NLP là gì? Ảnh hưởng của Natural Language Processing đến SEO

CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM

Thiết kế Website trọn gói 2,900,000đ

Quảng cáo Google

Quảng cáo Facebook

Chăm sóc Website

Chăm sóc Fanapge

Thiết kế Mobile App

Quảng cáo Tiktok

NLP (Natural Language Processing) được hiểu là trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên. NPL có vai trò gì trong SEO? Hay đây chỉ là một thuật ngữ lập dị được sử dụng giữa những người làm SEO?

Google cần một kho lưu trữ riêng để lưu trữ các ý tưởng, chủ đề và “tất mọi thứ”.

Đôi khi, sẽ xảy ra một sự thay đổi trong thuật toán, và nếu bạn may mắn là một trong những người đầu tiên nhìn ra sự thay đổi đó và tối ưu SEO của mình, bạn sẽ gặt hái được những lợi ích to lớn trong khi những người khác đang cố gắng bắt kịp sự thay đổi này.

Vì vậy, các bạn SEOer cần phải kiểm tra quá trình SEO để xem thay đổi quan trọng tiếp theo đến từ đâu.

Liệu NLP có phải là một trong những nhân tố làm thay đổi cuộc chơi? Điều đó là có thể.

Tuy nhiên, trước khi nói sâu hơn về vấn đề này, chúng hãy cùng nhau tìm hiểu những điều căn bản nhất:

• NLP là gì?
• NLP kết nối với thuật toán của Google như thế nào?
• Tại sao NLP lại quan trọng?
• Những case thực tế bạn có thể tối ưu NLP

Vào cuối năm 2019, Google công bố phát hành thuật toán BERT, việc họ áp dụng triển khai thuật toán sẽ ảnh hưởng đến 10% các truy vấn tìm kiếm.

Cách tốt nhất để hiểu NLP từ góc độ SEO là trước tiên bạn phải hiểu thuật toán BERT là gì. BERT là từ viết tắt của cụm từ Bidirectional Encoder Representations from Transformers.

BERT chứa hai thành phần chính:

• Dữ liệu (các mô hình được đào tạo trước)
• Phương pháp (cách xác định để học và sử dụng các mô hình đó).

Khi chúng ta nói về các mô hình, chúng ta muốn nói đến các tập hợp dữ liệu. Vì vậy, BERT thu thập các bộ dữ liệu cụ thể liên quan đến nội dung và sau đó học cách phân tích dữ liệu đó.

Cộng đồng SEO đã làm một số công việc như: thu thập dữ liệu để chạy thử nghiệm, tập hợp ý tưởng của họ lại với nhau; sau cùng họ quyết định rằng BERT tập trung vào nội dung chất lượng, ngữ cảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Vì sao BERT và NLP đi chung với nhau

“Bằng cách cố gắng hiểu ‘ngữ cảnh’ của các truy vấn tìm kiếm, và bằng cách khai thác mối quan hệ giữa các stop-words với các từ khác trong truy vấn, thuật toán BERT của Google đẩy các công cụ tìm kiếm truyền thống về giới hạn hiểu nhu cầu của người dùng. Với việc Google tập trung vào NLP để hiểu sâu hơn về các truy vấn của người dùng, điều đó ngụ ý rằng những người làm content nếu có được nội dung, thông tin cụ thể, phù hợp hơn (bao gồm cả liên kết) trong trang của họ, thì những trang đó sẽ có xu hướng được xếp hạng cao hơn.”

– Theo Jaya Kumar, Nhà khoa học dữ liệu, Chuyên gia về Deep Learning và NLP.

NLP là một model của BERT. Nó có thể hiểu các từ hoặc cụm từ trong ngữ cảnh của các từ đó bằng cách xem xét các tín hiệu khác nhau xung quanh nó. Từ những từ trước nó đến những từ trước đó nữa; từ phần phụ của trang đến toàn bộ trang.

Nếu bạn có thể phân tích nội dung trên các trang mà Google xếp hạng cao, và xem xét nội dung trước và sau các cụm từ và từ, sau đó tối ưu hóa trang của bạn để cung cấp một cái gì đó tương tự, bạn sẽ cung cấp ngược lại cho Google một website/ nội dung giống với các trang được xếp hạng cao nhất. Đó là những gì NLP thể hiện với bản cập nhật thuật toán BERT, Google đang sử dụng nó.

Google không còn xem xét các từ hoặc cụm từ riêng lẻ theo cách nghiên cứu từ khóa truyền thống nữa. Mà bây giờ họ đang xem xét tổng thể các câu, đoạn văn và truy vấn, tức là họ đang xem xét theo cảm tính.

“Điều quan trọng cần nhớ là NLP đã tồn tại trong nhiều thập kỷ. Đó không phải là “công nghệ mới” mà Google đột nhiên áp dụng. Họ đã luôn sử dụng nó, dưới hình thức này hay hình thức khác. Bây giờ, nó là BERT nhưng nó có thể thay đổi khi lĩnh vực này tiếp tục phát triển trong tương lai.

NLP rất hữu ích để so sánh các chủ đề mà bạn đã đề cập trong nội dung của mình với nội dung của đối thủ cạnh tranh. Tôi chủ yếu sử dụng nó như một cách để xem liệu tôi có bỏ sót điều gì không, hoặc liệu tôi có nên thêm nội dung phụ để hỗ trợ cho nội dung chính hay không.

Và cuối cùng, đừng bị bó buộc trong các công cụ. Khi nội dung của bạn được hoàn thành, hãy nhìn lại và đánh giá xem nội dung của bạn có ý nghĩa hay không. Công cụ tìm kiếm sẽ không bao giờ mua bất cứ thứ gì từ bạn, nhưng người dùng thì có. Vì vậy, hãy cung cấp cho người dùng những gì họ muốn!”

– Theo Steven van Vessum, VP of Community tại ContentKing

Xem xét NLP từ góc độ của Google

Khi cố gắng dự đoán và phát triển cùng với Google, chúng ta luôn cần xem xét sự phát triển của thuật toán từ góc độ của Google. Họ muốn nhận được gì từ bản cập nhật và sự ra đời của NLP?

Câu trả lời là chất lượng tìm kiếm! Đối với Google, chính trải nghiệm của người dùng mới là yếu tố đóng vai trò chính yếu.

Người dùng đã tìm kiếm thông minh hơn và cụ thể hơn về những gì họ muốn xem, họ cũng dễ mất kiên nhẫn hơn. Do đó Google phải liên tục điều chỉnh hoặc cải tiến, nếu không một công cụ tìm kiếm khác sẽ làm như vậy, và sự độc quyền của Google trên thế giới sẽ kết thúc.

Theo thông tin chúng tôi có thể tìm thấy trên blog của Google, 15% truy vấn tìm kiếm được sử dụng lần đầu tiên. Mọi người đang sử dụng ngày càng nhiều tìm kiếm dài để tìm câu trả lời cho câu hỏi của họ, đặc biệt là với sự gia tăng của phương thức tìm kiếm bằng giọng nói (voice search)

Điều đó có nghĩa là, đôi khi, thuật toán không có đủ dữ liệu từ trước đó để dự đoán mục đích đằng sau cụm từ tìm kiếm của người dùng, vì vậy, sẽ rất vất vả để hiểu người dùng đang muốn tìm kiếm điều gì.

Chìa khóa để giải quyết vấn đề này là hiểu ngôn ngữ một cách tốt hơn. NLP là cách mà Google làm điều đó.

Tôi sẽ trích dẫn tuyên bố từ bài báo của Pandu Nayak:

“Với những tiến bộ mới nhất từ nhóm nghiên cứu của chúng tôi trong lĩnh vực khoa học ngôn ngữ – có thể thực hiện được bằng Machine Learning – chúng tôi đang thực hiện một cải tiến đáng kể về cách chúng tôi hiểu các truy vấn, đại diện cho bước tiến lớn nhất trong năm năm qua và một trong những bước tiến quan trọng nhất trong lịch sử tìm kiếm.”

Content không chỉ là vua, nó là cả vương quốc

“Google BERT là một trong những bước nhảy vọt quan trọng và to lớn nhất khi nói đến sự phát triển tổng thể của Google Search trong những năm qua. Sức mạnh thực sự của Google BERT đến từ Transformer, một cơ chế chú ý nhận biết mối quan hệ theo ngữ cảnh giữa các từ trong văn bản. ELMo và ULMFiT là 2 thành phần khác của BERT – thành phần đầu tiên giải quyết vấn đề với tính đa nghĩa trong NLP và thành phần thứ hai cải thiện đáng kể quá trình học chuyển giao.

Với BERT, chúng ta chú ý đến từ tiếp theo và từ trước đó, chú ý giữa các từ khóa giống hệt nhau hoặc có liên quan, các từ giống hệt nhau /liên quan trong các câu khác, chú ý đến các từ dự đoán khác của từ và chú ý đến các mã phân tách (delimiter tokens). Điều này làm cho việc học và kiểm tra các từ có trong một truy vấn trở nên phức tạp và chính xác hơn nhiều so với trước đây ”

– Theo Dido Grigorov, Trưởng bộ phận SEO, Serpact.

Nhiều câu bao gồm các “stop-words” hoặc các từ có nhiều ý nghĩa, giống như to, in, get-go… Những từ này có nhiều mục đích gây khó khăn cho Google hiểu ngữ cảnh, ngay cả khi machine learning đang tiến bộ nhanh chóng.

Đó là lý do nảy sinh ra cảm tính (sentiment), một công cụ khác mà Google đã phát triển là để hiểu nội dung.

Theo cảm tính, chúng ta muốn nói đến giọng điệu hoặc cảm giác được thể hiện trong nội dung. Nó có thể là tích cực, tiêu cực và trung lập, và nó có thể mở rộng ra nữa.

Theo thuật ngữ của giới chuyên môn, cảm tính tích cực có nghĩa là sử dụng những từ tích cực, như ‘tuyệt vời’, ‘giá cả phải chăng’ và ‘giảm bớt’. Bất cứ điều gì trong bất kỳ bối cảnh nào như vậy đều có ý nghĩa hoặc kết quả tích cực.

Ví dụ:

“Loại thuốc này thật tuyệt vời, nó thật sự có tác dụng làm giảm các cơn đau và giá cả cũng phải chăng.”

Nội dung tích cực được chấm điểm cảm tính từ 0,25 đến 1, trong khi ngược lại, nội dung có cảm tính tiêu cực được cho điểm từ – 0,25 đến -1,0. Điều đó khiến chúng ta có cảm tính trung lập, đó là khi điểm cảm tính nằm giữa -0,25 và +0,25.

Chúng ta cũng biết rằng Google cũng xem xét sentiment ở cả cấp độ trên trang và cấp độ tiểu mục.

SEOer có cần quan tâm Sentiment?

Đơn giản, nếu tất cả các kết quả trên trang 1 đều mang lại cảm giác tích cực và trang của bạn hầu hết được phân loại là có cảm xúc tiêu cực, thì rất có thể Google sẽ không coi trang của bạn có liên quan đến những gì người dùng đang tìm kiếm.

Muốn hiểu NLP trước tiên bạn nên biết đến thuật ngữ Entity

Nếu bạn định tìm hiểu kỹ hơn về NLP trong tương lai và bắt đầu làm việc với nó (mà chúng tôi khuyên bạn nên làm), bạn sẽ bắt gặp thuật ngữ “entity” và đó là điều quan trọng khi phải hiểu NLP và cách thức hoạt động của nó.

Entity là một từ hoặc cụm từ đại diện cho một đối tượng có thể được xác định, phân cấp và phân loại.

Ví dụ về các đối tượng như:

• Người
• Hàng tiêu dùng
• Sự kiện
• Con số
• Tổ chức

Công việc của NLP là chọn và đánh giá những thực thể (entity) này từ nội dung của bạn.

Vì Google phân biệt các entity này, công cụ tìm kiếm có khả năng sử dụng thông tin đó để đáp ứng người dùng và cung cấp kết quả tìm kiếm tốt hơn.

Với NLP, hai số liệu bổ sung cần thiết là: sự nổi bật (salience) và danh mục.

Danh mục – không có nhiều điều để giải thích. Là những người làm SEO, chúng ta đã quen với việc các danh mục là quan trọng. Salience – trong NLP thể hiện tầm quan trọng của entity trong văn bản.

Ví dụ, từ “buổi sáng” có thể quan trọng hơn “buổi tối” khi chúng ta nói về món ăn sáng. Vì vậy, Google sẽ cho điểm buổi sáng cao hơn so với buổi tối trong bối cảnh này.

Entity được cho điểm nổi bật nằm trong khoảng từ 0,0 đến 1,0. Giá trị nổi bật càng cao, entity càng quan trọng và phù hợp với chủ đề của trang. Google đang đặt các từ trong ngữ cảnh và xếp hạng các entity theo thứ tự quan trọng đối với ngữ cảnh của trang.

Hiểu về NLP: Kết hợp NLP vào chiến lược SEO

Chúng ta đã đề cập đến nền tảng của NLP và đặc biệt là mối quan hệ của NLP với BERT. Hãy nhanh chóng tóm tắt lại nội dung trước khi chuyển sang nói về cách chúng ta có thể kết hợp NLP vào một số chiến lược và quy trình SEO của mình.

NLP về cơ bản là quá trình mà Google đã kết hợp để hiểu rõ hơn các từ khóa hoặc cụm từ chính trên một trang bằng cách xem xét nội dung xung quanh chúng.

Đó có thể là một từ ngay trước và sau “entity” đang được phân tích, ngữ cảnh của tiểu mục hoặc toàn bộ trang. Khi đó chúng ta có thể nhìn nhận nó dưới góc độ cảm tính, loại nội dung này có cảm xúc gì so khác với những nội dung khác đang xếp hạng?

Đánh giá các entity trong mối quan hệ với nội dung xung quanh để xác định mức độ quan trọng, một số từ quan trọng hơn những từ khác trong một ngữ cảnh cụ thể.

Đó là lý thuyết về NLP liên quan đến Google và SEO trong tương lai. Nhưng nó có ý nghĩa gì trong hiện tại?

Áp dụng NLP vào chiến lược SEO như thế nào sau khi thuật toán BERT được cập nhật?

“NLP, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, là một thuật ngữ thường được sử dụng để chỉ “các entity”. Entity là những đối tượng như người, địa điểm hoặc đồ vật. Tôi đã thấy các entity có tác động hiệu quả trong lĩnh vực này. Trong năm nay, entity liên tục được xếp hạng là một trong 15 yếu tố trong bảng xếp hạng 100 yếu tố hàng đầu của IMG, phần khó khăn là cô lập các entity trong môi trường thử nghiệm.

Đa số các entity thường là danh từ. Khi bạn xem danh sách các thuật ngữ theo ngữ cảnh, chẳng hạn như danh sách LSI hoặc danh sách được tạo từ các công cụ sử dụng TF-IDF, bạn sẽ nhận thấy rằng có rất nhiều sự giống nhau giữa các danh sách. Với sự tương tự đó, mọi người sẽ khó tiếp tục nói rằng Google không sử dụng LSI nếu họ cũng đưa ra tuyên bố rằng Google sử dụng các entity.”

– Theo Kyle Roof, Co-founder, Internet Marketing Gold

Có một câu thành ngữ phổ biến là: “Con đường nào cũng dẫn đến La Mã”. Lý do tại sao người ta lại phải tìm nhiều ra nhiều con đường để đạt được mục đích, tôi không biết, nhưng cảm tính là yếu tố hoàn hảo cho phần này.

Có rất nhiều chiến lược hiệu quả trong SEO, tuy nhiên không có chiến lược nào là giống nhau cả, vì vậy, rất khó để đưa ra lời khuyên về việc triển khai NLP nếu bạn nghĩ rằng mình đã biết tất cả về nó.

Tôi không nghĩ vậy. Nhưng sẽ rất tốt nếu sử dụng các ví dụ thực tế về cách một số cộng đồng SEO sử dụng NLP, và cách bạn có thể điều chỉnh nó sao cho phù hợp với các lý thuyết và chiến lược SEO của riêng bạn. Tất nhiên là khi bạn thấy case study đó là phù hợp nhất.

Bản demo ngôn ngữ tự nhiên của Google API (Google’s natural language API)

Sẽ không ngạc nhiên khi biết rằng Sergey và Larry đã nói về một số loại khả năng của NLP khi BackRub lần đầu tiên được hình thành. Chắc chắn, nó được lên kế hoạch ban đầu chỉ là một cách để định lượng, và đảm bảo chất lượng cho các links liên kết đến một URL nhất định.

Nhưng một khi họ vượt qua được sự phản kháng ban đầu đối với khái niệm về một công cụ tìm kiếm được hỗ trợ bởi quảng cáo, tôi sẵn sàng cá rằng họ nhận ra thách thức lớn hơn nhiều – chưa kể đến cơ hội – đó là tìm hiểu kỹ càng và khớp nó với truy vấn nội dung của một trang. NLP đã tồn tại – và nếu ai đó đã đóng góp nhiều hơn cho sự phát triển của nó so với Google, họ sẽ duy trì một cấu hình rất thấp.

NLP có thể được áp dụng cho cả phân tích truy vấn và phân tích nội dung, nhưng NLP nguyên bản mới là thứ mang lại hiệu quả thật sự. Cuối cùng, việc xác định ý định, nhu cầu của người tìm kiếm mới là yếu tố quan trọng nhất đối với bất kỳ công ty nào muốn cung cấp kết quả tốt nhất cho mỗi lần tìm kiếm của người dùng.

Làm điều đó trong ít giây và ở quy mô lớn là một mẹo nhỏ, và NLP dường như là trọng tâm của nhiều bản cập nhật gần đây của Google. NLP và word vectors song hành với nhau, và một sự thật rõ ràng là công cụ tìm kiếm đã hiểu rõ hơn nhiều về cả truy vấn và nội dung của trang trong một vài năm qua.

SEO thành công luôn bắt đầu với dữ liệu. Trong trường hợp này, chúng ta rất may mắn khi Google có bản demo API ngôn ngữ tự nhiên, nó cho phép bạn có thể đưa vào và kiểm tra bất kỳ văn bản nào miễn phí, và cung cấp cho bạn rất nhiều dữ liệu bạn cần để làm việc với NLP.

Bạn có thể thấy rõ cách Google đã phân tích văn bản trên trang của bạn và so sánh nó với các trang đang thống trị SERP.

Đi sâu hơn trong nghiên cứu từ khóa

Bản cập nhật BERT đã cho chúng ta một tình huống “trước sau như một” mà chúng ta có thể sử dụng để so sánh. Xem xét các từ khóa đã đạt được thành công sau bản cập nhật BERT và những từ khóa vẫn mạnh hoặc được cải thiện có thể giúp bạn hiểu rõ hơn những gì Google đang tìm kiếm.

Nếu bạn có một trang affiliate review thành công, nó có thể là kết quả trang 1 mới cho tìm kiếm này, chủ yếu được tạo thành từ các cửa hàng Thương mại điện tử hoặc các trang web có thẩm quyền lớn như eBay hoặc Amazon.

Trong ví dụ này, Google dường như đang xem xét truy vấn và cho rằng những người tìm kiếm đang tìm kiếm về giá và mua sản phẩm. Đó là lý do tại sao trang đánh giá của bạn đã thành công; vì nó cung cấp nhiều mục đích khác nhau.

Bạn cũng nên nhìn vào những từ khóa khác mà các trang top đầu cũng đang xếp hạng. Đừng chỉ tập trung vào việc xem xét traffic và nghĩ xem bạn muốn xếp hạng gì, hãy xem xét các từ khóa kết hợp mà Google cho là phù hợp với loại truy vấn cụ thể này.

Các trang xếp hạng hàng đầu cũng đang xếp hạng cho các từ khóa X, Y và Z. Nếu Google thích sự kết hợp từ khóa đó, hãy nhắm tới mục tiêu tạo ra nội dung của riêng bạn có sự kết hợp của các từ khóa đó.

Internal Link và External Backlinks (Liên kết trong và liên kết ngoài của backlinks)

Có một thử nghiệm đo lường mới dành cho các liên kết. Nó không chỉ là về thẩm quyền và sự liên quan (chúng ta không đánh giá cao các số liệu đó) mà còn về ngữ cảnh trên trang.

Nhờ NLP, cấu trúc liên kết và vị trí đặt thậm chí còn là một yếu tố quan trọng hơn cả. Anchor Text là gì? Nó có liên quan đến ngữ cảnh của trang không? Và quan trọng nhất, nó được đặt ở đâu trên trang?

Chúng ta không thể chỉ đặt một liên kết ngẫu nhiên trên trang; nó phải có ý nghĩa với nội dung và liên kết đó cần có ngữ cảnh phù hợp để đạt có thể được đầy đủ giá trị.

“Google đã lặp đi lặp lại nhiều lần rằng nên có một liên kết để nâng cao trải nghiệm của người đọc, điều này sẽ trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

Không có lý do gì để làm lại nội dung mới, nếu bạn đã có đầy đủ thông tin về điều đó ở nơi khác trên Internet hay trang của bạn, thì việc liên kết với nó là hoàn toàn hợp lý.

Ví dụ về liên kết bên ngoài thân thiện với Google (Google friendly external link (hay IMHO) ) sẽ nằm trong một câu như:

“Nếu bạn đang tự hỏi làm thế nào để sử dụng không gian bạn có trong nhà bếp của mình, Bella Cuisine có một số thiết kế nhà bếp tuyệt vời.”

Đây sẽ là một liên kết hợp lý có ý nghĩa cho mọi người theo dõi để tìm hiểu thêm về các thiết kế nhà bếp, do đó nâng cao trải nghiệm của người đọc. Mặt khác… Các liên kết trong câu như:

“Tôi quyết định làm món bánh mì sandwich này bằng con dao nhà bếp bằng thép không gỉ tốt nhất mà tôi có thể tìm thấy.”

Điều này sẽ không nâng cao trải nghiệm của một người đang tìm kiếm ý tưởng để làm bánh sandwich vì liên kết tập trung vào con dao mà họ có thể sử dụng để làm ra nó.

Liên kết nội bộ hoàn toàn nằm trong tầm kiểm soát của bạn, nhưng nguyên tắc về mặt liên kết nên được áp dụng – cố gắng sử dụng các liên kết nội bộ để nâng cao trải nghiệm của người đọc để họ có thể đạt được ý định tìm kiếm ban đầu của mình ”.

Phân tích đối thủ cạnh tranh

Chúng ta biết rằng nếu các trang top đầu (có mục đích tương tự) được xếp hạng cao như vậy, thì đó phải là do Google thích chúng, những trang đó rất phù hợp với ý định tìm kiếm của người dùng.

Giả sử rằng với tất cả những nội dung, các trang đều bình đẳng, mức độ liên quan tương tự nhau, cùng quyền hạn, độ tuổi của trang web, v.v., tuy nhiên, nếu nội dung trên trang của bạn tương tự về các chỉ số quan trọng đối với Google hơn, bạn sẽ được xếp hạng cao tương tự. Điều đó không bao giờ chính xác, luôn có ngoại lệ nhưng đó là một điểm khởi đầu tuyệt vời.

Phân tích nội dung như TF – IDF là một bước quan trọng và việc tối ưu hóa theo cách này sẽ giúp bạn có được kết quả. Chúng ta biết rằng Google kết hợp các tập dữ liệu khác như: sentiment, entity, danh mục và điểm số của điểm đặc biệt.

Sau đó, diễn giải chúng như một phần của thuật toán xếp hạng của Google. Do đó, có ý nghĩa khi bạn phân tích đối thủ cạnh tranh bằng các số liệu này và xác định vị trí trang của bạn với các trang xếp hạng hàng đầu đó. Với thông tin thu thập được sau khi phân tích đối thủ, bạn có thể thực hiện các thay đổi để tốt hơn.

“Vai trò của tìm kiếm là kết nối mọi người với câu trả lời. Để làm được điều này, các dịch vụ thông minh, được hỗ trợ bởi AI như công cụ tìm kiếm và trợ lý giọng nói (voice assistants) cần phải hiểu thế giới xung quanh chúng ta, theo các thuật ngữ giống như chúng ta – và chúng thực hiện điều này bằng cách tìm kiếm tất cả thông tin đang có trên websites.

Các công cụ tìm kiếm sẽ học tốt nhất khi thông tin đó được cấu trúc để tìm kiếm với sơ đồ đánh dấu đặc biệt, nhằm cung cấp cho ngữ cảnh và ý nghĩa. Nhưng hầu hết nội dung hiện có không tồn tại ở định dạng đó. Điều này khiến các công cụ tìm kiếm khó phân biệt giữa thực tế khách quan và chủ quan – và dễ trả lại các câu trả lời sai.

Nếu các hệ thống tương tự có thể hiểu sâu sắc và khách quan về một chủ đề, các công cụ tìm kiếm có thể phân biệt được câu trả lời đúng từ câu trả lời sai một cách đáng tin cậy hơn. Những tiến bộ trong hiểu biết ngôn ngữ tự nhiên có thể giúp chúng ta mở khóa tương lai này.”

Những điều quan trọng bạn cần chú ý khi tối ưu NLP

Việc hiểu về NLP sẽ giúp bạn hiểu cách Google xem trang web của bạn như thế nào. Google đang đẩy mạnh việc hiểu ý định của người dùng và mức độ liên quan của tìm kiếm. Chúng ta nên tìm hiểu kỹ điều đó.

Nếu bạn biết được các chỉ số mới của Google là gì, bạn có thể phân tích được các trang web của chính mình, phân tích các trang đang hoạt động tốt, sau đó thực hiện các thay đổi và xem cách Google phản ứng. Surfer đã và đang tạo ra một công cụ tự động hóa dùng để phân tích, cả trong việc thu thập dữ liệu và giải thích.

Giống như với hầu hết mọi thứ trong SEO, những người phản ứng đầu tiên và thích ứng với bối cảnh thay đổi của SEO sẽ gặt hái được tất cả các phần thưởng. Với suy nghĩ đó, NLP phải đáng để khám phá vì có lẽ đối thủ của bạn chưa có và điều đó mang lại lợi thế cho bạn.

Nguồn :gtvseo.com