AI & NLP ส่งผลกระทบต่อการตลาดเนื้อหาและ SEO อย่างไร

ตลอดหลายปีที่ผ่านมา อัลกอริธึมการค้นหามีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องและมีความชาญฉลาดมากขึ้น สิ่งที่ใช้ได้ผลกับเว็บไซต์เมื่อสิบหรือสิบห้าปีที่แล้วไม่ได้ผลอีกต่อไป

การตลาดเนื้อหาสำหรับ SEO ก็มีการพัฒนาเช่นกัน หากคุณสังเกตว่าการค้นหาของ Google และ SEO เปลี่ยนแปลงไปอย่างไร ฉันไม่สามารถตำหนิคุณได้ที่เปรียบเทียบกับเกมของตำรวจและโจร

แม้ว่าอัลกอริธึมการค้นหาของ Google ที่ทำซ้ำแบบเก่านั้นง่ายต่อการเล่นเกมแม้ในเนื้อหาที่ไม่ได้มาตรฐาน การเกิดขึ้นของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ทำให้นักการตลาดเนื้อหาจำเป็นต้องผลิตเนื้อหาที่มีความหมาย ให้ข้อมูล และเกี่ยวข้องกับ ผู้ชมของพวกเขา

ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดดิจิทัลจะศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างคุณภาพเนื้อหาและอันดับการค้นหาอย่างต่อเนื่อง จากนั้นจึงนำสิ่งที่ได้เรียนรู้มาใช้กับเนื้อหาของตน คุณอาจเคยสงสัยว่าอะไรทำให้อันดับบทความในการค้นหาตัวเองในปัจจุบัน

แต่ก่อนที่เราจะเรียนรู้ว่านักการตลาดดิจิทัลใช้ AI และ NLP กับแคมเปญอย่างไร เราต้องเข้าใจว่าแนวคิดทั้งสองมีความหมายอย่างไรและส่งผลต่อ SEO อย่างไร

ปัญญาประดิษฐ์และการประมวลผลภาษาธรรมชาติคืออะไร?

ปัญญาประดิษฐ์หมายถึงคอมพิวเตอร์หรือโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ออกแบบมาเพื่อเรียนรู้แนวคิดใหม่และแก้ปัญหา

คอมพิวเตอร์ที่ตั้งโปรแกรมด้วย AI จะใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาล วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์ และพัฒนาความสามารถในการทำนายหรือตรวจจับรูปแบบตามการวิเคราะห์

ในทางกลับกัน การประมวลผลภาษาธรรมชาติทำให้คอมพิวเตอร์สามารถทำลายคำพูดหรือภาษาของมนุษย์ เพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจและจัดการได้

แอพและเสิร์ชเอ็นจิ้นใช้ข้อมูลเพื่อจดจำคำและรูปแบบภาษาที่เฉพาะเจาะจง และให้ข้อมูลที่ถูกต้องและเกี่ยวข้องมากขึ้นเพื่อตอบสนองต่อคำถามของผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์

NLP ทำงานหลักสามอย่าง: การจดจำข้อความ การทำความเข้าใจข้อความ และการสร้างข้อความ

AI และ NLP มีบทบาทในการพิจารณาว่าประสบการณ์ของผู้ใช้ส่งผลต่อ SEO อย่างไร สมมติว่าไซต์นำเสนอข้อมูลที่เป็นประโยชน์ที่เข้าใจง่าย

ในกรณีนั้น อัลกอริธึมการค้นหาจะจัดลำดับความสำคัญของเนื้อหานั้นเหนือหน้าที่นำเสนอเนื้อหาที่คล้ายกันในลักษณะที่ไม่เข้าใจหรือมีคุณค่าต่อผู้ใช้

อัพเดต BERT และ SMITH

ในปี 2019 Google ได้เปิดตัว Bidirectional Encoder Representations จากอัลกอริทึม Transformers หรือ BERT อัลกอริธึมใหม่นี้ช่วยให้คอมพิวเตอร์จดจำและเข้าใจภาษามนุษย์โดยใช้ NLP

จากข้อมูลของ Google อัลกอริธึม BERT สามารถค้นพบบริบทของคำและลำดับในสตริงการค้นหาได้อย่างมีประสิทธิภาพ และจับคู่สิ่งเหล่านี้กับผลลัพธ์ที่ใกล้เคียงกับการค้นหาของผู้ใช้มากขึ้น

BERT ยังอนุญาตให้เครื่องมือค้นหาของ Google สร้างตัวอย่างข้อมูลแนะนำสำหรับการค้นหาที่เกี่ยวข้อง

Google จะโต้แย้งว่าคุณภาพของผลการค้นหาดีขึ้นอย่างมากตั้งแต่มีการอัปเดต ผู้ใช้จะได้รับผลการค้นหาที่ดีขึ้นซึ่งตรงกับความตั้งใจในการค้นหาของตน

SMITH อธิบายไว้ในรายงานการวิจัยของ Google ที่เผยแพร่ในเดือนเมษายน 2020 และอัปเดตในเดือนตุลาคม 2020 อย่างไรก็ตาม ดูเหมือนว่าจะยังไม่เป็นส่วนหนึ่งของอัลกอริทึม

สามารถวิเคราะห์คำอย่างลึกซึ้งเพื่อค้นหาความหมายที่ตั้งใจไว้ แทนที่จะเน้นที่ความหมายตามข้อความของแต่ละคำ

ต่างจาก BERT ซึ่งประสบกับคุณภาพของการทำดัชนีที่ลดลงเมื่อพูดถึงเนื้อหาแบบยาว SMITH ทำงานได้ดีกว่ากับกลุ่มข้อความที่ยาวกว่า

สมิธไม่ได้ออกแบบมาเพื่อแทนที่ BERT โดยสิ้นเชิง แต่จะสร้างขึ้นจากสิ่งที่ BERT ประสบความสำเร็จมาจนถึงตอนนี้

AI และ NLP ส่งผลต่อการตลาดเนื้อหาและ SEO อย่างไร

การผสานรวม AI และ NLP เข้ากับอัลกอริธึมการค้นหาอย่างต่อเนื่องจะส่งผลต่อการตลาดเนื้อหาและแนวทางปฏิบัติ SEO ต่อไป

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง BERT และ SMITH จะเปลี่ยนวิธีที่นักการตลาดดิจิทัลจัดโครงสร้างและเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาของตน มาดูห้าวิธีที่ AI และ NLP เปลี่ยนแปลงการตลาดเนื้อหาและ SEO กันต่อไป

1. ผลการค้นหาที่กำหนดเอง

ระบบคาดการณ์ล่วงหน้ากำลังได้รับความสำคัญมากขึ้นในบริบทของ SEO ฟีเจอร์คาดการณ์ล่วงหน้าของ Google เช่น Google Trends สามารถให้การคาดคะเนที่ดีขึ้นตามคำหลักยอดนิยมและวลีค้นหา

คุณสามารถใช้ระบบคาดการณ์ล่วงหน้าเพื่อค้นหาคีย์เวิร์ดที่ค้นหามากที่สุดในเฉพาะกลุ่มของคุณ และค้นหาว่าผู้ใช้มักจะใช้วลีในสตริงการค้นหาของตนอย่างไร

ระบบคาดการณ์ล่วงหน้ายังช่วย Google ในการแนะนำเนื้อหาตามการค้นหาครั้งก่อนๆ คุณสามารถดูสิ่งนี้ได้เมื่อคุณค้นหาวลีใน Google และเครื่องมือค้นหาพยายามกรอกข้อความค้นหาของคุณ

ตัวอย่างเช่น หากมีผู้ค้นหาคำว่า "Mark Zuckerberg" จากนั้น "net worth" ตามลำดับ อัลกอริธึมของ Google จะตีความว่าเป็นข้อความค้นหาเกี่ยวกับมูลค่าสุทธิของ Mark Zuckerberg

ระบบคาดการณ์ล่วงหน้ามีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการค้นหาด้วยเสียง ซึ่งผู้ใช้ไม่น่าจะใช้คำหลักเดียวกันมากกว่าสองครั้งติดต่อกัน

ระบบคาดการณ์ล่วงหน้าใช้สำหรับบริการอื่นๆ ของ Google ตัวอย่างเช่น มีส่วนขยาย Gmail จำนวนมากที่ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

2. ความถี่ระยะ - ความถี่เอกสารผกผัน

Google ใช้ประเภทของการวิเคราะห์ข้อความที่เรียกว่า Term Frequency-Inverse Document Frequency สำหรับการจัดอันดับหน้า

ด้วย TF-IDF Google AI สามารถค้นหาความสำคัญของคำหรือวลีในเอกสารหรือบล็อก TF-IDF ช่วยให้ Google สามารถค้นหาได้ลึกขึ้นและค้นหาเนื้อหาที่เกี่ยวข้องโดยไม่ต้องอาศัยคำหลักเพียงอย่างเดียว

ด้วย TF-IDF ผลการค้นหาอาจนำคุณตรงไปยังจุดที่เกี่ยวข้องมากที่สุดในบทความ

หนึ่งในนวัตกรรมที่ใหญ่ที่สุดเกี่ยวกับ AI และ NLP สำหรับผู้สร้างเนื้อหาคือการเพิ่มขึ้นของเครื่องมืออย่าง Clearscope, Frase และ Surfer เครื่องมือเหล่านี้พยายามทำวิศวกรรมย้อนกลับการจัดอันดับการค้นหาโดยใช้ TF-IDF และสัญญาณการจัดอันดับอื่นๆ

เครื่องมือทำดังต่อไปนี้:
● วิเคราะห์ความยาวของเนื้อหาที่ปรากฏในหน้าแรกของ SERP
● ระบุวลีที่เกี่ยวข้องที่พบบ่อยที่สุดในบทความเหล่านั้น

จากนั้นเครื่องมือจะจัดเตรียมรายการคำหลักที่จะรวมไว้ในบทความ ความถี่ในการรวมวลี ส่วนหัวที่แนะนำสำหรับเนื้อหา และอื่นๆ ด้านล่างนี้เป็นตัวอย่างจาก Frase ที่ใช้คำค้นหา “เทคนิค SEO”

คุณสามารถดูได้ว่านี่เป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในเครื่องมือก่อนหน้าที่ขอให้คุณระบุคำหลักหนึ่งคำ จากนั้นจึงแนะนำจำนวนครั้งที่จะรวมวลีเหล่านี้ในบทความ

แม้ว่าเทคโนโลยีประเภทนี้จะยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่ก็กลายเป็นส่วนมาตรฐานของชุดเครื่องมือ SEO สำหรับมืออาชีพ

3. การเพิ่มขึ้นของการค้นหาด้วยเสียง

การค้นหาด้วยเสียงมีความสำคัญมากขึ้นในบางภาคส่วน ในฐานะผู้สร้างเนื้อหา คุณต้องพิจารณาว่าการค้นหาด้วยเสียงอาจส่งผลต่อธุรกิจของคุณอย่างไร

ผู้เชี่ยวชาญด้าน SEO จำเป็นต้องสำรวจว่าการค้นหาด้วยเสียงใช้วลีและคำหลักอย่างไร และส่งผลต่อผลลัพธ์ของเครื่องมือค้นหาอย่างไร การทำความเข้าใจกลไกของการค้นหาด้วยเสียงและจุดประสงค์สามารถช่วยให้คุณเข้าถึงผู้ชมได้กว้างขึ้น

นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณสามารถนำเสนอเนื้อหาข้อมูลที่สามารถได้รับการจัดอันดับหน้าที่ดีขึ้นและให้ข้อมูลที่ผู้ใช้ต้องการ

การค้นหาด้วยเสียงมีแนวโน้มที่จะส่งผลกระทบต่อนักพัฒนาแอปในช่วงเริ่มต้นมากกว่าผู้ที่ใช้งานเว็บไซต์ เพียงพิจารณาประเภทของคำสั่งเสียงที่คุณมอบให้กับเครื่องมืออย่าง Alexa

มักขึ้นอยู่กับการกระทำบางอย่าง ตัวอย่างเช่น คุณอาจขอให้ Alexa เปิดหรือปิดไฟหรือขอเพลงเฉพาะ

4. การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

การวิเคราะห์ความรู้สึกเบื้องหลังบริการหรือแบรนด์ใดๆ สามารถช่วยในการทำการตลาดเนื้อหาให้มีความหมายและมีประสิทธิภาพมากขึ้น การวิเคราะห์ช่วยให้นักการตลาดค้นพบความคิดเห็นของผู้บริโภคและสร้างเนื้อหาที่ตอบสนองต่อพวกเขา

การใช้ AI สามารถช่วยให้คุณเข้าใจอารมณ์ที่ซ่อนอยู่ในเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้นและความคิดเห็นเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ กระบวนการนี้ประกอบด้วยขั้นตอนต่อไปนี้:

ค้นพบที่ที่ผู้บริโภคแบ่งปันความคิดเห็นเกี่ยวกับแบรนด์ของคุณ รวมถึงแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย เว็บไซต์รีวิว หรือแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ

ด้วย AI และ NLP คุณสามารถรวบรวมข้อมูลจากแพลตฟอร์มเหล่านี้เพื่อทำความเข้าใจว่าผู้บริโภคต้องการอะไรและพวกเขาคิดอย่างไรเกี่ยวกับแบรนด์หรือผลิตภัณฑ์ของคุณ วิธีนี้ช่วยให้คุณทำการตลาดเนื้อหาด้วยวิธีที่ดีกว่าเพื่อดึงดูดผู้ชมเป้าหมายของคุณ

คุณยังใช้ AI และ NLP เพื่อค้นหาความรู้สึกและน้ำเสียงของผู้ฟังได้ด้วยการระบุภาษาและโครงสร้างประโยคที่ทำหน้าที่เป็นเครื่องหมายแสดงอารมณ์

ควรจะสามารถบอกได้ระหว่างลูกค้าที่พอใจกับการซื้ออย่างแท้จริงกับลูกค้าที่ไม่ได้ซื้อ

ด้วยการวิเคราะห์ความรู้สึก คุณทำให้ผู้บริโภคและผู้ชมเป้าหมายของคุณเป็นส่วนหนึ่งของการตลาดแบรนด์ของคุณและรวบรวมข้อมูลที่มีค่าจากพวกเขา

5. ความตั้งใจของผู้ใช้

อัลกอริธึมการค้นหากำลังเริ่มรวมความตั้งใจของผู้ใช้เข้ากับวิธีที่พวกเขาจัดอันดับเนื้อหา NLP ใช้คีย์เวิร์ดเพื่อรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับความตั้งใจของผู้ใช้ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูล การนำทาง หรือธุรกรรม

หากใช้การค้นหาเพื่อค้นหาข้อมูล เจตนาของผู้ใช้จะเป็นการให้ข้อมูล หากผู้ใช้ค้นหาด้วยคำสำคัญเพราะต้องการไปที่ไซต์ใดไซต์หนึ่ง คำนั้นจะกลายเป็นการนำทาง

ความตั้งใจในการค้นหาธุรกรรมเป็นเรื่องปกติมากขึ้นในระหว่างการช็อปปิ้งออนไลน์ โดยที่ผู้ใช้ใช้คำหลักเพื่อค้นหาสินค้าที่ต้องการทางออนไลน์

การทำความเข้าใจความตั้งใจของผู้ใช้ทำให้คุณสามารถค้นหาคีย์เวิร์ดที่เหมาะสมและดูว่าผู้คนใช้คีย์เวิร์ดอย่างไร ข้อมูลนี้สามารถช่วยคุณค้นหาวิธีที่ดีที่สุดในการเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาเพื่อให้เข้าถึงกลุ่มเป้าหมายได้

สรุป
อัลกอริทึมการค้นหาของ Google มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ด้วยการเปิดตัวการอัปเดตของ BERT และรายงานการวิจัยเกี่ยวกับ SMITH Google ได้ออกแถลงการณ์ว่า AI และ NLP จะเป็นองค์ประกอบหลักของอัลกอริทึม โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อผู้ใช้ต้องการผลการค้นหาที่เลียนแบบการตอบคำถามของมนุษย์

อย่างไรก็ตาม AI และ NLP ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการค้นหาผ่านแพลตฟอร์มของ Google นักการตลาดดิจิทัลจำเป็นต้องคำนึงถึงการมีอยู่ของเทคโนโลยีทั้งสองเมื่อสร้างเนื้อหา

ตัวอย่างเช่น การสร้างเนื้อหาที่เป็นข้อความที่ดีไม่เพียงพออีกต่อไป หากธุรกิจต้องการอันดับสูงในการค้นหาของ Google

Google จะใช้ AI และ NLP อย่างไรในหนึ่งปีหรือห้าปีข้างหน้ายังคงเป็นปริศนา แต่สิ่งหนึ่งที่แน่นอนคือ Google และเครื่องมือค้นหาอื่นๆ จะต้องใช้เทคโนโลยี AI และ NLP ล่าสุดเพื่อสร้างผลการค้นหาที่ผู้ใช้จะพบว่ามีประโยชน์และดำเนินการได้ต่อไป