NLP SEO - それとは何か、それがあなたのサイトをどのように向上させることができるか

はい、Google がセマンティック検索エンジンであることは誰もが知っています。

これが意味することは…

Google は、文字通りのキーワードの一致を探すだけでなく、コンテンツの意味を理解しようとします。

その理由は、Google が検索者の意図をより正確に満たす結果をもたらすことによって、ユーザー エクスペリエンスを改善しようとしているからです。

これを行うために、Google にはコンテンツを読み取る自然言語処理 (NLP) アルゴリズムがあります。

この投稿では、次のように答えます。

• 自然言語処理とは？
• 自然言語処理はどのように機能しますか?
• SEOで自然言語処理をどのように使用していますか?

これを行うために、私は科学者の帽子をかぶって少し実験を行うだけでなく、理論的な知識に焦点を当てます. (はい、いじるのが大好きです。)

この実験の私の目標は、NLP のオンページ SEO を作成する方法をより深く理解することです。

しかし、最初に、Google の NLP とは何か疑問に思っている方のために…

NLP（自然言語処理）とは？

NLP または自然言語処理は、人工知能の分野であり、機械が人間の言語を、書き言葉であれ話し言葉であれ、理解できるようにします。 これは、言語学とコンピューター サイエンスを組み合わせた分野であり、テキストや音声から意味を抽出するために、コンピューターが言語を分析および「理解」できるようにします。

さて、あなたは疑問に思うかもしれません…

Google の自然言語処理は何に適していますか?

自然言語処理により、検索エンジンはユーザーのクエリに対して驚くほど正確な回答を提供し、SERP 機能の形で質問に対する迅速な回答を提供できます。 また、質問が広範またはあいまいな場合に、ユーザーが検索を絞り込むのにも役立ちます。

言い換えれば、これについて考えてみてください…

Google にクエリを入力すると、驚くほど正確で適切な回答が得られることに気付きましたか?

Googleはどのようにそれを行いますか?

実際、Google は 2 つの問題を同時に解決します。

まず、Google はクエリを理解する必要があります。

考えてみてください。

実際に探している結果が得られるように、クエリをどのように表現しますか? ほとんどの場合、自然言語を使用します。

対照的に、Google の BERT アルゴリズムが展開される前の 2018 年にクエリをどのように表現したかを思い出してください。 私の記憶では、短いフレーズに基づいてクエリを作成していました。 探しているものが見つからない場合は、Google が探している情報を表示するまで、いくつかのバリエーションを試してみます。

しかし、ここでは、自然言語を使用してクエリを入力します。 これは、Google がクエリを理解する必要があることを意味します。

第 2 に、Google がクエリを理解したら、その質問に答えるためにどのようなコンテンツを表示する必要があるかを判断する必要があります。 これは、URLのランク付けされたリストとSERP機能をもたらすことを意味します.

どのコンテンツを表示するかを理解するには、Google がインデックスにあるコンテンツの意味を理解する必要があります。

これは、自然言語処理技術がクエリとそのインデックス内のコンテンツの両方を分析することを意味します。

これの最も良い例は強調スニペットに含まれるコンテンツです。 強調スニペットが登場したばかりの頃は、理解不能な言葉のサラダを提示することがよくありました。

その理由は、強調スニペットは構造化されていない段落からコンテンツを持ち込むことが多いためです。 これは、ユーザーのクエリに対してシンプルかつ正確な回答を提供するために、Google が何らかの編集を行う必要があることを意味します。

ここ数年で Google の言語理解が大幅に向上したため、Featured Snippet テキストは明確で、便利で、理解しやすいものになりました。

以下のかなり皮肉な強調スニペットでわかるように、サラダという言葉が理解できない時代は過ぎ去りました。

自然言語処理はどのように機能しますか?

大きなテーマですが、ここでは 30,000 フィートの概要を示します。

Google の自然言語処理アルゴリズムは、文をさまざまな用語に分割し、文を品詞に分解し、文法規則に基づいて単語間の関係を解決することによって機能します。

これは、Google の Natural Language API デモを使用してテキストを分析することで、簡単に確認できます。





次に、Google はサブジェクトとオブジェクトをエンティティとして識別し、それらを人、場所、組織などのエンティティ タイプに割り当てます。アルゴリズムは、ナレッジ グラフに既に存在するエンティティを意味する既知のエンティティも識別します。

(補足として、このブログ投稿を真に理解するには、エンティティとナレッジ グラフとは何かを明確に理解する必要があります。そのため、疑問に思っている方のために、これらの概念を具体化するために設計された他のブログ投稿へのリンクを上記に含めました。クリア。）




Google の自然言語 API のデモでは、Google の NLP がどのように文をエンティティに分割するかを示しています。


また、Google はセンチメントを分析します。これは、テキストで言及されているエンティティに対するライターの態度を意味します。




Google の NLP 感情分析を示す Google の Natural Language API デモ。


Google は、コンテンツ カテゴリの理解にも努めています。 以下のスクリーンショットでわかるように、分析されたテキストのカテゴリは Internet & Telecom です。





さて、Google がコンテンツをどのように理解しているかを垣間見たので、NLP と SEO が密接に関係していることは明らかです。

それでは、Google がどのように言語を理解しているかをテストし、SEO に関する洞察を収集できるかどうかを確認してみましょう。

4 つの類似クエリに基づく NLP の 4 つの例

Google の NLP アルゴリズムがどのように機能するかを示すために、Google が意味的に類似したクエリをどのように理解するかを確認するための小さなテストを作成しました。 その結果、NLP のいくつかの素晴らしい例が生まれました。

この実験での私の目標は、Google がクエリの違いを理解しているかどうかを理解することです。 これを行うには、次のことを調べます。

• Google が各クエリに回答する方法
• 私自身の人間理解に基づくセマンティクス
• Google の NLP デモ ツールに基づくセマンティクス

この実験では、強調スニペットの結果をもたらすクエリを具体的に探しました。 強調スニペットを選択したのは、前述したように、強調スニペットを作成するために、Google はテキストや画像などのさまざまな要素を組み合わせることが多いためです。 Google がどのようにそれを行うかは、Google が各要素をどのように解釈するかを示しています。

また、Google は強調スニペットをクエリへの回答として提供するため、強調スニペットは Google がクエリをどのように理解しているかも示します。

言い換えれば、Google がコンテンツをキュレーションする方法を知りたかったのです。これには、単に青いリンクのリストを表示するだけではなく、より高度な作業が必要です。 結果が詳細になればなるほど、Google が勝手な推測を行う可能性は低くなります。

次の 4 つのクエリを検索しました。

• 中国の龍のシンボルは何ですか
• 龍のシンボル中国語
• 龍のシンボル中国語は何ですか
• 中国の龍のシンボルは何を表していますか

一見すると、これらのクエリの意図は同じか、少なくとも類似していると思われるかもしれません。

その場合、それらはすべて同じ結果をもたらすはずです。

これをテストするために、Googleでそれぞれを検索しました。

そして、ご想像のとおり、それぞれの結果は異なっていました。 さらに、彼らは同じ URL、テキスト、または画像さえ持ってきませんでした。

それでは、それぞれを調べて、Google が何を見ているのかを理解し、その理由を理解しようとしましょう。

1. 例 #1 「中国の龍のシンボルとは」

最初のクエリ「中国の龍のシンボルは何ですか」は文法的に正しいです。 このようなクエリを Google に入力すると、理論的には最良の結果が得られるはずです。





上記の強調スニペットからわかるように、Google は「中国文化におけるドラゴン シンボルの意味」というタイトルの Chineasy.com のブログ投稿から引用しています。

ツールを見る前に、私自身の人間の理解に基づく意味分析を次に示します。 (はい、私の脳はお気に入りの SEO ツールです。)

クエリは、中国の龍のシンボルが何であるかを理解するために表現されています。 これは、主な実体が中国から来たドラゴンのシンボルであることを意味します.

Google はこの質問に完璧に答えます。 たとえば、タイトルタグは、記事が中国文化における龍のシンボルの意味を説明することを表しています. これはまさに検索者が探していたものです。




強調スニペットのテキストを見ると、Google が中国文化において龍が象徴するものを説明していることに気付くでしょう。




繰り返しますが、私に言わせれば、これは非常に優れたユーザー エクスペリエンスです。 強調スニペットは、ユーザーにトピックの概要をよく示します。

それでは、Google の Natural Language API デモに飛び込んで、Google がクエリをどのように理解するかを見てみましょう。





上のスクリーンショットを見ると、Google はクエリに 2 つのエンティティがあることを理解しているようです。

まず、「中国語」という言葉は中国の場所を指します。 これは、API デモがそれを「場所」として識別していることからわかります。 また、このツールには、中国に関するウィキペディアの記事へのリンクも含まれています。 ウィキペディアの記事は、Google がナレッジ グラフにあるエンティティを認識すると表示されます。

つまり、Google は「ドラゴン シンボル」と呼ばれる未知のエンティティを認識し、それは場所「中国」に関連しています。

私の見解では、これはクエリ内のエンティティに対する人間の理解と一致しており、結果はユーザーのクエリを満たす可能性が最も高いと言えます。

それでは、次のクエリを見てみましょう。

2. 例 #2 - 「ドラゴン シンボルの中国語」

次のクエリは「ドラゴン シンボル 中国語」です。

このクエリは文法的に正しくありませんが、人間として、「中国の龍のシンボルは何ですか?」の省略形として、このようなクエリを入力するのが一般的です。

私には、「What is the..」の欠落が暗示され、2 つのクエリは同じことを意味します。 私の脳はギャップを埋めます。

しかし、Google にとって、セマンティックの違いにはまったく異なる答えが必要です。

Google に入力したところ、次のように表示されました。





上のスクリーンショットでわかるように、Google は Wikipedia.com からの情報を表示します。 上記の Chineasy.com の URL はどうなりましたか?

タイトル タグだけを見ると、Google は、前のクエリを参照したときに見た中国の文化における中国のドラゴンの意味を説明する特定の記事ではなく、中国のドラゴンに関する一般的な記事からコンテンツを提供しているようです。




また、強調スニペットの内容は少しぎこちないです。




答えは前のクエリを見たときに見たものと似ていますが、ここでは最初の文が「ドラゴンのシンボルも…」で始まります。 ここの「また」という言葉は奇妙に思えます。

では、大きな疑問は、なぜ URL が異なるのか、なぜテキストがぎこちないのかということです。

おそらくその答えは、クエリに「What is the…」というコンテキスト ワードが欠落しているということです。

そして、経験上、誰かが検索バーに大まかな用語を入力すると、Google は多くのユーザーの意図を満たすことができる幅広い応答を返します。

ここで推測するだけですが、Google が Chineasy.com の記事ではなくウィキペディアの記事を表示する理由を説明できるかもしれません。

ウィキペディアの記事はより一般的で、中国のドラゴンの象徴性に焦点を当てていませんが、トピックをより広くカバーしています.

最初に中国の龍が一般的に何であるかを説明し、4 行目でそれが象徴するものについてのみ言及しています。





上のスクリーンショットを見ると、強調スニペットで「また」という言葉が言及されている理由がわかります。

つまり、ユーザーが「What is the…」という単語を除外することで、Google はより一般的な URL を表示します。

それでは、Google の API デモのクエリを見てみましょう。





ここで、Google が (このツールによると) クエリを 1 つのエンティティとして理解していることがわかります。 前のクエリで見たように、中国は場所とは見なされません。

完全な好奇心から、単語の順序を「中国の龍のシンボル」に変更して、同じ結果が得られるかどうかを確認しました. 下のスクリーンショットでは、単語の順序を変更すると、「中国語」という単語がエンティティとしてまったく表示されないことがわかります。





代わりに、Google はそれを形容詞と見なします。





ここでのポイントは、単語の順序を変更するだけで、検索エンジンがクエリを理解する方法が変わるということです。

とは言っても、結果にはある程度満足していますが、以前の結果よりもはるかに優れていると感じています.

3 番目のクエリを見てみましょう。

3. 例 #3 - 「中国の龍のシンボルとは」

「中国の龍のシンボルとは」というクエリは、前の 2 つのクエリを組み合わせたものです。

ユーザーの観点から見ると、Google はこのクエリを前のクエリと同じ方法で読み取っていると思います。 私は人間として、「中国の龍のシンボルは何ですか」という文を簡単に書く方法として「中国の龍のシンボル」を読んでいます。

しかし、Featured Snippet を見ると、Google が同意していないことがわかります。





上のスクリーンショットからわかるように、Google は強調スニペットにサイト Chineasy.com の URL を表示しますが、前のクエリは Wikipedia から URL を取得しました。

これは、最初のクエリで見た強調スニペットとほぼ同じです。このことから、2 番目のクエリでの URL の変更は、語順の変更の結果ではなく、コンテキストの単語「What is」の欠落の結果であると思われます…」。

Google の NLP アナライザーを使用してクエリを見ると、Google が主エンティティを「記号中国語」と想定していることがわかります。





では、「中国のドラゴンは何を表しているのか?」というクエリを見てみましょう。

4. 例 #4 - 「中国のドラゴンは何を表しているか」

再び強調スニペットを見ると、Google がまったく別の URL を表示していることに気付くでしょう。 今回は Google が depts.washington.edu をお届けします。





では、今回 Google が別の URL を持ってきた理由を理解してみましょう。 最初のクエリ「中国の龍のシンボルとは」と比較すると、基本的な違いが 1 つあります。

最初のクエリはあいまいな質問をしました。 「What is…?」で始まる質問をすると、 あなたはあなたの質問を決して修飾していません。 しかし、「x は何を表しているのですか?」という質問をすると、 あなたはより具体的な質問をしています。 質問が具体的であればあるほど、答えも具体的になります。

それを念頭に置いて、強調スニペットのテキストを見てみましょう。




ご覧のとおり、テキストには「ドラゴンのシンボルが表す」という言葉が含まれています。

クエリに「represent」という単語が含まれていたため、Google がこの URL を使用した可能性があります (中国の龍の記号は何を表しているのでしょうか?)。

さて、いくつかの NLP 理論と実際の NLP の例について説明しました。

次に、SEO の NLP を見てみましょう。

SEO に NLP をどのように実装できますか?

私の簡単なデモンストレーションの後、Google や他の検索エンジンが NLP 技術を使用してコンテンツを理解する方法を見てきました。 SEO としての大きな疑問は、NLP を使用して SEO を改善するにはどうすればよいかということです。

以下は、SEO NLP の改善に役立つように設計された短いリストです。

キーワード調査に検索意図を含める

上で述べたように、Google は検索クエリを分析します。 Google がこれを行うとき、クエリの背後にある検索意図を理解しようとして、質問に適切に答える関連性のある結果を表示できるようにします。

これは、Google が検索意図をどのように解釈するかを理解することが重要であることを意味します。 そのための最も簡単な方法は、SERP を分析することです。

その理由は、SERP 分析を実行することで、Google がクエリに答えるためにどのようなリソースを提供しているかを簡単に確認できるからです。 これを見ると、Google が検索意図をどのように理解しているかがわかります。

シンプルかつ明確に書く

上記の NLP の例からわかるように、Google はコンテンツ内の文の主語と目的語を分析してエンティティを識別します。 さらに、文の構造に小さな変更を加えるだけで、文の意味構造が変化する可能性があります。 Google は人間ではないため、ユーザーのようにコンテンツを理解することはできません。

ですから、これに対処するには、常に簡単な文章を書き、1 つの文章で 1 つのアイデアを表現するようにします。

エンティティを識別してコンテンツに含める

Google はコンテンツ内のエンティティを識別するだけでなく、コンテンツ内のエンティティをナレッジ グラフ内の既知のエンティティにリンクするため、Google が検索クエリに応答するコンテンツ内にあると予想するすべてのエンティティを識別するように努める必要があります。

これは、Google の API デモを使用して Google のトップ コンテンツを分析するか、Python を使用してエンティティ データをインポートすることで簡単に実行できます。

Google の API デモを使用して競合他社のコンテンツを分析することは、始めるのに最適な場所です。 コンテンツをデモにドロップして、分析をクリックするだけです。





それが完了したら、エンティティ レポートに目を通します。 ツールが (通常はウィキペディアから) URL を取得すると、既知のエンティティが見つかります。

このツールを使用すると、上位のコンテンツをすべて見て、コンテンツに含める共通のエンティティを探すことができます。

もう 1 つのオプションは、Python を使用してエンティティ データを検索することです。 これを行う方法を確認したい場合は、NLP とセマンティック SEO に Python を使用する方法に関する Marco Giordano のブログ投稿を確認してください。

答えと質問を一致させる

Bill Slawski のサイトで見た記事によると、Google の特許によると、質問と回答として提示されたコンテンツは、People Also Ask の回答に選ばれる可能性が高くなります。

つまり、コンテンツを People Also Ask 機能で紹介するには、コンテンツに質問を含めてから回答します。 あなたが質問に答えていることをGoogleが理解しやすくするために、質問の直後に答えてください.

質問を書き出してコンテンツにすぐに回答することが、Google がコンテンツを PAA ボックスに含めるのに役立つ場合、Google がコンテンツを理解できるようにするためには、一般的に、コンテンツをこのように構成することを目指す必要があります。 PAAボックスをターゲットにしていません。

明確な構造を使用する

エンティティを理解するために、Google は構造化および半構造化された情報から情報を引き出すことができます。 これは、Google が見出し (H1、H2 など) などの単純な HTML マークアップを理解することを意味します。

さらに、私が見た限りでは、Google が非構造化データを理解するよりも、構造化データや半構造化データを理解する方が簡単です。

これを理解した上で、論理的な見出し (H1、H2 など) を使用してコンテンツの明確な構造を作成する必要があります。

(これをより明確にするには、Google のナレッジ グラフに関する私の記事を参照してください。)

Google の NLP が意味するもの

セマンティック検索はここにあります。

そして、私が見ているのは、セマンティック検索が SEO のゲーム チェンジャーであるということです。 今はわからないかもしれませんが、Google が Bert や MUM などのアルゴリズムに力を入れているため、人間の言語を処理する Google の能力は指数関数的に向上しています。

これは、これらのアルゴリズムに合わせてコンテンツを最適化する必要があることを意味します。 はい、SEO のこの分野が初期段階にあることは理解していますが、過去に行ったように、少し試行錯誤することで、トラフィックと可視性を改善する方法を理解できます。

それが私の小さな実験のすべてでした。 私は、セマンティック検索アルゴリズムが検索結果にどのように影響するかを実際に把握して、コンテンツをより適切に最適化する方法を見つけようとしています。