PNL SEO - O que é e como pode impulsionar seu site

Sim, todos nós sabemos que o Google é um mecanismo de busca semântica.

O que isso significa é…

O Google tenta entender o significado do seu conteúdo em vez de apenas procurar correspondências de palavras-chave literais.

O motivo é que o Google está tentando melhorar a experiência do usuário tentando trazer resultados que satisfaçam com mais precisão a intenção do pesquisador.

Para fazer isso, o Google tem algoritmos de processamento de linguagem natural (NLP) que lêem seu conteúdo.

Neste post, tentarei responder:

• O que é processamento de linguagem natural?
• Como funciona o processamento de linguagem natural?
• Como você usa o processamento de linguagem natural em SEO?

Para fazer isso, vou me concentrar no conhecimento teórico, além de colocar meu chapéu de cientista e fazer um pouco de experimentação. (Sim, eu amo mexer.)

Meu objetivo para este experimento é ter uma compreensão mais profunda de como criar SEO on-page para PNL.

Mas primeiro, caso você esteja se perguntando o que é a PNL do Google…

O que é PNL (Processamento de Linguagem Natural)?

PNL ou processamento de linguagem natural é um campo de inteligência artificial que permite que uma máquina entenda a linguagem humana, seja escrita ou falada. É um campo que combina linguística e ciência da computação, permitindo que os computadores analisem e 'compreendam' a linguagem para extrair significado do texto e da fala.

Agora, você deve estar se perguntando…

Para que serve o processamento de linguagem natural do Google?

O processamento de linguagem natural permite que os mecanismos de pesquisa tragam respostas surpreendentemente precisas às consultas dos usuários e respostas rápidas às perguntas na forma de recursos SERP. Também ajuda os usuários a refinar suas pesquisas quando a pergunta é ampla ou vaga.

Em outras palavras, pense nisso…

Você já reparou que, quando digita uma consulta no Google, obtém uma resposta surpreendentemente precisa e relevante?

Como o Google faz isso?

Na realidade, o Google resolve dois problemas ao mesmo tempo.

Primeiro, o Google precisa entender a consulta.

Pense nisso.

Como você formula sua consulta para que ela traga os resultados que você está realmente procurando? Na maioria das vezes, você usa linguagem natural.

Por outro lado, pense em como você redigiu sua consulta em 2018 antes do algoritmo BERT do Google ser lançado. Pelo que me lembro, você construiria uma consulta com base em frases curtas. Se você não encontrasse o que procurava, tentaria algumas variações até que o Google apresentasse as informações que procurava.

Mas, agora, você digita uma consulta usando linguagem natural. Isso significa que o Google precisa entender sua consulta.

Em segundo lugar, uma vez que o Google entende sua consulta, ele precisa descobrir qual conteúdo trazer para responder à pergunta. Isso significa trazer uma lista classificada de URLs, bem como recursos SERP.

Para entender qual conteúdo trazer para você, o Google precisa entender o significado do conteúdo que possui em seu índice.

Isso significa que as técnicas de processamento de linguagem natural analisam a consulta e o conteúdo em seu índice.

O melhor exemplo disso está no conteúdo incluído em Featured Snippets. Quando os Featured Snippets eram novos, geralmente apresentavam saladas de palavras incompreensíveis.

O motivo é que os Featured Snippets geralmente trazem conteúdo de parágrafos não estruturados. Isso significa que, para fornecer uma resposta simples e precisa a uma consulta do usuário, o Google precisa fazer algumas edições.

Agora, como a compreensão de linguagem do Google melhorou muito nos últimos anos, o texto do Featured Snippet tornou-se claro, útil e fácil de entender.

Longe vão os dias das incompreensíveis saladas de palavras, como você pode ver no trecho em destaque bastante irônico abaixo.

Como funciona o processamento de linguagem natural?

Embora seja um grande assunto, aqui está uma visão geral de 30.000 pés.

Os algoritmos de processamento de linguagem natural do Google funcionam dividindo frases em diferentes termos, dividindo as frases em partes do discurso e trabalhando a relação entre as palavras com base em regras gramaticais.

Você pode ver isso facilmente analisando seu texto com a demonstração da API de linguagem natural do Google.





Em seguida, o Google identifica assuntos e objetos como entidades e os atribui a tipos de entidade, como pessoa, local, organização etc. Os algoritmos também identificam entidades conhecidas, o que significa entidades que já existem em seu gráfico de conhecimento.

(Como um ponto lateral, para realmente entender esta postagem do blog, você precisa entender claramente o que são entidades e gráficos de conhecimento. Portanto, caso você esteja se perguntando, incluí links acima para outras postagens do blog projetadas para tornar esses conceitos cristalinos Claro.)




Demonstração da API de linguagem natural do Google mostrando como o NLP do Google divide frases em entidades.


O Google também analisa o sentimento, que significa a atitude que o escritor tem em relação às entidades mencionadas no texto.




Demonstração da API de linguagem natural do Google mostrando a análise de sentimento NLP do Google.


O Google também tenta entender a categoria de conteúdo. Como você pode ver na imagem abaixo, a categoria do texto analisado é Internet & Telecom.





Ok, agora que você teve um vislumbre de como o Google entende o conteúdo, fica óbvio que PNL e SEO andam de mãos dadas.

Então, vamos testar como o Google entende a linguagem e ver se podemos obter alguns insights de SEO.

Quatro exemplos de PNL com base em quatro consultas semelhantes

Para demonstrar como os algoritmos de PNL do Google funcionam, criei um pequeno teste para ver como o Google entende consultas semanticamente semelhantes. O que resultou são alguns grandes exemplos de PNL.

Neste experimento, meu objetivo é entender se o Google entende a diferença entre as consultas. Para fazer isso, examinarei:

• Como o Google responde a cada consulta
• A semântica baseada em minha própria compreensão humana
• A semântica baseada na ferramenta NLP Demo do Google

Durante este experimento, procurei especificamente por consultas que trazem resultados de snippets em destaque. Escolhi snippets em destaque porque, como mencionei acima, para criar um, o Google geralmente reúne vários elementos, como texto e imagens. Como o Google faz isso demonstra como o Google interpreta cada elemento.

E, como o Google traz o Featured Snippet como resposta à consulta, os Featured Snippets também mostram como o Google entende a consulta.

Em outras palavras, eu queria ver como o Google faz a curadoria de conteúdo, o que exige mais sofisticação do que apenas trazer uma lista de links azuis. Porque quanto mais detalhado o resultado, menos provável é que o Google tenha dado um palpite de sorte.

Eu pesquisei essas quatro consultas:

• Qual é o símbolo do dragão chinês
• Símbolo do dragão chinês
• Qual é o símbolo do dragão chinês
• O que o símbolo do dragão chinês representa

Agora, à primeira vista, você pode pensar que essas consultas têm a mesma intenção ou pelo menos semelhante.

E, se for esse o caso, todos devem trazer os mesmos resultados.

Então, para testar isso, pesquisei cada um no Google.

E, como você deve imaginar, cada resultado foi diferente. Além do mais, eles nem trouxeram os mesmos URLs, texto ou imagens.

Então vamos examinar cada um para tentar entender o que o Google vê e tentar entender o porquê.

1. Exemplo #1 'Qual é o símbolo do dragão chinês'

A primeira pergunta, 'qual é o símbolo do dragão chinês', está gramaticalmente correta. Se você digitar uma consulta como essa no Google, você deve, em teoria, obter os melhores resultados.





Como você pode ver no snippet em destaque acima, o Google traz uma citação da postagem do blog do Chineasy.com intitulada 'O significado do símbolo do dragão na cultura chinesa'.

Agora, antes de olhar para as ferramentas, aqui está minha análise semântica baseada em minha própria compreensão humana. (Sim, meu cérebro é minha ferramenta de SEO favorita.)

A consulta é redigida para entender o que é o símbolo do dragão chinês. Isso significa que a principal entidade é o símbolo do dragão que vem da China.

O Google responde a essa pergunta perfeitamente. Por exemplo, a etiqueta do título expressa que o artigo explicará o significado do símbolo do dragão na cultura chinesa. Isso é exatamente o que o pesquisador estava procurando.




Observando o texto no Featured Snippet, você notará que o Google está explicando o que os dragões simbolizam na cultura chinesa.




Novamente, esta é uma experiência de usuário muito boa, se você me perguntar. O Featured Snippet dá ao usuário uma boa visão geral do tópico.

Agora, vamos pular para a demonstração da API de linguagem natural do Google para ver como o Google entende a consulta.





Olhando para a captura de tela acima, o Google parece entender que existem duas entidades na consulta.

Em primeiro lugar, a palavra 'chinês' refere-se à China a localização. Você pode ver isso pelo fato de que a demonstração da API a identifica como 'local'. Além disso, a ferramenta apresenta um link para um artigo da Wikipedia sobre a China. Um artigo da Wikipedia aparece quando o Google reconhece uma entidade que está em seu Mapa de conhecimento.

Em outras palavras, o Google reconhece uma entidade desconhecida chamada 'símbolo do dragão' e está relacionada ao local 'China'.

Do meu ponto de vista, isso se alinha com meu entendimento humano das entidades na consulta e o resultado provavelmente satisfará a consulta do usuário.

Agora vamos dar uma olhada na próxima consulta.

2. Exemplo #2 - 'Símbolo de dragão chinês'

A próxima consulta é 'símbolo de dragão chinês'.

Mesmo que essa consulta não seja gramaticalmente correta, como humano, eu geralmente digitaria uma consulta como esta como abreviação de 'Qual é o símbolo do dragão chinês?'

Para mim, a falta 'Qual é o ..' está implícita e as duas consultas significam a mesma coisa. Meu cérebro preenche as lacunas.

Mas, para o Google, as diferenças semânticas exigem uma resposta totalmente diferente.

Quando eu digitei no Google, isso é o que eu vi:





Como você pode ver na captura de tela acima, o Google apresenta informações da Wikipedia.com. O que aconteceu com o URL Chineasy.com que vimos acima?

Se formos apenas pela title tag, parece que o Google está trazendo conteúdo de um artigo geral sobre dragões chineses, em vez de um artigo específico que explica o que o dragão chinês significa na cultura chinesa que vimos ao analisar a consulta anterior.




Além disso, o conteúdo do Featured Snippet é um pouco estranho.




Embora a resposta seja semelhante à que vimos na consulta anterior, aqui a primeira frase começa com 'O símbolo do dragão também é…'. A palavra 'também' aqui parece estranha.

Portanto, as grandes questões são: por que a URL é diferente e por que o texto é estranho?

Talvez a resposta seja que a consulta não contém as palavras de contexto 'Qual é o...'.

E, por experiência, quando alguém digita um termo amplo na barra de pesquisa, o Google dá uma resposta ampla que pode satisfazer várias intenções do usuário.

Apenas supondo aqui, mas isso pode explicar por que o Google traz o artigo da Wikipedia em vez do artigo Chineasy.com.

O artigo da Wikipedia é mais genérico e não se concentra no simbolismo do dragão chinês, mas cobre o tópico de forma mais ampla.

Primeiro explica o que é o dragão chinês em geral e só menciona o que simboliza na quarta linha.





E se você observar a captura de tela acima, verá por que a palavra 'também' é mencionada no snippet em destaque.

Ou seja, ao excluir as palavras 'Qual é o…', o Google traz uma URL mais genérica.

Agora vamos ver a consulta na demonstração da API do Google.





Aqui vemos que o Google (de acordo com esta ferramenta) entende a consulta como uma entidade. A China não é vista como um local como vimos na consulta anterior.

Agora, por completa curiosidade, mudei a ordem das palavras para 'símbolo do dragão chinês' para ver se obtive o mesmo resultado. Na captura de tela abaixo, você verá que quando eu mudo a ordem das palavras, a palavra 'chinês' não é vista como uma entidade.





Em vez disso, o Google o vê como um adjetivo.





A conclusão aqui é apenas alterar a ordem das palavras, altera a forma como o mecanismo de pesquisa entende a consulta.

Dito isto, o resultado é um pouco satisfatório, mas minha sensação é que o resultado anterior é muito melhor.

Vejamos a terceira consulta.

3. Exemplo #3 - 'Qual é o símbolo do dragão chinês'

A consulta 'qual é o símbolo do dragão chinês' é uma combinação das duas consultas anteriores.

Agora, da perspectiva do usuário, imagino que o Google leia essa consulta da mesma forma que lê a anterior. Quero dizer, como ser humano, leio 'símbolo do dragão chinês' como uma forma abreviada de escrever a frase 'O que é o símbolo do dragão chinês'.

Mas, se você observar o snippet em destaque, perceberá que o Google não concorda.





Como você pode ver na captura de tela acima, o Google apresenta a URL do site Chineasy.com no Featured Snippet enquanto a consulta anterior trouxe uma URL da Wikipedia.

Isso é quase idêntico ao snippet em destaque que vimos na primeira consulta, o que me leva a acreditar que a alteração de URL na segunda consulta não foi resultado da alteração da ordem das palavras, mas foi resultado das palavras de contexto ausentes 'O que é a…'.

Se observarmos a consulta usando o analisador de PNL do Google, veremos que o Google assume que a entidade principal é o 'símbolo chinês'.





Agora vamos olhar para a pergunta 'O que o dragão chinês representa?'

4. Exemplo #4 - 'O que o dragão chinês representa'

Novamente, quando você olhar para o Featured Snippet, você notará que o Google traz para você um URL completamente diferente. Desta vez, o Google traz para você depts.washington.edu.





Agora, vamos tentar entender por que o Google trouxe um URL diferente desta vez. Se compararmos com a primeira pergunta 'Qual é o símbolo do dragão chinês', há uma diferença básica.

A primeira pergunta fez uma pergunta vaga. Quando você faz uma pergunta começando com 'O que é...?' você não está qualificando sua pergunta de forma alguma. Mas, quando você faz a pergunta 'O que x representa?' você está fazendo uma pergunta mais específica. Quanto mais específica a pergunta, mais específica a resposta.

Agora, com isso em mente, vamos ver o texto do Featured Snippet.




Como você pode ver, o texto inclui as palavras 'o símbolo do dragão representa '.

Talvez o Google tenha usado esse URL porque a consulta incluiu a palavra 'representar' (O que o símbolo do dragão chinês representa ?)

Ok, nós cobrimos algumas teorias da PNL e também alguns exemplos de PNL em ação.

Agora vamos olhar para a PNL para SEO.

Como você pode implementar a PNL em seu SEO?

Depois da minha pequena demonstração, você viu como o Google e outros mecanismos de busca usam técnicas de PNL para entender seu conteúdo. Então, como um SEO, a grande questão é: como você pode usar a PNL para melhorar seu SEO?

Abaixo está uma pequena lista projetada para ajudá-lo a melhorar seu SEO NLP.

Incluir intenção de pesquisa em sua pesquisa de palavras-chave

Como mencionei acima, o Google analisa suas consultas de pesquisa. Quando o Google faz isso, está tentando entender a intenção de pesquisa por trás da consulta para que possa trazer resultados relevantes que respondam adequadamente à pergunta.

Isso significa que entender como o Google interpreta a intenção de pesquisa é crucial. A maneira mais simples de fazer isso é analisar os SERPs.

A razão é que, ao realizar a análise SERP, você pode ver facilmente quais recursos o Google traz para responder à consulta. Ao ver isso, você pode descobrir como o Google entende a intenção de pesquisa.

Escreva de forma simples e clara

Como você viu nos exemplos de PNL acima, o Google analisa os assuntos e objetos das frases em seu conteúdo para identificar entidades. Além disso, fazer pequenas alterações na estrutura da frase pode alterar a estrutura semântica de uma frase de uma maneira que você, como pessoa, pode não detectar. Lembre-se, o Google não é humano e não entende seu conteúdo da mesma forma que você.

Então, para lidar com isso, sempre escreva frases simples e tente expressar uma ideia por frase.

Identifique e inclua entidades em seu conteúdo

Como o Google não apenas identifica entidades em seu conteúdo, mas também vincula entidades em seu conteúdo a entidades conhecidas em seu gráfico de conhecimento, você deve tentar identificar todas as entidades que o Google espera ver no conteúdo que responde à consulta de pesquisa.

Você pode fazer isso facilmente analisando o conteúdo principal do Google usando a demonstração da API do Google ou importando dados de entidade usando Python.

Analisar o conteúdo do seu concorrente com a demonstração da API do Google é um ótimo lugar para começar. Basta soltar o conteúdo deles na demonstração e clicar em analisar.





Depois de fazer isso, examine o relatório Entidades. Onde quer que a ferramenta traga um URL (geralmente da Wikipedia), você encontrou uma entidade conhecida.

Usando essa ferramenta, você pode ver todo o conteúdo principal e procurar entidades comuns para incluir em seu conteúdo.

Outra opção é usar o Python para encontrar dados de entidade. Se você quiser ver como fazer isso, confira a postagem do blog de Marco Giordano sobre como usar Python para PNL e SEO semântico.

Combinar respostas com perguntas

Em um artigo que vi no site de Bill Slawski, uma patente do Google afirma que é mais provável que seu conteúdo seja selecionado para as respostas As pessoas também perguntam se for apresentado como uma pergunta e resposta.

Em outras palavras, para que seu conteúdo apareça no recurso As pessoas também perguntam, inclua a pergunta em seu conteúdo e depois responda. Eu adicionaria para facilitar para o Google entender que você está respondendo à pergunta, responda imediatamente após a pergunta.

Agora, se escrever a pergunta e respondê-la imediatamente em seu conteúdo ajuda o Google a incluir seu conteúdo nas caixas PAA, é lógico que, para que o Google entenda seu conteúdo, você geralmente deve estruturar seu conteúdo dessa maneira, mesmo que você não está segmentando caixas PAA.

Use uma estrutura clara

Para entender as entidades, o Google pode extrair informações de informações estruturadas e semiestruturadas. Isso significa que o Google entende a marcação HTML simples, como títulos (H1, H2 etc.).

Além disso, pelo que vi, é mais fácil para o Google entender dados estruturados e semiestruturados do que para o Google entender dados não estruturados.

Entendendo isso, você deve criar uma estrutura clara para o seu conteúdo usando títulos lógicos (H1, H2, etc).

(Para mais clareza sobre isso, confira meu artigo no Gráfico de conhecimento do Google.)

O que a PNL do Google significa para você

A busca semântica está aqui e pelo que estou vendo, veio para ficar.

E, o que estou vendo é que a busca semântica é um divisor de águas para SEO. Podemos não ver isso agora, mas como o Google dobrou em algoritmos como Bert e MUM, a capacidade do Google de trabalhar com a linguagem humana está melhorando exponencialmente.

Isso implica para mim que devemos começar a otimizar nosso conteúdo para esses algoritmos. E sim, eu entendo que esse ramo de SEO está em sua infância, mas como fizemos no passado, com um pouco de tentativa e erro, você pode entender como melhorar seu tráfego e visibilidade.

E era disso que se tratava meu pequeno experimento. Estou tentando descobrir praticamente como os algoritmos de pesquisa semântica afetam os resultados da pesquisa para descobrir como você pode otimizar melhor seu conteúdo.