Đưa Doanh Nghiệp Lên Google Map
Chỉ từ 500.000 vnđ
Nhanh chóng, bảo hành miễn phí, tiết kiệm chi phí
Đăng ký ngayNPL GIÚP NÂNG CAO CHIẾN LƯỢC SEO CỦA BẠN
Trong thế giới kỹ thuật số đầy cạnh tranh này, chiến lược SEO đã không còn đơn thuần là việc tối ưu hóa từ khóa và xây dựng liên kết. Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi cách tiếp cận SEO, đặc biệt là thông qua ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Trong bài viết này, hãy tìm hiểu cách NLP có thể làm cho chiến lược SEO của bạn mạnh mẽ và hiệu quả hơn.
Ngôn ngữ tự nhiên là gì?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một lĩnh vực khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo và ngôn ngữ học liên quan đến sự tương tác giữa máy tính và con người bằng ngôn ngữ tự nhiên. Nhiều thách thức trong NLP liên quan đến việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên, cho phép máy tính rút ra ý nghĩa từ việc tạo ngôn ngữ tự nhiên và cho phép con người tạo ra nội dung văn bản.
Công cụ tìm kiếm sử dụng NLP như thế nào?
Nhờ sự phát triển mạnh mẽ của khả năng ngôn ngữ AI, các công cụ tìm kiếm giờ đây có thể hiểu rõ hơn mục đích tìm kiếm.
Từ nhận dạng từ đồng nghĩa đến phân biệt truy vấn chưa từng thấy trước đây, bằng cách sử dụng nhận dạng thực thể được đặt tên. Gắn thẻ một phần lời nói, phân tích cảm xúc và phân biệt thực thể được đặt tên là xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Lĩnh vực nghiên cứu này tập trung vào việc chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên thành thông tin máy tính có thể tính toán được và đóng vai trò quan trọng. Nó đóng vai trò trung tâm trong cách các công cụ tìm kiếm thương mại như Google và Bing cũng như các trợ lý kỹ thuật số cá nhân xử lý các yêu cầu, lập chỉ mục các trang web và tìm nội dung có liên quan trên Web.
Trước đây, các công cụ tìm kiếm như Google sử dụng mô hình thống kê dựa trên từ khóa và liên kết, nhưng hiện nay, sơ đồ ngữ nghĩa và thuật toán học máy ảnh hưởng đến cái nhìn sâu sắc về chất lượng của kết quả cũng như cách chúng được hiển thị cho người dùng cuối.
Cách NLP giúp nâng cấp chiếc lược SEO
Ngày nay có một số cách mà NLP được sử dụng để cải thiện SEO và mức độ tương tác của người dùng.
1, Tự động hóa đánh dấu dữ liệu có cấu trúc
Đánh dấu dữ liệu có cấu trúc là cách để cung cấp cho các công cụ tìm kiếm thông tin về nội dung trên trang web của bạn, giúp tăng khả năng xuất hiện trong các kết quả tìm kiếm phong phú.
Bạn có thể sử dụng các công cụ như Redlink, Alchemy của IBM hoặc API của Bing để trích xuất các thực thể. Những thực thể này và số nhận dạng duy nhất của chúng có thể được sử dụng để mô tả nội dung của bạn cho các công cụ tìm kiếm.
Ví dụ điển hình nhất về tự động hóa dữ liệu có cấu trúc là nghiên cứu Eventbrite’s. Trang web này có mức tăng trưởng 100% về lưu lượng truy cập không phải trả tiền từ Google Tìm Kiếm đến các trang danh sách sự kiện.
Giám đốc sản phẩm Eventbrite Allen Jilo cho biết: “Trong vòng 2-3 tuần, chúng tôi nhận thấy sự khác biệt trực quan trong kết quả tìm kiếm sự kiện của chúng tôi trên Google.” Trải nghiệm tìm kiếm của Google chắc chắn giúp chúng tôi thu hút nhiều sự chú ý hơn đến các trang sự kiện của mình.
2, Xây dựng liên kết nội bộ và khám phá nội dung
Liên kết nội bộ giúp người dùng khám phá nội dung trên trang web của bạn. Nó cũng giúp các công cụ tìm kiếm xếp hạng nội dung và đánh giá mức độ hiệu quả của trải nghiệm người dùng đối với những khách truy cập lần đầu vào một trang web cụ thể. Cấu trúc liên kết nội bộ mạnh mẽ rất hữu ích cho SEO.
Sử dụng NLP và thuật toán trích xuất thực thể, chúng ta có thể biết máy có thể hiểu được những khái niệm nào. Các thuật toán này được đào tạo bằng kỹ thuật học máy trên cơ sở dữ liệu ngữ nghĩa lớn được trích xuất từ Wikipedia hoặc tập hợp văn bản có sẵn công khai khác.
Bằng cách xem xét danh sách các thực thể được trích xuất. Với tư cách là người viết bài, bạn có thể quyết định xem bài viết của bạn có phù hợp với một số nền tảng ngữ cảnh và phần giới thiệu về các khái niệm được NLP đề cập hay không. Điều này giúp người đọc (và trình thu thập thông tin tìm kiếm) hiểu được “những điều” họ không hiểu một cách chi tiết.
3, Đề xuất nội dung
Khi nội dung được chú thích bằng cách xử lý ngôn ngữ tự nhiên, siêu dữ liệu sẽ được lưu trữ ở các định dạng mà máy có thể đọc được như JSON-LD, Microdata và RDF. Machine learning rất giỏi trong việc phân loại thông tin và dự đoán người dùng muốn đọc gì tiếp theo.
Đề xuất nội dung cải thiện đáng kể cái gọi là thời gian dừng của SEO (lượng thời gian người dùng dành cho trang web của bạn từ khi nhấp vào kết quả tìm kiếm đến quay lại SERP). Bạn càng có nhiều đề xuất hay thì càng có nhiều người đọc tiếp tục tương tác với nội dung của bạn.
Việc thêm một lớp siêu dữ liệu ngữ nghĩa vào nội dung của bạn sẽ cải thiện đáng kể các mô hình máy học mà bạn có thể xây dựng để giúp người dùng chuyển từ bài viết này sang bài viết khác.
4, Chuyển hướng và xử lý 404
Đây là một cơ chế khá hẹp nhưng rất mạnh mẽ cho phép các trang web được xây dựng dựa trên chủ đề hướng người dùng đến chủ đề thích hợp bằng cách chặn tất cả các tên thay thế có thể có cho một khái niệm.
Các máy chủ web được cấu hình để hiểu rằng “SEO” đồng nghĩa với “tối ưu hóa công cụ tìm kiếm”. Điều này được thực hiện bằng cách, xóa tham chiếu thực thể “Tối ưu hóa cho công cụ tìm kiếm” trong biểu thức của các biểu đồ kiến thức công cộng như DBpedia. Trong đó tất cả các từ đồng nghĩa cho một khái niệm cụ thể đều có mô tả.
5, Nhắm mục tiêu theo chủ đề
Trong những năm gần đây, đã có sự thay đổi trọng tâm từ nhắm mục tiêu theo từ khóa sang nhắm mục tiêu theo cụm chủ đề, ít nhất là ở một số chuyên gia SEO. Khi các công cụ tìm kiếm hiểu rõ hơn về thế giới xung quanh chúng ta và tính năng phân định có tác dụng, các kết quả tương tự có thể được hiển thị cho người dùng trên nhiều tìm kiếm có cùng mục đích. Cuộc cạnh tranh không còn nhắm mục tiêu đến các từ khóa cụ thể mà thay vào đó là nhắm vào một chủ đề cụ thể.
Trên thực tế, mức độ liên quan đạt được bằng cách mở rộng chủ đề theo mọi hướng mà người dùng có thể quan tâm.
6, Phân tích SERP với NLP
Về cơ bản, khi bạn bắt đầu phân tích nhiều từ khóa và hiệu suất của chúng theo thời gian. Bạn có thể thấy 10 hoặc 20 kết quả hàng đầu cho mỗi từ khóa và cách Google xếp hạng nội dung đằng sau mỗi trang. Việc hiểu các xu hướng đằng sau tất cả các trang web này trở nên rất phức tạp khi số lượng từ khóa cần theo dõi tăng lên.
Vậy nên, bạn có thể sử dụng một số công cụ như: SMA Marketing SERP Analyzer, Surfer SEO, MarketMuse,… giúp bạn nhiều hơn cho tiến trình phân tích.