人工智能和自然語言處理如何影響內容營銷和搜索引擎優化

多年來，搜索算法不斷發展並變得更加智能。 十年或十五年前對網站有效的方法不再有效。

搜索引擎優化的內容營銷也在發展。 如果您已經觀察到 Google 搜索和 SEO 的變化，我不能怪您將其與警察和強盜的遊戲進行比較。

儘管谷歌搜索算法的舊迭代即使內容不合標準也很容易被人玩弄，但自然語言處理 (NLP) 和人工智能 (AI) 的出現使得內容營銷人員必須製作有意義、信息豐富且相關的內容他們的觀眾。

數字營銷專業人員不斷研究內容質量和搜索排名之間的關係，然後將他們學到的知識應用到他們的內容中。 您可能想知道是什麼讓一篇文章在今天的搜索中排名靠前。

但在我們了解數字營銷人員如何將 AI 和 NLP 應用於他們的活動之前，我們需要了解這兩個概念的含義以及它們如何影響 SEO。

什麼是人工智能和自然語言處理？

人工智能是指旨在學習新概念和解決問題的計算機或計算機程序。

使用人工智能編程的計算機獲取大量數據，對其進行分析以提供有用的信息，並根據其分析發展預測或檢測模式的能力。

另一方面，自然語言處理允許計算機分解人類語音或語言，以便計算機可以理解和操作。

應用程序和搜索引擎使用數據來識別特定的單詞和語言模式，並提供更準確和相關的信息來響應人類用戶的查詢。

NLP 完成三個主要任務：識別文本、理解文本和生成文本。

AI 和 NLP 在確定用戶體驗如何影響 SEO 方面發揮著作用。 假設一個站點提供了易於理解的有用信息。

在這種情況下，搜索算法會將該內容優先於提供以用戶無法理解或不那麼有價值的方式呈現的類似內容的頁面。

BERT 和 SMITH 更新

2019 年，Google 推出了來自 Transformers 或 BERT 算法的雙向編碼器表示。 這種新算法允許計算機使用 NLP 識別和理解人類語言。

據谷歌介紹，BERT 算法可以有效地發現搜索字符串中的單詞上下文和序列，並將其與更接近用戶搜索的結果進行匹配。

BERT 還允許 Google 搜索引擎為任何相關搜索生成精選片段。

谷歌會爭辯說，自更新以來，搜索結果的質量有了顯著提高。 用戶獲得與其搜索意圖相匹配的改進搜索結果。

SMITH 在 2020 年 4 月發表並於 2020 年 10 月更新的谷歌研究論文中有所描述，但它似乎還不是算法的一部分。

它可以深入分析單詞以找到預期的含義，而不是專注於每個單詞的文本含義。

與 BERT 在長篇內容的索引質量下降不同，SMITH 在較長的文本塊上表現更好。

SMITH 並非旨在完全取代 BERT。 相反，它建立在 BERT 迄今為止所取得的成就之上。

AI 和 NLP 如何影響內容營銷和 SEO

AI 和 NLP 不斷融入搜索算法將繼續影響內容營銷和 SEO 實踐。

尤其是 BERT 和 SMITH，將改變數字營銷人員構建和優化內容的方式。 讓我們看看 AI 和 NLP 繼續改變內容營銷和 SEO 的五種方式。

1. 自定義搜索結果

在 SEO 的背景下，預測智能變得越來越重要。 谷歌的預測智能功能，如穀歌趨勢，可以根據流行的關鍵詞和搜索詞組提供更好的預測。

您可以使用預測智能來查找您的利基市場中搜索最多的關鍵字，並發現用戶傾向於如何表達他們的搜索字符串。

預測智能還可以根據以前的搜索幫助 Google 提供內容建議。 當您在 Google 上搜索短語並且搜索引擎嘗試完成您的查詢時，您可以看到這一點。

例如，如果有人連續搜索“Mark Zuckerberg”然後是“networth”，Google 的算法會將其解釋為關於 Mark Zuckerberg 的淨資產的查詢。

預測智能對於語音搜索特別有用，因為用戶不太可能連續兩次使用相同的關鍵字。

預測智能用於其他 Google 服務。 例如，有很多使用預測分析的 Gmail 擴展程序。

2.詞頻-逆文檔頻率

谷歌使用一種稱為詞頻-逆文檔頻率的文本分析來進行頁面排名。

借助 TF-IDF，Google AI 可以在文檔或博客中找到單詞或短語的重要性。 TF-IDF 讓 Google 可以更深入地搜索並找到相關內容，而無需完全依賴關鍵字。

使用 TF-IDF，搜索結果可能會將您直接帶到文章中最相關的點。

對於內容創作者而言，圍繞 AI 和 NLP 的最大創新之一是 Clearscope、Frase 和 Surfer 等工具的興起。 這些工具嘗試使用 TF-IDF 和其他排名信號對搜索排名進行逆向工程。

這些工具執行以下操作：
● 分析出現在SERP 第一頁上的內容的長度。
● 找出這些文章中使用的最常見的相關短語。

然後，這些工具會提供要包含在文章中的關鍵字列表、包含短語的頻率、建議的內容標題等。 以下是 Frase 使用搜索詞“技術 SEO”的示例。

您可以看到這是對先前工具的重大改進，這些工具要求您識別一個關鍵字，然後建議在文章中包含這些短語的次數。

雖然這種技術還處於起步階段，但它已成為專業人士 SEO 工具包的標準組成部分。

3. 語音搜索的興起

語音搜索在某些領域變得越來越重要。 作為內容創建者，您需要考慮語音搜索如何影響您的業務。

SEO 專業人員現在需要探索語音搜索如何使用短語和關鍵字，以及它們如何影響搜索引擎結果。 了解語音搜索的機制及其目的可以幫助您接觸更廣泛的受眾。

它還允許您提供信息內容，以獲得更好的頁面排名並提供用戶想要的信息。

語音搜索最初對應用程序開發人員的影響可能比網站運營者更大。 只需考慮您向 Alexa 等工具提供的語音命令類型。

它們通常基於某些行動。 例如，您可能會要求 Alexa 打開或關閉燈或請求特定歌曲。

4. 情緒分析

分析任何服務或品牌背後的情緒有助於使內容營銷更加有意義和有效。 該分析有助於營銷人員發現消費者的意見並提出回應他們的內容。

使用 AI 可以幫助您了解隱藏在用戶生成的內容和產品評論中的情緒。 此過程包括以下步驟：

發現消費者在哪里分享他們對您的品牌的看法，包括社交媒體平台、評論網站或電子商務平台。

借助 AI 和 NLP，您可以從這些平台收集數據，以了解消費者的需求以及他們對您的品牌或產品的看法。 這使您可以以更好的方式營銷內容以吸引目標受眾。

您還可以使用 AI 和 NLP 通過識別用作情感標記的語言和句子結構來找出觀眾的情緒和語氣。

它應該能夠區分真正對購買感到滿意的客戶和不滿意的客戶。

通過情緒分析，您可以讓您的消費者和目標受眾成為您品牌營銷的一部分，並從他們那裡收集有價值的數據。

5. 用戶意圖

搜索算法也開始將用戶意圖納入他們對內容進行排名的方式中。 NLP 使用關鍵字來獲取有關用戶意圖的更多信息，無論是信息性的、導航性的還是事務性的。

如果使用搜索來查找信息，則用戶意圖是信息性的。 如果用戶因為想訪問特定站點而使用關鍵字進行搜索，則它會成為導航性的。

交易搜索意圖在在線購物中更為常見，用戶使用關鍵字在線查找他們想要的商品。

了解用戶意圖可以讓您找到正確的關鍵字並了解人們如何使用關鍵字。 這可以幫助您找到優化內容的最佳方法，使其接觸到目標受眾。

加起來
谷歌的搜索算法在不斷發展。 隨著 BERT 更新和圍繞 SMITH 的研究論文的推出，谷歌聲明 AI 和 NLP 將成為其算法的關鍵組成部分，特別是因為它的用戶要求搜索結果模仿人類對問題的回答。

然而，人工智能和自然語言處理不僅僅局限於通過谷歌平台進行的搜索。 數字營銷人員在創建內容時需要考慮這兩種技術的存在。

例如，如果企業想要在 Google 搜索中排名靠前，那麼創建基於文本的優質內容將不再足夠。

一年或五年後，谷歌將如何使用 AI 和 NLP 仍然是個謎。 但有一點是確定的：谷歌和其他搜索引擎需要與最新的人工智能和自然語言處理技術保持同步，以繼續生成用戶認為有用且可操作的搜索結果。