自然言語処理がオンページ SEO をどのように変えているか

公開: 2021-07-22

話したり書いたりするとき、文法を自由に使ったり、俗語を使用したり、さまざまなアクセントや方言を使ってコミュニケーションしたりすることがよくあります。自然言語プロセッサ (NLP) は、コンピューター言語の同じ厳密なパターンに準拠していない人間の言語のこれらの特性を処理するために装備されている必要があります。

NLP には多くの用途がありますが、オンラインビジネスにとっておそらく最も役立つのは、NLP が検索エンジン最適化 (SEO) に与える影響です。オンラインビジネスを拡大しようとしている場合、または Web トラフィックが最近減少している場合は、サイトが検索結果にどのように表示されるかを最適化する新しい方法を探す必要があります。

また、Google は検索エンジン市場の 92% を支配しているため、Google のルールに従って検索エンジンの結果ページ (SERP) のトップに立つことを意味します。それでは、NLP の仕組みと、Google の自然言語 API を利用して SEO 戦略を調整する方法を探ってみましょう。

AI は人間の言語をどのように処理しますか?

NLP は人工知能 (AI) のサブフィールドであるため、他の AI と同様に、機械学習アルゴリズムを使用してコンピューターに意思決定を教える必要があります。ただし、自然言語には多くの複雑さが伴います。これは、その不規則性と矛盾により、他のデータよりも解析がはるかに困難になるためです。

NLP は、文やフレーズを小さなトークンに分割し、コンテキスト内で意味を割り当てます。あなたは主にサイトの SERP ランキングを上げるためにここにいるので、Google がこれをどのように行っているかをすぐに説明します.

2019 年現在、Google は Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) と呼ばれる NLP モデルトレーニングメソッドを使用しています。これは大きな言葉がたくさんあるので、双方向という 1 つに注目してください。文を前後に見ることで、BERT は以前の NLP アルゴリズムよりも多くのニュアンスを理解することができます。つまり、複雑なクエリに対して返される結果は、実際に求められている内容により関連したものになります。

NLPの応用

AI には、データ分析、顧客サービスなどのための多数のアプリケーションがあります。自然言語処理は、これらのアプリケーションですでに役割を果たしています。たとえば、チャットボットを翻訳に適応させて、さまざまな言語で顧客と通信できるようにします。

NLP は、メッセージが迷惑メールに分類される場合など、メールフィルタリングなどのアプリケーションでも使用されます。ビジネスのコンテンツ配信チャネルとして電子メールを使用する場合、マーケティング電子メールが見込み客に届き、除外されないようにする必要があります。

同じことがあなたのウェブサイトと検索エンジンの結果に表示されます. 音声アシスタントは、検索クエリが自然言語をどのように処理する必要があるかを示す最近の例の 1 つです。テキストベースのインターフェイスは入力された単語を解析しますが、Alexa などの音声アシスタントは音声認識を使用して口頭でのコミュニケーションを解析します。

NLP がビジネスでより重要になるにつれて、SEO を専門とするコンテンツライターの採用を検討する必要があります。米国では、質の高いフリーランスライターに1 時間あたり少なくとも 25 ドルを支払うことが期待できます。フルタイムのスタッフを雇わなくても、彼らの専門知識を得るにはそれだけの価値があります。自分で作業を行いたい場合は、NLP を使用して SEO のメリットを得るために実行できるいくつかの手順を見てみましょう。

Google の Natural Language API がどのように役立つか

ウェブサイトの最適化に関しては、コンテンツが多ければ多いほど良いとは限りません。それは、コンテンツの品質と戦略にかかっています。では、どうすれば Google の NLP アルゴリズムに対応できるのでしょうか? つまり、Google の API は、エンティティ、センチメント、構文、およびカテゴリという 4 つの主要な要素に関係しています。

エンティティの特徴を考慮する

小学校の英語の授業に戻ると、実体とは単なる名詞であり、人、場所、物、または考えです。エンティティは、さまざまなものが互いにどのように関連しているかを Google が理解するのに役立ちます。そのため、コンテンツのエンティティの顕著性を監視することで、サイトが適切な検索用語に対して表示されているかどうかを判断できます。

エンティティの顕著性はキーワード調査と同じではありません。エンティティはキーワードの可能性がありますが、ほとんどのページには少数のターゲットキーワードしかありませんが、多数のエンティティがあります。目標は、最も顕著な (つまり明白な) エンティティがキーワードに関連付けられるようにすることです。 NLP がコンテンツを使用してSEO に与える影響のサンプルを確認したい場合、Google は API の無料デモを提供しています。

バックリンクとブランド言及を獲得する

センチメントは、Google がテキストを分析するために使用するもう 1 つの側面です。感情は -1 から +1 まで採点され、否定的な感情から肯定的な感情までの尺度を表します (0 は中立と見なされます)。おそらく、これを最も有効に活用できるのは、自分の文章ではなく、自分のビジネスについてオンラインで語られていることを分析する場合です。

ブログなどで自分のページにバックリンクするときは確かにポジティブなトーンを維持できますが、ほとんどのメンションは他の人からのものです. 献身的なカスタマーサービスに注力して、良いレビューを獲得し、インフルエンサーから肯定的な言及を得て、ブランドの認知度を高める必要があります。

感情分析を使用して、ブログ、ニュース、ソーシャルメディアで人々があなたについて何を言っているのかを確認できます。また、NLP アルゴリズムを使用して、重大な否定的な報道が検出されたときに警告を発することもできます。これにより、批判に対応し、PR の悪夢を回避できます。

NLPに集中しすぎない

上記のアドバイスを考えると、これは直感に反するように思えるかもしれませんが、コンテンツを SEO 用に最適化する場合は、無理をしないことが重要です。最終的には人間がコンテンツを読んでいるので、ターゲットユーザーや検索エンジンアルゴリズムに合わせてコンテンツを調整する必要があります。

Google の API が注目していることの 1 つである構文は、すでに実行されている可能性があります。構文解析は文をサブパートに分解し、タイプ、音声などに関する情報を返します。これにより、Google がコンテンツをどのように「理解」するかについての洞察が得られますが、ライターがおそらく既に使用している AI ベースのエディターと大差ありません。 .

同様に、 Google の NLP アルゴリズムのカテゴリの側面は、テキストを分類し、単語がそのカテゴリに適合することが「確実」であるという信頼スコアを提供します。信頼スコアが高いほど、そのカテゴリとの関連性が高くなり、コンテンツがそのトピックの検索に表示される可能性が高くなります。

問題は、高得点のコンテンツをモデルとして使用すること以外にできることはあまりないので、これについてあまり時間をかけないでください. 質の高いコンテンツができたら、チェックを実行してランク付けを確認することを検討してください。カテゴリスコアが高い場合は、今後、それらのトピックについてもっと書くことを検討してください。

一貫性を保つ

なお、検討すべき SEO 戦略はコンテンツの最適化だけではありません。ウェブサイトの構造、読み込み時間、その他の要因もランキングに影響します。コンテンツの監査に加えて、技術的な SEO も監査して、サイトのパフォーマンスが高いことを確認する必要があります。最適化の際にレイアウトやコンテンツの変更を頻繁に行っている場合は特にそうです。

業界の専門家である Best Web Hosting Australia の Nathan Finch 氏によると、 SEO に影響を与える可能性のある問題を回避するために、選択した Web プラットフォームでシームレスなサイト移行が可能であることを確認する必要があります。

「要するに、サイトの移行は、コンテンツ、URL、UX、またはデザインの変更など、検索エンジンの可視性に影響を与える可能性のあるウェブサイトへの重大な変更を表すために、SEO の専門家によってよく使用されるかなり広い用語です。」

一貫性は Web トラフィックを獲得するために重要です。そのため、Web サイトに変更を加える場合は、移行してもサイトがライブで高いランクを維持していることを確認してください。

結論

自然言語処理は AI の有望な分野であり、検索ランキングにどのように影響するかを理解することが重要です。 NLP を理解し、Google の API を活用することで、高度な SEO 戦略を利用して Web トラフィックを増やし、オンラインビジネスを成長させる企業の成功事例の 1 つになることができます。