Como o ChatGPT pode te ajudar a otimizar seu conteúdo para entidades

Quando utilizado estrategicamente, o ChatGPT pode superar o esforço humano manual na qualidade da saída.

Não, as ferramentas não escreverão um conteúdo melhor.

Em vez disso, acredito que um escritor armado com essa tecnologia pode criar conteúdo otimizado que esteja mais alinhado com os critérios de classificação do Google.

Ao explorar vários métodos de pontuação de conteúdo e extração de entidade, pretendo orientá-lo para maximizar os benefícios das ferramentas.

“Além das palavras-chave: como as entidades impactam as estratégias modernas de SEO” discutiu como e por que incluir entidades relevantes em seu site (ou seja, mapa de tópicos).

Este artigo se concentrará em por que e como usar entidades para criar conteúdo de SEO de melhor classificação.

Como o SEO de entidade e o OpenAI estão relacionados?

Antes de discutir como o software otimiza o uso da entidade para resultados de pesquisa, vamos entender as semelhanças entre o SEO da entidade e o ChatGPT da OpenAI.

Blocos de construção da linguagem

Em seu nível mais básico, a linguagem é construída em torno de:

• Sujeitos: Sobre o que (ou quem) a frase é.
• Predicados: Diz algo sobre o sujeito.

Por exemplo, na frase “The cat sat on the mat”, “The cat” é o sujeito e “sat on the mat” é o predicado.

Tanto o mecanismo de busca do Google quanto o ChatGPT da OpenAI são projetados para entender a estrutura fundamental da linguagem.

Os mecanismos de pesquisa semântica se concentram na compreensão do conteúdo de uma maneira computacionalmente eficiente.

O ChatGPT vai um passo além, usando muito mais computação para gerar conteúdo.

Motores de busca semântica

O mecanismo de busca do Google identifica entidades, que são essencialmente os assuntos das frases em uma página da web.

Em seguida, ele usa o contexto em torno dessas entidades para entender os predicados – ou o que está sendo dito sobre essas entidades.

Isso permite que o Google entenda o conteúdo da página e como ele pode ser relevante para a consulta de pesquisa de um usuário.

As relações em consideração são descritas no Knowledge Graph do Google.

Quando o Google analisa um artigo, ele usa seu Knowledge Graph para obter insights mais profundos.

Ele identifica entidades e predicados relevantes no conteúdo, o que permite discernir a qual pesquisa de palavra-chave a peça é mais pertinente.

ChatGPT da OpenAI

Por outro lado, o ChatGPT usa seu modelo transformador e incorporações para entender tanto os sujeitos quanto os predicados.

Especificamente, o mecanismo de atenção do modelo permite que ele entenda as relações entre diferentes palavras em uma frase, compreendendo efetivamente o predicado.

Os embeddings, por sua vez, ajudam o modelo a entender as relações e os significados das próprias palavras, o que inclui a compreensão dos sujeitos.

Apesar de suas grandes diferenças, o ChatGPT e o SEO de entidade compartilham uma capacidade comum:

Reconhecer entidades e predicados relevantes para um tópico. Essa semelhança ressalta como entidades vitais são para nossa compreensão da linguagem.

Apesar das complexidades, os profissionais de SEO devem focar seus esforços em entidades, sujeitos e seus predicados.

Então, como usamos esse novo entendimento para otimizar nosso conteúdo?

Otimizando novos conteúdos para entidades

O Google identifica entidades e seus predicados em uma página da web. Ele também os compara em páginas potencialmente relevantes.

Em essência, é como um matchmaker, tentando encontrar a melhor correspondência entre a consulta de pesquisa de um usuário e o conteúdo disponível na web.

Dado que o algoritmo do Google é otimizado para resultados de alta qualidade, inicie seu processo de otimização examinando os 10 principais resultados do Google.

Isso fornecerá informações sobre os atributos que o Google prefere para um determinado termo de pesquisa.

Em nossa agência, aplicamos uma estrutura para identificar possíveis aprimoramentos que podem tornar nossos artigos 10 a 20% melhores, que compartilharei abaixo.

Uma estrutura que prioriza os aspectos certos pode ilustrar a diferença entre seu conteúdo e o material de classificação mais alta.

Ao criar conteúdo, seguimos esse referencial e cumprimos esses itens prioritários.

Nós nos preparamos para o sucesso imediato se atendermos a todos esses critérios.

Mergulhando na parte da entidade da lista de verificação

Pense assim:

Imagine que o Google controla a frequência com que certas entidades e seus predicados aparecem juntos.

Descobriu quais combinações são mais importantes para os usuários que pesquisam tópicos específicos.

Como especialista em SEO, seu objetivo deve ser incluir essas entidades-chave em seu conteúdo, que você pode identificar por engenharia reversa nos principais resultados que o Google está mostrando e que já gosta.

Se sua página da web incluir as entidades e predicados que o Google espera para uma determinada pesquisa de usuário, seu conteúdo receberá uma pontuação mais alta.

Abordaremos a exceção de novos relacionamentos entre entidades em uma discussão futura.

É aqui que as ferramentas que utilizam estrategicamente as técnicas ChatGPT e PNL entram em ação para ajudar a analisar os 10 principais resultados.

Tentar fazer isso manualmente pode ser demorado e difícil devido à escala de dados que você teria que consumir.

Passo 1: Extraindo entidades

Para fazer essa análise, você precisará imitar a entidade nativa do Google e os processos de extração de predicados e, em seguida, transformar suas descobertas em um plano de ação/guia do escritor viável.

No jargão técnico, esse exercício é conhecido como reconhecimento de entidade nomeada, e várias bibliotecas de NLP têm suas próprias abordagens exclusivas.

Felizmente, muitas ferramentas de redação de conteúdo estão disponíveis no mercado que automatizam essas etapas.

No entanto, antes de seguir cegamente as recomendações de uma ferramenta de SEO, é útil entender o que ela fará e o que não fará bem.

Reconhecimento de entidade nomeada (NER)

Pense no NER como um processo de duas etapas: localizar e categorizar.

Spotting

• O primeiro passo é como um jogo de “I Spy”. O algoritmo lê o texto palavra por palavra, procurando palavras ou frases que possam ser entidades. É como alguém lendo um livro e destacando nomes de pessoas, lugares ou datas.

Categorizando

• Depois que o algoritmo detecta entidades em potencial, a próxima etapa é descobrir que tipo de entidade é cada uma. É como classificar as palavras destacadas em diferentes grupos: um para Pessoas , um para Locais , um para Datas e assim por diante.

Vamos considerar um exemplo. Se tivermos a frase: “Elon Musk nasceu em Pretória em 1971.”

Na etapa de identificação, o algoritmo pode identificar “Elon Musk”, “Pretória” e “1971” como entidades potenciais.

Na etapa de categorização, classificaria “Elon Musk” como uma pessoa , “Pretória” como um local e “1971” como uma data .

O algoritmo usa uma combinação de regras e modelos de aprendizado de máquina treinados em grandes quantidades de texto.

Esses modelos aprenderam a partir de exemplos como são os diferentes tipos de entidades, para que possam fazer suposições fundamentadas ao encontrar um novo texto.

Extração de relação (RE)

Depois que o NER identifica as entidades em um texto, o próximo passo é entender os relacionamentos entre essas entidades.

Isso é feito por meio de um processo chamado extração de relação (RE). Esses relacionamentos atuam essencialmente como os predicados que conectam as entidades.

No contexto da PNL, essas conexões geralmente são representadas como triplos, que são conjuntos de três itens:

• Um assunto.
• Um predicado.
• Um objeto.

O sujeito e o objeto são tipicamente as entidades identificadas por meio de NER, e o predicado é o relacionamento entre eles, identificado por meio de RE.

O conceito de usar triplos para decifrar e compreender relacionamentos é lindamente simplista. Podemos compreender as ideias centrais apresentadas com o mínimo de computação, tempo ou memória.

É uma prova da natureza da linguagem que temos uma boa noção do que está sendo dito ao nos concentrarmos apenas nas entidades e seus predicados.

Remova todas as palavras extras e o que resta são os componentes-chave – um instantâneo, se preferir, das relações que o autor está tecendo.

Extrair relacionamentos e representá-los como triplos é um passo crucial na PNL.

Ele permite que os computadores entendam a narrativa do texto e o contexto em torno das entidades identificadas, permitindo uma compreensão mais sutil e a geração da linguagem humana.

Lembre-se de que o Google ainda é uma máquina e sua compreensão da linguagem é diferente da compreensão humana.

Além disso, o Google não precisa escrever conteúdo, mas deve equilibrar as demandas computacionais. Em vez disso, ele pode extrair a quantidade mínima de informações que atinge o objetivo de vincular o conteúdo à consulta de pesquisa.

Passo 2: Construindo um guia do escritor

Devemos imitar o processo do Google de extrair entidades e seus relacionamentos para gerar uma análise e um roteiro úteis.

Devemos entender e empregar essas duas ideias-chave nos 10 principais resultados de pesquisa. Felizmente, existem várias maneiras de abordar a construção do roteiro.

• Podemos confiar na extração de entidades
• Podemos extrair frases-chave.

A rota da entidade

Uma rota que pode ser testada é uma metodologia semelhante a ferramentas como InLinks.

Essas plataformas empregam extração de entidade nos 10 principais resultados, provavelmente utilizando a API NER do Google Cloud.

Em seguida, determinam as frequências mínima e máxima das entidades extraídas dentro do conteúdo.

Com base no uso dessas entidades, elas classificam seu conteúdo.

Para determinar o uso bem-sucedido da entidade em seu material, essas plataformas geralmente criam seus próprios algoritmos de reconhecimento de entidade.

Prós e contras

Esse método é eficaz e pode ajudá-lo a criar conteúdo mais confiável. No entanto, ele negligencia um aspecto fundamental: a extração de relações.

Embora possamos combinar o uso de entidades com os artigos de classificação mais alta, é um desafio verificar se nosso conteúdo inclui todos os predicados ou relacionamentos relevantes entre essas entidades. (Observação: o Google Cloud não compartilha publicamente sua API de extração de relação.)

Outra armadilha potencial dessa estratégia é que ela promove a inclusão de todas as entidades encontradas nos 10 principais artigos.

Idealmente, você gostaria de abranger tudo, mas a realidade é que algumas entidades carregam mais peso do que outras.

Para complicar ainda mais as coisas, os resultados da pesquisa geralmente contêm intenções mistas, o que significa que algumas entidades são pertinentes apenas para artigos que atendem a intenções de pesquisa específicas.

Por exemplo, a composição da entidade de uma página de listagem de produtos será significativamente diferente de uma postagem de blog.

Também pode ser um desafio para um escritor converter entidades de uma única palavra em tópicos relevantes para seu conteúdo. Ativar e desativar determinados concorrentes pode ajudar a solucionar esses problemas.

Não me interpretem mal, sou fã dessas ferramentas e as uso como parte de minha análise.

Cada abordagem que compartilharei aqui tem suas próprias vantagens e desvantagens, todas as quais podem aprimorar seu conteúdo até certo ponto.

No entanto, meu objetivo é apresentar as diversas maneiras de usar a tecnologia e o ChatGPT para otimizar as entidades.

A rota da frase-chave

Outra estratégia que adotamos em nossas ferramentas envolve extrair as palavras-chave mais cruciais dos 10 principais concorrentes.

A beleza das palavras-chave está em sua transparência, tornando mais fácil para o usuário final entender o que elas representam.

Além disso, eles geralmente capturam o assunto e o predicado dos tópicos principais, em vez de apenas os assuntos ou entidades.

No entanto, uma desvantagem é que os usuários geralmente lutam para incorporar essas palavras-chave em seu conteúdo.

Em vez disso, eles tendem a usar palavras-chave, perdendo a essência do que a frase-chave incorpora.

Infelizmente, do ponto de vista do desenvolvedor, é difícil medir e pontuar um escritor com base em sua capacidade de capturar a essência de uma frase-chave.

Portanto, os desenvolvedores devem pontuar com base no uso exato de uma frase de palavra-chave, o que desencoraja o verdadeiro comportamento pretendido.

Outra vantagem significativa da abordagem de frase-chave é que as palavras-chave geralmente servem como sinalizadores para ferramentas de IA como o ChatGPT, garantindo que o modelo de texto generativo capture as entidades-chave e seus predicados (ou seja, triplos).

Por fim, considere a diferença entre receber uma longa lista de substantivos e uma lista de frases-chave.

Você pode achar desconcertante tecer uma narrativa coerente a partir de uma lista desconexa de substantivos como escritor.

Mas quando você se depara com frases-chave, é muito mais fácil discernir como elas podem se interconectar naturalmente em um parágrafo, contribuindo para uma narrativa mais coerente e significativa.

Quais são as diferentes abordagens para extrair frases-chave?

Constatamos que as frases-chave podem orientar com eficácia os tópicos sobre os quais você precisa escrever.

Ainda assim, é importante observar que diferentes ferramentas no mercado têm abordagens variadas para extrair essas frases cruciais.

A extração de palavras-chave é uma tarefa fundamental na PNL que envolve a identificação de palavras ou frases importantes que podem resumir o conteúdo de um texto.

Existem vários algoritmos populares de extração de palavras-chave, cada um com seus próprios pontos fortes e fracos ao capturar as entidades em uma página.

TF-IDF (frequência de documento inversa da frequência do termo)

Embora o TF-IDF tenha sido um ponto de discussão popular entre os SEOs, muitas vezes é mal compreendido e seus insights nem sempre são aplicados corretamente.

Aderir cegamente à sua pontuação pode, surpreendentemente, diminuir a qualidade do conteúdo.

O TF-IDF pondera cada palavra em um documento com base em sua frequência no documento e sua raridade em todos os documentos.

Embora seja um método simples e rápido, não considera o contexto das palavras ou o significado semântico.

Que valor pode fornecer

As palavras com pontuação alta representam termos frequentes em páginas individuais e pouco frequentes em toda a coleção de páginas de classificação superior.

Por um lado, esses termos podem ser vistos como marcadores de conteúdo único e distinto.

Eles podem revelar aspectos ou subtópicos específicos dentro de seu tema de palavra-chave de destino que não são totalmente cobertos pelos concorrentes, permitindo que você forneça um valor exclusivo.

No entanto, os termos de alta pontuação também podem ser enganosos.

O TF-IDF pode revelar uma pontuação alta em termos exclusivamente importantes para artigos de classificação específicos, mas não representa termos ou tópicos geralmente importantes para a classificação.

Um exemplo básico disso pode ser o nome da marca de uma empresa. Pode ser usado repetidamente em um único documento ou artigo, mas nunca em outros artigos de classificação.

Incluí-lo em seu conteúdo não faria sentido.

Por outro lado, se você encontrar termos com pontuações TF-IDF mais baixas que aparecem consistentemente em páginas de alto escalão, isso pode indicar um conteúdo de “linha de base” crucial que sua página deve conter.

Eles podem não ser únicos, mas podem ser necessários para a relevância de determinada palavra-chave ou tópico.

Nota: TF-IDF representa muitas estratégias, mas matemática adicional pode ser aplicada em variações. Isso inclui algoritmos como o BM25 para introduzir pontos de saturação ou cálculos de retornos decrescentes.

Além disso, o TF-IDF pode ser amplamente aprimorado, e geralmente é, mostrando retroativamente para cada termo a porcentagem das 10 principais páginas que incluem a palavra. Aqui, o algoritmo ajuda você a identificar termos notáveis, mas também ajuda a entender melhor os termos de “linha de base”, mostrando até que ponto os 10 principais termos de classificação compartilham os termos.

RAKE (Extração automática rápida de palavras-chave)

O RAKE considera todas as frases como palavras-chave em potencial, o que pode ser útil para capturar entidades com várias palavras.

No entanto, não considera a ordem das palavras, o que pode levar a frases sem sentido.

Aplicar o algoritmo RAKE a cada uma das 10 principais páginas separadamente produzirá uma lista de frases-chave para cada página.

A próxima etapa é procurar por sobreposições – frases-chave que aparecem em várias páginas de alto escalão.

Essas frases comuns podem indicar tópicos de particular importância que os mecanismos de pesquisa esperam ver em relação à sua palavra-chave alvo.

Ao integrar essas frases em seu próprio conteúdo (de maneira significativa e natural), você pode aumentar a relevância de sua página e, assim, sua classificação para a palavra-chave segmentada.

No entanto, é importante observar que nem todas as frases compartilhadas são necessariamente benéficas. Alguns podem ser comuns porque são genéricos ou amplamente associados ao tópico.

O objetivo é encontrar as frases compartilhadas que carregam significado e contexto significativos relacionados à sua palavra-chave específica.

Todas as técnicas de extração de palavras-chave podem ser aprimoradas, permitindo que você use seu cérebro para ativar ou desativar concorrentes ou palavras-chave.

A capacidade de ativar e desativar concorrentes e palavras-chave específicas ajudará a solucionar os problemas mencionados acima.

Concorrentes

Palavras-chave  

Essa abordagem fornece essencialmente uma maneira de combinar os pontos fortes de RAKE (identificar frases-chave em documentos individuais) e uma estratégia mais semelhante ao TF-IDF (considerando a importância dos termos em uma coleção de documentos).

Ao fazer isso, você pode aproveitar uma compreensão mais holística do cenário de conteúdo para sua palavra-chave de destino, orientando-o a criar conteúdo exclusivo e relevante.

YAKE (mais um extrator de palavras-chave)

Por último, O YAKE considera a frequência das palavras e sua posição no texto.

Isso pode ajudar a identificar entidades importantes que aparecem no início ou no final de um documento.

No entanto, pode perder entidades importantes que aparecem no meio.

Cada algoritmo examina o texto e identifica possíveis palavras-chave com base em vários critérios (por exemplo, frequência, posição, semelhança semântica).

Eles então atribuem uma pontuação a cada palavra-chave em potencial; as palavras-chave com pontuação mais alta são selecionadas como final.

Esses algoritmos podem capturar entidades com eficácia, mas há limitações.

Por exemplo, eles podem perder entidades raras ou não aparecer como palavras-chave no texto. Eles também podem lutar com entidades com vários nomes ou que são referidos de maneiras diferentes.

Em resumo, as palavras-chave fornecem alguns aprimoramentos em relação ao NER direto.

• Eles são mais fáceis para um escritor entender.
• Eles capturam tanto os predicados quanto as entidades.
• Como veremos na próxima seção, eles funcionam como melhores guias para a IA escrever conteúdo otimizado para entidades.

OpenAI

ChatGPT e OpenAI são verdadeiramente revolucionários em SEO.

Para liberar todo o seu potencial, ele precisa de um especialista em SEO bem informado para orientá-lo no caminho certo e de um mapa de entidades meticulosamente construído para orientá-lo sobre tópicos relevantes sobre os quais escrever.

Considere um cenário:

Você deve ter percebido que pode ir ao ChatGPT e pedir que ele escreva um artigo sobre quase qualquer assunto, e ele obedecerá prontamente.

No entanto, a questão é: o artigo resultante será otimizado para classificar uma palavra-chave?

Devemos fazer uma distinção clara entre conteúdo geral e conteúdo otimizado para pesquisa.

Quando a IA é deixada por conta própria para escrever seu conteúdo, ela tende a gerar um artigo que atrai um leitor comum.

No entanto, o conteúdo otimizado para SEO dança em uma música diferente.

O Google tende a favorecer o conteúdo que pode ser escaneado, inclui definições e conhecimentos básicos necessários e, fundamentalmente, oferece muitos ganchos para os leitores encontrarem respostas para suas consultas de pesquisa.

O ChatGPT, sendo alimentado pela arquitetura do transformador, tende a produzir conteúdo com base na frequência e padrões observados nos dados em que foi treinado. Uma pequena fração desses dados consiste em artigos de alto escalão do Google.

Em contraste, com o passar do tempo, o Google adapta seus resultados de pesquisa à sua eficácia para o usuário – essencialmente a sobrevivência das peças de conteúdo mais adequadas.

As entidades encontradas nesses artigos duradouros são vitais para emular como conteúdo fundamental, que tende a divergir significativamente do que o ChatGPT produz imediatamente.

A principal conclusão é que há uma diferença entre o conteúdo vencedor do ponto de vista da legibilidade e o conteúdo vencedor em um ambiente do Google. No mundo do conteúdo da web, a utilidade supera tudo.

Como mostrado há muito tempo pela Nielsen, a capacidade de escaneamento reina suprema.

Os usuários preferem escanear o conteúdo da web em vez de ler de cima para baixo. Esse comportamento geralmente segue um padrão em forma de F. Escrever conteúdo com bom desempenho na pesquisa deve se concentrar em ser facilmente escaneável em vez de ser puramente escrito para ser lido de cima para baixo.

ChatGPT fora da caixa

Vamos observar como o ChatGPT funciona imediatamente, usando Noble e Inlinks para pontuação.

Mesmo com um prompt meticulosamente elaborado, sem o contexto do que está funcionando na primeira página do Google, o ChatGPT muitas vezes erra o alvo, produzindo conteúdo improvável de competir.

Solicitei ao ChatGPT que escrevesse um artigo sobre “Quanto ganham as enfermeiras de viagem por hora”.

Quando emparelhado com a análise de SEO

No entanto, o ChatGPT pode exibir seu verdadeiro poder quando combinado com a análise SERP e palavras-chave cruciais para a classificação.

Ao pedir ao ChatGPT para incluir esses termos, a IA é orientada para a geração de conteúdo topicamente relevante.

Aqui estão alguns pontos importantes a serem lembrados

Embora o ChatGPT incorpore muitas entidades importantes relevantes para um tópico, o uso de ferramentas que analisam os resultados da SERP pode melhorar significativamente a combinação de entidades em seu conteúdo.

Além disso, essas diferenças podem ser mais pronunciadas dependendo do assunto, mas se você executar esse experimento mais vezes, descobrirá que essa é uma tendência consistente.

Abordagens baseadas em palavras-chave atendem a dois requisitos simultaneamente:

• Assegurar a inclusão das entidades mais críticas.
• Forneça um sistema de classificação mais rigoroso, pois abrange predicados e entidades.

Informações adicionais

O ChatGPT pode ter dificuldades em atingir o comprimento de conteúdo necessário por conta própria.

Quanto mais a intenção da página se desvia das postagens de estilo de blog, mais perceptível se torna a lacuna de desempenho entre o ChatGPT e as ferramentas de SEO que usam o ChatGPT separadamente.

Apesar das capacidades da IA, é essencial lembrar o fator humano. Nem todas as páginas devem ser analisadas devido a resultados de pesquisa mistos.

Além disso, as técnicas de extração de palavras-chave não são infalíveis e os casos extremos podem gerar nomes próprios irrelevantes que ainda podem passar pelo sistema de pontuação.

Portanto, o equilíbrio ideal entre a intervenção humana e a IA envolve a desativação manual de qualquer site concorrente com uma intenção diferente e a combinação de sua lista de palavras-chave para remover quaisquer palavras-chave flagrantemente erradas.

Últimos passos: dando um passo adiante

Os métodos que discutimos são um ponto de partida, permitindo que você crie conteúdo que abrange uma gama mais ampla de entidades e seus predicados do que qualquer um de seus concorrentes.

Seguindo essa abordagem, você está escrevendo um conteúdo que reflete as características das páginas que o Google já prefere.

Mas lembre-se, este é apenas um ponto de partida. Essas páginas concorrentes provavelmente já existem há algum tempo e podem ter acumulado mais backlinks e métricas de usuários.

Se seu objetivo é superá-los, você precisará destacar ainda mais seu conteúdo.

À medida que a web se torna cada vez mais saturada com conteúdo gerado por IA, é razoável especular que o Google pode começar a favorecer sites em que confia para estabelecer novos relacionamentos entre entidades. Isso provavelmente mudará a forma como o conteúdo é avaliado, enfatizando mais o pensamento original e a inovação.

Como escritor, isso significa ir além de simplesmente incorporar os assuntos cobertos pelos 10 principais resultados. Em vez disso, pergunte a si mesmo: que perspectiva única você pode oferecer que está faltando no top 10 atual?

Não é apenas sobre as ferramentas. É sobre nós, os estrategistas, os pensadores, os criadores.

É sobre como manejamos essas ferramentas e como equilibramos a proeza computacional do software com a centelha criativa da mente humana.

Assim como no mundo do xadrez, é a combinação da precisão da máquina com a engenhosidade humana que realmente faz a diferença.

Então, vamos abraçar esta nova era de SEO, onde estamos criando conteúdo e criando experiências que ressoam com nosso público e se destacam no vasto cenário digital.