Штучний інтелект в SEO та оптимізація контенту

1. SEO працює на ключові слова, оптимізація вмісту працює на НЛП
2. Ми навчаємо машинам читати
3. Важливість сторінок стовпів та кластерних тем
4. Як пристосувати інструменти AI до процесу створення вмісту
5. Чи може нав'язливий SEO обмежити вашу творчість?

Ця стаття досліджує, як штучний інтелект змінюється SEO і пропонує конкретні методи для контент-маркетологів, щоб адаптуватися відповідно.

За останні п'ять років компанія Google представила два оновлення алгоритмів, які чітко зосереджують увагу на якості вмісту та всебічності мови. У 2013 році Колібрі надав пошуковим системам можливість семантичного аналізу. У 2015 році Google оголосив RankBrain , що поклало початок стратегії Google AI. Це означає, що Google використовує кілька методів керування AI для ранжирування результатів пошуку.

Як наслідок, пошукова оптимізація (SEO) змістила фокус з ключових слів до типових повноважень. Дослідження ключових слів залишається важливим, але його роль змінилася. Простіше кажучи, системи AI тепер можуть розуміти не тільки окремі ключові слова. Як і люди, нові системи можуть розуміти взаємозв'язки між темами і розвивати контекстну інтерпретацію. Іншими словами, AI навчається читати.

Все частіше маркетологи використовують інструменти, що працюють на основі AI, щоб допомогти їм зворотньо розробити спосіб пошуку пошукових систем. Що стосується дослідницьких інструментів, то широко обговорюваною темою є різниця між SEO та оптимізацією контенту.

SEO працює на ключові слова, оптимізація вмісту працює на НЛП

SEO традиційно працює на ключові слова, в той час як оптимізація вмісту працює на обробці природних мов (NLP).

Як правило, стратегія вмісту почнеться з набору важливих ключових слів. Проте, кожне ключове слово тепер має більш складні властивості, ніж раніше: до яких цілей користувач має відношення? з якими ширшими темами вона пов'язана? до якого кластеру він належить?

Оптимізація вмісту - це розуміння цих додаткових властивостей мовою. Кінцевою метою є створення найбільш авторитетного контенту для даного запиту, оптимізованого як для широти тематики (горизонтальне покриття тематики), так і для глибини (як детально ви йдете в тему).

Ми навчаємо машинам читати

Терміни «моделювання тематики» та «латентний семантичний індекс» широко використовуються в цифровому маркетингу та SEO-аренах для опису шляхів семантичного пошуку. Варто ознайомитися з деякими конкретними методами наукової інформації, які живлять найновіші засоби, що працюють на основі AI.

Вектори слів :

Векторизація слів є технікою обробки природних мов (НЛП), де слова і фрази з словника відображаються на вектори дійсних чисел. Вектори Word зазвичай мають близько 200 розмірів, тобто кожне слово отримує позицію в просторі розмірів 200. Розміщення слів у багатовимірному векторі дозволяє проводити порівняння подібності серед інших операцій. Сума векторів слів також може бути використана для обчислення векторів документів. Типовий виклик у векторах - неоднозначність: значення слова ("apple" проти "Apple") може бути вбудовано в одне і те ж векторне розташування. Більш просунуті вектори, які називаються «смисловими вкладаннями», вирішують цю проблему, інтерпретуючи кожну версію слова по-різному. Наприклад, вбудовування сенсу могло б позиціонувати «яблуко» фрукти і «Apple» компанію в дуже різних позиціях у векторному просторі.

Розпізнавання призначених об'єктів (NER) :

Цей метод прагне знайти і класифікувати ті, що є назвами, в тексті в заздалегідь визначені категорії, такі як поняття, організації, місця розташування або люди. Традиційно NER покладався на великі бази даних, такі як Вікіпедія, щоб розпізнати відомі об'єкти. Поточні нейронні мережі навчаються на наборі даних з NER для позначення мовних моделей та ідентифікації об'єктів, яких система ніколи раніше не бачила. Наприклад, скажіть, що ваш новий запуск з'явиться у новинах завтра. Гарна система NER повинна мати можливість класифікувати її як організацію, навіть якщо ім'я запуску є чимось новим у словнику. Інструменти SEO з цією можливістю забезпечують більш глибоке розуміння теми, оскільки вони можуть ідентифікувати більш унікальні підтеми в контексті. Хоча пошукові системи використовують автоматичні системи NER, завжди варто збагатити свої дані розмітка схеми конвенцій.

Класифікація запитів :

Класифікація запитів - це процес, в якому пошукова система розшифровує намір користувача з короткого введення тексту. Основна проблема пов'язана з неоднозначністю. Пошукові системи, такі як Google, збирають дані про кліки від користувачів для перевірки цілей пошуку та моделей машинного навчання навколо них. Методи, такі як вектори слів і NER, також використовуються в алгоритмах класифікації запитів для порівняння тем у вашому запиті з набором потенційних результатів.

Відповідь на запитання:

Це стосується побудови систем, які автоматично відповідають на питання, що постають людиною в природній мові. Взагалі, існують два типи питань для вирішення: на основі фактів (тобто, що є столицею Франції?) І відкритих доменів (тобто майбутнє SEO?). Останнє зазвичай передбачає аналіз десятків результатів пошуку для даного пошукового запиту і складання «багатодокументного резюме». Відповідь на запитання є однією з найактивніших областей досліджень, оскільки він орієнтується на нові середовища голосовий пошук , які можуть потребувати особливих міркувань, коли мова йде про SEO.

Автоматичне підсумовування документів:

Підсумовування тексту - це процес скорочення текстового документа за допомогою програмного забезпечення, щоб створити резюме з основними пунктами вихідного документа. Технології, які можуть зробити узгоджений висновок, враховують такі змінні, як довжина, стиль написання та синтаксис. Відділ продажів зробив значні прориви в узагальненні.

Нижче наведено знімок екрана з Frase що показує таксономію резюме:

Текстове втілення:

Потяг є фундаментальною концепцією в логіці, яка описує взаємозв'язок між операторами, які виконуються істинно, коли одне твердження логічно випливає з одного або декількох операторів. Дійсним логічним аргументом є той, у якому висновок має місце в приміщенні, оскільки висновок є наслідком приміщень. Алгоритми текстового втілення можуть приймати пару речень і передбачати, чи факти першого обов'язково мають на увазі факти у другому. Це може бути корисною методикою для вимірювання логіки та згуртованості документів.

Важливість сторінок стовпів та кластерних тем

Широко відомо, що Google аналізує ваш повний веб-сайт, щоб визначити, чи ваш вміст демонструє авторитет тематики в певних темах. Системи штучного інтелекту часто використовують кластеризацію документів як метод групування даних відповідно до конкретних властивостей. Наприклад, якщо ваш веб-сайт має тисячі сторінок, алгоритм кластеризації може групувати їх за темою. Якщо ваш веб-сайт не містить чітких тем, це може означати, що йому не вистачає уваги або досвіду.

Як спосіб імітувати алгоритми кластеризації документів, SEO переходить на a Тема кластерної моделі , де сторінки стовпів діють як вузли, що з'єднують підсторінки. Ця модель є досить складним способом організації інформаційної архітектури та стратегії вмісту вашого веб-сайту.

Тема кластерної моделі для маркетингової стратегії контенту

Як пристосувати інструменти AI до процесу створення вмісту

Так що тепер, коли ми краще розуміємо, як думають пошукові системи, настав час подумати про загальний робочий процес, який допоможе нам зіставити наш вміст з тим, до чого зацікавлена ​​цільова аудиторія.

1. Виконати аудит семантичного змісту

Сканувати весь веб-сайт і проаналізувати всі його теми. Чи схоже, що ваш вміст добре організований навколо згуртованих тем? Які найбільш актуальні теми? Які сторінки отримують більше внутрішніх посилань? Аудит семантичного змісту - це аналіз повної ширини вмісту вашого веб-сайту, який буде вимірювати широту теми. В ідеалі, ви б виконували аналогічний аналіз як на ваших конкурентів, так і на зовнішніх лідерів думки галузі. Мета полягає в тому, щоб зрозуміти загальну картину та визначити прогалини в темах. Для цього вам знадобиться інструмент, який може сканувати ваш повний сайт, автоматично витягувати ключові теми (через розпізнавання імен) і розуміти семантичні відносини (за допомогою векторів слів).

2. Визначити кластери теми

Переглядайте теми аудиту вмісту, щоб визначити групи та семантичні асоціації. Створіть список підтемів для кожного кластера. Ці теми слід оптимізувати для двох ключових показників:

• Зростання пошуку: теми, які отримують підвищену експозицію в пошукових запитах.
• Конкурс: теми, які ваші прямі конкуренти могли б не згадати.

3. Розробити сторінки стовпів

Складіть основний огляд основних тем, які слід включити до сторінки стовпів. Визначте пошуковий запит, за яким ви бажаєте, щоб сторінка стовпця була ранжована і виконувала семантичний аналіз найкращих результатів. Переконайтеся, що сторінка стовпця охоплює ключові теми, які оптимізуються для цих двох показників:

• Тематичне висвітлення: ваш вміст має охоплювати найбільш актуальні теми з SERP сторінок. Звичайно, будьте в курсі набивання ключових слів і переконайтеся, що ваша історія протікає плавно. Тут можна звернути увагу на довжину документа; історія, яка агресивно охоплює всі найпопулярніші теми, згадані в результатах SERP, ймовірно, повинна бути довшою. Як альтернатива, ви можете розглянути розбиття ваших тем на декілька коротких статей.
• Автентичність вмісту: у той час як ви повинні вирівняти свій вміст з темами, згаданими на сторінках SERP, вам також доведеться знайти унікальний кут оповідання. Один із способів зробити це - використання суміжних тем без спеціального використання тих самих термінів, які використовуються конкурентами. Пам'ятайте, що вектори слів розуміють подібність між темами, тому, використовуючи хороші подібні теми, ви можете досі високий рейтинг у пошуку. Після того як ви виконали широке та автентичне висвітлення тематики, завжди корисно включити власні ідеї, про які ніхто не згадував.

4. Розробка змісту для кожної підтеми

Використовуйте той самий процес, що описаний у пункті 3, щоб розробити зміст навколо підтеків, які вказують на сторінки стовпів.

5. Безперервна оптимізація контенту та повторна публікація

Моніторинг того, що лідери думок публікують про свої цільові теми. Це допоможе вам придумати ідеї або писати новий вміст, або оптимізувати існуючий вміст навколо актуальних тем. The Стратегія перевидання вмісту виявив позитивні результати в рейтингах пошуку.

Чи може нав'язливий SEO обмежити вашу творчість?

Сьогоднішні маркетологи використовують багато інструментів, і, звичайно, є відчуття втоми від програмного забезпечення. Це майже схоже на те, що вам доведеться розбивати робочий процес створення контенту на етапи, які могли б обмежити вашу творчість. Я забув ключове слово? Чи я занадто багато згадую це ключове слово?

У певний момент, ви повинні подумати, чи є ви надмірно одержимі навколо оптимізації контенту. На мій погляд, дослідження та створення контенту повинні йти пліч-о-пліч і працювати разом у більш природний спосіб. Наприклад, на підставі того, що ви пишете, і за призначенням, система повинна мати можливість рекомендувати теми в контексті. Допомагаючи письменникам включати кращі практики SEO у свій творчий процес, ми думаємо про це у Frase.

Існують різні інструменти, які допоможуть вам виконати деякі аналітичні завдання, описані на цій посаді. У Frase Ми створили платформу, яка допомагає маркетологам вмісту проводити широкомасштабний аудит семантичного контенту, а також інструмент написання, який працює дослідником. Це абсолютно безкоштовно спробувати!