Tworzenie treści wartościowych zarówno dla realnych użytkowników, jak i wyszukiwarek, stanowi obecnie duże wyzwanie ze względu na rozwój nowoczesnych technologii. Istnieją pewne strategie ułatwiające taką pracę. Do ich grona zaliczane jest między innymi o Natural Language Processing (przetwarzanie języka naturalnego NLP).
Natural Language Processing – podstawy
NLP to pewnego rodzaju klasa sztucznej inteligencji, która przetwarza słowa pisane i mówione (które są postrzegane przez analityków jako „nieustrukturyzowane dane”) na dane ustrukturyzowane, które maszyna jest w stanie zinterpretować. Platformy NLP są w stanie analizować ogromne ilości słów i fraz, aby odnaleźć odpowiednie znaczenie, szablony i kontekst. NLP jest obecnie mocno rozpowszechnione. Alexa, Siri oraz asystenci głosowi Google wykorzystujący NLP.
Niedawno pozyskane dane naukowe umożliwiły opracowanie „modeli transformacyjnych”. Wykorzystują one efektywnie najnowsze techniki NLP będące w stanie przetwarzać dane językowe szybciej. Pozwalają również deweloperom na tworzenie potężnych „dużych modeli językowych” z wykorzystaniem treści, które pochodzą z różnych źródeł. Tymi źródłami są na przykład wyszukiwarki, wpisy w social mediach, aktualności oraz chatboty.
Jednym z najpopularniejszych modeli transformacyjnych jest GPT-3.5, czyli model NLP, który zachwycił swoich użytkowników zdolnością tworzenia płynnych treści w odpowiedzi na podstawowe w odpowiedzi na podstawowe językowe podpowiedzi (prompts). GPT-3.5 stanowi obecnie zasadniczy model językowy dla wielu narzędzi językowych.
Jak myślenie o NLP może udoskonalić SEO?
Podstawową zmianą, jaką spowoduje NLP, dla wielu organizacji będzie zmiana reaktywna. Aby strony internetowe osiągały obecnie wysokie pozycje w Google, konieczne jest upewnienie się, że są one łatwe do zrozumienia dla systemów NLP. W związku z tym wiele pojawiających się narzędzi wykorzystuje NLP, aby wpłynąć korzystnie na doświadczenia użytkownika.
Ustrukturyzowanie danych
Pierwszym i zapewne najważniejszym sposobem, w jaki NLP wpływa na SEO jest konieczność upewnienia się, że strony internetowe są odpowiednio ustrukturyzowane, tak aby algorytmy NLP mogły je łatwo zrozumieć. Kluczem do uzyskania idealnych rezultatów jest zrozumienie języka przez rozwiązania NLP – niezależnie od tego czy mamy do czynienia z językiem mówionym (wyszukiwanie głosowe) czy też pisanym. NLP stanowi sposób poprawy zdolności na tym obszarze.
Odpowiednie ustrukturyzowanie danych można zauważyć na wielu mniejszych, jak również większych stronach internetowych (np. Reuters lub BBC). Właściwe ustrukturyzowanie danych pod kątem NLP może znacząco zwiększyć ruch na stronie.
Linkowanie wewnętrzne i polecanie treści
Drugim sposobem w jaki NLP wpływa na SEO są struktury linkowania wewnętrznego oraz narzędzia polecania treści.
Funkcje te mogą wydawać się różne, jednak po przyjrzeniu się temu jak działają silniki NLP, można zauważyć, że są one ze sobą powiązane. Gdy system NLP napotka termin, którego nie rozumie, próbuje poznać jego znaczenie.
Jeśli może to zrobić odnosząc się do materiału na danej stronie internetowej, wówczas zapewni jej to podniesienie pozycji SEO. Przykładowo na stronach internetowych The Guardian imiona i nazwiska osób są połączone ze stronami, które zawierają wszystkie informacje powiązane z nimi. NLP ma również pozytywny wpływ na poprawę widoczności marki.
Ten sam typ procesu wspiera bardziej zaawansowane formy polecania treści. Obecnie istnieje wiele narzędzi optymalizacji treści, które są w stanie ocenić znaczenie treści pojawiającej się na liście stron odwiedzonych przez użytkownika i wykorzystują to do zasugerowania innej treści.
Co prawda, pewne funkcjonalności tego rodzaju mogą zostać ograniczone przez politykę prywatności przeglądarek, jednak stanowią one doskonały sposób zwiększenia czasu przebywania na konkretnych stronach.
Targetowanie Topic Clusters
W ostatnich latach można było zauważyć zmianę w działaniach marketingowych z targetowania pojedynczych słów kluczowych na targetowanie Topic Cluster (klastry tematyczne). Wyszukiwarki internetowe są w stanie lepiej zrozumieć otaczający nas świat i dodatkowo do gry wchodzi ujednoznacznienie.
W związku z tym takie same rezultaty można zauważyć u użytkowników prowadzących różne poszukiwania o takim samym celu. Istotne nie jest więc skupianie się na konkretnych słowach kluczowych tylko na tworzeniu treści odpowiedniej dla danego tematu.
Innymi słowy w przyszłości SEO będzie jeszcze bardziej nakierowane na dostarczanie wysokiej jakości treści łatwych do odczytania i zrozumienia przez ludzi. Zastąpią one dzisiejsze treści nakierowane bardziej na słowa kluczowe.
Jak NLP napędza algorytmy wyszukiwania Google?
Jedną z fundamentalnych technik optymalizacji treści zapewniającą większy ruch organiczny jest optymalizacja pod kątem wyszukiwarek (SEO). Określenie popularnych słów kluczowych wykorzystywanych przez użytkowników w zapytaniach pozwala zespołom zajmującym się treścią na nadawanie priorytetu określonym treściom, tworzenie ich, dopracowanie i optymalizację, tak aby przyciągała ona nowych czytelników i osiągała wysokie rankingi SERP.
Google stale udoskonala swoje algorytmy oceniające strony internetowe i wpisy na blogach. Zgodnie z informacjami podawanymi przez Google aktualizacje te mają na celu upewnienie się, że rezultaty wyszukiwania kładą priorytet na treść dostarczającą to czego rzeczywiście poszukują użytkownicy, a nie na strony zawierające określone słowa kluczowe lub frazy.
Oto przykłady zmian na przestrzeni ostatnich lat:
- Zmiana algorytmu BERT – w 2019 Google wprowadziły aktualizację algorytmu BERT pozwalającą na ujęcie kontekstu słowa poprzez zwrócenie uwagi na słowa znajdujące się przed i za nim. To wpływa na zwracanie uwagi na treści o większej wartości. Dzięki polepszeniu BERT, Google wykorzystywać NLP w celu ustalenia prawdziwych zamiarów użytkowników wpisujących określone zapytania w wyszukiwarce.
- Aktualizacja algorytmu pomocnej treści (Helpful Content) – zmiana ta została wprowadzona w 2022, a jej celem jest zapewnianie użytkownikom treści przydatnych dla ludzi, pisanych przez ludzi. W związku z rozwojem GPT-3 i innych rozwiązań tego typu, aktualizacja ta pozwala wykrywać czy dana treść stworzona przez AI lub człowieka wyłącznie na cele rankingowe.
Tworzenie strategii SEO z uwzględnieniem NLP
Na podstawie powyższych zmian, osoby odpowiedzialne za tworzenie treści, powinny wykorzystać NLP w swoich treściach nakierowanych na SEO. Warto zwrócić uwagę na poniższe techniki.
Zwracanie uwagi na cel wyszukiwania, a nie tylko na słowa kluczowe
Obecnie poprawa rankingu nie polega wyłącznie na umieszczaniu słów kluczowych w treściach. O wiele ważniejszy jest cel wyszukiwania.
Dzięki wykorzystaniu NLP, wyszukiwarka Google jest w stanie dzielić zapytania na cztery kategorie – transakcyjną, nawigacyjną, promocyjną i komercyjną. Informacje te pozwalają zapewniać rezultaty spełniające oczekiwania użytkowników.
Aby lepiej zrozumieć cel danego zapytania w wyszukiwarce, można dokonać wyszukiwania za pomocą słowa kluczowego w Google i sprawdzić co zapewnia pozycję na 1. stronie lub co widnieje w Featured Snippets. Można również sprawdzić powiązane wyszukiwania sugerowane przez Google w dolnej części strony z rezultatami. To pozwoli na lepsze zrozumienie potrzeb użytkowników i na dopasowanie treści pod tym kątem.
Dopasowanie strategii SEO do badań społecznych
Warto przeprowadzić research SEO przed publikacją treści i samodzielnie wybrać mały zestaw słów kluczowych, na których trzeba się skupić. Celem jest opracowanie wyczerpującej treści nakierowanej na dany temat, która jest wartościowa dla czytelników.
Oczywiście można wykorzystać różne strategie badań publicznych, takie jak ankiety, przegląd opinii konsumentów, wywiady z klientami czy też stosowanie rozwiązań analitycznych AI. Eksperci w danej dziedzinie, pracujący w konkretnej firmie mogą również stanowić cenne źródło informacji na temat tego czego chcą się dowiedzieć czytelnicy.
Wykazywanie biegłości w temacie
Zgodnie z aktualizacją algorytmu w 2022 Google są w stanie sprawdzić czy dana treść podsumowuje tylko to co znajduje się na innych stronach bez zapewniania dodatkowej wartości. Takie działania wpływają negatywnie na pozycję w rankingach.
Google zaleca tworzenie treści kładące nacisk na „głębię wiedzy” i biegłość. Stale udoskonalane są systemy łatwiejszego wyszukiwania oryginalnych treści, opisów produktów, itp.
Nadawanie priorytetu jakości, a nie ilości treści
Zgodnie z informacjami Google wyszukiwarka jest w stanie rozpoznać czy strona zapewnia ogromną ilość treści na różne tematy bez głębokiego zrozumienia odbiorców docelowych. Google najprawdopodobniej uznaje taką treść za „nieprzydatną” prowadząc do niższych pozycji w rankingu.
Aby zapobiec niskim pozycjom w rankingu, należy tworzyć treści oferujące wysoką biegłość w danych tematach nakierowaną na czytelników.
Przeprowadzenie audytu SEO
Zgodnie z informacjami Google, jakakolwiek treść (niezależnie od jej wartości i treści) pochodząca ze strony zawierającej wiele „nieprzydatnych” treści, charakteryzuje się mniejszym prawdopodobieństwem uzyskania wysokich pozycji w rankingach wyszukiwania organicznego. Innymi słowy pozbycie się nieprzydatnej treści może wpłynąć pozytywnie na rankingi innych treści.
Jak można wdrożyć NLP w SEO?
Istnieją pewne metody i strategie umożliwiające ulepszenie SEO poprzez wdrożenie NLP. Oto one:
- Uwzględnienie celu wyszukiwania podczas poszukiwania słów kluczowych – Google, analizując zapytania, stara się zrozumieć cel wyszukiwania kryjący się za zapytaniem. To pozwala na dostarczenie odpowiednich rezultatów i odpowiedzi na pytania. Istotne jest więc zrozumienie tego jak wyszukiwarka Google interpretuje wyszukiwanie. Najlepiej można to zrobić poprzez analizę SERP. W ten sposób łatwo można poznać zasoby wykorzystywane przez Google w odpowiedzi na zapytanie.
- Pisanie w sposób prosty i zrozumiały – Google analizuje podmioty i orzeczenia zdań, aby zidentyfikować Entities. Dokonanie niewielkich zmian w strukturze zdań może zmienić semantyczną strukturę zdania w sposób, którego człowiek nie jest w stanie wykryć. Wyszukiwarka Google nie jest jednak człowiekiem i nie rozumie treści tak jak on. Dlatego właśnie istotne jest pisanie prostych treści. W jednym zdaniu powinien być uwzględniony jeden pomysł.
- Identyfikacja Entities i ich uwzględnienie w treści – Google nie tylko identyfikują Entities, ale również przypisują je do innych znajdujących się w Knowledge Graph. Warto spróbować samodzielnie zidentyfikować Entities (podmioty), których Google spodziewają się w treściach odpowiadających na konkretne pytania. Warto skorzystać z demo Google API lub zaimportować dane poprzez Python. Dobrze jest też przenalizować Entities konkurencji. To z kolei ułatwi umieszczenie konkretnych Entities we własnych treściach.
- Dopasowywanie odpowiedzi do pytań – istnieje spore prawdopodobieństwo uwzględnienia treści w odpowiedziach na People Also Ask (ludzie pytają również o…) jeśli jest ona zaprezentowana w formie pytania i odpowiedzi. Warto więc zestawiać pytania z odpowiedziami w swoich treściach. Natychmiastowa odpowiedź na pytanie zadane w nagłówku ułatwia Google uwzględnienie odpowiedzi w polach PPA.
Przejrzysta struktura – aby zrozumieć Entities (podmioty), Google mogą pozyskiwać informacje z częściowo ustrukturyzowanych oraz ustrukturyzowanych danych. Innymi słowy, Google rozumieją proste oznaczenia nagłówków, takie jak H1, H2, itp. Zrozumienie takich danych jest o wiele łatwiejsze dla Google w przypadku danych nieustrukturyzowanych. Dobrze jest więc stosować takie proste rozwiązania w nagłówkach
