hakukoneet, kuten Google ja Bing, tekevät kovasti töitä tehdäkseen hausta luonnollisemman ja merkityksellisemmän käyttämällä keskustelukieltä helpottaakseen käyttäjiään. Tämän tyyppinen haku on kehitetty ymmärtämään käyttäjän aikomus, jota kutsutaan Natural Language Processing (NLP) (kutsutaan myös nimellä Natural Language Search).
mitä on luonnollisen kielen käsittely?
luonnollinen kieli on juuri sitä, mitä luulet sen olevan-se on yksinkertaisesti se tapa, jolla me luonnollisesti puhumme. Advance hakukoneet kuten Google ovat saavuttaneet täyden ymmärryksen aikomus takana searchers, avulla jatkuva edistys niiden kielellinen AI ominaisuuksia.
meillä on haun (SEO) tulevaisuus tämän varassa.
luonnollisen kielen haku suoritetaan normaalikielellä, fraseeraten kysymyksiä, kuten niitä kysyisi, jos puhuisi henkilölle. Nämä kyselyt voidaan kirjoittaa suoraan hakukoneeseen, puhua ääneen äänihaulla tai esittää kysymyksenä virtuaaliavustajalle, kuten Sirille tai Cortanalle.
hakutekniikka on parantunut nopeasti, jotta voimme tutkia hakukoneita ymmärtääksemme pitempiä, monimutkaisempia kysymyksiä, joissa on erilaisia komponentteja, jotka voivat muuttaa toisiaan eivätkä toimi tai toimi itsenäisesti.
MITEN NLP VAIKUTTAA?
NLP: hen liittyy monia tekniikoita. Hakukoneet, kuten Google ja Bing, eivät enää katso avainsanoja tai lauseita erikseen kuten se perinteisesti olisi. Nyt he tarkastelevat lauseita, lauseita, kappaleita ja kyselyä. He katsovat etsijöiden tunnelmia.
nyt kehittyneemmät algoritmit voivat erottaa lausunnon tai lauseen takana olevat tunteet. Vahvoja tunteita, kuten surua, vihaa, onnea, ahdistusta, negatiivisuutta voidaan tunnistaa. Tätä käytetään laajasti markkinoinnin alalla löytää suhtautuminen eri tuotteisiin, tapahtumiin, ihmisiin, tuotemerkkeihin jne.
NLP käyttää useita tekniikoita lyhentääkseen tietojen käsittelyyn kuluvaa aikaa poistamalla ja yksinkertaistamalla lauseiden elementtejä.
näitä taustalla olevia tekniikoita käytetään usein korkeamman tason NLP-kyvyissä, kuten –
jäsentäminen-jäsentämisessä on kyse lauseen jakamisesta sen osiin sen merkityksen löytämiseksi. Nyt algoritmin on helpompi ymmärtää sanojen välinen suhde jäsennyksen kautta.
Stemmaus-Stemmaus on menetelmä, jolla vähennetään prosessointitehon käyttöä, jolloin analysointiaika lyhenee.
Lemmatisointi-Lemmatisointi eroaa jonkin verran stemmauksesta siinä, että se pelkistää sanat niiden perusmuotoihin.
nimetyn yhteisön tunnustaminen-nimetyn yhteisön tunnustaminen (Ner), jota kutsutaan myös yhteisön tunnistamiseksi tai yhteisön erottamiseksi – on prosessi, jossa nimetyt yhteisöt sovitetaan ennalta määriteltyihin luokkiin. Nimetyn entiteetin tunnistamisen avulla voit nyt poimia keskeisiä tietoja ymmärtääksesi, mistä tekstissä on kyse.
lopeta sanojen poisto-se tarkoittaa päästä eroon sanoista, jotka tarjoavat sinulle vähän semanttista arvoa. Se poistaa yleensä prepositiot & konjunktiot sekä sanat ”on”, ”to”, ”minun”, ”I” jne.
miksi NLP on tärkeä?
NLP tuo paljon etuja liiketoiminnan arvoihin erityisesti datatieteen alalla. NLP: n avulla tietokoneet voivat nyt kommunikoida ihmisten kanssa heidän omalla kielellään. NLP: n kautta on mahdollista, että tietokoneet lukevat tekstiä, kuulevat puhetta, tulkitsevat sitä, mittaavat tunteita ja määrittävät, mitkä osat ovat tärkeitä suuresta määrästä tekstimuotoista dataa.
tekniikan kehityksen myötä koneet pystyvät analysoimaan enemmän kieleen perustuvaa dataa johdonmukaisemmin ja objektiivisemmin.
NLP auttaa tekemään sisällön ymmärrettäväksi koneille. Semanttisten merkintöjen lisääminen sisältövirtaan julkaisemalla mitä tahansa sisältöä auttaa luonnollisen kielen käsittelyä lisäämään semanttisesti jäsenneltyjen yksityiskohtien kerroksen, joka kuvaa sisältöäsi tarkasti.
Googlen kaltaiset Etähakukoneet ymmärtävät pitkän hännän sanojen ja lauseiden merkityksen edeltävien & seuraavien sisältökappaleiden avulla.
viimeisimpien edistysaskelten kielen ymmärtämisessä hakukoneet ovat parantumassa ymmärtämään kyselyitä koneoppimisen avulla. NLP edellyttää SEOs ja sisällöntuottajat alkaa ajatella enemmän tekninen rajoitus Google on ymmärtää, miten kirjoitamme luonnollisesti.
on monia käytännön tapoja, joilla voit toteuttaa NLP: n hakukoneoptimointiin.
MITEN NLP VOI PARANTAA HAKUKONEOPTIMOINTIA?
- Structured Data Markup – nämä yksiköt auttavat kuvaamaan sisältöäsi hakukoneille. Olio on lause tai sana, joka edustaa objektia, joka voidaan tunnistaa, luokitella ja luokitella.
esimerkkejä esineistä ovat:
- ihmiset
- Kulutustavarat
- tapahtumat
- numerot
- organisaatiot
Google voi erottaa nämä yksiköt toisistaan. Hakukone voi käyttää näitä tietoja tyydyttääkseen käyttäjää ja tarjotakseen parempia hakutuloksia.
- sisäisen linkityksen Rakentaminen ja sisällön löytäminen – Sisäiset linkit auttavat vierailijoita tai käyttäjiä löytämään sisältöä verkkosivustoltasi. Ne auttavat hakukoneita arvioimaan, mistä sisällöstä on kyse. Sekä kuinka tehokas käyttäjäkokemus voi olla kävijä, joka saapuu tietyn sivun sivustosi ensimmäistä kertaa. Vahva sisäinen linkitysrakenne auttaa SEO ponnisteluja merkittävästi.
lähde: neilpatel.com - sisältösuositukset tai ehdotukset-sisältöehdotukset auttavat parantamaan viipymisaikaa. Hakukoneoptimoinnissa viipymäaika tarkoittaa aikaa, jonka käyttäjä viettää asiakirjan katseluun hakukoneen tulossivulla olevan linkin napsauttamisen jälkeen.
- aihekohtainen kohdentaminen – viime vuosina suurin osa SEO-asiantuntijoista on siirtynyt avainsanojen kohdentamisesta klustereiden kohdentamiseen. Koska hakukoneet ovat nyt pystyy ymmärtämään searchers tunteita ja aikomus. Kilpailussa on siirrytty tietystä avainsanasta tietyn aiheen merkitykseen.
lähde: marketmuse.com - käsittely 404s & älykkäät uudelleenohjaukset – Määritä älykkäät uudelleenohjaukset ja 301s poistamalla viittaukset entiteetteihin ja laajentamalla tietyn aiheen synonyymejä, jotta käyttäjät voivat helposti löytää verkkosivun, jolle he haluavat mennä. Voit nähdä, että se on toiminnassa ohjaamalla selaimesi tälle aihesivulle:
huomaat, että selain ohjaa pyynnön automaattisesti hakukoneoptimoinnin aihesivulle, joka sijaitsee tässä URL-osoitteessa:
https://www.quora.com/topic/Search-Engine-Optimization-2
lähde: wordlift.I
NLP: n tuleva soveltamisala
”digital assistant” – alalla on edistytty edelleen. Jossa voimme nähdä äänen ja luonnollisen kielen haun sidottuna yhteen digitaalisten avustajien hoitaessa hakukyselyjä. Sirin kaltaisten virtuaaliavustajien suosion kasvaessa luonnollinen kieli haku on valmis parhaaseen katseluaikaan taskuissasi olevissa laitteissa. Kaikki nämä laitteet ja virtuaaliavustajat ovat uhkia Googlen määräävälle määräysvallalle haussa, kun niiden teknologiat pääsevät koteihimme ja sydämiimme.
FINAL THOUGHTS
NLP on monimutkainen käsite. Jopa 80 prosenttia meitä ympäröivästä informaatiosta on jäsentämätöntä. Näin ollen NLP on yksi suurimmista tieteenaloista. NLP: n alalla tapahtuu jatkuvaa kehitystä. Voimme odottaa sen vaikuttavan elämäämme useammalla tavalla.
tänään SEO-asiantuntijan on ymmärrettävä, miten NLP vaikuttaa hakuun. Mitä on tehtävä sen varmistamiseksi, että ne ovat edelleen tehokkaita? Luonnollisen kielenkäsittelyn nousu on tulevaisuutta yrityksille, jotka keskittyvät hakukoneoptimoinnin parantamiseen.