างขึ้นจาก API ภาษาธรรมชาติของ Google ดังนั้นคุณจึงสามารถสร้างเนื้อหาคุณภาพสูงสุดได้โดยใช้ความพยายามน้อยลง