BERT SEO ve Doğal Dil İşleme Nedir?

BERT nedeniyle, Doğal Dil İşleme (NLP), her mobil SEO kampanyasında sahip olunması gereken yeni içeriktir.

“Sözlerin kaderini belirler” atasözünü duymuş olabilirsiniz. Aynı şekilde, Arama Pazarlamasında kelimeleri bir sayfada nasıl kullandığımız önemlidir. Google'ın BERT'si, arama sonuçlarının organizasyonu hakkında bilgiler sunar. Kelime varlıkları ile dil kullanımı arasındaki ilişkinin SEO'nun geleceğini nasıl şekillendirdiğini göstermektedir.

Mobil Öncelikli Dizin Oluşturma, Google'ın arama yapan kişinin fiziksel (GPS / Google Haritalar) konumuna artan bağımlılığını etkiler. Ayrıca, arama yapan kişinin telefonundaki ve Google hesabındaki dil ayarlarını da bilir. Bu, döndürülen arama sonuçlarını bilgilendirmeye yardımcı olur ve daha kişiselleştirilmiş arama sonuçları sunar.

Google, BERT algoritmasının arama formatını etkilediğini açıklayan açıklamasını yayınlar yayınlamaz, bunun zaman ve dikkat gerektirdiğini biliyorduk. Karmaşık uzun kuyruklu arama sorgularının yorumlanmasını iyileştirmeyi ve daha alakalı arama sonuçları göstermeyi amaçladığından, son 5 yılın en büyük arama güncellemesidir. Ancak BERT'in kapsadığı kelimelerin gerçekte ne anlama geldiğini içselleştirdikten sonra arama pazarlamasını daha iyi yapabiliriz.

İşte bugün itibariyle geldiğimiz nokta.

BERT nedir?

BERT, Transformers'dan Çift Yönlü Kodlayıcı Gösterimlerinin kısaltmasıdır. Doğal dil işleme ön eğitimi için sinir ağı tabanlı bir tekniktir. Daha basit bir ifadeyle, arama motorlarının arama sorgularındaki kelimelerin bağlamını daha iyi deşifre etmesine yardımcı olmak için kullanılabilir.

BERT modelleri önceki yetenekleri aşar. Bir kelimenin tam bağlamını, ondan ÖNCE ve SONRA gelen kelimelere bakarak değerlendirirler. Bu, arama sorgusunu harekete geçiren amacı anlamak için özellikle yararlı olan bağlamı toplamasına yardımcı olur.

Google varlığı nedir?

Google'a 25 Ekim 2016 tarihinde ABD 9,477,759 B2 No.lu Patent verildi. Bu, bir Google varlığını şu şekilde tanımlar: "Tekil, benzersiz, iyi tanımlanmış ve ayırt edilebilir bir şey veya kavram." Ayrıca, yapılandırılmamış verilerdeki varlık referanslarına dayanan soru cevaplama yeteneklerini de ele alır. Patent, Google'ın web sayfalarında alakalı bilgileri nasıl bulduğunu açıklar.

Bir varlığın fiziksel bir nesne olması gerekmediğini anlamak önemlidir, aynı zamanda bir renk tonu, bir tarih, bir koku ve daha fazlası olabilir. Bir varlık olan her şeydir: Tekil. Örneğin, bir varlık, bireysel, fiziksel bir bina, Coğrafi konum, ürün öğesi, sağlam, bilişsel bir fikir, soyut kavram, olgusal öğe veya var olan diğer şeyler olabilir. Google'ın bir siteyi nasıl taradığına ve dizine eklediğine yardımcı olmak için bunların herhangi bir kombinasyonu da olabilir.

Bir Varlık, bir üst düğüme ait değildir; daha ziyade, onun soyundan gelenler salt okunurdur. Bir Varlığın adı, nodeName özelliğinde tutulur. Ek olarak, Entity bir Node nesnesidir ve bu nedenle ondan bazı özellikleri ve yöntemleri devralır.

Varlık tanıma nedir?

Varlık tanıma, aramayı dizelerden nesnelere yükselten şeydir. Google Search Appliance'ın belgelerdeki ilginç varlıkları tanımlamasına ve sınıflandırmasına ve ardından bu varlıkları kitaplığında veya arama dizininde saklamasına yardımcı olur. SEO'lar, NLP kullanarak metinle zengin sonuçlar kazanma şansını artırmak için meta veri açısından zayıf içeriği zenginleştirebilir. Bir terim, bundan sonra "adlandırılmış varlık" olarak anılacak olan bir varlığın adı olabilir.

Varlık-sorgu eşleştirmesi nedir?

Varlık-Sorgu eşleştirme, Google'ın gelişen içerik algılama yeteneklerini genişletir. NLP'nin yerinde optimizasyonda nasıl kullanılacağı 2020'de en önemli soru haline geldi. Her içerik pazarlama kampanyasına kapsamlı pazar araştırması ile başlayın. Bu, arama motorlarının her konudaki kullanıcı sorgularıyla ilişkilendirebileceği bağlamı anlamanıza yardımcı olacaktır.

NLP optimizasyonu ile sonuçları görmek için hangi sayfaların yeterince güvenilir olduğunu nasıl bilebilirim?

Halihazırda bir konuyla ilgili kaliteli içeriğiniz varsa ve o konu için sıralamanız varsa, şansınız daha yüksek. Zayıf içeriğe sahip ancak gelen bağlantılar nedeniyle sıralamada olabilecek bir sayfa bulun ve bu sayfaları geliştirerek başlayın. İçeriğiniz, doğal dilde yazıldığında gerçek izleyicilerin ihtiyaçlarını daha iyi karşılayacaktır.

Bağlam tabanlı Doğal Dil İşleme nedir?

Bağlama dayalı Doğal Dil İşleme, arama motorlarının belirli kullanıcı isteklerini eşleştirmek için kullanılabilecek bağlamları nasıl tanımlamaya çalıştığıyla başlar. Bağlamlara dayanan bir Dialog System Engine'den yararlanarak bu tür kullanıcı isteklerinin işlenmesini içerir. Bunlar tipik olarak, saklanan ve kategorize edilen bir dizi kullanıcı isteğine veya diyalog sistemi yanıtlarına kaynaklık eden konuşma bağlamlarına başvurur.

Arama Ağı Pazarlamacıları Geliri Artırmak için NLP'yi nasıl kullanabilir?

Yapılandırılmış veriler, içeriğinizin ne hakkında olduğunu yansıtır. Doğru uygulanıyorsa ve güncel tutuluyorsa bunu yapmalıdır. E-Ticaret siteleri için, satın alma amacı ile arama sorgularını yanıtlayabilen bağlamsal içerik ekleyin. “Depresif” veya “deli” gibi olumsuz bir anlamı olabilecek NLP varlıklarından kaçının. Değerlerin kendilerine karşı büyük resme sahip olmak gerekir. Bu, varlıklardaki ayrıntılı farklılıkların deşifre edilmesine yardımcı olacaktır.

SERP olarak bilinen arama sonuçları sayfası son derece popülerdir. Doğru içerik, işletmenizin Google'ın Yerel Paketleri ve öne çıkan snippet'leri gibi özelliklerde öne çıkmasına yardımcı olabilir. BERT odaklı bir zihniyet benimseyerek, işletmeniz sıfır tıklamalı aramalardan bile müşteri aramaları kazanabilir. İçerik yayınlama iş akışınıza anlamsal işleme eklemek, içeriğinizi açıklayan anlamsal olarak yapılandırılmış yararlı bilgiler eklemek için doğal dil işlemeyi kullanmayı içerir. SEO ve kullanıcı etkileşimini geliştirmek için çok sayıda arama stratejisi NLP içerebilir.

Doğal dil işleme alanı büyük adımlarla büyüyor. Makine öğrenimi ile birleştiğinde ve derin öğrenme teknikleriyle yönlendirilerek, kelime kullanım kalıpları ortaya çıkıyor. Varlıklar ve düğümler, geniş metin hazinelerinden içerik yapısı üretir. Google daha sonra onları nasıl kullanmak istediğini seçer.

Google Bilgi Grafikleri, ilgili varlıkları görüntüler. Yaygın olarak tanınan bir kişinin bilgi paneli, arama sorgunuza uygun olarak bu kişi ile başka bir kişi arasındaki bağlantıyı görüntüleyebilir. “Bağlantıyı gör” seçeneğine tıkladığınızda, her iki kişiyi de içeren daha fazla bilgi doldurulacaktır. Kendinizi denemek için en sevdiğiniz ünlüyü arayın ve ardından "İnsanlar da Aranıyor" SERP sonuçlarında önerilen bir ünlü seçin. Bu, bu ilgili varlık düğümlerini tetiklemenin bir yoludur.

Konuşmalı AI sohbet robotları ve sesli asistanlar, bir işletme uygun olmadığında insanların sorularını yanıtlamak için son teknoloji ürünü doğal dil modellerine güvenir. Bu modeller, sık sorulan soruları yanıtlamak için tüketici merkezli bir yaklaşımı kolaylaştırmak için eğitilebilir.

Her işletmenin Google arama varlıklarıyla ilgilenmesi gerekiyor mu?

Evet, organik aramada bulunmak isteyenler. İçeriğinizde varlıkları nasıl kullandığınızın amacı, insanları doğrudan işletme hedeflerinizle ilgili eylemlerde bulunmaya motive etmeyi içermelidir.

İşletme adınızı ve varlıklarınızı doğru bir şekilde temsil etmek, müşterilerin işletmenizi çevrimiçi ortamda bulmasına yardımcı olur. Bu, tüm varlıkların doldurulduğu, tamamen optimize edilmiş bir Google My Business girişiyle başlar.

Muhtemelen bunu asla bu şekilde düşünmezlerdi. Telefonunuzdaki mikrofon her zaman dinliyor. Arka planda makine öğrenimi, aldığı varlıklardan duyduklarını değerlendiriyor. iPhone ve Android'in son sürümleri, konuştuğunuzu duyduğu son yere olan mesafeyi gösterir. Veya dinlediğiniz radyo/TV reklamında en son duyurduğu filmi nerede göreceğinizi. Başka ne dinliyor?

Bilgisayarımda yüklü Cortana yakın zamanda bana birkaç kez "Konuşma şekline aşina olabilirsem seni daha iyi anlamayı öğrenebilirim" dedi. Ancak ne onunla konuşuyordum ne de “dinlediğini” düşünüyordum.

Geçtiğimiz birkaç ay içinde, Google'ın Mobil Öncelikli Dizine Ekleme işleminin yalnızca birincil tarayıcıda bir değişiklik olmadığını, aynı zamanda Google'ın bilgi düzenleme ve sorguları işleme stratejisinde büyük bir değişiklik olduğuna dair giderek daha fazla kanıt görüyoruz. Mobil Öncelikli Dizin Oluşturma, 'Varlık Öncelikli Dizin Oluşturma'daki diller ve varlıklar arasındaki ilişki göz ardı edilemez.” - Mobile Moxie'den Cindy Krum

İçerikte kelimeleri ve kelime öbeklerini kullanmanın en iyi yolları nelerdir?

İçeriğinizdeki kelimeler varlık çiftleri haline gelir.

Web içeriğindeki kelimeler, insanların konuştuğu şekilde akmalıdır, ancak BERT'nin aradığı terimler açısından anlamsal olarak doğru olması gerekir. Bu, SERP'lerde en kapsamlı sonuçlara sahip olmanıza yardımcı olacaktır.

Baş arama ifadenizle en iyi ilişkili olan tekil varlıkları arayın. Okuyuculara bağlam değeri eklemek için varlıkların nasıl doğru kullanılacağını kontrol edin. Şu anda Google, algoritmaların öğrenmesine yardımcı olacak en iyi veri kümelerine sahiptir.

Eskiden bir iş zekasından yoksun olan SEO'lar, bugün iş stratejilerini anlamak ve bütünsel dijital pazarlama becerilerine sahip olmak zorunda kalıyor. İçeriğinizde ve iletişiminizde kullanılan kelimeler veya arama ifadeleri önemlidir. Her cümle faydalı ve önemli olmalıdır.

Doğal Dil İşleme Modelinin Önemi

Varlık-sorgu eşleştirmesini geliştirmek için neden NLP API İşlemcisini kullanasınız?

Daha doğal bir dil yaklaşımına geçmenin faydaları temelde iki yönlüdür.

• İçeriğinizi insanların okumasını ve üzerinde işlem yapmasını kolaylaştırır.
• İçeriğinizi arama motorlarının anlamasını ve kataloglamasını kolaylaştırır.

YAPILANMAMIŞ VERİLERDE VARLIK REFERANSLARINI KULLANARAK YANITLANAN SORUYA geri dön patent. Bize bir varlığın temelde insanların Google'da aradığı şey olduğunu söyler. NLP'yi benimsemek, e-Ticaret siteleri için çok büyük olabilir. Açılış sayfalarınızı önceden tanımlanmış bir şekilde düzenlemeye yardımcı olmak için ürün işaretlemenizi uygulayın ve test edin.

Yukarıdaki patentin ne dediğini düşünün:

Yukarıdaki patentin ne dediğini düşünün:

“İlgili ağırlıklı toplamlara dayalı olarak bir veya daha fazla varlık referansını sıralama: en azından kısmen bir veya daha fazla varlık referansının sıralamasına dayalı olarak bir veya daha fazla varlıktan referanslara bir varlık sonucunun seçilmesi; ve en azından kısmen varlık sonucuna dayalı olarak sorguya bir cevap sağlamak.”

Google Asistan, Doğal Dil İşleme'yi nasıl kullanır?

Başka bir Google Patenti, daha çok mobil konuşma arama sorgularını işlemeye odaklanmıştır.

Google Asistan, arama yapan kişiyle kişiselleştirilmiş bir sohbete katılabilen, yapay zeka destekli bir sanal asistandır. Konuşma Arama Sorgularına doğru yanıt vermede diğerlerinden daha iyi performans gösteriyor. Kısmen önceki arama oturumlarındaki bağlama dayanır.

19 Kasım 2019'da daha yeni bir Google patenti verildi, daha doğrudan Google Asistan ile ilgili. Bağlam Tabanlı Doğal Dil İşleme başlığını taşır ve kullanıcı isteklerinin çok modlu işlenmesini içeren doğal dil işleme (NLP) yöntemleri hakkında bizi bilgilendirir. Doğal dili daha verimli anlamak için BERT kullandıklarının duyurusu ile zamanlandı.

Teknoloji devi, “tek başına veya tek başına ele alındığında makul olarak anlaşılmayan” sorgu talepleriyle karşılaştığında zorlukların üstesinden gelmeye çalışıyor. Pandu Nayak Google Üyesi ve Arama Başkan Yardımcısı 25 Ekim 2019'da Aramaları her zamankinden daha iyi anlama başlıklı bir makale yayınladı. "Her gün milyarlarca arama görüyoruz ve bu sorguların yüzde 15'i daha önce görmediğimiz sorgular - bu yüzden tahmin edemeyeceğimiz sorgular için sonuç döndürmenin yollarını geliştirdik" dedi.

BERT algoritması ile artık küçük kelimeler bile arama amacının daha iyi anlaşılmasına yardımcı olabilir.

“'Kime' kelimesi ve sorgudaki diğer kelimelerle olan ilişkisi, anlamı anlamak için özellikle önemlidir. ABD'ye seyahat eden bir Brezilyalı hakkında, tam tersi değil. Önceden, algoritmalarımız bu bağlantının önemini anlayamazdı ve Brezilya'ya seyahat eden ABD vatandaşlarıyla ilgili sonuçları döndürdük. BERT ile Arama, bu nüansı kavrayabilir ve çok yaygın olan "to" kelimesinin burada gerçekten çok önemli olduğunu bilir ve bu sorgu için çok daha alakalı bir sonuç sağlayabiliriz." - Google

BERT, Kelimelerin ve Dilin Daha İyi Anlaşılmasını Sağlar

Pandu Nayak, "Dil anlayışı, aramada yaptığımız her şeyin anahtarıdır" dedi. "Bu, son beş yılda yaşadığımız tek, en büyük, en olumlu değişiklik."

Google, kullanıcının aramasıyla birlikte bir konuşma türü, varlık düğümleri veya çevresel bağlam belirleyerek kullanıcı isteklerini daha iyi deşifre edebilir. Sektördeki niş uzmanlığınızı göstermek için bu varlık içgörülerini kullanabilirsiniz. Patent, “diyalog sistemlerine” ve mobil uygulamalara atıfta bulunuyor.

“Geleneksel diyalog sistemleri, bilgi teknolojisi endüstrisinde, özellikle kablosuz telefonlar ve tablet bilgisayarlar için mobil uygulamalar şeklinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Genel olarak, bir iletişim sistemi, bilgiye erişmek, işlemek, yönetmek ve iletmek için insan merkezli bir arayüze sahip bilgisayar tabanlı bir aracıya atıfta bulunur. Diyalog sistemleri ayrıca sohbet bilgi sistemleri, sözlü diyalog sistemleri, konuşma aracıları, sohbet robotları, sohbet robotları, sohbet robotları, sohbet aracıları, dijital kişisel yardımcılar, otomatik çevrimiçi yardımcılar ve benzeri olarak da bilinir.” – Patent US20160259775A1

Şimdi bu, “diyalog sistemi” kapsamına giren iletişim varlıklarının kapsamlı bir listesi! Patent, Google Asistan'ın NLP aracılığıyla arama yapanlarla bağlantı kurmak için nasıl tasarlandığını açıklıyor.

“Bir diyalog sistemi, akıllı bir konuşmayı simüle etmek ve kullanıcılara kişiselleştirilmiş yardım sağlamak için kullanıcılarıyla doğal dilde etkileşime girer. Örneğin, bir kullanıcı diyalog sistemine "En yakın otel nerede?" gibi konuşma soruları şeklinde istekler üretebilir. veya “İskenderiye'de hava nasıl?” ve diyalog sisteminden sesli ve/veya görüntülenebilir mesajlar şeklinde ilgili yanıtları alın. Kullanıcılar ayrıca diyalog sistemine sesli komutlar verebilir… – Patent US20160259775A1

Artık Google Arama'nın NLP'yi nasıl kullandığına dair temel bir kavrayışa sahip olduğumuza göre, bunun içerik oluşturma ve SEO'ya yaklaşımımızı nasıl etkileyebileceği büyüleyici.

Sorguda Adlandırılmış Varlık Tanıma Google Patent No. US9009134B2

Başvuru durumu bugün, 11 Şubat 2020 itibariyle aktiftir. Ayrıca bilgisayar bilimi ve duygu analizinde konuşma etiketlemenin bir kısmını açıklamaktadır.

Sorgu Segmentasyonu Nedir?

Bu patent, Sorgu Segmentasyonunun ne olduğunu yanıtlar ve tanımlar. Bunun tipik olarak belirli bir sorguyu daha küçük boyutlu birimlere ayırmayı ifade ettiğini bilmek. Bize, "Genellikle, olası bölümlenmiş birim türlerinde sınırlamalar olabilir, bu da yöntemde sınırlı işlevselliğe neden olur. Sözdizimsel ayrıştırma genellikle bir sorgunun dilsel yapısını tanımlamaya odaklanır. Sorgu sınıflandırması genellikle iki gruba ayrılır: bilgi, gezinme veya işlem gibi arama amacına göre sınıflandırma; ve bir sorgunun semantiğine göre sınıflandırma.”

Bu, "satın alma" veya "alıcılar" için geçerli olabilir. Her iki sorgu sınıflandırması da tüm sorguyu dikkate alır. Bir kez sınıflandırıldığında ve genellikle sorgunun iç yapısı hakkında başka tanılama yoktur.

Ayrıca, denetimsiz bir öğrenme yöntemi kullanırken belirsiz konu varlıklarının ve zorlukların üstesinden nasıl gelmeye çalıştığı hakkında daha fazla şey öğreniyoruz.

“Bir modeldeki konular önceden tanımlanabileceğinden ve bir belgenin olası konuları verilebileceğinden, bir konu modelini öğrenmek için Weakly Supervised Latent Dirichlet Allocation (WS-LDA) olarak adlandırılan yeni bir yöntem kullanılabilir.

her kelime için

a. Konu ataması çizin zn˜Multinomial(θ)

B. zn konusuna bağlı çok terimli bir dağılım olan wn˜Multinomial(βZn) kelimesini çizin.”

Eşleşen varlıklar için bir veri kaynağının "ticari bir web arama motorundan gelen sorgu günlüğü gibi sorgu günlüğü verileri" veya benzeri bir şey olabileceğini öğreniyoruz. Patent, varlıkları bilgisayar tarafından okunabilen ortamlardan sıralamak için çeşitli düzenlemelerin uygulanmasına ilişkin örnek formlar sunar. Aşağıdakileri içeren bir kısmi sağlar: “RAM, ROM, EEPROM, flash bellek veya diğer bellek teknolojisi, CD-ROM, dijital çok yönlü diskler (DVD) veya diğer optik depolama, manyetik kasetler, manyetik bant, manyetik disk depolama veya diğer manyetik depolama aygıtları veya istenen bilgileri depolamak için kullanılabilecek başka bir ortam”.

Varlık çıkarma için makine çevirisi yardımı, web'deki açık kaynaklarda bulunabilir. Özel varlık modellemeye atlamak heyecan verici - özellikle varlık anlayışı gerçek tüketicilerle daha iyi iletişim kurmamıza yardımcı olduğu için. Yerel işletme şeması, Bilgi Grafiğinizi oluşturmak ve yerel tüketicilerle bağlantı kurmak için temeldir. Bunu en iyi Cindy Krum söylüyor, bu yüzden ondan tekrar alıntı yapacağım.

"Genel olarak varlıklar, Google'a farklı konular (varlıklar) arasında kolayca bağlantılar ve ilişkiler geliştirme yeteneği verdikleri için konuları daha iyi ve daha derin bir şekilde anlamalarını sağlar. Bir Varlığın ve onun ilişkilerinin daha derinden anlaşılması, Google'a Varlık hakkında herhangi bir dilde potansiyel olarak bilgi sunma fırsatı verir (gerekirse Google dil API'lerinden canlı çeviri ile), çünkü dil artık yalnızca destekleyici bir role sahiptir. sorgu - bir değiştirici gibi. Google'ın bir dilde öğrendiği Varlık Anlayışı ve Varlık İlişkileri ne olursa olsun, özellikle Google tarafından barındırılan, Bilgi Grafiği gibi sıfır konum sonuçlarında otomatik olarak diğer dillere çevrilebilir."

Google BERT algoritmaları, yayınlanan sayfalarınız ile belirledikleri konular arasında doğru bağlantıları bulmaya çalışır. Google'ın sitenizde doğru "varlıkları" bulmasına yardımcı olabilirsiniz.

Çözüm:

Veriler yeni bir ölçüt olarak hizmet edebilir. Gerçek sağduyulu NLP teknolojisi, yapılandırılmış bilgi modelleri gibi yeni teknikleri içerir.

İnsandan insana yapılan konuşmalar, yanıtlanacak doğru cevabı seçmek için sorulan soruları kolayca anlayabilir. Vücut duruşu, jestler, ses tonu, konuşmanın gerçekte ne hakkında olduğunu açıkça ortaya koyuyor. NLP, makinelerin de aynı şeyi yapmada daha iyi olmasına yardımcı oluyor. Daha fazlasını öğrenip denedikçe, daha kullanışlı hale getirmek için bu makaleyi güncelleyeceğim. NLP kullanarak yolculuğunuz ve yorumlarınızı bekliyoruz.

İçeriğinizi zenginleştirmenin yeni yollarını bulun.

Bir Minneapolis Pro Arama Sağlayıcısı tarafından Şema biçimlendirme Denetiminizi talep edin