Co to jest BERT SEO i przetwarzanie języka naturalnego?

Dzięki BERT, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) jest nowym niezbędnym składnikiem każdej mobilnej kampanii SEO .

Być może słyszałeś przysłowie „Twoje słowa określają Twoje przeznaczenie”. Podobnie w Search Marketingu znaczenie ma sposób, w jaki używamy słów na stronie. BERT Google oferuje wgląd w organizację wyników wyszukiwania. Pokazuje, jak relacje między bytami słownymi i użycie języka kształtują przyszłość SEO.

Mobile-First Indexing wpływa na większą zależność Google od fizycznej lokalizacji (GPS/Google Maps) osoby wyszukującej. Zna również ustawienia językowe osoby wyszukującej na jej telefonie i na jej koncie Google. Pomaga to informować o zwracanych wynikach wyszukiwania i oferuje bardziej spersonalizowane wyniki wyszukiwania.

Gdy tylko Google wydało oświadczenie, w którym informowało, że algorytm BERT wpłynął na format wyszukiwania, wiedzieliśmy, że zasługuje to na czas i uwagę. Ponieważ ma na celu poprawę interpretacji złożonych zapytań z długiego ogona i wyświetlanie bardziej trafnych wyników wyszukiwania, jest to największa aktualizacja wyszukiwania od 5 lat. Dopiero po zinternalizowaniu tego, co faktycznie oznaczają słowa, które obejmuje BERT, możemy lepiej prowadzić marketing w wyszukiwarkach.

Oto, do czego doszliśmy na dzień dzisiejszy.

Co to jest BERT?

BERT, to akronim od dwukierunkowych reprezentacji enkoderów z transformatorów. Jest to technika oparta na sieci neuronowej służąca do wstępnego uczenia przetwarzania języka naturalnego. Mówiąc prościej, może być używany, aby pomóc wyszukiwarkom w lepszym rozszyfrowaniu kontekstu słów w zapytaniach wyszukiwania.

Modele BERT przekraczają dotychczasowe możliwości. Oceniają pełny kontekst słowa, patrząc na oba słowa, które pojawiają się PRZED i PO nim. Pomaga to zebrać kontekst, który jest szczególnie przydatny do zrozumienia intencji, która wywołała zapytanie wyszukiwania.

Co to jest podmiot Google?

Google otrzymał patent nr US 9,477,759 B2 25 października 2016 r. Definiuje on podmiot Google jako: „rzecz lub koncepcja, która jest pojedyncza, unikalna, dobrze zdefiniowana i rozpoznawalna”. Odnosi się również do umiejętności odpowiadania na pytania, które opierają się na odniesieniach do jednostek w nieustrukturyzowanych danych. Patent wyjaśnia, w jaki sposób Google znajduje odpowiednie informacje na stronach internetowych.

Ważne jest, aby zrozumieć, że istota nie musi być obiektem fizycznym, może to być również odcień koloru, data, zapach i nie tylko. Istotą jest wszystko, co jest: Pojedyncze. Na przykład jednostka może być osobą fizyczną, budynkiem fizycznym, lokalizacją geograficzną, produktem, dźwiękiem, ideą poznawczą, koncepcją abstrakcyjną, elementem faktycznym lub innymi istniejącymi rzeczami. Może to być również dowolna ich kombinacja, która pomoże Google w przemierzaniu i indeksowaniu witryny.

Jednostka nie należy do węzła nadrzędnego; raczej jego potomkowie są tylko do odczytu. Nazwa Entity jest przechowywana we właściwości nodeName . Ponadto Entity jest obiektem typu Node i dlatego dziedziczy z niego niektóre właściwości i metody.

Co to jest rozpoznawanie jednostek?

Rozpoznawanie jednostek przenosi wyszukiwanie z ciągów do rzeczy. Pomaga Google Search Appliance identyfikować i klasyfikować interesujące jednostki w dokumentach, a następnie przechowywać te jednostki w swojej bibliotece lub indeksie wyszukiwania. SEO może wzbogacić treści ubogie w metadane, aby zwiększyć szanse na uzyskanie bogatych wyników za pomocą tekstu przy użyciu NLP. Terminem może być nazwa podmiotu, który dalej jest określany jako „podmiot nazwany”.

Co to jest dopasowywanie encji do zapytań?

Dopasowywanie Entity-Query rozszerza zaawansowane możliwości postrzegania treści przez Google. Jak wykorzystać NLP w optymalizacji on-site stało się głównym pytaniem w 2020 roku. Każdą kampanię content marketingową rozpoczynaj od szeroko zakrojonych badań rynkowych. Pomoże Ci to zrozumieć kontekst, jaki wyszukiwarki mogą powiązać z zapytaniami użytkowników na każdy temat.

Skąd wiedzieć, które strony są wystarczająco wiarygodne, aby zobaczyć wyniki dzięki optymalizacji NLP?

Jeśli masz już wysokiej jakości treści na dany temat i ranking dla nich, masz większe szanse. Znajdź stronę, która ma słabą treść, ale może być w rankingu dzięki linkom przychodzącym i zacznij od ulepszania tych stron. Twoje treści będą lepiej służyć rzeczywistym potrzebom widzów, jeśli zostaną napisane w języku naturalnym.

Co to jest kontekstowe przetwarzanie języka naturalnego?

Kontekstowe przetwarzanie języka naturalnego zaczyna się od tego, w jaki sposób wyszukiwarki próbują zidentyfikować konteksty, które mogą być użyte do dopasowania określonych żądań użytkowników. Obejmuje przetwarzanie takich żądań użytkowników przy użyciu mechanizmu Dialog System Engine, który opiera się na kontekstach. Zazwyczaj odnoszą się one do kontekstów mowy, z których pochodzi sekwencja żądań użytkownika lub odpowiedzi systemu dialogowego, które są przechowywane i kategoryzowane

Jak marketerzy w wyszukiwarkach mogą wykorzystywać NLP do zwiększania przychodów?

Uporządkowane dane odzwierciedlają, o czym są Twoje treści. Jeśli jest poprawnie zaimplementowany i utrzymywany na bieżąco, powinien to zrobić. W przypadku witryn handlu elektronicznego dołącz treści kontekstowe, które mogą odpowiadać na zapytania wyszukiwania z zamiarem zakupu. Unikaj podmiotów NLP, które mogą mieć negatywne konsekwencje, takie jak „przygnębiony” lub „szalony”. Trzeba mieć ogólny obraz w porównaniu z samymi wartościami. Pomoże to rozszyfrować szczegółowe różnice w jednostkach.

Strona wyników wyszukiwania, znana jako SERP, jest niezwykle popularna. Właściwa treść może pomóc Twojej firmie zaistnieć w takich funkcjach, jak pakiety lokalne Google i polecane fragmenty. Przyjmując sposób myślenia skoncentrowany na BERT, Twoja firma może zdobywać połączenia od klientów nawet z wyszukiwań bez kliknięć. Dodanie przetwarzania semantycznego w przepływie pracy publikowania treści wiąże się z wykorzystaniem przetwarzania języka naturalnego w celu dodania przydatnych informacji o strukturze semantycznej, które opisują treść. Liczne strategie wyszukiwania mogą obejmować NLP w celu poprawy SEO i zaangażowania użytkowników.

Pole przetwarzania języka naturalnego rozwija się ogromnymi krokami. W połączeniu z uczeniem maszynowym i napędzanym technikami głębokiego uczenia pojawiają się wzorce użycia słów. Encje i węzły tworzą strukturę treści z ogromnych skarbnic tekstu. Google następnie wybiera, w jaki sposób chce z nich korzystać.

Grafy wiedzy Google wyświetlają powiązane jednostki. Panel wiedzy powszechnie znanej osoby może wyświetlać powiązanie między tą osobą, zgodnie z zapytaniem, a inną osobą. Klikając „Zobacz połączenie”, pojawi się więcej informacji, w tym obie osoby. Aby samemu poeksperymentować, wyszukaj swoją ulubioną gwiazdę, a następnie wybierz sugerowaną gwiazdę w wynikach SERP „Ludzie też szukają”. Jest to jeden ze sposobów wyzwalania tych powiązanych węzłów encji.

Konwersacyjne chatboty AI i asystenci głosowi polegają na najnowocześniejszych modelach języka naturalnego, aby odpowiadać na pytania ludzi, gdy firma nie jest dostępna. Modele te można przeszkolić, aby ułatwić podejście zorientowane na konsumenta do odpowiedzi na często zadawane pytania.

Czy każda firma musi dbać o podmioty wyszukiwania Google?

Tak, tych, którzy chcą znaleźć się w wynikach wyszukiwania organicznego. Celem wykorzystania encji w swoich treściach powinno być motywowanie ludzi do podejmowania działań bezpośrednio związanych z Twoimi celami biznesowymi.

Dokładne przedstawienie nazwy firmy i podmiotów pomaga klientom znaleźć Twoją firmę w internecie. Zaczyna się od całkowicie zoptymalizowanej wizytówki Google Moja Firma z wypełnionymi wszystkimi podmiotami.

Prawdopodobnie nigdy nie pomyśleliby o tym w ten sposób. Mikrofon w telefonie zawsze nasłuchuje. W tle uczenie maszynowe ocenia to, co słyszy od podmiotów, które odbiera. Najnowsze wersje iPhone'a i Androida pokazują odległość do ostatniego miejsca, w którym słyszałeś, jak mówisz. Albo gdzie zobaczyć ostatnio słyszany film ogłoszony w słuchanej reklamie radiowej/telewizyjnej. Czego jeszcze słucha?

Zainstalowana na moim komputerze Cortana powiedziała mi ostatnio kilka razy: „Mogę nauczyć się rozumieć Cię znacznie lepiej, jeśli zaznajomię się ze sposobem, w jaki mówisz”. Jednak nie rozmawiałem z tym, ani nie myślałem, że to „słuchanie”.

W ciągu ostatnich kilku miesięcy widzimy coraz więcej dowodów na to, że indeksowanie Google Mobile-First to nie tylko zmiana głównego robota, ale poważna zmiana w strategii Google dotyczącej organizowania informacji i przetwarzania zapytań. Nie można przecenić związku między językami a podmiotami w indeksowaniu Mobile-First, „Indeksowanie w pierwszej kolejności”. – Cindy Krum z Mobile Moxie

Jakie są najlepsze sposoby wykorzystania słów i fraz w treści?

Słowa w treści stają się parami bytów.

Słowa w treści internetowej powinny płynąć w taki sam sposób, jak ludzie mówią, ale muszą być semantycznie poprawne w terminach, których szuka BERT. Pomoże to uzyskać najbardziej kompleksowe wyniki w SERP.

Poszukaj pojedynczych jednostek, które najlepiej pasują do Twojej frazy wyszukiwania głowy. Sprawdź, jak prawidłowo używać encji, aby dodać czytelnikom wartość kontekstową. Obecnie Google ma najlepsze zbiory danych, które pomagają algorytmom uczyć się.

SEO, którzy wcześniej nie mieli wyczucia biznesowego, są zmuszeni do zrozumienia strategii biznesowych i mają holistyczne umiejętności w zakresie marketingu cyfrowego. Słowa lub wyszukiwane frazy użyte w treści i komunikacji mają znaczenie. Każde zdanie powinno być użyteczne i ważne.

Znaczenie modelu przetwarzania języka naturalnego

Dlaczego miałbyś używać procesora NLP API, aby poprawić dopasowywanie zapytań do jednostek?

Korzyści z przejścia na bardziej naturalne podejście do języka są zasadniczo dwojakie.

• Ułatwia ludziom czytanie i działanie.
• Ułatwia ona zrozumienie i skatalogowanie treści przez wyszukiwarki.

Powrót do PYTANIA ODPOWIEDZI Z WYKORZYSTANIEM ODNIESIENIA DO PODMIOTÓW W patencie DANYCH NIESTRUKTURALNYCH. Mówi nam, że podmiot jest w zasadzie tym, czego ludzie szukają w Google. Przyjęcie NLP może być ogromne dla witryn e-commerce. Zaimplementuj i przetestuj znaczniki produktów, aby uporządkować strony docelowe we wstępnie zdefiniowany sposób.

Zastanów się, co stwierdza powyższy patent:

Zastanów się, co stwierdza powyższy patent:

„Ranking jednego lub więcej referencji podmiotu na podstawie odpowiednich sum ważonych: wybór wyniku podmiotu z jednego lub więcej podmiotów do referencji opartych przynajmniej częściowo na rankingu jednego lub więcej referencji podmiotu; oraz udzielenie odpowiedzi na zapytanie oparte przynajmniej w części na wyniku podmiotu.”

Jak Asystent Google wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego

Kolejny patent Google jest bardziej skoncentrowany na przetwarzaniu zapytań dotyczących konwersacji na telefony komórkowe.

Asystent Google to wirtualny asystent oparty na sztucznej inteligencji, który może prowadzić spersonalizowaną rozmowę z wyszukiwarką. Przewyższa wszystkie inne pod względem prawidłowego odpowiadania na zapytania wyszukiwania konwersacji. Opiera się częściowo na kontekście z poprzednich sesji wyszukiwania.

Nowszy patent Google, przyznany 19 listopada 2019 r., dotyczy bardziej bezpośrednio Asystenta Google. Jest on zatytułowany Kontekstowe przetwarzanie języka naturalnego i informuje nas o metodach przetwarzania języka naturalnego (NLP), które obejmują wielomodalne przetwarzanie żądań użytkowników. Zostało to zsynchronizowane z ogłoszeniem, że używają BERT do skuteczniejszego rozumienia języka naturalnego.

Gigant technologiczny stara się przezwyciężyć swoje wyzwania w obliczu żądań zapytań, które „nie są racjonalnie zrozumiałe, jeśli są przyjmowane samodzielnie lub w odosobnieniu”. Pandu Nayak Google Fellow i wiceprezes ds. wyszukiwania opublikował artykuł 25 października 2019 r. zatytułowany Zrozumieć wyszukiwania lepiej niż kiedykolwiek wcześniej. Powiedział: „Każdego dnia obserwujemy miliardy wyszukiwań, a 15 procent tych zapytań to zapytania, których wcześniej nie widzieliśmy, więc opracowaliśmy sposoby zwracania wyników dla zapytań, których nie możemy przewidzieć”.

Dzięki algorytmowi BERT nawet małe słowa mogą teraz pomóc w lepszym zrozumieniu zamiaru wyszukiwania.

„Słowo „do” i jego związek z innymi słowami w zapytaniu są szczególnie ważne dla zrozumienia znaczenia. Chodzi o Brazylijczyka podróżującego do USA, a nie na odwrót. Wcześniej nasze algorytmy nie rozumiały znaczenia tego połączenia i zwracaliśmy wyniki dotyczące obywateli USA podróżujących do Brazylii. Dzięki BERT wyszukiwarka jest w stanie uchwycić ten niuans i wiedzieć, że bardzo popularne słowo „do” w rzeczywistości ma tu duże znaczenie, a my możemy dostarczyć znacznie trafniejszy wynik dla tego zapytania”. - Google

BERT zapewnia lepsze zrozumienie słów i języka

„Zrozumienie języka jest kluczem do wszystkiego, co robimy w wyszukiwarkach”, powiedział Pandu Nayak. „To jedyna, największa i najbardziej pozytywna zmiana, jaką mieliśmy w ciągu ostatnich pięciu lat”.

Google może lepiej odszyfrować żądania użytkowników, identyfikując rodzaj mowy, węzły jednostek lub kontekst środowiskowy, który towarzyszy wyszukiwaniu użytkownika. Możesz użyć tych informacji o podmiotach, aby zademonstrować swoją niszową wiedzę branżową. Patent odnosi się do „systemów dialogowych” i aplikacji mobilnych.

„Konwencjonalne systemy dialogowe są szeroko stosowane w branży informatycznej, zwłaszcza w postaci aplikacji mobilnych na telefony bezprzewodowe i tablety. Ogólnie rzecz biorąc, system dialogowy odnosi się do agenta opartego na komputerze, posiadającego interfejs zorientowany na człowieka do uzyskiwania dostępu, przetwarzania, zarządzania i dostarczania informacji. Systemy dialogowe są również znane jako systemy informacji czatu, systemy dialogu mówionego, agenci konwersacji, roboty czatujące, czatboty, czatboty, agenci czatu, cyfrowi asystenci osobiści, zautomatyzowani asystenci online i tak dalej”. – Patent US20160259775A1

To jest pełna lista jednostek komunikacyjnych, które wchodzą w skład „systemu dialogowego”! Patent wyjaśnia, w jaki sposób Asystent Google został zaprojektowany do łączenia się z wyszukiwarkami za pośrednictwem NLP.

„System dialogowy komunikuje się z użytkownikami w języku naturalnym, symulując inteligentną rozmowę i zapewniając spersonalizowaną pomoc użytkownikom. Na przykład użytkownik może generować zapytania do systemu dialogowego w postaci pytań konwersacyjnych, takich jak „Gdzie jest najbliższy hotel?” lub „Jaka jest pogoda w Aleksandrii?” i otrzymuj odpowiednie odpowiedzi z systemu dialogowego w formie komunikatów dźwiękowych i/lub wyświetlanych na ekranie. Użytkownicy mogą również wydawać polecenia głosowe do systemu dialogowego… – Patent US20160259775A1

Teraz, gdy mamy już podstawowe pojęcie o tym, jak wyszukiwarka Google korzysta z NLP, fascynujące jest, jak może to wpłynąć na nasze podejście do tworzenia treści i SEO.

Rozpoznawanie nazwanych jednostek w zapytaniu Patent Google nr US9009134B2

Jego stan aplikacji jest aktywny na dzień dzisiejszy, 11 lutego 2020 r. Ponadto wyjaśnia część tagowania mowy w informatyce i analizie nastrojów.

Co to jest segmentacja zapytań?

Ten patent odpowiada i definiuje, czym jest segmentacja zapytań. Wiedząc, że zazwyczaj odnosi się do segmentacji określonego zapytania na jednostki o mniejszym rozmiarze. Mówi nam, że „Często mogą istnieć ograniczenia dotyczące możliwych rodzajów segmentowanych jednostek, co skutkuje ograniczoną funkcjonalnością metody. Analiza składni zwykle skupia się na identyfikacji struktury językowej zapytania. Klasyfikacja zapytań generalnie dzieli się na dwie grupy: klasyfikacja według intencji wyszukiwania, taka jak informacyjna, nawigacyjna lub transakcyjna; i klasyfikację według semantyki zapytania”.

Można to zastosować do „zakupów” lub „kupujących”. Obie formy klasyfikacji zapytań uwzględniają całe zapytanie. Po sklasyfikowaniu i zwykle nie ma dalszej diagnostyki wewnętrznej struktury zapytania.

Dowiadujemy się również więcej o tym, jak stara się przezwyciężyć niejednoznaczne jednostki tematyczne i wyzwania przy stosowaniu nienadzorowanej metody uczenia się.

„Ponieważ tematy w modelu mogą być predefiniowane, a możliwe tematy dokumentu mogą być podane, można zastosować nową metodę uczenia się modelu tematycznego, określaną jako Weakly Supervised Latent Dirichlet Allocation (WS-LDA).

Dla każdego słowa

a. Rysuj przypisanie tematu zn˜Wielomianowy(θ)

b. Narysuj słowo wn˜Multinomial(βZn), rozkład wielomianowy uwarunkowany tematem zn.”

Dowiadujemy się, że jednym źródłem danych dla pasujących podmiotów mogą być „dane dziennika zapytań, takie jak dziennik zapytań z komercyjnej wyszukiwarki internetowej” lub coś podobnego. Patent oferuje przykładowe formy implementacji różnych przykładów wykonania w celu sortowania jednostek z nośników odczytywalnych komputerowo. Zapewnia część, która obejmuje: „RAM, ROM, EEPROM, pamięć flash lub inną technologię pamięci, CD-ROM, cyfrowe dyski uniwersalne (DVD) lub inny nośnik optyczny, kasety magnetyczne, taśmę magnetyczną, dysk magnetyczny lub inne magnetyczne urządzenia pamięciowe , lub jakikolwiek inny nośnik, który można wykorzystać do przechowywania żądanych informacji”.

Pomoc w tłumaczeniu maszynowym do wyodrębniania jednostek można znaleźć w otwartych źródłach w Internecie. Przejście do modelowania niestandardowych jednostek jest ekscytujące — zwłaszcza, że ​​zrozumienie encji pomaga nam lepiej komunikować się z prawdziwymi konsumentami. Schemat lokalnego biznesu jest podstawą tworzenia Grafu wiedzy i nawiązywania kontaktu z lokalnymi konsumentami. Cindy Krum mówi to najlepiej, więc zacytuję ją jeszcze raz.

„Ogólnie rzecz biorąc, podmioty zapewniają Google lepsze i głębsze zrozumienie tematów, ponieważ umożliwiają Google łatwe rozwijanie powiązań i relacji między różnymi tematami (podmiotami). Głębsze zrozumienie podmiotu i jego relacji z kolei daje Google możliwość potencjalnie serwowania informacji o podmiocie w dowolnym języku (w razie potrzeby z tłumaczeniem na żywo z interfejsów API języka Google), ponieważ obecnie język pełni jedynie rolę pomocniczą dla zapytanie – jak modyfikator. Jakiekolwiek rozumienie jednostek i relacje między jednostkami, których Google uczy się w jednym języku, można automatycznie przetłumaczyć na inne języki, zwłaszcza w przypadku hostowanych przez Google wyników z zerową pozycją, takich jak Graf wiedzy”.

Algorytmy Google BERT starają się znaleźć właściwe powiązania między Twoimi opublikowanymi stronami a tematami, które identyfikują. Możesz pomóc Google znaleźć odpowiednie „podmioty” w Twojej witrynie.

Wniosek:

Dane mogą służyć jako nowy punkt odniesienia. Prawdziwa, zdroworozsądkowa technologia NLP obejmuje nowe techniki, takie jak ustrukturyzowane modele wiedzy.

Rozmowy między ludźmi mogą łatwo zrozumieć zadawane pytania w celu wybrania prawidłowej odpowiedzi, na którą chcesz odpowiedzieć. Postawa ciała, gesty, ton głosu - wszystko to wyjaśnia, o czym naprawdę jest rozmowa. NLP pomaga maszynom lepiej robić to samo. W miarę jak uczę się i eksperymentuję, będę aktualizować ten artykuł, aby był bardziej użyteczny. Twoja podróż z wykorzystaniem NLP i komentarzy jest mile widziana.

Znajdź nowe sposoby na wzbogacenie treści.

Poproś o audyt znaczników schematu od dostawcy Minneapolis Pro Search