Штучны інтэлект у SEO і аптымізацыя кантэнту

1. SEO працуе па ключавых словах, аптымізацыя зместу - на NLP
2. Мы вучым машыны чытаць
3. Важнасць старонак і тэматычных кластараў
4. Як змясціць інструменты ІІ ў працэс стварэння кантэнту
5. Можа дакучлівы SEO абмежаваць вашу творчасць?

У гэтым артыкуле разглядаецца, як штучны інтэлект мяняе SEO і прапануе канкрэтныя метады для зместу маркетынгу.

За апошнія пяць гадоў Google прадставіў два абнаўлення алгарытму, якія надаюць асаблівую ўвагу якасцю зместу і поўнаму мове. У 2013 годзе Hummingbird даў пошукавыя сістэмы семантычнага аналізу. У 2015 годзе Google абвясціла RankBrain , Які адзначаў пачатак стратэгіі Google па AI. Гэта азначае, што Google выкарыстоўвае некалькі метадаў, заснаваных на AI, для ацэнкі вынікаў пошуку.

У выніку пошукавая аптымізацыя (SEO) змяніла фокус з ключавых слоў на апазіцыйныя паўнамоцтвы. Даследаванне ключавых слоў па-ранейшаму важна, але яго роля змянілася. Прасцей кажучы, сістэмы ІІ зараз могуць зразумець далёка не асобныя ключавыя словы. Як і ў людзей, новыя сістэмы могуць разумець адносіны паміж тэмамі і развіваць кантэкстную інтэрпрэтацыю. Іншымі словамі, ІІ навучыцца чытаць.

Маркетолагі ўсё часцей выкарыстоўваюць інструменты AI, якія дапамагаюць ім адмяніць інжынер, як пошукавыя сістэмы знаходзіць найлепшы змест. Што тычыцца інструментаў даследавання, то шырока абмяркоўваецца тэма - розніца паміж SEO і аптымізацыяй кантэнту.

SEO працуе па ключавых словах, аптымізацыя зместу - на NLP

Традыцыйна SEO працуе па ключавых словах, а аптымізацыя зместу - на апрацоўцы натуральнай мовы (NLP).

Звычайна ваша стратэгія зместу пачнецца з набору важных ключавых слоў. Аднак, кожнае ключавое слова зараз мае больш складаныя ўласцівасці, чым раней: з якім мэтай карыстача ён ставіцца? з чым больш шырокія тэмы ён звязвае? у які кластар належыць?

Аптымізацыя кантэнту - гэта разуменне гэтых дадатковых уласцівасцяў на мове. Канчатковая мэта - стварыць найбольш аўтарытэтны змест для дадзенага запыту, аптымізаваны як для шырыні тэмы (гарызантальны ахоп тэмы), так і для глыбіні (наколькі падрабязна вы ідзяце ў тэму).

Мы вучым машыны чытаць

Тэрміны "мадэляванне тэмы" і "латэнтная семантычная індэксацыя" шырока выкарыстоўваюцца ў лічбавым маркетынгу і SEO-арэнах, каб апісаць спосаб працы семантычнага пошуку. Варта вывучыць некаторыя канкрэтныя метады навукі дадзеных, якія працуюць з найноўшымі інструментамі AI.

Вектары слоў :

Вектаризация слоў - гэта тэхніка апрацоўкі натуральнай мовы (NLP), у якой словы і фразы з слоўніка адлюстроўваюцца з вектарамі рэальных лікаў. Словы вектараў звычайна маюць каля 200 вымярэнняў, гэта значыць кожнае слова атрымлівае пазіцыю ў прасторы 200 вымярэнняў. Размяшчэнне слоў у шматмерным вектары дазваляе праводзіць параўнанне падабенства паміж іншымі аперацыямі. Сума вектараў слоў таксама можа быць выкарыстана для разліку вектараў дакументаў. Тыповая праблема ў вектарах слоў - неадназначнасць: сэнс слова ("яблык" супраць "яблыка") можна ўбудаваць у адно і тое ж вектарнае месца. Больш прасунутыя вектары, званыя "сэнсарнымі ўкладаннямі", вырашаюць гэтую праблему, інтэрпрэтаваўшы кожную версію слова па-рознаму. Напрыклад, укладанне пачуццяў можа змясціць "яблык" садавіну і кампанію "Яблык" у вельмі розныя пазіцыі ў вектарнай прасторы.

Прызнанне імя асобы (NER) :

Гэты метад імкнецца знайсці і класіфікаваць названыя асобы ў тэксце на загадзя вызначаныя катэгорыі, такія як паняцці, арганізацыі, лакацыі або людзі. Традыцыйна, NER належыла да буйных баз дадзеных, такіх як Вікіпедыя, для распазнавання вядомых асоб. Цяперашнія нейронавыя сеткі навучаюцца з пазначаных NER-набораў дадзеных для вывучэння моўных мадэляў і выяўлення асоб, якіх сістэма ніколі не бачыла. Напрыклад, скажам, ваш новы стартап заўтра з'явіцца ў навінах. Добрая NER-сістэма павінна класіфікаваць яе як арганізацыю, нават калі імя запуску - нешта новае ў слоўніку. Інструменты SEO з такой магчымасцю забяспечваюць больш глыбокае разуменне тэмы, паколькі яны могуць вызначаць больш унікальныя падтэмы ў кантэксце. У той час як пошукавыя сістэмы выкарыстоўваюць аўтаматычныя NER-сістэмы, заўсёды карысна ўзбагачаць дадзеныя разметка схемы канвенцый.

Класіфікацыя запытаў :

Класіфікацыя запытаў - гэта працэс, калі пошукавая сістэма расшыфроўвае намер карыстальніка ад кароткага ўводу тэксту. Галоўная праблема звязана з неадназначнасцю. Падобныя пошукавыя сістэмы, такія як Google, збіраюць дадзеныя ад карыстальнікаў для праверкі мэтавых пошукаў і навучання мадэляў машыннага навучання вакол іх. Такія метады, як вектары слоў і NER, таксама выкарыстоўваюцца ў алгарытмах класіфікацыі запытаў для параўнання тэм у запыце з мноствам патэнцыйных вынікаў.

Адказ на пытанне:

Гэта тычыцца будаўнічых сістэм, якія аўтаматычна адказваюць на пытанні, зададзеныя людзьмі на натуральнай мове. У цэлым, для вырашэння двух тыпаў пытанняў: заснаваныя на фактах (гэта значыць сталіца Францыі?) І адкрытая дамена (г.зн. якая будучыня SEO?). Апошняя звычайна ўключае ў сябе аналіз дзесяткаў вынікаў пошуку для дадзенага пошукавага запыту і складанне "мульты-дакументальнага рэзюмэ". Адказ на пытанне з'яўляецца адной з найбольш актыўных напрамкаў даследаванняў, паколькі яна валодае новымі сродкамі масавай інфармацыі галасавы пошук , якія могуць запатрабаваць асаблівых меркаванняў, калі справа даходзіць да SEO.

Аўтаматычнае абагульненне дакументаў:

Абагульненне тэксту - гэта працэс скарочэння тэкставага дакумента з дапамогай праграмнага забеспячэння для стварэння рэзюмэ з асноўнымі пунктамі арыгінальнага дакумента. Тэхналогіі, якія могуць зрабіць паслядоўную рэзюмэ, улічваюць такія зменныя, як даўжыня, стыль лісты і сінтаксіс. Аддзел продажаў зрабіў асноўныя прарывы ​​ў абагульненні.

Ніжэй прыведзены скрыншот з Фраз які паказвае таксанаміі рэзюмэ:

Тэкставае прыцягненне:

Прыцягненне з'яўляецца фундаментальнай канцэпцыяй у логіцы, якая апісвае ўзаемасувязь паміж выказваннямі, якія ўтрымліваюць сапраўднасць, калі адно сцвярджэнне лагічна вынікае з аднаго або некалькіх заяваў. Сапраўдным лагічным аргументам з'яўляецца той факт, у якім выснова прыводзіць да высновы памяшканне, таму што выснова з'яўляецца следствам памяшкання. Алгарытмы тэкставага ўцягвання могуць прымаць пару прапаноў і прадказваць, ці будуць факты ў першым абавязковым для факты ў другім. Гэта можа быць карыснай тэхнікай для вымярэння логікі і згуртаванасці дакументаў.

Важнасць старонак і тэматычных кластараў

Шырока вядома, што Google аналізуе ваш поўны вэб-сайт, каб вызначыць, ці з'яўляецца ваш кантэнт дэманструе паўнамоцтвы па пэўных тэмах. Сістэмы ІІ часта выкарыстоўваюць кластарызацыю дакументаў у якасці метаду для групоўкі дадзеных у адпаведнасці з канкрэтнымі ўласцівасцямі. Напрыклад, калі на вашым сайце ёсць тысячы старонак, алгарытм кластарызацыі можа згрупаваць іх па тэме. Калі на вашым сайце няма ніякіх выразных тэм, гэта можа азначаць, што ён не мае фокусу ці вопыту.

Як спосаб імітаваць алгарытмы кластарызацыі дакументаў, SEO пераходзіць да a Тэма кластарная мадэль , дзе старонкі слупоў выступаюць у якасці вузлоў, якія злучаюць подстраницы. Гэтая мадэль - даволі складаны спосаб арганізаваць інфармацыйную архітэктуру вашага сайта і стратэгію ўтрымання.

Тэма кластарнай мадэлі для маркетынгавай стратэгіі зместу

Як змясціць інструменты ІІ ў працэс стварэння кантэнту

Цяпер, калі мы лепш разумеем, як «думаюць» пошукавыя сістэмы, настаў час падумаць аб агульным працоўным працэсе, які дапаможа нам супаставіць наш змест з тым, што на самой справе цікавіць ваша мэтавая аўдыторыя.

1. Выканайце праверку семантычнага зместу

Сканіравайце ўвесь сайт і прааналізуйце ўсе яго тэмы. Падобна на тое, што ваш кантэнт добра арганізаваны вакол згуртаваных тэм? Якія найбольш актуальныя тэмы? Якія старонкі атрымліваюць больш унутраных спасылак? Семантычны аўдыт зместу - гэта поўны аналіз зместу вашага сайта, які будзе вымераць шырыню тэмы. У ідэале, вы праводзілі б той жа аналіз як для канкурэнтаў, так і для лідэраў, якія лічаць думку знешняй галіны. Мэта тут заключаецца ў тым, каб зразумець вялікую карціну і вызначыць прабелы ў тэмах. Для гэтага вам спатрэбіцца інструмент, які можа сканаваць поўны вэб-сайт, аўтаматычна здабываць ключавыя тэмы (праз імя распазнання асоб) і разумець семантычныя адносіны (праз вектар слоў).

2. Вызначце тэму кластараў

Праглядзіце тэмы з аўдыту зместу, каб вызначыць групы і семантычныя асацыяцыі. Стварыце спіс падзей для кожнага кластара. Гэтыя тэмы павінны быць аптымізаваны для двух ключавых паказчыкаў:

• Рост пошукаў: тэмы, якія атрымліваюць большы ўплыў на запыты пошукавай сістэмы.
• Конкурс: тэмы, пра якія маглі б згадаць вашы прамыя канкурэнты.

3. Распрацоўка слупоў старонак

Складзіце план асноўных тэм, якія павінна ўключаць у сябе старонку слупа. Вызначце пошукавы запыт, які вы хацелі б, каб старонка слупоў ацэньвалася і выконвала семантычны аналіз па выніках. Пераканайцеся, што ваша старонка слупа ахоплівае ключавыя тэмы, якія аптымізуюць для гэтых двух паказчыкаў:

• Асвятленне тэмы: ваш змест павінен ахопліваць найбольш актуальныя тэмы SERP старонак. Вядома, будзьце ў курсе напаўнення ключавымі словамі і пераканайцеся, што ваша гісторыя праходзіць гладка. Тут можна звярнуць увагу на даўжыню дакумента; гісторыя, якая агрэсіўна ахоплівае ўсе галоўныя тэмы, згаданыя ў выніках пошуку, хутчэй за ўсё, павінна быць больш доўгай. У якасці альтэрнатывы, магчыма, захочаце разгледзець пытанне аб раздзеле тэм на некалькі кароткіх артыкулаў.
• Аўтэнтычнасць зместу: у той час як вы павінны ўзгадніць змест з тым, якія згадваюцца на старонках SERP, вам таксама трэба знайсці непаўторны кут гісторыі. Адзін са спосабаў зрабіць гэта заключаецца ў выкарыстанні звязаных тэм без спецыяльнага выкарыстання тых жа тэрмінаў, якія выкарыстоўваюцца канкурэнтамі. Памятаеце, што вектары слоў разумеюць падабенства паміж тэмамі, таму, выкарыстоўваючы добрыя падобныя тэмы, вы ўсё яшчэ можаце атрымаць высокі ўзровень пошуку. Пасля таго, як вы зрабілі шырокую і сапраўдную тэму, заўсёды каштоўна ўключаць у сябе ўласныя ідэі, якія ніхто больш не згадваў.

4. Распрацоўка зместу для кожнай тэмы

Выкарыстоўвайце той жа працэс схемы, апісаны ў пункце 3, каб распрацаваць змесціва вакол падраздзелаў, якія паказваюць на старонкі слупоў.

5. Бесперапынная аптымізацыя кантэнту і паўторная публікацыя

Сачыце за тым, што лідэры публікуюць думкі пра свае мэтавыя тэмы. Гэта дапаможа вам прыдумаць ідэі альбо напісаць новы змест, альбо аптымізаваць існуючы змест па новых і наступных тэмах. стратэгія перавыдання зместу даказаў, што прыводзіць станоўчыя вынікі ў рэйтынгу пошуку.

Можа дакучлівы SEO абмежаваць вашу творчасць?

Сённяшнія маркетолагі выкарыстоўваюць шмат інструментаў, і, безумоўна, адчуваецца стомленасць праграмнага забеспячэння. Падобна на тое, што вам трэба разбурыць працоўны працэс стварэння кантэнту на этапы, якія могуць у выніку абмежаваць вашу творчасць. Ці забыў я ключавое слова? Я згадваю гэта ключавое слова занадта шмат?

У нейкі момант вам прыйдзецца падумаць, перабольшвае вы аптымізацыю кантэнту. На мой погляд, даследаванні і стварэнне зместу павінны ісці рука аб руку і працаваць разам больш натуральна. Напрыклад, на аснове таго, што вы пішаце, і пра меркаваны вынік, сістэма павінна мець магчымасць рэкамендаваць тэмы ў кантэксце. Дапамога пісьменнікам ўключыць лепшыя практыкі SEO ў іх творчы працэс - гэта тое, пра што мы думаем у Frase.

Існуюць розныя інструменты, якія могуць дапамагчы вам выканаць некаторыя аналітычныя задачы, апісаныя ў гэтай пасадзе. у Фраз Мы стварылі платформу, якая дапамагае маркетолагам зместу праводзіць маштабныя праверкі семантычнага зместу, а таксама інструмент для напісання, які дзейнічае навуковым супрацоўнікам. Гэта цалкам бясплатна паспрабаваць!