Sztuczna inteligencja w SEO i optymalizacji treści

1. SEO działa na słowach kluczowych, optymalizacja treści działa na NLP
2. Uczymy maszyn czytać
3. Znaczenie stron filarów i grup tematycznych
4. Jak dopasować narzędzia AI do procesu tworzenia treści
5. Czy obsesyjne SEO może ograniczyć twoją kreatywność?

Ten post analizuje, w jaki sposób sztuczna inteligencja zmienia SEO i proponuje konkretne techniki, które marketingowcy treści mogą odpowiednio dostosować.

W ciągu ostatnich pięciu lat Google wprowadził dwie aktualizacje algorytmów, które wyraźnie skupiają się na jakości treści i zrozumiałości języka. W 2013, Koliber dał możliwości analizy semantycznej wyszukiwarek. W 2015 r. Google ogłosił RankBrain , co oznaczało początek strategii Google dotyczącej sztucznej inteligencji. Oznacza to, że Google używa wielu technik opartych na AI do rangowania wyników wyszukiwania.

W rezultacie optymalizacja pod kątem wyszukiwarek (SEO) przesunęła nacisk ze słów kluczowych na autorytet operacyjny. Badania nad słowami kluczowymi są nadal ważne, ale ich rola uległa zmianie. Mówiąc najprościej, systemy sztucznej inteligencji mogą teraz zrozumieć sposób wykraczający poza indywidualne słowa kluczowe. Podobnie jak ludzie, nowe systemy mogą zrozumieć relacje między tematami i opracować interpretację kontekstową. Innymi słowy, sztuczna inteligencja uczy się czytać.

Coraz częściej marketerzy wykorzystują narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, aby pomóc im w inżynierii wstecznej w sposobie wyszukiwania najlepszych treści przez wyszukiwarki. Jeśli chodzi o narzędzia badawcze, jednym z szeroko dyskutowanych tematów jest różnica między SEO a optymalizacją treści.

SEO działa na słowach kluczowych, optymalizacja treści działa na NLP

SEO tradycyjnie działa na słowach kluczowych, podczas gdy optymalizacja treści działa na podstawie przetwarzania języka naturalnego (NLP).

Zazwyczaj strategia treści zaczyna się od zestawu ważnych słów kluczowych. Jednak każde słowo kluczowe ma teraz bardziej wyrafinowane właściwości, niż kiedyś: do jakiego zamiaru użytkownika się odnosi? z jakimi szerszymi tematami się łączy? do jakiego klastra należy?

Optymalizacja treści polega na zrozumieniu tych dodatkowych właściwości w języku. Ostatecznym celem jest stworzenie najbardziej autorytatywnej treści dla danego zapytania, zoptymalizowanej zarówno dla zakresu tematycznego (zakres tematów poziomych), jak i głębi (jak szczegółowo omówisz temat).

Uczymy maszyn czytać

Terminy „modelowanie tematu” i „ukryte indeksowanie semantyczne” były szeroko stosowane w marketingu cyfrowym i na arenach SEO, aby opisać sposób wyszukiwania semantycznego. Warto zbadać pewne specyficzne techniki nauki o danych, które zasilają najnowsze narzędzia oparte na AI.

Wektory słów :

Wektoryzacja słów to technika przetwarzania języka naturalnego (NLP), w której słowa i frazy ze słownika są mapowane na wektory liczb rzeczywistych. Wektory słów zazwyczaj mają około 200 wymiarów, co oznacza, że ​​każde słowo ma pozycję w przestrzeni o 200 wymiarach. Umieszczanie słów w wielowymiarowym wektorze pozwala nam wykonywać porównania podobieństw, między innymi. Suma wektorów słów może być również użyta do obliczenia wektorów dokumentów. Typowym wyzwaniem w wektorach wyrazów jest niejednoznaczność: znaczenie słowa („jabłko” vs „Apple”) można osadzić w tej samej lokalizacji wektorowej. Bardziej zaawansowane wektory, zwane „osadzeniami sensownymi”, rozwiązują ten problem, interpretując każdą wersję słowa inaczej. Na przykład osadzenie zmysłu może być w stanie umieścić „jabłko” na owocu, a „Apple” na bardzo różnych pozycjach w przestrzeni wektorowej.

Rozpoznawanie nazwanej jednostki (NER) :

Ta technika ma na celu zlokalizowanie i sklasyfikowanie nazwanych obiektów w tekście w predefiniowanych kategoriach, takich jak pojęcia, organizacje, lokalizacje lub ludzie. Tradycyjnie NER polegał na dużych bazach danych, takich jak Wikipedia, aby rozpoznawać znane podmioty. Obecne sieci neuronowe są szkolone w zakresie oznakowanych zestawów danych NER, aby uczyć się wzorców językowych i identyfikować jednostki, których system nigdy wcześniej nie widział. Na przykład, powiedzmy, że twój nowy startup pojawi się jutro w wiadomościach. Dobry system NER powinien być w stanie zaklasyfikować go jako organizację, nawet jeśli nazwa startowa jest czymś nowym w słownictwie. Narzędzia SEO z tą możliwością zapewniają głębsze zrozumienie tematu, ponieważ mogą zidentyfikować bardziej unikalne podtematy w kontekście. Podczas gdy wyszukiwarki korzystają z automatycznych systemów NER, zawsze warto wzbogacić swoje dane znacznik schematu konwencje.

Klasyfikacja zapytań :

Klasyfikacja zapytań to proces, w którym wyszukiwarka odszyfrowuje intencje użytkownika z krótkiego wpisu tekstowego. Główne wyzwanie wiąże się z niejednoznacznością. Wyszukiwarki, takie jak Google, zbierają dane użytkowników po kliknięciach, aby zweryfikować zamiary wyszukiwania i modele uczenia maszynowego pociągów wokół nich. Techniki takie jak wektory słów i NER są również używane w algorytmach klasyfikacji zapytań w celu porównania tematów w zapytaniu z zestawem potencjalnych wyników.

Odpowiedź na pytanie:

Dotyczy to budowania systemów, które automatycznie odpowiadają na pytania ludzi w języku naturalnym. Ogólnie rzecz biorąc, istnieją dwa rodzaje pytań, które należy rozwiązać: oparte na faktach (tj. Co to jest stolica Francji?) I otwarta domena (tj. Jaka jest przyszłość SEO?). Ta ostatnia zazwyczaj obejmuje analizę dziesiątek wyników wyszukiwania dla danego zapytania i utworzenie „podsumowania wielu dokumentów”. Odpowiadanie na pytania jest jednym z najbardziej aktywnych obszarów badań, ponieważ zasila nowe media szukanie głosowe , co może wymagać specjalnych rozważań, jeśli chodzi o SEO.

Automatyczne podsumowanie dokumentu:

Podsumowanie tekstu to proces skracania dokumentu tekstowego za pomocą oprogramowania w celu utworzenia podsumowania z głównymi punktami oryginalnego dokumentu. Technologie, które mogą tworzyć spójne podsumowanie, uwzględniają takie zmienne, jak długość, styl pisania i składnia. Siły sprzedaży dokonał ważnych przełomów w podsumowaniu.

Poniżej znajduje się zrzut ekranu z Frase pokazuje taksonomię podsumowania:

Uwzględnienie tekstu:

Ustanowienie majoratu jest podstawową koncepcją w logice, która opisuje relację między stwierdzeniami, które są prawdziwe, gdy jedna instrukcja logicznie wynika z jednego lub więcej stwierdzeń. Prawidłowym argumentem logicznym jest argument, który wynika z przesłanek, ponieważ wniosek jest konsekwencją przesłanek. Algorytmy Przywoływania Tekstów mogą przyjąć parę zdań i przewidzieć, czy fakty w pierwszym z nich muszą oznaczać fakty w drugim. Może to być przydatna technika do pomiaru logiki i spójności dokumentów.

Znaczenie stron filarów i grup tematycznych

Powszechnie wiadomo, że Google analizuje Twoją pełną stronę internetową, aby określić, czy Twoje treści wykazują autorytet tematyczny w niektórych przedmiotach. Systemy sztucznej inteligencji często wykorzystują grupowanie dokumentów jako technikę grupowania danych według określonych właściwości. Na przykład, jeśli witryna ma tysiące stron, algorytm grupowania może być w stanie pogrupować je według tematu. Jeśli Twoja witryna nie zawiera wyraźnych motywów, może to oznaczać, że brakuje jej skupienia lub wiedzy specjalistycznej.

Jako sposób naśladowania algorytmów grupowania dokumentów, SEO zmienia się na temat modelu klastrowego , gdzie strony filarów działają jako węzły łączące podstrony. Ten model jest dość wyrafinowanym sposobem organizowania architektury informacji i strategii zawartości witryny.

Model klastrów tematycznych dla strategii marketingu treści

Jak dopasować narzędzia AI do procesu tworzenia treści

Teraz, kiedy lepiej rozumiemy, jak wyszukiwarki „myślą”, nadszedł czas, aby pomyśleć o ogólnym obiegu pracy, który pomoże nam dopasować nasze treści do zainteresowań odbiorców docelowych.

1. Przeprowadź audyt treści semantycznych

Przeszukaj całą witrynę i przeanalizuj wszystkie jej tematy. Czy wygląda na to, że Twoje treści są dobrze zorganizowane wokół spójnych tematów? Jakie są najważniejsze tematy? Które strony otrzymują więcej linków wewnętrznych? Semantyczny audyt treści to pełna analiza zawartości witryny, która mierzy szerokość tematów. Idealnie byłoby, gdybyś przeprowadził tę samą analizę zarówno u konkurencji, jak i liderów zewnętrznych branży. Celem jest zrozumienie szerszego obrazu i zidentyfikowanie luk tematycznych. Aby to osiągnąć, będziesz potrzebować narzędzia, które może przeszukiwać pełną stronę internetową, automatycznie wyodrębniać kluczowe tematy (poprzez rozpoznawanie nazwanych obiektów) i rozumieć relacje semantyczne (za pomocą wektorów wyrazów).

2. Zdefiniuj klastry tematów

Przeglądaj tematy z audytu treści, aby zidentyfikować grupy i skojarzenia semantyczne. Zbuduj listę podtematów dla każdego klastra. Tematy te powinny zostać zoptymalizowane pod kątem dwóch kluczowych wskaźników:

• Wzrost w wyszukiwarkach: tematy, które są coraz bardziej narażone na zapytania w wyszukiwarkach.
• Konkurencja: tematy, których bezpośredni konkurenci mogliby nie wspomnieć.

3. Opracuj strony filarów

Skomponuj zarys głównych tematów, które powinna zawierać strona filaru. Zdefiniuj zapytanie do wyszukania, które chcesz, aby strona filaru była rangowana, i wykonaj analizę semantyczną najlepszych wyników. Upewnij się, że strona filaru obejmuje kluczowe tematy optymalizujące te dwa parametry:

• Zakres tematyczny: Twoje treści powinny obejmować najważniejsze tematy z SERP stron. Oczywiście, pamiętaj o upychaniu słów kluczowych i upewnij się, że twoja historia płynie płynnie. Tutaj możesz zwrócić uwagę na długość dokumentu; historia, która agresywnie obejmuje wszystkie najważniejsze tematy wymienione w wynikach SERP, prawdopodobnie będzie musiała być dłuższa. Alternatywnie możesz rozważyć podzielenie tematów na wiele krótszych artykułów.
• Autentyczność treści: podczas gdy musisz dopasować treść do tematów wymienionych na stronach SERP, musisz również znaleźć unikalny punkt widzenia dla tej historii. Jednym ze sposobów jest użycie powiązanych tematów bez użycia tych samych terminów używanych przez konkurentów. Pamiętaj, że wektory słów rozumieją podobieństwo między tematami, więc korzystając z podobnych, podobnych tematów, nadal możesz być wysoko w wyszukiwaniu. Po zrealizowaniu szerokiego i autentycznego zakresu tematycznego zawsze cenne jest włączenie zastrzeżonych informacji, o których nikt inny nie wspomniał.

4. Opracuj treść dla każdego podtematu

Użyj tego samego procesu opisanego w punkcie 3, aby opracować treści wokół tematów podrzędnych, które wskazują na strony filarów.

5. Ciągła optymalizacja treści i ponowne publikowanie

Monitoruj, co liderzy myśli publikują na temat tematów docelowych. Pomoże to w opracowaniu pomysłów na napisanie nowej treści lub optymalizację istniejącej zawartości wokół tematów nadchodzących. The strategia ponownego publikowania treści okazało się generować pozytywne wyniki w rankingach wyszukiwania.

Czy obsesyjne SEO może ograniczyć twoją kreatywność?

Współcześni marketerzy używają wielu narzędzi iz pewnością odczuwają zmęczenie programowe. Wygląda na to, że musisz podzielić proces tworzenia treści na etapy, które mogą ograniczyć twoją kreatywność. Czy zapomniałem słowa kluczowego? Czy za dużo wspominam o tym słowie kluczowym?

W pewnym momencie musisz zastanowić się, czy nie masz zbyt dużego zainteresowania optymalizacją treści. Moim zdaniem badania i tworzenie treści powinny iść w parze i współpracować w bardziej naturalny sposób. Na przykład, na podstawie tego, co piszesz i zamierzonego rezultatu, system powinien móc polecać tematy w kontekście. Pomaganie pisarzom w włączaniu najlepszych praktyk SEO do ich twórczego przepływu pracy to coś, o czym myślimy w firmie Frase.

Istnieją różne narzędzia, które mogą pomóc w wykonaniu niektórych zadań analitycznych opisanych w tym poście. W Frase , stworzyliśmy platformę, która pomaga specjalistom ds. marketingu treści w przeprowadzaniu szeroko zakrojonych audytów treści semantycznych wraz z narzędziem do pisania działającym jako asystent ds. badań. To jest całkowicie darmowe wypróbować!