Jak AI i NLP wpływają na content marketing i SEO

Z biegiem lat algorytmy wyszukiwania stale ewoluowały i stawały się coraz bardziej inteligentne. To, co działało na stronach internetowych dziesięć czy piętnaście lat temu, już nie działa.

Ewoluował też content marketing dla SEO. Jeśli zauważyłeś, jak zmieniły się wyszukiwania Google i SEO, nie mogę cię winić za porównanie tego do gry w gliny i złodziei.

Podczas gdy stare iteracje algorytmu wyszukiwania Google były łatwe do oszukania nawet w przypadku treści o niskiej jakości, pojawienie się przetwarzania języka naturalnego (NLP) i sztucznej inteligencji (AI) sprawiło, że marketerzy treści muszą tworzyć treści, które są znaczące, pouczające i istotne dla ich odbiorców.

Specjaliści od marketingu cyfrowego nieustannie badają związek między jakością treści a rankingami wyszukiwania, a następnie stosują zdobytą wiedzę do swoich treści. Być może zastanawiałeś się, co sprawia, że ​​artykuł zajmuje pozycję w dzisiejszych wyszukiwaniach.

Ale zanim dowiemy się, w jaki sposób marketerzy cyfrowi stosują AI i NLP w swoich kampaniach, musimy zrozumieć, co oznaczają oba pojęcia i jak wpływają na SEO.

Czym są sztuczna inteligencja i przetwarzanie języka naturalnego?

Sztuczna inteligencja odnosi się do komputerów lub programów komputerowych zaprojektowanych do uczenia się nowych pojęć i rozwiązywania problemów.

Komputer zaprogramowany na sztuczną inteligencję pobiera ogromne ilości danych, analizuje je w celu uzyskania przydatnych informacji i rozwija zdolność przewidywania lub wykrywania wzorców na podstawie ich analizy.

Z drugiej strony przetwarzanie języka naturalnego pozwala komputerom na rozbicie ludzkiej mowy lub języka, dzięki czemu może być zrozumiana i manipulowana przez komputery.

Aplikacje i wyszukiwarki wykorzystują dane do rozpoznawania określonych słów i wzorców językowych oraz dostarczania dokładniejszych i trafniejszych informacji w odpowiedzi na zapytania użytkowników.

NLP realizuje trzy główne zadania: rozpoznawanie tekstu, rozumienie tekstu i generowanie tekstu.

AI i NLP odgrywają rolę w określaniu, w jaki sposób doświadczenie użytkownika wpływa na SEO. Załóżmy, że witryna zawiera przydatne informacje, które są łatwe do zrozumienia.

W takim przypadku algorytmy wyszukiwania traktują tę treść priorytetowo przed stronami, które oferują podobne treści prezentowane w sposób, który nie jest tak zrozumiały ani wartościowy dla użytkownika.

Aktualizacje BERT i SMITH

W 2019 roku Google uruchomił dwukierunkowe reprezentacje kodera z Transformers lub algorytm BERT. Ten nowy algorytm pozwala komputerom rozpoznawać i rozumieć ludzki język za pomocą NLP.

Według Google algorytm BERT może skutecznie wykrywać konteksty i sekwencje słów w ciągach wyszukiwania i dopasowywać je do wyników bliższych wyszukiwaniu użytkownika.

BERT umożliwia również wyszukiwarce Google generowanie fragmentów polecanych dla dowolnego trafnego wyszukiwania.

Google twierdzi, że jakość wyników wyszukiwania znacznie się poprawiła od czasu aktualizacji. Użytkownicy uzyskują lepsze wyniki wyszukiwania, które pasują do ich intencji wyszukiwania.

SMITH jest opisany w artykule Google Research opublikowanym w kwietniu 2020 roku i zaktualizowanym w październiku 2020 roku, jednak wydaje się, że nie jest jeszcze częścią algorytmu.

Może dogłębnie analizować słowa, aby znaleźć zamierzone znaczenie, zamiast skupiać się na znaczeniu tekstowym każdego słowa.

W przeciwieństwie do BERT, który doświadcza spadku jakości indeksowania, jeśli chodzi o długie treści, SMITH radzi sobie lepiej z dłuższymi blokami tekstu.

SMITH nie został zaprojektowany w celu całkowitego zastąpienia BERT. Zamiast tego opiera się na dotychczasowych osiągnięciach BERT.

Jak AI i NLP wpływają na content marketing i SEO?

Ciągła integracja AI i NLP z algorytmami wyszukiwania będzie nadal wpływać na praktyki marketingu treści i SEO.

W szczególności BERT i SMITH zmienią strukturę i optymalizację treści dla marketerów cyfrowych. Przyjrzyjmy się pięciu sposobom, w jakie sztuczna inteligencja i NLP nadal zmieniają content marketing i SEO.

1. Dostosowane wyniki wyszukiwania

W kontekście SEO coraz większego znaczenia nabiera inteligencja predykcyjna. Funkcje analizy predykcyjnej Google, takie jak Trendy Google, mogą oferować lepsze prognozy na podstawie popularnych słów kluczowych i wyszukiwanych fraz.

Możesz użyć inteligencji predykcyjnej, aby znaleźć najczęściej wyszukiwane słowa kluczowe w swojej niszy i odkryć, w jaki sposób użytkownicy mają tendencję do formułowania swoich ciągów wyszukiwania.

Inteligencja predykcyjna pomaga również Google w podpowiadaniu treści na podstawie poprzednich wyszukiwań. Możesz to zobaczyć w akcji, gdy szukasz wyrażenia w Google, a wyszukiwarka próbuje dokończyć zapytanie.

Na przykład, jeśli ktoś wyszukuje kolejno „Mark Zuckerberg”, a następnie „wartość netto”, algorytm Google zinterpretuje to jako zapytanie dotyczące wartości netto Marka Zuckerberga.

Inteligencja predykcyjna jest szczególnie przydatna w przypadku wyszukiwania głosowego, gdzie użytkownicy nie będą używać tych samych słów kluczowych więcej niż dwa razy z rzędu.

Inteligencja predykcyjna jest używana w innych usługach Google. Na przykład istnieje wiele rozszerzeń Gmaila, które wykorzystują analizę predykcyjną.

2. Termin częstotliwość-odwrotna częstotliwość dokumentu

Google stosuje rodzaj analizy tekstowej o nazwie Term Frequency-Inverse Document Frequency do rankingu stron.

Dzięki TF-IDF Google AI może określić znaczenie słowa lub frazy w dokumencie lub blogu. TF-IDF umożliwia Google głębsze wyszukiwanie i znajdowanie odpowiednich treści bez polegania wyłącznie na słowach kluczowych.

Dzięki TF-IDF wynik wyszukiwania może zaprowadzić Cię bezpośrednio do najbardziej odpowiedniego punktu w artykule.

Jedną z największych innowacji związanych ze sztuczną inteligencją i NLP dla twórców treści jest pojawienie się narzędzi takich jak Clearscope, Frase i Surfer. Narzędzia te próbują odtworzyć rankingi wyszukiwania za pomocą TF-IDF i innych sygnałów rankingowych.

Narzędzia wykonują następujące czynności:
● Przeanalizuj długość treści pojawiających się na pierwszych stronach SERP.
● Zidentyfikuj najczęstsze trafne wyrażenia używane w tych artykułach.

Narzędzia następnie udostępniają listę słów kluczowych, które należy uwzględnić w artykule, częstotliwość umieszczania fraz, sugerowane nagłówki treści i nie tylko. Poniżej znajduje się przykład Frase używający wyszukiwanego hasła „techniczne SEO”.

Możesz zobaczyć, jak jest to duży postęp w stosunku do poprzednich narzędzi, które prosiły Cię o zidentyfikowanie jednego słowa kluczowego, a następnie sugerowały, ile razy należy uwzględnić te frazy w artykule.

Chociaż ten rodzaj technologii jest w powijakach, staje się standardową częścią zestawu narzędzi SEO dla profesjonalistów.

3. Wzrost wyszukiwania głosowego

Wyszukiwanie głosowe nabiera coraz większego znaczenia w niektórych sektorach. Jako twórca treści musisz zastanowić się, jak wyszukiwanie głosowe może wpłynąć na Twoją firmę.

Specjaliści SEO muszą teraz zbadać, w jaki sposób wyszukiwanie głosowe wykorzystuje frazy i słowa kluczowe oraz jak wpływają one na wyniki wyszukiwania. Zrozumienie mechanizmu wyszukiwania głosowego i jego celu może pomóc Ci dotrzeć do szerszego grona odbiorców.

Pozwala również oferować treści informacyjne, które mogą uzyskać lepszą pozycję w rankingu strony i zapewnić informacje, których chcą użytkownicy.

Wyszukiwanie głosowe prawdopodobnie wpłynie początkowo bardziej na twórców aplikacji niż na osoby prowadzące strony internetowe. Wystarczy wziąć pod uwagę rodzaje poleceń głosowych, które przekazujesz narzędziu takiemu jak Alexa.

Często opierają się na pewnych działaniach. Na przykład możesz poprosić Alexę o włączenie lub wyłączenie światła lub poprosić o konkretną piosenkę.

4. Analiza nastrojów

Analiza sentymentu stojącego za jakąkolwiek usługą lub marką może pomóc w zwiększeniu znaczenia i skuteczności content marketingu. Analiza pomaga marketerom odkrywać opinie konsumentów i tworzyć treści, które na nie odpowiadają.

Korzystanie ze sztucznej inteligencji może pomóc w zrozumieniu emocji, które kryją się w treściach generowanych przez użytkowników i komentarzach do produktów. Ten proces składa się z następujących kroków:

Dowiedz się, gdzie konsumenci dzielą się swoją opinią na temat Twojej marki, w tym na platformach mediów społecznościowych, witrynach z recenzjami lub platformach e-commerce.

Dzięki AI i NLP możesz zbierać dane z tych platform, aby zrozumieć, czego chcą konsumenci i jak myślą o Twojej marce lub produktach. Dzięki temu możesz sprzedawać treści w lepszy sposób, aby przyciągnąć grupę docelową.

Możesz także użyć sztucznej inteligencji i NLP, aby poznać nastroje i ton odbiorców, identyfikując język i struktury zdań, które służą jako markery emocjonalne.

Powinien być w stanie odróżnić klienta, który był naprawdę zadowolony z zakupu, od takiego, który nie jest.

Dzięki analizie nastrojów sprawiasz, że Twoi konsumenci i docelowi odbiorcy stają się częścią marketingu Twojej marki i zbierasz od nich cenne dane.

5. Intencja użytkownika

Algorytmy wyszukiwania również zaczynają uwzględniać intencje użytkownika w sposobie oceniania treści. NLP używa słów kluczowych, aby uzyskać więcej informacji na temat intencji użytkownika, niezależnie od tego, czy jest to informacyjne, nawigacyjne czy transakcyjne.

Jeśli wyszukiwanie jest używane do znajdowania informacji, intencja użytkownika ma charakter informacyjny. Jeśli użytkownik wyszukuje słowo kluczowe, ponieważ chce przejść do określonej witryny, staje się ono nawigacyjne.

Intencja wyszukiwania transakcyjnego jest bardziej powszechna podczas zakupów online, gdy użytkownik używa słów kluczowych, aby znaleźć żądany produkt online.

Zrozumienie intencji użytkownika pozwala znaleźć właściwe słowa kluczowe i zobaczyć, jak ludzie używają słów kluczowych. Może to pomóc w znalezieniu najlepszego możliwego sposobu optymalizacji treści, aby dotarła do docelowych odbiorców.

Podsumowując
Algorytm wyszukiwania Google stale się rozwija. Wraz z wprowadzeniem aktualizacji BERT i artykułu badawczego dotyczącego SMITH, Google oświadcza, że ​​sztuczna inteligencja i NLP będą kluczowymi elementami jego algorytmu, zwłaszcza że jego użytkownicy żądają wyników wyszukiwania, które naśladują ludzkie odpowiedzi na pytania.

Jednak sztuczna inteligencja i NLP nie ograniczają się tylko do wyszukiwań dokonywanych za pośrednictwem platformy Google. Marketingowcy cyfrowi muszą uwzględnić obecność obu technologii podczas tworzenia treści.

Na przykład nie wystarczy już tworzenie dobrych treści tekstowych, jeśli firma chce mieć wysoką pozycję w wynikach wyszukiwania Google.

W jaki sposób Google będzie wykorzystywał sztuczną inteligencję i NLP za rok lub pięć lat, nadal pozostaje tajemnicą. Ale jedno jest pewne: Google i inne wyszukiwarki będą musiały nadążać za najnowszymi technologiami AI i NLP, aby nadal generować wyniki wyszukiwania, które użytkownicy uznają za przydatne i przydatne.