NLP SEO - คืออะไรและจะช่วยเพิ่มไซต์ของคุณได้อย่างไร

ใช่ เราทุกคนทราบดีว่า Google เป็นเครื่องมือค้นหาเชิงความหมาย

สิ่งนี้หมายความว่า…

Google พยายามทำความเข้าใจความหมายของเนื้อหาของคุณมากกว่าแค่มองหาการจับคู่คำหลักตามตัวอักษร

เหตุผลก็คือ Google พยายามปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้โดยพยายามนำเสนอผลลัพธ์ที่ตรงตามความต้องการของผู้ค้นหาอย่างแม่นยำยิ่งขึ้น

ในการดำเนินการนี้ Google มีอัลกอริธึมการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่อ่านเนื้อหาของคุณ

ในโพสต์นี้ฉันจะพยายามตอบ:

• การประมวลผลภาษาธรรมชาติคืออะไร?
• การประมวลผลภาษาธรรมชาติทำงานอย่างไร
• คุณใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติใน SEO อย่างไร?

ในการทำเช่นนี้ ฉันจะเน้นที่ความรู้เชิงทฤษฎี รวมถึงการสวมหมวกนักวิทยาศาสตร์และทำการทดลองเล็กน้อย (ใช่ ฉันรักการซ่อม)

เป้าหมายของฉันสำหรับการทดสอบนี้คือต้องมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งถึงวิธีสร้าง SEO บนหน้าเว็บสำหรับ NLP

แต่ก่อนอื่น ในกรณีที่คุณสงสัยว่า NLP ของ Google คืออะไร...

NLP (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) คืออะไร?

NLP หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นสาขาปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้เครื่องเข้าใจภาษามนุษย์ไม่ว่าจะเขียนหรือพูด เป็นสาขาที่ผสมผสานภาษาศาสตร์และวิทยาการคอมพิวเตอร์เข้าด้วยกัน ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถวิเคราะห์และ 'เข้าใจ' ภาษา เพื่อแยกความหมายจากข้อความและคำพูด

ตอนนี้คุณอาจสงสัยว่า...

การประมวลผลภาษาธรรมชาติของ Google มีประโยชน์อย่างไร

การประมวลผลภาษาที่เป็นธรรมชาติช่วยให้เสิร์ชเอ็นจิ้นสามารถให้คำตอบที่ถูกต้องอย่างน่าประหลาดใจสำหรับคำถามของผู้ใช้ และนำเสนอคำตอบอย่างรวดเร็วสำหรับคำถามในรูปแบบของคุณสมบัติ SERP นอกจากนี้ยังช่วยให้ผู้ใช้ปรับแต่งการค้นหาเมื่อคำถามกว้างหรือคลุมเครือ

กล่าวอีกนัยหนึ่งคิดเกี่ยวกับเรื่องนี้ ...

คุณสังเกตหรือไม่ว่าเมื่อคุณพิมพ์ข้อความค้นหาลงใน Google คุณจะได้รับคำตอบที่แม่นยำและเกี่ยวข้องอย่างน่าประหลาดใจ

Google ทำอย่างไร

ในความเป็นจริง Google แก้ปัญหาสองอย่างพร้อมกัน

อันดับแรก Google ต้องเข้าใจคำถาม

คิดเกี่ยวกับมัน

คุณจะใช้คำค้นหาของคุณอย่างไรเพื่อที่จะได้ผลลัพธ์ที่คุณต้องการอย่างแท้จริง? ส่วนใหญ่คุณใช้ภาษาธรรมชาติ

ในทางกลับกัน ลองนึกย้อนกลับไปว่าคุณใช้คำค้นหาของคุณอย่างไรในปี 2018 ก่อนที่อัลกอริธึม BERT ของ Google จะเปิดตัว จากที่ฉันจำได้ คุณจะต้องสร้างข้อความค้นหาโดยใช้วลีสั้นๆ หากคุณไม่พบสิ่งที่คุณกำลังมองหา คุณจะลองใช้รูปแบบต่างๆ จนกว่า Google จะนำเสนอข้อมูลที่คุณต้องการ

แต่ตอนนี้ คุณพิมพ์ข้อความค้นหาโดยใช้ภาษาที่เป็นธรรมชาติ ซึ่งหมายความว่า Google ต้องเข้าใจคำถามของคุณ

ประการที่สอง เมื่อ Google เข้าใจคำถามของคุณแล้ว จะต้องค้นหาเนื้อหาที่จะนำมาเพื่อตอบคำถาม นี่หมายถึงการนำรายการ URL ที่จัดลำดับมารวมถึงคุณลักษณะของ SERP

เพื่อให้เข้าใจว่าจะนำเนื้อหาใดมาให้คุณ Google จำเป็นต้องเข้าใจความหมายของเนื้อหาที่มีอยู่ในดัชนี

ซึ่งหมายความว่าเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติจะวิเคราะห์ทั้งข้อความค้นหาและเนื้อหาในดัชนี

ตัวอย่างที่ดีที่สุดคือเนื้อหาที่รวมอยู่ในส่วนย่อยเด่น เมื่อข้อมูลโค้ดแนะนำเป็นของใหม่ พวกเขามักจะนำเสนอสลัดคำที่เข้าใจยาก

เหตุผลก็คือวิดีโอเด่นมักจะนำเนื้อหาจากย่อหน้าที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งหมายความว่าเพื่อให้คำตอบที่ง่ายและแม่นยำสำหรับคำถามของผู้ใช้ Google ต้องทำการแก้ไขบางอย่าง

ขณะนี้ เนื่องจากความเข้าใจภาษาของ Google พัฒนาขึ้นอย่างมากในช่วงสองสามปีที่ผ่านมา ข้อความตัวอย่างแนะนำมีความชัดเจน มีประโยชน์ และเข้าใจง่าย

หายไปนานเป็นวันของสลัดคำที่เข้าใจยากอย่างที่คุณเห็นในตัวอย่างข้อมูลแนะนำที่ค่อนข้างน่าขันด้านล่าง

การประมวลผลภาษาธรรมชาติทำงานอย่างไร

แม้ว่าจะเป็นเรื่องใหญ่ แต่นี่คือภาพรวม 30, 000 ฟุต

อัลกอริธึมการประมวลผลภาษาธรรมชาติของ Google ทำงานโดยการแบ่งประโยคออกเป็นคำต่างๆ แบ่งประโยคออกเป็นส่วนๆ ของคำพูด และหาความสัมพันธ์ระหว่างคำตามกฎไวยากรณ์

คุณสามารถเห็นสิ่งนี้ได้ด้วยตัวเองโดยการวิเคราะห์ข้อความของคุณด้วยการสาธิต Natural Language API ของ Google





ถัดไป Google จะระบุหัวเรื่องและออบเจ็กต์เป็นเอนทิตี แล้วกำหนดให้กับประเภทเอนทิตี เช่น บุคคล สถานที่ องค์กร ฯลฯ อัลกอริธึมยังระบุเอนทิตีที่รู้จัก ซึ่งหมายความว่าเอนทิตีที่มีอยู่แล้วในกราฟความรู้

(เพื่อให้เข้าใจโพสต์ในบล็อกนี้อย่างแท้จริง คุณต้องมีความเข้าใจที่ชัดเจนว่าเอนทิตีและกราฟความรู้คืออะไร ดังนั้น ในกรณีที่คุณสงสัย ฉันได้รวมลิงก์ด้านบนไปยังโพสต์บล็อกอื่นๆ ที่ออกแบบมาเพื่อให้แนวคิดเหล่านี้ชัดเจน แจ่มใส.)




การสาธิต Natural Language API ของ Google แสดงให้เห็นว่า NLP ของ Google แบ่งประโยคออกเป็นเอนทิตีได้อย่างไร


Google ยังวิเคราะห์ความรู้สึกด้วย ซึ่งหมายถึงทัศนคติที่ผู้เขียนมีต่อสิ่งที่กล่าวถึงในข้อความ




การสาธิต Natural Language API ของ Google แสดงการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น NLP ของ Google


Google พยายามทำความเข้าใจหมวดหมู่เนื้อหาด้วย ดังที่คุณเห็นในภาพหน้าจอด้านล่าง หมวดหมู่ของข้อความที่วิเคราะห์คืออินเทอร์เน็ตและเทเลคอม





เอาล่ะ ตอนนี้คุณได้เห็นแล้วว่า Google เข้าใจเนื้อหาอย่างไร จึงเป็นที่ชัดเจนว่า NLP และ SEO ไปด้วยกันได้

เรามาทดสอบกันว่า Google เข้าใจภาษาอย่างไร และดูว่าเราสามารถรวบรวมข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับ SEO ได้หรือไม่

สี่ตัวอย่างของ NLP ตามแบบสอบถามที่คล้ายกันสี่รายการ

เพื่อสาธิตวิธีการทำงานของอัลกอริธึม NLP ของ Google ฉันได้สร้างการทดสอบเล็กน้อยเพื่อดูว่า Google เข้าใจข้อความค้นหาที่มีความหมายคล้ายกันอย่างไร ผลลัพธ์ที่ได้คือตัวอย่างที่ดีของ NLP

ในการทดสอบนี้ เป้าหมายของฉันคือการทำความเข้าใจว่า Google เข้าใจความแตกต่างระหว่างข้อความค้นหาหรือไม่ ในการทำเช่นนี้ ฉันจะตรวจสอบ:

• Google ตอบคำถามแต่ละข้ออย่างไร
• ความหมายตามความเข้าใจของมนุษย์ข้าพเจ้าเอง
• ความหมายตามเครื่องมือสาธิต NLP ของ Google

ในระหว่างการทดสอบนี้ ฉันได้มองหาข้อความค้นหาที่นำผลลัพธ์ของตัวอย่างข้อมูลเด่นมาโดยเฉพาะ ฉันเลือกตัวอย่างข้อมูลเด่นเพราะตามที่ได้กล่าวไว้ข้างต้น ในการสร้าง Google มักจะนำองค์ประกอบต่างๆ มารวมกัน เช่น ข้อความและรูปภาพ Google แสดงให้เห็นว่า Google ตีความแต่ละองค์ประกอบอย่างไร

และเนื่องจาก Google นำตัวอย่างข้อมูลแนะนำมาเป็นคำตอบสำหรับข้อความค้นหา ตัวอย่างข้อมูลแนะนำยังแสดงให้เห็นว่า Google เข้าใจข้อความค้นหาอย่างไร

กล่าวอีกนัยหนึ่ง ฉันต้องการดูว่า Google ดูแลจัดการเนื้อหาอย่างไร ซึ่งมีความซับซ้อนมากกว่าแค่การนำรายการลิงก์สีน้ำเงิน เนื่องจากยิ่งผลลัพธ์มีรายละเอียดมากเท่าไร Google ก็ยิ่งมีโอกาสน้อยที่จะเดาสุ่มเสี่ยง

ฉันค้นหาสี่คำถามเหล่านี้:

• สัญลักษณ์มังกรจีนคืออะไร
• สัญลักษณ์มังกรจีน
• สัญลักษณ์มังกรจีนคืออะไร
• สัญลักษณ์มังกรจีนหมายถึงอะไร

เมื่อมองแวบแรก คุณอาจคิดว่าข้อความค้นหาเหล่านี้มีเจตนาที่เหมือนกันหรืออย่างน้อยก็คล้ายคลึงกัน

และหากเป็นกรณีนี้ พวกเขาทั้งหมดควรให้ผลลัพธ์เดียวกัน

เพื่อทดสอบสิ่งนี้ ฉันค้นหาแต่ละรายการใน Google

และอย่างที่ฉันแน่ใจว่าคุณจะจินตนาการ ผลลัพธ์แต่ละอย่างก็แตกต่างกัน ยิ่งไปกว่านั้น พวกเขาไม่ได้นำ URL ข้อความหรือรูปภาพที่เหมือนกันมาด้วย

ลองตรวจสอบแต่ละรายการเพื่อทำความเข้าใจสิ่งที่ Google เห็นและพยายามทำความเข้าใจว่าทำไม

1. ตัวอย่าง #1 'สัญลักษณ์มังกรจีนคืออะไร'

ข้อความค้นหาแรก 'สัญลักษณ์มังกรจีนคืออะไร' ถูกต้องตามหลักไวยากรณ์ หากคุณพิมพ์ข้อความค้นหาแบบนี้ลงใน Google ในทางทฤษฎี คุณควรได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด





ดังที่คุณเห็นจากตัวอย่างข้อมูลแนะนำด้านบน Google นำเสนอข้อความจากบล็อกโพสต์ของ Chineasy.com เรื่อง 'ความหมายของสัญลักษณ์มังกรในวัฒนธรรมจีน'

ก่อนดูเครื่องมือ ต่อไปนี้คือการวิเคราะห์เชิงความหมายโดยอิงจากความเข้าใจของมนุษย์เอง (ใช่ สมองของฉันเป็นเครื่องมือ SEO ที่ฉันชอบ)

แบบสอบถามใช้ถ้อยคำเพื่อทำความเข้าใจว่าสัญลักษณ์มังกรจีนคืออะไร ซึ่งหมายความว่าเอนทิตีหลักคือสัญลักษณ์มังกรที่มาจากประเทศจีน

Google ตอบคำถามนี้อย่างสมบูรณ์ ตัวอย่างเช่น แท็กชื่อแสดงว่าบทความจะอธิบายความหมายของสัญลักษณ์มังกรในวัฒนธรรมจีน นี่คือสิ่งที่ผู้ค้นหากำลังมองหา




เมื่อดูข้อความในข้อมูลโค้ดเด่น คุณจะสังเกตเห็นว่า Google กำลังอธิบายว่ามังกรเป็นสัญลักษณ์อะไรในวัฒนธรรมจีน




นี่เป็นประสบการณ์การใช้งานที่ดีทีเดียวหากคุณถามฉัน ตัวอย่างข้อมูลแนะนำช่วยให้ผู้ใช้เห็นภาพรวมของหัวข้อที่ค่อนข้างดี

ตอนนี้ มาดูการสาธิต Natural Language API ของ Google เพื่อดูว่า Google เข้าใจข้อความค้นหาอย่างไร





เมื่อดูภาพหน้าจอด้านบน ดูเหมือนว่า Google จะเข้าใจว่ามีข้อความค้นหาสองรายการ

ประการแรก คำว่า 'จีน' หมายถึงที่ตั้งของจีน คุณสามารถเห็นสิ่งนี้ได้จากข้อเท็จจริงที่ว่าการสาธิต API ระบุว่าเป็น 'ตำแหน่ง' นอกจากนี้ เครื่องมือยังมีลิงก์ไปยังบทความ Wikipedia เกี่ยวกับประเทศจีน บทความ Wikipedia จะปรากฏขึ้นเมื่อ Google รู้จักเอนทิตีที่อยู่ในกราฟความรู้

กล่าวอีกนัยหนึ่ง Google รู้จักตัวตนที่ไม่รู้จักที่เรียกว่า 'สัญลักษณ์มังกร' และเกี่ยวข้องกับตำแหน่ง 'จีน'

จากมุมมองของฉัน สิ่งนี้สอดคล้องกับความเข้าใจของมนุษย์เกี่ยวกับเอนทิตีในข้อความค้นหา และผลลัพธ์น่าจะตอบสนองการสืบค้นของผู้ใช้มากที่สุด

ทีนี้มาดูคำถามถัดไปกัน

2. ตัวอย่าง #2 - 'สัญลักษณ์มังกรจีน'

คำถามต่อไปคือ 'สัญลักษณ์มังกรจีน'

แม้ว่าข้อความค้นหานี้จะไม่ถูกต้องตามหลักไวยากรณ์ แต่ในฐานะมนุษย์ โดยทั่วไปแล้วฉันจะพิมพ์ข้อความค้นหาในลักษณะนี้แบบสั้นสำหรับ 'สัญลักษณ์มังกรจีนคืออะไร'

สำหรับฉันแล้ว 'What is the..' ที่หายไปนั้นถูกบอกเป็นนัย และข้อความค้นหาทั้งสองคำมีความหมายเหมือนกัน สมองของฉันเติมเต็มในช่องว่าง

แต่สำหรับ Google ความแตกต่างทางความหมายต้องการคำตอบที่ต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิง

เมื่อฉันพิมพ์ลงใน Google นี่คือสิ่งที่ฉันเห็น:





ดังที่คุณเห็นในภาพหน้าจอด้านบน Google นำเสนอข้อมูลจาก Wikipedia.com เกิดอะไรขึ้นกับ URL ของ Chineasy.com ที่เราเห็นด้านบนนี้

ถ้าเราใช้ชื่อแท็กเพียงอย่างเดียว ดูเหมือนว่า Google จะนำเนื้อหาจากบทความทั่วไปเกี่ยวกับมังกรจีน แทนที่จะเป็นบทความเฉพาะที่อธิบายความหมายของมังกรจีนในวัฒนธรรมจีนที่เราเห็นเมื่อดูจากข้อความค้นหาก่อนหน้า




นอกจากนี้ เนื้อหาในตัวอย่างข้อมูลแนะนำยังดูอึดอัดเล็กน้อย




แม้ว่าคำตอบจะคล้ายกับที่เราเห็นเมื่อเราดูคำถามก่อนหน้านี้ แต่ประโยคแรกในที่นี้เริ่มต้นด้วย 'สัญลักษณ์มังกรก็เช่นกัน…' คำว่า 'ยัง' ในที่นี้ดูแปลกๆ

คำถามสำคัญคือ เหตุใด URL จึงแตกต่างกัน และทำไมข้อความจึงดูอึดอัด

บางทีคำตอบก็คือข้อความค้นหาไม่มีคำบริบท 'What is the…'

และจากประสบการณ์ เมื่อมีคนพิมพ์คำกว้างๆ ลงในแถบค้นหา Google ให้การตอบสนองในวงกว้างที่สามารถตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ได้หลายอย่าง

แค่คาดเดาที่นี่ แต่นี่อาจอธิบายได้ว่าทำไม Google จึงนำบทความ Wikipedia มาแทนบทความ Chineasy.com

บทความ Wikipedia นั้นกว้างกว่าและไม่เน้นที่สัญลักษณ์ของมังกรจีน แต่ครอบคลุมหัวข้อในวงกว้างมากขึ้น

ก่อนอื่นจะอธิบายว่ามังกรจีนคืออะไรโดยทั่วไปและกล่าวถึงเฉพาะสิ่งที่เป็นสัญลักษณ์ของมังกรจีนในบรรทัดที่สี่





และหากคุณดูภาพหน้าจอด้านบน คุณจะเห็นว่าเหตุใดจึงมีการกล่าวถึงคำว่า 'ด้วย' ในข้อมูลโค้ดเด่น

กล่าวอีกนัยหนึ่ง โดยผู้ใช้ยกเว้นคำว่า 'What is the…' Google นำ URL ที่กว้างกว่ามาให้

ทีนี้มาดูการสืบค้นในการสาธิต API ของ Google





ที่นี่เราเห็นว่า Google (ตามเครื่องมือนี้) เข้าใจข้อความค้นหาเป็นเอนทิตีเดียว ประเทศจีนไม่ได้ถูกมองว่าเป็นสถานที่ดังที่เราเห็นในแบบสอบถามก่อนหน้านี้

ด้วยความอยากรู้อยากเห็นทั้งหมด ฉันจึงเปลี่ยนลำดับคำเป็น 'สัญลักษณ์มังกรจีน' เพื่อดูว่าได้ผลลัพธ์แบบเดียวกันหรือไม่ ในภาพหน้าจอด้านล่าง คุณจะเห็นว่าเมื่อฉันเปลี่ยนลำดับคำ คำว่า 'จีน' จะไม่ถูกมองว่าเป็นตัวตนเลย





Google มองว่าเป็นคำคุณศัพท์แทน





ประเด็นสำคัญคือการเปลี่ยนลำดับคำ เปลี่ยนวิธีที่เครื่องมือค้นหาเข้าใจข้อความค้นหา

ที่กล่าวว่าผลลัพธ์ค่อนข้างน่าพอใจ แต่ความรู้สึกของฉันคือผลลัพธ์ก่อนหน้านี้ดีกว่ามาก

ลองดูคำถามที่สาม

3. ตัวอย่าง #3 - 'อะไรคือสัญลักษณ์มังกรจีน'

แบบสอบถาม 'อะไรคือสัญลักษณ์มังกรจีน' คือการรวมกันของสองแบบสอบถามก่อนหน้านี้

จากมุมมองของผู้ใช้ ฉันคิดว่า Google อ่านข้อความค้นหานี้แบบเดียวกับที่อ่านก่อนหน้านี้ ฉันหมายถึงในฐานะมนุษย์ ฉันอ่าน 'สัญลักษณ์มังกรจีน' เป็นวิธีการเขียนประโยคสั้น ๆ ว่า 'สัญลักษณ์มังกรจีนคืออะไร'

แต่ถ้าคุณดูข้อมูลโค้ดเด่น คุณจะสังเกตเห็นว่า Google ไม่เห็นด้วย





ดังที่คุณเห็นจากภาพหน้าจอด้านบน Google นำเสนอ URL ของเว็บไซต์ Chineasy.com ใน Featured Snippet ในขณะที่การสืบค้นก่อนหน้านี้นำ URL จาก Wikipedia

นี่เกือบจะเหมือนกับตัวอย่างข้อมูลแนะนำที่เราเห็นในข้อความค้นหาแรก ซึ่งทำให้ผมเชื่อว่าการเปลี่ยนแปลง URL ในข้อความค้นหาที่สองไม่ได้เป็นผลมาจากการเปลี่ยนแปลงลำดับคำ แต่เป็นผลมาจากคำในบริบทที่หายไป 'อะไรคือ ที่…'

หากเราดูการสืบค้นโดยใช้ตัววิเคราะห์ NLP ของ Google เราจะเห็นว่า Google ถือว่าเอนทิตีหลักคือ 'สัญลักษณ์ภาษาจีน'





ตอนนี้เรามาดูคำถามที่ว่า 'มังกรจีนหมายถึงอะไร'

4. ตัวอย่าง #4 - 'มังกรจีนเป็นตัวแทนของอะไร'

อีกครั้งเมื่อคุณดูข้อมูลโค้ดเด่น คุณจะสังเกตเห็นว่า Google นำเสนอ URL ที่ต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิง คราวนี้ Google ขอนำเสนอ depts.washington.edu





ตอนนี้ มาทำความเข้าใจว่าทำไม Google จึงนำ URL อื่นมาในครั้งนี้ หากเราเปรียบเทียบกับข้อความค้นหาแรก 'สัญลักษณ์มังกรจีนคืออะไร' จะมีความแตกต่างพื้นฐานอยู่อย่างหนึ่ง

คำถามแรกถามคำถามคลุมเครือ เมื่อคุณถามคำถามที่ขึ้นต้นด้วย 'What is…?' คุณไม่มีคุณสมบัติตามคำถามของคุณ แต่อย่างใด แต่เมื่อคุณถามคำถามว่า 'x หมายถึงอะไร' คุณกำลังถามคำถามที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น ยิ่งคำถามเจาะจง คำตอบก็ยิ่งเจาะจงมากขึ้น

เมื่อคำนึงถึงสิ่งนั้นแล้ว มาดูข้อความตัวอย่างแนะนำกัน




อย่างที่คุณเห็นข้อความมีคำว่า 'สัญลักษณ์มังกร แทน '

บางที Google อาจใช้ URL นี้เนื่องจากข้อความค้นหามีคำว่า 'ตัวแทน' (สัญลักษณ์มังกรจีน หมายถึง อะไร ?)

โอเค เราได้ครอบคลุมทฤษฎี NLP และตัวอย่างบางส่วนของ NLP ในการใช้งานจริงแล้ว

ทีนี้มาดู NLP สำหรับ SEO กัน

คุณจะใช้ NLP ใน SEO ของคุณได้อย่างไร?

หลังจากการสาธิตเล็กๆ น้อยๆ ของฉัน คุณได้เห็นวิธีที่ Google และเครื่องมือค้นหาอื่นๆ ใช้เทคนิค NLP เพื่อทำความเข้าใจเนื้อหาของคุณ ในฐานะ SEO คำถามใหญ่คือ คุณจะใช้ NLP เพื่อปรับปรุง SEO ของคุณได้อย่างไร

ด้านล่างนี้คือรายการสั้นๆ ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยคุณปรับปรุง SEO NLP ของคุณ

รวมความตั้งใจในการค้นหาในการวิจัยคำหลักของคุณ

ดังที่ได้กล่าวไว้ข้างต้น Google จะวิเคราะห์คำค้นหาของคุณ เมื่อ Google ทำเช่นนี้ จะพยายามทำความเข้าใจจุดประสงค์ในการค้นหาที่อยู่เบื้องหลังข้อความค้นหา เพื่อให้สามารถนำเสนอผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องที่ตอบคำถามได้อย่างเพียงพอ

ซึ่งหมายความว่าการเข้าใจวิธีที่ Google ตีความจุดประสงค์ในการค้นหาเป็นสิ่งสำคัญ วิธีที่ง่ายที่สุดคือการวิเคราะห์ SERP

เหตุผลก็คือ การทำการวิเคราะห์ SERP คุณสามารถดูได้อย่างง่ายดายว่าทรัพยากรใดบ้างที่ Google นำมาเพื่อตอบคำถาม เมื่อเห็นสิ่งนี้ คุณจะทราบได้ว่า Google เข้าใจจุดประสงค์ในการค้นหาอย่างไร

เขียนอย่างเรียบง่ายและชัดเจน

ดังที่คุณได้เห็นจากตัวอย่าง NLP ข้างต้น Google จะวิเคราะห์หัวเรื่องและวัตถุของประโยคในเนื้อหาของคุณเพื่อระบุเอนทิตี ยิ่งไปกว่านั้น การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในโครงสร้างประโยคของคุณอาจเปลี่ยนโครงสร้างทางความหมายของประโยคในแบบที่คุณในฐานะบุคคลอาจตรวจไม่พบ โปรดจำไว้ว่า Google ไม่ใช่มนุษย์และไม่เข้าใจเนื้อหาของคุณในแบบที่คุณเข้าใจ

ดังนั้น ในการจัดการกับสิ่งนี้ ให้เขียนประโยคง่ายๆ เสมอ และพยายามแสดงหนึ่งความคิดต่อหนึ่งประโยค

ระบุและรวมเอนทิตีในเนื้อหาของคุณ

เนื่องจาก Google ไม่เพียงแต่ระบุเอนทิตีในเนื้อหาของคุณ แต่ยังเชื่อมโยงเอนทิตีในเนื้อหาของคุณกับเอนทิตีที่รู้จักในกราฟความรู้ด้วย คุณจึงควรพยายามระบุเอนทิตีทั้งหมดที่ Google คาดว่าจะเห็นในเนื้อหาที่ตอบคำค้นหา

คุณสามารถทำได้โดยการวิเคราะห์เนื้อหายอดนิยมของ Google โดยใช้การสาธิต API ของ Google หรือโดยการนำเข้าข้อมูลเอนทิตีโดยใช้ Python

การวิเคราะห์เนื้อหาของคู่แข่งด้วยการสาธิต API ของ Google เป็นจุดเริ่มต้นที่ดี เพียงวางเนื้อหาลงในตัวอย่างแล้วกดวิเคราะห์





เมื่อคุณทำเสร็จแล้ว ให้ดูที่รายงานเอนทิตี ทุกที่ที่เครื่องมือนำ URL (โดยปกติมาจาก Wikipedia) คุณพบเอนทิตีที่รู้จัก

โดยใช้เครื่องมือนี้ คุณสามารถดูเนื้อหายอดนิยมทั้งหมดและค้นหาเอนทิตีทั่วไปที่จะรวมไว้ในเนื้อหาของคุณ

อีกทางเลือกหนึ่งคือการใช้ Python เพื่อค้นหาข้อมูลเอนทิตี หากคุณต้องการดูวิธีการทำสิ่งนี้ ให้ดูบล็อกโพสต์ของ Marco Giordano เกี่ยวกับวิธีใช้ Python สำหรับ NLP และ SEO เชิงความหมาย

จับคู่คำตอบกับคำถาม

ในบทความที่ฉันเห็นในไซต์ของ Bill Slawski สิทธิบัตรของ Google ระบุว่าเนื้อหาของคุณมีแนวโน้มที่จะได้รับเลือกให้ผู้คนถามคำตอบด้วยหากนำเสนอเป็นคำถามและคำตอบ

กล่าวอีกนัยหนึ่ง เมื่อต้องการแสดงเนื้อหาของคุณในคุณลักษณะ People Also Ask ให้ใส่คำถามในเนื้อหาของคุณแล้วตอบคำถาม ฉันต้องการเพิ่มเพื่อให้ง่ายสำหรับ Google ที่จะเข้าใจว่าคุณกำลังตอบคำถาม ให้ตอบทันทีหลังจากคำถาม

ในตอนนี้ หากการเขียนคำถามและตอบคำถามในเนื้อหาของคุณโดยทันทีช่วยให้ Google รวมเนื้อหาของคุณลงในช่อง PAA ได้ ก็มีเหตุผลว่าเพื่อให้ Google เข้าใจเนื้อหาของคุณ โดยทั่วไปแล้ว คุณควรตั้งเป้าที่จะจัดโครงสร้างเนื้อหาในลักษณะนี้ แม้ว่า คุณไม่ได้กำหนดเป้าหมายไปยังกล่อง PAA

ใช้โครงสร้างที่ชัดเจน

เพื่อให้เข้าใจเอนทิตี Google สามารถดึงข้อมูลจากข้อมูลที่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้างได้ ซึ่งหมายความว่า Google เข้าใจมาร์กอัป HTML อย่างง่าย เช่น ส่วนหัว (H1, H2 เป็นต้น)

ยิ่งไปกว่านั้น จากสิ่งที่ฉันเห็น Google เข้าใจข้อมูลที่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้างได้ง่ายกว่าที่ Google จะเข้าใจข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

เมื่อเข้าใจสิ่งนี้ คุณควรสร้างโครงสร้างที่ชัดเจนสำหรับเนื้อหาของคุณโดยใช้หัวเรื่องเชิงตรรกะ (H1, H2 ฯลฯ)

(เพื่อความชัดเจนมากขึ้นในเรื่องนี้ โปรดดูบทความของฉันในกราฟความรู้ของ Google)

NLP ของ Google มีความหมายต่อคุณอย่างไร

การค้นหาเชิงความหมายอยู่ที่นี่และจากสิ่งที่ฉันเห็น อยู่ที่นี่เพื่ออยู่

และสิ่งที่ฉันเห็นคือการค้นหาเชิงความหมายเป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับ SEO เราอาจไม่เห็นมันในตอนนี้ แต่เมื่อ Google ลดขั้นตอนวิธีเช่น Bert และ MUM ลงสองเท่า ความสามารถของ Google ในการทำงานกับภาษามนุษย์ก็ดีขึ้นแบบทวีคูณ

นี่หมายความว่าฉันจะต้องเริ่มปรับเนื้อหาของเราให้เหมาะสมสำหรับอัลกอริทึมเหล่านี้ และใช่ ฉันเข้าใจดีว่า SEO สาขานี้อยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่อย่างที่เราทำในอดีต ด้วยการลองผิดลองถูกเพียงเล็กน้อย คุณสามารถจัดการวิธีปรับปรุงการเข้าชมและการมองเห็นของคุณได้

และนั่นคือสิ่งที่การทดลองเล็กๆ ของฉันเป็นเรื่องเกี่ยวกับ ฉันกำลังพยายามค้นหาว่าอัลกอริธึมการค้นหาเชิงความหมายส่งผลต่อผลการค้นหาอย่างไร เพื่อที่จะหาวิธีเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาของคุณให้ดีขึ้น