NLP SEO - ما هو وكيف يمكن أن يعزز موقعك

نعم ، نعلم جميعًا أن Google محرك بحث دلالي.

ما يعنيه هذا هو ...

تحاول Google فهم معنى المحتوى الخاص بك بدلاً من البحث عن مطابقات الكلمات الرئيسية الحرفية.

والسبب هو أن Google تحاول تحسين تجربة المستخدم من خلال محاولة تحقيق النتائج التي ترضي نية الباحث بشكل أكثر دقة.

للقيام بذلك ، تمتلك Google خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تقرأ المحتوى الخاص بك.

في هذا المنشور ، سأحاول الإجابة:

• ما هي معالجة اللغة الطبيعية؟
• كيف تعمل معالجة اللغة الطبيعية؟
• كيف تستخدم معالجة اللغة الطبيعية في تحسين محركات البحث؟

للقيام بذلك ، سأركز على المعرفة النظرية بالإضافة إلى ارتداء قبعة عالِمي وإجراء القليل من التجارب. (نعم ، أنا أحب الترقيع).

هدفي من هذه التجربة هو الحصول على فهم أعمق لكيفية إنشاء مُحسنات محركات البحث على الصفحة من أجل معالجة اللغات الطبيعية.

لكن أولاً ، في حال كنت تتساءل عن ماهية البرمجة اللغوية العصبية من Google ...

ما هو NLP (معالجة اللغة الطبيعية)؟

البرمجة اللغوية العصبية أو معالجة اللغة الطبيعية هي مجال للذكاء الاصطناعي يسمح للآلة بفهم اللغة البشرية ، سواء كانت مكتوبة أو منطوقة. إنه مجال يجمع بين اللغويات وعلوم الكمبيوتر مما يسمح لأجهزة الكمبيوتر بتحليل و "فهم" اللغة من أجل استخلاص المعنى من النص والكلام.

الآن ، قد تتساءل ...

ما فائدة معالجة اللغة الطبيعية من Google؟

تسمح معالجة اللغة الطبيعية لمحركات البحث بتقديم إجابات دقيقة بشكل مدهش لاستفسارات المستخدم وتقديم إجابات سريعة للأسئلة في شكل ميزات SERP. كما أنه يساعد المستخدمين على تنقية عمليات البحث عندما يكون السؤال واسعًا أو غامضًا.

بمعنى آخر ، فكر في هذا ...

هل لاحظت أنه عندما تكتب استعلامًا في Google ، تحصل على إجابة دقيقة وذات صلة بشكل مدهش؟

كيف تفعل جوجل ذلك؟

في الواقع ، تحل Google مشكلتين في نفس الوقت.

أولاً ، يتعين على Google فهم الاستعلام.

فكر في الأمر.

كيف تصوغ استفسارك بحيث يجلب لك النتائج التي تبحث عنها بالفعل؟ بالنسبة للجزء الأكبر ، أنت تستخدم اللغة الطبيعية.

في المقابل ، فكر في كيفية صياغة استعلامك في عام 2018 قبل طرح خوارزمية BERT من Google. مما أتذكره ، كنت ستنشئ استعلامًا بناءً على عبارات قصيرة. إذا لم تجد ما كنت تبحث عنه ، فستجرب بعض الاختلافات حتى تقدم Google المعلومات التي كنت تبحث عنها.

لكنك الآن تكتب استعلامًا باستخدام لغة طبيعية. هذا يعني أن Google يجب أن تفهم استفسارك.

ثانيًا ، بمجرد أن تفهم Google استفسارك ، يجب عليها معرفة المحتوى الذي يجب إحضاره للإجابة على السؤال. هذا يعني إحضار قائمة مرتبة من عناوين URL بالإضافة إلى ميزات SERP.

لفهم المحتوى المطلوب تقديمه لك ، تحتاج Google إلى فهم معنى المحتوى الموجود في فهرسها.

وهذا يعني أن تقنيات معالجة اللغة الطبيعية تحلل كلاً من الاستعلام والمحتوى في فهرسها.

أفضل مثال على ذلك هو المحتوى المتضمن في المقتطفات المميزة. عندما كانت المقتطفات المميزة جديدة ، غالبًا ما كانت تقدم سلطات كلمات غير مفهومة.

السبب هو أن المقتطفات المميزة غالبًا ما تجلب محتوى من فقرات غير منظمة. هذا يعني أنه من أجل تقديم إجابة بسيطة ودقيقة لاستعلام المستخدم ، يتعين على Google إجراء بعض التعديلات.

الآن ، مع تحسن فهم Google للغة بشكل كبير خلال السنوات القليلة الماضية ، أصبح نص المقتطف المميز واضحًا ومفيدًا وسهل الفهم.

لقد ولت منذ فترة طويلة أيام سلطة الكلمات غير المفهومة كما ترون في المقتطف المميز المثير للسخرية أدناه.

كيف تعمل معالجة اللغة الطبيعية؟

على الرغم من أنه موضوع كبير ، فإليك نظرة عامة تبلغ 30 ألف قدم.

تعمل خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية في Google عن طريق تقسيم الجمل إلى مصطلحات مختلفة ، وتقسيم الجمل إلى أجزاء من الكلام ، والعمل على العلاقة بين الكلمات بناءً على قواعد القواعد.

يمكنك بسهولة رؤية هذا بنفسك عن طريق تحليل النص الخاص بك باستخدام عرض Google Natural Language API.





يحدد Google التالي الموضوعات والكائنات ككيانات ثم يعينها لأنواع الكيانات مثل الشخص والموقع والمؤسسة وما إلى ذلك. تحدد الخوارزميات أيضًا الكيانات المعروفة ، مما يعني الكيانات الموجودة بالفعل في الرسم البياني المعرفي الخاص بها.

(كنقطة جانبية ، لفهم منشور المدونة هذا حقًا ، فأنت بحاجة إلى فهم واضح لماهية الكيانات والرسوم البيانية المعرفية. لذلك ، في حال كنت تتساءل ، قمت بتضمين روابط أعلاه إلى منشورات مدونة أخرى مصممة لجعل هذه المفاهيم بلورية صافي.)




يُظهر العرض التوضيحي لواجهة برمجة تطبيقات Natural Language من Google كيفية تقسيم البرمجة اللغوية العصبية من Google الجمل إلى كيانات.


تقوم Google أيضًا بتحليل المشاعر ، مما يعني الموقف الذي يتبناه الكاتب تجاه الكيانات المذكورة في النص.




العرض التوضيحي لواجهة برمجة التطبيقات للغة الطبيعية من Google والذي يُظهر تحليل المشاعر اللغوية العصبية من Google.


تحاول Google أيضًا فهم فئة المحتوى. كما ترى في لقطة الشاشة أدناه ، فإن فئة النص الذي تم تحليله هي Internet & Telecom.





حسنًا ، والآن بعد أن تلقيت لمحة عن كيفية فهم Google للمحتوى ، أصبح من الواضح أن البرمجة اللغوية العصبية (NLP) وتحسين محركات البحث (SEO) يسيران جنبًا إلى جنب.

لذا ، دعنا نختبر كيف تفهم Google اللغة ونرى ما إذا كان بإمكاننا استخلاص بعض رؤى تحسين محركات البحث.

أربعة أمثلة على البرمجة اللغوية العصبية بناءً على أربعة استعلامات مماثلة

لتوضيح كيفية عمل خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية من Google ، قمت بإنشاء اختبار صغير لمعرفة كيفية فهم Google لطلبات البحث المتشابهة لغويًا. ما نتج عنه بعض الأمثلة الرائعة على البرمجة اللغوية العصبية.

في هذه التجربة ، هدفي هو فهم ما إذا كانت Google تفهم الفرق بين الاستعلامات. للقيام بذلك سأفحص:

• كيف يجيب Google على كل استفسار
• تعتمد الدلالات على فهمي البشري
• تعتمد الدلالات على أداة Google NLP Demo

أثناء هذه التجربة ، بحثت تحديدًا عن طلبات البحث التي تجلب نتائج مقتطفات مميزة. اخترت مقتطفات مميزة لأنه ، كما ذكرت أعلاه ، من أجل إنشاء واحدة ، غالبًا ما تجمع Google عناصر مختلفة معًا مثل النص والصور. كيف يفعل Google ذلك يوضح كيف يفسر Google كل عنصر.

ونظرًا لأن Google تقدم "المقتطف المميز" كإجابة على الاستعلام ، فإن "المقتطفات المميزة" تُظهر أيضًا كيف تفهم Google الاستعلام.

بعبارة أخرى ، أردت أن أرى كيف تنظم Google المحتوى ، الأمر الذي يتطلب تعقيدًا أكثر من مجرد إحضار قائمة من الروابط الزرقاء. نظرًا لأنه كلما كانت النتيجة أكثر تفصيلاً ، قل احتمال قيام Google بتخمين محظوظ.

لقد بحثت في هذه الاستعلامات الأربعة:

• ما هو رمز التنين الصيني
• التنين رمز الصينية
• ما هو رمز التنين الصيني
• ماذا يمثل رمز التنين الصيني

الآن ، للوهلة الأولى ، قد تعتقد أن هذه الاستعلامات لها نفس النية أو على الأقل متشابهة.

وإذا كان الأمر كذلك ، فيجب عليهم جميعًا تحقيق نفس النتائج.

لاختبار ذلك ، بحثت في كل واحد على Google.

وكما أنا متأكد من أنك ستتخيل ، كانت كل نتيجة مختلفة. علاوة على ذلك ، لم يحضروا حتى عناوين URL أو النصوص أو الصور نفسها.

لذلك دعونا نفحص كل واحد لمحاولة فهم ما يراه Google ومحاولة فهم السبب.

1. مثال رقم 1 "ما هو رمز التنين الصيني"

الاستعلام الأول "ما هو رمز التنين الصيني" صحيح نحويًا. إذا قمت بكتابة استعلام مثل هذا في Google ، فيجب عليك نظريًا الحصول على أفضل النتائج.





كما ترون من المقتطف المميز أعلاه ، تقدم Google اقتباسًا من منشور مدونة Chineasy.com بعنوان "معنى رمز التنين في الثقافة الصينية".

الآن قبل النظر إلى الأدوات ، ها هو تحليلي الدلالي المبني على فهمي البشري. (نعم ، عقلي هو أداة تحسين محركات البحث المفضلة لدي.)

تمت صياغة الاستعلام لفهم ما هو رمز التنين الصيني. هذا يعني أن الكيان الرئيسي هو رمز التنين الذي يأتي من الصين.

يجيب Google على هذا السؤال تمامًا. على سبيل المثال ، تشير علامة العنوان إلى أن المقالة ستشرح معنى رمز التنين في الثقافة الصينية. هذا هو بالضبط ما كان يبحث عنه الباحث.




بالنظر إلى النص في المقتطف المميز ، ستلاحظ أن Google تشرح ما يرمز إليه التنانين في الثقافة الصينية.




مرة أخرى ، هذه تجربة مستخدم جيدة جدًا إذا سألتني. يوفر المقتطف المميز للمستخدم نظرة عامة جيدة على الموضوع.

الآن ، دعنا ننتقل إلى العرض التوضيحي لـ Natural Language API من Google لنرى كيف تفهم Google الاستعلام.





بالنظر إلى لقطة الشاشة أعلاه ، يبدو أن Google تدرك أن هناك كيانين في الاستعلام.

أولاً ، تشير كلمة "صيني" إلى موقع الصين. يمكنك أن ترى هذا من خلال حقيقة أن العرض التوضيحي لواجهة برمجة التطبيقات يعرّفها على أنها "موقع". تحتوي الأداة أيضًا على رابط لمقالة Wikipedia حول الصين. تظهر مقالة Wikipedia عندما يتعرف Google على كيان موجود في الرسم البياني المعرفي الخاص به.

بمعنى آخر ، يتعرف Google على كيان غير معروف يسمى "رمز التنين" ويرتبط بموقع "الصين".

من وجهة نظري ، يتماشى هذا مع فهمي البشري للكيانات في الاستعلام ، ومن المرجح أن ترضي النتيجة استعلام المستخدم.

الآن دعونا نلقي نظرة على الاستعلام التالي.

2. المثال الثاني - "رمز التنين الصيني"

الاستعلام التالي هو "رمز التنين الصيني".

على الرغم من أن هذا الاستعلام غير صحيح نحويًا ، كإنسان ، سأكتب بشكل عام استعلامًا مثل هذا كمختصر لـ "ما هو رمز التنين الصيني؟"

بالنسبة لي ، فإن المفقود "ما هو .." يعني ضمنيًا والاستعلامان يعنيان نفس الشيء. عقلي يملأ الفجوات.

لكن بالنسبة إلى Google ، تتطلب الاختلافات الدلالية إجابة مختلفة تمامًا.

عندما كتبته في Google ، هذا ما رأيته:





كما ترى في لقطة الشاشة أعلاه ، تقدم Google معلومات من Wikipedia.com. ماذا حدث لعنوان URL لموقع Chineasy.com الذي رأيناه أعلاه؟

إذا انتقلنا إلى علامة العنوان وحدها ، فيبدو أن Google تجلب محتوى من مقالة عامة عن التنانين الصينية بدلاً من مقالة محددة تشرح ما يعنيه التنين الصيني في الثقافة الصينية التي رأيناها عند النظر في الاستعلام السابق.




أيضًا ، المحتوى الموجود في المقتطف المميز محرج بعض الشيء.




على الرغم من أن الإجابة مشابهة للإجابة التي رأيناها عندما نظرنا إلى الاستعلام السابق ، إلا أن الجملة الأولى هنا تبدأ بـ "رمز التنين هو أيضًا…". تبدو كلمة "أيضًا" هنا غريبة.

لذا فإن الأسئلة الكبيرة هي ، لماذا يختلف عنوان URL ، ولماذا يكون النص محرجًا؟

ربما تكون الإجابة هي أن الاستعلام يفتقد إلى كلمات السياق "ما هي…".

وبناءً على التجربة ، عندما يكتب شخص ما مصطلحًا واسعًا في شريط البحث ، تقدم Google استجابة واسعة يمكن أن ترضي عددًا من نوايا المستخدم.

مجرد التخمين هنا ولكن هذا قد يفسر سبب قيام Google بإحضار مقالة Wikipedia بدلاً من مقالة Chineasy.com.

تعتبر مقالة ويكيبيديا أكثر عمومية ولا تركز على رمزية التنين الصيني ولكنها تغطي الموضوع على نطاق أوسع.

يشرح أولاً ماهية التنين الصيني بشكل عام ويذكر فقط ما يرمز إليه في السطر الرابع.





وإذا نظرت إلى لقطة الشاشة أعلاه ، فسترى سبب ذكر كلمة "أيضًا" في المقتطف المميز.

بمعنى آخر ، من خلال استبعاد المستخدم للكلمات "ما هو…" ، تقدم Google عنوان URL أكثر عمومية.

الآن دعونا نلقي نظرة على الاستعلام في العرض التوضيحي لواجهة برمجة التطبيقات من Google.





هنا نرى أن Google (وفقًا لهذه الأداة) تفهم الاستعلام ككيان واحد. لا يُنظر إلى الصين على أنها موقع كما رأينا في الاستعلام السابق.

الآن بدافع الفضول الكامل ، قمت بتغيير ترتيب الكلمات إلى "رمز التنين الصيني" لمعرفة ما إذا كنت قد حصلت على نفس النتيجة. في لقطة الشاشة أدناه ، سترى أنه عندما أقوم بتغيير ترتيب الكلمات ، لا يُنظر إلى كلمة "الصينية" ككيان على الإطلاق.





بدلاً من ذلك ، تنظر إليه Google على أنها صفة.





الوجبات الجاهزة هنا هي فقط عن طريق تغيير ترتيب الكلمات ، وتغيير كيفية فهم محرك البحث للاستعلام.

ومع ذلك ، فإن النتيجة مرضية إلى حد ما ولكن شعوري هو أن النتيجة السابقة أفضل بكثير.

لنلق نظرة على الاستعلام الثالث.

3. المثال رقم 3 - "ما هو رمز التنين الصيني"

طلب البحث "ما هو رمز التنين الصيني" عبارة عن مجموعة من الاستعلامين السابقين.

الآن من وجهة نظر المستخدم ، أتخيل أن Google يقرأ هذا الاستعلام بنفس الطريقة التي يقرأ بها الاستعلام السابق. أعني كإنسان ، قرأت "رمز التنين الصيني" كطريقة مختصرة لكتابة الجملة "ما هو رمز التنين الصيني".

ولكن ، إذا نظرت إلى المقتطف المميز ، ستلاحظ أن Google لا توافق.





كما ترون من لقطة الشاشة أعلاه ، تقدم Google عنوان URL لموقع Chineasy.com في المقتطف المميز بينما جلب الاستعلام السابق عنوان URL من ويكيبيديا.

هذا مطابق تقريبًا للمقتطف المميز الذي رأيناه في طلب البحث الأول ، مما يقودني إلى الاعتقاد بأن تغيير عنوان URL في طلب البحث الثاني لم يكن نتيجة لتغيير ترتيب الكلمات ، ولكنه كان نتيجة كلمات السياق المفقودة "ما هو ال…'.

إذا نظرنا إلى الاستعلام باستخدام محلل البرمجة اللغوية العصبية من Google ، فإننا نرى أن Google تفترض أن الكيان الرئيسي هو "الرمز الصيني".





الآن دعونا نلقي نظرة على الاستعلام "ماذا يمثل التنين الصيني؟"

4. المثال رقم 4 - "ماذا يمثل التنين الصيني"

مرة أخرى عندما تنظر إلى المقتطف المميز ، ستلاحظ أن Google تقدم لك عنوان URL مختلفًا تمامًا. هذه المرة تقدم لك Google depts.washington.edu.





الآن ، دعنا نحاول فهم سبب جلب Google لعنوان URL مختلف هذه المرة. إذا قارناه بالاستعلام الأول "ما هو رمز التنين الصيني" ، فهناك اختلاف أساسي واحد.

طرح الاستعلام الأول سؤالا غامضا. عندما تطرح سؤالاً يبدأ بـ "ما هو ...؟" أنت لا تؤهل سؤالك بأي شكل من الأشكال. ولكن ، عندما تطرح السؤال "ما الذي يمثله س؟" كنت تسأل سؤالا أكثر تحديدا. كلما كان السؤال أكثر تحديدًا ، كانت الإجابة أكثر تحديدًا.

الآن مع وضع ذلك في الاعتبار ، دعنا نلقي نظرة على نص المقتطف المميز.




كما ترى ، يتضمن النص الكلمات " يمثل رمز التنين".

ربما استخدم Google عنوان URL هذا لأن طلب البحث تضمن كلمة "يمثل" (ما الذي يمثله رمز التنين الصيني؟)

حسنًا ، لقد غطينا بعض نظريات البرمجة اللغوية العصبية وكذلك بعض الأمثلة على البرمجة اللغوية العصبية أثناء العمل.

الآن دعونا نلقي نظرة على البرمجة اللغوية العصبية لكبار المسئولين الاقتصاديين.

كيف يمكنك تطبيق البرمجة اللغوية العصبية في تحسين محركات البحث لديك؟

بعد العرض التوضيحي الصغير الذي قدمته ، رأيت كيف تستخدم Google ومحركات البحث الأخرى تقنيات البرمجة اللغوية العصبية لفهم المحتوى الخاص بك. لذا ، بصفتك أحد مُحسّنات محرّكات البحث ، فإن السؤال الكبير هو ، كيف يمكنك استخدام البرمجة اللغوية العصبية لتحسين مُحسّنات محرّكات البحث لديك؟

فيما يلي قائمة مختصرة مصممة لمساعدتك على تحسين SEO NLP الخاص بك.

تضمين نية البحث في البحث عن الكلمات الرئيسية الخاصة بك

كما ذكرت أعلاه ، تحلل Google استعلامات البحث الخاصة بك. عندما يقوم Google بذلك ، فإنه يحاول فهم هدف البحث وراء الاستعلام حتى يتمكن من تقديم النتائج ذات الصلة التي تجيب على السؤال بشكل مناسب.

هذا يعني أن فهم كيفية تفسير Google لهدف البحث أمر بالغ الأهمية. إن أبسط طريقة للقيام بذلك هي تحليل SERPs.

والسبب هو أنه من خلال إجراء تحليل SERP ، يمكنك بسهولة معرفة الموارد التي توفرها Google للإجابة على الاستعلام. من خلال رؤية هذا ، يمكنك معرفة كيفية فهم Google لهدف البحث.

اكتب ببساطة ووضوح

كما رأيت من أمثلة البرمجة اللغوية العصبية أعلاه ، تحلل Google موضوعات وكائنات الجمل في المحتوى الخاص بك لتحديد الكيانات. علاوة على ذلك ، فإن إجراء تغييرات صغيرة على بنية الجملة الخاصة بك يمكن أن يغير البنية الدلالية للجملة بطريقة قد لا تكتشفها أنت كشخص. تذكر أن Google ليس بشريًا ولا يفهم المحتوى الخاص بك بالطريقة التي تفهمها.

لذا ، للتعامل مع هذا ، اكتب دائمًا جملًا بسيطة وحاول التعبير عن فكرة واحدة في كل جملة.

تحديد وتضمين الكيانات في المحتوى الخاص بك

نظرًا لأن Google لا يحدد الكيانات في المحتوى الخاص بك فحسب ، بل يربط أيضًا الكيانات الموجودة في المحتوى الخاص بك بكيانات معروفة في الرسم البياني المعرفي الخاص به ، يجب أن تحاول تحديد جميع الكيانات التي تتوقع Google رؤيتها في المحتوى الذي يجيب على استعلام البحث.

يمكنك القيام بذلك بسهولة عن طريق تحليل أفضل محتوى في Google باستخدام العرض التوضيحي لواجهة برمجة التطبيقات من Google أو عن طريق استيراد بيانات الكيان باستخدام Python.

يعد تحليل محتوى منافسيك باستخدام العرض التوضيحي لواجهة برمجة التطبيقات من Google مكانًا رائعًا للبدء. ما عليك سوى إسقاط محتواها في العرض التوضيحي والضغط على "تحليل".





بمجرد القيام بذلك ، انظر في تقرير الكيانات. أينما تجلب الأداة عنوان URL (عادةً من ويكيبيديا) ، فقد وجدت كيانًا معروفًا.

باستخدام هذه الأداة ، يمكنك إلقاء نظرة على كل المحتوى الأعلى والبحث عن الكيانات المشتركة لتضمينها في المحتوى الخاص بك.

خيار آخر هو استخدام Python للعثور على بيانات الكيان. إذا كنت تريد معرفة كيفية القيام بذلك ، فراجع منشور مدونة Marco Giordano حول كيفية استخدام Python لـ NLP و SEO الدلالية.

تطابق الإجابات مع الأسئلة

في مقال رأيته على موقع Bill Slawski ، تنص براءة اختراع Google على أنه من المرجح أن يتم اختيار المحتوى الخاص بك لـ People Ask أيضًا إلى الإجابات إذا تم تقديمه كسؤال وجواب.

بمعنى آخر ، لإبراز المحتوى الخاص بك في ميزة People Ask ، قم بتضمين السؤال في المحتوى الخاص بك ثم أجب عليه. أود أن أضيف لتسهيل فهم Google أنك تجيب على السؤال ، أجب عليه فورًا بعد السؤال.

الآن ، إذا كانت كتابة السؤال والإجابة عليه فورًا في المحتوى الخاص بك يساعد Google على تضمين المحتوى الخاص بك في مربعات PAA ، فمن المنطقي أنه لكي تفهم Google المحتوى الخاص بك ، يجب أن تهدف بشكل عام إلى هيكلة المحتوى الخاص بك بهذه الطريقة ، حتى لو أنت لا تستهدف صناديق PAA.

استخدم بنية واضحة

لفهم الكيانات ، يمكن لـ Google سحب المعلومات من المعلومات المنظمة وشبه المنظمة. هذا يعني أن Google تفهم ترميز HTML البسيط مثل العناوين (H1 ، H2 ، إلخ).

علاوة على ذلك ، مما رأيته ، من الأسهل على Google فهم البيانات المنظمة وشبه المنظمة أكثر من فهم Google للبيانات غير المنظمة.

لفهم هذا ، يجب عليك إنشاء بنية واضحة للمحتوى الخاص بك باستخدام العناوين المنطقية (H1 ، H2 ، إلخ).

(لمزيد من الوضوح حول هذا الأمر ، راجع مقالتي على الرسم البياني المعرفي من Google.)

ما تعنيه لك البرمجة اللغوية العصبية من Google

البحث الدلالي هنا ومما أراه ، إنه موجود لتبقى.

وما أراه هو أن البحث الدلالي يغير قواعد اللعبة بالنسبة إلى مُحسّنات محرّكات البحث. قد لا نراه الآن ، ولكن نظرًا لأن Google Double على الخوارزميات مثل Bert و MUM ، فإن قدرة Google على العمل مع اللغة البشرية تتحسن بشكل كبير.

هذا يعني بالنسبة لي أننا يجب أن نبدأ في تحسين المحتوى الخاص بنا لهذه الخوارزميات. ونعم ، أنا أفهم أن هذا الفرع من تحسين محركات البحث لا يزال في مهده ، ولكن كما فعلنا في الماضي ، مع القليل من التجربة والخطأ ، يمكنك التعامل مع كيفية تحسين حركة المرور الخاصة بك وظهورك.

وهذا ما كانت تجربتي الصغيرة تدور حوله. أحاول أن أكتشف عمليًا كيف تؤثر خوارزميات البحث الدلالي على نتائج البحث من أجل معرفة كيف يمكنك تحسين المحتوى الخاص بك بشكل أفضل.