Как AI и NLP влияют на контент-маркетинг и SEO

С годами алгоритмы поиска постоянно развивались и становились все более интеллектуальными. То, что работало для веб-сайтов десять или пятнадцать лет назад, больше не работает.

Контент-маркетинг для SEO также эволюционировал. Если вы заметили, как изменились поиск Google и поисковая оптимизация, я не могу винить вас за то, что вы сравнили это с игрой в полицейских и грабителей.

В то время как старые итерации алгоритма поиска Google было легко обыграть даже с некачественным контентом, появление обработки естественного языка (NLP) и искусственного интеллекта (ИИ) заставило контент-маркетологов создавать содержательный, информативный и актуальный контент. их аудитории.

Специалисты по цифровому маркетингу постоянно изучают взаимосвязь между качеством контента и поисковым рейтингом, а затем применяют полученные знания к своему контенту. Возможно, вы сами задавались вопросом, что делает статью ранжированной в сегодняшних поисковых запросах.

Но прежде чем мы узнаем, как цифровые маркетологи применяют AI и NLP в своих кампаниях, нам нужно понять, что означают обе концепции и как они влияют на SEO.

Что такое искусственный интеллект и обработка естественного языка?

Искусственный интеллект относится к компьютерам или компьютерным программам, которые предназначены для изучения новых концепций и решения проблем.

Компьютер, запрограммированный на ИИ, берет огромные объемы данных, анализирует их, чтобы получить полезную информацию, и развивает способность прогнозировать или обнаруживать закономерности на основе ее анализа.

С другой стороны, обработка естественного языка позволяет компьютерам разбивать человеческую речь или язык, чтобы компьютеры могли их понимать и манипулировать ими.

Приложения и поисковые системы используют данные, чтобы распознавать определенные слова и языковые шаблоны и предоставлять более точную и актуальную информацию в ответ на запросы пользователей.

НЛП выполняет три основные задачи: распознавание текста, понимание текста и создание текста.

AI и NLP играют роль в определении того, как пользовательский опыт влияет на SEO. Предположим, сайт предлагает полезную информацию, которую легко понять.

В этом случае алгоритмы поиска отдают предпочтение этому контенту над страницами, которые предлагают аналогичный контент, представленный таким образом, который не так понятен или ценен для пользователя.

Обновления BERT и SMITH

В 2019 году Google запустила представление двунаправленного кодировщика от трансформаторов или алгоритм BERT. Этот новый алгоритм позволяет компьютерам распознавать и понимать человеческий язык с помощью НЛП.

Согласно Google, алгоритм BERT может эффективно обнаруживать контексты и последовательности слов в строках поиска и сопоставлять их с результатами, которые ближе к поиску пользователя.

BERT также позволяет поисковой системе Google генерировать избранные фрагменты для любого релевантного поиска.

Google утверждает, что качество результатов поиска значительно улучшилось после обновления. Пользователи получают улучшенные результаты поиска, соответствующие их поисковым намерениям.

SMITH описан в исследовательской статье Google, опубликованной в апреле 2020 года и обновленной в октябре 2020 года, однако, похоже, он еще не является частью алгоритма.

Он может глубоко анализировать слова, чтобы найти предполагаемое значение, вместо того, чтобы сосредотачиваться на текстовом значении каждого слова.

В отличие от BERT, в котором наблюдается снижение качества индексации длинного контента, SMITH работает лучше с более длинными текстовыми блоками.

SMITH не был разработан, чтобы полностью заменить BERT. Вместо этого он основан на достижениях BERT.

Как AI и NLP влияют на контент-маркетинг и SEO

Непрерывная интеграция AI и NLP в поисковые алгоритмы будет продолжать влиять на методы контент-маркетинга и SEO.

BERT и SMITH, в частности, изменят то, как цифровые маркетологи структурируют и оптимизируют свой контент. Давайте рассмотрим пять способов, которыми ИИ и НЛП продолжают менять контент-маркетинг и SEO.

1. Индивидуальные результаты поиска

Прогнозная аналитика приобретает все большее значение в контексте SEO. Функции предиктивной аналитики Google, такие как Google Trends, могут предлагать более точные прогнозы на основе популярных ключевых слов и поисковых фраз.

Вы можете использовать прогнозную аналитику, чтобы найти самые популярные ключевые слова в своей нише и узнать, как пользователи склонны формулировать свои поисковые строки.

Предиктивная аналитика также помогает Google предлагать контент на основе предыдущих поисков. Вы можете увидеть это в действии, когда вы ищете фразу в Google, и поисковая система пытается выполнить ваш запрос.

Например, если кто-то ищет «Марк Цукерберг», а затем «собственный капитал» последовательно, алгоритм Google интерпретирует это как запрос о собственном капитале Марка Цукерберга.

Предиктивная аналитика особенно полезна для голосового поиска, когда пользователи вряд ли будут использовать одни и те же ключевые слова более двух раз подряд.

Прогнозная аналитика используется для других сервисов Google. Например, существует множество расширений Gmail, использующих предиктивную аналитику.

2. Термин «частотно-обратная частота документа»

Google использует для ранжирования страниц тип текстового анализа, который называется «Частота термина — обратная частота документа».

С помощью TF-IDF ИИ Google может определить важность слова или фразы в документе или блоге. TF-IDF позволяет Google выполнять более глубокий поиск и находить релевантный контент, не полагаясь исключительно на ключевые слова.

С TF-IDF результаты поиска могут привести вас прямо к наиболее релевантному месту в статье.

Одно из самых больших нововведений в области ИИ и НЛП для создателей контента — появление таких инструментов, как Clearscope, Frase и Surfer. Эти инструменты пытаются реконструировать ранжирование поиска, используя TF-IDF и другие сигналы ранжирования.

Инструменты делают следующее:
● Проанализируйте длину контента, появляющегося на первых страницах поисковой выдачи.
● Определите наиболее распространенные релевантные фразы, используемые в этих статьях.

Затем инструменты предоставляют список ключевых слов для включения в статью, частоту включения фраз, предлагаемые заголовки для контента и многое другое. Ниже приведен пример от Frase с использованием поискового запроса «техническое SEO».

Вы можете видеть, насколько это большой шаг вперед по сравнению с предыдущими инструментами, которые просили вас определить одно ключевое слово, а затем предлагали, сколько раз включать эти фразы в статью.

Хотя этот тип технологии находится в зачаточном состоянии, он становится стандартной частью инструментария SEO для профессионалов.

3. Рост голосового поиска

Голосовой поиск становится все более важным в некоторых секторах. Как создатель контента, вы должны учитывать, как голосовой поиск может повлиять на ваш бизнес.

SEO-специалистам теперь необходимо изучить, как голосовой поиск использует фразы и ключевые слова и как они влияют на результаты поиска. Понимание механизма голосового поиска и его назначения может помочь вам охватить более широкую аудиторию.

Это также позволяет вам предлагать информативный контент, который может улучшить рейтинг страницы и предоставить информацию, которую хотят пользователи.

Голосовой поиск, скорее всего, изначально повлияет на разработчиков приложений больше, чем на людей, которые управляют веб-сайтами. Просто подумайте о типах голосовых команд, которые вы предоставляете такому инструменту, как Alexa.

Они часто основаны на определенных действиях. Например, вы можете попросить Alexa включить или выключить свет или запросить определенную песню.

4. Анализ настроений

Анализ настроений, стоящих за любой услугой или брендом, может помочь сделать контент-маркетинг более содержательным и эффективным. Анализ помогает маркетологам узнавать мнения потребителей и придумывать контент, отвечающий им.

Использование ИИ может помочь вам понять эмоции, которые скрыты в пользовательском контенте и комментариях к продуктам. Этот процесс состоит из следующих шагов:

Узнайте, где потребители делятся своим мнением о вашем бренде, включая платформы социальных сетей, обзорные сайты или платформы электронной коммерции.

С помощью ИИ и НЛП вы можете собирать данные с этих платформ, чтобы понять, чего хотят потребители и что они думают о вашем бренде или продуктах. Это позволяет вам лучше продвигать контент для привлечения целевой аудитории.

Вы также можете использовать ИИ и НЛП, чтобы выяснить настроение и тон аудитории, определяя язык и структуру предложений, которые служат эмоциональными маркерами.

Он должен быть в состоянии отличить клиента, который был искренне доволен своей покупкой, от покупателя, который не очень.

С помощью анализа настроений вы делаете своих потребителей и целевую аудиторию частью маркетинга вашего бренда и собираете от них ценные данные.

5. Намерение пользователя

Алгоритмы поиска также начинают учитывать намерения пользователей при ранжировании контента. НЛП использует ключевые слова, чтобы получить больше информации о намерениях пользователя, будь то информационные, навигационные или транзакционные.

Если поиск используется для поиска информации, намерение пользователя является информационным. Если пользователь выполняет поиск по ключевому слову, потому что хочет перейти на определенный сайт, он становится навигационным.

Цель транзакционного поиска чаще встречается во время покупок в Интернете, когда пользователь использует ключевые слова, чтобы найти нужный товар в Интернете.

Понимание намерений пользователя позволяет вам находить правильные ключевые слова и видеть, как люди используют ключевые слова. Это может помочь вам найти наилучший способ оптимизации контента, чтобы он достиг своей целевой аудитории.

Подводя итоги
Алгоритм поиска Google постоянно развивается. С введением обновления BERT и исследования SMITH Google заявляет, что AI и NLP станут ключевыми компонентами его алгоритма, тем более что его пользователи требуют результатов поиска, которые имитируют человеческие ответы на вопросы.

Однако ИИ и НЛП не ограничиваются только поиском через платформу Google. Цифровым маркетологам необходимо учитывать присутствие обеих технологий при создании контента.

Например, уже недостаточно создавать хороший текстовый контент, если компания хочет занимать высокие позиции в результатах поиска Google.

Как Google будет использовать AI и NLP через год или пять лет, до сих пор остается загадкой. Но одно можно сказать наверняка: Google и другие поисковые системы должны будут идти в ногу с новейшими технологиями искусственного интеллекта и NLP, чтобы продолжать генерировать результаты поиска, которые пользователи сочтут полезными и действенными.