NLP SEO는 언어, 문맥, 쿼리 뒤의 작업에 주의를 기울여 검색 콘텐츠를 더 쉽게 이해하도록 만드는 방법입니다. 자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 분석하는 데 도움이 됩니다. 편집자에게 유용한 적용은 구체적입니다. 주제를 명확하게 지정하고, 관계를 설명하고, 독자의 질문에 답변하고 모호성을 제거하는 것입니다.
여기에서는 최적화할 수 있는 Google 승인 NLP 점수가 없습니다. 이 가이드는 문서화된 검색 시스템을 편집 기술과 분리하고 가상의 도움말 항목을 통해 작동합니다. 이 예는 순위 실험이나 SearchVector 고객 결과가 아닌 교육 연습입니다.
검색 쿼리에 대해 NLP가 변경하는 사항
단어 목록이 질문을 완전히 설명하지 않습니다. '전화번호 없이 연락처 내보내기'와 '전화번호가 포함된 연락처 내보내기'를 비교해 보세요. 대부분의 어휘는 동일합니다. 하나의 작은 변화로 인해 요구 사항이 반��됩니다. "연락처 내보내기"를 반복하면서 조건을 무시하는 기사는 독자의 실제 작업을 놓칠 수 있습니다.
Google의 순위 시스템 가이드에서는 BERT가 단어의 조합과 그 의미 및 의도를 해석하는 데 도움이 된다고 설명합니다. 또한 신경 매칭은 쿼리와 페이지의 개념을 연결하는 것으로 설명하고 RankBrain은 정확한 검색어가 모두 나타나지 않아도 단어와 개념을 연결하는 데 도움이 된다고 설명합니다. 이는 시스템에 대한 설명이지 포함이나 위치를 보장하는 문구의 체크리스트가 아닙니다.
편집의 의미는 의미 있는 한정자를 눈에 띄게 유지하는 것입니다. "없음", "이전", "이후", "초보자용"과 같은 단어와 제품 버전에 따라 답변이 적용되는지 여부가 결정될 수 있습니다. 쿼리를 필요의 증거로 사용한 다음, 그 요구를 충족하는 답변을 작성하세요.
일반 언어로 표현된 개체, 컨텍스트 및 의도
엔티티는 텍스트에서 언급되는 사물, 즉 사람, 조직, 장소, 제품 또는 공통 개체입니다. 문맥은 문장이 의도한 내용과 의미를 결정하는 데 도움이 됩니다. 의도는 검색자가 완료하려고 하는 것처럼 보이는 작업입니다. 이러한 개념은 중복되지만 각각 다른 편집 질문을 제안합니다.
| Concept | 예시 및 편집 check |
|---|---|
| Entity | “Atlas는 연락처를 내보냅니다.” 페이지는 어떤 Atlas 제품 또는 조직을 의미합니까? 처음 언급할 때 식별하세요. |
| Context | “전화번호 없이 연락처 내보내기.” "without"은 누락된 데이터나 사용자가 제외하려는 필드를 설명합니까? |
| Intent | “전화번호 없이 연락처를 내보내는 방법.” 독자에게 지침, 문제 해결 또는 제품 비교가 필요합니까? |
여기서 아틀라스는 가상의 연락처 관리자입니다. 이름을 지정한다고 해서 NLP 시스템이 이를 올바르게 식별할 수 있는 것은 아닙니다. 항목 추출기는 일관되지 않은 용어를 표시하는 데 도움이 될 수 있지만 해당 주석에는 사람의 검토가 필요합니다. Google Cloud의 자연어 문서에서는 엔터티, 구문, 감정 및 분류 분석을 설명합니다. 이러한 출력은 텍스트를 설명합니다. Google의 검색 순위를 보는 것이 아닙니다.
용어를 수집하기 전에 질문 맵을 구축하세요
청중의 언어로 시작하십시오. 자신의 지원 대화, 현장 검색 또는 사용 권한이 있는 인터뷰에서 질문을 검토하세요. 메모에서 식별 세부정보를 삭제하세요. 기존 페이지의 경우 자체 Search Console 보고서에서 사용할 수 있는 검색어를 검토하세요. 새로운 주제에 대해서는 공개 검색 결과 및 관련 기본 문서를 검사하세요.
SearchVector 키워드 조사를 사용하여 후보 문구를 탐색한 다음 각 아이디어를 대상 및 페이지 목적과 비교하여 검증합니다. 제안은 연구 리드입니다. 귀하의 제품이 기능을 지원하거나 특정 기사가 존재해야 한다는 것을 증명하지는 않습니다.
답변에 필요한 증거 옆에 각 질문을 기록하십시오. 가상 내보내기 예시에서는 "전화번호를 생략할 수 있나요?" 지원되는 필드 선택 절차가 필요합니다. “왜 전화란이 비어 있나요?” 문제 해결이 필요합니다. 둘 다 동일한 개체를 언급하지만 부주의하게 병합하면 혼란스러운 소개가 발생할 수 있습니다.
독자가 원하는 행동별로 질문을 그룹화하세요. SearchVector 키워드 클러스터 도구는 후보 키워드 그룹과 작업할 수 있는 또 다른 장소를 제공합니다. 페이지 경계를 결정하기 전에 그룹화를 직접 검토하세요. 한 독자가 순서대로 필요할 때 밀접하게 관련된 단계를 함께 유지하십시오. 둘을 결합하면 둘 다 묻혀버릴 때 실질적으로 다른 작업에 고유한 답을 제공합니다.
작업 예: 모호한 도움말 항목 수정
가상 Atlas의 문서를 편집하고 있다고 가정해 보겠습니다. 할당된 독자는 결과 파일에서 전화번호 필드를 남기고 연락처 목록을 내보내려고 합니다. 이 연습에서는 편집자가 가상 제품이 내보내기 필드 선택을 지원하는지 확인했다고 가정합니다. 다음 인터페이스 세부 사항은 설명을 위해 고안된 것이며 실제 응용 프로그램에 대한 지침이 아닙니다.
전: "Atlas 연락처 내보내기는 간편한 연락처 내보내기 솔루션입니다. 강력한 내보내기 도구를 사용하면 전화번호 없이 연락처를 내보낼 수 있습니다. 설정을 선택하고 데이터를 다운로드하세요."
이 단락에는 주제별 어휘가 있지만 세 개의 공백이 있습니다. 열을 생략하는 것과 전화번호가 없는 연락처를 내보내는 것은 구별되지 않습니다. 변경할 설정을 식별하지 않습니다. 독자에게 무엇을 검증해야 할지 알려주지 않고도 간편함을 약속합니다.
이후, 가상의 예: "전화 번호 필드를 제외하는 Atlas 연락처 내보내기를 생성하려면 연락처를 열고 내보내기를 선택하고 필드 선택기에서 전화 필드를 지웁니다. 수신자에게 필요한 필드를 유지한 다음 CSV를 다운로드합니다. 공유하기 전에 파일을 열고 전화 열이 없는지 확인합니다. 이 단계에서는 내보내기에서 전화 번호를 생략합니다. 저장된 전화 번호는 삭제되지 않습니다. 연락처.”
개정에서는 대상, 행동, 조건 및 예상 결과를 명확히합니다. 또한 내보내기 설정과 저장된 데이터에 대한 변경 사항을 구별합니다. 그렇지 않으면 독자가 명령의 결과를 오해할 수 있기 때문에 이러한 최종 구별은 유용합니다.
이제 페이지에 작업을 따르는 구조를 제공하십시오: 시작 답변, 짧은 전제 조건, 내보내기 단계, 확인 단계 및 예기치 않은 열에 대한 문제 해결. 누락된 번호가 있는 연락처를 찾는 방법에 대한 지침을 다른 곳에 두거나 별도의 작업으로 연결하세요. 단지 관련 단어를 더 포함하기 위해 관련 없는 연락처 관리 내역을 추가하지 마세요.
이 샘플에 적합한 제목은 "전화번호 필드 없이 Atlas 연락처 내보내기"입니다. “궁극의 컨택 수출 가이드”보다 좁은 기대치를 설정합니다. 자신만의 정확한 제목 초안을 작성한 후 SearchVector SEO 제목 생성기를 사용하여 대체 단어를 탐색할 수 있습니다. 기사에서 실제로 제공하는 지침과 비교하여 모든 제안을 확인하세요.
관계를 설명하는 관련 용어를 사용하세요
어휘 목록은 독자가 설명해야 할 내용을 드러낼 때 유용합니다. "CSV", "필드", "열", "내보내기" 및 "저장된 연락처"는 절차와 결과를 설명하므로 샘플에 속합니다. "CRM 자동화"를 반복적으로 추가하면 다른 사람이 내보내기를 완료하는 데 도움이 되지 않고 다른 약속이 도입됩니다.
각 항이 어떤 관계에 기여하는지 물어보세요. 필드 선택기는 파일의 열을 제어합니다. 내보내기는 선택한 데이터를 복사합니다. 파일에서 열을 제거하는 것은 저장된 값을 삭제하는 것과 다릅니다. 단락에 고립된 명사를 삽입하는 것보다 그러한 관계를 표현하는 것이 더 유용한 편집 작업입니다.
작성 도구가 "NLP 용어", "의미론적 키워드" 또는 "LSI 키워드"라는 제안 레이블을 붙일 때 이를 어떻게 선택했는지 검사하십시오. 목록을 필수 사양이 아닌 가능한 어휘로 취급하세요. 여러 순위 페이지에서 사용된다는 이유만으로 용어를 채택하지 마세요. 해당 페이지는 다른 대상에게 서비스를 제공할 수도 있고, 서로 반복되거나 제공하지 않는 기능을 설명할 수도 있습니다.
의미 중심 편집 체크리스트 실행
내용 점수를 보지 않고 초안을 한 번 읽어보세요. 그런 다음 다음을 확인하십시오.
- Subject: 새로운 독자가 처음 언급할 때 제품, 개체 또는 프로세스를 식별할 수 있습니까?
- 조건: 예외, 버전 요구 사항 및 제한 단어가 보존되어 있습니까? 답변?
- References: 모든 "그것", "이것" 또는 "그들"은 무엇인가를 명확하게 참조합니까?
- 증거: 절차는 실제 제품 및 관련 제품과 연결된 사실적 주장에 대해 확인됩니까? 소스?
- Completion: 독자가 성공의 모습과 다음에 무엇을 확인할지 알고 있습니까?
- Scope: 반복되는 정의와 다른 답변을 삭제한 섹션을 제거했습니까? 질문이 있���신가요?
이것은 편집상의 체크리스트이며 확정된 순위 요소 목록이 아닙니다. Google의 유용한 콘텐츠 지침은 독창적인 가치, 명확한 소싱 및 대상 고객 서비스를 강조합니다. 기사 길이를 목표로 삼기보다는 이러한 원칙을 사용하여 유용성을 검토하세요.
인과관계를 만들지 않고 편집 내용을 평가합니다
페이지, 발행일, 변경사항 및 가설을 기록한다. 샘플의 경우 가설은 "필드 누락과 누락된 데이터를 명시적으로 구별하면 독자의 혼란을 줄일 수 있습니다."일 수 있습니다. 워크플로에 익숙하지 않은 동료에게 읽은 후 예상되는 결과를 설명하도록 요청하세요. 저장된 전화번호를 삭제하는 절차라고 생각한다면 표현에는 아직 작업이 필요합니다.
출시 후 가능한 경우 일관된 페이지, 쿼리, 국가, 장치 및 날짜 필터를 사용하여 관찰된 검색 성능을 검사합니다. Google의 Search Console 성능 문서보고서 제한사항과 함께 클릭수, 노출수, CTR 및 게재순위에 대해 설명합니다. 쿼리 세부정보가 불완전하므로 쿼리가 없다고 해서 수요가 없다는 증거로 처리되어서는 안 됩니다.
교통량, 계절성에 맞는 비교기간을 선택하세요. 동시 타이틀 변경, 내부 링크 변경 및 기타 릴리스를 기록합니다. 편집 후 더 많은 노출이 있으면 추가 조사를 뒷받침할 수 있지만 NLP 기술을 원인으로 분리할 수는 없습니다. 제3자 콘텐츠 점���가 높다는 것은 도구가 초안을 다르게 평가했다는 증거이지 Google가 그랬다는 증거가 아닙니다.
불명확한 답변 하나를 유용한 답변으로 전환
독자가 조건을 오해하거나 작업을 완료할 수 없는 페이지를 선택하세요. 정확한 문제를 작성하고, 답을 확인하고, 모호한 문장을 수정하고, 완료체크를 추가하세요. 변경된 내용을 날짜별로 기록해 두세요. 이는 NLP SEO에 실용적인 목적을 부여합니다. 자세히 읽어도 의미가 남아 있고 결과를 솔직하게 검토할 수 있는 콘텐츠입니다.
