természetes nyelvfeldolgozás (NLP) a keresésben – miért fontos az NLP a SEO számára?

a keresőmotorok, mint a Google és a Bing keményen dolgoznak, hogy a keresést természetesebbé és relevánsabbá tegyék a társalgási nyelv használatával, hogy megkönnyítsék felhasználóikat. Ezt a fajta keresést a felhasználó szándékának megértésére fejlesztették ki, amelyet Natural Language Processing (NLP) (természetes nyelvi keresésnek is nevezik).

mi a természetes nyelvi feldolgozás?

a természetes nyelv pontosan az, aminek gondoljuk — egyszerűen az, ahogyan természetesen beszélünk. Az olyan fejlett keresőmotorok, mint a Google, teljes mértékben megértették a keresők mögött rejlő szándékot, nyelvi AI képességeik folyamatos fejlesztése révén.

NLP 1
forrás: Wordlift.io

a keresés (SEO) jövője ezen múlik.

a természetes nyelvi keresés rendszeres nyelven történik, a kérdéseket úgy fogalmazza meg, mintha egy személyhez beszélne. Ezeket a lekérdezéseket közvetlenül a keresőmotorba lehet beírni, hangosan kimondani a hangkereséssel, vagy kérdésként feltenni egy olyan virtuális asszisztensnek, mint a Siri vagy a Cortana.

a keresési technológia gyorsan fejlődött, így tanulmányozhatjuk a keresőmotorokat, hogy megértsék a hosszabb, összetettebb kérdéseket különböző összetevőkkel, amelyek megváltoztathatják egymást, és nem működnek, vagy függetlenül működnek.

HOGYAN MŰKÖDIK AZ NLP?

számos technika kapcsolódik az NLP-hez. Az olyan keresőmotorok, mint a Google és a Bing, már nem egyenként vizsgálják a kulcsszavakat vagy kifejezéseket, mint hagyományosan. Most a mondatokat, mondatokat, bekezdéseket és a lekérdezést vizsgálják. Megnézik a keresők hangulatát.

most a kifinomultabb algoritmusok képesek felismerni az állítások vagy kifejezések mögötti érzelmeket. Erős érzések, például szomorúság, harag, boldogság, szorongás, negativitás ismerhetők fel. Ezt széles körben használják a marketing területén, hogy felfedezzék a különböző termékek, események, emberek, márkák stb.

az NLP többféle technikát alkalmaz az adatok feldolgozásához szükséges idő csökkentésére a mondatok elemeinek eltávolításával és egyszerűsítésével.

ezeket a mögöttes technikákat gyakran használják a magasabb szintű NLP képességekben, mint például-

elemzés–az elemzés arról szól, hogy egy mondatot összetevőkre bontunk, hogy megtaláljuk a jelentését. Most az algoritmus könnyebben megérti a szavak közötti kapcsolatot elemzés útján.

 NLP 2
forrás: future-processing.com

Stemming-a Stemming a feldolgozási teljesítmény felhasználásának csökkentésére szolgáló módszer, ezáltal lerövidítve az elemzési időt.

Lemmatizáció – a Lemmatizáció abban különbözik kissé a származástól, hogy a szavakat legalapvetőbb formáikba redukálja.

 NLP 3
forrás: future-processing.com

megnevezett entitás felismerés-a megnevezett entitás felismerés (Ner), más néven entitás azonosítás vagy entitás kivonás – az a folyamat, amelynek során a megnevezett entitásokat előre meghatározott kategóriákkal illesztik össze. A named entity recognition segítségével most kinyerheti a legfontosabb információkat, hogy megértse, miről szól egy szöveg.

NLP 3
forrás: monkeylearn.com

állítsa le a szavak eltávolítását – ez azt jelenti, hogy megszabaduljon a szavaktól, amelyek kevés szemantikai értéket biztosítanak Önnek. Általában eltávolítja a & kötőszavakat, olyan szavakkal együtt, mint az “is”, “to”, “my”, “I” stb.

 NLP 5
forrás: onlinemediamaster.com

miért fontos az NLP?

az NLP számos előnnyel jár az üzleti értékek szempontjából, különösen az Adattudomány területén. Az NLP segítségével a számítógépek a saját nyelvükön kommunikálhatnak az emberekkel. Az NLP-n keresztül a számítógépek képesek olvasni a szöveget, hallani a beszédet, értelmezni, mérni az érzelmeket, és meghatározni, hogy mely részek fontosak a nagy mennyiségű szöveges adatból.

a mai technológia fejlődésével a gépek következetességgel és objektivitással képesek több nyelvi alapú adatot elemezni.

az NLP segít a tartalom érthetővé tételében a gépek számára. Szemantikai Megjegyzések hozzáadása a tartalmi folyamathoz, miközben bármilyen tartalmat közzétesz, elősegíti a természetes nyelv feldolgozását, hogy hozzáadjon egy szemantikailag strukturált részletréteget, amely pontosan leírja a tartalmát.

Advance keresőmotorok, mint a Google megérteni a jelentését a hosszú farok szavak és kifejezések segítségével előző & következő tartalom darab.

a nyelv megértésének legújabb fejlesztéseivel a keresőmotorok javítják a lekérdezések megértését a gépi tanulás segítségével. Az NLP megköveteli, hogy a SEO-k és a tartalomkészítők jobban gondolkodjanak azon, hogy a Google milyen technikai korlátokkal rendelkezik abban, hogy megértse, hogyan írunk természetesen.

van egy csomó gyakorlati módon lehet végrehajtani NLP be a SEO.

HOGYAN SEGÍTHET AZ NLP A SEO FEJLESZTÉSÉBEN?

  1. strukturált Adatjelölés – ezek az entitások segítenek a tartalom leírásában a keresőmotorok számára. Az entitás olyan kifejezés vagy szó, amely egy objektumot képvisel, amely felismerhető, osztályozható és kategorizálható.

példák a tárgyak:

  • emberek
  • fogyasztási cikkek
  • események
  • számok
  • szervezetek

a Google meg tudja különböztetni ezeket az entitásokat. A keresőmotor felhasználhatja ezt az információt, hogy kielégítse a felhasználót, és jobb keresési eredményeket nyújtson.

  1. belső linkek létrehozása és tartalom felfedezése – a belső linkek segítenek a látogatóknak vagy a felhasználóknak a webhely tartalmának felfedezésében. Segítenek a keresőmotoroknak értékelni,hogy mi a tartalom. Valamint mennyire hatékony lehet A felhasználói élmény egy olyan látogató számára, aki először érkezik az Ön webhelyének egy adott oldalára. Az erős belső összekapcsolási struktúra jelentősen segíti a SEO erőfeszítéseket.
    NLP 6
    forrás: neilpatel.com

  2. tartalmi ajánlások vagy javaslatok-a tartalmi javaslatok javítják a tartózkodási időt. A SEO-ban a tartózkodási idő azt az időt jelöli, amelyet a felhasználó egy dokumentum megtekintésével tölt, miután rákattintott egy linkre a keresőmotor eredményoldalán.
  3. Topic Targeting – az elmúlt években a SEO szakértők figyelme a kulcsszó-célzásról a klaszterek célzására irányult. Mivel a keresőmotorok ma már jobban képesek megérteni a keresők hangulatát és szándékát. A verseny a konkrét kulcsszóról az adott téma relevanciájára vált.
    NLP 7
    forrás: marketmuse.com

  4. 404S kezelése & intelligens átirányítások-konfigurálja az intelligens átirányításokat és a 301-eket az entitások hivatkozásának eltávolításával és egy adott téma szinonimáinak kibővítésével, hogy a felhasználók könnyen megtalálhassák azt a weboldalt, amelyre el akarnak menni. Láthatja, hogy működésben van, ha a böngészőt egy ilyen témaoldalra irányítja:

    megfigyelheti, hogy a böngésző automatikusan átirányítja a kérést egy témaoldalra a keresőoptimalizálás érdekében, amely ezen az URL-en található:

    https://www.quora.com/topic/Search-Engine-Optimization-2

    NLP 8
    forrás: wordlift.io

az NLP jövőbeli hatóköre

további fejlesztések zajlanak a digitális asszisztens területén. Ahol láthatjuk, hogy a hang és a természetes nyelv keresése összekapcsolódik, mivel a digitális asszisztensek kezelik a keresési lekérdezéseket. Az olyan virtuális asszisztensek növekvő népszerűségével, mint a Siri, a natural language search készen áll a főműsoridőre a zsebében lévő eszközökön. Mindezek az eszközök és virtuális asszisztensek fenyegetik a Google keresési dominanciáját, mivel technológiáik bejutnak otthonunkba és szívünkbe.

 NLP 9
forrás: Google

záró gondolatok

az NLP összetett fogalom. A minket körülvevő információk 80% – a strukturálatlan. Így az NLP az Adattudomány egyik legnagyobb területe. Folyamatos fejlesztések zajlanak az NLP területén. Arra számíthatunk, hogy több szempontból is hatással lesz az életünkre.

ma a SEO szakértőnek meg kell értenie, hogy az NLP hogyan befolyásolja a keresést. Mit kell tenni annak érdekében, hogy továbbra is hatékonyak legyenek? A természetes nyelv feldolgozásának ez a növekedése a jövő azon vállalatok számára, amelyek a keresőoptimalizálás javítására összpontosítanak.

Vélemény, hozzászólás?

Az e-mail-címet nem tesszük közzé.