自然言語とは何か、そしてそれを音声検索の最適化に使用する方法

ローカルビジネス、フランチャイズ、ブランドの音声検索をリリースしたときのことを覚えていますか？ まあ、私たちは音声検索の準備の重要性を強調していませんし、すぐにそうなることもありません！

今日は自然言語について話し合っています。 企業が音声検索を適切に最適化するには、情報の配信方法を評価する必要があります。 ComScoreが2020年にすべての検索の50％が音声によるものになると言っている場合、2019年は焦点を当てる年です。

音声検索に関して「自然言語」とはどういう意味ですか？

私たちがお互いに話すとき、私たちはガイドを書いたりスピーチをしたりするときよりも非公式です。 これは基本的な社会的行動のほんの一部です。 友達と話すときは、スラング、縮約、リラックスした言語を使います。

この非公式な言語の使用は、テキストメッセージやソーシャルメディアの投稿にも反映されます。 音声検索に対応するために、企業やブランドは、コンテンツを作成する際に、形式部門で物事を一段と下げる必要があります。 Googleによると、音声アシスタントに要求されるリクエストの70％は自然言語です。 これらのアシスタントは、人間のように話しかけられたときに最も効果的に機能します。

デバイスと「通常」話すと、特にトーン、パターン、声の抑揚を拾う能力を考慮すると、質問に対する答えを見つけるのにより効果的になります。 音声アシスタントは、質問されたロングテールキーワードと簡潔で一致する回答を求めています。 競争力を維持するために、企業はWeb用に作成するすべてのものを人間化する必要があります。

会話、意図、コンテキスト–音声検索の最適化への正しい方法

自然言語は会話型です。 音声アシスタントは、その自然言語を取り巻くコンテキストに依存して、音声検索者が探していた正確な答えを提供します。 そのため、地元企業は会話とコンテキストに基づいてコンテンツ戦略を立てることが不可欠です。

たとえば、Siriに「車について知っていることをすべて教えて」と尋ねると、曖昧性解消の問題が発生する可能性があります。 私はSiriにその質問をしました、そしてこれは彼女が私にくれた答えです：

Siriは、ディズニーのアニメーション映画「Cars」の結果を最初に表示することを選択しました。 その後、フォード、GM、トヨタなどの自動車ブランドに関するニュース記事に移りました。 たとえばホットウィールのようなおもちゃの車は、言及さえされていませんでした。

私のクエリは会話型でしたが、私が話していることをSiriに伝えるのに十分なコンテキストの手がかりがありませんでした。 これが、音声検索に関して意図が非常に重要である理由です。

同じ意図の概念をコンテンツ戦略に適用できます。 Siriに「おもちゃの車について知っていることをすべて教えて」と尋ねると、彼女の答えは完全に変わります。 今回、Siriはモデルカーに関するウィキペディアのエントリを選択し、車のブランドやアニメーション映画に関する結果を避けました。

この特定のウィキペディアのエントリは、Siriが参照している車のタイプの十分なコンテキストの手がかりをSiriに提供しました。 同時に、「おもちゃの車」を検索したのですが、シリは私の意図と「モデルカー」も「おもちゃの車」と見なされていることを理解していました。

これらの例からわかるように、音声検索クエリでは完全なキーワード一致は必須ではありません。 意図、会話、文脈ははるかに重要です。

地元企業は、意図、会話、コンテキストを念頭に置いてコンテンツ戦略を組み立てる必要があります。 これは、潜在的な顧客が何を探しているのかを理解し、質問に明確に答えてコンテンツを書くことを意味します。

このプロセスでは、キーワードの調査、特に、誰が、何を、いつ、どこで、なぜ、どのように行うかなどの疑問詞を使用するロングテールキーワードが必要です。 キーワードとセマンティックキーワードは、ローカルビジネスのコンテンツにコンテキストを追加するものです。

Hummingbird＆RankBrainアルゴリズムとそれらの音声検索への影響

2013年、GoogleのHummingbirdアップデートは、私たちが知っているようにAIを変更しました。 改良されたアルゴリズムは、ユーザーの意図をより完全に分析し始め、検索により多くのコンテキストを適用し、セマンティクスをよりよく把握できるようになりました。 この更新により、自然言語処理を使用して自然言語のスキャンが開始されました。 これにより、アクセントなどを考慮に入れても、テクノロジーがユーザーの話し方をマスターできるようになります。

2年後の2015年、GoogleはHummingbirdアップデートの一部である機械学習ベースのアルゴリズムであるRankBrainの使用を確認しました。 ランクブレインの機能は、一言で言えば、検索者の意図を解釈することです。 上記の実験では「モデルカー」を検索しませんでしたが、Siriは私の意図を考えて、その結果を表示することを選択しました。 それがRankBrainが最高の状態で機能していたことです。

2つの更新は少し前に行われましたが、音声検索クエリの始まりを大きく形作っています。 そして今、彼らを止めることはありません。

自然言語を使用する簡単な方法

自然言語を使用することは、制作しているコンテンツを「ダミングダウン」することを意味すると誰にも思わせたくありません。 それは真実から最も遠いことです！ 書かれたものはすべて、形式的ではありませんが、それでも非常に信頼できるものでなければなりません。

拡大し続ける音声検索環境で競争力を維持するには、検索を念頭に置いて物事を書く必要があります。 これは、作家やコンテンツストラテジスト、または私が彼らを「コンテンツの天才」と呼んでいるように、人が書いている情報をどのように検索するかを精神的に組み立てる必要があることを意味します。 適切な調査があれば、これを判断するのはそれほど難しくありません。 より多くの人がトピックを検索しているほど、適切に作成された投稿が表示されます。 間もなく、投稿によって注目のスニペットが作成される可能性があります。

最終的に、自然言語の使用は、音声検索に対応するだけでなく、検索における全体的な配置を改善することでもあります。 それはエンジンが探しているものです。 配置が高いほど、Webページは1ページに近くなります。 これは、可視性、トラフィック、クリックスルー、および音声検索の最適化を意味します。

ロングテールのキーワードとセマンティクスは、一般的に複雑ではありません。 人々は必要な答えを早く得たいと思っています。 自然言語を使用したコンテンツの最良の形式には、読みやすいFAQページ、ハウツーガイド、さらにはPDF形式の出版物が含まれます（Googleもそれらをスキャンしています！）。

さらに、自然言語とキーワードは、作品内のタイトルとサブタイトルにまで及ぶ必要があります。 これらはすべて、A +音声検索に最適化されたWebコンテンツを作成する方法です。