SEO đã đi một quãng đường dài từ thời kỳ nhồi từ khóa. Các công cụ tìm kiếm hiện đại như Google hiện nay dựa vào xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến (NLP) để hiểu các tìm kiếm và phù hợp chúng với nội dung liên quan.
Bài viết này sẽ giải thích các khái niệm NLP quan trọng đang hình thành SEO hiện đại để bạn có thể tối ưu hóa nội dung tốt hơn. Chúng ta sẽ đề cập đến:
Máy tính hiểu ngôn ngữ như thế nào?
Để hiểu được cách và tại sao máy tính phân tích và làm việc với văn bản mà chúng nhận được dưới dạng đầu vào, ta cần bắt đầu bằng việc tìm hiểu.
Khi bạn nhấn nút “E” trên bàn phím, máy tính của bạn không hiểu ngay lập tức ý nghĩa của “E”. Thay vào đó, nó gửi một tin nhắn đến một chương trình cấp thấp, nó chỉ dẫn máy tính cách thức để xử lý và xử lý các tín hiệu điện từ bàn phím.
Chương trình này sau đó dịch tín hiệu thành các hoạt động mà máy tính có thể hiểu, như hiển thị chữ “E” trên màn hình hoặc thực hiện các tác vụ khác liên quan đến đầu vào đó.
Giải thích đơn giản này cho thấy máy tính làm việc với số và tín hiệu, không phải với khái niệm như chữ cái và từ ngữ.
Trong NLP, thách thức là dạy cho máy tính hiểu, giải thích và tạo ra ngôn ngữ con người, mà tự nhiên là tinh tế và phức tạp.
Các kỹ thuật cơ bản cho phép máy tính bắt đầu “hiểu” văn bản bằng cách nhận ra các mẫu và quan hệ giữa các biểu diễn số của từ ngữ. Các kỹ thuật này bao gồm:
- Tokenization, trong đó văn bản được chia thành các phần tử thành phần (như từ hoặc cụm từ).
- Vectorization, trong đó từ ngữ được chuyển đổi thành giá trị số.
Ý nghĩa của việc này là các giải thuật, kể cả những giải thuật tiên tiến, không nhìn thấy từ ngữ như là các khái niệm hay ngôn ngữ; chúng nhìn thấy chúng như là tín hiệu và nhiễu. Đơn giản là chúng ta đang thay đổi điện tích của cát rất đắt tiền.
Từ khóa LSI: Thực tế và hiểu lầm
Latent semantic indexing (LSI) là một thuật ngữ được nhắc đến nhiều trong các vòng SEO. Ý tưởng là một số từ khóa hoặc cụm từ có quan hệ về mặt khái niệm với từ khóa chính của bạn và bao gồm chúng trong nội dung giúp các công cụ tìm kiếm hiểu rõ hơn về trang của bạn.
Đơn giản nhưng nói, LSI hoạt động giống như một hệ thống sắp xếp thông tin trong thư viện cho văn bản. Được phát triển từ những năm 1980, nó giúp máy tính hiểu được mối liên hệ giữa các từ và khái niệm trong một tập hợp các tài liệu.
Nhưng “tập hợp các tài liệu” không phải là toàn bộ chỉ mục của Google. LSI là một kỹ thuật được thiết kế để tìm sự tương đồng trong một nhóm nhỏ các tài liệu tương tự nhau.
Đây là cách nó hoạt động: Giả sử bạn đang nghiên cứu về “biến đổi khí hậu.” Một tìm kiếm từ khóa cơ bản có thể cho bạn các tài liệu với “biến đổi khí hậu” được đề cập rõ ràng.
Nhưng còn những bài viết quan trọng đề cập đến “sự nóng lên toàn cầu,” “độ lượng carbon,” hoặc “khí nhà kính”?
Đó là lúc LSI trở nên hữu ích. Nó xác định những thuật ngữ có liên quan về mặt ngữ nghĩa, đảm bảo bạn không bỏ lỡ thông tin quan trọng ngay cả khi cụm từ chính xác không được sử dụng.
Thực tế là, Google không sử dụng một kỹ thuật thư viện như những gì được phát triển vào những năm 1980 để xếp hạng nội dung. Họ có thiết bị đắt tiền hơn thế.
Mặc dù có hiểu lầm phổ biến, từ khóa LSI không được sử dụng trực tiếp trong SEO hiện đại hoặc bởi các công cụ tìm kiếm như Google. LSI là một thuật ngữ đã lỗi thời và Google không sử dụng một chỉ mục ngữ nghĩa.
Tuy nhiên, hiểu biết ngữ nghĩa và các kỹ thuật máy ngữ cảnh khác có thể hữu ích. Sự tiến hóa này đã mở đường cho các kỹ thuật NLP tiên tiến hơn tại cốt lõi của cách các công cụ tìm kiếm phân tích và hiểu nội dung web ngày nay.
Vậy, hãy đi xa hơn chỉ từ khóa. Chúng ta có các máy móc hiểu ngôn ngữ theo cách đặc biệt và chúng ta biết Google sử dụng các kỹ thuật để phù hợp nội dung với các truy vấn của người dùng. Nhưng điều gì xảy ra sau sự phù hợp cơ bản với từ khóa?
Đó là lúc các thực thể, phù hợp thần kinh và các kỹ thuật NLP tiên tiến trong các công cụ tìm kiếm hiện đại đóng vai trò quan trọng.
Đào sâu hơn: Thực thể, chủ đề, từ khóa: Làm rõ các khái niệm SEO ngữ nghĩa cốt lõi
Vai trò của thực thể trong tìm kiếm
Thực thể là nền tảng của NLP và một yếu tố quan trọng trong SEO. Google sử dụng thực thể theo hai cách chính:
– Thực thể trong Knowledge Graph: Đây là các thực thể đã được xác định rõ ràng, chẳng hạn như các tác giả nổi tiếng, sự kiện lịch sử, công trình nổi tiếng, vv., tồn tại trong Knowledge Graph của Google. Chúng dễ dàng nhận diện và thường xuất hiện trong kết quả tìm kiếm với các mảnh thông tin phong phú hoặc bảng tri thức.
– Thực thể viết thường: Đây là các thực thể mà Google nhận diện nhưng không đủ nổi bật để có một vị trí riêng trong Knowledge Graph. Các thuật toán của Google vẫn có thể nhận diện các thực thể này, chẳng hạn như các tên ít được biết đến hoặc các khái niệm cụ thể liên quan đến nội dung của bạn.
Việc hiểu về “mạng lưới các thực thể” là rất quan trọng. Nó giúp chúng ta tạo ra nội dung phù hợp với mục tiêu và câu truy vấn của người dùng, làm cho nội dung của chúng ta có khả năng được coi là liên quan bởi các công cụ tìm kiếm.
Đào sâu hơn: SEO thực thể: Hướng dẫn xác định
Hiểu về việc nhận diện thực thể có tên
Nhận diện thực thể có tên (NER) là một kỹ thuật NLP tự động nhận diện các thực thể có tên trong văn bản và phân loại chúng vào các danh mục đã xác định trước, chẳng hạn như tên của người, tổ chức và địa điểm.
Hãy lấy ví dụ: “Sara mua công ty Torment Vortex Corp. vào năm 2016.”
Một con người dễ dàng nhận ra:
– “Sara” là một người.
– “Torment Vortex Corp.” là một công ty.
– “2016” là một thời gian.
NER là một cách để hệ thống hiểu ngữ cảnh đó. Có các thuật toán khác nhau được sử dụng trong NER:
– Hệ thống dựa trên quy tắc: Dựa vào các quy tắc được tạo bởi con người để nhận diện các thực thể dựa trên các mẫu. Nếu giống như một ngày, nó là một ngày. Nếu giống như tiền, đó là tiền.
– Mô hình thống kê: Học từ bộ dữ liệu được gán nhãn. Một người đi qua và gán nhãn tất cả các Sara, Torment Vortex Corp và các 2016 với các loại thực thể tương ứng của chúng. Khi văn bản mới xuất hiện, hy vọng rằng các tên khác, công ty và ngày tháng phù hợp với các mẫu tương tự cũng được gán nhãn. Ví dụ bao gồm Hidden Markov Models, Maximum Entropy Models và Conditional Random Fields.
– Mô hình học sâu: Mạng nơ-ron hồi quy, mạng nơ-ron dài ngắn hạn và transformers đã được sử dụng trong NER để hiểu các mẫu phức tạp trong dữ liệu văn bản.
Các công cụ tìm kiếm lớn, nhanh chóng như Google có thể sử dụng một sự kết hợp của các phương pháp trên, cho phép họ phản ứng với các thực thể mới khi chúng xuất hiện trong hệ sinh thái internet.
Dưới đây là một ví dụ đơn giản sử dụng thư viện NTLK của Python cho phương pháp dựa trên quy tắc:
Để sử dụng một phương pháp tiên tiến hơn sử dụng các mô hình đã được huấn luyện trước, bạn có thể sử dụng spaCy:
Những ví dụ này minh họa các phương pháp cơ bản và phức tạp hơn trong việc nhận diện thực thể. Bắt đầu với các mô hình dựa trên quy tắc hoặc thống kê có thể cung cấp thông tin cơ bản trong khi sử dụng các mô hình học sâu đã được huấn luyện trước mở ra một con đường đến khả năng nhận diện thực thể tinh vi và chính xác hơn.
Thực thể trong NLP, thực thể trong SEO và các thực thể có tên trong SEO
Thực thể là một thuật ngữ NLP mà Google sử dụng trong Tìm kiếm theo hai cách.
– Một số thực thể tồn tại trong Knowledge Graph (ví dụ: xem các tác giả).
– Có các thực thể viết thường được Google nhận diện nhưng chưa được xem là quan trọng như vậy. (Google có thể nhận biết tên, ngay cả khi họ không phải là những người nổi tiếng.)
Hiểu về mạng lưới các thực thể này có thể giúp chúng ta hiểu mục tiêu của người dùng với nội dung của chúng ta.
Tương đồng thần kinh, BERT và các kỹ thuật NLP khác từ Google
Việc tìm hiểu sâu sắc về ngôn ngữ con người đã dẫn đến việc Google áp dụng một số kỹ thuật NLP tiên tiến. Hai trong số những kỹ thuật được đề cập nhiều nhất trong những năm gần đây là tương đồng thần kinh và BERT. Hãy cùng tìm hiểu về chúng và cách chúng cách mạng hóa tìm kiếm.
Tương đồng thần kinh: Hiểu hơn các từ khóa
Hãy tưởng tượng bạn đang tìm kiếm “nơi để thư giãn vào một ngày nắng”.
Google cũ có thể tập trung vào các từ “nơi” và “ngày nắng”, có thể trả kết quả cho các trang web thời tiết hoặc cửa hàng đồ ngoài trời.
Tương đồng thần kinh giống như việc Google cố gắng đọc giữa những dòng chữ, hiểu rằng bạn có thể đang tìm kiếm công viên hoặc bãi biển thay vì chỉ muốn xem chỉ số tia tử ngoại (UV) hôm nay.
BERT: Phân tích các câu truy vấn phức tạp
BERT (Biểu diễn Mã hóa Hai chiều từ Transformers) là một bước tiến khác. Nếu tương đồng thần kinh giúp Google đọc giữa các dòng chữ, BERT giúp nó hiểu cả câu chuyện.
BERT có thể xử lý một từ liên quan đến tất cả các từ khác trong một câu chứ không phải từng từ một. Điều này có nghĩa là nó có thể hiểu ngữ cảnh của mỗi từ một cách chính xác hơn. Mối quan hệ và thứ tự của chúng quan trọng.
“Khách sạn tốt nhất có hồ bơi” và “hồ bơi tuyệt vời tại khách sạn” có thể có sự khác biệt ngữ nghĩa tinh subtile: hãy nghĩ về “Chỉ có anh ta đưa cô ấy đến trường hôm nay” so với “anh ta chỉ đưa cô ấy đến trường hôm nay.”
Vậy, hãy suy nghĩ về điều này liên quan đến các hệ thống cũ hơn của chúng ta.
Học máy hoạt động bằng cách lấy một lượng lớn dữ liệu, thường được biểu diễn bằng các mã thông báo và vectơ (số và mối quan hệ giữa các số đó), và lặp lại dữ liệu đó để tìm hiểu các mẫu.
Với các kỹ thuật như tương đồng thần kinh và BERT, Google không chỉ nhìn vào sự khớp trực tiếp giữa truy vấn tìm kiếm và các từ khóa được tìm thấy trên trang web.
Nó đang cố gắng hiểu ý định đằng sau truy vấn và cách các từ khác nhau liên quan đến nhau để cung cấp kết quả thực sự đáp ứng nhu cầu của người dùng.
Ví dụ, một truy vấn tìm kiếm “phương pháp chữa đầu lạnh” sẽ hiểu ngữ cảnh của việc tìm kiếm điều trị cho các triệu chứng liên quan đến cảm lạnh thay vì “lạnh” hoặc chủ đề “đầu” đúng nghĩa.
Ngữ cảnh trong đó từ được sử dụng, và mối quan hệ của chúng đối với chủ đề là rất quan trọng. Điều này không nhất thiết có nghĩa là đổ từ khóa đã chết, nhưng loại từ khóa để đổ khác nhau.
Bạn không chỉ nên xem xét những gì đang được xếp hạng, mà còn ý tưởng, truy vấn và câu hỏi liên quan để bổ sung. Nội dung trả lời truy vấn một cách toàn diện, phù hợp với ngữ cảnh sẽ được ưu tiên.
Hiểu ý định của người dùng đằng sau các truy vấn là quan trọng hơn bao giờ hết. Các kỹ thuật NLP tiên tiến của Google phù hợp nội dung với ý định của người dùng, cho dù là thông tin, điều hướng, giao dịch hoặc thương mại.
Tiếp thị nội dung để đáp ứng những ý định này – bằng cách trả lời câu hỏi và cung cấp hướng dẫn, đánh giá hoặc trang sản phẩm phù hợp – có thể cải thiện hiệu suất tìm kiếm.
Nhưng cũng hiểu cách và tại sao lĩnh vực của bạn sẽ xếp hạng cho ý định truy vấn đó.
Một người dùng tìm kiếm so sánh các loại xe ô tô không có ý định muốn xem một quan điểm thiên vị, nhưng nếu bạn sẵn lòng nói về thông tin từ người dùng và đánh giá một cách quan trọng và trung thực, bạn có khả năng chiếm vị trí đó.
Lớn hơn những mô hình ngôn ngữ truyền thống, LLMs và RAG
Vượt xa các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên truyền thống, cảnh sống số hiện đang chào đón các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như GPT (Generative Pre-trained Transformer) và các phương pháp sáng tạo mới như retrieval-augmented generation (RAG).
Các công nghệ này đang thiết lập những tiêu chuẩn mới trong việc máy móc hiểu và tạo ra ngôn ngữ con người.
LLMs: Vượt xa khả năng hiểu cơ bản
Các LLMs như GPT được đào tạo trên các bộ dữ liệu rộng lớn, bao gồm một loạt văn bản trên internet. Sức mạnh của chúng nằm ở khả năng dự đoán từ tiếp theo trong một câu dựa trên ngữ cảnh được cung cấp bởi các từ đứng trước. Khả năng này khiến chúng cực kỳ linh hoạt trong việc tạo ra văn bản giống con người trên nhiều chủ đề và phong cách khác nhau.
Tuy nhiên, cần nhớ rằng LLMs không phải là những vị thần biết tất cả. Chúng không truy cập dữ liệu internet thời gian thực hoặc có hiểu biết vốn có về sự thật. Thay vào đó, chúng tạo ra phản hồi dựa trên các mẫu học được trong quá trình đào tạo. Do đó, trong khi chúng có thể tạo ra văn bản rất mạch lạc và phù hợp ngữ cảnh, kết quả của chúng phải được kiểm chứng về độ chính xác và tính kịp thời.
RAG: Nâng cao độ chính xác với việc truy xuất
Đây là nơi retrieval-augmented generation (RAG) đóng vai trò. RAG kết hợp khả năng sáng tạo của LLMs với độ chính xác của truy xuất thông tin.
Khi một LLM tạo ra một phản hồi, RAG can thiệp bằng cách truy xuất thông tin liên quan từ cơ sở dữ liệu hoặc internet để xác minh hoặc bổ sung văn bản được tạo ra. Quá trình này đảm bảo rằng kết quả cuối cùng mượt mà, mạch lạc, chính xác và được hỗ trợ bởi dữ liệu đáng tin cậy.
Các ứng dụng trong SEO
Hiểu và tận dụng những công nghệ này có thể mở ra những cánh cửa mới cho việc tạo nội dung và tối ưu hóa.
- Với LLMs, bạn có thể tạo ra nội dung đa dạng và hấp dẫn, gợi cảm xúc với độc giả và giải quyết toàn diện các câu hỏi của họ.
- RAG có thể nâng cao nội dung này bằng cách đảm bảo tính chính xác về sự thật và cải thiện sự đáng tin cậy và giá trị của nó đối với khán giả.
Đây cũng chính là những gì Search Generative Experience (SGE) mang lại: RAG và LLMs cùng nhau. Đó là lý do tại sao các kết quả “tạo ra” thường gần giống văn bản xếp hạng và tại sao kết quả SGE có thể có vẻ lạ lẫm hoặc ghép nối lại với nhau.
Tất cả điều này dẫn đến nội dung có xu hướng trung bình và củng cố định kiến và khuôn mẫu. LLMs, được đào tạo trên dữ liệu internet, sản xuất ra đầu ra trung vị của dữ liệu đó và sau đó truy xuất dữ liệu được tạo ra tương tự. Đây là điều mà họ gọi là “enshittification”.
4 cách sử dụng kỹ thuật NLP cho nội dung của bạn
Sử dụng kỹ thuật NLP cho nội dung của bạn là tận dụng sức mạnh của máy móc để nâng cao chiến lược SEO của bạn. Dưới đây là cách bạn có thể bắt đầu.
1. Xác định các thực thể chính trong nội dung của bạn
Sử dụng các công cụ NLP để phát hiện các thực thể có tên trong nội dung của bạn. Điều này có thể bao gồm tên của người, tổ chức, địa điểm, ngày tháng và nhiều hơn nữa.
Hiểu các thực thể hiện có thể giúp bạn đảm bảo nội dung của bạn phong phú và thông tin, đáp ứng các chủ đề mà khán giả của bạn quan tâm. Điều này có thể giúp bạn bao gồm các liên kết ngữ cảnh phong phú trong nội dung của bạn.
2. Phân tích ý định của người dùng
Sử dụng NLP để phân loại ý định đằng sau các tìm kiếm liên quan đến nội dung của bạn.
Người dùng đang tìm kiếm thông tin, đang muốn mua hàng hay đang tìm kiếm một dịch vụ cụ thể? Tùy chỉnh nội dung của bạn để phù hợp với các ý định này có thể tăng đáng kể hiệu suất SEO của bạn.
3. Cải thiện khả năng đọc và tương tác
Các công cụ NLP có thể đánh giá khả năng đọc của nội dung của bạn và đề xuất các tối ưu hóa để làm cho nó dễ tiếp cận và thu hút đối với khán giả của bạn.
Ngôn ngữ đơn giản, cấu trúc rõ ràng và thông điệp tập trung, được thông qua phân tích NLP, có thể tăng thời gian truy cập trang web của bạn và giảm tỷ lệ thoát. Bạn có thể sử dụng thư viện đọc dễ hiểu và cài đặt nó từ pip.
4. Phân tích ngữ nghĩa để mở rộng nội dung
Ngoài mật độ từ khóa, phân tích ngữ nghĩa có thể khám phá các khái niệm và chủ đề liên quan mà bạn có thể chưa bao gồm trong nội dung gốc.
Integrating these related topics can make your content more comprehensive and improve its relevance to various search queries. You can use tools like TF:IDF, LDA and NLTK, Spacy, and Gensim.
Dưới đây là một số đoạn mã để bắt đầu:
Keyword and entity extraction with Python’s NLTK
Understanding User Intent with spaCy
Opinions expressed in this article are those of the guest author and not necessarily Search Engine Land. Staff authors are listed here.
Nguồn tham khảo: https://searchengineland.com/nlp-seo-techniques-tools-strategies-437392
Tìm hiểu thêm về chúng tôi tại: TRANHUNG Digital
