AI と NLP がコンテンツ マーケティングと SEO に与える影響

何年にもわたって、検索アルゴリズムは絶えず進化し、よりインテリジェントになりました。 10 年または 15 年前に Web サイトで機能していたものが、もはや機能しません。

SEOのコンテンツマーケティングも進化しています。 Google 検索と SEO がどのように変化したかを観察したことがあるなら、それを警官と強盗のゲームと比較しても責めることはできません。

Google の検索アルゴリズムの古い反復は、標準以下のコンテンツでも簡単に操作できましたが、自然言語処理 (NLP) と人工知能 (AI) の出現により、コンテンツ マーケティング担当者は、意味があり、有益で、関連性のあるコンテンツを作成することが不可欠になりました。彼らの聴衆。

デジタル マーケティングの専門家は、コンテンツの品質と検索ランキングの関係を常に研究し、学んだことをコンテンツに適用しています。 今日の検索で記事がランク付けされるのはなぜなのか、疑問に思ったことがあるかもしれません。

しかし、デジタル マーケターが AI と NLP をキャンペーンに適用する方法を学ぶ前に、両方の概念が何を意味し、それらが SEO にどのように影響するかを理解する必要があります。

人工知能と自然言語処理とは？

人工知能とは、新しい概念を学習して問題を解決するように設計されたコンピューターまたはコンピューター プログラムを指します。

AI でプログラムされたコンピューターは、大量のデータを取得し、それを分析して有用な情報を導き出し、その分析に基づいてパターンを予測または検出する能力を開発します。

一方、自然言語処理では、コンピューターが人間の音声や言語を分解して、コンピューターが理解して操作できるようにします。

アプリや検索エンジンは、データを使用して特定の単語や言語パターンを認識し、人間のユーザーのクエリに応じて、より正確で関連性の高い情報を提供します。

NLP は、テキストの認識、テキストの理解、テキストの生成という 3 つの主なタスクを完了します。

AI と NLP は、ユーザー エクスペリエンスが SEO に与える影響を決定する役割を果たします。 便利な情報をわかりやすく提供しているサイトがあるとします。

その場合、検索アルゴリズムは、ユーザーにとって理解しにくい、または価値のない方法で提示された同様のコンテンツを提供するページよりも、そのコンテンツを優先します。

BERT と SMITH の更新

2019 年に、Google はトランスフォーマーまたは BERT アルゴリズムからの双方向エンコーダー表現を開始しました。 この新しいアルゴリズムにより、コンピュータは NLP を使用して人間の言語を認識して理解できるようになります。

Google によると、BERT アルゴリズムは、検索文字列内の単語のコンテキストとシーケンスを効果的に発見し、これらをユーザーの検索により近い結果と一致させることができます。

また、BERT を使用すると、Google 検索エンジンは、関連する検索の強調スニペットを生成できます。

Google は、アップデート以降、検索結果の品質が劇的に向上したと主張するでしょう。 ユーザーは、検索意図に一致する改善された検索結果を取得します。

SMITH は、2020 年 4 月に公開され、2020 年 10 月に更新された Google Research の論文で説明されていますが、まだアルゴリズムの一部ではないようです。

各単語のテキストの意味に焦点を当てるのではなく、単語を深く分析して意図した意味を見つけることができます。

長い形式のコンテンツになるとインデックス作成の品質が低下する BERT とは異なり、SMITH は長いテキスト ブロックでパフォーマンスが向上します。

SMITH は、BERT を完全に置き換えるようには設計されていません。 代わりに、BERT がこれまでに達成したことの上に構築されます。

AI と NLP がコンテンツ マーケティングと SEO に与える影響

AI と NLP の検索アルゴリズムへの継続的な統合は、コンテンツ マーケティングと SEO の実践に影響を与え続けます。

特に、BERT と SMITH は、デジタル マーケターがコンテンツを構築して最適化する方法を変えます。 AI と NLP がコンテンツ マーケティングと SEO を変え続ける 5 つの方法を見てみましょう。

1. カスタマイズされた検索結果

予測インテリジェンスは、SEO のコンテキスト内で重要性を増しています。 Google Trends などの Google の予測インテリジェンス機能は、人気のあるキーワードや検索フレーズに基づいてより適切な予測を提供できます。

予測インテリジェンスを使用して、ニッチで最も検索されたキーワードを見つけ、ユーザーが検索文字列をどのように表現する傾向があるかを発見できます。

予測インテリジェンスは、Google が以前の検索に基づいてコンテンツを提案するのにも役立ちます。 Google でフレーズを検索し、検索エンジンがクエリを完了しようとすると、これが実際に行われていることがわかります。

たとえば、誰かが「Mark Zuckerberg」、「純資産」の順に検索すると、Google のアルゴリズムは Mark Zuckerberg の純資産に関するクエリとして解釈します。

予測インテリジェンスは、ユーザーが同じキーワードを連続して 2 回以上使用する可能性が非常に低い音声検索に特に役立ちます。

予測インテリジェンスは、他の Google サービスに使用されます。 たとえば、予測分析を利用する多くの Gmail 拡張機能があります。

2.用語頻度-逆ドキュメント頻度

Google は、ページのランキングに用語頻度 - 逆ドキュメント頻度と呼ばれるテキスト分析のタイプを使用します。

TF-IDF を使用すると、Google AI はドキュメントやブログ内の単語やフレーズの重要性を見つけることができます。 TF-IDF を使用すると、Google はキーワードだけに頼らずに、より深く検索して関連するコンテンツを見つけることができます。

TF-IDF を使用すると、検索結果から記事内の最も関連性の高いポイントに直接移動できます。

コンテンツ クリエーター向けの AI と NLP に関する最大のイノベーションの 1 つは、Clearscope、Frase、Surfer などのツールの台頭です。 これらのツールは、TF-IDF やその他のランキング シグナルを使用して、検索ランキングのリバース エンジニアリングを試みます。

ツールは次のことを行います。
● SERP の最初のページに表示されるコンテンツの長さを分析します。
● それらの記事で使用されている最も一般的な関連フレーズを特定します。

ツールは、記事に含めるキーワードのリスト、フレーズを含める頻度、コンテンツの推奨ヘッダーなどを提供します。 以下は、「テクニカル SEO」という検索語を使用した Frase の例です。

これまでのツールでは、1 つのキーワードを特定するよう求めてから、これらのフレーズを記事に何回含めるかを提案していましたが、これがいかに大きな進歩であるかがわかります。

この種のテクノロジーはまだ始まったばかりですが、専門家向けの SEO ツールキットの標準的な部分になりつつあります。

3. 音声検索の台頭

一部の分野では、音声検索の重要性が高まっています。 コンテンツ作成者は、音声検索がビジネスに与える影響を考慮する必要があります。

SEO の専門家は、音声検索でフレーズやキーワードがどのように使用され、検索エンジンの結果にどのように影響するかを調査する必要があります。 音声検索のメカニズムとその目的を理解すると、より多くのユーザーにリーチするのに役立ちます。

また、より良いページランキングを取得し、ユーザーが必要とする情報を提供できる有益なコンテンツを提供することもできます.

音声検索は、最初はウェブサイトを運営する人々よりもアプリ開発者に大きな影響を与える可能性があります。 Alexa などのツールに提供する音声コマンドの種類を考えてみてください。

多くの場合、特定のアクションに基づいています。 たとえば、Alexa にライトをオンまたはオフにしたり、特定の曲をリクエストしたりできます。

4.感情分析

サービスやブランドの背後にある感情を分析することは、コンテンツ マーケティングをより有意義かつ効果的にするのに役立ちます。 この分析は、マーケティング担当者が消費者の意見を発見し、それに対応するコンテンツを考え出すのに役立ちます。

AI を使用すると、ユーザーが作成したコンテンツや製品のコメントに隠されている感情を理解するのに役立ちます。 このプロセスは、次の手順で構成されています。

ソーシャル メディア プラットフォーム、レビュー サイト、e コマース プラットフォームなど、消費者がブランドについて意見を共有している場所を見つけます。

AI と NLP を使用すると、これらのプラットフォームからデータを収集して、消費者が何を望んでいるか、ブランドや製品についてどのように考えているかを理解できます。 これにより、より良い方法でコンテンツをマーケティングして、ターゲット ユーザーを引き付けることができます。

また、AI と NLP を使用して、感情的なマーカーとして機能する言語と文の構造を特定することで、聴衆の感情と口調を見つけることもできます。

購入に本当に満足している顧客と満足していない顧客を見分けることができるはずです。

感情分析を使用すると、消費者とターゲット オーディエンスをブランド マーケティングの一部にし、それらから貴重なデータを収集できます。

5. ユーザーの意図

検索アルゴリズムも、コンテンツをランク付けする方法にユーザーの意図を組み込み始めています。 NLP はキーワードを使用して、情報、ナビゲーション、トランザクションのいずれであっても、ユーザーの意図に関する詳細情報を取得します。

情報を見つけるために検索が使用される場合、ユーザーの意図は情報提供です。 ユーザーが特定のサイトに行きたいという理由でキーワードで検索すると、ナビゲーションになります。

トランザクション検索の意図は、ユーザーがキーワードを使用してオンラインで目的のアイテムを見つけるオンライン ショッピング中によく見られます。

ユーザーの意図を理解することで、適切なキーワードを見つけ、人々がキーワードをどのように使用しているかを知ることができます。 これにより、コンテンツを最適化してターゲット ユーザーにリーチするための最善の方法を見つけることができます。

まとめ
Google の検索アルゴリズムは常に進化しています。 BERT の更新と SMITH に関する研究論文の導入により、Google は AI と NLP がそのアルゴリズムの重要な要素になると述べています。特に、ユーザーは質問に対する人間の応答を模倣する検索結果を求めているためです。

ただし、AI と NLP は、Google プラットフォームを通じて行われる検索だけに限定されているわけではありません。 デジタル マーケターは、コンテンツを作成する際に、両方のテクノロジーの存在を考慮する必要があります。

たとえば、企業が Google 検索で上位にランク付けしたい場合、優れたテキストベースのコンテンツを作成するだけではもはや十分ではありません。

Google が 1 年後または 5 年後に AI と NLP をどのように使用するかはまだ謎です。 しかし、1 つ確かなことは、Google やその他の検索エンジンが最新の AI および NLP テクノロジと歩調を合わせて、ユーザーが役立つ実用的な検索結果を生成し続ける必要があるということです。