NLP SEO – Was es ist und wie es Ihre Website verbessern kann

Ja, wir alle wissen, dass Google eine semantische Suchmaschine ist.

Was das bedeutet ist …

Google versucht, die Bedeutung Ihrer Inhalte zu verstehen, anstatt nur nach wörtlichen Keyword-Übereinstimmungen zu suchen.

Der Grund dafür ist, dass Google versucht, die Benutzererfahrung zu verbessern, indem es versucht, Ergebnisse zu liefern, die die Absicht des Suchenden genauer erfüllen.

Zu diesem Zweck verfügt Google über Natural Language Processing (NLP)-Algorithmen, die Ihre Inhalte durchlesen.

In diesem Beitrag versuche ich zu antworten:

• Was ist Natural Language Processing?
• Wie funktioniert die Verarbeitung natürlicher Sprache?
• Wie verwenden Sie die Verarbeitung natürlicher Sprache im SEO?

Dazu werde ich mich auf theoretisches Wissen konzentrieren, meinen Wissenschaftlerhut aufsetzen und ein wenig experimentieren. (Ja, ich liebe es zu basteln.)

Mein Ziel für dieses Experiment ist es, ein tieferes Verständnis dafür zu erlangen, wie man On-Page-SEO für NLP erstellt.

Aber zuerst, falls Sie sich fragen, was Googles NLP ist …

Was ist NLP (Natural Language Processing)?

NLP oder Natural Language Processing ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der es einer Maschine ermöglicht, die menschliche Sprache zu verstehen, egal ob geschrieben oder gesprochen. Es ist ein Gebiet, das Linguistik und Informatik kombiniert und es Computern ermöglicht, Sprache zu analysieren und zu „verstehen“, um Bedeutung aus Text und Sprache zu extrahieren.

Jetzt fragen Sie sich vielleicht…

Wozu ist die Verarbeitung natürlicher Sprache von Google gut?

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es Suchmaschinen, überraschend genaue Antworten auf Benutzeranfragen zu geben, und liefert schnelle Antworten auf Fragen in Form von SERP-Funktionen. Es hilft den Benutzern auch, ihre Suche zu verfeinern, wenn die Frage allgemein oder vage ist.

Mit anderen Worten, denken Sie darüber nach …

Ist Ihnen aufgefallen, dass Sie eine überraschend genaue und relevante Antwort erhalten, wenn Sie eine Suchanfrage bei Google eingeben?

Wie macht Google das?

In Wirklichkeit löst Google zwei Probleme gleichzeitig.

Zunächst muss Google die Abfrage verstehen.

Denk darüber nach.

Wie formulieren Sie Ihre Anfrage, damit sie Ihnen die gewünschten Ergebnisse liefert? Zum größten Teil verwenden Sie natürliche Sprache.

Denken Sie im Gegensatz dazu daran zurück, wie Sie Ihre Suchanfrage 2018 formuliert haben, bevor der BERT-Algorithmus von Google eingeführt wurde. Soweit ich mich erinnere, würden Sie eine Abfrage basierend auf kurzen Sätzen erstellen. Wenn Sie nicht gefunden haben, wonach Sie gesucht haben, haben Sie ein paar Variationen ausprobiert, bis Google die gesuchten Informationen präsentiert hat.

Aber jetzt geben Sie eine Abfrage in natürlicher Sprache ein. Das bedeutet, dass Google Ihre Anfrage verstehen muss.

Zweitens muss Google, nachdem es Ihre Anfrage verstanden hat, herausfinden, welche Inhalte es einbringen muss, um die Frage zu beantworten. Dies bedeutet, eine Rangliste von URLs sowie SERP-Funktionen bereitzustellen.

Um zu verstehen, welche Inhalte Ihnen angezeigt werden sollen, muss Google die Bedeutung der Inhalte in seinem Index verstehen.

Dies bedeutet, dass Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache sowohl die Abfrage als auch den Inhalt in ihrem Index analysieren.

Das beste Beispiel dafür sind die in Featured Snippets enthaltenen Inhalte. Als Featured Snippets neu waren, präsentierten sie oft unverständliche Wortsalate.

Der Grund ist, dass Featured Snippets oft Inhalte aus unstrukturierten Absätzen bringen. Das bedeutet, dass Google einige Änderungen vornehmen muss, um eine einfache und genaue Antwort auf eine Nutzeranfrage zu geben.

Da sich das Sprachverständnis von Google in den letzten Jahren stark verbessert hat, ist der Featured Snippet-Text klar, nützlich und leicht verständlich geworden.

Längst vorbei sind die Zeiten der unverständlichen Wortsalate, wie Sie im etwas ironischen Featured Snippet unten sehen können.

Wie funktioniert die Verarbeitung natürlicher Sprache?

Obwohl es sich um ein großes Thema handelt, ist hier ein Überblick über 30.000 Fuß.

Die Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache von Google teilen Sätze in verschiedene Begriffe auf, zerlegen die Sätze in Wortteile und ermitteln die Beziehung zwischen Wörtern auf der Grundlage von Grammatikregeln.

Sie können sich davon leicht selbst überzeugen, indem Sie Ihren Text mit der Natural Language API-Demo von Google analysieren.





Als nächstes identifiziert Google Themen und Objekte als Entitäten und ordnet sie dann Entitätstypen wie Person, Ort, Organisation usw. zu. Die Algorithmen identifizieren auch bekannte Entitäten, dh Entitäten, die bereits in seinem Wissensgraphen vorhanden sind.

(Nebenbei bemerkt, um diesen Blogbeitrag wirklich zu verstehen, benötigen Sie ein klares Verständnis davon, was Entitäten und Wissensgraphen sind. Falls Sie sich also fragen, habe ich oben Links zu anderen Blogbeiträgen eingefügt, die diese Konzepte kristallklar machen sollen klar.)




Googles Natural Language API-Demo, die zeigt, wie Googles NLP Sätze in Einheiten aufteilt.


Google analysiert auch das Sentiment, also die Einstellung, die der Autor gegenüber den im Text erwähnten Entitäten hat.




Googles Natural Language API-Demo, die die NLP-Stimmungsanalyse von Google zeigt.


Google versucht auch, die Inhaltskategorie zu verstehen. Wie Sie im Screenshot unten sehen können, ist die Kategorie des analysierten Textes Internet & Telekommunikation.





Okay, jetzt, wo Sie einen Einblick bekommen haben, wie Google Inhalte versteht, wird es offensichtlich, dass NLP und SEO Hand in Hand gehen.

Lassen Sie uns also testen, wie Google Sprache versteht, und sehen, ob wir einige SEO-Einblicke gewinnen können.

Vier Beispiele für NLP basierend auf vier ähnlichen Abfragen

Um zu demonstrieren, wie die NLP-Algorithmen von Google funktionieren, habe ich einen kleinen Test erstellt, um zu sehen, wie Google semantisch ähnliche Abfragen versteht. Das Ergebnis sind einige großartige Beispiele für NLP.

In diesem Experiment möchte ich herausfinden, ob Google den Unterschied zwischen den Abfragen versteht. Dazu untersuche ich:

• Wie Google jede Anfrage beantwortet
• Die Semantik basiert auf meinem eigenen menschlichen Verständnis
• Die Semantik basiert auf dem NLP-Demo-Tool von Google

Während dieses Experiments habe ich speziell nach Suchanfragen gesucht, die Featured Snippet-Ergebnisse liefern. Ich habe mich für Featured Snippets entschieden, weil Google, wie oben erwähnt, oft verschiedene Elemente wie Text und Bilder zusammenführt, um eines zu erstellen. Wie Google das macht, zeigt, wie Google jedes Element interpretiert.

Und da Google das Featured Snippet als Antwort auf die Anfrage bringt, zeigen Featured Snippets auch, wie Google die Anfrage versteht.

Mit anderen Worten, ich wollte sehen, wie Google Inhalte kuratiert, was mehr Raffinesse erfordert, als nur eine Liste blauer Links zu bringen. Denn je detaillierter das Ergebnis ist, desto unwahrscheinlicher ist es, dass Google auf Glück tippt.

Ich habe diese vier Abfragen durchsucht:

• Was ist das chinesische Drachensymbol?
• Drachensymbol Chinesisch
• Was ist das chinesische Drachensymbol?
• Was bedeutet das chinesische Drachensymbol?

Nun, auf den ersten Blick könnten Sie denken, dass diese Abfragen dieselbe oder zumindest eine ähnliche Absicht haben.

Und wenn das der Fall ist, sollten sie alle die gleichen Ergebnisse bringen.

Um dies zu testen, habe ich jeden bei Google durchsucht.

Und wie Sie sich sicher vorstellen können, war jedes Ergebnis anders. Außerdem brachten sie nicht einmal die gleichen URLs, Texte oder Bilder.

Lassen Sie uns also jeden einzelnen untersuchen, um zu verstehen, was Google sieht, und versuchen zu verstehen, warum.

1. Beispiel #1 „Was ist das chinesische Drachensymbol?“

Die erste Frage, „was ist das chinesische Drachensymbol“, ist grammatikalisch korrekt. Wenn Sie eine solche Suchanfrage bei Google eingeben, sollten Sie theoretisch die besten Ergebnisse erzielen.





Wie Sie dem Featured Snippet oben entnehmen können, bringt Google ein Zitat aus dem Blogbeitrag von Chineasy.com mit dem Titel „Die Bedeutung des Drachensymbols in der chinesischen Kultur“.

Bevor wir uns jetzt mit Tools befassen, hier ist meine semantische Analyse, die auf meinem eigenen menschlichen Verständnis basiert. (Ja, mein Gehirn ist mein Lieblings-SEO-Tool.)

Die Abfrage ist so formuliert, dass sie versteht, was das chinesische Drachensymbol ist. Das bedeutet, dass die Hauptentität das Drachensymbol ist, das aus China stammt.

Google beantwortet diese Frage perfekt. Beispielsweise drückt der Titel-Tag aus, dass der Artikel die Bedeutung des Drachensymbols in der chinesischen Kultur erklärt. Genau das hat der Suchende gesucht.




Wenn Sie sich den Text im Featured Snippet ansehen, werden Sie feststellen, dass Google erklärt, was Drachen in der chinesischen Kultur symbolisieren.




Auch dies ist eine ziemlich gute Benutzererfahrung, wenn Sie mich fragen. Das Featured Snippet gibt dem User einen ziemlich guten Überblick über das Thema.

Lassen Sie uns nun in die Natural Language API-Demo von Google einsteigen, um zu sehen, wie Google die Abfrage versteht.





Wenn man sich den obigen Screenshot ansieht, scheint Google zu verstehen, dass die Abfrage zwei Entitäten enthält.

Erstens bezieht sich das Wort „chinesisch“ auf den Standort China. Sie können dies daran erkennen, dass die API-Demo ihn als „Standort“ identifiziert. Außerdem enthält das Tool einen Link zu einem Wikipedia-Artikel über China. Ein Wikipedia-Artikel erscheint, wenn Google eine Entität erkennt, die sich in seinem Knowledge Graph befindet.

Mit anderen Worten, Google erkennt eine unbekannte Entität namens „Drachensymbol“, die mit dem Ort „China“ zusammenhängt.

Aus meiner Sicht stimmt dies mit meinem menschlichen Verständnis der Entitäten in der Abfrage überein, und das Ergebnis erfüllt höchstwahrscheinlich die Abfrage des Benutzers.

Schauen wir uns nun die nächste Abfrage an.

2. Beispiel #2 – 'Drachensymbol Chinesisch'

Die nächste Abfrage ist „Drachensymbol Chinesisch“.

Obwohl diese Abfrage grammatikalisch nicht korrekt ist, würde ich als Mensch eine Abfrage wie diese im Allgemeinen als Kurzschrift für „Was ist das chinesische Drachensymbol?“ eingeben.

Für mich ist das fehlende "Was ist das ..." impliziert und die beiden Abfragen bedeuten dasselbe. Mein Gehirn füllt die Lücken.

Aber für Google erfordern die semantischen Unterschiede eine ganz andere Antwort.

Als ich es in Google eingab, sah ich Folgendes:





Wie Sie im obigen Screenshot sehen können, präsentiert Google Informationen von Wikipedia.com. Was ist mit der URL von Chineasy.com passiert, die wir oben gesehen haben?

Wenn wir uns nur nach dem Titel-Tag richten, scheint es, als würde Google Inhalte aus einem allgemeinen Artikel über chinesische Drachen bringen und nicht aus einem bestimmten Artikel, der erklärt, was der chinesische Drache in der chinesischen Kultur bedeutet, den wir gesehen haben, als wir uns die vorherige Anfrage angesehen haben.




Außerdem ist der Inhalt im Featured Snippet etwas umständlich.




Obwohl die Antwort ähnlich derjenigen ist, die wir bei der vorherigen Abfrage gesehen haben, beginnt hier der erste Satz mit „Das Drachensymbol ist auch …“. Das Wort „auch“ erscheint hier merkwürdig.

Die großen Fragen sind also, warum ist die URL anders und warum ist der Text umständlich?

Vielleicht ist die Antwort, dass der Abfrage die Kontextwörter „Was ist das…“ fehlen.

Und wenn jemand einen breiten Begriff in die Suchleiste eingibt, gibt Google erfahrungsgemäß eine breite Antwort, die eine Reihe von Benutzerabsichten erfüllen könnte.

Nur eine Vermutung, aber das könnte erklären, warum Google den Wikipedia-Artikel anstelle des Chineasy.com-Artikels bringt.

Der Wikipedia-Artikel ist allgemeiner und konzentriert sich nicht auf die Symbolik des chinesischen Drachens, sondern deckt das Thema breiter ab.

Es erklärt zunächst, was der chinesische Drache im Allgemeinen ist und erwähnt erst in der vierten Zeile, was er symbolisiert.





Und wenn Sie sich den obigen Screenshot ansehen, werden Sie sehen, warum das Wort „auch“ im Featured Snippet erwähnt wird.

Mit anderen Worten, indem der Benutzer die Wörter "Was ist das ..." ausschließt, bringt Google eine allgemeinere URL.

Sehen wir uns nun die Abfrage in der API-Demo von Google an.





Hier sehen wir, dass Google (laut diesem Tool) die Abfrage als eine Einheit versteht. China wird nicht als Standort gesehen, wie wir in der vorherigen Abfrage gesehen haben.

Jetzt habe ich aus völliger Neugier die Wortreihenfolge in „chinesisches Drachensymbol“ geändert, um zu sehen, ob ich dasselbe Ergebnis erhalte. Im folgenden Screenshot sehen Sie, dass das Wort „Chinesisch“ überhaupt nicht als Einheit gesehen wird, wenn ich die Wortreihenfolge ändere.





Stattdessen sieht Google es als Adjektiv an.





Der Vorteil hier ist, dass Sie einfach die Wortreihenfolge ändern und ändern, wie die Suchmaschine die Abfrage versteht.

Trotzdem ist das Ergebnis etwas zufriedenstellend, aber ich habe das Gefühl, dass das vorherige Ergebnis viel besser ist.

Schauen wir uns die dritte Abfrage an.

3. Beispiel #3 – „Was ist das chinesische Drachensymbol?“

Die Abfrage „was ist das chinesische Drachensymbol“ ist eine Kombination der beiden vorherigen Abfragen.

Aus der Sicht des Benutzers würde ich mir vorstellen, dass Google diese Abfrage genauso liest wie die vorherige. Ich meine, als Mensch lese ich „Drachensymbol Chinesisch“ als Abkürzung für den Satz „Was ist das Drachensymbol Chinesisch“.

Wenn Sie sich jedoch das Featured Snippet ansehen, werden Sie feststellen, dass Google dem nicht zustimmt.





Wie Sie auf dem obigen Screenshot sehen können, präsentiert Google die URL der Website Chineasy.com im Featured Snippet, während die vorherige Abfrage eine URL von Wikipedia brachte.

Dies ist fast identisch mit dem Featured Snippet, das wir in der ersten Abfrage gesehen haben, was mich zu der Annahme veranlasst, dass die URL-Änderung in der zweiten Abfrage nicht auf die Änderung der Wortreihenfolge zurückzuführen ist, sondern auf die fehlenden Kontextwörter „Was ist das…'.

Wenn wir uns die Abfrage mit dem NLP-Analysator von Google ansehen, sehen wir, dass Google davon ausgeht, dass die Hauptentität „Symbol Chinese“ ist.





Betrachten wir nun die Abfrage "Was stellt der chinesische Drache dar?"

4. Beispiel Nr. 4 – „Was stellt der chinesische Drache dar?“

Wenn Sie sich erneut das Featured Snippet ansehen, werden Sie feststellen, dass Google Ihnen eine völlig andere URL liefert. Diesmal bringt Google Ihnen depts.washington.edu.





Versuchen wir nun zu verstehen, warum Google diesmal eine andere URL gebracht hat. Wenn wir es mit der ersten Frage „Was ist das chinesische Drachensymbol?“ vergleichen, gibt es einen grundlegenden Unterschied.

Die erste Abfrage stellte eine vage Frage. Wenn Sie eine Frage stellen, die mit „Was ist …?“ beginnt. du qualifizierst deine frage in keinster weise. Aber wenn Sie die Frage stellen "Was stellt x dar?" du stellst eine konkretere frage. Je konkreter die Frage, desto konkreter die Antwort.

Schauen wir uns nun vor diesem Hintergrund den Featured Snippet-Text an.




Wie Sie sehen können, enthält der Text die Worte „das Drachensymbol repräsentiert “.

Vielleicht hat Google diese URL verwendet, weil die Suchanfrage das Wort „represent“ enthielt (was stellt das chinesische Drachensymbol dar ?)

Okay, wir haben einige NLP-Theorien behandelt und auch einige Beispiele für NLP in Aktion.

Schauen wir uns nun NLP für SEO an.

Wie können Sie NLP in Ihr SEO implementieren?

Nach meiner kleinen Demonstration haben Sie gesehen, wie Google und andere Suchmaschinen NLP-Techniken verwenden, um Ihre Inhalte zu verstehen. Als SEO ist die große Frage also, wie Sie NLP nutzen können, um Ihre SEO zu verbessern.

Nachfolgend finden Sie eine kurze Liste, die Ihnen helfen soll, Ihr SEO-NLP zu verbessern.

Beziehen Sie die Suchabsicht in Ihre Keyword-Recherche ein

Wie bereits erwähnt, analysiert Google Ihre Suchanfragen. Wenn Google dies tut, versucht es, die Suchabsicht hinter der Suchanfrage zu verstehen, damit es relevante Ergebnisse liefern kann, die die Frage angemessen beantworten.

Daher ist es entscheidend zu verstehen, wie Google die Suchabsicht interpretiert. Der einfachste Weg, dies zu tun, ist die Analyse der SERPs.

Der Grund dafür ist, dass Sie durch die SERP-Analyse leicht erkennen können, welche Ressourcen Google zur Beantwortung der Anfrage bereitstellt. Indem Sie dies sehen, können Sie herausfinden, wie Google die Suchabsicht versteht.

Schreiben Sie einfach und klar

Wie Sie an den obigen NLP-Beispielen gesehen haben, analysiert Google die Subjekte und Objekte von Sätzen in Ihren Inhalten, um Entitäten zu identifizieren. Darüber hinaus können kleine Änderungen an Ihrer Satzstruktur die semantische Struktur eines Satzes auf eine Weise verändern, die Sie als Person möglicherweise nicht erkennen. Denken Sie daran, dass Google kein Mensch ist und Ihre Inhalte nicht so versteht, wie Sie es tun.

Um damit umzugehen, schreiben Sie also immer einfache Sätze und versuchen Sie, eine Idee pro Satz auszudrücken.

Identifizieren und fügen Sie Entitäten in Ihren Inhalt ein

Da Google nicht nur Entitäten in Ihren Inhalten identifiziert, sondern auch Entitäten in Ihren Inhalten mit bekannten Entitäten in seinem Knowledge Graph verknüpft, sollten Sie versuchen, alle Entitäten zu identifizieren, die Google in Inhalten erwartet, die die Suchanfrage beantworten.

Sie können dies ganz einfach tun, indem Sie die Top-Inhalte von Google mit der API-Demo von Google analysieren oder Entitätsdaten mit Python importieren.

Die Analyse der Inhalte Ihrer Konkurrenten mit der API-Demo von Google ist ein großartiger Ausgangspunkt. Legen Sie einfach ihren Inhalt in der Demo ab und klicken Sie auf Analysieren.





Sobald Sie dies getan haben, sehen Sie sich den Entitätenbericht an. Überall dort, wo das Tool eine URL (normalerweise von Wikipedia) bringt, haben Sie eine bekannte Entität gefunden.

Mit diesem Tool können Sie sich alle Top-Inhalte ansehen und nach gemeinsamen Entitäten suchen, die Sie in Ihre Inhalte aufnehmen können.

Eine weitere Option ist die Verwendung von Python zum Suchen von Entitätsdaten. Wenn Sie sehen möchten, wie das geht, lesen Sie den Blog-Beitrag von Marco Giordano über die Verwendung von Python für NLP und semantisches SEO.

Ordnen Sie Antworten Fragen zu

In einem Artikel, den ich auf der Website von Bill Slawski gesehen habe, heißt es in einem Google-Patent, dass Ihre Inhalte eher für „People Also Ask“-Antworten ausgewählt werden, wenn sie als Frage und Antwort präsentiert werden.

Mit anderen Worten, um Ihre Inhalte in der Funktion „People Also Ask“ zu präsentieren, fügen Sie die Frage in Ihre Inhalte ein und beantworten Sie sie dann. Ich möchte hinzufügen, damit Google leicht verstehen kann, dass Sie die Frage beantworten, beantworten Sie sie sofort nach der Frage.

Wenn das Aufschreiben der Frage und die sofortige Beantwortung in Ihren Inhalten Google dabei hilft, Ihre Inhalte in PAA-Boxen aufzunehmen, liegt es nahe, dass Sie im Allgemeinen darauf abzielen sollten, Ihre Inhalte auf diese Weise zu strukturieren, damit Google Ihre Inhalte versteht, auch wenn Sie zielen nicht auf PAA-Boxen ab.

Verwenden Sie eine klare Struktur

Um Entitäten zu verstehen, kann Google Informationen aus strukturierten und halbstrukturierten Informationen ziehen. Google versteht also einfaches HTML-Markup wie Überschriften (H1, H2 etc.).

Darüber hinaus ist es nach meiner Beobachtung für Google einfacher, strukturierte und halbstrukturierte Daten zu verstehen, als für Google, unstrukturierte Daten zu verstehen.

Wenn Sie dies verstehen, sollten Sie eine klare Struktur für Ihre Inhalte erstellen, indem Sie logische Überschriften (H1, H2 usw.) verwenden.

(Weitere Informationen hierzu finden Sie in meinem Artikel zu Googles Knowledge Graph.)

Was Googles NLP für Sie bedeutet

Die semantische Suche ist da, und wie ich sehe, wird sie auch bleiben.

Und was ich sehe, ist, dass die semantische Suche ein Game Changer für SEO ist. Wir sehen es jetzt vielleicht nicht, aber da Google Algorithmen wie Bert und MUM verdoppelt, verbessert sich die Fähigkeit von Google, mit menschlicher Sprache zu arbeiten, exponentiell.

Das bedeutet für mich, dass wir anfangen müssen, unsere Inhalte für diese Algorithmen zu optimieren. Und ja, ich verstehe, dass dieser SEO-Zweig noch in den Kinderschuhen steckt, aber wie wir es in der Vergangenheit getan haben, können Sie mit ein wenig Versuch und Irrtum herausfinden, wie Sie Ihren Verkehr und Ihre Sichtbarkeit verbessern können.

Und darum ging es bei meinem kleinen Experiment. Ich versuche praktisch herauszufinden, wie sich semantische Suchalgorithmen auf Suchergebnisse auswirken, um herauszufinden, wie Sie Ihre Inhalte besser optimieren können.