Wie sich KI und NLP auf Content Marketing und SEO auswirken

Im Laufe der Jahre haben sich Suchalgorithmen ständig weiterentwickelt und sind intelligenter geworden. Was vor zehn oder fünfzehn Jahren für Websites funktionierte, funktioniert nicht mehr.

Content Marketing für SEO hat sich ebenfalls weiterentwickelt. Wenn Sie beobachtet haben, wie sich die Google-Suche und SEO verändert haben, kann ich Ihnen nicht vorwerfen, dass Sie es mit einem Spiel von Räuber und Gendarm vergleichen.

Während die alten Iterationen des Google-Suchalgorithmus selbst mit minderwertigen Inhalten einfach zu spielen waren, hat das Aufkommen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und der künstlichen Intelligenz (KI) es für Content-Vermarkter unerlässlich gemacht, Inhalte zu produzieren, die aussagekräftig, informativ und relevant sind ihr Publikum.

Experten für digitales Marketing untersuchen ständig die Beziehung zwischen Inhaltsqualität und Suchrankings und wenden das Gelernte dann auf ihre Inhalte an. Vielleicht haben Sie sich selbst gefragt, was einen Artikel in den heutigen Suchanfragen rankt.

Aber bevor wir erfahren, wie digitale Vermarkter KI und NLP auf ihre Kampagnen anwenden, müssen wir verstehen, was beide Konzepte bedeuten und wie sie sich auf SEO auswirken.

Was sind künstliche Intelligenz und Verarbeitung natürlicher Sprache?

Künstliche Intelligenz bezieht sich auf Computer oder Computerprogramme, die darauf ausgelegt sind, neue Konzepte zu lernen und Probleme zu lösen.

Ein mit KI programmierter Computer nimmt riesige Datenmengen auf, analysiert sie, um nützliche Informationen zu erhalten, und entwickelt die Fähigkeit, auf der Grundlage seiner Analyse Muster vorherzusagen oder zu erkennen.

Andererseits ermöglicht die Verarbeitung natürlicher Sprache Computern, menschliche Sprache oder Sprache aufzuschlüsseln, damit sie von Computern verstanden und manipuliert werden kann.

Apps und Suchmaschinen verwenden Daten, um bestimmte Wörter und Sprachmuster zu erkennen und genauere und relevantere Informationen als Antwort auf die Anfragen menschlicher Benutzer bereitzustellen.

NLP erfüllt drei Hauptaufgaben: Text erkennen, Text verstehen und Text generieren.

KI und NLP spielen eine Rolle bei der Bestimmung, wie sich die Benutzererfahrung auf SEO auswirkt. Angenommen, eine Website bietet nützliche Informationen, die leicht verständlich sind.

In diesem Fall priorisieren Suchalgorithmen diesen Inhalt gegenüber Seiten, die ähnliche Inhalte anbieten, die auf eine Weise präsentiert werden, die für einen Benutzer nicht so verständlich oder wertvoll ist.

Die BERT- und SMITH-Updates

Im Jahr 2019 hat Google die Bidirectional Encoder Representations from Transformers oder den BERT-Algorithmus eingeführt. Dieser neue Algorithmus ermöglicht es Computern, menschliche Sprache mithilfe von NLP zu erkennen und zu verstehen.

Laut Google kann der BERT-Algorithmus effektiv Wortkontexte und -folgen in Suchzeichenfolgen entdecken und diese mit Ergebnissen abgleichen, die näher an der Suche des Benutzers liegen.

BERT ermöglicht es der Google-Suchmaschine außerdem, Featured Snippets für jede relevante Suche zu generieren.

Google würde argumentieren, dass sich die Qualität der Suchergebnisse seit dem Update dramatisch verbessert hat. Benutzer erhalten verbesserte Suchergebnisse, die ihren Suchabsichten entsprechen.

SMITH wird in einem im April 2020 veröffentlichten und im Oktober 2020 aktualisierten Google Research-Papier beschrieben, scheint jedoch noch nicht Teil des Algorithmus zu sein.

Es kann Wörter gründlich analysieren, um die beabsichtigte Bedeutung zu finden, anstatt sich auf die Textbedeutung jedes Wortes zu konzentrieren.

Im Gegensatz zu BERT, bei dem die Qualität der Indizierung bei langen Inhalten abnimmt, schneidet SMITH bei längeren Textblöcken besser ab.

SMITH sollte BERT nicht vollständig ersetzen. Stattdessen baut es auf dem auf, was BERT bisher erreicht hat.

Wie wirken sich KI und NLP auf Content Marketing und SEO aus?

Die kontinuierliche Integration von KI und NLP in Suchalgorithmen wird sich weiterhin auf Content-Marketing und SEO-Praktiken auswirken.

Insbesondere BERT und SMITH werden die Art und Weise verändern, wie digitale Vermarkter ihre Inhalte strukturieren und optimieren. Sehen wir uns fünf Wege an, wie KI und NLP Content-Marketing und SEO weiterhin verändern.

1. Benutzerdefinierte Suchergebnisse

Predictive Intelligence gewinnt im Kontext von SEO immer mehr an Bedeutung. Die prädiktiven Intelligenzfunktionen von Google, wie z. B. Google Trends, können bessere Vorhersagen basierend auf beliebten Schlüsselwörtern und Suchphrasen bieten.

Sie können Predictive Intelligence verwenden, um die am häufigsten gesuchten Schlüsselwörter in Ihrer Nische zu finden und herauszufinden, wie Benutzer dazu neigen, ihre Suchzeichenfolgen zu formulieren.

Predictive Intelligence hilft Google auch bei Inhaltsvorschlägen basierend auf früheren Suchen. Sie können dies in Aktion sehen, wenn Sie bei Google nach einem Begriff suchen und die Suchmaschine versucht, Ihre Suchanfrage zu vervollständigen.

Wenn jemand beispielsweise nach „Mark Zuckerberg“ und dann nacheinander nach „Nettovermögen“ sucht, interpretiert der Algorithmus von Google dies als eine Abfrage nach dem Nettovermögen von Mark Zuckerberg.

Predictive Intelligence ist besonders nützlich für die Sprachsuche, bei der Benutzer dieselben Keywords wahrscheinlich nicht mehr als zweimal hintereinander verwenden.

Predictive Intelligence wird für andere Google-Dienste verwendet. Beispielsweise gibt es viele Google Mail-Erweiterungen, die Predictive Analytics verwenden.

2. Begriffshäufigkeit – umgekehrte Dokumenthäufigkeit

Google verwendet eine Art Textanalyse namens Term Frequency-Inverse Document Frequency für das Seitenranking.

Mit TF-IDF kann Google AI die Wichtigkeit eines Wortes oder einer Phrase in einem Dokument oder Blog ermitteln. TF-IDF ermöglicht Google, tiefer zu suchen und relevante Inhalte zu finden, ohne sich ausschließlich auf Schlüsselwörter zu verlassen.

Mit TF-IDF führt Sie ein Suchergebnis möglicherweise direkt zum relevantesten Punkt in einem Artikel.

Eine der größten Innovationen rund um KI und NLP für Content-Ersteller ist der Aufstieg von Tools wie Clearscope, Frase und Surfer. Diese Tools versuchen, Suchrankings mithilfe von TF-IDF und anderen Ranking-Signalen zurückzuentwickeln.

Die Werkzeuge machen folgendes:
● Analysieren Sie die Länge des Inhalts, der auf den ersten Seiten der SERPs erscheint.
● Identifizieren Sie die in diesen Artikeln am häufigsten verwendeten relevanten Ausdrücke.

Die Tools bieten dann eine Liste mit Schlüsselwörtern, die in den Artikel aufgenommen werden sollen, wie oft die Phrasen eingefügt werden sollen, vorgeschlagene Überschriften für den Inhalt und mehr. Unten ist ein Beispiel von Frase mit dem Suchbegriff „technisches SEO“.

Sie können sehen, dass dies ein großer Fortschritt gegenüber früheren Tools ist, die Sie aufforderten, ein Schlüsselwort zu identifizieren, und dann vorschlugen, wie oft diese Sätze in den Artikel aufgenommen werden sollten.

Während diese Art von Technologie noch in den Kinderschuhen steckt, wird sie zu einem Standardbestandteil des SEO-Toolkits für Profis.

3. Aufstieg der Sprachsuche

Die Sprachsuche wird in einigen Branchen immer wichtiger. Als Ersteller von Inhalten müssen Sie berücksichtigen, wie sich die Sprachsuche auf Ihr Unternehmen auswirken könnte.

SEO-Experten müssen jetzt untersuchen, wie die Sprachsuche Phrasen und Schlüsselwörter verwendet und wie sie sich auf die Suchmaschinenergebnisse auswirken. Wenn Sie den Mechanismus der Sprachsuche und ihren Zweck verstehen, können Sie ein breiteres Publikum erreichen.

Es ermöglicht Ihnen auch, informative Inhalte anzubieten, die ein besseres Seitenranking erzielen und die von den Benutzern gewünschten Informationen bereitstellen können.

Die Sprachsuche wird App-Entwickler anfangs wahrscheinlich stärker beeinflussen als Personen, die Websites betreiben. Denken Sie nur an die Arten von Sprachbefehlen, die Sie einem Tool wie Alexa zur Verfügung stellen.

Sie basieren oft auf bestimmten Handlungen. Sie können Alexa beispielsweise bitten, ein Licht ein- oder auszuschalten oder einen bestimmten Song anzufordern.

4. Stimmungsanalyse

Die Analyse der Stimmung hinter einem Service oder einer Marke kann dazu beitragen, das Content-Marketing sinnvoller und effektiver zu gestalten. Die Analyse hilft Vermarktern, Verbrauchermeinungen zu entdecken und Inhalte zu entwickeln, die darauf reagieren.

Der Einsatz von KI kann Ihnen helfen, die Emotionen zu verstehen, die in nutzergenerierten Inhalten und Produktkommentaren verborgen sind. Dieser Prozess besteht aus den folgenden Schritten:

Finden Sie heraus, wo Verbraucher ihre Meinung über Ihre Marke teilen, einschließlich Social-Media-Plattformen, Bewertungsseiten oder E-Commerce-Plattformen.

Mit KI und NLP können Sie Daten von diesen Plattformen sammeln, um zu verstehen, was die Verbraucher wollen und wie sie über Ihre Marke oder Ihre Produkte denken. Auf diese Weise können Sie Inhalte besser vermarkten, um Ihre Zielgruppe anzuziehen.

Sie können KI und NLP auch verwenden, um die Stimmung und den Ton des Publikums herauszufinden, indem Sie Sprache und Satzstrukturen identifizieren, die als emotionale Marker dienen.

Es sollte in der Lage sein, zwischen einem Kunden, der mit seinem Kauf wirklich zufrieden war, und einem anderen, der es nicht ist, zu unterscheiden.

Mit der Stimmungsanalyse machen Sie Ihre Konsumenten und Zielgruppen zu einem Teil Ihres Markenmarketings und sammeln wertvolle Daten von ihnen.

5. Benutzerabsicht

Suchalgorithmen beginnen auch, die Absicht der Benutzer in die Art und Weise einzubeziehen, wie sie Inhalte bewerten. NLP verwendet Schlüsselwörter, um mehr Informationen über die Benutzerabsicht zu erhalten, unabhängig davon, ob es sich um Informationen, Navigation oder Transaktionen handelt.

Wenn eine Suche verwendet wird, um Informationen zu finden, ist die Benutzerabsicht informativ. Wenn ein Benutzer mit einem Schlüsselwort sucht, weil er zu einer bestimmten Website gehen möchte, wird es zur Navigation.

Die transaktionale Suchabsicht tritt häufiger beim Online-Shopping auf, bei dem ein Benutzer Schlüsselwörter verwendet, um den gewünschten Artikel online zu finden.

Das Verständnis der Benutzerabsicht ermöglicht es Ihnen, die richtigen Schlüsselwörter zu finden und zu sehen, wie Benutzer Schlüsselwörter verwenden. Dies kann Ihnen helfen, den bestmöglichen Weg zu finden, um Inhalte so zu optimieren, dass sie ihre Zielgruppe erreichen.

Zusammenfassen
Der Suchalgorithmus von Google entwickelt sich ständig weiter. Mit der Einführung des BERT-Updates und der Forschungsarbeit rund um SMITH gibt Google die Erklärung ab, dass KI und NLP Schlüsselkomponenten seines Algorithmus sein werden, zumal seine Nutzer Suchergebnisse fordern, die menschliche Antworten auf Fragen nachahmen.

KI und NLP beschränken sich jedoch nicht nur auf Suchanfragen, die über die Google-Plattform durchgeführt werden. Digitale Vermarkter müssen bei der Erstellung von Inhalten das Vorhandensein beider Technologien berücksichtigen.

Beispielsweise wird es nicht mehr ausreichen, gute textbasierte Inhalte zu erstellen, wenn ein Unternehmen in der Google-Suche einen hohen Rang einnehmen möchte.

Wie Google KI und NLP in einem oder fünf Jahren einsetzen wird, ist noch immer ein Rätsel. Eines ist jedoch sicher: Google und andere Suchmaschinen müssen mit den neuesten KI- und NLP-Technologien Schritt halten, um weiterhin Suchergebnisse zu generieren, die Benutzer hilfreich und umsetzbar finden.