NLPはSEOにおいて、ターゲットキーワードに対するあなたのウェブページのトピカルリレバンススコアを向上させるゲームチェンジャーです。Googleはセマンティック検索エンジンであり、検索クエリやウェブページの大量のテキストを分析するためにいくつかの機械学習アルゴリズムを使用しています。
NLPはGoogleが情報を分析し抽出するのを助け、またユーザーの検索クエリの文脈を理解するために単語間の関係を確立するのに役立ちます。
要するに、NLPはGoogleに人間の言語を理解する方法を教えます。
NLPアルゴリズムを逆エンジニアリングして、ユーザーの検索クエリのコンテキストに焦点を当てたコンテンツやページを作成すると、SEOを改善できます。
このブログ投稿では、SEO戦略とコンテンツ制作プロセスでNLPを使用する方法を説明します。また、NLPがどのように機能するかの実際の例をいくつか共有します。
SEOにおけるNLPとは何ですか？
Googleは、テキストのあいまいな言語を理解するためにBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）を使用しています。過去の言語モデルとは異なり、BERTは個々の単語ではなく、文全体の文脈を考慮します。
NLP（自然言語処理）は、AIを使用して人間の言語を理解し、テキストの意味を解析することを指します。SEOでNLPを使用することで、ユーザーのクエリの意図を理解し、検索者の意図に正確にマッチする人向けのコンテンツを作成することができます。
NLPはどのように機能するのか？
NLPはコンピューターの脳のように機能し、人間の言語を理解するのを助けます。この技術はGoogleが人間の言語を理解し、解読するのを助けます。
それはまた、検索エンジンが検索クエリとウェブサイトのコンテンツの構文、意味論、エンティティ、感情、および談話を理解するのに役立ちます。
プロセスは、ユーザーがGoogle検索バーに検索クエリを入力することから始まります。
クエリは質問、断言、またはキーワードの組み合わせのいずれかである可能性があります。
その後、GoogleのNLP計算がユーザーのクエリを分析します。これには、クエリをその構成要素に分解し、文脈を把握し、ユーザーの意図を特定することが含まれます。
BERTはNLP計算に使用される言語モデルです。
Before BERT, Googleの計算は、検索クエリ内の単語の意味を理解するのが難しかったです。BERTは、Googleが文の前後の単語に関して単語を検討するのを助けることで、それを変えました。
これによりGoogleは検索クエリの背後にある意味を把握し、より正確で適切な検索結果を提供することができました。現在、BERTはGoogleが人々のように言語を理解するのを助け、ユーザーの全体的な検索体験をさらに向上させています。
Googleの計算は、クエリで参照されるエンティティを認識します。エンティティは、個人、場所、物、またはアイデアである可能性があります。エンティティを理解することは、Googleがユーザーがより正確に何を探しているのかを理解するのに役立ちます。
Googleはクエリに対する感情分析を実行します。これは、ユーザーの心理状態や意図を測定するためです。GoogleのNLPにおける感情分析には、テキストで伝えられる感情的なトーンが肯定的か、否定的か、または中立かを評価することが含まれます。
場合によっては、Googleはクエリを特定のポイントやトピックに分類します。これによりGoogleはクエリ項目を整理し、より体系的なレスポンスを提供することができます。
ユーザーのクエリに基づいて、GoogleはそれをNLPメソッドを使用して調べます。それから、そのクラウドから関連するサイトページを取得してランク付けします。これらの検索結果は、ウェブ検索エンジンの結果ページ（SERP）にユーザーに表示されます。
以前は、ユーザーは短い表現を使って問い合わせを行っていましたが、GoogleのBERTアルゴリズムのような新しい進歩により、ユーザーは現在、自然言語を使って質問を入力します。この変化は、検索エンジンが質問の背後にある意味を理解することを要求します。
NLPがSEOでどのように機能するかの例
例を挙げて、自然言語処理がどのように機能するかを理解しましょう。
手作りジュエリーを販売するサイトを持っていて、検索エンジンで最適化したいとします。これが、NLPを使用して行う方法です：
ユーザーの意図を理解する
たとえば、あなたが主要キーワード「ハンドメイドジュエリー」でサイトのランキングを上げたいと思っている。
NLPを使用すると、検索エンジンはユーザーが検索フレーズ「高品質の手作りジュエリー」を使用している場合、大量生産されたアイテムではなく手作りジュエリーの購入に興味があることを理解できます。
キーワード分析
NLP計算は、‘に関連する検索クエリを解析します高品質の手作りジュエリー、「重要なキーワードを認識すること、例えば、「ハンドクラフトのネックレス’または‘アーティザンブレスレット。' 今、主要な検索意図に合致するキーワードのリストを準備する必要があります。
ここでは、LSI（潜在意味インデキシング）とNLP分析が活用されます。
キーワードリサーチプロセスは、あなたがコンテンツに含めるべきキーワードのリストを見つけて作成するのに役立ちます。例えば、「テクスチャ」、「パターン」、「アーティストリー」、「クラフトマンシップ」、「手でエンボス加工」、「手描き」、「手彫り」などです。
オーガニック検索マーケティングキャンペーンに最も役立つキーワードを見つけるために、SEOptimerのようなツールを使用することができます。キーワードリサーチツールは、ユーザーがキーワードリサーチを実行して、コンテンツに価値のあるキーワードを見つけることを可能にします。検索ボリューム、競争、SERP結果、推定トラフィックボリューム、推定CPCに関する洞察を提供します。
コンテンツ最適化
徹底的なキーワードリサーチを行うことで、コンテンツに含めるべき関連キーワードのセットが手に入り、それによってNLP分析スコアを向上させることができます。
たとえば、あなたがあなたのジュエリーの熟練工芸とユニークさを商品説明で見せたい場合、それらのページに関連するキーワードを含めるべきです。
これらの要素には以下が含まれます：
- 工芸材料（例：金属、宝石、ビーズ、革）
- 技法（例：はんだ付け、ワイヤーラッピング、ビーズ細工）
- 道具（例：ペンチ、ハンマー、トーチ）
- ワークショップやスタジオ
- 職人市場やマーケット
- カスタマイズのインスピレーション源（例：自然、文化、芸術）
- 品質管理
- 価格設定と評価
セマンティック理解
NLPはSEOで、検索エンジンが単語の文脈と重要性を理解するのを助けます。
このように、ユーザーが「カスタムデザインのジュエリー」を検索しても、検索エンジンはそれが手作りジュエリーと関連していることを認識し、関連する結果を表示することができます。
注目のスニペット
あなたのサイトが手作りジュエリーに関する重要な情報を提供していることを確認してください。これにより、検索エンジンが検索結果のトップにあなたのコンテンツのスニペットを含めるのに役立ちます。
例えば、「手作りと大量生産されたジュエリーの違いを見分ける方法」についてのブログ投稿がフィーチャードスニペットとして表示され、追加のクリックを引き寄せる可能性があります。
NLPをあなたのSEO戦略で使う方法
Natural Language Processingを検索エンジン最適化戦略に活用するためのトップチップスのいくつかはこちらです：
常に検索意図を念頭に置いて書く
NLPをSEOに実装することには、ユーザーの検索意図を考慮に入れて継続的にコンテンツを作成することが含まれます。
これは、ユーザーが何を探しているのかを理解し、彼らのニーズや質問に直接対応するコンテンツを作成することを意味します。
検索意図に合わせてコンテンツを調整することで、さらに可視性と関連性を高め、サイトへのトラフィックを増やすことができます。
NLP計算を使用して、ユーザーの質問の背後にある目的を理解します。情報提供、取引、ナビゲーション、または商業調査の意図に分類し、コンテンツをカスタマイズする方法を整えます。
これが仕組みです：
- 情報収集の意図：ユーザーは情報や質問への回答を探しています。例えば、"ビッグバン理論を提唱したのは誰ですか？"、"イングランドの首都は何ですか？"、または “最高のAIツールは何ですか？”
- ナビゲーショナルインテント：ユーザーは特定のサイトやウェブサイトページを検索しています。例えば、「Facebook ログイン」や「YouTube ホームページ」を探している場合です。
- 商業調査の意図：ユーザーは購入する前に商品やサービスを調査します。例えば、「1000ドル以下のベストラップトップ」や「旅行保険プランの比較」などです。
- トランザクショナルインテント：ユーザーは特定の活動を完了することを期待しています。例えば、"オンラインでランニングシューズを購入する"や"ドバイへの往復を予約する"などです。
検索者の意図に合ったコンテンツを常に準備することで、オーガニック検索でのランキングを高めることができます。
シンプルでわかりやすい方法で書く
NLPをSEOに活用する次の方法は、理解しやすい方法で書くことです。自然な言葉を使い、ユーザーのニーズに直接対応することで、ウェブサイトの検索結果での可視性を向上させることができます。
いくつかのヒントに従ってください：
- 能動態を使う：文章をより明確で魅力的にするために能動態で書きましょう。例えば、「猫がネズミを追いかけた」は「ネズミが猫に追いかけられた。」よりも直接的です。
- 冗長を避ける：メッセージに価値を加えない不必要な単語やフレーズを削除します。簡潔で要点を得た文章を心がけましょう。ユーザーの意図に沿った素晴らしいコンテンツを作り、ターゲットキーワードを自然に組み込みましょう。
- 例を挙げる：一般的な問い合わせの解決に焦点を当て、関連性のある情報を提供し、ユーザーの懸念に答えを提供します。複雑な概念を明確にし、それらを聴衆により関連付けられるようにするために、例や類推を使用してください。
- メタディスクリプションを追加する：また、検索エンジンの結果ページに表示されるあなたのページの内容を簡潔に要約するメタディスクリプションを作成してください。これらの短い説明は、ユーザーがあなたのコンテンツの彼らの質問に対する重要性を判断するのに役立ちます。
- ビジュアルを使用する：テキストを補足し、重要なポイントを強調するために、画像、チャート、または図表などのビジュアルを取り入れる。複雑な情報を説明し、コンテンツの全体的なメッセージを強化するために、高品質のイラストを選ぶ。
よくある質問に回答する
NLPは、ユーザーの質問を分解し、表示するための最も重要なコンテンツを認識することによって、検索スニペットの可視性を向上させることに取り組んでいます。
自然言語を使ってコンテンツを改善し、一般的なユーザーの質問に対応することで、Googleがあなたのコンテンツを「Featured Snippets」に選ぶ可能性が高まります。
特定のクエリに応答するコンテンツ、ステップバイステップのガイドラインを提供するコンテンツ、または簡潔な説明を提供するコンテンツは、NLPを使用したスニペットに表示されるのに最も適しています。
コンテンツを合理的で簡潔な方法で整理することで、フィーチャードスニペットに選ばれる可能性を高めることができます。
たとえば、HR管理ソフトウェアを宣伝している場合、主要キーワードで検索し、“People Also Ask”（人々がよく尋ねる）質問ボックスを見て、このキーワードに関連するよくある質問を見つけることができます。
これにより、FAQとしてメインコンテンツに含めることができる質問ベースのキーワードのリストを準備するのに役立ちます。
論理的で構造的な方法でコンテンツを作成する
あなたが誰のために書いているのか（あなたのバイヤーペルソナ）と、何を達成したいのか（ブランディングまたはコンバージョン）を理解することが、コンテンツ作成プロセスを導くでしょう。
コンテンツを構造化して、ユーザーと検索エンジンのクローラーの両方にとって読みやすくします。これは、見出し、箇条書き、そして明確なデザインを使用して読みやすさを向上させることで行うことができます。
読者をスムーズに次のポイントへと導くために、関係構築のための遷移語を使用してください。これにより、コンテンツの流れを維持し、読者があなたの文章を読み進める際に関心を持ち続けることができます。
コンテンツの各セクションには、テキストを小節に分ける流れるような見出しが必要です。
コンテンツ全体に自然な言葉を使って、理解しやすく、人々が検索する方法と一致させましょう。キーワードの詰め込みは避け、ユーザーの問い合わせに答える有意義な情報を提供することに焦点を当ててください。
あなたのポイントを証拠、例、統計、または逸話で裏付けて、あなたのコンテンツに信頼性と深みを加えてください。外部情報を参照している場合は、必ず出典を引用してください。
トピッククラスターを構築する
まず、カバーしたい中心的な概念とサブトピックを特定します。
各コアコンセプトの礎となる包括的で深い内容のコンテンツピース（ピラーコンテンツ）を開発してください。これらのピースはトピックを広くカバーし、より具体的なサブトピックのためのしっかりとした基盤を提供するべきです。
各コアコンセプトを、より詳細に探求できる特定のサブトピックや側面に分解してください。これらのサブトピックは主要なテーマに密接に関連しているべきですが、より狭い焦点を提供するべきです。
各サブトピックに深く潜るコンテンツピース（クラスターコンテンツ）を開発します。これには、ブログ投稿、記事、ケーススタディ、チュートリアル、または有益な洞察と情報を提供するその他の形式が含まれることがあります。
構造化データを使用する
「構造化データ」は、情報が機械の理解と相互運用を容易にする方法で整理されるセマンティックウェブにおいて、重要な役割を果たします。
RDF（Resource Description Framework）やOWL（Web Ontology Language）などのセマンティック標準を守ることで、データから意味を推論し、理解することができるより高度なNLPアプリケーションを実現することができる構造化データが可能になります。
構造化データは、テキスト内で言及されているエンティティ、例えば人物、組織、場所、日付などを識別するために使用できます。
これらのエンティティに構造化データマークアップを付けることで、NLPシステムは異なるエンティティ間の関係をよりよく理解し、テキストから貴重な洞察を抽出することができます。
構造化データ、例えばスキーママークアップは、ウェブサイトが検索エンジンに対してそのコンテンツについての追加の文脈を提供することを可能にします。これには連絡先の詳細、価格、顧客のレビュー、サービスの提供など、多様な情報が含まれ、検索結果を豊かにし、ユーザー体験を向上させます。
音声検索のための最適化
音声検索は、Siri、Alexa、Googleアシスタントなどの音声アクティベートアシスタントの普及が増加している今日のデジタルランドスケープにおいて、SEOの重要な側面です。
音声検索結果での可視性を高めるためには、ロングテールキーワードを取り入れたり、会話的な言葉遣いを採用するなどの戦略を統合するべきです。
音声検索ユーザーの自然な言語パターンに合わせることで、音声アクティベート検索技術を利用する増加中のオーディエンスを捉えるために、あなたのウェブサイトを有利な位置に置くことができます。
内部リンクを使用する
「内部リンキングを実装する」あなたのコンテンツ内で関連するトピックを接続します。記述的なアンカーテキストを使用して、あなたのサイト上の他の重要なページにリンクし、検索エンジンが投稿するコンテンツの文脈を把握するのを助けます。
関連する内部リンクは情報の流れに役立ち、文書の要約、質問応答、感情分析などのタスクを支援します。これは、異なる文書やデータソース間で関連する概念やエンティティ間の接続を確立することによります。
よくある質問
NLP SEOに使用できるツールは何ですか？
キーワードリサーチにはSEOptimerのようなツールを使用でき、読みやすさの向上にはHemingway Appを使用できます。
私のウェブサイトにとってNLP SEOは重要ですか？
音声検索デバイスやバーチャルアシスタントの普及が進む中で、自然言語クエリに最適化したコンテンツを作成することが不可欠です。NLPは会話言語パターンを理解するのに役立ち、人々が話したり口頭で質問する方法に合わせてコンテンツを調整することができます。
NLP SEOは従来のSEOとどのように異なりますか？
NLP SEOは、検索エンジンの理解と最適化のアプローチにおいて、従来のSEOと異なります。
従来のSEOは主にキーワードやメタタグやバックリンクのような技術的要素に焦点を当てていますが、NLP SEOは単語やフレーズの意味論的な意味、ユーザーの意図、そして自然言語パターンを強調します。
NLP技術、例えばセマンティック分析、エンティティ認識、そしてセンチメント分析を活用することにより、NLP SEOは特定の検索クエリにマッチするだけでなく、それらのクエリの背後にあるコンテキストと意図とも一致するコンテンツを作成することを目指し、結果としてユーザーにとってより関連性が高く満足のいく検索体験を提供します。
結論
NLP SEOは、ウェブサイトの所有者が理解することが不可欠です。自然言語処理手法を用いることで、サイトはコンテンツを最適化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、検索エンジン結果ページでの可視性を高めることができます。
音声検索の台頭と検索エンジンアルゴリズムの発展に伴い、あなたのSEO戦略にNLPを取り入れることは、進化したデジタルランドスケープで競争力を保つために不可欠です。
