Apa itu BERT SEO dan Pemrosesan Bahasa Alami?

Karena BERT, Natural Language Processing (NLP) adalah bahan baru yang harus dimiliki di setiap kampanye SEO seluler .

Anda mungkin pernah mendengar pepatah “kata-kata Anda menentukan nasib Anda”. Demikian pula, dalam Pemasaran Penelusuran, cara kami menggunakan kata-kata di halaman itu penting. BERT Google menawarkan wawasan tentang organisasi hasil pencariannya. Ini menggambarkan bagaimana hubungan antara entitas kata dan penggunaan bahasa membentuk masa depan SEO.

Pengindeksan Mobile-First mempengaruhi ketergantungan Google yang meningkat pada lokasi fisik (GPS / Google Maps) pencari. Itu juga mengetahui pengaturan bahasa pencari di ponsel mereka dan di dalam akun Google mereka. Ini membantu menginformasikan hasil pencarian yang dikembalikan dan menawarkan hasil pencarian yang lebih dipersonalisasi.

Segera setelah Google merilis pernyataannya yang mengumumkan bahwa algoritma BERT mempengaruhi format pencarian, kami tahu ini membutuhkan waktu dan perhatian. Karena ini bertujuan untuk meningkatkan interpretasi kueri pencarian ekor panjang yang kompleks dan menampilkan hasil pencarian yang lebih relevan, ini adalah pembaruan pencarian terbesar dalam 5 tahun. Hanya setelah menginternalisasi arti sebenarnya dari kata-kata yang dicakup BERT, kami dapat melakukan pemasaran penelusuran dengan lebih baik.

Inilah yang telah kami capai pada hari ini.

Apa itu BERT?

BERT, adalah singkatan dari Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Ini adalah teknik berbasis jaringan saraf untuk pra-pelatihan pemrosesan bahasa alami. Dalam istilah yang lebih sederhana, ini dapat digunakan untuk membantu mesin telusur menguraikan konteks kata dengan lebih baik dalam kueri penelusuran.

Model BERT melebihi kemampuan sebelumnya. Mereka mengevaluasi konteks penuh sebuah kata dengan melihat kedua kata yang muncul SEBELUM dan SESUDAH. Ini membantunya mengumpulkan konteks yang sangat berguna untuk memahami maksud yang mendorong kueri penelusuran.

Apa itu entitas Google?

Google diberikan Paten No. US 9.477.759 B2 pada 25 Oktober 2016. Paten ini mendefinisikan entitas Google sebagai: “Sesuatu atau konsep yang tunggal, unik, terdefinisi dengan baik, dan dapat dibedakan.” Ini juga membahas kemampuan menjawab pertanyaannya yang mengandalkan referensi entitas dalam data tidak terstruktur. Paten menjelaskan bagaimana Google menemukan informasi yang relevan dalam halaman web.

Penting untuk dipahami bahwa suatu entitas tidak harus berupa objek fisik, tetapi juga dapat berupa rona warna, tanggal, wewangian, dan banyak lagi. Entitas adalah segala sesuatu yang: Singular. Misalnya, entitas dapat berupa individu, bangunan fisik, lokasi Geo, item produk, suara, ide kognitif, konsep abstrak, elemen faktual, atau hal lain yang ada. Ini juga dapat berupa kombinasi apa pun dari ini untuk membantu cara Google merayapi dan mengindeks situs.

Entitas bukan milik simpul induk; alih-alih, turunannya bersifat hanya-baca. Nama Entitas disimpan di properti nodeName . Selain itu, Entitas adalah objek Node, dan karenanya mewarisi beberapa properti dan metode darinya.

Apa itu pengenalan entitas?

Pengenalan entitas adalah apa yang meningkatkan pencarian dari string menjadi sesuatu. Ini membantu Google Search Appliance untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan entitas yang menarik dalam dokumen dan kemudian menyimpan entitas ini di perpustakaan atau indeks pencariannya. SEO dapat memperkaya konten yang miskin metadata untuk meningkatkan peluang memenangkan hasil kaya dengan teks menggunakan NLP. Sebuah istilah bisa menjadi nama untuk suatu entitas, yang setelah itu disebut sebagai "entitas bernama".

Apa itu pencocokan kueri entitas?

Pencocokan Entity-Query memperluas kemampuan persepsi konten Google yang lebih maju. Cara menggunakan NLP dalam pengoptimalan di tempat telah menjadi pertanyaan utama di tahun 2020. Mulailah setiap kampanye pemasaran konten dengan riset pasar yang ekstensif. Ini akan membantu Anda memahami konteks yang mungkin diasosiasikan oleh mesin telusur dengan kueri pengguna pada setiap topik.

Bagaimana cara mengetahui halaman mana yang cukup kredibel untuk melihat hasil dengan optimasi NLP?

Jika Anda sudah memiliki konten berkualitas pada suatu topik dan memberi peringkat untuk itu, Anda memiliki peluang yang lebih baik. Temukan halaman yang memiliki konten lemah tetapi mungkin peringkat karena tautan masuk dan mulailah dengan meningkatkan halaman tersebut. Konten Anda akan melayani kebutuhan pemirsa nyata dengan lebih baik jika ditulis dalam bahasa alami.

Apa itu Pemrosesan Bahasa Alami berbasis konteks?

Pemrosesan Bahasa Alami Berbasis Konteks dimulai dengan bagaimana mesin pencari mencoba mengidentifikasi konteks yang dapat digunakan untuk mencocokkan permintaan pengguna tertentu. Ini melibatkan pemrosesan permintaan pengguna tersebut dengan memanfaatkan Mesin Sistem Dialog yang bergantung pada konteksnya. Ini biasanya merujuk konteks ucapan yang menjadi sumber urutan permintaan pengguna atau jawaban sistem dialog yang disimpan dan dikategorikan

Bagaimana Pemasar Penelusuran dapat menggunakan NLP untuk Mendorong Pendapatan?

Data terstruktur mencerminkan isi konten Anda. Jika diterapkan dengan benar dan tetap terkini, itu harus dilakukan. Untuk situs eCommerce, sertakan konten kontekstual yang dapat menjawab kueri penelusuran dengan niat membeli. Hindari entitas NLP yang mungkin memiliki implikasi negatif, seperti "depresi", atau "gila". Dibutuhkan gambaran besar versus nilai-nilai itu sendiri. Ini akan membantu menguraikan perbedaan granular dalam entitas.

Halaman hasil pencarian, yang dikenal sebagai SERP, sangat populer. Konten yang tepat dapat membantu bisnis Anda muncul dalam fitur-fitur seperti Paket Lokal Google dan cuplikan unggulan. Dengan mengadopsi pola pikir yang berfokus pada BERT, bisnis Anda dapat memenangkan panggilan klien bahkan dari pencarian tanpa klik. Menambahkan pemrosesan semantik dalam alur kerja penerbitan konten Anda melibatkan penggunaan pemrosesan bahasa alami untuk menambahkan informasi terstruktur semantik yang berguna yang menjelaskan konten Anda. Banyak strategi pencarian dapat menyertakan NLP untuk meningkatkan SEO dan keterlibatan pengguna.

Bidang pemrosesan bahasa alami berkembang pesat. Dikombinasikan dengan pembelajaran mesin dan didorong oleh teknik pembelajaran mendalam, pola penggunaan kata muncul. Entitas dan node menghasilkan struktur konten dari kumpulan teks yang luas. Google kemudian memilih bagaimana ia ingin juga menggunakannya.

Grafik Pengetahuan Google menampilkan entitas terkait. Panel pengetahuan dari orang yang dikenal luas dapat menampilkan hubungan antara individu tersebut yang sesuai dengan kueri penelusuran Anda dan individu lain. Dengan mengklik "Lihat koneksi", lebih banyak informasi termasuk kedua individu akan terisi. Untuk bereksperimen sendiri, cari selebritas favorit Anda dan kemudian pilih selebritas yang disarankan dalam hasil SERP “People Also Search For”. Ini adalah salah satu cara untuk memicu node entitas terkait ini.

Chatbots AI percakapan dan asisten suara mengandalkan model bahasa alami yang canggih untuk menjawab pertanyaan orang-orang saat bisnis tidak tersedia. Model-model ini dapat dilatih untuk memfasilitasi pendekatan yang berpusat pada konsumen untuk menjawab pertanyaan yang sering diajukan.

Apakah setiap bisnis perlu memperhatikan entitas pencarian Google?

Ya, mereka yang ingin ditemukan dalam pencarian organik. Tujuan bagaimana Anda menggunakan entitas dalam konten Anda harus mencakup memotivasi orang untuk mengambil tindakan yang secara langsung berhubungan dengan tujuan bisnis Anda.

Mewakili nama dan entitas bisnis Anda secara akurat membantu pelanggan menemukan bisnis Anda secara online. Ini dimulai dengan listingan Google Bisnisku yang sepenuhnya dioptimalkan dengan semua entitas terisi.

Mereka mungkin tidak akan pernah berpikir seperti ini. Mikrofon di ponsel Anda selalu mendengarkan. Di latar belakang, machine learning menilai apa yang didengarnya dari entitas yang diambilnya. Versi terbaru dari iPhone dan Android menunjukkan jarak ke tempat terakhir kali mendengar Anda berbicara. Atau di mana Anda bisa melihat film yang terakhir kali didengar diumumkan di iklan radio/TV yang Anda dengarkan. Apa lagi yang dia dengarkan?

Cortana yang terinstal di komputer saya baru-baru ini mengatakan kepada saya beberapa kali, "Saya dapat belajar untuk memahami Anda lebih baik jika saya dapat mengenal cara Anda berbicara." Namun, saya tidak berbicara atau berpikir itu "mendengarkan".

Dalam beberapa bulan terakhir, kami melihat semakin banyak bukti bahwa Pengindeksan Pertama Seluler Google bukan hanya perubahan perayap utama, tetapi perubahan besar dalam strategi Google untuk mengatur informasi dan memproses kueri. Hubungan antara bahasa dan entitas di Mobile-First Indexing, 'Entity-First Indexing,' tidak dapat dilebih-lebihkan.” – Cindy Krum dari Mobile Moxie

Apa cara terbaik untuk menggunakan kata dan frasa dalam konten?

Kata-kata dalam konten Anda menjadi pasangan entitas.

Kata-kata dalam konten web harus mengalir dengan cara yang sama seperti orang berbicara, namun harus benar secara semantik dalam istilah yang dicari BERT. Ini akan membantu Anda mendapatkan hasil paling komprehensif di SERP.

Cari entitas tunggal yang paling berhubungan dengan frase pencarian kepala Anda. Periksa cara menggunakan entitas dengan benar untuk menambahkan nilai konteks ke pembaca. Saat ini Google memiliki kumpulan data terbaik untuk membantu algoritma belajar.

SEO yang sebelumnya tidak memiliki ketajaman bisnis saat ini dipaksa untuk memahami strategi bisnis dan memiliki keterampilan pemasaran digital holistik. Kata-kata atau frasa pencarian yang digunakan dalam konten dan komunikasi Anda penting. Setiap kalimat harus berguna dan penting.

Pentingnya Model Pemrosesan Bahasa Alami

Mengapa Anda menggunakan NLP API Processor untuk meningkatkan pencocokan kueri entitas?

Manfaat bergerak menuju pendekatan bahasa yang lebih alami pada dasarnya ada dua.

• Itu membuat konten Anda lebih mudah dibaca dan ditindaklanjuti orang.
• Itu membuat konten Anda lebih mudah dipahami dan dikatalogkan oleh mesin telusur.

Kembali ke QUESTION MENJAWAB MENGGUNAKAN ENTITY REFERENCES IN UNSTRUCTURED DATA patent. Ini memberi tahu kita bahwa entitas pada dasarnya adalah apa yang dicari orang di Google. Merangkul NLP bisa sangat besar untuk situs e-Commerce. Terapkan dan uji markup produk Anda untuk membantu mengatur halaman arahan Anda dengan cara yang telah ditentukan sebelumnya.

Pertimbangkan apa yang dinyatakan oleh paten di atas:

Pertimbangkan apa yang dinyatakan oleh paten di atas:

“Memperingkat satu atau lebih referensi entitas berdasarkan jumlah bobot masing-masing: memilih hasil entitas dari satu atau lebih entitas ke referensi berdasarkan setidaknya sebagian pada peringkat satu atau lebih referensi entitas; dan memberikan jawaban atas kueri berdasarkan setidaknya sebagian pada hasil entitas.”

Bagaimana Asisten Google menggunakan Pemrosesan Bahasa Alami

Paten Google lainnya lebih fokus pada pemrosesan kueri penelusuran percakapan seluler.

Google Assistant adalah asisten virtual bertenaga kecerdasan buatan yang dapat terlibat dalam percakapan yang dipersonalisasi dengan seorang pencari. Ini mengungguli semua yang lain dalam merespons Kueri Penelusuran Percakapan dengan benar. Itu sebagian bergantung pada konteks dari sesi pencarian sebelumnya.

Paten Google yang lebih baru diberikan 19 November 2019, lebih langsung tentang Asisten Google. Ini berjudul Pemrosesan Bahasa Alami Berbasis Konteks dan memberi tahu kami tentang metode pemrosesan bahasa alami (NLP) yang melibatkan pemrosesan multi-modal permintaan pengguna. Waktunya ditentukan dengan pengumuman bahwa mereka menggunakan BERT untuk memahami bahasa alami dengan lebih efisien.

Raksasa teknologi tersebut berusaha mengatasi tantangannya ketika dihadapkan dengan permintaan kueri yang "tidak dapat dipahami secara wajar jika dilakukan sendiri atau secara terpisah". Pandu Nayak Rekan Google dan Wakil Presiden Penelusuran menerbitkan artikel pada 25 Okt 2019 berjudul Memahami penelusuran lebih baik dari sebelumnya. Dia berkata, “Kami melihat miliaran pencarian setiap hari, dan 15 persen dari kueri tersebut adalah yang belum pernah kami lihat sebelumnya–jadi kami telah membangun cara untuk mengembalikan hasil untuk kueri yang tidak dapat kami antisipasi”.

Dengan algoritma BERT bahkan kata-kata kecil sekarang dapat membantu maksud pencarian lebih dipahami.

“Kata 'ke' dan hubungannya dengan kata lain dalam kueri sangat penting untuk memahami artinya. Ini tentang seorang Brasil yang bepergian ke AS, dan bukan sebaliknya. Sebelumnya, algoritme kami tidak akan memahami pentingnya koneksi ini, dan kami mengembalikan hasil tentang warga AS yang bepergian ke Brasil. Dengan BERT, Penelusuran dapat memahami nuansa ini dan mengetahui bahwa kata yang sangat umum "untuk" sebenarnya sangat penting di sini, dan kami dapat memberikan hasil yang jauh lebih relevan untuk kueri ini." – Google

BERT Memberikan Pemahaman yang Lebih Baik tentang Kata dan Bahasa

“Pemahaman bahasa adalah kunci untuk semua yang kami lakukan di penelusuran,” kata Pandu Nayak. “Ini adalah perubahan tunggal, terbesar, paling positif yang kami alami dalam lima tahun terakhir.”

Google dapat menguraikan permintaan pengguna dengan lebih baik dengan mengidentifikasi jenis ucapan, node entitas, atau konteks lingkungan yang sejalan dengan penelusuran pengguna. Anda dapat menggunakan wawasan entitas ini untuk menunjukkan keahlian khusus industri Anda. Paten merujuk pada "sistem dialog" dan aplikasi seluler.

“Sistem dialog konvensional banyak digunakan dalam industri teknologi informasi, terutama dalam bentuk aplikasi mobile untuk telepon nirkabel dan komputer tablet. Umumnya, sistem dialog mengacu pada agen berbasis komputer yang memiliki antarmuka yang berpusat pada manusia untuk mengakses, memproses, mengelola, dan menyampaikan informasi. Sistem dialog juga dikenal sebagai sistem informasi obrolan, sistem dialog lisan, agen percakapan, robot obrolan, chatterbots, chatbots, agen obrolan, asisten pribadi digital, asisten online otomatis, dan sebagainya. – Paten US20160259775A1

Nah, itu adalah daftar lengkap entitas komunikasi yang termasuk dalam "sistem dialog"! Paten menjelaskan bagaimana Google Assistant dirancang untuk terhubung dengan pencari melalui NLP.

“Sistem dialog berinteraksi dengan penggunanya dalam bahasa alami untuk mensimulasikan percakapan cerdas dan memberikan bantuan yang dipersonalisasi kepada pengguna. Misalnya, pengguna dapat membuat permintaan ke sistem dialog dalam bentuk pertanyaan percakapan, seperti "Di mana hotel terdekat?" atau “Bagaimana cuaca di Alexandria?,” dan menerima jawaban yang sesuai dari sistem dialog dalam bentuk audio dan/atau pesan yang dapat ditampilkan. Pengguna juga dapat memberikan perintah suara ke sistem dialog… – Paten US20160259775A1

Sekarang setelah kami memiliki pemahaman dasar tentang bagaimana Google Penelusuran menggunakan NLP, sungguh menarik bagaimana hal ini dapat memengaruhi pendekatan kami terhadap pembuatan konten dan SEO.

Pengakuan Entitas Bernama dalam Kueri Google Paten No. US9009134B2

Status aplikasinya aktif pada hari ini, 11 Februari 2020. Lebih lanjut menjelaskan bagian dari penandaan ucapan dalam ilmu komputer dan analisis sentimen.

Apa itu Segmentasi Kueri?

Paten ini menjawab dan mendefinisikan apa itu Segmentasi Kueri. Mengetahui bahwa itu biasanya mengacu pada segmentasi kueri tertentu ke dalam unit dengan ukuran yang lebih kecil. Ini memberi tahu kita bahwa “Seringkali mungkin ada batasan pada jenis unit tersegmentasi yang mungkin, menghasilkan fungsionalitas terbatas dalam metode ini. Penguraian sintaksis umumnya berfokus pada pengidentifikasian struktur linguistik dari kueri. Klasifikasi kueri umumnya dibagi menjadi dua kelompok: klasifikasi menurut maksud pencarian, seperti informasional, navigasi atau transaksional; dan klasifikasi menurut semantik kueri.”

Ini bisa diterapkan pada 'pembelian' atau "pembeli". Kedua bentuk klasifikasi kueri mempertimbangkan keseluruhan kueri. Setelah diklasifikasikan dan biasanya tidak ada diagnosa lebih lanjut pada struktur internal query.

Kami juga belajar lebih banyak tentang bagaimana ia berusaha untuk mengatasi entitas topik yang ambigu dan tantangan ketika menggunakan metode pembelajaran tanpa pengawasan.

“Karena topik dalam model dapat ditentukan sebelumnya, dan topik yang mungkin dari dokumen dapat diberikan, metode baru untuk mempelajari model topik, disebut sebagai Alokasi Dirichlet Laten yang Diawasi dengan Lemah (WS-LDA) dapat digunakan.

Untuk setiap kata

Sebuah. Menggambar tugas topik zn˜Multinomial(θ)

B. Gambarlah kata wn˜Multinomial(βZn), distribusi multinomial yang dikondisikan pada topik zn.””

Kami mempelajari bahwa satu sumber data untuk entitas yang cocok dapat berupa "data log kueri seperti log kueri dari mesin telusur web komersial", atau yang serupa. Paten menawarkan contoh bentuk penerapan berbagai perwujudan untuk menyortir entitas dari media yang dapat dibaca komputer. Ini menyediakan sebagian yang meliputi: “RAM, ROM, EEPROM, memori flash atau teknologi memori lainnya, CD-ROM, disk serbaguna digital (DVD) atau penyimpanan optik lainnya, kaset magnetik, pita magnetik, penyimpanan disk magnetik atau perangkat penyimpanan magnetik lainnya , atau media lain yang dapat digunakan untuk menyimpan informasi yang diinginkan”.

Bantuan terjemahan mesin untuk ekstraksi entitas dapat ditemukan di sumber terbuka di web. Sangat menarik untuk terjun ke pemodelan entitas kustom – terutama karena pemahaman entitas membantu kita berkomunikasi lebih baik dengan konsumen nyata. Skema bisnis lokal adalah dasar untuk membangun Grafik Pengetahuan Anda dan terhubung dengan konsumen lokal. Cindy Krum mengatakan ini yang terbaik, jadi, saya akan mengutipnya lagi.

“Secara keseluruhan, entitas memberi Google pemahaman topik yang lebih baik dan lebih dalam karena entitas memberi Google kemampuan untuk dengan mudah mengembangkan koneksi dan hubungan antara berbagai topik (entitas). Pemahaman yang lebih mendalam tentang Entitas dan hubungannya, pada gilirannya, memberi Google peluang untuk berpotensi menyajikan informasi tentang Entitas dalam bahasa apa pun (dengan terjemahan langsung dari API bahasa Google jika perlu), karena sekarang bahasa tersebut hanya memiliki peran pendukung untuk kueri – seperti pengubah. Pemahaman Entitas dan Hubungan Entitas apa pun yang dipelajari Google dalam satu bahasa dapat secara otomatis diterjemahkan ke bahasa lain, terutama dalam hasil yang dihosting Google dengan posisi nol seperti Grafik Pengetahuan.”

Algoritme BERT Google mencoba menemukan hubungan yang tepat antara halaman yang Anda terbitkan dan topik yang mereka identifikasi. Anda dapat membantu Google menemukan "entitas" yang tepat di situs Anda.

Kesimpulan:

Data dapat berfungsi sebagai tolok ukur baru. Teknologi NLP yang benar-benar masuk akal menggabungkan teknik baru, seperti model pengetahuan terstruktur.

Percakapan antar manusia dapat dengan mudah memahami pertanyaan yang diajukan untuk memilih jawaban yang benar untuk ditanggapi. Postur tubuh, gerak tubuh, nada suara, semuanya memperjelas tentang apa sebenarnya percakapan itu. NLP membantu mesin menjadi lebih baik dalam melakukan hal yang sama. Semakin saya belajar dan bereksperimen, saya akan memperbarui artikel ini agar lebih bermanfaat. Perjalanan Anda menggunakan NLP dan komentar dipersilakan.

Temukan cara baru untuk memperkaya konten Anda.

Minta Audit markup Skema Anda oleh Penyedia Pencarian Pro Minneapolis