wyszukiwarki takie jak Google i Bing ciężko pracują, aby wyszukiwanie było bardziej naturalne i trafne przy użyciu języka konwersacyjnego, aby ułatwić użytkownikom. Ten rodzaj wyszukiwania jest rozwijany w celu zrozumienia intencji użytkownika, który jest określany jako przetwarzanie języka naturalnego (NLP) (zwane także wyszukiwaniem języka naturalnego).
czym jest przetwarzanie języka naturalnego?
język naturalny jest dokładnie tym, czym myślisz — jest po prostu sposobem, w jaki naturalnie mówimy. Zaawansowane wyszukiwarki, takie jak Google, osiągnęły pełne zrozumienie intencji stojących za wyszukiwarkami, dzięki ciągłemu udoskonalaniu ich językowych zdolności sztucznej inteligencji.
od tego zależy przyszłość wyszukiwania (SEO).
wyszukiwanie w języku naturalnym odbywa się w języku zwykłym, formułując pytania tak, jak byś je zadał, gdybyś rozmawiał z osobą. Zapytania te mogą być wpisywane bezpośrednio do wyszukiwarki, wypowiadane na głos za pomocą wyszukiwania głosowego lub zadawane jako pytanie do wirtualnego asystenta, takiego jak Siri lub Cortana.
Technologia wyszukiwania szybko się poprawiła, dzięki czemu możemy badać wyszukiwarki, aby zrozumieć dłuższe, bardziej złożone pytania z różnymi komponentami, które mogą się zmieniać i nie działają ani nie działają niezależnie.
JAK DZIAŁA NLP?
istnieje wiele technik związanych z NLP. Wyszukiwarki, takie jak Google i Bing, nie patrzą już na słowa kluczowe lub frazy indywidualnie, jak tradycyjnie. Teraz patrzą na frazy, zdania, akapity i zapytanie. Patrzą na sentyment poszukiwaczy.
teraz bardziej wyrafinowane algorytmy mogą rozpoznać emocje stojące za stwierdzeniem lub frazą. Silne uczucia, takie jak smutek, gniew, szczęście, niepokój, negatywność można rozpoznać. Jest to szeroko stosowane w dziedzinie marketingu, aby odkryć stosunek do różnych produktów, wydarzeń, ludzi, marek itp.
NLP wykorzystuje wiele technik, aby skrócić czas potrzebny na przetwarzanie danych poprzez usunięcie i uproszczenie elementów zdań.
te podstawowe techniki są często używane w funkcjach NLP wyższego poziomu, takich jak-
Parsing–parsowanie polega na podziale zdania na komponenty, aby znaleźć jego znaczenie. Teraz algorytm jest łatwiejszy do zrozumienia relacji między słowami poprzez parsowanie.
Steming-Steming to metoda redukcji zużycia mocy obliczeniowej, a tym samym skrócenia czasu analizy.
Lemmatyzacja-Lemmatyzacja różni się nieco od stemming tym, że redukuje słowa do ich najbardziej podstawowych form.
Rozpoznawanie nazwanych jednostek (ang. Named Entity Recognition, NER) – proces polegający na dopasowywaniu nazwanych jednostek z predefiniowanymi kategoriami. Dzięki rozpoznawaniu encji nazwanej możesz teraz wyodrębnić kluczowe informacje, aby zrozumieć, o czym jest tekst.
Zatrzymaj usuwanie słów-oznacza to pozbycie się słów, które zapewniają niewielką wartość semantyczną. Zwykle usuwa przyimki & spójniki, wraz ze słowami takimi jak „jest”, „to”, „mój”, ” ja ” itp.
dlaczego NLP jest ważne?
NLP przynosi wiele korzyści pod względem wartości biznesowych, zwłaszcza w dziedzinie data science. Z pomocą NLP teraz komputery mogą komunikować się z ludźmi w ich własnym języku. Dzięki NLP komputery mogą czytać tekst, słyszeć mowę, interpretować go, mierzyć nastroje i określać, które części są ważne z dużej ilości danych tekstowych.
wraz z postępem technologicznym maszyny mogą analizować więcej danych opartych na języku z spójnością i obiektywizmem.
NLP pomaga w tworzeniu treści zrozumiałych dla maszyn. Dodawanie semantycznych adnotacji w przepływie treści podczas publikowania dowolnej treści pomaga przetwarzaniu języka naturalnego dodać warstwę semantycznie ustrukturyzowanych szczegółów, które dokładnie opisują Twoją treść.
zaawansowane wyszukiwarki, takie jak Google, rozumieją znaczenie słów i fraz z długim ogonem za pomocą poprzedzających & następujących elementów treści.
dzięki najnowszym osiągnięciom w zrozumieniu języka Wyszukiwarki poprawiają zrozumienie zapytań za pomocą uczenia maszynowego. NLP wymaga od SEO i twórców treści, aby zaczęli więcej myśleć o ograniczeniach technicznych, jakie Google ma w zrozumieniu tego, jak naturalnie piszemy.
istnieje wiele praktycznych sposobów na wdrożenie NLP do SEO.
JAK NLP MOŻE POMÓC W POPRAWIE SEO?
- strukturyzowane znaczniki danych-te podmioty pomagają opisać twoje treści w wyszukiwarkach. Encja to fraza lub słowo, które reprezentuje obiekt, który można rozpoznać, sklasyfikować i skategoryzować.
przykładami obiektów są:
- ludzie
- Dobra konsumpcyjne
- wydarzenia
- liczby
- organizacje
Google może wyróżnić te podmioty. Wyszukiwarka może wykorzystać te informacje, aby zadowolić użytkownika i zapewnić lepsze wyniki wyszukiwania.
- budowanie linków wewnętrznych i odkrywanie treści-linki wewnętrzne pomagają odwiedzającym lub użytkownikom odkrywać treści z twojej witryny. Pomagają wyszukiwarkom ocenić, o czym jest treść. Jak również, jak skuteczne może być doświadczenie użytkownika dla odwiedzającego, który pojawia się na danej stronie witryny po raz pierwszy. Silna wewnętrzna struktura linkowania znacznie pomaga w wysiłkach SEO.
neilpatel.com - zalecenia dotyczące treści lub sugestie-Sugestie dotyczące treści pomagają poprawić czas oczekiwania. W SEO czas oczekiwania oznacza czas, który użytkownik spędza na przeglądaniu dokumentu po kliknięciu linku na stronie wyników wyszukiwania.
- kierowanie na temat-w ciągu ostatnich kilku lat większość ekspertów SEO zwróciła uwagę z kierowania na słowa kluczowe na kierowanie klastrów. Ponieważ wyszukiwarki są teraz bardziej zdolne do zrozumienia sentymentu i intencji poszukiwaczy. Konkurs przesunął się od konkretnego słowa kluczowego do znaczenia konkretnego tematu.
źródło: marketmuse.kom - Obsługa inteligentnych przekierowań 404s & – Skonfiguruj inteligentne przekierowania i 301S poprzez odsyłacze do podmiotów i rozszerzenie synonimów danego tematu, aby użytkownicy mogli łatwo znaleźć stronę, na którą chcą przejść. Możesz zobaczyć, że to w akcji, kierując przeglądarkę na stronę tematyczną w ten sposób:
zauważysz, że przeglądarka automatycznie przekierowuje żądanie na stronę tematyczną w celu optymalizacji pod kątem wyszukiwarek znajdującą się pod TYM adresem URL:
https://www.quora.com/topic/Search-Engine-Optimization-2
źródło: wordlift.io
przyszły zakres NLP
kolejne postępy mają miejsce w dziedzinie „cyfrowego asystenta”. Gdzie możemy zobaczyć wyszukiwanie głosowe i w języku naturalnym połączone, ponieważ asystenci cyfrowi obsługują zapytania wyszukiwania. Wraz ze wzrostem popularności wirtualnych asystentów, takich jak Siri wyszukiwanie języka naturalnego jest gotowy do prime time w urządzeniach w kieszeni. Wszystkie te urządzenia i wirtualni asystenci stanowią zagrożenie dla dominacji Google w wyszukiwaniu, ponieważ ich technologie trafiają do naszych domów i serc.
myśli końcowe
NLP jest pojęciem złożonym. Aż 80% informacji, które nas otacza, jest nieustrukturyzowane. Tak więc NLP jest jedną z największych dziedzin nauki o danych. W dziedzinie NLP dokonywany jest ciągły rozwój. Możemy się spodziewać, że wpłynie to na nasze życie w wielu aspektach.
dzisiaj ekspert SEO musi zrozumieć, jak NLP wpłynie na wyszukiwanie. Co należy zrobić, aby zapewnić ich skuteczność? Ten wzrost przetwarzania języka naturalnego jest przyszłością dla firm, które koncentrują się na poprawie ich optymalizacji pod kątem wyszukiwarek.