NLP SEO ist die Praxis, Suchinhalte leichter verständlich zu machen, indem auf Sprache, Kontext und die Aufgabe hinter einer Abfrage geachtet wird. Mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) können Computer die menschliche Sprache analysieren. Für einen Redakteur ist die nützliche Anwendung konkret: Das Thema klar benennen, Zusammenhänge erklären, die Frage des Lesers beantworten und Unklarheiten beseitigen.
Es gibt hier keinen Google-genehmigten NLP-Score zur Optimierung. Dieser Leitfaden trennt dokumentierte Suchsysteme von redaktionellen Techniken und arbeitet anhand eines fiktiven Hilfeartikels. Das Beispiel ist eine Lehrübung, kein Ranking-Experiment oder ein SearchVector Kundenergebnis.
Was NLP an einer Suchanfrage ändert
Eine Liste von Wörtern beschreibt eine Frage nicht vollständig. Vergleichen Sie „Kontakte ohne Telefonnummern exportieren“ mit „Kontakte mit Telefonnummern exportieren“. Der Großteil des Vokabulars ist identisch; Eine kleine Änderung kehrt die Anforderung um. Ein Artikel, der „Kontakte exportieren“ wiederholt, aber die Bedingung ignoriert, kann die eigentliche Aufgabe des Lesers verfehlen.
Der Leitfaden „T9“ zu Ranking-Systemen von T10 von T8 beschreibt BERT als hilfreich bei der Interpretation von Wortkombinationen sowie deren Bedeutung und Absicht. Es beschreibt auch neuronales Matching als Verbindung von Konzepten in Abfragen und Seiten und RankBrain als Hilfestellung bei der Verknüpfung von Wörtern mit Konzepten, auch wenn nicht jeder exakte Suchbegriff vorkommt. Hierbei handelt es sich um Beschreibungen von Systemen, nicht um eine Checkliste mit Phrasen, die die Einbeziehung oder Position garantieren.Die redaktionelle Implikation besteht darin, aussagekräftige Qualifikationsmerkmale sichtbar zu halten. Wörter wie „ohne“, „vorher“, „nachher“, „für Anfänger“ und eine Produktversion können darüber entscheiden, ob eine Antwort zutrifft. Verwenden Sie die Abfrage als Beweis für einen Bedarf und schreiben Sie dann die Antwort, die diesen Bedarf befriedigt.
Entitäten, Kontext und Absicht im Klartext
Eine Entität ist eine Sache, auf die im Text Bezug genommen wird: eine Person, eine Organisation, ein Ort, ein Produkt oder ein gemeinsamer Gegenstand. Der Kontext hilft dabei, festzustellen, welche Sache und welche Bedeutung der Satz beabsichtigt. Absicht ist die Aufgabe, die der Suchende scheinbar erledigen möchte. Diese Konzepte überschneiden sich, aber jedes legt eine andere Bearbeitungsfrage nahe.
| Konzept | Beispiel und Leitartikel check |
|---|---|
| „Atlas exportiert Kontakte.“ Welches Atlas-Produkt oder welche Atlas-Organisation ist auf der Seite gemeint? Identifizieren Sie es bei der ersten Erwähnung. Beschreibt „ohne“ fehlende Daten oder ein Feld, das der Benutzer ausschließen möchte? T40 T41 T42 T43 Intent T44 T45 „So exportieren Sie Kontakte ohne Telefonnummern.“ Benötigt der Leser eine Anleitung, Fehlerbehebung oder einen Produktvergleich? |
Hier ist Atlas ein fiktiver Kontaktmanager. Durch die Benennung ist nicht gewährleistet, dass irgendein NLP-System es korrekt identifiziert. Ein Entitätsextraktor kann dabei helfen, inkonsistente Terminologie zu erkennen, seine Anmerkungen erfordern jedoch eine menschliche Überprüfung. Google Clouds Natural Language Documentation beschreibt Entitäts-, Syntax-, Sentiment- und Klassifizierungsanalysen. Diese Ausgaben beschreiben Text; Sie geben keinen Einblick in die Suchrankings von Google.
Erstellen Sie eine Fragenkarte, bevor Sie Begriffe sammeln
(T56)Beginnen Sie mit der Sprache des Publikums. Überprüfen Sie Fragen aus Ihren eigenen Support-Gesprächen, Vor-Ort-Suchen oder Interviews, wenn Sie die Erlaubnis haben, diese zu verwenden. Entfernen Sie identifizierende Details aus Ihren Notizen. Überprüfen Sie für eine vorhandene Seite die in Ihren eigenen Search Console-Berichten verfügbaren Abfragen. Überprüfen Sie für ein neues Thema die öffentlichen Suchergebnisse und die relevante Primärdokumentation.Verwenden Sie SearchVector Keyword-Recherche, um die Formulierungen der Kandidaten zu untersuchen und dann jede Idee anhand der Zielgruppe und des Seitenzwecks zu validieren. Ein Vorschlag ist ein Forschungshinweis. Es beweist nicht, dass Ihr Produkt eine Funktion unterstützt oder dass ein bestimmter Artikel vorhanden sein sollte.
Notieren Sie jede Frage zusammen mit den Beweisen, die zur Beantwortung erforderlich sind. Im fiktiven Exportbeispiel „Kann ich Telefonnummern weglassen?“ benötigt ein unterstütztes Feldauswahlverfahren. „Warum ist die Telefonspalte leer?“ bedarf einer Fehlerbehebung. Beide erwähnen die gleichen Entitäten, aber eine unvorsichtige Zusammenführung kann zu einer verwirrenden Einleitung führen.
Gruppieren Sie Fragen nach der Aktion, die der Leser ausführen möchte. Das Keyword-Cluster-Tool (T8) (T9) bietet einen weiteren Ort zum Arbeiten mit Kandidaten-Keyword-Gruppen. Überprüfen Sie die Gruppierung selbst, bevor Sie Seitengrenzen festlegen. Halten Sie eng zusammengehörige Schritte zusammen, wenn ein Leser sie nacheinander benötigt. Geben Sie einer wesentlich anderen Aufgabe eine eigene Antwort, wenn die Kombination beider beide zunichtemachen würde.
Arbeitsbeispiel: Überarbeitung eines mehrdeutigen Hilfeartikels
Angenommen, Sie bearbeiten die Dokumentation für einen fiktiven Atlas. Der zugewiesene Leser möchte eine Kontaktliste exportieren und dabei Telefonnummernfelder aus der resultierenden Datei weglassen. Gehen Sie für diese Übung davon aus, dass ein Redakteur überprüft hat, dass das fiktive Produkt die Auswahl von Exportfeldern unterstützt. Die folgenden Schnittstellendetails dienen der Veranschaulichung und stellen keine Anleitung für eine reale Anwendung dar.
Vorher: „Atlas Contact Export ist eine einfache Kontaktexportlösung. Mit unserem leistungsstarken Exporttool können Sie Kontakte ohne Telefonnummern exportieren. Wählen Sie Ihre Einstellungen und laden Sie Ihre Daten herunter.“
Dieser Absatz enthält aktuelles Vokabular, weist jedoch drei Lücken auf. Es unterscheidet nicht zwischen dem Weglassen einer Spalte und dem Exportieren von Kontakten ohne Telefonnummer. Es werden niemals die zu ändernden Einstellungen identifiziert. Es verspricht Leichtigkeit, ohne dem Leser zu sagen, was er überprüfen soll.
Danach, fiktives Beispiel: „Um einen Atlas-Kontaktexport zu erstellen, der Telefonnummernfelder ausschließt, öffnen Sie Kontakte, wählen Sie Exportieren und löschen Sie das Feld „Telefon“ in der Feldauswahl. Behalten Sie die Felder bei, die Ihr Empfänger benötigt, und laden Sie dann die CSV-Datei herunter. Öffnen Sie die Datei und bestätigen Sie, dass die Spalte „Telefon“ nicht vorhanden ist, bevor Sie sie freigeben. Diese Schritte lassen Telefonnummern aus dem Export aus; sie löschen keine Nummern aus Ihren gespeicherten Nummern Kontakte.“
Die Überarbeitung klärt den Gegenstand, die Aktion, die Bedingung und das erwartete Ergebnis. Außerdem unterscheidet es eine Exporteinstellung von einer Änderung gespeicherter Daten. Diese letzte Unterscheidung ist nützlich, da ein Leser sonst die Konsequenz der Anweisung missverstehen könnte.
Geben Sie der Seite nun eine Struktur, die der Aufgabe folgt: eine Eröffnungsantwort, eine kurze Voraussetzung, die Exportschritte, einen Verifizierungsschritt und Fehlerbehebung für eine unerwartete Spalte. Platzieren Sie Anweisungen zum Auffinden von Kontakten mit fehlenden Nummern an anderer Stelle oder verlinken Sie sie als separate Aufgabe. Fügen Sie keinen nicht verwandten Verlauf der Kontaktverwaltung hinzu, nur um weitere zugehörige Wörter abzudecken.
Ein passender Titel für dieses Beispiel ist „Atlas-Kontakte ohne Telefonnummernfelder exportieren“. Es stellt eine engere Erwartungshaltung dar als „Der ultimative Leitfaden für den Kontaktexport“. Nachdem Sie Ihren eigenen präzisen Titel entworfen haben, können Sie alternative Formulierungen mit dem Titelgenerator SearchVector SEOT1｠ ausprobieren. Überprüfen Sie jeden Vorschlag anhand der Anweisungen, die der Artikel tatsächlich enthält.
Verwenden Sie verwandte Begriffe, wenn sie eine Beziehung erklären.
Eine Vokabelliste ist dann nützlich, wenn sie dem Leser etwas offenbart, das erklärt werden muss. „CSV“, „Feld“, „Spalte“, „Export“ und „gespeicherter Kontakt“ gehören in die Stichprobe, da sie den Vorgang und sein Ergebnis beschreiben. Das wiederholte Hinzufügen von „CRM-Automatisierung“ würde ein anderes Versprechen einführen, ohne jemandem dabei zu helfen, den Export abzuschließen.
Fragen Sie, zu welcher Beziehung jeder Begriff beiträgt. Ein Feldselektor steuert die Spalten in einer Datei. Ein Export kopiert ausgewählte Daten. Das Entfernen einer Spalte aus einer Datei unterscheidet sich vom Löschen eines gespeicherten Werts. Das Ausdrücken dieser Beziehungen ist eine nützlichere redaktionelle Arbeit als das Einfügen isolierter Substantive in Absätze.
Wenn ein Schreibtool Vorschläge als „NLP-Begriffe“, „semantische Schlüsselwörter“ oder „LSI-Schlüsselwörter“ bezeichnet, überprüfen Sie, wie es diese ausgewählt hat. Behandeln Sie die Liste als mögliches Vokabular und nicht als verbindliche Spezifikation. Übernehmen Sie einen Begriff nicht nur, weil ihn mehrere Ranking-Seiten verwenden. Diese Seiten dienen möglicherweise einer anderen Zielgruppe, wiederholen sich oder beschreiben Funktionen, die Sie nicht anbieten.
Führen Sie eine bedeutungsorientierte Bearbeitungscheckliste aus
Lesen Sie den Entwurf einmal, ohne auf die Inhaltsbewertung zu achten. Überprüfen Sie dann Folgendes:
- Betreff: Kann ein neuer Leser das Produkt, den Gegenstand oder den Prozess bei der ersten Erwähnung identifizieren?
- Bedingungen: Werden Ausnahmen, Versionsanforderungen und einschränkende Wörter in der beibehalten? Antwort?
- Referenzen: Bezieht sich jedes „es“, „dies“ oder „sie“ eindeutig auf etwas?
- Beweise: Werden die Verfahren mit dem tatsächlichen Produkt abgeglichen und sachliche Behauptungen mit relevanten verknüpft? Quellen?
- Abschluss: Weiß der Leser, wie Erfolg aussieht und was als nächstes überprüft werden muss?
- Geltungsbereich: Haben Sie wiederholte Definitionen und Abschnitte entfernt, die unterschiedliche Antworten geben? Frage?
Dies ist eine redaktionelle Checkliste, keine Liste bestätigter Ranking-Faktoren. Googles hilfreiche Inhaltsanleitung betont den Originalwert, die klare Beschaffung und die Betreuung einer beabsichtigten Zielgruppe. Verwenden Sie diese Prinzipien, um die Nützlichkeit zu überprüfen, anstatt die Länge des Artikels als Ziel zu betrachten.
Bewerten Sie die Bearbeitung, ohne einen Kausalzusammenhang zu erfinden
Notieren Sie die Seite, das Veröffentlichungsdatum, die Änderung und die Hypothese. Für die Stichprobe könnte die Hypothese lauten: „Die explizite Unterscheidung von Feldauslassungen und fehlenden Daten verringert die Verwirrung des Lesers.“ Bitten Sie einen Kollegen, der mit dem Arbeitsablauf nicht vertraut ist, nach dem Lesen das erwartete Ergebnis zu erklären. Wenn sie der Meinung sind, dass das Verfahren gespeicherte Telefonnummern löscht, muss der Wortlaut noch überarbeitet werden.
Überprüfen Sie nach der Veröffentlichung die beobachtete Suchleistung mithilfe konsistenter Seiten-, Abfrage-, Länder-, Geräte- und Datumsfilter, sofern verfügbar. Google's Search Console-Leistungsdokumentationerklärt Klicks, Impressionen, CTR und Position sowie Berichtsbeschränkungen. Die Abfragedetails sind unvollständig, daher sollten fehlende Abfragen nicht als Beweis für eine Nullnachfrage gewertet werden.
Wählen Sie Vergleichszeiträume, die dem Verkehr und der Saisonalität entsprechen. Protokollieren Sie gleichzeitige Titeländerungen, interne Linkänderungen und andere Veröffentlichungen. Weitere Eindrücke nach einer Bearbeitung können weitere Untersuchungen unterstützen, können jedoch nicht auf eine NLP-Technik als Ursache schließen. Eine höhere Bewertung von Inhalten Dritter ist ein Beweis dafür, dass das Tool den Entwurf anders bewertet hat, kein Beweis dafür, dass Google dies getan hat.
Eine unklare Antwort in eine brauchbare Antwort umwandeln
Wählen Sie eine Seite, auf der Leser eine Bedingung falsch verstehen oder eine Aufgabe nicht erledigen können. Schreiben Sie die genaue Frage, überprüfen Sie die Antwort, überarbeiten Sie die mehrdeutige Passage und fügen Sie eine Vollständigkeitsprüfung hinzu. Halten Sie eine datierte Notiz darüber, was sich geändert hat. Das gibt NLP ｟1�� einen praktischen Zweck: Inhalte, deren Bedeutung das genaue Lesen übersteht, mit Ergebnissen, die Sie ehrlich überprüfen können.
