При стратегическом использовании ChatGPT может превзойти человеческий труд по качеству вывода.

Нет, инструменты не сделают контент лучше.

Наоборот, я считаю, что писатель, вооруженный этой технологией, может создавать оптимизированный контент, который лучше соответствует критериям рейтинга Google.

Изучая различные методы оценки содержания и извлечения сущностей, я стремлюсь помочь вам максимально использовать преимущества этих инструментов.

В статье "Помимо ключевых слов: как объекты влияют на современные стратегии поисковой оптимизации" обсуждалось, как и зачем добавлять релевантные объекты на ваш веб-сайт (например, тематические карты).

В этой статье основное внимание будет уделено тому, почему и как использовать сущности для создания SEO-контента с более высоким рейтингом.

Как связаны Entity SEO и OpenAI?

Прежде чем обсуждать, как программное обеспечение оптимизирует использование сущностей для результатов поиска, давайте поймем сходство между оптимизацией сущностей и ChatGPT от OpenAI.

Стандартные блоки языка 

На самом базовом уровне язык построен вокруг:

Темы. О чем (или о ком) говорится в предложении.

Предикаты. Говорит что-то о предмете.

Например, в предложении «Кошка сидела на коврике» «Кошка» является подлежащим, а «сидел на коврике» — сказуемым.

И поисковая система Google, и ChatGPT от OpenAI предназначены для понимания фундаментальной структуры языка.

Семантические поисковые системы ориентированы на понимание содержания с точки зрения вычислительной эффективности.

ChatGPT идет еще дальше, используя гораздо больше вычислений для создания контента.

Семантические поисковые системы 

Поисковая система Google идентифицирует объекты, которые по сути являются темами предложений на веб-странице.

Затем он использует контекст вокруг этих сущностей, чтобы понять предикаты или то, что говорится об этих сущностях.

Это позволяет Google понять содержание страницы и то, как оно может быть связано с поисковым запросом пользователя.

Рассматриваемые отношения отображаются в сети знаний Google.

Когда Google анализирует статью, он использует сеть знаний для получения более подробной информации.

Он идентифицирует релевантные объекты и предикаты в содержании, что позволяет определить, какие поисковые запросы по ключевому слову наиболее уместны.

ChatGPT от OpenAI

С другой стороны, ChatGPT использует свою модель преобразования и встраивания, чтобы понимать как субъекты, так и предикаты.

В частности, механизм внимания модели позволяет понять взаимосвязь между разными словами в предложении, эффективно понимая сказуемое.

Тем временем встраивания помогают модели понять отношения и значения самих слов, что включает в себя понимание предметов.

Несмотря на огромные различия, ChatGPT и SEO-оптимизация имеют общие возможности: 

Распознавание сущностей и предикатов, относящихся к теме. Эта общность подчеркивает важность сущностей для нашего понимания языка.

Несмотря на сложности, SEO-специалисты должны сосредоточить свои усилия на сущностях, субъектах и ​​их предикатах.

Итак, как мы можем использовать это новое понимание для оптимизации нашего контента?

Оптимизация нового контента для объектов

Google идентифицирует объекты и их предикаты на веб-странице. Он также сравнивает их на потенциально релевантных страницах.

По сути, это как сваха, пытающаяся найти наилучшее соответствие между поисковым запросом пользователя и контентом, доступным в Интернете.

Учитывая, что алгоритм Google оптимизирован для получения высококачественных результатов, начните процесс оптимизации с изучения 10 лучших результатов Google.

Это даст вам представление об атрибутах, которые Google предпочитает для данного поискового запроса.

В нашем агентстве мы применяем структуру для определения потенциальных улучшений, которые могут сделать наши статьи лучше на 10–20 %, о чем я расскажу ниже.

Структура, которая отдает приоритет правильным аспектам, может проиллюстрировать разницу между вашим контентом и материалом с самым высоким рейтингом.

При создании контента мы следуем этой схеме и выполняем эти приоритетные задачи.

Мы настраиваемся на немедленный успех, если соответствуем всем этим критериям.

Погружение в сущностную часть контрольного списка 

Подумайте об этом так: 

Представьте, что Google отслеживает, как часто определенные сущности и их предикаты появляются вместе.

Выяснилось, какие комбинации наиболее важны для пользователей, которые ищут определенные темы.

Как специалист по поисковой оптимизации, ваша цель должна состоять в том, чтобы включить эти ключевые объекты в свой контент, которые вы можете определить путем обратного проектирования самых популярных результатов, которые Google показывает вам, которые ему уже нравятся.

Если ваша веб-страница содержит объекты и предикаты, которые Google ожидает от данного пользовательского поиска, ваш контент получит более высокий балл.

Мы коснемся исключения новых отношений сущностей в будущем обсуждении.

Именно здесь вступают в действие инструменты, которые стратегически используют методы ChatGPT и NLP, чтобы помочь проанализировать первые 10 результатов.

Попытка сделать это вручную может занять много времени и быть сложной из-за масштаба данных, которые вам придется потреблять.

Шаг 1. Извлечение объектов

Чтобы провести этот анализ, вам нужно имитировать нативные процессы Google и извлечения предикатов, а затем превратить ваши выводы в работающий план действий/руководство для авторов.

На техническом жаргоне это упражнение известно как распознавание именованных объектов, и в различных библиотеках НЛП есть свои уникальные подходы.

К счастью, на рынке доступно множество инструментов для написания контента, которые автоматизируют эти шаги.

Однако, прежде чем слепо следовать рекомендациям инструмента SEO, полезно понять, что он будет делать хорошо, а что нет.

Распознавание именованных объектов (NER)

Думайте о NER как о двухэтапном процессе: обнаружение и категоризация.

Обнаружение

Первый шаг похож на игру «Я шпион». Алгоритм читает текст слово за словом, ища слова или фразы, которые могут быть сущностями. Это похоже на то, как кто-то читает книгу и выделяет имена людей, места или даты.

Классификация

После того как алгоритм определил потенциальные сущности, следующим шагом будет определение типа каждой из них. Это похоже на сортировку выделенных слов по разным сегментам: один для людей, один для местоположений, один для дат и т. д.. ли>

Давайте рассмотрим пример. Если у нас есть предложение: «Илон Маск родился в Претории в 1971 году».

На этапе обнаружения алгоритм может определить «Илон Маск», «Претория» и «1971» как потенциальные объекты.

На этапе категоризации «Илон Маск» классифицируется как Человек, «Претория» — как Местоположение, а «1971» — как Дата.

Алгоритм использует комбинацию правил и моделей машинного обучения, обученных на больших объемах текста.

Эти модели узнали на примерах, как выглядят различные типы объектов, поэтому они могут делать обоснованные предположения при встрече с новым текстом.

Извлечение отношения (RE) 

После того как NER идентифицирует сущности в тексте, следующим шагом будет понимание отношений между этими сущностями.

Это делается с помощью процесса, называемого извлечением отношений (RE). Эти отношения по существу действуют как предикаты, соединяющие сущности.

В контексте НЛП эти связи часто представляются в виде троек, представляющих собой наборы из трех элементов: 

Тема.

Предикат.

Объект.

Субъект и объект обычно представляют собой объекты, идентифицируемые с помощью NER, а предикат — это отношение между ними, идентифицируемое с помощью RE.

Идея использования троек для расшифровки и понимания взаимосвязей очень проста. Мы можем понять основные идеи, представленные с минимальными вычислениями, временем или памятью.

Свидетельством природы языка является то, что мы получаем хорошее представление о том, что говорится, сосредотачиваясь только на сущностях и их предикатах.

Удалите все лишние слова, и вы останетесь с ключевыми компонентами — снимком, если хотите, отношений, которые сплетает автор.

Извлечение взаимосвязей и представление их в виде троек — важный шаг в НЛП.

Это позволяет компьютерам понимать повествование текста и контекст вокруг идентифицированных объектов, обеспечивая более тонкое понимание и создание человеческого языка.

Помните, что Google — это все еще машина, и ее понимание языка отличается от понимания человека.

Кроме того, Google не обязан писать контент, но должен сбалансировать вычислительные потребности. Вместо этого он может извлекать минимальное количество информации, которое позволяет связать контент с поисковым запросом.

Шаг 2. Создание руководства для писателя

Мы должны имитировать процесс Google по извлечению сущностей и их взаимосвязей, чтобы получить полезный анализ и план действий.

Мы должны понимать и использовать эти две ключевые идеи в первых 10 результатах поиска. К счастью, есть несколько способов приблизиться к созданию дорожной карты.

Мы можем положиться на извлечение сущностей.

Мы можем извлекать ключевые фразы.

Маршрут объекта

Одним из способов, который можно протестировать, является методология, аналогичная таким инструментам, как InLinks.

Эти платформы извлекают сущности из первых 10 результатов, вероятно, с помощью NER API Google Cloud.

Затем они определяют минимальную и максимальную частоту извлечения объектов в контенте.

В зависимости от того, как вы используете эти объекты, они оценивают ваш контент.

Чтобы определить успешное использование сущностей в ваших материалах, эти платформы часто разрабатывают собственные алгоритмы распознавания сущностей.

За и против

Этот метод эффективен и может помочь вам создать более авторитетный контент. Однако он упускает из виду ключевой аспект: извлечение отношений.

Хотя мы можем сопоставить использование сущностей с самыми популярными статьями, сложно проверить, включает ли наш контент все соответствующие предикаты или отношения между этими сущностями. (Примечание: Google Cloud не публикует публично свой API извлечения отношений.)

Еще одна потенциальная ловушка этой стратегии заключается в том, что она способствует включению каждого объекта, найденного в 10 лучших статей.

В идеале вы хотели бы охватить все, но реальность такова, что некоторые объекты имеют больший вес, чем другие.

Еще больше усложняет ситуацию то, что результаты поиска часто содержат смешанные намерения, а это означает, что некоторые объекты относятся только к статьям, ориентированным на определенные поисковые намерения.

Например, структура объекта страницы со списком продуктов будет значительно отличаться от записи в блоге.

Кроме того, писателю может быть сложно преобразовать сущности, состоящие из одного слова, в релевантные темы для своего контента. Включение и отключение определенных конкурентов может помочь решить эти проблемы.

Не поймите меня неправильно, я обожаю эти инструменты и использую их в своем анализе.

Каждый подход, о котором я расскажу, имеет свои преимущества и недостатки, и каждый из них может в некоторой степени улучшить ваш контент.

Однако моя цель — представить различные способы использования технологий и ChatGPT для оптимизации объектов.

Маршрут ключевой фразы 

Еще одна стратегия, которую мы использовали в наших инструментах, заключается в извлечении наиболее важных ключевых фраз из 10 основных конкурентов.

Прелесть ключевых фраз заключается в их прозрачности, что облегчает конечному пользователю понимание того, что они обозначают.

Кроме того, они обычно охватывают тему и предикат ключевых тем, а не только темы или объекты.

Однако недостатком является то, что пользователям часто сложно интегрировать эти ключевые слова в свой контент.

Вместо этого они, как правило, втискивают ключевые слова, упуская суть того, что воплощает в себе ключевая фраза.

К сожалению, с точки зрения разработчиков сложно измерить и оценить автора на основе его способности уловить суть ключевой фразы.

Поэтому разработчики должны оценивать на основе точного использования ключевой фразы, которая препятствует правильному предполагаемому поведению.

Еще одно существенное преимущество подхода с ключевыми фразами заключается в том, что ключевые слова часто служат указателями для инструментов ИИ, таких как ChatGPT, гарантируя, что генеративная текстовая модель захватывает ключевые объекты и их предикаты (т. е. тройки).

Наконец, рассмотрим разницу между длинным списком существительных и списком ключевых фраз.

Вам как писателю может показаться сложным сплести связное повествование из разрозненного списка существительных.

Но когда вам представлены ключевые фразы, гораздо легче понять, как они могут естественным образом соединяться внутри абзаца, способствуя более связному и осмысленному повествованию.

Каковы различные подходы к извлечению ключевых фраз?

Мы установили, что ключевые фразы могут эффективно определять темы, о которых вам нужно писать.

Тем не менее, важно отметить, что разные инструменты на рынке по-разному подходят к извлечению этих важных фраз.

Извлечение ключевых слов — это фундаментальная задача НЛП, которая включает в себя определение важных слов или фраз, которые могут резюмировать содержание текста.

Существует несколько популярных алгоритмов извлечения ключевых слов, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны при захвате объектов на странице.

TF-IDF (частота термина, обратная частоте документа)

Несмотря на то, что TF-IDF является популярным предметом обсуждения среди SEO-специалистов, его часто неправильно понимают, а его выводы не всегда применяются правильно.

Слепое соблюдение оценки может, как ни странно, снизить качество контента.

TF-IDF взвешивает каждое слово в документе на основе его частоты в документе и его редкости во всех документах.

Хотя это простой и быстрый метод, он не учитывает контекст или семантическое значение слов.

Какую ценность это может дать

Слова с высоким рейтингом представляют собой термины, которые часто встречаются на отдельных страницах и редко встречаются на всей коллекции страниц с самым высоким рейтингом.

С одной стороны, эти термины можно рассматривать как маркеры уникального, отличительного содержания.

Они могут раскрывать определенные аспекты или подтемы вашей целевой темы ключевых слов, которые не полностью охвачены конкурентами, что позволяет вам предоставить уникальную ценность.

Однако термины с высокой оценкой также могут вводить в заблуждение.

TF-IDF может показать высокие баллы по ключевым словам, которые важны для определенных рейтинговых статей, но не представляет термины или темы, которые обычно важны для ранжирования.

Основным примером этого может быть торговая марка компании. Его можно многократно использовать в одном документе или статье, но не в других рейтинговых статьях.

Включать его в свой контент не имеет смысла.

С другой стороны, если вы обнаружите термины с более низкими показателями TF-IDF, которые постоянно появляются на страницах с высоким рейтингом, это может указывать на важный «базовый» контент, который должен содержаться на вашей странице.

Они могут быть не уникальными, но могут быть необходимы для релевантности заданному ключевому слову или теме.

Примечание. TF-IDF представляет множество стратегий, но в вариациях могут применяться дополнительные математические вычисления. К ним относятся такие алгоритмы, как BM25, для введения точек насыщения или расчетов убывающей отдачи.

Кроме того, TF-IDF можно значительно улучшить, что часто и происходит, если для каждого термина задним числом показывать процент первых 10 страниц, содержащих это слово. Здесь алгоритм помогает вам определить заслуживающие внимания термины, а затем помогает лучше понять «базовые» термины, показывая, в какой степени термины из 10 лучших рейтинговых терминов совпадают с терминами.

RAKE (быстрое автоматическое извлечение ключевых слов)

RAKE рассматривает все фразы как потенциальные ключевые слова, что может быть полезно для захвата объектов, состоящих из нескольких слов.

Однако порядок слов не учитывается, что может привести к бессмысленным фразам.

Применив алгоритм RAKE к каждой из первых 10 страниц отдельно, вы получите список ключевых фраз для каждой страницы.

Следующий шаг – поиск совпадений — ключевых фраз, которые появляются на нескольких страницах с самым высоким рейтингом.

Эти общие фразы могут указывать на темы особой важности, которые поисковые системы ожидают увидеть в связи с вашим целевым ключевым словом.

Добавив эти фразы в свой собственный контент (осмысленным и естественным образом), вы потенциально можете повысить релевантность своей страницы и тем самым повысить ее рейтинг по целевому ключевому слову.

Однако важно отметить, что не все общие фразы обязательно полезны. Некоторые из них могут быть общими, потому что они являются общими или широко связаны с темой.

Цель состоит в том, чтобы найти те общие фразы, которые имеют важное значение и контекст, связанный с вашим конкретным ключевым словом.

Все методы извлечения ключевых слов можно улучшить, позволяя вам использовать свой мозг для включения или отключения конкурентов или ключевых слов.

Возможность включать и выключать конкурентов и определенные ключевые слова поможет решить вышеупомянутые проблемы.

Конкуренты

Ключевые слова 

Этот подход, по сути, позволяет объединить сильные стороны RAKE (определение ключевых фраз в отдельных документах) и стратегии, более похожей на TF-IDF (учитывая важность терминов в наборе документов).

Таким образом, вы сможете получить более целостное представление о структуре контента для вашего целевого ключевого слова, что поможет вам создать уникальный и релевантный контент.

YAKE (еще один экстрактор ключевых слов)

Наконец, YAKE учитывает частоту слов и их положение в тексте.

Это может помочь идентифицировать важные объекты, которые появляются в начале или в конце документа.

Однако могут быть пропущены важные объекты, которые появляются посередине.

Каждый алгоритм сканирует текст и идентифицирует потенциальные ключевые слова на основе различных критериев (например, частоты, положения, семантического сходства).

Затем они присваивают оценку каждому потенциальному ключевому слову; ключевые слова с наивысшей оценкой выбираются как окончательные.

Эти алгоритмы могут эффективно захватывать объекты, но есть ограничения.

Например, они могут пропускать редкие объекты или не отображаться в тексте как ключевые слова. Они также могут столкнуться с проблемами с объектами с несколькими именами или с разными ссылками.

Подводя итог, можно сказать, что ключевые слова обеспечивают несколько улучшений по сравнению с прямым NER.

Писателю их легче понять.

Они охватывают как предикаты, так и сущности.

Как мы увидим в следующем разделе, они служат лучшим ориентиром для ИИ при написании контента, оптимизированного для сущностей.

OpenAI 

ChatGPT и OpenAI действительно меняют правила игры в SEO.

Чтобы полностью раскрыть свой потенциал, ему нужен хорошо информированный эксперт по поисковой оптимизации, который направит его по правильному пути, и тщательно составленная карта сущностей, которая направит его по соответствующим темам для написания.

Рассмотрите сценарий: 

Возможно, вы поняли, что можете обратиться к ChatGPT и попросить написать статью почти на любую тему, и он с готовностью подчинится.

Однако вопрос в том, будет ли полученная статья оптимизирована для ранжирования по ключевому слову?

Мы должны проводить четкое различие между общим содержанием и контентом, оптимизированным для поиска.

Когда ИИ предоставлен самому себе для написания вашего контента, он, как правило, создает статью, которая нравится обычному читателю.

Однако контент, оптимизированный для SEO, звучит по-другому.

Google, как правило, отдает предпочтение контенту, который можно сканировать, он содержит определения и необходимые базовые знания и, по сути, предлагает читателям множество крючков, чтобы они могли найти ответы на свои поисковые запросы.

ChatGPT, основанный на архитектуре преобразователя, имеет тенденцию создавать контент на основе наблюдаемой частоты и закономерностей в данных, на которых он был обучен. Небольшая часть этих данных состоит из самых популярных статей Google.

Наоборот, с течением времени Google адаптирует результаты поиска в соответствии с их эффективностью для пользователя, по сути выживая наиболее подходящие фрагменты контента.

Сущности, найденные в этих устойчивых статьях, жизненно важны для подражания в качестве основополагающего контента, который имеет тенденцию значительно отличаться от того, что ChatGPT создает прямо из коробки.

Основной вывод заключается в том, что есть разница между контентом, который выигрывает с точки зрения удобочитаемости, и контентом, который выигрывает в среде Google. В мире веб-контента полезность превыше всего.

Как давно показала компания Nielsen, превыше всего сканируемость.

Пользователи предпочитают просматривать веб-контент, а не читать сверху вниз. Это поведение обычно следует F-образному шаблону. Написание контента, который хорошо зарекомендовал себя в поиске, должно быть сосредоточено на том, чтобы его было легко сканировать, а не нет. чисто написано, чтобы читать сверху вниз.

ChatGPT из коробки

Давайте посмотрим, как ChatGPT работает прямо из коробки, используя Noble и Inlinks для оценки.

Даже с тщательно составленной подсказкой, без контекста того, что работает на первой странице Google, ChatGPT часто не попадает в цель, создавая контент, который вряд ли будет конкурировать.

Я побудил ChatGPT написать статью на тему «Сколько в час зарабатывают путешествующие медсестры».

В сочетании с SEO-анализом

Однако ChatGPT может продемонстрировать свою истинную мощь в сочетании с анализом поисковой выдачи и ключевыми словами, имеющими решающее значение для ранжирования.

Попросив ChatGPT включить эти термины, ИИ будет направлен на создание актуального контента.

Вот несколько важных моментов, о которых следует помнить

Хотя ChatGPT будет включать в себя множество ключевых объектов, имеющих отношение к теме, использование инструментов, которые анализируют результаты поисковой выдачи, может значительно улучшить сочетание объектов в вашем контенте.

Кроме того, эти различия могут быть более выраженными в зависимости от темы, но если вы проведете этот эксперимент несколько раз, вы обнаружите, что это постоянная тенденция.

Подходы, основанные на ключевых словах, одновременно отвечают двум требованиям: 

Обеспечить включение наиболее важных объектов.

Предоставьте более строгую систему оценок, поскольку они охватывают как предикаты, так и сущности.

Дополнительная информация

В ChatGPT могут возникать трудности с достижением необходимой длины содержимого самостоятельно.

Чем больше намерение страницы отличается от сообщений в стиле блога, тем заметнее становится разрыв в производительности между ChatGPT и инструментами SEO, которые используют ChatGPT по отдельности.

Несмотря на возможности ИИ, важно помнить о человеческом факторе. Не все страницы следует анализировать из-за смешанных результатов поиска.

Кроме того, методы извлечения ключевых слов не являются надежными, а крайние случаи могут привести к появлению нерелевантных имен собственных, которые все еще могут пройти через систему оценки.

Поэтому оптимальный баланс между вмешательством человека и искусственным интеллектом предполагает ручное отключение любого конкурирующего сайта с другим намерением и прочесывание вашего списка ключевых слов, чтобы удалить все явно неправильные ключевые слова.

Последние шаги: шаг вперед

Обсуждаемые нами методы являются отправной точкой, позволяя вам создавать контент, который охватывает более широкий спектр сущностей и их предикатов, чем любой из ваших конкурентов.

Следуя этому подходу, вы пишете контент, отражающий характеристики страниц, которые уже нравятся Google.

Но помните, это всего лишь отправная точка. Эти конкурирующие страницы, вероятно, существуют уже некоторое время и, возможно, получили больше обратных ссылок и пользовательских показателей.

Если ваша цель — превзойти их, вам нужно сделать свой контент еще более заметным.

Поскольку Интернет становится все более насыщенным контентом, созданным искусственным интеллектом, разумно предположить, что Google может начать отдавать предпочтение веб-сайтам, которым он доверяет, для установления новых отношений сущностей. Это, вероятно, изменит способ оценки контента, больше подчеркивая оригинальные мысли и инновации.

Для автора это означает, что нужно выйти за рамки простого включения вопросов, охватываемых 10 лучшими результатами. Вместо этого спросите себя: какую уникальную точку зрения вы можете предложить, чего нет в текущей десятке лучших?

Дело не только в инструментах. Это о нас, стратегах, мыслителях, творцах.

Речь идет о том, как мы владеем этими инструментами и как уравновешиваем вычислительную мощь программного обеспечения с творческой искрой человеческого разума.

Как и в мире шахмат, сочетание машинной точности и человеческой изобретательности действительно имеет значение.

Итак, давайте вступим в новую эру поисковой оптимизации, когда мы создаем контент и разрабатываем опыт, который находит отклик у нашей аудитории и выделяется в огромном цифровом ландшафте.

Анонсы наших новых статей в Телеграме

Read More