NLP SEO - 它是什麼，以及它如何提升您的網站

是的，我們都知道谷歌是一個語義搜索引擎。

這意味著……

谷歌試圖理解您的內容的含義，而不僅僅是尋找文字關鍵字匹配。

原因是谷歌試圖通過提供更準確地滿足搜索者意圖的結果來改善用戶體驗。

為了做到這一點，谷歌有自然語言處理 (NLP) 算法來讀取您的內容。

在這篇文章中，我將嘗試回答：

• 什麼是自然語言處理？
• 自然語言處理是如何工作的？
• 您如何在 SEO 中使用自然語言處理？

為此，我將專注於理論知識以及戴上我的科學家帽子並進行一些實驗。 （是的，我喜歡修修補補。）

我對這個實驗的目標是更深入地了解如何為 NLP 創建頁面 SEO。

但首先，如果您想知道 Google 的 NLP 是什麼……

什麼是 NLP（自然語言處理）？

NLP 或自然語言處理是人工智能的一個領域，它允許機器理解人類語言，無論是書面的還是口頭的。 這是一個結合語言學和計算機科學的領域，允許計算機分析和“理解”語言，以便從文本和語音中提取意義。

現在，您可能想知道……

谷歌的自然語言處理有什麼用？

自然語言處理允許搜索引擎為用戶查詢帶來令人驚訝的準確答案，並以 SERP 功能的形式快速回答問題。 當問題廣泛或模糊時，它還可以幫助用戶優化搜索。

換句話說，想想這個……

您是否注意到，當您在 Google 中輸入查詢時，您會得到一個非常準確且相關的答案？

谷歌是如何做到的？

實際上，谷歌同時解決了兩個問題。

首先，谷歌必須理解查詢。

想想看。

你如何表達你的查詢，以便它會給你帶來你真正想要的結果？ 在大多數情況下，您使用自然語言。

相比之下，回想一下在 Google 的 BERT 算法推出之前，你在 2018 年是如何措辭的。 據我回憶，您會根據短語構建查詢。 如果您沒有找到您要查找的內容，您可以嘗試一些變體，直到 Google 提供您要查找的信息。

但是，現在，您使用自然語言鍵入查詢。 這意味著 Google 必須了解您的查詢。

其次，一旦谷歌理解了你的查詢，它必須弄清楚要帶來什麼內容才能回答這個問題。 這意味著帶來 URL 的排名列表以及 SERP 功能。

要了解為您帶來哪些內容，Google 需要了解其索引中的內容的含義。

這意味著自然語言處理技術會分析查詢及其索引中的內容。

最好的例子是精選片段中包含的內容。 當精選片段是新的時，他們經常提出難以理解的單詞沙拉。

原因是精選片段通常會帶來非結構化段落的內容。 這意味著為了對用戶查詢提供簡單而準確的答案，Google 必須進行一些編輯。

現在，隨著谷歌對語言的理解在過去幾年裡有了很大的提高，精選片段文本變得清晰、有用且易於理解。

正如您在下面頗具諷刺意味的精選片段中看到的那樣，難以理解的沙拉一詞的日子已經一去不復返了。

自然語言處理如何工作？

雖然這是一個大主題，但這裡有一個 30, 000 英尺的概述。

谷歌的自然語言處理算法的工作原理是將句子分成不同的術語，將句子分解成詞類，並根據語法規則計算出單詞之間的關係。

通過使用 Google 的 Natural Language API 演示分析您的文本，您可以很容易地看到這一點。





接下來，Google 將主體和對象識別為實體，然後將它們分配給實體類型，例如人員、位置、組織等。算法還識別已知實體，這意味著其知識圖中已經存在的實體。

（順便說一句，要真正理解這篇博文，您需要清楚地了解什麼是實體和知識圖譜。所以，如果您想知道，我在上麵包含了指向其他博文的鏈接，旨在使這些概念更加清晰清除。）




Google 的 Natural Language API 演示展示了 Google 的 NLP 如何將句子分解為實體。


谷歌還分析了情緒，即作者對文本中提到的實體的態度。




Google 的 Natural Language API 演示展示了 Google 的 NLP 情緒分析。


谷歌還試圖了解內容類別。 正如您在下面的屏幕截圖中看到的，分析文本的類別是 Internet & Telecom。





好的，現在您已經了解了 Google 如何理解內容，很明顯 NLP 和 SEO 齊頭並進。

所以，讓我們測試一下谷歌是如何理解語言的，看看我們是否能收集到一些 SEO 見解。

基於四個相似查詢的四個 NLP 示例

為了演示 Google 的 NLP 算法是如何工作的，我創建了一個小測試來看看 Google 如何理解語義相似的查詢。 結果是一些很好的 NLP 例子。

在這個實驗中，我的目標是了解 Google 是否理解查詢之間的差異。 為此，我將檢查：

• Google 如何回答每個查詢
• 基於我自己的人類理解的語義
• 基於 Google 的 NLP Demo 工具的語義

在這個實驗中，我專門尋找帶來 Featured Snippet 結果的查詢。 我選擇精選片段是因為，正如我上面提到的，為了創建一個片段，谷歌經常將各種元素組合在一起，例如文本和圖像。 谷歌如何做到這一點展示了谷歌如何解釋每個元素。

而且，由於谷歌將精選片段作為查詢的答案，精選片段還顯示了谷歌如何理解查詢。

換句話說，我想看看谷歌如何管理內容，這比僅僅提供一個藍色鏈接列表要復雜得多。 因為結果越詳細，谷歌就越不可能做出瘋狂的幸運猜測。

我搜索了這四個查詢：

• 中國的龍符號是什麼
• 龍符號中文
• 中國的龍符號是什麼
• 中國的龍符號代表什麼

現在，乍一看，您可能會認為這些查詢具有相同或至少相似的意圖。

而且，如果是這樣的話，它們都應該帶來相同的結果。

所以為了測試這一點，我在谷歌上搜索了每一個。

而且，我相信你會想像，每個結果都是不同的。 更重要的是，他們甚至沒有帶來相同的 URL、文本或圖像。

因此，讓我們逐一檢查以嘗試了解 Google 看到的內容並嘗試了解原因。

1. 示例 #1 '什麼是中國龍符號'

第一個查詢“什麼是中國龍符號”在語法上是正確的。 如果你在谷歌中輸入這樣的查詢，理論上你應該得到最好的結果。





正如您從上面的精選片段中看到的那樣，谷歌引用了中國易網的博客文章“中國文化中龍符號的意義”。

現在在看工具之前，這是我基於我自己的人類理解的語義分析。 （是的，我的大腦是我最喜歡的 SEO 工具。）

該查詢的措辭是為了了解中國的龍符號是什麼。 這意味著主要實體是來自中國的龍符號。

谷歌完美地回答了這個問題。 例如，標題標籤表示文章將解釋龍符號在中國文化中的含義。 這正是搜索者所尋找的。




查看精選片段中的文字，您會注意到 Google 正在解釋龍在中國文化中的象徵意義。




同樣，如果您問我，這是一個非常好的用戶體驗。 精選片段為用戶提供了一個很好的主題概述。

現在，讓我們進入 Google 的 Natural Language API 演示，看看 Google 是如何理解查詢的。





看上面的截圖，谷歌似乎明白了查詢中有兩個實體。

首先，“中國人”一詞是指中國的位置。 您可以通過 API 演示將其標識為“位置”這一事實來了解這一點。 此外，該工具還提供指向維基百科關於中國的文章的鏈接。 當 Google 識別出其知識圖中的實體時，就會出現一篇 Wikipedia 文章。

換句話說，谷歌識別出一個名為“龍符號”的未知實體，它與“中國”的位置有關。

從我的角度來看，這符合我對查詢中實體的人類理解，結果最有可能滿足用戶的查詢。

現在讓我們看看下一個查詢。

2. 示例 #2 - '龍符號中文'

下一個查詢是'dragon symbol Chinese'。

儘管這個查詢在語法上不正確，但作為一個人類，我通常會鍵入這樣的查詢作為“什麼是中國龍符號？”的簡寫。

對我來說，隱含了缺失的“What is the..”，這兩個查詢的含義相同。 我的大腦填補了空白。

但是，對於谷歌來說，語義差異需要一個完全不同的答案。

當我把它輸入谷歌時，這是我看到的：





正如您在上面的屏幕截圖中看到的那樣，Google 提供了來自 Wikipedia.com 的信息。 我們在上面看到的Chineasy.com URL 發生了什麼？

如果我們只看標題標籤，谷歌似乎是從一篇關於中國龍的一般文章中帶來內容，而不是一篇解釋中國龍在中國文化中的含義的特定文章，我們在查看上一個查詢時看到。




此外，精選片段中的內容有些尷尬。




雖然答案與我們在查看上一個查詢時看到的相似，但這裡的第一句以“龍符號也是……”開頭。 這裡的“也”這個詞似乎很奇怪。

所以最大的問題是，為什麼 URL 不同，為什麼文本很尷尬？

也許答案是查詢缺少“什麼是……”上下文詞。

而且，根據經驗，當有人在搜索欄中輸入一個廣義的術語時，谷歌會給出一個可以滿足許多用戶意圖的廣泛響應。

只是在這裡推測，這可能解釋了為什麼谷歌帶來了維基百科的文章而不是中國易網的文章。

維基百科的文章更籠統，並不關注中國龍的象徵意義，而是涵蓋了更廣泛的主題。

它首先解釋了中國龍的一般含義，僅在第四行提到了它的象徵意義。





如果你看一下上面的截圖，你就會明白為什麼精選片段中提到了“也”這個詞。

換句話說，通過用戶排除“What is the…”這個詞，Google 帶來了一個更通用的 URL。

現在讓我們看看 Google 的 API 演示中的查詢。





在這裡，我們看到谷歌（根據這個工具）將查詢理解為一個實體。 正如我們在上一個查詢中看到的那樣，中國不被視為一個位置。

現在出於完全的好奇，我將單詞順序更改為“中國龍符號”，看看是否得到相同的結果。 在下面的截圖中，你會看到當我改變詞序時，“中文”這個詞根本沒有被視為一個實體。





相反，谷歌將其視為形容詞。





這裡的要點是通過改變詞序，改變搜索引擎理解查詢的方式。

也就是說，結果有點令人滿意，但我的感覺是之前的結果要好得多。

讓我們看看第三個查詢。

3. 示例#3 - '什麼是中國的龍符號'

查詢“什麼是龍符號中文”是前兩個查詢的組合。

現在從用戶的角度來看，我想谷歌閱讀這個查詢的方式與閱讀前一個查詢的方式相同。 我的意思是，作為一個人，我讀“龍符號中文”作為寫句子“什麼是中國的龍符號”的簡寫方式。

但是，如果您查看精選片段，您會注意到 Google 不同意。





正如您從上面的屏幕截圖中看到的那樣，Google 在精選片段中顯示了網站 Chineasy.com 的 URL，而之前的查詢帶來了來自 Wikipedia 的 URL。

這與我們在第一個查詢中看到的精選片段幾乎相同，這使我相信第二個查詢中的 URL 更改不是詞序更改的結果，而是缺少上下文詞“什麼是這…'。

如果我們使用 Google 的 NLP 分析器查看查詢，我們會看到 Google 假設主要實體是“符號中文”。





現在讓我們看看查詢“中國龍代表什麼？”

4. 例子#4——“中國龍代表什麼”

當您再次查看精選片段時，您會注意到 Google 為您帶來了一個完全不同的 URL。 這次 Google 為您帶來了 depts.washington.edu。





現在，讓我們試著理解為什麼谷歌這次帶來了不同的 URL。 如果我們將其與第一個查詢“什麼是中國龍符號”進行比較，則有一個基本區別。

第一個查詢問了一個模糊的問題。 當您提出以“什麼是……？”開頭的問題時您沒有以任何方式限定您的問題。 但是，當您問“x 代表什麼？”時你在問一個更具體的問題。 問題越具體，答案就越具體。

現在考慮到這一點，讓我們看一下精選片段文本。




如您所見，文本中包含“龍符號代表”字樣。

也許谷歌使用這個 URL 是因為查詢中包含“代表”這個詞（中國的龍符號代表什麼？）

好的，我們已經介紹了一些 NLP 理論以及一些 NLP 實際應用示例。

現在讓我們看一下用於 SEO 的 NLP。

如何在 SEO 中實施 NLP？

在我的小演示之後，您已經了解了 Google 和其他搜索引擎如何使用 NLP 技術來理解您的內容。 所以作為一個 SEO，最大的問題是，你如何使用 NLP 來改進你的 SEO？

以下是旨在幫助您改進 SEO NLP 的簡短列表。

在您的關鍵字研究中包含搜索意圖

如上所述，Google 會分析您的搜索查詢。 當谷歌這樣做時，它試圖理解查詢背後的搜索意圖，以便它可以帶來充分回答問題的相關結果。

這意味著了解 Google 如何解釋搜索意圖至關重要。 最簡單的方法是分析 SERP。

原因是，通過執行 SERP 分析，您可以輕鬆查看 Google 為回答查詢帶來了哪些資源。 通過看到這一點，您可以弄清楚 Google 如何理解搜索意圖。

寫得簡單明了

正如您從上面的 NLP 示例中看到的那樣，Google 會分析您內容中句子的主語和賓語以識別實體。 更重要的是，對你的句子結構進行微小的改變可以改變句子的語義結構，而你作為一個人可能無法察覺。 請記住，Google 不是人類，不會像您那樣理解您的內容。

因此，要解決這個問題，請始終寫簡單的句子，並嘗試每個句子表達一個想法。

在您的內容中識別並包含實體

由於 Google 不僅會識別您內容中的實體，還會將您內容中的實體鏈接到其知識圖中的已知實體，因此您應該嘗試識別 Google 希望在回答搜索查詢的內容中看到的所有實體。

您可以通過使用 Google 的 API 演示分析 Google 的熱門內容或使用 Python 導入實體數據來輕鬆做到這一點。

使用 Google 的 API 演示分析競爭對手的內容是一個很好的起點。 只需將他們的內容放入演示並點擊分析。





完成此操作後，請查看“實體”報告。 無論該工具在哪裡提供 URL（通常來自 Wikipedia），您都會找到一個已知實體。

使用此工具，您可以查看所有熱門內容並查找要包含在您的內容中的常見實體。

另一種選擇是使用 Python 來查找實體數據。 如果您想了解如何執行此操作，請查看 Marco Giordano 關於如何使用 Python 進行 NLP 和語義 SEO 的博客文章。

將答案與問題匹配

在我在 Bill Slawski 的網站上看到的一篇文章中，Google 的一項專利指出，如果您的內容以問答形式呈現，則更有可能被選中用於 People Also Ask 答案。

換句話說，要讓您的內容出現在 People Also Ask 功能中，請將問題包含在您的內容中，然後回答它。 我想補充一點，讓 Google 更容易理解您正在回答問題，並在問題後立即回答。

現在，如果在您的內容中寫出問題並立即回答有助於 Google 將您的內容包含在 PAA 框中，那麼為了讓 Google 理解您的內容，您通常應該以這種方式構建您的內容，即使你不是針對 PAA 盒子。

使用清晰的結構

為了理解實體，Google 可以從結構化和半結構化信息中提取信息。 這意味著 Google 可以理解簡單的 HTML 標記，例如標題（H1、H2 等）。

更重要的是，據我所見，谷歌理解結構化和半結構化數據比谷歌理解非結構化數據更容易。

了解這一點後，您應該使用邏輯標題（H1、H2 等）為您的內容創建清晰的結構。

（要更清楚地了解這一點，請查看我在 Google 知識圖譜上的文章。）

Google 的 NLP 對您意味著什麼

語義搜索就在這裡，從我所看到的來看，它會一直存在。

而且，我看到的是語義搜索改變了 SEO 的遊戲規則。 我們現在可能看不到它，但隨著谷歌在 Bert 和 MUM 等算法上加倍下注，谷歌處理人類語言的能力正在呈指數級提高。

這對我來說意味著我們必須開始為這些算法優化我們的內容。 是的，我確實知道 SEO 的這個分支還處於起步階段，但正如我們過去所做的那樣，通過一些嘗試和錯誤，您可以掌握如何提高流量和知名度。

這就是我的小實驗的全部內容。 我試圖弄清楚語義搜索算法如何影響搜索結果，以便弄清楚如何更好地優化內容。