In che modo l'IA e la PNL incidono sul marketing dei contenuti e sulla SEO

Nel corso degli anni, gli algoritmi di ricerca si sono evoluti costantemente e sono diventati più intelligenti. Ciò che funzionava per i siti Web dieci o quindici anni fa non funziona più.

Anche il content marketing per la SEO si è evoluto. Se hai osservato come sono cambiate le ricerche su Google e la SEO, non posso biasimarti per averlo paragonato a un gioco di poliziotti e ladri.

Mentre le vecchie iterazioni dell'algoritmo di ricerca di Google erano facili da giocare anche con contenuti scadenti, l'emergere dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e dell'intelligenza artificiale (AI) ha reso imperativo per i marketer di contenuti produrre contenuti significativi, informativi e pertinenti per il loro pubblico.

I professionisti del marketing digitale studiano costantemente la relazione tra la qualità dei contenuti e le classifiche di ricerca, quindi applicano ciò che hanno imparato ai loro contenuti. Potresti esserti chiesto cosa rende un articolo classificato nelle ricerche di oggi.

Ma prima di imparare come i marketer digitali applicano l'IA e la PNL alle loro campagne, dobbiamo capire cosa significano entrambi i concetti e come influiscono sulla SEO.

Cosa sono l'intelligenza artificiale e l'elaborazione del linguaggio naturale?

L'intelligenza artificiale si riferisce a computer o programmi per computer progettati per apprendere nuovi concetti e risolvere problemi.

Un computer programmato con l'IA prende enormi quantità di dati, li analizza per ottenere informazioni utili e sviluppa la capacità di prevedere o rilevare modelli in base alla sua analisi.

D'altra parte, l'elaborazione del linguaggio naturale consente ai computer di scomporre il linguaggio o il linguaggio umano in modo che possa essere compreso e manipolato dai computer.

Le app e i motori di ricerca utilizzano i dati per riconoscere parole e modelli linguistici specifici e fornire informazioni più accurate e pertinenti in risposta alle domande degli utenti umani.

La PNL completa tre compiti principali: riconoscimento del testo, comprensione del testo e generazione del testo.

L'intelligenza artificiale e la PNL svolgono un ruolo nel determinare l'impatto dell'esperienza utente sulla SEO. Supponiamo che un sito offra informazioni utili di facile comprensione.

In tal caso, gli algoritmi di ricerca danno la priorità a quel contenuto rispetto alle pagine che offrono contenuti simili presentati in un modo che non è comprensibile o prezioso per un utente.

Gli aggiornamenti BERT e SMITH

Nel 2019, Google ha lanciato le rappresentazioni dell'encoder bidirezionale da Transformers o l'algoritmo BERT. Questo nuovo algoritmo consente ai computer di riconoscere e comprendere il linguaggio umano utilizzando la PNL.

Secondo Google, l'algoritmo BERT può scoprire efficacemente contesti e sequenze di parole nelle stringhe di ricerca e abbinarli a risultati più vicini alla ricerca dell'utente.

BERT consente inoltre al motore di ricerca di Google di generare frammenti in primo piano per qualsiasi ricerca pertinente.

Google sosterrebbe che la qualità dei risultati di ricerca è migliorata notevolmente dall'aggiornamento. Gli utenti ottengono risultati di ricerca migliori che corrispondono alle loro intenzioni di ricerca.

SMITH è descritto in un documento di ricerca di Google pubblicato nell'aprile 2020 e aggiornato nell'ottobre 2020, tuttavia non sembra ancora far parte dell'algoritmo.

Può analizzare le parole in profondità per trovare il significato inteso invece di concentrarsi sul significato testuale di ogni parola.

A differenza di BERT, che subisce un calo della qualità dell'indicizzazione quando si tratta di contenuti in formato lungo, SMITH ha prestazioni migliori con blocchi di testo più lunghi.

SMITH non è stato progettato per sostituire del tutto BERT. Invece, si basa su ciò che BERT ha ottenuto finora.

In che modo l'IA e la PNL incidono sul marketing dei contenuti e sulla SEO

La continua integrazione di AI e NLP negli algoritmi di ricerca continuerà a influenzare le pratiche di marketing dei contenuti e SEO.

BERT e SMITH, in particolare, cambieranno il modo in cui i marketer digitali strutturano e ottimizzano i loro contenuti. Diamo un'occhiata a cinque modi in cui AI e NLP continuano a cambiare il content marketing e la SEO.

1. Risultati di ricerca personalizzati

L'intelligenza predittiva sta acquisendo sempre maggiore importanza nel contesto della SEO. Le funzionalità di intelligenza predittiva di Google, come Google Trends, possono offrire previsioni migliori basate su parole chiave e frasi di ricerca popolari.

Puoi utilizzare l'intelligenza predittiva per trovare le parole chiave più cercate nella tua nicchia e scoprire come gli utenti tendono a formulare le loro stringhe di ricerca.

L'intelligenza predittiva aiuta anche Google con suggerimenti di contenuti basati su ricerche precedenti. Puoi vederlo in azione quando cerchi una frase su Google e il motore di ricerca tenta di completare la tua query.

Ad esempio, se qualcuno cerca "Mark Zuckerberg" e poi "patrimonio netto" consecutivamente, l'algoritmo di Google lo interpreterà come una query sul patrimonio netto di Mark Zuckerberg.

L'intelligenza predittiva è particolarmente utile per le ricerche vocali, in cui è molto improbabile che gli utenti utilizzino le stesse parole chiave più di due volte di seguito.

L'intelligenza predittiva viene utilizzata per altri servizi Google. Ad esempio, ci sono molte estensioni di Gmail che utilizzano l'analisi predittiva.

2. Termine Frequenza - Frequenza del documento inversa

Google utilizza un tipo di analisi testuale chiamata Term Frequency-Inverse Document Frequency per il ranking delle pagine.

Con TF-IDF, Google AI può trovare l'importanza di una parola o di una frase in un documento o in un blog. TF-IDF consente a Google di effettuare ricerche più approfondite e trovare contenuti pertinenti senza fare affidamento esclusivamente sulle parole chiave.

Con TF-IDF, un risultato di ricerca potrebbe portarti direttamente al punto più rilevante di un articolo.

Una delle maggiori innovazioni relative all'IA e alla PNL per i creatori di contenuti è l'ascesa di strumenti come Clearscope, Frase e Surfer. Questi strumenti tentano di decodificare le classifiche di ricerca utilizzando TF-IDF e altri segnali di classificazione.

Gli strumenti fanno quanto segue:
● Analizzare la lunghezza dei contenuti che appaiono nelle prime pagine delle SERP.
● Identificare le frasi rilevanti più comuni utilizzate in quegli articoli.

Gli strumenti forniscono quindi un elenco di parole chiave da includere nell'articolo, la frequenza con cui includere le frasi, le intestazioni suggerite per il contenuto e altro ancora. Di seguito è riportato un esempio di Frase che utilizza il termine di ricerca "SEO tecnico".

Puoi vedere come questo sia un importante progresso rispetto agli strumenti precedenti che ti chiedevano di identificare una parola chiave e poi suggerivano quante volte includere queste frasi nell'articolo.

Sebbene questo tipo di tecnologia sia agli albori, sta diventando una parte standard del toolkit SEO per i professionisti.

3. Aumento della ricerca vocale

La ricerca vocale sta diventando sempre più importante in alcuni settori. In qualità di creatore di contenuti, devi considerare in che modo la ricerca vocale potrebbe influire sulla tua attività.

I professionisti SEO ora devono esplorare in che modo la ricerca vocale utilizza frasi e parole chiave e in che modo influiscono sui risultati dei motori di ricerca. Comprendere il meccanismo della ricerca vocale e il suo scopo può aiutarti a raggiungere un pubblico più ampio.

Consente inoltre di offrire contenuti informativi che possono ottenere un migliore posizionamento della pagina e fornire le informazioni desiderate dagli utenti.

La ricerca vocale avrà probabilmente un impatto iniziale sugli sviluppatori di app più delle persone che gestiscono siti Web. Considera solo i tipi di comandi vocali che fornisci a uno strumento come Alexa.

Spesso si basano su determinate azioni. Ad esempio, potresti chiedere ad Alexa di accendere o spegnere una luce o richiedere un brano specifico.

4. Analisi del sentimento

Analizzare il sentimento alla base di qualsiasi servizio o marchio può aiutare a rendere il marketing dei contenuti più significativo ed efficace. L'analisi aiuta gli esperti di marketing a scoprire le opinioni dei consumatori e a trovare contenuti che rispondano ad esse.

L'uso dell'IA può aiutarti a comprendere le emozioni che si nascondono nei contenuti generati dagli utenti e nei commenti sui prodotti. Questo processo consiste nei seguenti passaggi:

Scopri dove i consumatori condividono la loro opinione sul tuo marchio, incluse piattaforme di social media, siti di recensioni o piattaforme di e-commerce.

Con AI e NLP, puoi raccogliere dati da queste piattaforme per capire cosa vogliono i consumatori e come pensano al tuo marchio o ai tuoi prodotti. Ciò ti consente di commercializzare i contenuti in modi migliori per attirare il tuo pubblico mirato.

Puoi anche utilizzare l'IA e la PNL per scoprire il sentimento e il tono del pubblico identificando il linguaggio e le strutture delle frasi che fungono da indicatori emotivi.

Dovrebbe essere in grado di distinguere tra un cliente che è stato veramente soddisfatto del proprio acquisto e uno che non lo è.

Con l'analisi del sentimento, rendi i tuoi consumatori e il pubblico di destinazione una parte del marketing del tuo marchio e raccogli dati preziosi da loro.

5. Intenzione dell'utente

Anche gli algoritmi di ricerca stanno iniziando a incorporare l'intento dell'utente nel modo in cui classificano i contenuti. La NLP utilizza le parole chiave per ottenere maggiori informazioni sull'intento dell'utente, sia esso informativo, di navigazione o transazionale.

Se viene utilizzata una ricerca per trovare informazioni, l'intento dell'utente è informativo. Se un utente esegue una ricerca con una parola chiave perché desidera visitare un sito specifico, diventa di navigazione.

L'intento di ricerca transazionale è più comune durante gli acquisti online, in cui un utente utilizza le parole chiave per trovare l'articolo desiderato online.

Comprendere l'intento dell'utente ti consente di trovare le parole chiave giuste e vedere come le persone usano le parole chiave. Questo può aiutarti a trovare il modo migliore per ottimizzare i contenuti in modo che raggiungano il pubblico di destinazione.

Riassumendo
L'algoritmo di ricerca di Google è in continua evoluzione. Con l'introduzione dell'aggiornamento BERT e del documento di ricerca su SMITH, Google afferma che l'IA e la PNL saranno componenti chiave del suo algoritmo, soprattutto perché i suoi utenti richiedono risultati di ricerca che imitino le risposte umane alle domande.

Tuttavia, AI e NLP non si limitano alle ricerche effettuate tramite la piattaforma Google. Gli esperti di marketing digitale devono tenere conto della presenza di entrambe le tecnologie quando creano contenuti.

Ad esempio, non sarà più sufficiente creare buoni contenuti testuali se un'azienda vuole posizionarsi in alto nelle ricerche su Google.

Il modo in cui Google utilizzerà l'IA e la PNL tra un anno o cinque anni è ancora un mistero. Ma una cosa è certa: Google e altri motori di ricerca dovranno tenersi al passo con le ultime tecnologie AI e NLP per continuare a generare risultati di ricerca che gli utenti troveranno utili e attuabili.