كيف يؤثر الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية على تسويق المحتوى وتحسين محركات البحث

على مر السنين ، تطورت خوارزميات البحث باستمرار وأصبحت أكثر ذكاءً. ما نجح في المواقع الإلكترونية قبل عشرة أو خمسة عشر عامًا لم يعد يعمل.

لقد تطور أيضًا تسويق المحتوى لـ SEO. إذا لاحظت كيف تغيرت عمليات البحث على Google وتحسين محركات البحث ، فلا يمكنني أن ألومك على مقارنتها بلعبة رجال الشرطة واللصوص.

في حين أن التكرارات القديمة لخوارزمية بحث Google كانت سهلة اللعب حتى مع المحتوى دون المستوى المطلوب ، إلا أن ظهور معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والذكاء الاصطناعي (AI) جعل من الضروري لمسوقي المحتوى إنتاج محتوى مفيد وغني بالمعلومات وذات صلة بـ جماهيرهم.

يدرس متخصصو التسويق الرقمي باستمرار العلاقة بين جودة المحتوى وتصنيفات البحث ، ثم يطبقون ما تعلموه على المحتوى الخاص بهم. ربما تساءلت عن سبب ترتيب المقال في عمليات البحث اليوم بنفسك.

ولكن قبل أن نتعلم كيف يطبق المسوقون الرقميون الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية على حملاتهم ، نحتاج إلى فهم معنى كلا المفهومين وكيفية تأثيرهما على تحسين محركات البحث.

ما هو الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية؟

يشير الذكاء الاصطناعي إلى أجهزة الكمبيوتر أو برامج الكمبيوتر المصممة لتعلم مفاهيم جديدة وحل المشكلات.

يأخذ الكمبيوتر المبرمج بالذكاء الاصطناعي كميات هائلة من البيانات ، ويحللها للتوصل إلى معلومات مفيدة ، ويطور القدرة على التنبؤ أو اكتشاف الأنماط بناءً على تحليله.

من ناحية أخرى ، تسمح معالجة اللغة الطبيعية لأجهزة الكمبيوتر بتحطيم الكلام البشري أو اللغة بحيث يمكن فهمها والتلاعب بها بواسطة أجهزة الكمبيوتر.

تستخدم التطبيقات ومحركات البحث البيانات للتعرف على كلمات وأنماط لغوية محددة وتقديم معلومات أكثر دقة وذات صلة استجابةً لاستفسارات المستخدمين من البشر.

يكمل البرمجة اللغوية العصبية (NLP) ثلاث مهام رئيسية: التعرف على النص وفهم النص وإنشاء النص.

يلعب AI و NLP دورًا في تحديد كيفية تأثير تجربة المستخدم على تحسين محركات البحث. افترض أن أحد المواقع يقدم معلومات مفيدة يسهل فهمها.

في هذه الحالة ، تعطي خوارزميات البحث الأولوية لهذا المحتوى على الصفحات التي تقدم محتوى مشابهًا يتم تقديمه بطريقة ليست مفهومة أو ذات قيمة للمستخدم.

تحديثات BERT و SMITH

في عام 2019 ، أطلقت Google تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات أو خوارزمية BERT. تسمح هذه الخوارزمية الجديدة لأجهزة الكمبيوتر بالتعرف على اللغة البشرية وفهمها باستخدام البرمجة اللغوية العصبية.

وفقًا لـ Google ، يمكن لخوارزمية BERT اكتشاف سياقات الكلمات وتسلسلاتها في سلاسل البحث بشكل فعال ومطابقتها مع النتائج الأقرب إلى بحث المستخدم.

يسمح BERT أيضًا لمحرك بحث Google بإنشاء مقتطفات مميزة لأي بحث ذي صلة.

قد تجادل Google بأن جودة نتائج البحث قد تحسنت بشكل كبير منذ التحديث. يحصل المستخدمون على نتائج بحث محسّنة تتطابق مع مقاصدهم في البحث.

تم وصف SMITH في ورقة بحثية من Google نُشرت في أبريل 2020 وتم تحديثها في أكتوبر 2020 ، ولكن لا يبدو أنها جزء من الخوارزمية حتى الآن.

يمكنه تحليل الكلمات بعمق للعثور على المعنى المقصود بدلاً من التركيز على المعنى النصي لكل كلمة.

على عكس BERT ، الذي يشهد انخفاضًا في جودة الفهرسة عندما يتعلق الأمر بالمحتوى الطويل ، فإن SMITH يعمل بشكل أفضل مع كتل النص الطويلة.

لم يتم تصميم SMITH ليحل محل BERT تمامًا. بدلاً من ذلك ، فهو يعتمد على ما حققته BERT حتى الآن.

كيف يؤثر الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية على تسويق المحتوى وتحسين محركات البحث

سيستمر التكامل المستمر بين AI و NLP في خوارزميات البحث في التأثير على تسويق المحتوى وممارسات تحسين محركات البحث.

سيغير BERT و SMITH ، على وجه الخصوص ، كيفية هيكلة المسوقين الرقميين وتحسين محتواهم. لنلقِ نظرة على خمس طرق تواصل بها AI و NLP لتغيير تسويق المحتوى وتحسين محركات البحث.

1. نتائج البحث المخصصة

يكتسب الذكاء التنبئي أهمية أكبر في سياق تحسين محركات البحث. يمكن أن تقدم ميزات الذكاء التنبئي من Google ، مثل Google Trends ، تنبؤات أفضل بناءً على الكلمات الرئيسية الشائعة وعبارات البحث.

يمكنك استخدام الذكاء التنبئي للعثور على الكلمات الرئيسية الأكثر بحثًا في مكانتك واكتشاف كيف يميل المستخدمون إلى صياغة سلاسل البحث الخاصة بهم.

يساعد الذكاء التنبئي أيضًا Google في اقتراحات المحتوى بناءً على عمليات البحث السابقة. يمكنك أن ترى هذا في العمل عند البحث عن عبارة على Google ومحاولة محرك البحث لإكمال الاستعلام الخاص بك.

على سبيل المثال ، إذا بحث شخص ما عن "مارك زوكربيرج" ثم "القيمة الصافية" على التوالي ، فسوف تفسرها خوارزمية Google على أنها استعلام عن صافي ثروة مارك زوكربيرج.

الذكاء التنبئي مفيد بشكل خاص لعمليات البحث الصوتي ، حيث من غير المحتمل جدًا أن يستخدم المستخدمون نفس الكلمات الرئيسية أكثر من مرتين على التوالي.

يتم استخدام الذكاء التنبئي لخدمات Google الأخرى. على سبيل المثال ، هناك الكثير من امتدادات Gmail التي تستخدم التحليلات التنبؤية.

2. مصطلح وثيقة عكس التردد

يستخدم Google نوعًا من التحليل النصي يسمى مصطلح تردد عكس المستند لترتيب الصفحات.

باستخدام TF-IDF ، يمكن لـ Google AI العثور على أهمية كلمة أو عبارة في مستند أو مدونة. يسمح TF-IDF لـ Google بالبحث بشكل أعمق والعثور على المحتوى ذي الصلة دون الاعتماد فقط على الكلمات الرئيسية.

باستخدام TF-IDF ، قد تأخذك نتيجة البحث مباشرة إلى النقطة الأكثر صلة في المقالة.

أحد أكبر الابتكارات حول الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية لمنشئي المحتوى هو ظهور أدوات مثل Clearscope و Frase و Surfer. تحاول هذه الأدوات عكس هندسة تصنيفات البحث باستخدام TF-IDF وإشارات الترتيب الأخرى.

الأدوات تقوم بما يلي:
● تحليل طول المحتوى الذي يظهر في الصفحات الأولى من SERPs.
● تحديد العبارات ذات الصلة الأكثر شيوعًا المستخدمة في تلك المقالات.

توفر الأدوات بعد ذلك قائمة بالكلمات الرئيسية التي يجب تضمينها في المقالة ، وعدد مرات تضمين العبارات ، والعناوين المقترحة للمحتوى ، والمزيد. يوجد أدناه مثال من Frase باستخدام مصطلح البحث "Technical SEO".

يمكنك أن ترى كيف يعد هذا تقدمًا كبيرًا في الأدوات السابقة التي طلبت منك تحديد كلمة رئيسية واحدة ثم اقترحت عدد المرات لتضمين هذه العبارات في المقالة.

بينما لا يزال هذا النوع من التكنولوجيا في مهده ، فقد أصبح جزءًا قياسيًا من مجموعة أدوات تحسين محركات البحث (SEO) للمحترفين.

3. ظهور البحث الصوتي

البحث الصوتي أصبح ذا أهمية متزايدة في بعض القطاعات. بصفتك منشئ محتوى ، تحتاج إلى التفكير في كيفية تأثير البحث الصوتي على عملك.

يحتاج محترفو تحسين محركات البحث الآن إلى استكشاف كيفية استخدام البحث الصوتي للعبارات والكلمات الرئيسية وكيفية تأثيرها على نتائج محرك البحث. يمكن أن يساعدك فهم آلية البحث الصوتي والغرض منه في الوصول إلى جمهور أوسع.

كما يتيح لك تقديم محتوى إعلامي يمكنه الحصول على تصنيف أفضل للصفحة وتوفير المعلومات التي يريدها المستخدمون.

من المحتمل أن يؤثر البحث الصوتي على مطوري التطبيقات في البداية أكثر من الأشخاص الذين يشغلون مواقع الويب. فقط ضع في اعتبارك أنواع الأوامر الصوتية التي تقدمها لأداة مثل Alexa.

غالبًا ما تستند إلى إجراءات معينة. على سبيل المثال ، قد تطلب من Alexa تشغيل الضوء أو إيقاف تشغيله أو طلب أغنية معينة.

4. تحليل المشاعر

يمكن أن يساعد تحليل المشاعر الكامنة وراء أي خدمة أو علامة تجارية في جعل تسويق المحتوى أكثر جدوى وفعالية. يساعد التحليل جهات التسويق في اكتشاف آراء المستهلكين والتوصل إلى محتوى يستجيب لها.

يمكن أن يساعدك استخدام الذكاء الاصطناعي في فهم المشاعر المخفية في المحتوى الذي ينشئه المستخدم وتعليقات المنتج. تتكون هذه العملية من الخطوات التالية:

اكتشف أين يشارك المستهلكون آرائهم حول علامتك التجارية ، بما في ذلك منصات الوسائط الاجتماعية أو مواقع المراجعة أو منصات التجارة الإلكترونية.

باستخدام AI و NLP ، يمكنك جمع البيانات من هذه الأنظمة الأساسية لفهم ما يريده المستهلكون وكيف يفكرون في علامتك التجارية أو منتجاتك. يتيح لك ذلك تسويق المحتوى بطرق أفضل لجذب جمهورك المستهدف.

يمكنك أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية لمعرفة مشاعر الجمهور ونبرته من خلال تحديد تراكيب اللغة والجمل التي تعمل كعلامات عاطفية.

يجب أن يكون قادرًا على التمييز بين العميل الذي كان سعيدًا حقًا بعملية الشراء والآخر الذي لم يكن كذلك.

من خلال تحليل المشاعر ، تجعل المستهلكين والجمهور المستهدف جزءًا من تسويق علامتك التجارية وتجمع بيانات قيمة منهم.

5. نية المستخدم

بدأت خوارزميات البحث أيضًا في دمج نية المستخدم في طريقة ترتيب المحتوى. يستخدم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) الكلمات الرئيسية للحصول على مزيد من المعلومات حول نية المستخدم ، سواء كانت إعلامية أو تنقلية أو معاملات.

إذا تم استخدام البحث للعثور على المعلومات ، فإن نية المستخدم تكون معلوماتية. إذا بحث أحد المستخدمين باستخدام كلمة رئيسية لأنه يريد الانتقال إلى موقع معين ، فإنه يصبح قابلاً للتنقل.

نية البحث عن المعاملات أكثر شيوعًا أثناء التسوق عبر الإنترنت ، حيث يستخدم المستخدم الكلمات الرئيسية للعثور على العنصر الذي يريده عبر الإنترنت.

يتيح لك فهم نية المستخدم العثور على الكلمات الرئيسية الصحيحة ومعرفة كيفية استخدام الأشخاص للكلمات الرئيسية. يمكن أن يساعدك هذا في العثور على أفضل طريقة ممكنة لتحسين المحتوى بحيث يصل إلى جمهوره المستهدف.

تلخيص لما سبق
تتطور خوارزمية بحث Google باستمرار. مع تقديم تحديث BERT والورقة البحثية حول SMITH ، تعلن Google أن الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية سيكونان مكونين رئيسيين في خوارزميتها ، خاصة وأن مستخدميها يطالبون بنتائج بحث تحاكي ردود البشر على الأسئلة.

ومع ذلك ، فإن الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية لا يقتصران فقط على عمليات البحث التي تتم من خلال نظام Google الأساسي. يحتاج المسوقون الرقميون إلى حساب وجود كلتا التقنيتين عند إنشاء المحتوى.

على سبيل المثال ، لن يكون إنشاء محتوى نصي جيد كافياً إذا أرادت شركة ما أن تحتل مرتبة عالية في عمليات بحث Google.

كيف ستستخدم Google الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية بعد عام أو خمس سنوات من الآن لا يزال لغزا. لكن هناك شيء واحد مؤكد: ستحتاج Google ومحركات البحث الأخرى إلى مواكبة أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية لمواصلة توليد نتائج البحث التي سيجدها المستخدمون مفيدة وقابلة للتنفيذ.