Використання NLP в SEO просуванні та індексування сторінок може значно вплинути на поліпшення позицій Вашого сайту. Оптимізований контент буде краще індексуватися пошуковими роботами, стимулюватиме залученість цільової аудиторії та відповідатиме алгоритмам Google. Це значно підвищує шанси піднятися на перші позиції та посісти місце в AI Overwiev у пошуковій видачі.

Нижче ми розглянемо, чому NLP має вирішальне значення для стратегій SEO, і які практичні кроки щодо його реалізації в практиці просування.

Що таке NLP у SEO?

NLP (natural language processing) – це технологія “обробки природної мови”, яка допомагає пошуковим системам розуміти та інтерпретувати людську мову більш ефективно. Усуваючи розрив між тим, як люди спілкуються, і тим, як пошукові системи обробляють інформацію, NLP відіграє вирішальну роль у поліпшенні результатів пошуку та індексування сторінок.

У контексті SEO NLP використовується для аналізу і вилучення сенсу з вмісту веб-сайту і пошукових запитів. Це дає змогу пошуковим системам, як-от Google, краще розуміти наміри користувача, визначати зв’язки між ключовими словами і надавати більш релевантні результати.

NLP у SEO (оптимізації для пошукових систем) працює через два основні компоненти:

• Розуміння природної мови (NLU) – інтерпретує семантичне значення тексту, допомагаючи пошуковим системам розшифровувати намір і контекст, що лежать в основі користувацьких запитів.
• Генерація природної мови (NLG) – генерує новий текст або відповіді на основі проаналізованого контенту, покращуючи загальний користувацький досвід.

Використання NLP у пошуку

Додатки NLP AI допомагають пошуковим системам отримувати інформацію з текстових неструктурованих даних, а також дають змогу отримувати інформацію, яка генерує нове розуміння ваших витягнутих даних. Ви можете створювати приклади обробки природної мови за допомогою TensorFlow, Python або PyTorch.

Протягом кількох років Google навчав BERT, MUM та інші мовні моделі для оптимізації інтерпретації тексту, пошукових запитів, аудіо та відео. До того, як Google почав використовувати BERT (представлення двонаправленого кодувальника від Transformers), його алгоритм не міг розуміти значення всіх слів або їхній контекст.

Це змінилося після появи BERT, оскільки тепер він допомагає Google перевіряти сутності та фрази, щоб краще розуміти пошукові наміри вашого кінцевого користувача.

Сьогодні можна виокремити кілька найважливіших застосувань NLP:

• Розуміння настроїв клієнтів.

Розпізнавання іменованих сутностей (NER) і їхній аналіз з використанням NLP допомагає знаходити і маркувати поля в каналах і документах, які допомагають трохи краще зрозуміти думки клієнтів і знаходити ідеї UX і продукту.

• Розуміння рахунків-фактур.

Розуміння загальних записів у рахунках-фактурах і квитанціях, як-от ціни або дати, може допомогти Google краще зрозуміти зв’язок між платежами та запитами.

• Аналіз документів.

Доменно-специфічні сутності, що містяться в окремих документах, раніше було практично неможливо прочитати. NLP вирішує цю проблему за допомогою вилучення користувацьких сутностей.

• Класифікація контенту.

NLP допомагає класифікувати документи відповідно до доменно-специфічних користувацьких сутностей і більш ніж 700 загальних категорій, таких як розваги або спорт.

• Відстеження тенденцій.

NLP також допомагає маркетологам витягувати релевантну інформацію, пов’язану з брендом, з онлайн-статей, новинних порталів та інших платформ. Це допомагає в агрегації новин з релевантним текстом, що індексується.

• Охорона здоров’я.

NLP допомагає поліпшити клінічну документацію, автоматизовану звітність реєстру та дослідження для збору даних, що значно прискорює клінічні випробування.

Як працює NLP?

Алгоритми NLP працюють як “мозок” комп’ютера, який допомагає йому розуміти й аналізувати нашу природну і натуральну людську мову. Завдання NLP прості: ця технологія покликана допомогти Google та іншим пошуковим системам “перекладати” ці мови з тим, щоб краще розуміти:

• сутності;
• синтаксис;
• настрій;
• дискурс;
• загальну семантику контенту веб-сайту та пошукових запитів.

Процес інтерпретації обробки природної мови починається, коли користувач вводить один запит у рядок пошуку Google. Це може бути питання, ключове слово, сутність або навіть якась їхня комбінація. Після цього пошуковики Google аналізують цей запит за допомогою NLP. Це тягне за собою розбір запиту, розуміння його контексту і визначення наміру користувача.

Токенізація, лематизація, парсинг і стеммінг – основні методи NLP

Щоб пошукова система могла правильно інтерпретувати вміст запиту і веб-сторінки, вона використовує кілька основних процесів. Методи обробки природної мови включають:

• Токенізація – поділ тексту на більш дрібні одиниці.

Токенізація передбачає поділ тексту на окремі слова або фрази (відомі як токени). Для людини такі речення, як “Що позначає НЛП?” і “Що таке НЛП?”, практично ідентичні за змістом, але для машини вони мають бути розбиті на складові частини.

Простий приклад токенізації: “Обробка природної мови – це технологія майбутнього”. Після токенізації запит буде розбитий на складові частини: “природна”, “мова”, “обробка”, “це”, “технологія”, “майбутнє”.

• Лемматизація – приведення слів до їхньої базової форми.

Лемматизація передбачає приведення слів до їхньої базової форми (відомої як “лемма”). Завдяки цьому пошукова система обробляє, наприклад, “бігати”, “бігав” і “побігти”, як одне базове слово – “біг”. Приклад лематизації: “Алгоритми аналізують результати пошуку”. Після лематизації: “Алгоритм аналіз результат пошук”.

Чому це важливо? Пошукові системи більше не покладаються лише на точну відповідність фраз. Завдяки лематизації та розумінню контексту контенту вони можуть краще визначати релевантні веб-сторінки, навіть якщо вони не містять точнісінько такі самі слова, як запит користувача.

• Парсинг – розпізнавання структури речення.

Аналіз синтаксису дає змогу пошуковим системам розуміти зв’язки між словами в реченні. Завдяки цьому Google не тільки бачить “хто?”, “що?”, “як?” і “де?”, а й може визначити, як ці елементи вписуються в логічне ціле.

Приклад парсингу: “Як працює NLP у пошукових системах?”. Google розуміє, що “НЛП” – це головний підмет речення, а “працює” вказує на дію.

• Стеммінг.

Це процес, який видаляє префікси та суфікси зі слів, зводячи їх до форми кореня або основи. Завдання полягає в тому, щоб стандартизувати слова, які мають один і той самий корінь, але можуть з’являтися в тексті в різних формах.

Поліпшення розуміння запитів – ключ до успіху

Поліпшення розуміння запитів є ключовим у роботі NLP. З появою і розвитком технології NLP (обробка природної мови) Google стало простіше розуміти, що означають питання і що може шукати користувач, і пошукова система почала використовувати цю інформацію для поліпшення й оптимізації пошуку користувача загалом.

Google також виконує аналіз настроїв за кожним запитом, щоб зрозуміти спосіб мислення користувача і те, що він відчуває. Аналіз тональності/настрою (Sentiment analysis) оцінює емоційну тональність запиту, щоб зрозуміти, чи є він позитивним, нейтральним або негативним. У деяких випадках Google також класифікує запит користувача за певними темами або кластерами, що допомагає надати більш релевантну відповідь.

На основі аналізу запиту користувача Google ранжує і витягує результати SERP зі своєї хмари. Раніше користувач шукав короткі, специфічні для ключових слів слова в Google. Однак із досягненнями в галузі NLP у SEO, такими як BERT, користувачі можуть використовувати природну мову для пошуку всього, що вони хочуть.

Як НЛП впливає на оптимізацію і створення контенту

Давайте розглянемо приклад, щоб зрозуміти, як працює автоматична обробка природної мови. Уявіть, що ви ведете бізнес із продажу саморобних аксесуарів і хотіли б ранжувати свій бізнес-сайт за ключовим словом “саморобні аксесуари”.

Використовуючи НЛП, Google розуміє, що ваш користувач шукає високоякісні аксесуари, зроблені вручну, а не фабричні або масові продукти. Провівши аналіз ключових слів і використовуючи обчислення NLP, пошукова система пов’язує пошукові терміни, як-от “аксесуари”, з іншими пов’язаними пошуковими термінами, як-от обручі для волосся, браслети або брошки.

Наступним кроком буде створення списку термінів і ключових слів, які відповідають основному наміру вашого користувача. І приховане семантичне індексування (LSI), і NLP відіграють тут ключову роль. Це дасть вам список ключових слів, за якими ви маєте ранжуватися.

Тепер, коли у вас є релевантні ключові слова, вам потрібно створити контент і описи продуктів, які містять ці ключові слова. Це підвищить ваш показник аналізу NLP і поліпшить ваш рейтинг SERP в цілому. Наприклад, ви можете створити сегменти контенту і цільові сторінки, які демонструють ваші унікальні продукти.

Не менш важливим є семантичне розуміння: NLP допомагає Google зрозуміти значення і контекст слів, оскільки він оцінює сутності, а не тільки окремі ключові слова. Це означатиме, що якщо кінцевий користувач шукає аксесуари для волосся, Google зрозуміє, що цей пошуковий запит пов’язаний з аксесуарами ручної роботи, і продовжить показувати вам відповідні результати пошуку.

Після оптимізації контенту та ключових слів варто переконатися, що ваш веб-сайт надає достатньо релевантної інформації про саморобні аксесуари. Це спрощує для Google вибір цього контенту для включення в якості фрагмента у верхній частині SERP.

BERT і MUM у NLP

Як згадувалося раніше, BERT вважається одним із найважливіших кроків уперед у SEO та пошуку Google. Це оновлення було розроблено для оптимізації інтерпретацій пошуку, спочатку зачіпаючи 10% пошукових запитів Google в цілому.

BERT має вирішальне значення для інтерпретації запитів, але також допомагає з ранжуванням SERP вебсайту і складанням обраних фрагментів. Він також допомагає Google інтерпретувати текст і анкети в текстових медіа-документах.

MUM (Multitask Unified Model) – це алгоритм на основі штучного інтелекту, який Google анонсував 2021 року. Цей багатомовний алгоритм відповідає на складні пошукові запити, використовуючи мультимодальні дані, а потім аналізує дані в різних медіаформатах.

Тенденції NLP і SEO, за якими варто стежити

Розуміння контенту і пошукових запитів з використанням сутностей замість ключових слів ознаменувало перехід від термінів до речей. Google прагне краще розуміти контент і пошукові запити з точки зору семантики.

Ідентифікація сутностей у пошукових запитах користувачів робить пошуковий намір і значення слів набагато яснішими. Окремі слова більше не інтерпретуються ізольовано, а розглядаються в контексті пошукового запиту в цілому.

Важливість пошукових термінів в обробці запитів має вирішальне значення. Першим кроком є розуміння теми або контексту пошукового запиту. Щойно це стане зрозумілим, Google вибирає релевантний текст, зображення і відео як потенційні результати пошуку. Це стає складнішим, коли пошукові терміни неясні або двозначні.

Майбутнє SEO визначатиметься руйнівною трансформацією, рушійною силою якої є алгоритми ШІ, голосовий пошук та індексація, орієнтована на мобільні пристрої. Пошукові системи вдосконалюють свої алгоритми за допомогою машинного навчання та ШІ, що посилить фокус на наданні персоналізованих, високорелевантних результатів пошуку.

У результаті ваші стратегії SEO повинні будуть віддавати пріоритет орієнтованому на користувача високоякісному контенту, щоб відповідати тому, як пошукові системи ранжирують та інтерпретують результати пошуку.

NLP у пошуку Google – відтепер і назавжди?

Коли з’явився RankBrain, він допоміг інтерпретувати пошукові терміни та запити за допомогою аналізу векторного простору, чого раніше ніколи не робили. MUM і BERT використовують NLP, що є абсолютно новим виміром. Це допомагає Knowledge Graph або іншій базі знань масштабуватися, що покращує семантичний пошук Google.

Розробки Google у сфері пошуку тісно пов’язані з BERT і MUM і, отже, з семантичним пошуком і NLP. У майбутньому можна очікувати, що більше результатів пошуку на основі сутностей замінять ранжування та індексування на основі фраз.