Как NLP влияет на индексирование страниц и видимость в Google?

Использование NLP в SEO продвижении и индексировании страниц может значительно повлиять на улучшение позиций Вашего сайта. Оптимизированный контент будет лучше индексироваться поисковыми роботами, стимулировать вовлеченность целевой аудитории и соответствовать алгоритмам Google. Это значительно повышает шансы подняться на первые позиции и занять место в AI Overwiev в поисковой выдаче. Також у нас Ви можете замовити послугу — Виведення сайту у блок AI Overview , зайняти “нульову” позицію у Google та обігнати навіть тих конкурентів, які кожного місяця витрачають кошти на рекламу.

Ниже мы рассмотрим, почему NLP имеет решающее значение для стратегий SEO, и каковы практические шаги по его реализации в практике продвижения.

Что такое NLP в SEO?

NLP (natural language processing) – это технология «обработки естественного языка», которая помогает поисковым системам понимать и интерпретировать человеческий язык более эффективно. Устраняя разрыв между тем как люди общаются, и тем, как поисковые системы обрабатывают информацию, NLP играет решающую роль в улучшении результатов поиска и индексирования страниц.

В контексте SEO NLP используется для анализа и извлечения смысла из содержимого веб-сайта и поисковых запросов. Это позволяет поисковым системам, таким как Google, лучше понимать намерения пользователя, определять связи между ключевыми словами и предоставлять более релевантные результаты.

NLP в SEO (оптимизации для поисковых систем) работает через два основных компонента:

• Понимание естественного языка (NLU) — интерпретирует семантическое значение текста, помогая поисковым системам расшифровывать намерение и контекст, лежащие в основе пользовательских запросов.
• Генерация естественного языка (NLG) — генерирует новый текст или ответы на основе проанализированного контента, улучшая общий пользовательский опыт.

Использование NLP в поиске

Приложения NLP AI помогают поисковым системам извлекать информацию из текстовых неструктурированных данных, а также позволяют извлекать информацию, которая генерирует новое понимание ваших извлеченных данных. Вы можете создавать примеры обработки естественного языка с помощью TensorFlow, Python или PyTorch.

В течение нескольких лет Google обучал BERT, MUM и другие языковые модели для оптимизации интерпретации текста, поисковых запросов, аудио и видео. До того, как Google начал использовать BERT (представления двунаправленного кодировщика от Transformers), его алгоритм не мог понимать значения всех слов или их контекст.

Это изменилось после появления BERT, поскольку теперь он помогает Google проверять сущности и фразы, чтобы лучше понимать поисковые намерения вашего конечного пользователя.

Сегодня можно выделить несколько наиболее важных применений NLP:

• Понимание настроений клиентов.

Распознавание именованных сущностей (NER) и их анализ с использованием NLP помогает находить и маркировать поля в каналах и документах, которые помогают немного лучше понять мнения клиентов и находить идеи UX и продукта.

• Понимание счетов-фактур.

Понимание общих записей в счетах-фактурах и квитанциях, таких как цены или даты, может помочь Google лучше понять связь между платежами и запросами.

• Анализ документов.

Доменно-специфические сущности, содержащиеся в отдельных документах, раньше было практически невозможно прочитать. NLP решает эту проблему с помощью извлечения пользовательских сущностей.

• Классификация контента.

NLP помогает классифицировать документы в соответствии с доменно-специфическими пользовательскими сущностями и более чем 700 общими категориями, такими как развлечения или спорт.

• Отслеживание тенденций.

NLP также помогает маркетологам извлекать релевантную информацию, связанную с брендом, из онлайн-статей, новостных порталов и других платформ. Это помогает в агрегации новостей с релевантным индексируемым текстом.

• Здравоохранение.

NLP помогает улучшить клиническую документацию, автоматизированную отчетность реестра и исследования для сбора данных, что значительно ускоряет клинические испытания.

Как работает NLP?

Алгоритмы NLP работают как «мозг» компьютера, который помогает ему понимать и анализировать наш естественный и натуральный человеческий язык. Задачи NLP просты: эта технология призвана помочь Google и другим поисковым системам «переводить» эти языки с тем, чтобы лучше понимать:

• сущности;
• синтаксис;
• настроение;
• дискурс;
• общую семантику контента веб-сайта и поисковых запросов.

Процесс интерпретации обработки естественного языка начинается, когда пользователь вводит один запрос в строку поиска Google. Это может быть вопрос, ключевое слово, сущность или даже какая-то их комбинация. После этого поисковики Google анализируют этот запрос с помощью NLP. Это влечет за собой разбор запроса, понимание его контекста и определение намерения пользователя.

Токенизация, лемматизация, парсинг и стемминг – основные методы NLP

Чтобы поисковая система могла правильно интерпретировать содержимое запроса и веб-страницы, она использует несколько основных процессов. Методы обработки естественного языка включают:

• Токенизация — разделение текста на более мелкие единицы.

Токенизация подразумевает разделение текста на отдельные слова или фразы (известные как токены). Для человека такие предложения, как «Что обозначает НЛП?» и «Что такое НЛП?», практически идентичны по смыслу, но для машины они должны быть разбиты на составные части.

Простой пример токенизации: «Обработка естественного языка — это технология будущего». После токенизации запрос будет разбит на составные части: «естественный», «язык», «обработка», «это», «технология», «будущее».

• Лемматизация — приведение слов к их базовой форме.

Лемматизация подразумевает приведение слов к их базовой форме (известной как «лемма»). Благодаря этому поисковая система обрабатывает, например, «бегать», «бегал» и «побежать», как одно базовое слово — «бег». Пример лемматизации: «Алгоритмы анализируют результаты поиска». После лемматизации: «Алгоритм анализ результат поиск».

Почему это важно? Поисковые системы больше не полагаются только на точное соответствие фраз. Благодаря лемматизации и пониманию контекста контента они могут лучше определять релевантные веб-страницы, даже если они не содержат точно такие же слова, как запрос пользователя.

• Парсинг — распознавание структуры предложения.

Анализ синтаксиса позволяет поисковым системам понимать связи между словами в предложении. Благодаря этому Google не только видит «кто?», «что?», «как?» и «где?», но и может определить, как эти элементы вписываются в логическое целое.

Пример парсинга: «Как работает NLP в поисковых системах?». Google понимает, что «НЛП» — это главное подлежащее предложения, а «работает» указывает на действие.

• Стемминг.

Это процесс, который удаляет префиксы и суффиксы из слов, сводя их к форме корня или основы. Задача заключается в том, чтобы стандартизировать слова, которые имеют один и тот же корень, но могут появляться в тексте в разных формах.

Улучшение понимания запросов – ключ к успеху

Улучшение понимания запросов является ключевым в работе NLP. С появлением и развитием технологии NLP (обработка естественного языка) Google стало проще понимать, что означают вопросы и что может искать пользователь, и поисковая система стала использовать эту информацию для улучшения и оптимизации поиска пользователя в целом.

Google также выполняет анализ настроений по каждому запросу, чтобы понять образ мышления пользователя и то, что он чувствует. Анализ тональности/настроения (Sentiment analysis) оценивает эмоциональную тональность запроса, чтобы понять, является ли он положительным, нейтральным или отрицательным. В некоторых случаях Google также классифицирует запрос пользователя по определенным темам или кластерам, что помогает предоставить более релевантный ответ.

На основе анализа запроса пользователя Google ранжирует и извлекает результаты SERP из своего облака. Раньше пользователь искал короткие, специфичные для ключевых слов слова в Google. Однако с достижениями в области NLP в SEO, такими как BERT, пользователи могут использовать естественный язык для поиска всего, что они хотят.

Как НЛП влияет на оптимизацию и создание контента

Давайте рассмотрим пример, чтобы понять, как работает автоматическая обработка естественного языка. Представьте, что вы ведете бизнес по продаже самодельных аксессуаров и хотели бы ранжировать свой бизнес-сайт по ключевому слову «самодельные аксессуары».

Используя НЛП, Google понимает, что ваш пользователь ищет высококачественные аксессуары, сделанные вручную, а не фабричные или массовые продукты. Проведя анализ ключевых слов и используя вычисления NLP, поисковая система связывает поисковые термины, такие как «аксессуары», с другими связанными поисковыми терминами, такими как ободки для волос, браслеты или броши.

Следующим шагом будет создание списка терминов и ключевых слов, которые соответствуют основному намерению вашего пользователя. И скрытое семантическое индексирование (LSI), и NLP играют здесь ключевую роль. Это даст вам список ключевых слов, по которым вы должны ранжироваться.

Теперь, когда у вас есть релевантные ключевые слова, вам нужно создать контент и описания продуктов, которые содержат эти ключевые слова. Это повысит ваш показатель анализа NLP и улучшит ваш рейтинг SERP в целом. Например, вы можете создать сегменты контента и целевые страницы, которые демонстрируют ваши уникальные продукты.

Не менее важно семантическое понимание: NLP помогает Google понять значение и контекст слов, поскольку он оценивает сущности, а не только отдельные ключевые слова. Это будет означать, что если конечный пользователь ищет аксессуары для волос, Google поймет, что этот поисковый запрос связан с аксессуарами ручной работы, и продолжит показывать вам соответствующие результаты поиска.

После оптимизации контента и ключевых слов стоит убедиться, что ваш веб-сайт предоставляет достаточно релевантной информации о самодельных аксессуарах. Это упрощает для Google выбор этого контента для включения в качестве фрагмента в верхней части SERP.

BERT и MUM в NLP

Как упоминалось ранее, BERT считается одним из важнейших шагов вперед в SEO и поиске Google. Это обновление было разработано для оптимизации интерпретаций поиска, изначально затрагивая 10% поисковых запросов Google в целом.

BERT имеет решающее значение для интерпретации запросов, но также помогает с ранжированием SERP веб-сайта и составлением избранных фрагментов. Он также помогает Google интерпретировать текст и анкеты в текстовых медиа-документах.

MUM (Multitask Unified Model) — это алгоритм на основе искусственного интеллекта, который Google анонсировал в 2021 году. Этот многоязычный алгоритм отвечает на сложные поисковые запросы, используя мультимодальные данные, а затем анализирует данные в различных медиа-форматах.

Тенденции NLP и SEO, за которыми стоит следить

Понимание контента и поисковых запросов с использованием сущностей вместо ключевых слов ознаменовало переход от терминов к вещам. Google стремится лучше понимать контент и поисковые запросы с точки зрения семантики.

Идентификация сущностей в поисковых запросах пользователей делает поисковое намерение и значения слов намного яснее. Отдельные слова больше не интерпретируются изолированно, а рассматриваются в контексте поискового запроса в целом.

Важность поисковых терминов в обработке запросов имеет решающее значение. Первым шагом является понимание темы или контекста поискового запроса. Как только это станет ясно, Google выбирает релевантный текст, изображения и видео в качестве потенциальных результатов поиска. Это становится более сложным, когда поисковые термины неясны или двусмысленны.

Будущее SEO будет определяться разрушительной трансформацией, движущей силой которой являются алгоритмы ИИ, голосовой поиск и индексация, ориентированная на мобильные устройства. Поисковые системы совершенствуют свои алгоритмы с помощью машинного обучения и ИИ, что усилит фокус на предоставлении персонализированных, высокорелевантных результатов поиска.

В результате ваши стратегии SEO должны будут отдавать приоритет ориентированному на пользователя высококачественному контенту, чтобы соответствовать тому, как поисковые системы ранжируют и интерпретируют результаты поиска.

NLP в поиске Google – отныне и навсегда?

Когда появился RankBrain, он помог интерпретировать поисковые термины и запросы с помощью анализа векторного пространства, чего раньше никогда не делали. MUM и BERT используют NLP, что является совершенно новым измерением. Это помогает Knowledge Graph или другой базе знаний масштабироваться, что улучшает семантический поиск Google.

Разработки Google в области поиска тесно связаны с BERT и MUM и, следовательно, с семантическим поиском и NLP. В будущем можно ожидать, что больше результатов поиска на основе сущностей заменят ранжирование и индексирование на основе фраз.