NLP SEO: qué es y cómo puede impulsar su sitio

Sí, todos sabemos que Google es un buscador semántico.

Lo que esto significa es…

Google intenta comprender el significado de su contenido en lugar de buscar coincidencias literales de palabras clave.

La razón es que Google está tratando de mejorar la experiencia del usuario al intentar brindar resultados que satisfagan con mayor precisión la intención del buscador.

Para hacer esto, Google tiene algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que leen su contenido.

En este post, intentaré responder:

• ¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?
• ¿Cómo funciona el procesamiento del lenguaje natural?
• ¿Cómo se utiliza el procesamiento del lenguaje natural en SEO?

Para hacer esto, me enfocaré en el conocimiento teórico, además de ponerme mi sombrero de científico y hacer un poco de experimentación. (Sí, me encanta jugar.)

Mi objetivo para este experimento es tener una comprensión más profunda de cómo crear SEO en la página para NLP.

Pero primero, en caso de que te estés preguntando qué es la PNL de Google…

¿Qué es la PNL (procesamiento del lenguaje natural)?

La PNL o procesamiento del lenguaje natural es un campo de la inteligencia artificial que permite que una máquina entienda el lenguaje humano, ya sea escrito o hablado. Es un campo que combina la lingüística y la informática que permite a las computadoras analizar y 'comprender' el lenguaje para extraer el significado del texto y el habla.

Ahora, te estarás preguntando…

¿Para qué sirve el procesamiento del lenguaje natural de Google?

El procesamiento del lenguaje natural permite que los motores de búsqueda brinden respuestas sorprendentemente precisas a las consultas de los usuarios y brinda respuestas rápidas a las preguntas en forma de funciones SERP. También ayuda a los usuarios a refinar sus búsquedas cuando la pregunta es amplia o vaga.

En otras palabras, piensa en esto…

¿Ha notado que cuando escribe una consulta en Google, obtiene una respuesta sorprendentemente precisa y relevante?

¿Cómo lo hace Google?

En realidad, Google resuelve dos problemas al mismo tiempo.

Primero, Google tiene que entender la consulta.

Piénsalo.

¿Cómo redacta su consulta para que le brinde los resultados que realmente está buscando? En su mayor parte, utiliza el lenguaje natural.

Por el contrario, piense en cómo redactó su consulta en 2018 antes de que se implementara el algoritmo BERT de Google. Por lo que recuerdo, construiría una consulta basada en frases cortas. Si no encontró lo que estaba buscando, probaría algunas variaciones hasta que Google presentara la información que estaba buscando.

Pero, ahora, escribe una consulta usando lenguaje natural. Esto significa que Google tiene que entender su consulta.

En segundo lugar, una vez que Google entiende su consulta, tiene que averiguar qué contenido traer para responder la pregunta. Esto significa traer una lista clasificada de URL, así como funciones SERP.

Para entender qué contenido traerte, Google necesita entender el significado del contenido que tiene en su índice.

Esto significa que las técnicas de procesamiento del lenguaje natural analizan tanto la consulta como el contenido en su índice.

El mejor ejemplo de esto está en el contenido incluido en Fragmentos destacados. Cuando los fragmentos destacados eran nuevos, a menudo presentaban ensaladas de palabras incomprensibles.

La razón es que los fragmentos destacados a menudo traen contenido de párrafos no estructurados. Esto significa que, para proporcionar una respuesta simple y precisa a la consulta de un usuario, Google debe realizar algunas modificaciones.

Ahora, como la comprensión del idioma de Google ha mejorado enormemente en los últimos años, el texto del fragmento destacado se ha vuelto claro, útil y fácil de entender.

Atrás quedaron los días de la incomprensible palabra ensaladas, como puede ver en el fragmento destacado bastante irónico a continuación.

¿Cómo funciona el procesamiento del lenguaje natural?

Aunque es un tema amplio, aquí hay una descripción general de 30 000 pies.

Los algoritmos de procesamiento del lenguaje natural de Google funcionan dividiendo las oraciones en diferentes términos, dividiendo las oraciones en partes del discurso y resolviendo la relación entre las palabras según las reglas gramaticales.

Puede verlo fácilmente analizando su texto con la demostración de la API de lenguaje natural de Google.





Luego, Google identifica sujetos y objetos como entidades y luego los asigna a tipos de entidades como persona, ubicación, organización, etc. Los algoritmos también identifican entidades conocidas, lo que significa entidades que ya existen en su gráfico de conocimiento.

(Como punto adicional, para comprender verdaderamente esta publicación de blog, necesita una comprensión clara de qué son las entidades y los gráficos de conocimiento. Por lo tanto, en caso de que se lo pregunte, he incluido enlaces arriba a otras publicaciones de blog diseñadas para hacer que estos conceptos sean cristalinos. claro.)




Demostración de la API de lenguaje natural de Google que muestra cómo la NLP de Google divide oraciones en entidades.


Google también analiza el sentimiento, es decir, la actitud que tiene el escritor hacia las entidades mencionadas en el texto.




Demostración de API de lenguaje natural de Google que muestra el análisis de sentimiento de NLP de Google.


Google también intenta comprender la categoría de contenido. Como puede ver en la captura de pantalla a continuación, la categoría del texto analizado es Internet & Telecom.





Bien, ahora que ha visto cómo Google entiende el contenido, se vuelve obvio que la PNL y el SEO van de la mano.

Entonces, probemos cómo Google entiende el lenguaje y veamos si podemos obtener algunas ideas de SEO.

Cuatro ejemplos de PNL basados ​​en cuatro consultas similares

Para demostrar cómo funcionan los algoritmos NLP de Google, creé una pequeña prueba para ver cómo Google entiende las consultas semánticamente similares. Lo que resultó son algunos grandes ejemplos de PNL.

En este experimento, mi objetivo es entender si Google entiende la diferencia entre las consultas. Para hacer esto voy a examinar:

• Cómo responde Google a cada consulta
• La semántica basada en mi propia comprensión humana.
• La semántica basada en la herramienta de demostración NLP de Google

Durante este experimento, busqué específicamente consultas que arrojaran resultados de fragmentos destacados. Elegí fragmentos destacados porque, como mencioné anteriormente, para crear uno, Google a menudo reúne varios elementos, como texto e imágenes. Cómo lo hace Google demuestra cómo Google interpreta cada elemento.

Y, dado que Google trae el Fragmento destacado como respuesta a la consulta, los Fragmentos destacados también muestran cómo Google entiende la consulta.

En otras palabras, quería ver cómo Google cura el contenido, lo que requiere más sofisticación que solo traer una lista de enlaces azules. Porque cuanto más detallado sea el resultado, es menos probable que Google haga una suposición afortunada.

Busqué estas cuatro consultas:

• ¿Cuál es el símbolo del dragón chino?
• Dragón símbolo chino
• ¿Cuál es el símbolo del dragón chino?
• ¿Qué representa el símbolo del dragón chino?

Ahora, a primera vista, podría pensar que estas consultas tienen la misma o al menos una intención similar.

Y, si ese es el caso, todos deberían traer los mismos resultados.

Entonces, para probar esto, busqué cada uno en Google.

Y, como estoy seguro de que te imaginarás, cada resultado fue diferente. Es más, ni siquiera traían las mismas URL, texto o imágenes.

Así que examinemos cada uno para tratar de entender lo que ve Google y tratar de entender por qué.

1. Ejemplo #1 '¿Qué es el símbolo del dragón chino?'

La primera consulta, 'cuál es el símbolo del dragón chino', es gramaticalmente correcta. Si escribe una consulta como esta en Google, en teoría debería obtener los mejores resultados.





Como puede ver en el fragmento destacado anterior, Google trae una cita de la publicación del blog de Chineasy.com titulada 'El significado del símbolo del dragón en la cultura china'.

Ahora, antes de mirar las herramientas, aquí está mi análisis semántico basado en mi propia comprensión humana. (Sí, mi cerebro es mi herramienta de SEO favorita).

La consulta está redactada para comprender qué es el símbolo del dragón chino. Esto significa que la entidad principal es el símbolo del dragón que proviene de China.

Google responde perfectamente a esta pregunta. Por ejemplo, la etiqueta del título expresa que el artículo explicará el significado del símbolo del dragón en la cultura china. Esto es exactamente lo que el buscador estaba buscando.




Al mirar el texto en el Fragmento destacado, notará que Google está explicando qué simbolizan los dragones en la cultura china.




Nuevamente, esta es una experiencia de usuario bastante buena si me preguntas. El Fragmento destacado le da al usuario una muy buena visión general del tema.

Ahora, pasemos a la demostración de la API de lenguaje natural de Google para ver cómo Google entiende la consulta.





Mirando la captura de pantalla anterior, Google parece entender que hay dos entidades en la consulta.

En primer lugar, la palabra 'chino' se refiere a China, la ubicación. Puede ver esto por el hecho de que la demostración de API lo identifica como 'ubicación'. Además, la herramienta incluye un enlace a un artículo de Wikipedia sobre China. Un artículo de Wikipedia aparece cuando Google reconoce una entidad que está en su Knowledge Graph.

En otras palabras, Google reconoce una entidad desconocida llamada 'símbolo del dragón' y está relacionada con la ubicación 'China'.

Desde mi perspectiva, esto se alinea con mi comprensión humana de las entidades en la consulta y es más probable que el resultado satisfaga la consulta del usuario.

Ahora echemos un vistazo a la siguiente consulta.

2. Ejemplo n.° 2: 'Símbolo del dragón chino'

La siguiente consulta es 'símbolo de dragón chino'.

Aunque esta consulta no es gramaticalmente correcta, como ser humano, generalmente escribiría una consulta como esta como abreviatura de "¿Cuál es el símbolo del dragón chino?"

Para mí, el '¿Qué es el...' que falta está implícito y las dos consultas significan lo mismo. Mi cerebro llena los huecos.

Pero, para Google, las diferencias semánticas requieren una respuesta completamente diferente.

Cuando lo escribí en Google, esto es lo que vi:





Como puede ver en la captura de pantalla anterior, Google presenta información de Wikipedia.com. ¿Qué pasó con la URL de Chineasy.com que vimos arriba?

Si nos guiamos solo por la etiqueta del título, parece que Google trae contenido de un artículo general sobre dragones chinos en lugar de un artículo específico que explica qué significa el dragón chino en la cultura china que vimos al ver la consulta anterior.




Además, el contenido del fragmento destacado es un poco incómodo.




Aunque la respuesta es similar a la que vimos en la consulta anterior, aquí la primera oración comienza con 'El símbolo del dragón también es...'. La palabra 'también' aquí parece extraña.

Entonces, las grandes preguntas son, ¿por qué la URL es diferente y por qué el texto es incómodo?

Quizás la respuesta es que a la consulta le faltan las palabras de contexto '¿Cuál es el...?'.

Y, por experiencia, cuando alguien escribe un término amplio en la barra de búsqueda, Google da una respuesta amplia que podría satisfacer varias intenciones del usuario.

Solo supuse aquí, pero esto podría explicar por qué Google trae el artículo de Wikipedia en lugar del artículo de Chineasy.com.

El artículo de Wikipedia es más genérico y no se centra en el simbolismo del dragón chino, sino que cubre el tema de manera más amplia.

Primero explica qué es el dragón chino en general y solo menciona lo que simboliza en la cuarta línea.





Y si observa la captura de pantalla anterior, verá por qué la palabra 'también' se menciona en el Fragmento destacado.

En otras palabras, al excluir el usuario las palabras '¿Qué es...?', Google trae una URL más genérica.

Ahora veamos la consulta en la demostración de la API de Google.





Aquí vemos que Google (según esta herramienta) entiende la consulta como una sola entidad. China no se ve como una ubicación como vimos en la consulta anterior.

Ahora, por pura curiosidad, cambié el orden de las palabras a 'símbolo del dragón chino' para ver si obtuve el mismo resultado. En la captura de pantalla a continuación, verá que cuando cambio el orden de las palabras, la palabra 'chino' no se ve como una entidad en absoluto.





En cambio, Google lo ve como un adjetivo.





La conclusión aquí es simplemente cambiar el orden de las palabras, cambia la forma en que el motor de búsqueda entiende la consulta.

Dicho esto, el resultado es algo satisfactorio, pero mi sensación es que el resultado anterior es mucho mejor.

Veamos la tercera consulta.

3. Ejemplo #3 - '¿Cuál es el símbolo del dragón chino?'

La consulta 'cuál es el símbolo del dragón chino' es una combinación de las dos consultas anteriores.

Ahora, desde la perspectiva del usuario, me imagino que Google lee esta consulta de la misma manera que lee la anterior. Quiero decir, como ser humano, leo 'símbolo del dragón chino' como una forma abreviada de escribir la oración '¿Qué es el símbolo del dragón chino?'.

Pero, si observa el Fragmento destacado, notará que Google no está de acuerdo.





Como puede ver en la captura de pantalla anterior, Google presenta la URL del sitio Chineasy.com en el fragmento destacado, mientras que la consulta anterior trajo una URL de Wikipedia.

Esto es casi idéntico al Fragmento destacado que vimos en la primera consulta, lo que me lleva a creer que el cambio de URL en la segunda consulta no fue el resultado del cambio en el orden de las palabras, sino el resultado de las palabras de contexto faltantes '¿Qué es? la…'.

Si observamos la consulta utilizando el analizador NLP de Google, vemos que Google asume que la entidad principal es el 'símbolo chino'.





Ahora veamos la consulta '¿Qué representa el dragón chino?'

4. Ejemplo #4 - '¿Qué representa el dragón chino?'

Una vez más, cuando mire el Fragmento destacado, notará que Google le ofrece una URL completamente diferente. Esta vez Google te trae depts.washington.edu.





Ahora, tratemos de entender por qué Google trajo una URL diferente esta vez. Si lo comparamos con la primera consulta '¿Qué es el símbolo del dragón chino?', hay una diferencia básica.

La primera consulta hizo una pregunta vaga. Cuando haces una pregunta que comienza con '¿Qué es...?' usted no está calificando su pregunta de ninguna manera. Pero, cuando haces la pregunta '¿Qué representa x?' usted está haciendo una pregunta más específica. Cuanto más específica la pregunta, más específica la respuesta.

Ahora, con eso en mente, veamos el texto del fragmento destacado.




Como puede ver, el texto incluye las palabras 'el símbolo del dragón representa '.

Quizás Google usó esta URL porque la consulta incluía la palabra 'representar' (¿Qué representa el símbolo del dragón chino?)

Bien, hemos cubierto algunas teorías de PNL y también algunos ejemplos de PNL en acción.

Ahora echemos un vistazo a la PNL para SEO.

¿Cómo puedes implementar la PNL en tu SEO?

Después de mi pequeña demostración, has visto cómo Google y otros motores de búsqueda utilizan técnicas de PNL para comprender tu contenido. Entonces, como SEO, la gran pregunta es, ¿cómo puedes usar NLP para mejorar tu SEO?

A continuación se muestra una breve lista diseñada para ayudarlo a mejorar su SEO NLP.

Incluya la intención de búsqueda en su investigación de palabras clave

Como mencioné anteriormente, Google analiza sus consultas de búsqueda. Cuando Google hace esto, está tratando de comprender la intención de búsqueda detrás de la consulta para que pueda brindar resultados relevantes que respondan adecuadamente a la pregunta.

Esto significa que entender cómo Google interpreta la intención de búsqueda es crucial. La forma más sencilla de hacerlo es analizar los SERP.

La razón es que al realizar un análisis SERP puede ver fácilmente qué recursos trae Google para responder la consulta. Al ver esto, puede descubrir cómo Google entiende la intención de búsqueda.

Escribe de forma sencilla y clara

Como ha visto en los ejemplos de NLP anteriores, Google analiza los sujetos y objetos de las oraciones en su contenido para identificar entidades. Además, hacer pequeños cambios en la estructura de su oración puede cambiar la estructura semántica de una oración de una manera que usted como persona podría no detectar. Recuerda, Google no es humano y no entiende tu contenido de la forma en que lo haces tú.

Entonces, para lidiar con esto, siempre escribe oraciones simples y trata de expresar una idea por oración.

Identifique e incluya entidades en su contenido

Dado que Google no solo identifica entidades en su contenido, sino que también vincula entidades en su contenido con entidades conocidas en su gráfico de conocimiento, debe intentar identificar todas las entidades que Google espera ver en el contenido que responde a la consulta de búsqueda.

Puede hacerlo fácilmente analizando el contenido principal de Google con la demostración de la API de Google o importando datos de entidades con Python.

Analizar el contenido de su competencia con la demostración de la API de Google es un excelente lugar para comenzar. Simplemente suelte su contenido en la demostración y presione analizar.





Una vez que haya hecho eso, revise el informe Entidades. Dondequiera que la herramienta traiga una URL (generalmente de Wikipedia), ha encontrado una entidad conocida.

Con esta herramienta, puede ver todo el contenido principal y buscar entidades comunes para incluir en su contenido.

Otra opción es usar Python para encontrar datos de entidades. Si desea ver cómo hacer esto, consulte la publicación de blog de Marco Giordano sobre cómo usar Python para NLP y SEO semántico.

Unir respuestas con preguntas

En un artículo que vi en el sitio de Bill Slawski, una patente de Google establece que es más probable que su contenido sea seleccionado para las respuestas de People Also Ask si se presenta como una pregunta y una respuesta.

En otras palabras, para que su contenido aparezca en la función La gente también pregunta, incluya la pregunta en su contenido y luego respóndala. Agregaría para que Google entienda fácilmente que está respondiendo la pregunta, responda inmediatamente después de la pregunta.

Ahora bien, si escribir la pregunta y responderla de inmediato en su contenido ayuda a Google a incluir su contenido en los cuadros PAA, es lógico que para que Google comprenda su contenido, generalmente debe tratar de estructurar su contenido de esta manera, incluso si no está apuntando a cajas PAA.

Usa una estructura clara

Para comprender las entidades, Google puede extraer información de información estructurada y semiestructurada. Esto significa que Google entiende el marcado HTML simple, como los encabezados (H1, H2, etc.).

Es más, por lo que he visto, es más fácil para Google comprender los datos estructurados y semiestructurados que para Google comprender los datos no estructurados.

Al comprender esto, debe crear una estructura clara para su contenido utilizando encabezados lógicos (H1, H2, etc.).

(Para obtener más claridad sobre esto, consulte mi artículo sobre el gráfico de conocimiento de Google).

Qué significa para usted la PNL de Google

La búsqueda semántica está aquí y por lo que veo, está aquí para quedarse.

Y, lo que estoy viendo es que la búsqueda semántica es un cambio de juego para SEO. Puede que no lo veamos ahora, pero a medida que Google se duplica en algoritmos como Bert y MUM, la capacidad de Google para trabajar con el lenguaje humano está mejorando exponencialmente.

Esto implica para mí que debemos comenzar a optimizar nuestro contenido para estos algoritmos. Y sí, entiendo que esta rama del SEO está en sus inicios, pero como lo hemos hecho en el pasado, con un poco de prueba y error, puedes entender cómo mejorar tu tráfico y visibilidad.

Y de eso se trataba mi pequeño experimento. Estoy tratando de descubrir de manera práctica cómo los algoritmos de búsqueda semántica afectan los resultados de búsqueda para descubrir cómo puede optimizar mejor su contenido.