zoekmachines zoals Google en Bing werken hard om de zoekopdracht natuurlijker en relevanter te maken met behulp van conversationele taal om hun gebruikers te vergemakkelijken. Dit type zoekopdracht is ontwikkeld om de bedoeling van de gebruiker te begrijpen die wordt aangeduid als Natural Language Processing (NLP) (ook wel Natural Language Search genoemd).
Wat is natuurlijke taalverwerking?
natuurlijke taal is precies wat je denkt dat het is — het is gewoon de manier waarop we van nature spreken. Geavanceerde zoekmachines zoals Google hebben volledig begrip van de bedoeling achter de zoekers bereikt, met de hulp van de voortdurende vooruitgang van hun taalkundige AI-mogelijkheden.
we hebben de toekomst van de zoektocht (SEO) scharnierend op deze.
zoeken in natuurlijke taal wordt uitgevoerd in Gewone Taal, waarbij vragen worden geformuleerd zoals u ze zou stellen als u met een persoon sprak. Deze vragen kunnen worden getypt recht in een zoekmachine, hardop gesproken met voice search, of gesteld als een vraag aan een virtuele assistent zoals Siri of Cortana.
de zoektechnologie is snel verbeterd, zodat we zoekmachines kunnen bestuderen om langere, meer complexe vragen te begrijpen met verschillende componenten die elkaar kunnen veranderen en niet onafhankelijk functioneren of werken.
HOE WERKT NLP?
er zijn veel technieken gerelateerd aan NLP. Zoekmachines zoals Google en Bing, zijn niet langer op zoek naar zoekwoorden of zinnen individueel zoals het traditioneel zou. Nu kijken ze naar zinnen, zinnen, alinea ‘ s en de query. Ze kijken naar het sentiment van de zoekers.
nu kunnen meer geavanceerde algoritmen de emoties achter de verklaring of zin onderscheiden. Sterke gevoelens zoals verdriet, woede, geluk, angst, negativiteit kunnen worden herkend. Dit wordt op grote schaal gebruikt op het gebied van marketing om de houding ten opzichte van verschillende producten, evenementen, mensen, merken, enz.te ontdekken.
NLP gebruikt meerdere technieken om de tijd die nodig is om gegevens te verwerken te verkorten door elementen van zinnen te verwijderen en te vereenvoudigen.
deze onderliggende technieken worden vaak gebruikt in NLP-mogelijkheden van hoger niveau, zoals –
Parsing-Parsing gaat over het splitsen van een zin in zijn componenten om de betekenis ervan te vinden. Nu is het makkelijker voor het algoritme om de relatie tussen de woorden te begrijpen door middel van parsing.
Stamping-Staming is een methode om het gebruik van rekenkracht te verminderen, waardoor de analysetijd wordt verkort.Lemmatisatie-Lemmatisatie verschilt een beetje van Staming in die zin dat het woorden reduceert tot hun meest basale vorm.
Named Entity Recognition-Named Entity Recognition (NER) ook wel entity identification of entity extraction genoemd – is het proces van het matchen van benoemde entiteiten met vooraf gedefinieerde categorieën. Met named entity recognition kunt u nu belangrijke informatie extraheren om te begrijpen waar een tekst over gaat.
Stop woorden verwijderen-het betekent om zich te ontdoen van woorden die u voorzien van weinig semantische waarde. Het verwijdert meestal voorzetsels & voegwoorden, samen met woorden als “is”, “tot”, “mijn”, “I”, enz.
waarom NLP belangrijk IS?
NLP voegt veel voordelen toe in termen van bedrijfswaarden, met name op het gebied van data science. Met behulp van NLP kunnen computers nu communiceren met mensen in hun eigen taal. Via NLP is het voor computers mogelijk om tekst te lezen, spraak te horen, te interpreteren, sentiment te meten en te bepalen welke delen belangrijk zijn uit een grote hoeveelheid tekstgegevens.
met de vooruitgang van de technologie van vandaag kunnen machines meer taalgebaseerde gegevens met consistentie en objectiviteit analyseren.
NLP helpt bij het begrijpelijk maken van inhoud voor de machines. Het toevoegen van semantische annotaties in de contentstroom terwijl het publiceren van inhoud resulteert in het helpen van de natuurlijke taalverwerking voeg een laag van semantisch gestructureerde details die uw inhoud nauwkeurig beschrijft.Geavanceerde zoekmachines zoals Google begrijpen de Betekenis van de lange staart woorden en zinnen met behulp van voorafgaande & volgende inhoud stukken.
met de laatste ontwikkelingen in het begrijpen van taal, zijn zoekmachines aan het verbeteren om query ‘ s te begrijpen met behulp van machine learning. NLP vereisen SEO ‘ s en content creators om meer na te denken over de technische beperking die Google heeft in het begrijpen van hoe we natuurlijk schrijven.
er zijn veel praktische manieren waarop u NLP in uw SEO kunt implementeren.
HOE KAN NLP HELPEN BIJ HET VERBETEREN VAN SEO?
- Structured Data Markup-deze entiteiten helpen om uw inhoud te beschrijven voor zoekmachines. Een entiteit is een zin of een woord dat een object vertegenwoordigt dat kan worden herkend, geclassificeerd en gecategoriseerd.
voorbeelden van objecten zijn:
- personen
- consumptiegoederen
- gebeurtenissen
- aantallen
- organisaties
Google kan deze entiteiten onderscheiden. De zoekmachine kan deze informatie gebruiken om de gebruiker tevreden te stellen en betere zoekresultaten te bieden.
- intern linken en inhoud ontdekken-Interne links helpen bezoekers of gebruikers inhoud van uw website te ontdekken. Ze helpen zoekmachines te evalueren waar de inhoud over gaat. Ook hoe effectief de gebruikerservaring kan zijn voor een bezoeker die voor het eerst op een bepaalde pagina van uw website aankomt. Een sterke interne koppeling structuur helpt bij SEO inspanningen aanzienlijk.
bron: neilpatel.com - inhoud aanbevelingen of suggesties – inhoud suggesties helpt om de verblijftijd te verbeteren. In SEO, dwell time geeft de tijd die een gebruiker besteedt het bekijken van een document na het klikken op een link op een zoekmachine resultaten pagina.
- Topic Targeting-In de afgelopen jaren is de aandacht van de meeste SEO-experts verschoven van keyword targeting naar clusters targeting. Als zoekmachines zijn nu meer in staat om de zoekers sentiment en intentie te begrijpen. De wedstrijd is verschoven van specifiek trefwoord naar relevantie van een specifiek onderwerp.
bron: marketmuse.com - handling 404s & smart Redirections – configureer smart redirections en 301s door entiteiten te de-referenceren en de Synoniemen van een bepaald onderwerp uit te breiden, zodat gebruikers gemakkelijk de webpagina kunnen vinden waarnaar ze willen gaan. U kunt dat in actie zien door uw browser naar een onderwerppagina als deze te leiden:
u zult zien dat de browser het verzoek automatisch doorstuurt naar een onderwerppagina voor Zoekmachine Optimalisatie op deze URL:
https://www.quora.com/topic/Search-Engine-Optimization-2
bron: wordlift.io
toekomstige werkingssfeer van NLP
er zijn verdere vorderingen op het gebied van “digitale assistent”. Waar we kunnen zien stem en natuurlijke taal zoeken gekoppeld als digitale assistenten behandelen zoekopdrachten. Met de toenemende populariteit van virtuele assistenten zoals Siri natural language search is klaar voor prime time in de apparaten in uw zakken. Al deze apparaten en virtuele assistenten zijn bedreigingen voor Google ‘ s dominantie van zoeken als hun technologieën hun weg in onze huizen en harten.
FINAL THOUGHTS
NLP is een complex concept. Maar liefst 80% van de informatie om ons heen is ongestructureerd. NLP is dus een van de grootste vakgebieden van data science. Op het gebied van NLP worden continue ontwikkelingen gemaakt. We kunnen verwachten dat het ons leven in meer aspecten beïnvloedt.
vandaag moet SEO expert begrijpen hoe NLP het zoeken zal beïnvloeden. Wat moet er worden gedaan om ervoor te zorgen dat ze doeltreffend blijven? Deze opkomst van natuurlijke taalverwerking is de toekomst voor bedrijven die zich richten op het verbeteren van hun zoekmachine optimalisatie.