ChatGPT ช่วยคุณเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาสำหรับเอนทิตีได้อย่างไร

เมื่อใช้อย่างมีกลยุทธ์ ChatGPT สามารถเอาชนะความพยายามของมนุษย์ในด้านคุณภาพเอาต์พุต

ไม่ เครื่องมือจะไม่เขียนเนื้อหาที่ดีขึ้น

แต่ฉันเชื่อว่านักเขียนที่มีเทคโนโลยีนี้สามารถสร้างเนื้อหาที่เหมาะสมที่สุดซึ่งสอดคล้องกับเกณฑ์การจัดอันดับของ Google ได้ดียิ่งขึ้น

ด้วยการสำรวจวิธีการต่างๆ ในการให้คะแนนเนื้อหาและการดึงข้อมูลเอนทิตี ฉันมุ่งหวังที่จะแนะนำคุณไปสู่การเพิ่มประโยชน์ของเครื่องมือให้ได้สูงสุด

“นอกเหนือจากคำหลัก: เอนทิตีส่งผลต่อกลยุทธ์ SEO สมัยใหม่อย่างไร” กล่าวถึงวิธีการและเหตุผลที่ควรรวมเอนทิตีที่เกี่ยวข้องทั่วทั้งเว็บไซต์ของคุณ (เช่น แผนที่เฉพาะ)

บทความนี้จะมุ่งเน้นไปที่สาเหตุและวิธีการใช้เอนทิตีเพื่อสร้างเนื้อหา SEO ที่มีอันดับดีขึ้น

เอนทิตี SEO และ OpenAI เกี่ยวข้องกันอย่างไร

ก่อนที่จะพูดถึงวิธีที่ซอฟต์แวร์เพิ่มประสิทธิภาพการใช้เอนทิตีสำหรับผลการค้นหา เรามาทำความเข้าใจความคล้ายคลึงกันระหว่างเอนทิตี SEO และ ChatGPT ของ OpenAI

หน่วยการสร้างของภาษา

ในระดับพื้นฐานที่สุด ภาษาถูกสร้างขึ้นจาก:

• หัวเรื่อง: ประโยคนี้เกี่ยวกับอะไร (หรือใคร)
• คำกริยา: พูดอะไรบางอย่างเกี่ยวกับเรื่องนี้

ตัวอย่างเช่น ในประโยค "แมวนั่งบนเสื่อ" "แมว" เป็นประธาน และ "นั่งบนเสื่อ" เป็นคำกริยา

ทั้งเครื่องมือค้นหาของ Google และ ChatGPT ของ OpenAI ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำความเข้าใจโครงสร้างพื้นฐานของภาษา

เครื่องมือค้นหาความหมายมุ่งเน้นไปที่การทำความเข้าใจเนื้อหาด้วยวิธีที่มีประสิทธิภาพในการคำนวณ

ChatGPT ก้าวไปอีกขั้นโดยใช้การคำนวณที่มากขึ้นเพื่อสร้างเนื้อหา

เครื่องมือค้นหาความหมาย

เครื่องมือค้นหาของ Google ระบุเอนทิตี ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วเป็นเรื่องของประโยคบนหน้าเว็บ

จากนั้นจะใช้บริบทรอบ ๆ เอนทิตีเหล่านั้นเพื่อทำความเข้าใจภาคแสดง - หรือสิ่งที่กำลังพูดเกี่ยวกับเอนทิตีเหล่านั้น

ซึ่งช่วยให้ Google เข้าใจเนื้อหาของหน้าและวิธีที่เนื้อหาอาจเกี่ยวข้องกับคำค้นหาของผู้ใช้

ความสัมพันธ์ภายใต้การพิจารณาจะแสดงอยู่ในกราฟความรู้ของ Google

เมื่อ Google วิเคราะห์บทความ Google จะใช้กราฟความรู้เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

โดยจะระบุเอนทิตีที่เกี่ยวข้องและภาคแสดงในเนื้อหา ซึ่งช่วยให้แยกแยะได้ว่าคำหลักใดที่ค้นหาเนื้อหาที่เกี่ยวข้องมากที่สุด

ChatGPT ของ OpenAI

ในทางกลับกัน ChatGPT ใช้โมเดลหม้อแปลงและการฝังเพื่อทำความเข้าใจทั้งหัวเรื่องและภาคแสดง

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง กลไกความสนใจของตัวแบบช่วยให้เข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างคำต่างๆ ในประโยค ทำให้เข้าใจเพรดิเคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ในขณะเดียวกัน การฝังช่วยให้ตัวแบบเข้าใจความสัมพันธ์และความหมายของคำต่างๆ เอง ซึ่งรวมถึงการเข้าใจหัวเรื่องด้วย

แม้จะมีความแตกต่างกันอย่างมาก ChatGPT และเอนทิตี SEO มีความสามารถร่วมกัน:

การจดจำเอนทิตีและภาคแสดงที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อ ความเหมือนกันนี้เน้นย้ำถึงความสำคัญต่อความเข้าใจภาษาของเรา

แม้จะมีความซับซ้อน ผู้เชี่ยวชาญด้าน SEO ก็ควรทุ่มเทความพยายามไปที่เอนทิตี หัวเรื่อง และภาคแสดงของพวกเขา

แล้วเราจะใช้ความเข้าใจใหม่นี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาของเราได้อย่างไร

ปรับเนื้อหาใหม่ให้เหมาะสมสำหรับเอนทิตี

Google ระบุเอนทิตีและภาคแสดงบนหน้าเว็บ นอกจากนี้ยังเปรียบเทียบระหว่างหน้าต่างๆ ที่อาจเกี่ยวข้องกัน

โดยพื้นฐานแล้ว มันเหมือนกับระบบจับคู่ที่พยายามหาคู่ที่ดีที่สุดระหว่างข้อความค้นหาของผู้ใช้กับเนื้อหาที่มีอยู่บนเว็บ

เนื่องจากอัลกอริทึมของ Google ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับผลลัพธ์คุณภาพสูง ให้เริ่มกระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพโดยการตรวจสอบผลลัพธ์ 10 อันดับแรกของ Google

ซึ่งจะให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแอตทริบิวต์ที่ Google โปรดปรานสำหรับข้อความค้นหาหนึ่งๆ

ที่หน่วยงานของเรา เราใช้กรอบงานเพื่อระบุการปรับปรุงที่เป็นไปได้ซึ่งจะทำให้บทความของเราดีขึ้น 10-20% ซึ่งฉันจะแบ่งปันด้านล่างนี้

กรอบที่จัดลำดับความสำคัญด้านที่ถูกต้องสามารถแสดงให้เห็นความแตกต่างระหว่างเนื้อหาของคุณกับเนื้อหาที่มีอันดับสูงสุด

เมื่อสร้างเนื้อหา เราปฏิบัติตามกรอบการทำงานนี้และปฏิบัติตามรายการลำดับความสำคัญเหล่านี้

เราพร้อมที่จะประสบความสำเร็จในทันทีหากเรามีคุณสมบัติตรงตามเกณฑ์เหล่านี้ทั้งหมด

ดำดิ่งสู่ส่วนเอนทิตีของรายการตรวจสอบ

คิดแบบนี้:

ลองจินตนาการว่า Google ติดตามว่าเอนทิตีและภาคแสดงของพวกมันปรากฏพร้อมกันบ่อยเพียงใด

จะหาชุดค่าผสมใดที่สำคัญที่สุดสำหรับผู้ใช้ที่ค้นหาหัวข้อเฉพาะ

ในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้าน SEO เป้าหมายของคุณควรรวมเอนทิตีหลักเหล่านี้ไว้ในเนื้อหาของคุณ ซึ่งคุณสามารถระบุได้ด้วยการทำวิศวกรรมย้อนกลับถึงผลลัพธ์อันดับต้นๆ ที่ Google แสดงให้คุณเห็นว่าชอบอยู่แล้ว

หากหน้าเว็บของคุณมีเอนทิตีและภาคแสดงที่ Google คาดหวังสำหรับการค้นหาของผู้ใช้ เนื้อหาของคุณจะได้รับคะแนนที่สูงขึ้น

เราจะกล่าวถึงข้อยกเว้นของความสัมพันธ์ของเอนทิตีใหม่ในการอภิปรายในอนาคต

นี่คือที่มาของเครื่องมือที่ใช้เทคนิค ChatGPT และ NLP อย่างมีกลยุทธ์เพื่อช่วยวิเคราะห์ผลลัพธ์ 10 อันดับแรก

การพยายามดำเนินการด้วยตนเองอาจใช้เวลานานและยากเนื่องจากขนาดของข้อมูลที่คุณต้องใช้

ขั้นตอนที่ 1: แยกเอนทิตี

ในการวิเคราะห์นี้ คุณจะต้องเลียนแบบกระบวนการแยกส่วนและเพรดิเคตของ Google จากนั้นจึงเปลี่ยนสิ่งที่คุณค้นพบให้เป็นแผนปฏิบัติการที่ใช้การได้/คู่มือสำหรับผู้เขียน

ในศัพท์แสงทางเทคนิค แบบฝึกหัดนี้เรียกว่าการจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ และไลบรารี NLP ต่างๆ ก็มีวิธีการเฉพาะของตนเอง

โชคดีที่มีเครื่องมือเขียนเนื้อหามากมายในท้องตลาดที่ทำให้ขั้นตอนเหล่านี้เป็นไปโดยอัตโนมัติ

อย่างไรก็ตาม ก่อนที่คุณจะทำตามคำแนะนำของเครื่องมือ SEO แบบสุ่มสี่สุ่มห้า คุณควรทำความเข้าใจว่าอะไรควรทำและไม่ดี

การรับรู้ชื่อนิติบุคคล (NER)

คิดว่า NER เป็นกระบวนการสองขั้นตอน: จำแนกและจัดหมวดหมู่

การจำ

• ขั้นตอนแรกก็เหมือนเกม “I Spy” อัลกอริทึมอ่านผ่านข้อความคำต่อคำ มองหาคำหรือวลีที่อาจเป็นเอนทิตี เหมือนกับมีคนอ่านหนังสือแล้วเน้นชื่อคน สถานที่ หรือวันที่

การจัดหมวดหมู่

• เมื่ออัลกอริทึมตรวจพบเอนทิตีที่เป็นไปได้แล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการหาว่าแต่ละเอนทิตีเป็นประเภทใด ซึ่งเหมือนกับการจัดเรียงคำที่ไฮไลต์ลงในถังต่างๆ: หนึ่งคำสำหรับ ผู้คน หนึ่งคำสำหรับ สถานที่ หนึ่งคำสำหรับ วันที่ และอื่นๆ

ลองพิจารณาตัวอย่าง ถ้าเรามีประโยค: “Elon Musk เกิดในพริทอเรียในปี 1971”

ในขั้นตอนการจำแนก อัลกอริทึมอาจระบุว่า “Elon Musk”, “Pretoria” และ “1971” เป็นหน่วยงานที่มีศักยภาพ

ในขั้นตอนการจัดหมวดหมู่ จะจัดประเภท “Elon Musk” เป็น บุคคล “Pretoria” เป็น สถานที่ตั้ง และ “1971” เป็น วันที่

อัลกอริทึมใช้กฎและโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ฝึกกับข้อความจำนวนมาก

แบบจำลองเหล่านี้ได้เรียนรู้จากตัวอย่างว่าเอนทิตีประเภทต่างๆ มีลักษณะอย่างไร ดังนั้นพวกเขาจึงสามารถคาดเดาอย่างรอบรู้เมื่อพบข้อความใหม่

การแยกความสัมพันธ์ (RE)

หลังจาก NER ระบุเอนทิตีในข้อความแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีเหล่านี้

สิ่งนี้ทำผ่านกระบวนการที่เรียกว่าการแยกความสัมพันธ์ (RE) โดยพื้นฐานแล้วความสัมพันธ์เหล่านี้ทำหน้าที่เป็นภาคแสดงที่เชื่อมโยงเอนทิตี

ในบริบทของ NLP การเชื่อมต่อเหล่านี้มักจะแสดงเป็นสามเท่า ซึ่งเป็นชุดของสามรายการ:

• หัวเรื่อง
• เพรดิเคต
• วัตถุ

หัวเรื่องและวัตถุมักจะเป็นหน่วยงานที่ระบุผ่าน NER และภาคแสดงคือความสัมพันธ์ระหว่างพวกเขา ระบุผ่าน RE

แนวคิดของการใช้สามเท่าเพื่อถอดรหัสและทำความเข้าใจความสัมพันธ์นั้นเรียบง่ายอย่างสวยงาม เราสามารถเข้าใจแนวคิดหลักที่นำเสนอด้วยการคำนวณ เวลา หรือหน่วยความจำเพียงเล็กน้อย

เป็นข้อพิสูจน์ถึงธรรมชาติของภาษาที่เราเข้าใจได้ดีว่ากำลังพูดอะไรอยู่ โดยเน้นที่เอนทิตีและภาคแสดงเท่านั้น

ลบคำพิเศษทั้งหมด และสิ่งที่คุณเหลือไว้คือองค์ประกอบหลัก - ภาพรวมของความสัมพันธ์ที่ผู้เขียนกำลังถักทอ ถ้าคุณต้องการ

การแยกความสัมพันธ์และแสดงความสัมพันธ์เป็นสามเท่าเป็นขั้นตอนสำคัญใน NLP

ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจคำบรรยายของข้อความและบริบทรอบ ๆ เอนทิตีที่ระบุได้ ทำให้สามารถเข้าใจและสร้างภาษามนุษย์ได้อย่างเหมาะสมยิ่งขึ้น

โปรดจำไว้ว่า Google ยังคงเป็นเครื่องจักร และความเข้าใจในภาษานั้นแตกต่างจากความเข้าใจของมนุษย์

นอกจากนี้ Google ไม่จำเป็นต้องเขียนเนื้อหา แต่ต้องสมดุลกับความต้องการด้านการคำนวณ สามารถแยกข้อมูลจำนวนน้อยที่สุดซึ่งบรรลุเป้าหมายในการเชื่อมโยงเนื้อหากับคำค้นหาแทน

ขั้นตอนที่ 2: สร้างคู่มือนักเขียน

เราต้องเลียนแบบกระบวนการแยกเอนทิตีของ Google และความสัมพันธ์ของเอนทิตีเพื่อสร้างการวิเคราะห์และแผนงานที่มีประโยชน์

เราต้องเข้าใจและใช้แนวคิดหลักทั้งสองนี้ในผลการค้นหา 10 อันดับแรก โชคดีที่มีหลายวิธีในการเข้าถึงอาคารแผนงาน

• เราสามารถพึ่งพาการแยกเอนทิตี
• เราสามารถแยกวลีคำหลัก

เส้นทางเอนทิตี

เส้นทางหนึ่งที่สามารถทดสอบได้คือวิธีการที่คล้ายกับเครื่องมือเช่น InLinks

แพลตฟอร์มเหล่านี้ใช้การแยกเอนทิตีจากผลลัพธ์ 10 อันดับแรก ซึ่งน่าจะใช้ NER API ของ Google Cloud

จากนั้น พวกเขากำหนดความถี่ต่ำสุดและสูงสุดของเอนทิตีที่แยกออกมาภายในเนื้อหา

พวกเขาให้คะแนนเนื้อหาของคุณตามการใช้งานเอนทิตีเหล่านี้

ในการระบุการใช้เอนทิตีที่ประสบความสำเร็จภายในเนื้อหาของคุณ แพลตฟอร์มเหล่านี้มักจะสร้างอัลกอริทึมการจดจำเอนทิตีของตัวเอง

ข้อดีและข้อเสีย

วิธีนี้มีประสิทธิภาพและสามารถช่วยให้คุณสร้างเนื้อหาที่เชื่อถือได้มากขึ้น อย่างไรก็ตาม มันมองข้ามประเด็นสำคัญ: การสกัดความสัมพันธ์

แม้ว่าเราจะสามารถจับคู่การใช้เอนทิตีกับบทความที่มีอันดับสูงสุดได้ แต่ก็ยากที่จะตรวจสอบว่าเนื้อหาของเรามีภาคแสดงที่เกี่ยวข้องทั้งหมดหรือความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีเหล่านี้หรือไม่ (หมายเหตุ: Google Cloud ไม่เปิดเผย API การแยกความสัมพันธ์ต่อสาธารณะ)

ข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นอีกประการหนึ่งของกลยุทธ์นี้คือส่งเสริมการรวมทุกเอนทิตีที่พบในบทความ 10 อันดับแรก

ตามหลักการแล้ว คุณต้องการครอบคลุมทุกอย่าง แต่ความจริงก็คือบางเอนทิตีมีน้ำหนักมากกว่าตัวอื่นๆ

เรื่องที่ซับซ้อนยิ่งกว่านั้น ผลการค้นหามักมีวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย ซึ่งหมายความว่าบางรายการเกี่ยวข้องกับบทความที่จัดทำขึ้นเพื่อจุดประสงค์ในการค้นหาที่เฉพาะเจาะจงเท่านั้น

ตัวอย่างเช่น การประกอบเอนทิตีของหน้ารายการผลิตภัณฑ์จะแตกต่างอย่างมากจากบล็อกโพสต์

นอกจากนี้ยังอาจเป็นเรื่องยากสำหรับนักเขียนในการแปลงเอนทิตีคำเดียวเป็นหัวข้อที่เกี่ยวข้องสำหรับเนื้อหาของพวกเขา การเปิดและปิดคู่แข่งบางรายสามารถช่วยแก้ไขปัญหาเหล่านี้ได้

อย่าเข้าใจฉันผิด ฉันเป็นแฟนตัวยงของเครื่องมือเหล่านี้และใช้เครื่องมือเหล่านี้เป็นส่วนหนึ่งของการวิเคราะห์ของฉัน

ทุกแนวทางที่ฉันจะแบ่งปันในที่นี้มีข้อดีและข้อเสียในตัวของมันเอง ซึ่งทั้งหมดนี้สามารถปรับปรุงเนื้อหาของคุณได้ในระดับหนึ่ง

อย่างไรก็ตาม เป้าหมายของฉันคือการนำเสนอวิธีที่หลากหลายในการใช้เทคโนโลยีและ ChatGPT เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเอนทิตี

เส้นทางวลีคำหลัก

อีกกลยุทธ์หนึ่งที่เรานำมาใช้ในเครื่องมือของเราคือการแยกวลีคำหลักที่สำคัญที่สุดจากคู่แข่ง 10 อันดับแรก

ความสวยงามของวลีคำหลักอยู่ที่ความโปร่งใส ทำให้ผู้ใช้ปลายทางเข้าใจสิ่งที่เป็นตัวแทนได้ง่ายขึ้น

นอกจากนี้ พวกเขามักจะจับหัวเรื่องและภาคแสดงของหัวข้อสำคัญ แทนที่จะจับเฉพาะหัวเรื่องหรือเอนทิตี

อย่างไรก็ตาม ข้อเสียประการหนึ่งคือผู้ใช้มักจะประสบปัญหาในการรวมคำหลักเหล่านี้เข้ากับเนื้อหาของตนอย่างราบรื่น

แต่พวกเขามักจะใส่รองเท้าในคำหลัก โดยขาดสาระสำคัญของสิ่งที่วลีคำหลักสื่อถึง

น่าเสียดาย จากมุมมองของนักพัฒนา การวัดและให้คะแนนนักเขียนโดยพิจารณาจากความสามารถในการจับใจความสำคัญของวลีคำหลักนั้นเป็นเรื่องยาก

ดังนั้น นักพัฒนาซอฟต์แวร์จึงต้องให้คะแนนตามการใช้งานวลีคำหลักแบบตรงทั้งหมด ซึ่งจะกีดกันพฤติกรรมที่ตั้งใจจริง

ข้อได้เปรียบที่สำคัญอีกประการของวิธีวลีคำหลักคือคำหลักมักจะทำหน้าที่เป็นป้ายบอกทางสำหรับเครื่องมือ AI เช่น ChatGPT เพื่อให้มั่นใจว่าโมเดลข้อความเชิงกำเนิดจะจับเอนทิตีหลักและภาคแสดง (เช่น สามเท่า)

สุดท้าย พิจารณาความแตกต่างระหว่างการได้รับรายการคำนามที่ยาวและรายการวลีคำหลัก

คุณอาจพบว่าเป็นเรื่องงุนงงที่จะสานเรื่องเล่าที่สอดคล้องกันจากรายการคำนามที่ขาดการเชื่อมต่อในฐานะนักเขียน

แต่เมื่อคุณเห็นวลีคำหลัก คุณจะเข้าใจได้ง่ายขึ้นมากว่าคำเหล่านี้อาจเชื่อมโยงกันภายในย่อหน้าได้อย่างไร ซึ่งช่วยให้การเล่าเรื่องมีความสอดคล้องกันและมีความหมายมากขึ้น

วิธีต่างๆ ในการแยกวลีคำหลักคืออะไร

เราพบว่าวลีคำหลักสามารถแนะนำหัวข้อที่คุณต้องการเขียนได้อย่างมีประสิทธิภาพ

อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าเครื่องมือต่างๆ ในตลาดมีแนวทางที่แตกต่างกันในการแยกวลีสำคัญเหล่านี้

การแยกคำหลักเป็นงานพื้นฐานใน NLP ที่เกี่ยวข้องกับการระบุคำหรือวลีที่สำคัญที่สามารถสรุปเนื้อหาของข้อความได้

มีอัลกอริธึมการแยกคำหลักที่เป็นที่นิยมหลายตัว ซึ่งแต่ละคำมีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเองเมื่อรวบรวมเอนทิตีบนหน้า

TF-IDF (ความถี่เอกสารคำผกผันความถี่)

แม้ว่า TF-IDF จะเป็นประเด็นสนทนาที่ได้รับความนิยมในหมู่ SEO แต่ก็มักจะถูกเข้าใจผิด และไม่ได้นำข้อมูลเชิงลึกไปใช้อย่างถูกต้องเสมอไป

การปฏิบัติตามการให้คะแนนอย่างสุ่มสี่สุ่มห้าอาจทำให้คุณภาพของเนื้อหาลดลงได้อย่างน่าประหลาดใจ

TF-IDF ให้น้ำหนักแต่ละคำในเอกสารตามความถี่ในเอกสารและความหายากในเอกสารทั้งหมด

แม้ว่าจะเป็นวิธีการที่ง่ายและรวดเร็ว แต่ก็ไม่ได้คำนึงถึงบริบทของคำหรือความหมายเชิงความหมาย

จะให้คุณค่าอะไรได้

คำที่มีคะแนนสูงแสดงถึงคำที่ใช้บ่อยในแต่ละหน้าและไม่บ่อยนักในหน้ารวมทั้งหมดที่มีอันดับสูงสุด

ในแง่หนึ่ง คำเหล่านี้สามารถถูกมองว่าเป็นเครื่องหมายของเนื้อหาที่แตกต่างและมีเอกลักษณ์

พวกเขาอาจเปิดเผยลักษณะเฉพาะหรือหัวข้อย่อยภายในธีมคำหลักเป้าหมายของคุณที่คู่แข่งไม่ครอบคลุมอย่างละเอียด ช่วยให้คุณให้คุณค่าที่ไม่ซ้ำใคร

อย่างไรก็ตาม เงื่อนไขการให้คะแนนสูงอาจทำให้เข้าใจผิดได้เช่นกัน

TF-IDF สามารถเปิดเผยคะแนนสูงสำหรับคำศัพท์เฉพาะที่สำคัญสำหรับบทความจัดอันดับเฉพาะ แต่ไม่ได้แสดงถึงคำศัพท์หรือหัวข้อโดยทั่วไปที่สำคัญสำหรับการจัดอันดับ

ตัวอย่างพื้นฐานอาจเป็นชื่อแบรนด์ของบริษัท สามารถใช้ซ้ำได้ในเอกสารหรือบทความเดียว แต่ห้ามใช้กับบทความจัดอันดับอื่นๆ

การรวมไว้ในเนื้อหาของคุณจะไม่สมเหตุสมผล

ในทางกลับกัน หากคุณพบคำที่มีคะแนน TF-IDF ต่ำกว่าซึ่งปรากฏอย่างสม่ำเสมอในหน้าเว็บที่มีอันดับสูง คำเหล่านี้อาจบ่งบอกถึงเนื้อหา "พื้นฐาน" สำคัญที่หน้าเว็บของคุณควรมี

อาจไม่ซ้ำกัน แต่อาจจำเป็นสำหรับความเกี่ยวข้องกับคำหลักหรือหัวข้อที่กำหนด

หมายเหตุ: TF-IDF แสดงถึงหลายกลยุทธ์ แต่สามารถใช้คณิตศาสตร์เพิ่มเติมในรูปแบบต่างๆ ได้ ซึ่งรวมถึงอัลกอริทึมเช่น BM25 เพื่อแนะนำจุดอิ่มตัวหรือการคำนวณผลตอบแทนที่ลดลง

นอกจากนี้ TF-IDF ยังสามารถปรับปรุงได้อย่างมากมาย และมักจะเป็นโดยการแสดงย้อนหลังสำหรับแต่ละคำเป็นเปอร์เซ็นต์ของหน้า 10 อันดับแรกที่มีคำนั้น ที่นี่ อัลกอริทึมช่วยให้คุณระบุคำศัพท์ที่น่าสนใจ แต่จะช่วยให้คุณเข้าใจคำศัพท์ "พื้นฐาน" ได้ดีขึ้นด้วยการแสดงขอบเขตที่คำศัพท์ในการจัดอันดับ 10 อันดับแรกใช้คำศัพท์ร่วมกัน

RAKE (การแยกคำหลักอัตโนมัติอย่างรวดเร็ว)

RAKE พิจารณาวลีทั้งหมดเป็นคำหลักที่เป็นไปได้ ซึ่งจะเป็นประโยชน์สำหรับการจับเอนทิตีที่มีหลายคำ

อย่างไรก็ตาม มันไม่ได้พิจารณาลำดับของคำ ซึ่งอาจนำไปสู่วลีที่ไร้สาระ

การใช้อัลกอริทึม RAKE กับแต่ละหน้าใน 10 อันดับแรกแยกกันจะสร้างรายการวลีสำคัญสำหรับแต่ละหน้า

ขั้นตอนต่อไปคือการมองหาคำหลักที่ทับซ้อนกันซึ่งปรากฏในหน้าเว็บที่มีการจัดอันดับสูงสุดหลายหน้า

วลีทั่วไปเหล่านี้อาจระบุหัวข้อที่มีความสำคัญเฉพาะที่เครื่องมือค้นหาคาดว่าจะเห็นเกี่ยวกับคำหลักเป้าหมายของคุณ

โดยการรวมวลีเหล่านี้เข้ากับเนื้อหาของคุณ (อย่างมีความหมายและเป็นธรรมชาติ) คุณสามารถเพิ่มความเกี่ยวข้องของเพจของคุณ และด้วยเหตุนี้ การจัดอันดับของเพจสำหรับคีย์เวิร์ดที่กำหนดเป้าหมาย

อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าไม่ใช่วลีที่ใช้ร่วมกันทั้งหมดจะเป็นประโยชน์เสมอไป บางส่วนอาจพบได้ทั่วไปเนื่องจากเป็นข้อมูลทั่วไปหรือเกี่ยวข้องกับหัวข้ออย่างกว้างๆ

เป้าหมายคือค้นหาวลีที่ใช้ร่วมกันซึ่งมีความหมายสำคัญและบริบทที่เกี่ยวข้องกับคำหลักเฉพาะของคุณ

เทคนิคการแยกคำหลักทั้งหมดสามารถปรับปรุงได้โดยให้คุณใช้สมองของคุณเพื่อเปิดหรือปิดคู่แข่งหรือคำหลัก

ความสามารถในการเปิดและปิดคู่แข่งและคำหลักที่เฉพาะเจาะจงจะช่วยแก้ไขปัญหาดังกล่าว

คู่แข่ง

คำหลัก  

วิธีการนี้เป็นวิธีการรวมจุดแข็งของทั้ง RAKE (การระบุวลีสำคัญภายในเอกสารแต่ละฉบับ) และกลยุทธ์ที่คล้ายกับ TF-IDF มากขึ้น (โดยพิจารณาถึงความสำคัญของคำศัพท์ในเอกสารชุดต่างๆ)

เมื่อทำเช่นนั้น คุณจะสามารถใช้ความเข้าใจแบบองค์รวมมากขึ้นเกี่ยวกับภาพรวมของเนื้อหาสำหรับคำหลักเป้าหมายของคุณ ซึ่งจะเป็นแนวทางให้คุณสร้างเนื้อหาที่ไม่ซ้ำใครและมีความเกี่ยวข้อง

YAKE (อีกตัวแยกคำหลัก)

สุดท้ายนี้ YAKE พิจารณาความถี่ของคำและตำแหน่งในข้อความ

สิ่งนี้สามารถช่วยระบุเอนทิตีที่สำคัญที่ปรากฏที่จุดเริ่มต้นหรือจุดสิ้นสุดของเอกสาร

อย่างไรก็ตาม อาจพลาดเอนทิตีสำคัญที่ปรากฏตรงกลาง

อัลกอริธึมแต่ละรายการจะสแกนข้อความและระบุคำหลักที่เป็นไปได้ตามเกณฑ์ต่างๆ (เช่น ความถี่ ตำแหน่ง ความคล้ายคลึงทางความหมาย)

จากนั้นพวกเขาจะกำหนดคะแนนให้กับคำหลักที่เป็นไปได้แต่ละคำ คำหลักที่มีคะแนนสูงสุดจะถูกเลือกเป็นคำสุดท้าย

อัลกอริทึมเหล่านี้สามารถจับเอนทิตีได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ก็มีข้อจำกัด

ตัวอย่างเช่น พวกเขาอาจพลาดเอนทิตีหายากหรือไม่ปรากฏเป็นคำหลักในข้อความ พวกเขาอาจต่อสู้กับหน่วยงานที่มีหลายชื่อหรือถูกอ้างถึงในรูปแบบต่างๆ

โดยสรุป คำหลักมีการปรับปรุงสองสามอย่างเหนือ NER แบบตรง

• ผู้เขียนจะเข้าใจได้ง่ายขึ้น
• พวกเขาจับทั้งเพรดิเคตและเอนทิตี
• ดังที่เราจะเห็นในหัวข้อถัดไป สิ่งเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นแนวทางที่ดีกว่าสำหรับ AI ในการเขียนเนื้อหาที่ปรับเอนทิตีให้เหมาะสม

OpenAI

ChatGPT และ OpenAI เป็นตัวเปลี่ยนเกมใน SEO อย่างแท้จริง

ในการปลดล็อกศักยภาพสูงสุดนั้น จำเป็นต้องมีผู้เชี่ยวชาญ SEO ที่รอบรู้เพื่อนำทางไปในทิศทางที่ถูกต้องและแผนที่เอนทิตีที่สร้างขึ้นอย่างพิถีพิถันเพื่อเป็นแนวทางในการเขียนเกี่ยวกับหัวข้อที่เกี่ยวข้อง

พิจารณาสถานการณ์:

คุณอาจรู้ว่าคุณสามารถไปที่ ChatGPT และขอให้เขียนบทความเกี่ยวกับเกือบทุกเรื่อง และมันจะปฏิบัติตามทันที

อย่างไรก็ตาม คำถามคือ บทความที่ได้จะถูกปรับให้เหมาะกับอันดับของคีย์เวิร์ดหรือไม่?

เราต้องแยกความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างเนื้อหาทั่วไปและเนื้อหาที่เพิ่มประสิทธิภาพการค้นหา

เมื่อปล่อยให้ AI อยู่กับอุปกรณ์ของตัวเองเพื่อเขียนเนื้อหาของคุณ ก็มีแนวโน้มที่จะสร้างบทความที่ดึงดูดใจผู้อ่านทั่วไป

อย่างไรก็ตาม เนื้อหาที่ปรับให้เหมาะกับ SEO จะเต้นไปตามจังหวะที่ต่างออกไป

Google มักจะชอบเนื้อหาที่สามารถสแกนได้ รวมถึงคำจำกัดความและความรู้พื้นฐานที่จำเป็น และโดยพื้นฐานแล้วมีตะขอมากมายให้ผู้อ่านค้นหาคำตอบสำหรับคำค้นหาของพวกเขา

ChatGPT ซึ่งขับเคลื่อนโดยสถาปัตยกรรม Transformer มีแนวโน้มที่จะสร้างเนื้อหาตามความถี่ที่สังเกตได้และรูปแบบในข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรม ข้อมูลส่วนน้อยนี้ประกอบด้วยบทความ Google ที่มีอันดับสูงสุด

ในทางตรงกันข้าม เมื่อเวลาผ่านไป Google จะปรับผลการค้นหาให้มีประสิทธิภาพสำหรับผู้ใช้ โดยหลักแล้วก็คือการอยู่รอดของเนื้อหาที่เหมาะสมที่สุด

เอนทิตีที่พบในบทความที่ยั่งยืนเหล่านี้มีความสำคัญต่อการเลียนแบบเป็นเนื้อหาพื้นฐาน ซึ่งมีแนวโน้มที่จะแตกต่างอย่างมากจากสิ่งที่ ChatGPT สร้างขึ้นทันทีที่แกะกล่อง

ประเด็นสำคัญคือมีความแตกต่างระหว่างเนื้อหาที่เป็นผู้ชนะในแง่ของความสามารถในการอ่านกับเนื้อหาที่เป็นผู้ชนะในสภาพแวดล้อมของ Google ในโลกของเนื้อหาเว็บ ยูทิลิตี้สำคัญกว่าทุกสิ่ง

ดังที่แสดงไว้นานมาแล้วโดย Nielsen ความสามารถในการสแกนมีความสำคัญสูงสุด

ผู้ใช้ชอบสแกนเนื้อหาเว็บมากกว่าการอ่านจากบนลงล่าง ลักษณะการทำงานนี้มักจะเป็นไปตามรูปแบบรูปตัว F การเขียนเนื้อหาที่ทำงานได้ดีในการค้นหาควรเน้นให้สามารถสแกนได้ง่าย แทนที่จะเขียนอย่างเดียวเพื่อให้อ่านจากบนลงล่าง

ChatGPT นอกกรอบ

มาดูกันว่า ChatGPT ทำงานอย่างไรตั้งแต่แกะกล่อง โดยใช้ Noble และ Inlinks ในการให้คะแนน

แม้จะมีข้อความแจ้งที่สร้างขึ้นมาอย่างพิถีพิถัน โดยไม่มีบริบทของสิ่งที่ได้ผลในหน้าแรกของ Google แต่ ChatGPT ก็มักจะพลาด ทำให้เนื้อหาไม่น่าจะแข่งขันได้

ฉันขอให้ ChatGPT เขียนบทความเรื่อง “พยาบาลเดินทางทำเงินได้เท่าไรต่อชั่วโมง”

เมื่อจับคู่กับการวิเคราะห์ SEO

อย่างไรก็ตาม ChatGPT สามารถแสดงพลังที่แท้จริงได้เมื่อรวมกับการวิเคราะห์ SERP และคำหลักที่สำคัญสำหรับการจัดอันดับ

เมื่อขอให้ ChatGPT รวมข้อกำหนดเหล่านี้ AI จะได้รับคำแนะนำในการสร้างเนื้อหาที่เกี่ยวข้องตามหัวข้อ

ต่อไปนี้เป็นประเด็นสำคัญที่ควรจดจำ

แม้ว่า ChatGPT จะรวมเอนทิตีหลักจำนวนมากที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อหนึ่งๆ การใช้เครื่องมือที่วิเคราะห์ผลลัพธ์ของ SERP สามารถปรับปรุงการผสมผสานของเอนทิตีในเนื้อหาของคุณได้อย่างมาก

นอกจากนี้ ความแตกต่างเหล่านี้สามารถเห็นได้ชัดเจนมากขึ้นโดยขึ้นอยู่กับหัวข้อ แต่ถ้าคุณเรียกใช้การทดสอบนี้หลายครั้ง คุณจะพบว่านี่เป็นแนวโน้มที่สอดคล้องกัน

แนวทางตามคำสำคัญตอบสนองความต้องการสองประการพร้อมกัน:

• ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้รวมเอนทิตีที่สำคัญที่สุด
• จัดให้มีระบบการให้คะแนนที่เข้มงวดมากขึ้น เนื่องจากครอบคลุมทั้งภาคแสดงและเอนทิตี

ข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติม

ChatGPT อาจประสบปัญหาในการบรรลุความยาวของเนื้อหาที่จำเป็นด้วยตัวเอง

ยิ่งความตั้งใจของเพจเบี่ยงเบนไปจากโพสต์สไตล์บล็อกมากเท่าไหร่ ช่องว่างด้านประสิทธิภาพระหว่าง ChatGPT และเครื่องมือ SEO ที่ใช้ ChatGPT แยกกันก็จะยิ่งเห็นได้ชัดเจนขึ้น

แม้จะมีความสามารถของ AI แต่สิ่งสำคัญคือต้องจดจำปัจจัยของมนุษย์ ไม่ควรวิเคราะห์ทุกหน้าเนื่องจากผลการค้นหาที่หลากหลาย

นอกจากนี้ เทคนิคการแยกคำหลักไม่สามารถเข้าใจผิดได้ และกรณีขอบสามารถให้คำนามเฉพาะที่ไม่เกี่ยวข้องซึ่งอาจยังคงผ่านระบบการให้คะแนน

ดังนั้น ความสมดุลที่เหมาะสมที่สุดระหว่างการแทรกแซงของมนุษย์และ AI จึงเกี่ยวข้องกับการปิดใช้งานไซต์คู่แข่งใด ๆ ด้วยตนเองด้วยความตั้งใจที่แตกต่างกัน และรวมรายการคำหลักของคุณเพื่อตัดคำหลักที่ผิดอย่างเห็นได้ชัด

ขั้นตอนสุดท้าย: ก้าวไปอีกขั้น

วิธีการที่เรากล่าวถึงเป็นจุดเริ่มต้น ช่วยให้คุณสร้างเนื้อหาที่ครอบคลุมเอนทิตีและเพรดิเคตได้หลากหลายกว่าคู่แข่งใดๆ ของคุณ

เมื่อทำตามแนวทางนี้ คุณกำลังเขียนเนื้อหาที่สะท้อนถึงลักษณะของหน้าเว็บที่ Google ชื่นชอบอยู่แล้ว

แต่จำไว้ว่านี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น หน้าคู่แข่งเหล่านี้น่าจะมีมาระยะหนึ่งแล้ว และอาจมีลิงก์ย้อนกลับและเมตริกผู้ใช้เพิ่มขึ้น

หากเป้าหมายของคุณคือการทำให้ดีกว่าเป้าหมาย คุณจะต้องทำให้เนื้อหาของคุณโดดเด่นมากยิ่งขึ้น

เมื่อเว็บเริ่มอิ่มตัวด้วยเนื้อหาที่สร้างโดย AI มากขึ้น จึงมีเหตุผลที่จะคาดเดาว่า Google อาจเริ่มชอบเว็บไซต์ที่ไว้ใจได้ในการสร้างความสัมพันธ์กับเอนทิตีใหม่ สิ่งนี้มีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนวิธีการประเมินเนื้อหา โดยเน้นย้ำความคิดดั้งเดิมและนวัตกรรมมากขึ้น

ในฐานะนักเขียน นี่หมายถึงการก้าวข้ามการรวมหัวเรื่องที่อยู่ในผลลัพธ์ 10 อันดับแรกเท่านั้น ให้ถามตัวเองว่า: คุณสามารถเสนอมุมมองที่ไม่เหมือนใครอะไรจาก 10 อันดับแรกในปัจจุบันได้บ้าง

ไม่ใช่แค่เรื่องของเครื่องมือเท่านั้น มันเกี่ยวกับพวกเรา นักยุทธศาสตร์ นักคิด นักสร้างสรรค์

มันเกี่ยวกับวิธีที่เราใช้เครื่องมือเหล่านี้และวิธีที่เราสร้างความสมดุลระหว่างความสามารถในการคำนวณของซอฟต์แวร์กับประกายสร้างสรรค์ของจิตใจมนุษย์

เช่นเดียวกับในโลกของหมากรุก การผสมผสานระหว่างความแม่นยำของเครื่องจักรและความเฉลียวฉลาดของมนุษย์ที่สร้างความแตกต่างได้อย่างแท้จริง

ดังนั้น เรามายอมรับยุคใหม่ของ SEO ที่ซึ่งเรากำลังสร้างเนื้อหาและสร้างประสบการณ์ที่โดนใจผู้ชมและโดดเด่นในภูมิทัศน์ดิจิทัลอันกว้างใหญ่