Suchmaschinen wie Google und Bing arbeiten hart daran, die Suche natürlicher und relevanter zu gestalten, indem sie die Konversationssprache verwenden, um ihre Benutzer zu erleichtern. Diese Art der Suche wurde entwickelt, um die Absicht des Benutzers zu verstehen, die als Natural Language Processing (NLP) (auch als Natural Language Search bezeichnet) bezeichnet wird.
Was ist die Verarbeitung natürlicher Sprache?
Natürliche Sprache ist genau das, was Sie denken – es ist einfach die Art, wie wir natürlich sprechen. Fortgeschrittene Suchmaschinen wie Google haben mit Hilfe der kontinuierlichen Weiterentwicklung ihrer linguistischen KI-Fähigkeiten ein umfassendes Verständnis der Absicht hinter den Suchenden erlangt.
Davon hängt die Zukunft der Suche (SEO) ab.
Die Suche in natürlicher Sprache erfolgt in normaler Sprache und formuliert Fragen so, wie Sie sie stellen würden, wenn Sie mit einer Person sprechen würden. Diese Abfragen können direkt in eine Suchmaschine eingegeben, mit der Sprachsuche laut gesprochen oder als Frage an einen virtuellen Assistenten wie Siri oder Cortana gestellt werden.
Die Suchtechnologie hat sich rasant verbessert, sodass wir Suchmaschinen untersuchen können, um längere, komplexere Fragen mit verschiedenen Komponenten zu verstehen, die sich gegenseitig verändern können und nicht unabhängig voneinander funktionieren oder funktionieren.
WIE FUNKTIONIERT NLP?
Es gibt viele Techniken im Zusammenhang mit NLP. Suchmaschinen wie Google und Bing betrachten Keywords oder Phrasen nicht mehr einzeln, wie es traditionell der Fall wäre. Jetzt betrachten sie Phrasen, Sätze, Absätze und die Abfrage. Sie betrachten die Stimmung der Suchenden.
Jetzt können ausgefeiltere Algorithmen die Emotionen hinter der Aussage oder Phrase erkennen. Starke Gefühle wie Traurigkeit, Wut, Glück, Angst, Negativität können erkannt werden. Dies wird häufig im Bereich Marketing verwendet, um die Einstellung zu verschiedenen Produkten, Veranstaltungen, Menschen, Marken usw. zu ermitteln.
NLP verwendet mehrere Techniken, um die Zeit für die Verarbeitung von Daten zu verkürzen, indem Elemente von Sätzen entfernt und vereinfacht werden.
Diese zugrunde liegenden Techniken werden häufig in übergeordneten NLP-Funktionen verwendet, z. B. –
Parsing – Beim Parsen geht es darum, einen Satz in seine Komponenten aufzuteilen, um seine Bedeutung zu finden. Jetzt ist es für den Algorithmus einfacher, die Beziehung zwischen den Wörtern durch Parsen zu verstehen.
Stemming – Stemming ist eine Methode, um den Verbrauch von Rechenleistung zu reduzieren und somit die Analysezeit zu verkürzen.
Lemmatisierung – Die Lemmatisierung unterscheidet sich ein wenig vom Stemmen dadurch, dass sie Wörter in ihre grundlegendsten Formen reduziert.
Named Entity Recognition – Named Entity Recognition (NER), auch Entitätsidentifikation oder Entitätsextraktion genannt – ist der Prozess des Abgleichs benannter Entitäten mit vordefinierten Kategorien. Mit Named Entity Recognition können Sie jetzt wichtige Informationen extrahieren, um zu verstehen, worum es in einem Text geht.
Stop Words Removal – Es bedeutet, Wörter loszuwerden, die Ihnen wenig semantischen Wert bieten. Es entfernt normalerweise Präpositionen & Konjunktionen zusammen mit Wörtern wie „ist“, „zu“, „mein“, „Ich“ usw.
WARUM IST NLP WICHTIG?
NLP bietet viele Vorteile in Bezug auf Geschäftswerte, insbesondere im Bereich der Datenwissenschaft. Mit Hilfe von NLP können Computer nun mit Menschen in ihrer eigenen Sprache kommunizieren. Durch NLP ist es Computern möglich, Text zu lesen, Sprache zu hören, zu interpretieren, die Stimmung zu messen und aus einer großen Menge von Textdaten zu bestimmen, welche Teile wichtig sind.
Mit dem heutigen technologischen Fortschritt können Maschinen mehr sprachbasierte Daten konsistent und objektiv analysieren.
NLP hilft dabei, Inhalte für die Maschinen verständlich zu machen. Das Hinzufügen semantischer Anmerkungen im Inhaltsfluss während der Veröffentlichung von Inhalten führt dazu, dass die Verarbeitung natürlicher Sprache eine Ebene semantisch strukturierter Details hinzufügt, die Ihren Inhalt genau beschreiben.
Erweiterte Suchmaschinen wie Google verstehen die Bedeutung der Long-Tail-Wörter und -Phrasen mithilfe vorhergehender & folgender Inhaltsteile.
Mit den neuesten Fortschritten im Sprachverständnis verbessern Suchmaschinen das Verständnis von Abfragen mithilfe von maschinellem Lernen. NLP erfordert, dass SEOs und Content-Ersteller mehr über die technischen Einschränkungen nachdenken, die Google hat, um zu verstehen, wie wir auf natürliche Weise schreiben.
Es gibt viele praktische Möglichkeiten, wie Sie NLP in Ihre SEO implementieren können.
WIE KANN NLP SEO VERBESSERN?
- Strukturiertes Daten–Markup – Diese Entitäten helfen, Ihre Inhalte für Suchmaschinen zu beschreiben. Eine Entität ist eine Phrase oder ein Wort, das ein Objekt darstellt, das erkannt, klassifiziert und kategorisiert werden kann.
Beispiele für Objekte sind:
- Personen
- Konsumgüter
- Ereignisse
- Zahlen
- Organisationen
Google kann diese Entitäten unterscheiden. Die Suchmaschine kann diese Informationen verwenden, um den Benutzer zufriedenzustellen und bessere Suchergebnisse bereitzustellen.
- Erstellen interner Links und Entdecken von Inhalten – Interne Links helfen Besuchern oder Benutzern, Inhalte von Ihrer Website zu entdecken. Sie helfen Suchmaschinen zu bewerten, worum es in den Inhalten geht. Sowie wie effektiv die Benutzererfahrung für einen Besucher sein kann, der zum ersten Mal auf einer bestimmten Seite Ihrer Website ankommt. Eine starke interne Verknüpfungsstruktur hilft bei SEO-Bemühungen erheblich.
Quelle: neilpatel.com - Inhaltsempfehlungen oder -vorschläge – Inhaltsvorschläge helfen, die Verweilzeit zu verbessern. In SEO bezeichnet die Verweilzeit die Zeit, die ein Benutzer damit verbringt, ein Dokument anzuzeigen, nachdem er auf einen Link auf einer Suchmaschinenergebnisseite geklickt hat.
- Topic Targeting – In den letzten Jahren hat sich die Aufmerksamkeit der meisten SEO-Experten vom Keyword-Targeting zum Cluster-Targeting verlagert. Da Suchmaschinen jetzt besser in der Lage sind, die Stimmung und Absicht der Suchenden zu verstehen. Der Wettbewerb hat sich von einem bestimmten Keyword zur Relevanz eines bestimmten Themas verlagert.
Quelle: marketmuse.kom - Umgang mit 404s & Smart Redirections – Konfigurieren Sie Smart Redirections und 301s, indem sie Entitäten entfernen und die Synonyme eines bestimmten Themas erweitern, damit Benutzer die Webseite, zu der sie wechseln möchten, leicht finden können. Sie können dies in Aktion sehen, indem Sie Ihren Browser auf eine Themenseite wie diese leiten:
Sie werden feststellen, dass der Browser die Anfrage automatisch an eine Themenseite zur Suchmaschinenoptimierung weiterleitet, die sich unter dieser URL befindet:
https://www.quora.com/topic/Search-Engine-Optimization-2
Quelle: wordlift.io
ZUKÜNFTIGER UMFANG VON NLP
Im Bereich der digitalen Assistenten finden weitere Fortschritte statt. Wo wir sehen können, dass Sprach- und natürliche Sprachsuche miteinander verbunden sind, während digitale Assistenten Suchanfragen bearbeiten. Mit der zunehmenden Popularität von virtuellen Assistenten wie Siri Natural Language Search ist bereit für die Prime Time in den Geräten in der Tasche. All diese Geräte und virtuellen Assistenten bedrohen die Dominanz von Google bei der Suche, da ihre Technologien in unsere Häuser und Herzen eindringen.
ABSCHLIEßENDE GEDANKEN
NLP ist ein komplexes Konzept. Bis zu 80% der Informationen, die uns umgeben, sind unstrukturiert. Damit ist NLP eines der größten Felder der Data Science. Im Bereich NLP wird kontinuierlich weiterentwickelt. Wir können erwarten, dass es unser Leben in mehr Aspekten beeinflusst.
Heute muss ein SEO-Experte verstehen, wie sich NLP auf die Suche auswirkt. Was muss getan werden, damit sie weiterhin wirksam sind? Dieser Aufstieg der Verarbeitung natürlicher Sprache ist die Zukunft für Unternehmen, deren Fokus auf der Verbesserung ihrer Suchmaschinenoptimierung liegt.