Искусственный интеллект в SEO и оптимизации контента

1. SEO работает по ключевым словам, оптимизация контента работает по NLP
2. Мы учим машины читать
3. Важность основных страниц и тематических кластеров
4. Как вписать инструменты AI в процесс создания контента
5. Может ли навязчивый SEO ограничить вашу креативность?

В этом посте рассматривается, как искусственный интеллект меняет SEO, и предлагаются специальные методы для контент-маркетологов, чтобы соответствующим образом адаптироваться.

За последние пять лет Google представила два обновления алгоритма, в которых особое внимание уделяется качеству контента и языковой полноте. В 2013, Колибри дал поисковикам возможность семантического анализа. В 2015 году Google объявил RankBrain , ознаменовавшее начало стратегии AI-first от Google. Это означает, что Google использует несколько методов, основанных на искусственном интеллекте, для ранжирования результатов поиска.

В результате, поисковая оптимизация (SEO) сместила акцент с ключевых слов на авторитет. Исследование ключевых слов все еще важно, но его роль изменилась. Проще говоря, системы ИИ теперь могут понимать не только отдельные ключевые слова. Как и люди, новые системы могут понимать отношения между темами и разрабатывать контекстную интерпретацию. Другими словами, ИИ учится читать.

Маркетологи все чаще используют инструменты, основанные на искусственном интеллекте, чтобы помочь им заново спроектировать способы поиска лучшего контента поисковыми системами. Когда речь идет об инструментах исследования, одной из широко обсуждаемых тем является разница между SEO и оптимизацией контента.

SEO работает по ключевым словам, оптимизация контента работает по NLP

SEO традиционно работает с ключевыми словами, а оптимизация контента - с обработкой естественного языка (NLP).

Как правило, ваша контентная стратегия начинается с набора важных ключевых слов. Тем не менее, каждое ключевое слово теперь имеет более сложные свойства, чем раньше: с каким намерением пользователя оно связано? �� какими более широкими темами это связано? к какому кластеру это относится?

Оптимизация контента заключается в понимании этих дополнительных свойств в языке. Конечная цель - создать наиболее авторитетный контент для данного запроса, оптимизированный как по ширине темы (горизонтальный охват темы), так и по глубине (насколько подробно вы переходите к теме).

Мы учим машины читать

Термины «тематическое моделирование» и «скрытая семантическая индексация» широко используются в сфере цифрового маркетинга и SEO для описания работы семантического поиска. Стоит изучить некоторые конкретные методы обработки данных, которые используют новейшие инструменты на базе AI.

Векторы слова :

Векторизация слов - это метод обработки естественного языка (НЛП), в котором слова и фразы из словаря сопоставляются с векторами действительных чисел. Векторы слов обычно имеют около 200 измерений, что означает, что каждое слово занимает позицию в пространстве 200 измерений. Помещение слов в многомерный вектор позволяет нам выполнять сравнения подобия среди других операций. Сумма векторов слов также может быть использована для вычисления векторов документов. Типичная проблема в векторах слов - неоднозначность: значение слова («яблоко» против «Apple») может быть встроено в одно и то же местоположение вектора. Более продвинутые векторы, называемые «смысловыми вложениями», решают эту проблему, интерпретируя каждую версию слова по-разному. Например, вложение смысла может позиционировать «яблоко» фруктов и «яблоко» компании в совершенно разных позициях в векторном пространстве.

Распознавание именованных объектов (NER) :

Этот метод стремится найти и классифицировать именованные объекты в тексте по заранее определенным категориям, таким как концепции, организации, местоположения или люди. Традиционно, NER полагался на большие базы данных, такие как Википедия, для распознавания известных объектов. Современные нейронные сети обучаются на отмеченных наборах данных NER, чтобы изучать языковые шаблоны и идентифицировать объекты, которые система никогда не видела раньше. Например, скажем, ваш новый стартап появится в новостях завтра. Хорошая система NER должна быть в состоянии классифицировать ее как организацию, даже если имя запуска является чем-то новым в словаре. Инструменты SEO с этой возможностью обеспечивают более глубокое понимание темы, поскольку они могут определять более уникальные подтемы в контексте. Хотя поисковые системы используют автоматические системы NER, всегда полезно обогащать ваши данные разметка схемы конвенций.

Классификация запросов :

Классификация запросов - это процесс, в котором поисковая система расшифровывает намерение пользователя с помощью короткого ввода текста. Основная проблема связана с неопределенностью. Поисковые системы, такие как Google, собирают данные о переходах от пользователей, чтобы подтвердить намерение поиска и обучить модели машинного обучения вокруг них. Такие методы, как векторы слов и NER, также используются в алгоритмах классификации запросов для сравнения тем в вашем запросе с набором потенциальных результатов.

Ответ на вопрос:

Это касается построения систем, которые автоматически отвечают на вопросы, заданные людьми на естественном языке. В общем, есть два типа вопросов, которые нужно решить: основанные на фактах (то есть, что является столицей Франции?) И открытый домен (то есть, каково будущее SEO?). Последнее обычно включает в себя анализ десятков результатов поиска по заданному поисковому запросу и составление «краткого документа». Ответ на вопрос является одной из наиболее активных областей исследований, так как он поддерживает новые средства, такие как голосовой поиск , что может потребовать особых соображений, когда речь заходит о SEO.

Автоматическое суммирование документов:

Обобщение текста - это процесс сокращения текстового документа с помощью программного обеспечения, чтобы создать резюме с основными моментами исходного документа. Технологии, которые могут создавать согласованное резюме, учитывают такие переменные, как длина, стиль написания и синтаксис. Salesforce сделал большие прорывы в обобщении.

Ниже скриншот из Frase это показывает таксономию резюме:

Текстовое оформление:

Логическое следствие является фундаментальным понятием в логике, которое описывает отношения между утверждениями, которые выполняются, когда одно утверждение логически следует из одного или нескольких утверждений. Допустимым логическим аргументом является тот, в котором заключение связано с посылкой, потому что заключение является следствием посылки. Алгоритмы Textual Entailment могут взять пару предложений и предсказать, действительно ли факты в первом случае подразумевают факты во втором. Это может быть полезным методом для измерения логики и связности в документах.

Важность основных страниц и тематических кластеров

Широко известно, что Google анализирует весь ваш веб-сайт, чтобы определить, демонстрирует ли ваш контент авторитет темы в определенных темах. Системы ИИ часто используют кластеризацию документов в качестве метода группировки данных в соответствии с конкретными свойствами. Например, если на вашем сайте тысячи страниц, алгоритм кластеризации может сгруппировать их по темам. Если на вашем сайте нет четких тем, это может означать, что ему не хватает внимания или опыта.

Как способ имитации алгоритмов кластеризации документов, SEO переходит к модель тематического кластера где страницы столбов действуют как узлы, соединяющие подстраницы. Эта модель является довольно сложным способом организации информационной архитектуры вашего сайта и стратегии контента.

Модель тематического кластера для стратегии контент-маркетинга

Как вписать инструменты AI в процесс создания контента

Итак, теперь, когда мы лучше понимаем, как «думают» поисковые системы, пришло время подумать об общем рабочем процессе, который поможет нам сопоставить наш контент с тем, что на самом деле интересует ваша целевая аудитория.

1. Провести семантический аудит контента

Просканируйте весь ваш сайт и проанализируйте все его темы. Похоже, ваш контент хорошо организован вокруг сплоченных тем? Какие темы наиболее актуальны? Какие страницы получают больше внутренних ссылок? Аудит семантического контента - это полный анализ контента вашего сайта, который измеряет широту темы. В идеале вы должны проводить одинаковый анализ как своих конкурентов, так и лидеров отрасли. Цель здесь - понять общую картину и выявить пробелы в теме. Для этого вам понадобится инструмент, который может сканировать ваш полный веб-сайт, автоматически извлекать ключевые темы (через распознавание именованных сущностей) и понимать семантические отношения (через векторы слов).

2. Определите тематические кластеры

Просматривайте темы аудита контента, чтобы определить группы и семантические ассоциации. Составьте список подтем для каждого кластера. Эти темы должны быть оптимизированы для двух ключевых показателей:

• Рост поиска: темы, которые получают повышенное внимание в поисковых запросах.
• Конкуренция: темы, которые ваши прямые конкуренты могли не упомянуть.

3. Разработать страницы-столбы

Составьте план основных тем, которые должна включать ваша страница в колонне. Определите поисковый запрос, по которому вы хотите, чтобы ваша страница столбцов ранжировалась, и проведите семантический анализ лучших результатов. Убедитесь, что на вашей основной странице представлены ключевые темы, оптимизирующие для этих двух показателей:

• Охват тем: ваш контент должен охватывать самые актуальные темы SERP страницы. Конечно, помните о ключевых словах и убедитесь, что ваша история проходит гладко. Здесь вы можете обратить внимание на длину документа; история, которая активно охватывает все главные темы, упомянутые в результатах поисковой выдачи, скорее всего, будет длиннее. В качестве альтернативы вы можете рассмотреть возможность разбить свои темы на несколько более коротких статей.
• Подлинность контента: в то время как вы должны привести свой контент в соответствие с темами, упомянутыми на страницах SERP, вы также должны найти уникальный угол зрения к истории. Одним из способов сделать это является использование связанных тем без специального использования тех же терминов, что и конкуренты. Помните, что векторы слов понимают сходство тем, поэтому, используя хорошие похожие темы, вы все равно можете занимать высокие позиции в поиске. После того, как вы получили широкое и достоверное освещение темы, всегда полезно включить проприетарные идеи, о которых никто не упомянул.

4. Разработка контента для каждой подтемы

Используйте тот же процесс описания, который описан в пункте 3, для разработки содержания вокруг подтем, которые указывают на ваши основные страницы.

5. Непрерывная оптимизация контента и повторная публикация

Следите за тем, что лидеры мысли публикуют о ваших целевых темах Это поможет вам придумать идеи для написания нового контента или оптимизации существующего контента в соответствии с новыми темами. стратегия переиздания контента доказал, что дает положительные результаты в поисковых рейтингах.

Может ли навязчивый SEO ограничить вашу креативность?

Сегодняшние маркетологи используют много инструментов, и, безусловно, ощущается усталость от программного обеспечения. Похоже, вам нужно разбить рабочий процесс создания контента на этапы, которые могут ограничить вашу креативность. Я забыл ключевое слово? Я слишком часто упоминаю это ключевое слово?

В какой-то момент вам нужно подумать, не слишком ли вы увлечены оптимизацией контента. На мой взгляд, исследования и создание контента должны идти рука об руку и работать вместе более естественным образом. Например, основываясь на том, что вы пишете, и намеченном результате, система должна иметь возможность рекомендовать темы в контексте. Помочь авторам включить лучшие практики SEO в свой творческий процесс - это то, о чем мы думаем в Frase.

Существуют различные инструменты, которые могут помочь вам выполнить некоторые аналитические задачи, описанные в этом посте. В Frase Мы создали платформу, которая помогает специалистам по маркетингу контента проводить крупномасштабные аудиты семантического контента, а также инструмент для написания, который действует как помощник по исследованиям. Это абсолютно бесплатно попробовать!

Похожие

Комментарии