Nesta publicação vamos responder O que é Linguagem Natural e como vincular em sua estratégia de SEO!
Vamos em frente!?
Os motores de busca só querem uma coisa: dar-lhe as melhores respostas possíveis às suas perguntas. Só que, por muito tempo, eles não quiseram que você formulasse sua pergunta como uma pergunta.
As limitações dos mecanismos de pesquisa, uma vez dificultaram o uso da pesquisa em linguagem natural. A sintaxe complexa pode tornar mais difícil para sua pesquisa retornar resultados precisos. Em vez de digitar “qual é a melhor receita de muffins de banana”, você coloca o termo de pesquisa “receita de muffins de banana”. Seu mecanismo de pesquisa preferido, então, cuspirá uma primeira página dos artigos otimizados sobre esse assunto. É um estado de coisas com o qual todos estamos familiarizados.
Agora, no entanto, a pesquisa está se recuperando. Ele pode lidar melhor com a gramática e lidar com o contexto de forma mais eficaz. O resultado? A ascensão da pesquisa em linguagem natural.
Então, o que exatamente é a pesquisa em linguagem natural? E como você pode otimizar seu conteúdo para isso?
Neste artigo, explicaremos o que é a pesquisa em linguagem natural, por que é o futuro do SEO e como você pode participar.
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O que é pesquisa de linguagem natural?
A pesquisa em linguagem natural é uma solicitação de pesquisa formulada em linguagem de conversação cotidiana. Um exemplo simples de pesquisa em linguagem natural seria: “Qual é a altura do edifício mais alto da Ásia?” Você expressa a solicitação de pesquisa como faria ao falar com outra pessoa. Exemplos mais básicos de pesquisa em linguagem natural incluem:
- “Como posso descartar um colchão?”
- “Quando o New York Times foi fundado?”
- “Quais são os melhores cães para famílias com crianças pequenas?”
- “Como realizar uma auditoria de SEO do seu site.“
Os termos de pesquisa em linguagem natural, portanto, se enquadram na categoria de palavras-chave de “cauda longa”. Uma palavra-chave de cauda longa é um termo de pesquisa mais extenso e específico. Vamos comparar alguns de nossos exemplos acima com suas versões de cauda curta:
- “Descarte de colchão” vs. “Como posso descartar um colchão?”
- “New York Times fundado” vs. “Quando o New York Times foi fundado?”
- “Melhor cão de família” vs. “Quais são os melhores cães para famílias com crianças pequenas?”
- “Auditoria SEO” vs. “Como realizar uma auditoria SEO do seu site.”
Já podemos ver a utilidade potencial da pesquisa em linguagem natural. Podemos expressar nossas duas primeiras pesquisas muito bem como cauda curta. Nossas duas últimas necessidades de pesquisa, no entanto, são mais específicas. É mais provável que você encontre o conteúdo de que precisa mais rapidamente com uma pesquisa em linguagem natural.
Como acontece com qualquer outro tipo de pesquisa por palavra-chave, você só precisa digitar seus termos de pesquisa em linguagem natural na barra de pesquisa. Você também pode usar um assistente de voz (pense no Google Home ou Siri) para realizar uma pesquisa em linguagem natural. Mas vamos chegar a eles, e como eles estão mudando o cenário de SEO, em breve.
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Uma breve história da pesquisa em linguagem natural
“Espere”, você dirá, se você já usou a internet nos anos 90, “não era assim que a pesquisa costumava funcionar?”
É verdade – a pesquisa em linguagem natural não é um fenômeno novo. Os primeiros dias da internet viram muito uso de linguagem natural. Ask Jeeves foi o motor de busca de linguagem natural mais eminente dos anos 90. Embora útil, Ask Jeeves não poderia competir contra o Google (Ask.com vive, mas sem Jeeves ).
À medida que o Google ganhou destaque como o mecanismo de pesquisa preferido, as pesquisas por palavras-chave substituíram a pesquisa em linguagem natural. O contexto e a intenção ambígua das frases de conversação confundiam os mecanismos de pesquisa, pois não eram sofisticados o suficiente para aproveitar ao máximo a linguagem natural naquele momento. A pesquisa baseada em palavras-chave ajudou o Google a obter resultados úteis, enquanto o processamento de linguagem natural ainda tinha um longo caminho a percorrer.
Nos últimos anos, no entanto, os motores de busca modernos começaram a recuperar o atraso.
Apresentando o BERT
A mudança para a busca em linguagem natural começou há alguns anos. Quando o Google anunciou o Google BERT, ele previu mudanças significativas para o futuro do SEO e da busca em linguagem natural.
O BERT é um modelo de linguagem usado para pré-treinamento de mecanismos de busca de acordo com o processamento de linguagem natural. O Google o introduziu e o tornou de código aberto em 2018. Ele permite que os mecanismos de pesquisa entendam o contexto sensível nas solicitações de pesquisa. Antigamente, as palavras conectoras (por exemplo, “não” ou “com”) complicavam demais a consulta de pesquisa. Cláusulas adicionais (por exemplo, “como alugar e segurar um carro” ) fariam o mesmo. Agora, no entanto, o Google pode usá-los para retornar respostas mais sofisticadas (e precisas).
Por que a pesquisa em linguagem natural é o futuro do SEO
A ascensão da pesquisa em linguagem natural vem como parte das mudanças gerais no SEO. À medida que os mecanismos ganham sofisticação, o Google se esforça para tornar seus resultados úteis e claros. A pesquisa em linguagem natural é uma maneira, e a autoridade tópica é outra.
Também não é apenas o Google em marcha. Vários outros mecanismos são otimizados para oferecer suporte à pesquisa em linguagem natural. O Bing agora também pode oferecer suporte eficaz à pesquisa em linguagem natural.
Todas essas mudanças ajudam os mecanismos de pesquisa a se adaptarem melhor às mudanças no comportamento de pesquisa. Esses novos avanços na pesquisa ajudarão a responder a perguntas de pesquisa mais complexas.
Aumento no uso da pesquisa por voz
O aumento da pesquisa por voz é uma das razões pelas quais a linguagem natural voltou à família dos mecanismos de pesquisa. De acordo com a Revisão 42:
- Cerca de 50% de todas as pesquisas agora são ativadas por voz .
- O mesmo site observou que “72% das pessoas que usam dispositivos de busca por voz afirmam que se tornaram parte de suas rotinas diárias”.
- O mesmo site observou novamente que “43% dos proprietários de alto-falantes inteligentes usam a tecnologia para fazer compras”.
Naturalmente, quase todas as pesquisas por voz envolvem linguagem natural. É por isso que, desde solicitações básicas de pesquisa de informações até comércio eletrônico, a pesquisa em linguagem natural está crescendo. Isso representa
uma vasta e nova área de pesquisa para os profissionais de SEO segmentarem.
Mais valor em cauda longa
Essas palavras-chave de cauda longa têm menos tráfego, mas também vêm com menos concorrência e mais potencial de conversão. Palavras-chave de cauda longa levam a 4,15% mais conversões do que seus primos mais curtos. A pesquisa em linguagem natural produzirá naturalmente mais palavras-chave de cauda longa. E mais palavras-chave de cauda longa significam mais valor de conversão potencial para profissionais de SEO.
Mais trechos em destaque
Outro resultado do BERT é que há mais consultas com um trecho em destaque . Os snippets em destaque são seleções curtas de texto que o Google publica no topo das pesquisas na tentativa de responder rapidamente à consulta de um usuário. Um exemplo característico fornecido pelo Google diz respeito à busca em linguagem natural “estacionar em uma colina sem meio-fio”.
Antes do BERT, o algoritmo do Google colocava muita ênfase no “curb” e não o suficiente no “não”. Com a sofisticação adicional, o Google pode retornar um resultado mais relevante. Dada a compreensão aprimorada do mecanismo, ele também oferece mais oportunidades para os profissionais de SEO conquistarem um novo local de trecho em destaque.
Os trechos em destaque são uma parte fundamental do arsenal do profissional de SEO. Eles se tornam ainda mais críticos com o aumento da pesquisa por voz. Os dispositivos de pesquisa por voz do Google geralmente recitam conteúdo de snippets em destaque ao responder a solicitações de pesquisa. Assim, BERT e busca em linguagem natural significam trechos mais valiosos para os profissionais de SEO buscarem.
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Como otimizar seu site para pesquisa em linguagem natural
A pesquisa em linguagem natural abre novas opções para profissionais de SEO, então o próximo passo lógico é otimizar seu site. Mas fazer isso não é apenas um caso de adicionar à sua palavra-chave estável. Você precisará tomar medidas distintas para entender a intenção do usuário e otimizar suas postagens para qualidade.
Compreender a intenção
A intenção é vital para a pesquisa. É fundamental para a nova abordagem de classificação do Google. Isso vale tanto para a autoridade tópica quanto para a pesquisa em linguagem natural.
Para entender a intenção, você precisa saber quais perguntas o pesquisador está tentando responder. Eles estão procurando para navegar? Aprender? Comprar? Para entender a intenção, você precisa entender por que os pesquisadores estão inserindo uma consulta específica. Saber as respostas a essas perguntas lhe dará uma noção precisa de como criar conteúdo para atender às necessidades de seus usuários.
Consulte suas personas de usuário existentes ao criar uma imagem de intenção. Em seguida, use ferramentas como a função Palavras-chave relacionadas do SpyFu para ver os assuntos que estão sendo falados em torno de sua palavra-chave principal. Você pode ver os resultados abaixo para uma empresa especializada em streaming de vídeo (onde ‘streaming de vídeo’ é a palavra-chave principal).
Considere o termo de pesquisa em linguagem natural “como gravar streaming de vídeo”. Tem um volume de pesquisa menor. No entanto, também tem menor dificuldade de palavras-chave. Seria uma boa jogada para a empresa em questão otimizar uma ou mais de suas páginas para este KW.
Depois de criar uma lista de palavras-chave dessa maneira, categorize-as em tipos de intenção. Isso ajudará você a refinar suas personas. Algumas pesquisas são transacionais, com alto potencial de conversão (“streaming video downloader”). Outros estão buscando informações (“como gravar streaming de vídeo”). Outros estarão apenas buscando um endereço específico (“streaming de vídeo principal”).
Agora que você tem uma ideia mais completa de suas personas e suas intenções, você precisa criar um ótimo conteúdo para elas. Em termos de pesquisa em linguagem natural, tente antecipar as perguntas que seus usuários provavelmente farão.
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Crie conteúdo informativo
A pesquisa em linguagem natural é o aliado natural de um bom conteúdo. Os principais comentaristas do setor observaram como “o Google BERT e a NLP exigem um forte foco em conteúdo informativo e de alta qualidade“.
Depois de determinar as perguntas que seus usuários pretendem fazer, você precisa criar conteúdo que corresponda a essa intenção.
Por exemplo, vamos pegar a consulta de pesquisa em linguagem natural “como fazer ovos escalfados”. Depois de executá-lo através da ferramenta de pesquisa SpyFu , podemos ver a análise de classificação de pesquisa orgânica para essa palavra-chave de cauda longa. Podemos ver também que a BBC criou o conteúdo mais informativo em torno dele. Eles fazem o melhor das pesquisas em linguagem natural para esse assunto. Eles também estão à frente da curva de pesquisas por voz para cozinhar em geral.
Para esse fim, crie conteúdo que explique perguntas específicas do usuário e as responda. Por exemplo, digamos que o SpyFu mostre que os usuários frequentemente perguntam: “Como posso tomar melhores decisões de investimento?” Eles provavelmente farão essa pergunta por meio de pesquisa por voz ou outro tipo de pesquisa em linguagem natural. Você pode então criar um artigo que use essa pergunta como título ou cabeçalho H2 proeminente. Ao fazer isso, você criou um conteúdo bem otimizado para pesquisa em linguagem natural.
Se o seu produto tiver perguntas frequentes conhecidas, crie um artigo ou uma série com base nelas. Por exemplo, você pode tocar em uma página de perguntas frequentes, com perguntas como as vistas abaixo, para obter um ótimo conteúdo:
- Por que preciso de um CMS?
- Como tirar o máximo proveito do meu CMS?
- Como posso integrar meu CMS com outros produtos?
- Posso usar meu CMS para treinamento de pessoal?
- Como pratico uma boa higiene de dados com meu CMS?
Eles serão ótimos para capturar pesquisas em linguagem natural de alta conversão para o seu produto. Sugerimos recorrer a recursos que já podem estar disponíveis.
- Pergunte à sua equipe de suporte quais são as perguntas que as pessoas mais fazem.
- Pergunte à sua equipe de vendas quais clientes em potencial devem saber.
- Pesquise seus comentários para ver o que as pessoas não têm certeza quando se trata de seu site.
- Navegue pelas redes sociais para ver o que as pessoas estão perguntando sobre você.
Seja como for, seja preciso. Ao otimizar para pesquisa em linguagem natural, priorize perguntas exatas. Seja específico em sua resposta e elabore em detalhes. O que você perde em tráfego, você pode ganhar em conversões.
…Mas não se esqueça das palavras-chave relacionadas
Ao desenvolver o conteúdo, certifique-se de incluir palavras-chave relacionadas por dois motivos.
- Seu leitor pode ter se perguntado sobre uma frase semelhante que você pode abordar.
- Isso ajuda a expandir seu alcance em pesquisas semelhantes.
Use sua Tech Stack
A pesquisa em linguagem natural pós-BERT depende da pesquisa semântica. Por esse motivo, é um ótimo momento para SEOs que desejam obter o melhor da pesquisa em linguagem natural para usar Schema Markup .
Schema é um tipo de vocabulário semântico que ajuda o Google a entender melhor as informações em uma página. Ele permite que você marque o conteúdo da sua página em relação ao escopo do item (por exemplo, “[nome da empresa]”) e tipo de item (por exemplo, “Inicialização da Fintech”). As empresas que usam o Schema obterão melhores retornos de SERP . Além disso, as pesquisas em linguagem natural têm maior probabilidade de encontrar sites bem otimizados para o Schema. Você pode aprender mais sobre a implementação do Schema aqui .
Existem outras ferramentas não SEO que podem ajudá-lo a otimizar seu site para pesquisa em linguagem natural. Por exemplo, SEOs business-to-business que procuram otimizar para as perguntas de pesquisa em linguagem natural de suas personas de comprador podem tentar CallRail ou Chorus.ai. Ambas as soluções oferecem Conversation Intelligence, que destaca frases essenciais nas transcrições de chamadas. Se vários clientes fizerem as mesmas perguntas em chamadas, outros clientes em potencial provavelmente farão o mesmo, e você poderá aproveitá-los como termos de pesquisa em linguagem natural.
Lembre-se, o Google quer fornecer às pessoas as melhores respostas para suas perguntas. Sua melhor aposta para a classificação é antecipar essas perguntas e respondê-las completamente.
Um futuro mais natural
A pesquisa em linguagem natural e outros tipos de pesquisa associados a ela vieram para ficar. Não só isso – eles estão pagando também. Por exemplo, a Juniper Research prevê que apenas o comércio orientado por busca por voz gerará US$ 80 bilhões por ano em todo o mundo até 2023.
Para um SEO, antecipar com precisão o que suas personas de comprador pedirão pode ser complicado. Mesmo assim, tornar um site amigável à linguagem natural é vital. As empresas que o adotam podem esperar vantagens significativas em seu marketing de conteúdo.
