検索における自然言語処理–NLP）-なぜNLPはSEOにとって重要なのですか？

GoogleやBingのような検索エンジンは、ユーザーを容易にするために会話言語を使用して、検索をより自然で関連性の高いものにするために懸命に働いています。 このタイプの検索は、自然言語処理（NLP）（自然言語検索とも呼ばれる）と呼ばれるユーザーの意図を理解するために開発されています。

自然言語処理とは何ですか？

自然言語はまさにあなたがそれを考えているものです—それは単に私たちが自然に話す方法です。 Googleのようなアドバンス検索エンジンは、彼らの言語AI機能の継続的な進歩の助けを借りて、検索者の背後にある意図の完全な理解を達成しています。

私たちは、これにヒンジ検索（SEO）の未来を持っています。

自然言語検索は通常の言語で行われ、あなたが人に話しているかどうかを尋ねるのと同じように質問を言い表します。 これらのクエリは、検索エンジンに直接入力したり、音声検索で声を出して話したり、SiriやCortanaなどの仮想アシスタントに質問として提起したりできます。

検索技術は急速に向上し、検索エンジンを研究して、互いに変化し、独立して機能したり動作したりしないさまざまなコンポーネントを持つ、より長く、より複雑な質問を理解できるようになりました。

NLPはどのように機能しますか？

NLPに関連する多くの技術があります。 GoogleやBingのような検索エンジンは、もはや伝統的にそうであるようにキーワードやフレーズを個別に見ているわけではありません。 今、彼らはフレーズ、文章、段落、およびクエリを見ています。 彼らは、検索者の感情を見ています。

今、より洗練されたアルゴリズムは、文やフレーズの背後にある感情を識別することができます。 悲しみ、怒り、幸福、不安、否定性のような強い感情を認識することができます。 これはマーケティングの分野で異なったプロダクト、でき事、人々、ブランド、等の方の態度を発見するのに広く使用されています。

NLPは、複数の手法を使用して、文の要素を削除して単純化することにより、データの処理にかかる時間を短縮します。

これらの基礎となるテクニックは、-

Parsing–Parsingは、文をその意味を見つけるためにそのコンポーネントに分割することに関するものです。 アルゴリズムが構文解析を通じて単語間の関係を理解するのが簡単になりました。

ステミング-ステミングは、処理能力の使用量を削減し、分析時間を短縮する方法です。

Lemmatisation-Lemmatisationは、単語を最も基本的な形式に減らすという点で、ステミングとは少し異なります。

名前付きエンティティ認識-名前付きエンティティ認識(NER)は、エンティティ識別またはエンティティ抽出とも呼ばれ、名前付きエンティティを事前に定義されたカテゴリと照合するプロセスです。 名前付きエンティティ認識を使用すると、テキストが何であるかを理解するための重要な情報を抽出できるようになりました。

単語の削除を停止-それは少し意味的な価値を提供する単語を取り除くことを意味します。 これは、通常、前置詞&接続詞を削除し、”is”、”to”、”my”、”I”などの単語とともに削除します。

なぜNLPが重要なのですか？

NLPは、特にデータサイエンスの分野でビジネス価値の面で多くの利点を追加します。 NLPの助けを借りて、今、コンピュータは自分の言語で人間と通信することができます。 NLPを使用すると、コンピュータはテキストを読み、音声を聞き、それを解釈し、感情を測定し、大量のテキストデータからどの部分が重要かを判断することが

今日の技術の進歩により、機械はより多くの言語ベースのデータを一貫性と客観性で分析することができます。

NLPは、マシンがコンテンツを理解できるようにするのに役立ちます。 コンテンツの公開中にコンテンツフローにセマンティック注釈を追加すると、自然言語処理によって、コンテンツを正確に記述する意味的に構造化された詳細のレイヤーが追加されます。

Googleのような先進的な検索エンジンは、先行する&以下のコンテンツ部分の助けを借りて、ロングテールの単語やフレーズの意味を理解します。

言語理解の最新の進歩により、検索エンジンは機械学習の助けを借りてクエリを理解するように改善されています。 NLPでは、Seoやコンテンツ制作者は、Googleが自然に書く方法を理解する上で持っている技術的制約についてもっと考え始める必要があります。

あなたのSEOにNLPを実装することができます実用的な方法がたくさんあります。

NLPはどのようにSEOを向上させることができますか？

1. 構造化データマークアップ–これらのエンティティは、検索エンジンにコンテンツを記述するのに役立ちます。 エンティティは、認識、分類、および分類することができるオブジェクトを表すフレーズまたは単語です。

オブジェクトの例は次のとおりです:

• 人
• 消費財
• イベント
• 数字
• 組織

Googleはこれらのエンティティを区別できます。 検索エンジンは、この情報を利用してユーザを満足させ、より良い検索結果を提供することができる。

1. 内部リンクの構築とコンテンツの発見–内部リンクは、訪問者やユーザーがあなたのウェブサイトからコンテンツを発見するのに役立ちます。 彼らは、検索エンジンがコンテンツが何であるかを評価するのに役立ちます。 同様に、ユーザーエクスペリエンスが初めてあなたのウェブサイトの特定のページに到着した訪問者のためにすることができますどのように効果的。 強い内部連結構造はSEOの努力でかなり助ける。
   

   

2. コンテンツの推奨事項または提案-コンテンツの提案は、滞留時間を改善するのに役立ちます。 SEOでは、滞留時間は、ユーザーが検索エンジンの結果ページ上のリンクをクリックした後に文書を表示するのに費やす時間を示します。
3. トピックターゲティング–過去数年間で、SEOの専門家の注目のほとんどは、キーワードターゲティングからクラスターターゲティングに移動しました。 調査エンジンが調査者の感情および意思を理解する今より可能であるので。 競争は特定のキーワードから特定のトピックの関連性に移った。
   

   

4. 404s&smart Redirectionsの処理–ユーザーが行きたいwebページを簡単に見つけることができるように、エンティティを非参照し、特定のトピックの同義語を展開することによ

   このURLにある検索エンジン最適化のために、ブラウザがリクエストをトピックページに自動的にリダイレクトすることがわかります:

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

   

NLPの将来の範囲

“デジタルアシスタント”の分野では、さらなる進歩が起こっています。 デジタルアシスタントが検索クエリを処理するときに、音声と自然言語の検索が結びついているのを見ることができます。 シリ自然言語検索のような仮想アシスタントの人気の高まりに伴い、あなたのポケット内のデバイスでプライムタイムの準備ができています。 彼らの技術は、私たちの家や心に自分の道を作るように、これらのすべてのデバイスと仮想アシスタントは、検索のGoogleの優位性への脅威です。

最終的な思考

NLPは複雑な概念です。 私たちを取り巻く情報の80％は構造化されていません。 したがって、NLPはデータサイエンスの最大の分野の一つです。 NLPの分野では継続的な開発が行われています。 私達はそれがより多くの面の私達の生命に影響を与えるのを見るとそれが期待してもいい。

今日、SEOの専門家はNLPが検索にどのように影響するかを理解する必要があります。 彼らが効果的であり続けることを確実にするために何をする必要がありますか？ このような自然言語処理の台頭は、検索エンジン最適化の改善に焦点を当てている企業にとって未来です。