motoarele de căutare precum Google și Bing lucrează din greu pentru a face căutarea mai naturală și mai relevantă folosind limbajul conversațional pentru a-și ușura utilizatorii. Acest tip de căutare este dezvoltat pentru a înțelege intenția utilizatorului, care este denumită procesare a limbajului Natural (NLP) (numită și căutare a limbajului Natural).
ce este procesarea limbajului Natural?
limbajul Natural este exact ceea ce credeți că este — este pur și simplu modul în care vorbim în mod natural. Motoarele de căutare avansate precum Google au realizat o înțelegere deplină a intenției din spatele căutătorilor, cu ajutorul progreselor continue ale capacităților lor lingvistice AI.
avem viitorul căutării (SEO) bazat pe acest lucru.
căutarea limbajului Natural se efectuează într-un limbaj obișnuit, formulând întrebări așa cum le-ați întreba dacă ați vorbi cu o persoană. Aceste interogări pot fi introduse direct într-un motor de căutare, rostite cu voce tare cu căutare vocală sau puse ca o întrebare unui asistent virtual precum Siri sau Cortana.
tehnologia de căutare s-a îmbunătățit rapid, astfel încât să putem studia motoarele de căutare pentru a înțelege întrebări mai lungi și mai complexe cu diverse componente care se pot schimba reciproc și nu funcționează sau funcționează independent.
CUM FUNCȚIONEAZĂ NLP?
există multe tehnici legate de NLP. Motoarele de căutare precum Google și Bing nu se mai uită la cuvinte cheie sau fraze în mod individual, așa cum ar fi în mod tradițional. Acum se uită la fraze, propoziții, paragrafe și interogare. Se uită la sentimentul căutătorilor.
acum, algoritmi mai sofisticați pot discerne emoțiile din spatele afirmației sau expresiei. Sentimente puternice precum tristețea, furia, fericirea, anxietatea, negativitatea pot fi recunoscute. Acest lucru este utilizat pe scară largă în domeniul marketingului pentru a descoperi atitudinea față de diferite produse, evenimente, oameni, mărci etc.
NLP folosește mai multe tehnici pentru a reduce timpul necesar procesării datelor prin eliminarea și simplificarea elementelor propozițiilor.
aceste tehnici de bază sunt adesea folosite în capabilități NLP de nivel superior, cum ar fi-
parsare–parsarea se referă la împărțirea unei propoziții în componentele sale pentru a – și găsi sensul. Acum este mai ușor pentru algoritm să înțeleagă relația dintre cuvinte prin parsare.
Stemming – Stemming este o metodă de reducere a utilizării puterii de procesare, reducând astfel timpul de analiză.
Lemmatisation – Lemmatisation diferă un pic de la care rezultă în care reduce cuvintele în formele lor cele mai de bază.
recunoașterea entității numite – recunoașterea entității numite (NER) numită și identificarea entității sau extragerea entității – este procesul de potrivire a entităților numite cu categorii predefinite. Cu recunoașterea entității numite, puteți extrage acum informații cheie pentru a înțelege despre ce este vorba despre un text.
opriți eliminarea cuvintelor – înseamnă a scăpa de cuvintele care vă oferă o valoare semantică mică. De obicei, elimină prepozițiile & conjuncții, împreună cu cuvinte precum „este”, „la”, „meu”, „eu” etc.
de ce este important NLP?
NLP adaugă o mulțime de beneficii în ceea ce privește valorile de afaceri, în special în domeniul științei datelor. Cu ajutorul NLP acum computerele pot comunica cu oamenii în propria lor limbă. Prin NLP este posibil ca computerele să citească text, să audă vorbirea, să o interpreteze, să măsoare sentimentul și să determine ce părți sunt importante dintr-un volum mare de date textuale.
odată cu avansarea tehnologiei de astăzi, mașinile pot analiza mai multe date bazate pe limbaj cu consecvență și obiectivitate.
NLP ajută la a face conținut ușor de înțeles pentru mașinile. Adăugarea adnotărilor semantice în fluxul de conținut în timp ce publicați orice conținut are ca rezultat ajutarea procesării limbajului natural să adauge un strat de detalii structurate semantic care să descrie conținutul dvs. cu exactitate.
motoarele de căutare avansate, cum ar fi Google, înțeleg semnificația cuvintelor și expresiilor cu coadă lungă, cu ajutorul pieselor de conținut anterioare &.
cu cele mai recente progrese în înțelegerea limbajului, motoarele de căutare se îmbunătățesc pentru a înțelege interogările cu ajutorul învățării automate. NLP cere SEO – urilor și creatorilor de conținut să înceapă să se gândească mai mult la constrângerea tehnică pe care Google o are în înțelegerea modului în care scriem în mod natural.
există o mulțime de modalități practice prin care puteți implementa NLP în SEO.
CUM POATE AJUTA NLP SĂ ÎMBUNĂTĂȚEASCĂ SEO?
- marcare structurată a datelor – aceste entități ajută la descrierea conținutului dvs. în motoarele de căutare. O entitate este o expresie sau un cuvânt care reprezintă un obiect care poate fi recunoscut, clasificat și clasificat.
Exemple de obiecte sunt:
- oameni
- bunuri de consum
- evenimente
- numere
- organizații
Google poate distinge aceste entități. Motorul de căutare poate utiliza aceste informații pentru a satisface utilizatorul și pentru a oferi rezultate de căutare mai bune.
- construirea de legături interne și descoperirea de conținut – linkurile interne ajută vizitatorii sau utilizatorii să descopere conținut de pe site-ul dvs. web. Ele ajută motoarele de căutare să evalueze conținutul. De asemenea, cât de eficientă poate fi experiența utilizatorului pentru un vizitator care ajunge pentru prima dată pe o anumită pagină a site-ului dvs. web. O structură internă puternică de legătură ajută semnificativ la eforturile SEO.
Sursa: neilpatel.com - recomandări sau sugestii de conținut-sugestiile de conținut ajută la îmbunătățirea timpului de ședere. În SEO, timpul de ședere denotă timpul petrecut de un utilizator vizualizând un document după ce a făcut clic pe un link pe o pagină cu rezultatele motorului de căutare.
- direcționarea subiectelor – în ultimii ani, majoritatea experților SEO s-au mutat de la direcționarea cuvintelor cheie la direcționarea clusterelor. Deoarece motoarele de căutare sunt acum mai capabile să înțeleagă sentimentul și intenția căutătorilor. Competiția a trecut de la un anumit cuvânt cheie la relevanța unui anumit subiect.
Sursa: marketmuse.com - manipularea 404s & redirecționări inteligente-configurați redirecționările inteligente și 301s prin dezactivarea entităților și extinderea sinonimelor unui subiect dat, astfel încât utilizatorii să poată găsi cu ușurință pagina web pe care doresc să o acceseze. Puteți vedea că în acțiune direcționând browserul către o pagină de subiect ca aceasta:
veți observa că browserul redirecționează automat solicitarea către o pagină de subiect pentru optimizarea motorului de căutare situat la acest URL:
https://www.quora.com/topic/Search-Engine-Optimization-2
Sursa: wordlift.io
domeniul de aplicare viitor al NLP
există progrese suplimentare care au loc în domeniul asistentului digital. Unde putem vedea Căutarea vocală și a limbajului natural legate împreună, pe măsură ce asistenții digitali gestionează interogările de căutare. Odată cu popularitatea crescândă a asistenților virtuali, cum ar fi căutarea limbajului natural Siri, este pregătită pentru prima dată în dispozitivele din buzunare. Toate aceste dispozitive și asistenți virtuali sunt amenințări la adresa dominației Google În căutare, deoarece tehnologiile lor își fac loc în casele și inimile noastre.
gânduri finale
NLP este un concept complex. Până la 80% din informațiile care ne înconjoară sunt nestructurate. Astfel, NLP este unul dintre cele mai mari domenii ale științei datelor. Se fac evoluții continue în domeniul NLP. Ne putem aștepta să vedem că ne afectează viața în mai multe aspecte.
astăzi, SEO expert trebuie să înțeleagă modul în care NLP va avea un impact de căutare. Ce trebuie făcut pentru a se asigura că acestea continuă să fie eficiente? Această creștere a procesării limbajului Natural este viitorul companiilor care se concentrează pe îmbunătățirea optimizării motorului de căutare.