人工智能和自然语言处理如何影响内容营销和搜索引擎优化

多年来，搜索算法不断发展并变得更加智能。 十年或十五年前对网站有效的方法不再有效。

搜索引擎优化的内容营销也在发展。 如果您已经观察到 Google 搜索和 SEO 的变化，我不能怪您将其与警察和强盗的游戏进行比较。

虽然谷歌搜索算法的旧迭代即使是不合标准的内容也很容易被玩弄，但自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 的出现使得内容营销人员必须制作有意义、信息丰富且相关的内容他们的观众。

数字营销专业人员不断研究内容质量和搜索排名之间的关系，然后将他们学到的知识应用到他们的内容中。 您可能想知道是什么让一篇文章在今天的搜索中排名靠前。

但在我们了解数字营销人员如何将 AI 和 NLP 应用于他们的活动之前，我们需要了解这两个概念的含义以及它们如何影响 SEO。

什么是人工智能和自然语言处理？

人工智能是指旨在学习新概念和解决问题的计算机或计算机程序。

使用人工智能编程的计算机获取大量数据，对其进行分析以提供有用的信息，并根据其分析发展预测或检测模式的能力。

另一方面，自然语言处理允许计算机分解人类语音或语言，以便计算机可以理解和操作。

应用程序和搜索引擎使用数据来识别特定的单词和语言模式，并提供更准确和相关的信息来响应人类用户的查询。

NLP 完成三个主要任务：识别文本、理解文本和生成文本。

AI 和 NLP 在确定用户体验如何影响 SEO 方面发挥着作用。 假设一个站点提供了易于理解的有用信息。

在这种情况下，搜索算法会将该内容优先于提供以用户无法理解或不那么有价值的方式呈现的类似内容的页面。

BERT 和 SMITH 更新

2019 年，Google 推出了来自 Transformers 或 BERT 算法的双向编码器表示。 这种新算法允许计算机使用 NLP 识别和理解人类语言。

据谷歌介绍，BERT 算法可以有效地发现搜索字符串中的单词上下文和序列，并将其与更接近用户搜索的结果进行匹配。

BERT 还允许 Google 搜索引擎为任何相关搜索生成精选片段。

谷歌会争辩说，自更新以来，搜索结果的质量有了显着提高。 用户获得与其搜索意图相匹配的改进搜索结果。

SMITH 在 2020 年 4 月发表并于 2020 年 10 月更新的谷歌研究论文中有所描述，但它似乎还不是算法的一部分。

它可以深入分析单词以找到预期的含义，而不是专注于每个单词的文本含义。

与 BERT 在长篇内容的索引质量下降不同，SMITH 在较长的文本块上表现更好。

SMITH 并非旨在完全取代 BERT。 相反，它建立在 BERT 迄今为止所取得的成就之上。

AI 和 NLP 如何影响内容营销和 SEO

AI 和 NLP 不断融入搜索算法将继续影响内容营销和 SEO 实践。

尤其是 BERT 和 SMITH，将改变数字营销人员构建和优化内容的方式。 让我们看看 AI 和 NLP 继续改变内容营销和 SEO 的五种方式。

1. 自定义搜索结果

在 SEO 的背景下，预测智能变得越来越重要。 谷歌的预测智能功能，如谷歌趋势，可以根据流行的关键词和搜索词组提供更好的预测。

您可以使用预测智能来查找您的利基市场中搜索最多的关键字，并发现用户倾向于如何表达他们的搜索字符串。

预测智能还可以根据以前的搜索帮助 Google 提供内容建议。 当您在 Google 上搜索短语并且搜索引擎尝试完成您的查询时，您可以看到这一点。

例如，如果有人连续搜索“Mark Zuckerberg”然后是“networth”，Google 的算法会将其解释为关于 Mark Zuckerberg 的净资产的查询。

预测智能对于语音搜索特别有用，因为用户不太可能连续两次使用相同的关键字。

预测智能用于其他 Google 服务。 例如，有很多使用预测分析的 Gmail 扩展程序。

2.词频-逆文档频率

谷歌使用一种称为词频-逆文档频率的文本分析来进行页面排名。

借助 TF-IDF，Google AI 可以在文档或博客中找到单词或短语的重要性。 TF-IDF 让 Google 可以更深入地搜索并找到相关内容，而无需完全依赖关键字。

使用 TF-IDF，搜索结果可能会将您直接带到文章中最相关的点。

对于内容创作者而言，围绕 AI 和 NLP 的最大创新之一是 Clearscope、Frase 和 Surfer 等工具的兴起。 这些工具尝试使用 TF-IDF 和其他排名信号对搜索排名进行逆向工程。

这些工具执行以下操作：
● 分析出现在SERP 第一页上的内容的长度。
● 找出这些文章中使用的最常见的相关短语。

然后，这些工具会提供要包含在文章中的关键字列表、包含短语的频率、建议的内容标题等。 以下是 Frase 使用搜索词“技术 SEO”的示例。

您可以看到这是对先前工具的重大改进，这些工具要求您识别一个关键字，然后建议在文章中包含这些短语的次数。

虽然这种技术还处于起步阶段，但它已成为专业人士 SEO 工具包的标准组成部分。

3. 语音搜索的兴起

语音搜索在某些领域变得越来越重要。 作为内容创建者，您需要考虑语音搜索如何影响您的业务。

SEO 专业人员现在需要探索语音搜索如何使用短语和关键字，以及它们如何影响搜索引擎结果。 了解语音搜索的机制及其目的可以帮助您接触更广泛的受众。

它还允许您提供信息内容，以获得更好的页面排名并提供用户想要的信息。

语音搜索最初对应用程序开发人员的影响可能比网站运营者更大。 只需考虑您向 Alexa 等工具提供的语音命令类型。

它们通常基于某些行动。 例如，您可能会要求 Alexa 打开或关闭灯或请求特定歌曲。

4. 情绪分析

分析任何服务或品牌背后的情绪有助于使内容营销更加有意义和有效。 该分析有助于营销人员发现消费者的意见并提出回应他们的内容。

使用 AI 可以帮助您了解隐藏在用户生成的内容和产品评论中的情绪。 此过程包括以下步骤：

发现消费者在哪里分享他们对您的品牌的看法，包括社交媒体平台、评论网站或电子商务平台。

借助 AI 和 NLP，您可以从这些平台收集数据，以了解消费者的需求以及他们对您的品牌或产品的看法。 这使您可以以更好的方式营销内容以吸引目标受众。

您还可以使用 AI 和 NLP 通过识别用作情感标记的语言和句子结构来找出观众的情绪和语气。

它应该能够区分真正对购买感到满意的客户和不满意的客户。

通过情绪分析，您可以让您的消费者和目标受众成为您品牌营销的一部分，并从他们那里收集有价值的数据。

5. 用户意图

搜索算法也开始将用户意图纳入他们对内容进行排名的方式中。 NLP 使用关键字来获取有关用户意图的更多信息，无论是信息性的、导航性的还是事务性的。

如果使用搜索来查找信息，则用户意图是信息性的。 如果用户因为想访问特定站点而使用关键字进行搜索，则它会成为导航性的。

交易搜索意图在在线购物中更为常见，用户使用关键字在线查找他们想要的商品。

了解用户意图可以让您找到正确的关键字并了解人们如何使用关键字。 这可以帮助您找到优化内容的最佳方法，使其接触到目标受众。

加起来
谷歌的搜索算法在不断发展。 随着 BERT 更新和围绕 SMITH 的研究论文的推出，谷歌声明 AI 和 NLP 将成为其算法的关键组成部分，特别是因为它的用户要求搜索结果模仿人类对问题的回答。

然而，人工智能和自然语言处理不仅仅局限于通过谷歌平台进行的搜索。 数字营销人员在创建内容时需要考虑这两种技术的存在。

例如，如果企业想要在 Google 搜索中排名靠前，那么创建基于文本的优质内容将不再足够。

一年或五年后，谷歌将如何使用 AI 和 NLP 仍然是个谜。 但有一点是确定的：谷歌和其他搜索引擎需要与最新的人工智能和自然语言处理技术保持同步，以继续生成用户认为有用且可操作的搜索结果。