了解 Google NLP 算法以获得更好的内容 SEO

自然语言处理 (NLP) 是人工智能 (AI) 和搜索引擎算法中最复杂和最具创新性的进步之一。 而且，毫不奇怪，谷歌已经成为 NLP 领域的领导者。 随着 2021 年 SMITH 算法和之前的自然语言算法 BERT 的加入，谷歌开发了能够熟练理解人类语言的 AI。 而且这项技术有能力用于人工智能生成的内容创建。

Google 的 NLP 算法以非凡的准确性改变了 AI 游戏。 那么，这对 SEO 意味着什么？ 本文将深入探讨 Google NLP 技术的所有细节，以及如何使用它们在搜索引擎结果中获得更好的排名。

什么是自然语言处理？

自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能的一个领域，涉及研究如何使计算机理解人类语言。 与以前的 AI 形式不同，NLP 使用深度学习。

NLP 被认为是人工智能的重要组成部分，因为它使计算机能够以一种感觉自然的方式与人类交互。

虽然 NLP 听起来像是它的目的是改善谷歌的搜索结果并使作家破产，但这项技术在 SEO 之外还以多种方式使用。

以下是最常见的：

1. 情绪分析： NLP 衡量人们的情绪水平以确定诸如客户满意度之类的事情。

2. 聊天机器人：这些是在帮助页面或一般网站上弹出的聊天屏幕。 他们有减少客户支持中心工作量的诀窍。

4. 语音识别：该 NLP 获取音频并将其转换为命令等。

文本分类、提取和摘要：这些形式的 NLP 可以分析文本，然后将其重新格式化，以便于人类使用、分析和理解。 当涉及医疗编码和发现计费错误等任务时，文本提取非常有用。

什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个类别，它以人脑中的神经网络为模型。 这种形式的机器学习通常被认为比典型的 AI 学习模型更复杂。

因为它们反映了人类的大脑，它们也可以反映人类的行为——并且学到很多东西！ 深度学习算法通常使用两部分系统。 一个系统进行预测，而另一个系统改进结果。

深度学习已经在家用设备、公共环境和工作场所使用了一段时间。 最常见的应用包括：

• 自动驾驶汽车
• 语音遥控器
• 信用卡欺诈检测
• 医疗设备
• 基于卫星的国防

NLP如何影响SEO？

谷歌 PageRank 的更新很少破坏自然语言处理机器人等 SEO 标准。 随着 Google 的 SMITH 的推出，我们看到 SEO 专家争先恐后地了解算法的工作原理以及如何生成符合算法标准的内容。 但是，与大多数算法更新一样，时间通常会揭示如何满足和超越内容标准，以确保您的内容最有可能进入 SERP。

从本质上讲，NLP可以帮助 Google 根据搜索者的意图和对网站内容的更清晰理解，为他们提供更好的搜索结果。 这意味着只有那些提供最佳内容的网站才能在 SERP 中保持排名。 此外，不提供搜索者意图的杂项内容将被隐藏在更深层次的 SERP 中或根本不显示。

什么是谷歌 BERT？

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers​​​）算法于 2019 年推出，它掀起了自 PageRank 以来最大的变化。 该算法是一种 NLP，可用于理解文本以提供出色的搜索结果。

更具体地说， BERT 是一种神经网络，旨在更好地理解句子中单词的上下文。 该算法能够通过使用称为预训练的技术来学习句子中单词之间的关系。

BERT 算法的目标是提高自然语言处理任务的准确性，例如机器翻译和问答。

Google BERT 算法是如何工作的？

BERT 算法能够通过使用一种称为迁移学习的技术来实现其目标。 迁移学习是一种技术，用于通过使用已经在大型数据集上训练的预训练网络来提高神经网络的准确性。

与 Google 的许多更新不同，BERT 的内部工作是开源的。 BERT 算法基于谷歌 2018 年发表的一篇论文。这个开源解释包括 BERT 使用双向上下文模型来更好地理解单个单词或短语的含义。 结果是微调的内容分类。

例如：

如果您正在寻找欢乐时光的酒吧而不是卧推设备的酒吧，Google 会根据单词在页面上下文中的使用方式向您显示正确的酒吧类型。

还有什么让 BERT 与众不同？

BERT 使用云张量处理单元 (TPU)作为其预训练系统，它加速了 NLP 从现有文本样本中学习的能力。 预训练是一种用于在处理数据之前在大型数据集上训练神经网络的技术。 然后使用预训练的网络来处理与用于训练网络的数据相似的数据。 通过使用云 TPU，BERT 能够以超快的速度处理数据。 谷歌云也能够进行测试。

经过数百万次的训练，BERT 算法能够达到比以前的自然语言处理算法更高的准确率，因为它能够更好地理解句子中单词的上下文。

BERT 需要多少文本样本？ BERT 使用了数百万甚至数十亿的样本来完全掌握自然语言（不仅仅是英语）。

Google 的 Bert 更新如何影响网站？

BERT 更新对网站的影响是双重的。 首先，更新提高了谷歌搜索结果的准确性。 这意味着在 Google 搜索结果中排名较高的网站的点击率 (CTR) 较高。

其次，BERT 更新增加了网站内容的重要性。 这意味着具有高质量、相关内容的网站更有可能在 Google 的搜索结果中排名更高。

Google Bert 的局限性是什么？

BERT 是一个强大的工具，但它的功能存在一些限制。 虽然这个 NLP 模型的简洁性很容易让人忘乎所以，但重要的是要记住，BERT 模型并不具备所有人类认知过程的能力。 这些可能是其内容理解能力的限制。

BERT 是一种纯文本算法

首先，BERT 仅对涉及文本的自然语言处理任务有效。 它不能用于涉及图像或其他形式数据的任务。 但是，请记住， BERT 可以读取您的替代文本，这可以帮助您出现在 Google 图片搜索中。

BERT 不了解“全貌”

其次，BERT 对于需要极高理解程度的任务无效。 本质上，BERT 擅长句子中的单词，但不能理解整篇文章。

例如，BERT 可以理解以下句子中的“蝙蝠”指的是哺乳动物，而不是木制棒球棒：蝙蝠吞噬了蚊子。 但它对于需要理解复杂句子或段落的任务无效。

什么是 Google SMITH 算法？

Google SMITH（或Siamese Multi-depth Transformer-based Hierarchical）算法是由 Google 工程师设计的排名算法。 该算法着眼于自然语言，学习与短语相关的意义模式以及它们之间的距离，并创建一个信息层次结构，使页面能够更准确地被索引。

这允许 SMITH 更有效地执行内容分类。

SMITH 的另一个有趣特性是它可以用作文本预测器。 还有其他公司在 NLP 方面掀起了波澜（想想去年Open AI 臭名昭著的GPT-3测试版）。 其中一些技术可以帮助其他人建立自己的搜索引擎。

Google 的 SMITH 更新如何影响网站？

Google 的 SMITH 更新对网站产生了重大影响。 该更新旨在提高搜索结果的准确性，它通过惩罚使用操纵技术影响其排名的网站来做到这一点。 SMITH 旨在针对广泛的操纵技术，包括垃圾邮件链接、黑帽 SEO 和人工智能，提高了质量内容和有机链接建设的标准。

SMITH 针对的一些最常见的操纵技术包括

• 关键字填充
• 链接购买
• 过度使用锚文本。

被发现使用这些技术的网站会受到谷歌的惩罚，导致其搜索排名下降。

Google 的 SMITH 更新和 Google BERT 有什么区别？

BERT 模型和 SMITH 模型都为 Google 的网络爬虫提供了更好的语言理解和页面索引。 我们知道 Google 已经喜欢长内容，但是当 SMITH 上线时，Google 可以更有效地理解更长的内容。 SMITH 将改进新闻推荐、相关文章推荐和文档聚类等领域。

如何针对 Google NLP 算法调整您的 SEO 策略

虽然 Google 声称您无法针对 BERT 或 SMITH 进行优化，但了解如何针对 NLP 进行优化会影响您网站在 SERP 中的性能。 但是，知道 BERT 专注于提供用户意图意味着您应该了解要优化的任何搜索查询的意图。

谷歌对于何时推出他们的算法通常有点谨慎，而且他们对 SMITH 何时全面推出仍然保密。 但最好假设他们开始针对变化进行优化。

SMITH 可能只是Google保持其在 NLP 和机器学习技术领域的主导地位的长期目标的众多迭代之一。 随着谷歌提高对完整文档的理解，良好的信息架构将变得更加重要。

您如何针对 Google 的 NLP 算法优化您的内容？

1. 确保您的内容格式正确且易于阅读。 保持标题最佳实践和其他可读性最佳实践。 这些包括：

• • • 将句子控制在 20 个单词以下
    • 对大于 2 的所列项目使用项目符号列表
    • 使用正确的标题层次结构
    • 避免向读者展示难以理解的文本块

2. 使用清晰、简洁、易于理解的语言。 不要过度复杂你的句子结构。 通过限制你的句子长度，你可能还会简化你的想法。
3. 避免使用可能会混淆 Google 算法的复杂或难懂的词。 抛弃同义词库，让你的句子直截了当。 请记住，到达某事的最短路径通常是最好的。
4. 使用与您的主题相关的关键字和焦点术语。 语义相关的焦点术语可以帮助谷歌自然语言处理器更好地理解你的整个页面。
5. 确保您的内容是最新的。 请记住，这些 NLP 算法的动机是改善搜索结果，同时清除垃圾、过时的内容。
6. 编写人们想要阅读的有趣且引人入胜的内容。 为搜索者提供满足其需求的最佳内容永远不会出错。 请记住搜索意图和主题深度。
7. 您的客户评论很重要。 谷歌的 NLP 可能会执行实体情感分析，所以不要忽视差评。 如果您收到负面评论（无论是英语还是火星语），您可以打赌 Google 的实体情绪分析会将您推低 SERP。
8. 为搜索者的问题提供明确的答案。 如果您想在精选片段中结束，只有在您使用实体分析进行文本提取时，Google 的 NLP 才会让您到达那里。 这意味着谷歌有能力细化特定信息以显示给搜索者。

谷歌 NLP 的未来

谷歌自然语言 API 和云 TPU 现在可供所有人使用。 因此，如果您可以使用深度学习机器学习平台来执行 NLP 任务，您可以使用 Google 的自然语言 API。 如果您愿意，您甚至可以参与培训 Google 云 NLP ！

针对 Google Natural Language API 进行优化并获取结果

有一点很清楚：自然语言 API 将继续存在。 从 BERT 模型和 SMITH 模型的演进可以看出，谷歌搜索算法只会越来越好地理解你的内容。

让您的口号保持不变：专注于内容，专注于质量。 虽然 SEO 将不断学习和试验以找出最适合 Google 的 NLP 算法的方法，但始终坚持 SEO 的最佳实践。 请记住，您所写的内容会影响您的排名，但您的客户和访问者所写的内容也会受到情绪分析的影响。 了解有关 BERT 算法的更多信息。

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