Motori di ricerca come Google e Bing stanno lavorando duramente per rendere la ricerca più naturale e rilevante utilizzando un linguaggio colloquiale per facilitare i loro utenti. Questo tipo di ricerca è sviluppato per comprendere l’intento dell’utente che viene indicato come Natural Language Processing (NLP) (chiamato anche come Natural Language Search).
Che cos’è l’elaborazione del linguaggio naturale?
Il linguaggio naturale è esattamente quello che pensi che sia-è semplicemente il modo in cui parliamo naturalmente. I motori di ricerca avanzati come Google hanno raggiunto la piena comprensione dell’intento dietro i ricercatori, con l’aiuto dei continui progressi delle loro capacità linguistiche di intelligenza artificiale.
Abbiamo il futuro della ricerca (SEO) incernierato su questo.
La ricerca del linguaggio naturale viene effettuata in un linguaggio normale, formulando domande come si farebbe loro se si stesse parlando con una persona. Queste query possono essere digitati a destra in un motore di ricerca, parlato ad alta voce con la ricerca vocale, o poste come una domanda a un assistente virtuale come Siri o Cortana.
La tecnologia di ricerca è migliorata rapidamente in modo che possiamo studiare i motori di ricerca per capire più a lungo, domande più complesse con vari componenti che possono cambiare l’un l’altro e non funzionano o operare in modo indipendente.
COME FUNZIONA LA PNL?
Ci sono molte tecniche relative alla PNL. I motori di ricerca come Google e Bing, non sono più alla ricerca di parole chiave o frasi singolarmente come sarebbe tradizionalmente. Ora stanno guardando frasi, frasi, paragrafi e la query. Stanno guardando il sentimento dei ricercatori.
Ora, algoritmi più sofisticati possono discernere le emozioni dietro l’affermazione o la frase. Si possono riconoscere sentimenti forti come tristezza, rabbia, felicità, ansia, negatività. Questo è ampiamente utilizzato nel campo del marketing per scoprire l’atteggiamento nei confronti di diversi prodotti, eventi, persone, marchi, ecc.
NLP utilizza più tecniche per ridurre il tempo necessario per elaborare i dati rimuovendo e semplificando gli elementi delle frasi.
Queste tecniche sottostanti sono spesso utilizzate in funzionalità di PNL di livello superiore, come-
Parsing–L’analisi consiste nel dividere una frase nei suoi componenti per trovare il suo significato. Ora è più facile per l’algoritmo capire la relazione tra le parole attraverso l’analisi.
Stemming-Stemming è un metodo per ridurre l’utilizzo della potenza di elaborazione, riducendo così il tempo di analisi.
Lemmatisation – Lemmatisation differisce un po ‘ dallo stemming in quanto riduce le parole nelle loro forme più elementari.
Named Entity Recognition-Named Entity Recognition (NER) chiamato anche identificazione di entità o estrazione di entità-è il processo di corrispondenza delle entità nominate con categorie predefinite. Con Named entity recognition, ora puoi estrarre le informazioni chiave per capire di cosa si tratta un testo.
Stop Parole Rimozione-Significa sbarazzarsi di parole che forniscono poco valore semantico. Di solito, rimuove le preposizioni & congiunzioni, insieme a parole come “is”, “to”, “my”, “I”, ecc.
PERCHÉ LA PNL È IMPORTANTE?
La PNL aggiunge molti vantaggi in termini di valori aziendali, specialmente nel campo della scienza dei dati. Con l’aiuto della PNL ora i computer possono comunicare con gli esseri umani nella loro lingua. Attraverso la PNL è possibile per i computer di leggere il testo, ascoltare il discorso, interpretarlo, misurare sentimento, e determinare quali parti sono importanti da un grande volume di dati testuali.
Con il progresso della tecnologia oggi, le macchine possono analizzare più dati basati sul linguaggio con coerenza e obiettività.
La PNL aiuta a rendere il contenuto comprensibile alle macchine. L’aggiunta di annotazioni semantiche nel flusso di contenuti durante la pubblicazione di qualsiasi contenuto consente all’elaborazione del linguaggio naturale di aggiungere un livello di dettagli semanticamente strutturati che descrive il contenuto in modo accurato.
Advance motori di ricerca come Google comprendere il significato delle parole coda lunga e frasi con l’aiuto di precedenti & seguenti pezzi di contenuto.
Con gli ultimi progressi nella comprensione della lingua, i motori di ricerca stanno migliorando per comprendere le query con l’aiuto dell’apprendimento automatico. La PNL richiede ai SEO e ai creatori di contenuti di iniziare a pensare di più al vincolo tecnico che Google ha nel capire come scriviamo in modo naturale.
Ci sono molti modi pratici per implementare la PNL nel tuo SEO.
IN CHE MODO LA PNL PUÒ AIUTARE A MIGLIORARE IL SEO?
- Structured Data Markup – Queste entità aiutano a descrivere i tuoi contenuti ai motori di ricerca. Un’entità è una frase o una parola che rappresenta un oggetto che può essere riconosciuto, classificato e classificato.
Esempi di oggetti sono:
- Persone
- Beni di consumo
- Eventi
- Numeri
- Organizzazioni
Google può distinguere queste entità. Il motore di ricerca può utilizzare queste informazioni per soddisfare l’utente e fornire risultati di ricerca migliori.
- Costruire collegamenti interni e scoprire contenuti – i collegamenti interni aiutano i visitatori o gli utenti a scoprire contenuti dal tuo sito web. Aiutano i motori di ricerca a valutare di cosa tratta il contenuto. Come pure quanto efficace l’esperienza utente può essere per un visitatore che arriva su una particolare pagina del tuo sito web per la prima volta. Una forte struttura di collegamento interno aiuta in modo significativo gli sforzi SEO.
Fonte: neilpatel.com - Consigli o suggerimenti sui contenuti: i suggerimenti sui contenuti aiutano a migliorare il tempo di permanenza. In SEO, tempo di permanenza indica il tempo che un utente trascorre la visualizzazione di un documento dopo aver fatto clic su un link su una pagina dei risultati di un motore di ricerca.
- Targeting per argomenti-Negli ultimi anni la maggior parte dell’attenzione degli esperti SEO si è spostata dal targeting per parole chiave al targeting per cluster. Poiché i motori di ricerca sono ora più in grado di comprendere il sentimento e l’intento dei ricercatori. Il concorso si è spostato dalla parola chiave specifica alla rilevanza di un argomento specifico.
Fonte: marketmuse.com - Gestione 404s & Redirezioni intelligenti-Configurare redirezioni intelligenti e 301s di de-referenziare le entità ed espandere i sinonimi di un determinato argomento, in modo che gli utenti possono facilmente trovare la pagina web che vogliono andare a. Puoi vederlo in azione indirizzando il tuo browser a una pagina di argomento come questa:
Osserverai che il browser reindirizza automaticamente la richiesta a una pagina di argomento per l’ottimizzazione dei motori di ricerca situata a questo URL:
https://www.quora.com/topic/Search-Engine-Optimization-2
Fonte: wordlift.io
AMBITO FUTURO DELLA PNL
Ci sono ulteriori progressi nel campo degli “assistenti digitali”. Dove possiamo vedere la ricerca vocale e del linguaggio naturale legati insieme come assistenti digitali gestire le query di ricerca. Con la crescente popolarità di assistenti virtuali come Siri natural language search è pronto per il prime time nei dispositivi in tasca. Tutti questi dispositivi e assistenti virtuali sono minacce per il dominio di Google di ricerca come le loro tecnologie si fanno strada nelle nostre case e cuori.
CONSIDERAZIONI FINALI
La PNL è un concetto complesso. Fino all ‘ 80% delle informazioni che ci circondano sono non strutturate. Pertanto, la PNL è uno dei più grandi campi della scienza dei dati. Sono in corso continui sviluppi nel campo della PNL. Possiamo aspettarci che lo veda effettuare le nostre vite in più aspetti.
Oggi, esperto SEO ha bisogno di capire come la PNL avrà un impatto di ricerca. Che cosa deve essere fatto per garantire che continuino ad essere efficaci? Questo aumento dell’elaborazione del linguaggio naturale è il futuro per le aziende il cui obiettivo è migliorare l’ottimizzazione dei motori di ricerca.