NLP SEO — что это такое и как оно может улучшить ваш сайт

Да, все мы знаем, что Google — это семантическая поисковая система.

Что это значит…

Google пытается понять смысл вашего контента, а не просто ищет буквальные совпадения ключевых слов.

Причина в том, что Google пытается улучшить взаимодействие с пользователем, пытаясь получить результаты, которые более точно удовлетворяют намерения искателя.

Для этого у Google есть алгоритмы обработки естественного языка (NLP), которые считывают ваш контент.

В этом посте я постараюсь ответить:

• Что такое обработка естественного языка?
• Как работает обработка естественного языка?
• Как вы используете обработку естественного языка в SEO?

Для этого я сосредоточусь на теоретических знаниях, а также надену шляпу ученого и проведу небольшой эксперимент. (Да, я люблю возиться.)

Моя цель в этом эксперименте — получить более глубокое понимание того, как создавать SEO на странице для НЛП.

Но сначала, если вам интересно, что такое НЛП Google…

Что такое НЛП (обработка естественного языка)?

НЛП или обработка естественного языка — это область искусственного интеллекта, которая позволяет машине понимать человеческий язык, письменный или устный. Это область, которая сочетает в себе лингвистику и информатику, позволяя компьютерам анализировать и «понимать» язык, чтобы извлекать смысл из текста и речи.

Теперь вам может быть интересно…

Чем хороша обработка естественного языка Google?

Обработка естественного языка позволяет поисковым системам давать удивительно точные ответы на запросы пользователей и дает быстрые ответы на вопросы в виде функций SERP. Это также помогает пользователям уточнить свои поиски, когда вопрос является общим или расплывчатым.

Другими словами, подумайте об этом…

Вы замечали, что когда вы вводите запрос в Google, вы получаете удивительно точный и релевантный ответ?

Как Google это делает?

На самом деле Google решает две проблемы одновременно.

Во-первых, Google должен понять запрос.

Подумай об этом.

Как вы формулируете свой запрос, чтобы он принес вам результаты, которые вы на самом деле ищете? По большей части вы используете естественный язык.

Напротив, вспомните, как вы сформулировали свой запрос в 2018 году, до того, как был запущен алгоритм Google BERT. Насколько я помню, вы строите запрос на основе коротких фраз. Если вы не нашли то, что искали, вы пробовали несколько вариантов, пока Google не предоставил информацию, которую вы искали.

Но теперь вы вводите запрос на естественном языке. Это означает, что Google должен понять ваш запрос.

Во-вторых, как только Google поймет ваш запрос, он должен выяснить, какой контент добавить, чтобы ответить на вопрос. Это означает наличие ранжированного списка URL-адресов, а также функций SERP.

Чтобы понять, какой контент предоставить вам, Google необходимо понять значение контента, который он имеет в своем индексе.

Это означает, что методы обработки естественного языка анализируют как запрос, так и содержимое его индекса.

Лучшим примером этого является контент, включенный в Featured Snippets. Когда Featured Snippets были новыми, они часто представляли собой непонятные словесные салаты.

Причина в том, что Featured Snippets часто содержат контент из неструктурированных абзацев. Это означает, что для того, чтобы предоставить простой и точный ответ на запрос пользователя, Google должен внести некоторые изменения.

Теперь, когда за последние несколько лет понимание языка Google значительно улучшилось, текст Featured Snippet стал четким, полезным и простым для понимания.

Давно прошли времена непонятных словесных салатов, как вы можете видеть в довольно ироничном Featured Snippet ниже.

Как работает обработка естественного языка?

Хотя это большая тема, вот обзор 30 000 футов.

Алгоритмы обработки естественного языка Google работают, разделяя предложения на разные термины, разбивая предложения на части речи и определяя отношения между словами на основе правил грамматики.

Вы можете легко убедиться в этом сами, проанализировав свой текст с помощью демо-версии Google Natural Language API.





Затем Google идентифицирует субъекты и объекты как сущности, а затем присваивает их типам сущностей, таким как человек, местоположение, организация и т. д. Алгоритмы также идентифицируют известные сущности, то есть сущности, которые уже существуют в его графе знаний.

(Кроме того, чтобы по-настоящему понять этот пост в блоге, вам нужно четко понимать, что такое сущности и графы знаний. Итак, если вам интересно, я включил ссылки выше на другие посты в блоге, предназначенные для того, чтобы сделать эти концепции кристальными. Чисто.)




Демонстрация Google Natural Language API, показывающая, как Google NLP разбивает предложения на сущности.


Google также анализирует тональность, то есть отношение автора к упомянутым в тексте сущностям.




Демонстрация Google Natural Language API, показывающая анализ настроений Google NLP.


Google также пытается понять категорию контента. Как видно на скриншоте ниже, категория анализируемого текста — «Интернет и телекоммуникации».





Итак, теперь, когда вы получили представление о том, как Google понимает контент, становится очевидным, что НЛП и SEO идут рука об руку.

Итак, давайте проверим, как Google понимает язык, и посмотрим, сможем ли мы получить некоторые сведения о SEO.

Четыре примера НЛП на основе четырех похожих запросов

Чтобы продемонстрировать, как работают алгоритмы НЛП Google, я создал небольшой тест, чтобы увидеть, как Google понимает семантически похожие запросы. В результате получилось несколько замечательных примеров НЛП.

В этом эксперименте моя цель — понять, понимает ли Google разницу между запросами. Для этого я проверю:

• Как Google отвечает на каждый запрос
• Семантика, основанная на моем собственном человеческом понимании
• Семантика, основанная на демонстрационном инструменте НЛП от Google.

Во время этого эксперимента я специально искал запросы, которые приносят результаты Featured Snippet. Я выбрал Featured Snippets, потому что, как я уже упоминал выше, для его создания Google часто объединяет различные элементы, такие как текст и изображения. Как Google это делает, показывает, как Google интерпретирует каждый элемент.

И, поскольку Google предоставляет Featured Snippet в качестве ответа на запрос, Featured Snippets также показывают, как Google понимает запрос.

Другими словами, я хотел посмотреть, как Google курирует контент, что требует большей сложности, чем просто список синих ссылок. Потому что чем более подробным будет результат, тем меньше вероятность того, что Google угадает.

Я искал эти четыре запроса:

• Что такое китайский символ дракона
• Китайский символ дракона
• Что такое китайский символ дракона
• Что означает китайский символ дракона

Теперь, на первый взгляд, вы можете подумать, что эти запросы имеют одинаковые или, по крайней мере, похожие цели.

И, если это так, все они должны приносить одинаковые результаты.

Итак, чтобы проверить это, я искал каждый в Google.

И, как я уверен, вы можете себе представить, каждый результат был другим. Более того, они даже не приносили одинаковые URL-адреса, текст или изображения.

Итак, давайте рассмотрим каждый из них, чтобы попытаться понять, что видит Google, и попытаться понять, почему.

1. Пример №1 «Что такое китайский символ дракона»

Первый запрос «какой китайский символ дракона» грамматически верен. Если вы введете такой запрос в Google, теоретически вы должны получить наилучшие результаты.





Как вы можете видеть из избранного фрагмента выше, Google приводит цитату из сообщения в блоге Chinaasy.com, озаглавленного «Значение символа дракона в китайской культуре».

Теперь, прежде чем рассматривать инструменты, вот мой семантический анализ, основанный на моем собственном человеческом понимании. (Да, мой мозг — мой любимый инструмент SEO.)

Запрос сформулирован так, чтобы понять, что представляет собой китайский символ дракона. Это означает, что основным объектом является символ дракона, пришедший из Китая.

Гугл отлично отвечает на этот вопрос. Например, тег title означает, что в статье будет объяснено значение символа дракона в китайской культуре. Это именно то, что искал поисковик.




Глядя на текст в Featured Snippet, вы заметите, что Google объясняет, что символизируют драконы в китайской культуре.




Опять же, это довольно хороший пользовательский опыт, если вы спросите меня. Featured Snippet дает пользователю довольно хороший обзор темы.

Теперь давайте перейдем к демонстрации Google Natural Language API, чтобы увидеть, как Google понимает запрос.





Глядя на скриншот выше, Google, кажется, понимает, что в запросе есть две сущности.

Во-первых, слово «китайский» относится к Китаю. Вы можете видеть это по тому факту, что демонстрация API идентифицирует его как «местоположение». Кроме того, инструмент содержит ссылку на статью в Википедии о Китае. Статья в Википедии появляется, когда Google распознает объект, который находится в его Графике знаний.

Другими словами, Google распознает неизвестную сущность под названием «символ дракона», связанную с местоположением «Китай».

С моей точки зрения, это соответствует моему человеческому пониманию объектов в запросе, и результат, скорее всего, удовлетворит запрос пользователя.

Теперь давайте посмотрим на следующий запрос.

2. Пример №2 — «Китайский символ дракона»

Следующий запрос — «китайский символ дракона».

Несмотря на то, что этот запрос не является грамматически правильным, как человек, я обычно вводил бы такой запрос как сокращение для «Что такое символ китайского дракона?»

Для меня подразумевается отсутствующее «Что такое..», и два запроса означают одно и то же. Мой мозг заполняет пробелы.

Но для Google семантические различия требуют совершенно другого ответа.

Когда я ввел его в Google, я увидел следующее:





Как видно на скриншоте выше, Google предоставляет информацию с Wikipedia.com. Что случилось с URL-адресом Chinaasy.com, который мы видели выше?

Если мы остановимся только на теге title, похоже, что Google выводит контент из общей статьи о китайских драконах, а не из конкретной статьи, объясняющей значение китайского дракона в китайской культуре, которую мы видели при рассмотрении предыдущего запроса.




Кроме того, содержание в Featured Snippet немного неудобно.




Хотя ответ похож на тот, который мы видели при просмотре предыдущего запроса, здесь первое предложение начинается с «Символ дракона также…». Слово «также» здесь кажется странным.

Итак, большие вопросы: почему URL-адрес отличается и почему текст неудобен?

Возможно, ответ заключается в том, что в запросе отсутствуют контекстные слова «Что такое…».

И, по опыту, когда кто-то вводит в строку поиска общий термин, Google дает общий ответ, который может удовлетворить ряд намерений пользователя.

Это просто предположение, но это может объяснить, почему Google предлагает статью из Википедии вместо статьи с Chinaasy.com.

Статья в Википедии носит более общий характер и не фокусируется на символике китайского дракона, а затрагивает тему более широко.

Сначала он объясняет, что такое китайский дракон в целом, и упоминает только то, что он символизирует, в четвертой строке.





И если вы посмотрите на скриншот выше, вы поймете, почему слово «также» упоминается в Featured Snippet.

Другими словами, если пользователь исключит слова «Что такое…», Google предоставит более общий URL-адрес.

Теперь давайте посмотрим на запрос в демо-версии Google API.





Здесь мы видим, что Google (согласно этому инструменту) понимает запрос как единое целое. Китай не рассматривается как местоположение, как мы видели в предыдущем запросе.

Теперь из полного любопытства я изменил порядок слов на «символ китайского дракона», чтобы посмотреть, получу ли я тот же результат. На снимке экрана ниже вы увидите, что когда я меняю порядок слов, слово «китайский» вообще не рассматривается как сущность.





Вместо этого Google рассматривает его как прилагательное.





Вывод здесь заключается в том, что просто изменив порядок слов, вы измените то, как поисковая система понимает запрос.

Тем не менее, результат несколько удовлетворительный, но я чувствую, что предыдущий результат намного лучше.

Давайте посмотрим на третий запрос.

3. Пример №3 — «Что означает китайский символ дракона»

Запрос «какой китайский символ дракона» представляет собой комбинацию двух предыдущих запросов.

Теперь с точки зрения пользователя я бы предположил, что Google читает этот запрос так же, как и предыдущий. Я имею в виду, как человек, я прочитал «китайский символ дракона» как сокращенный способ написания предложения «Что такое китайский символ дракона».

Но если вы посмотрите на Featured Snippet, вы заметите, что Google не согласен.





Как вы можете видеть на снимке экрана выше, Google представляет URL-адрес сайта Chinaasy.com в Featured Snippet, в то время как предыдущий запрос привел URL-адрес из Википедии.

Это почти идентично Featured Snippet, который мы видели в первом запросе, что наводит меня на мысль, что изменение URL-адреса во втором запросе было не результатом изменения порядка слов, а результатом отсутствия контекстных слов «Что такое ... '.

Если мы посмотрим на запрос с помощью анализатора НЛП Google, мы увидим, что Google предполагает, что основным объектом является «китайский символ».





Теперь давайте посмотрим на запрос «Что представляет собой китайский дракон?»

4. Пример № 4 — «Что представляет собой китайский дракон»

Опять же, когда вы посмотрите на Featured Snippet, вы заметите, что Google предлагает вам совершенно другой URL-адрес. На этот раз Google предлагает вам depts.washington.edu.





Теперь давайте попробуем понять, почему на этот раз Google предоставил другой URL. Если мы сравним его с первым запросом «Что такое китайский символ дракона», то есть одно принципиальное отличие.

Первый запрос задал неопределенный вопрос. Когда вы задаете вопрос, начинающийся с «Что такое…?» вы никак не уточняете свой вопрос. Но когда вы задаете вопрос «Что представляет x?» вы задаете более конкретный вопрос. Чем конкретнее вопрос, тем конкретнее ответ.

Имея это в виду, давайте посмотрим на текст Featured Snippet.




Как видите, в тексте есть слова «символ дракона представляет ».

Возможно, Google использовал этот URL-адрес, потому что в запросе было слово « представлять » (что означает китайский символ дракона?)

Хорошо, мы рассмотрели некоторые теории НЛП, а также несколько примеров НЛП в действии.

Теперь давайте посмотрим на NLP для SEO.

Как вы можете внедрить NLP в свой SEO?

После моей небольшой демонстрации вы увидели, как Google и другие поисковые системы используют методы НЛП для понимания вашего контента. Итак, как SEO, большой вопрос, как вы можете использовать НЛП для улучшения SEO?

Ниже приведен краткий список, призванный помочь вам улучшить SEO NLP.

Включите поисковое намерение в исследование ключевых слов

Как я уже упоминал выше, Google анализирует ваши поисковые запросы. Когда Google делает это, он пытается понять цель поиска, стоящую за запросом, чтобы он мог предоставить релевантные результаты, которые адекватно отвечают на вопрос.

Это означает, что понимание того, как Google интерпретирует намерение поиска, имеет решающее значение. Самый простой способ сделать это — проанализировать поисковую выдачу.

Причина в том, что, выполняя анализ SERP, вы можете легко увидеть, какие ресурсы Google предоставляет для ответа на запрос. Увидев это, вы можете понять, как Google понимает цель поиска.

Пишите просто и ясно

Как вы видели из приведенных выше примеров НЛП, Google анализирует субъекты и объекты предложений в вашем контенте, чтобы идентифицировать сущности. Более того, внесение небольших изменений в структуру вашего предложения может изменить семантическую структуру предложения таким образом, что вы, как человек, можете не заметить. Помните, что Google не человек и не понимает ваш контент так, как вы.

Итак, чтобы справиться с этим, всегда пишите простые предложения и старайтесь выразить одну мысль в каждом предложении.

Определите и включите объекты в свой контент

Поскольку Google не только идентифицирует объекты в вашем контенте, но и связывает объекты в вашем контенте с известными объектами в своем графе знаний, вы должны попытаться определить все объекты, которые Google ожидает увидеть в контенте, отвечающем на поисковый запрос.

Вы можете легко сделать это, проанализировав самый популярный контент Google с помощью демо-версии Google API или импортировав данные объекта с помощью Python.

Анализ контента вашего конкурента с помощью демо-версии Google API — отличное место для начала. Просто перетащите их содержимое в демоверсию и нажмите «Анализ».





Сделав это, просмотрите отчет Entities. Везде, где инструмент выводит URL-адрес (обычно из Википедии), вы находите известную сущность.

Используя этот инструмент, вы можете просмотреть весь основной контент и найти общие объекты для включения в свой контент.

Другой вариант — использовать Python для поиска данных сущностей. Если вы хотите узнать, как это сделать, ознакомьтесь с записью в блоге Марко Джордано о том, как использовать Python для НЛП и семантического SEO.

Сопоставьте ответы с вопросами

В статье, которую я видел на сайте Билла Славски, в патенте Google говорится, что ваш контент с большей вероятностью будет выбран для ответов «Люди также спрашивают», если он представлен в виде вопроса и ответа.

Другими словами, чтобы ваш контент отображался в функции «Люди также задают вопросы», включите вопрос в свой контент, а затем ответьте на него. Я бы добавил, чтобы Google мог легко понять, что вы отвечаете на вопрос, отвечайте на него сразу после вопроса.

Теперь, если написание вопроса и немедленный ответ на него в вашем контенте помогает Google включить ваш контент в поля PAA, само собой разумеется, что для того, чтобы Google понял ваш контент, вы должны стремиться структурировать свой контент таким образом, даже если вы не ориентируетесь на коробки PAA.

Используйте четкую структуру

Чтобы понять объекты, Google может извлекать информацию из структурированной и полуструктурированной информации. Это означает, что Google понимает простую разметку HTML, такую ​​как заголовки (H1, H2 и т. д.).

Более того, из того, что я видел, Google легче понять структурированные и полуструктурированные данные, чем Google понять неструктурированные данные.

Понимая это, вы должны создать четкую структуру своего контента, используя логические заголовки (H1, H2 и т. д.).

(Для большей ясности по этому поводу ознакомьтесь с моей статьей в Google Knowledge Graph.)

Что для вас значит НЛП Google

Семантический поиск здесь, и, судя по тому, что я вижу, он останется.

И то, что я вижу, это то, что семантический поиск меняет правила игры для SEO. Возможно, сейчас мы этого не замечаем, но по мере того, как Google удваивает эффективность таких алгоритмов, как Bert и MUM, способность Google работать с человеческим языком растет в геометрической прогрессии.

Для меня это означает, что мы должны начать оптимизировать наш контент для этих алгоритмов. И да, я понимаю, что эта ветвь SEO находится в зачаточном состоянии, но, как мы уже делали в прошлом, путем проб и ошибок вы можете понять, как улучшить свой трафик и видимость.

Именно об этом и был мой маленький эксперимент. Я пытаюсь практически выяснить, как алгоритмы семантического поиска влияют на результаты поиска, чтобы выяснить, как вы можете лучше оптимизировать свой контент.