Natural language processing – (NLP)

Vi kan hjælpe din virksomhed med at blive den ultimative vinder i markedet. Det gør vi blandt andet ved hjælp af intelligent brug af data og forståelse for din forretning. Din forretning (og det marked, du befinder dig i) vil være omdrejningspunktet for alt, hvad vi gør inden for vores arbejde med SEO.

Som kunde i Ambition vil du opleve en uformel, engageret og effektiv samarbejdsform.

Vores ambition er at være de bedste til at udnytte data og indsigter i Danmark, og vi er blevet anerkendt for at være det bedste digitale bureau i Danmark til at skabe resultater.

Et kompetent team af specialister

Teamet i Ambition er blandt Danmarks mest kompetente, når det kommer til at skabe resultater og anvende data.

I MyImage 2020 blev vi kåret som:

#1 til at skabe resultater
#1 til at analysere og anvende data
#3 til at anvende den seneste digitale viden

Vi har en bred kundeportefølje og kendskab til et hav af forskellige brancher. SEO-teamet består af specialister, der sammen står klar til at hjælpe dig med at skabe de resultater, du går og drømmer om.

Begrebsafklaring

Før vi for alvor dykker ned i materien, skal vi lige afklare de forskellige begreber, som vi vil berøre her på siden (NLP, ML, DL og AI).

Hvad er NLP?

NLP står for “natural language processing“. Det er en måde at tolke det naturlige sprog på (tekster og søgeforespørgsler) – og en disciplin, som Google bliver bedre og bedre til at mestre.

Hvad er machine learning (ML)?

Machine learning sætter maskiner (i dette tilfælde Googles søgemaskine) i stand til at lære – uden at man eksplicit har programmeret, hvordan læringen foregår.

Her lærer maskinen på baggrund af erfaringer.

Hvad er deep learning (DL)?

Deep learning er en undergruppe af machine learning, hvor maskiner i endnu højere grad er frigjorte fra manuel programmering – altså en model, der totalt er frigjort fra programmører. Et godt eksempel på deep learning er selvkørende biler.

Hvad er artificial intelligense (AI)?

Ved hjælp af machine learning bliver Google i bedre stand til at bearbejde natural language og herved kan de servere mere relevante søgeresultater for brugerne.

Tilsammen nærmer vi os en kunstig intelligens (artificial intelligense/ AI), hvor maskiner bliver i stand til at tænke som mennesker. Dette er det ultimative mål for Google, der herved ville kunne servere de absolut mest relevante hjemmesider for dem, der bruger søgemaskinen.

Her på siden går vi primært i dybden med NLP, da forståelsen for NLP er særdeles brugbar, når der skal udarbejdes SEO-tekster. Vi vil dog også komme ind på, hvad ML kan have af betydning i SEO-regi.

SEO & machine learning

Der findes flere tools på markedet, som har til formål at tolke tekster. Google skriver selv: “natural language uses machine learning to reveal the structure and meaning of text”.

Googles natural language processing hænger derfor tæt sammen med fænomenet machine learning.

Ved hjælp af machine learning kan Google nemlig tolke natural language langt mere effektivt.

Machine learning skal gøre det muligt for Google i højere grad at “tænke” selv.

Dette gøres ved at indsamle data, som herefter bearbejdes på en måde, der i sidste ende gør det muligt for maskinen at tolke og formidle komplekse budskaber, som var det et menneske.

SEO & NLP

NLP er oprindeligt en sprogfilosofisk disciplin, der i dag har forandret måden, vi skriver SEO-tekster på.

I SEO-regi er NLP kommet på tale i takt med, at søgemaskiner som Google er blevet bedre til at afkode brugernes måde at søge på og tekster som helhed.

Det betyder, at brugerne i højere grad kan anvende samme ord og sætninger i Google, som var det formildet til en person – og ikke en søgemaskine.

Denne udvikling er opstået, fordi Google spottede fordelen ved, at de i højere grad er i stand til at tolke brugernes behov på den måde.

Fordelen er især, at brugerne i højere grad får præsenteret det, de efterspørger, når de taster søgeord ind i søgefeltet. Herved vil Google forblive verdens mest anvendte søgemaskine – og Google kan dermed opretholde sin markedsandel.

På Googles blog står der:

“With the latest advancements from our research team in the science of language understanding (made possible by machine learning) we’re making a significant improvement to how we understand queries, representing the biggest leap forward in the past five years, and one of the biggest leaps forward in the history of Search.“

Synes du også, at det er komplekst? Fortvivl ikke. Vi uddyber området her på siden.

NLP har forandret SEO

Særligt måden hvorpå Google tolker sprog (NLP) har forandret måden, vi arbejder med SEO på i dag – og det vil fremadrettet kun få større og indflydelse i takt med, at Google bliver endnu bedre til at vise de bedste søgeresultater til deres brugere.

15 % af alle søgninger i Google er aldrig foretaget før, og det skyldes, at brugerne i højere grad søger i form af lange sætninger for at finde svar på deres spørgsmål.

Dette faktum gør det nødvendigt for Google at kunne tolke komplekse søgeforespørgsler og at kunne forstå meningen – selv ved kryptiske søgninger.

Her på siden vil vi komme mere ind på, hvordan NLP har forandret måden, man arbejder med SEO på i dag.

Things instead of strings
Udtrykket “things instead of strings” blev især et fænomen, da Googles algoritimeopdatering “Hummingbird” blev officiel. Det handler om, at Google tolker meningen (things) i højere grad end søgeord/fraser (strings) alene.

Det betyder, at en søgning i dag tolkes som mere end blot en række bogstaver. Google kan i dag tolke søgningerne som værende:

• Personer
• Steder
• Spørgsmål
• Produkter
• Ydelser.

Herved serverer Google det søgeresultat, der indfrier brugerens behov bedst. Googles algoritmeopdateringer medfører, at Google forstår brugerens intention med søgningen, og algoritmen foretager derfor en semantisk analyse.

I Ambition arbejder vi for at hjælpe Google på vej, så Google har lettere ved at forstå, hvornår indholdet på vores kunders hjemmesider er relevant at vise i søgeresultaterne (SERP) – og hvilke søgeord/søgefraser, der derfor skal udløse kundens sider.

Vores arbejde med NLP starter allerede ved udformningen af en søgeordsanalyse. Her indtænker vi både brugernes intention med søgningen og brugerens stadie på kunderejsen (See, Think, Do, Care).

Vi arbejder således ud fra den præmis, at Google i højere grad mestrer NLP. Derfor er vi også i stand til at skabe topplaceringer på relevante søgninger for vores kunder, når deres målgruppe søger i Google.

Algoritme-opdateringer

Algoritmerne opdateres hele tiden, og nogle gange melder Google officielt ud, når det sker.

Mange af Googles algoritme-opdateringer handler om, at Google skal blive bedre til at tolke indhold på hjemmesider, så de i højere grad kan vise relevante søgeresultater for deres brugere. Algoritme-opdateringer handler om, at Google i højere grad er i stand til at forstå, hvad tekster på hjemmesider handler om – frem for blot at afkode tekster fra søgeord til søgeord.

Blandt andre er der tale om følgende algoritmeopdateringer:

• Panda (2011)
• Hummingbird (2013)
• Rankbrain (2015)
• Bert (2019)

Panda-opdateringen slår ned på blandt andet tyndt- og/eller duplikeret indhold. Hummingbird er en algoritmeopdatering, der gør det muligt for Google at servere mere relevante søgeresultater for brugerne. Rankbrain bruger machine learning til at bestemme relevansen af søgeresultater.

Bert er en opdatering, der i korte træk skal gøre det lettere for Google at forstå nuancerne i brugernes sprog og måde at søge på. Bert skal desuden gøre det lettere for Google at gennemskue kvalitetsindhold, hvor de i højere grad end tidligere favoriserer hjemmesider med godt indhold, der svarer på det, brugerne efterspørger i Google.

Bert og NLP

Bert og NLP nævnes ofte i én og samme sætning – og det er der god grund til. I oktober 2019 udrulledes algoritmen officielt, og den skulle gøre det lettere for Google at tolke kontekst og søgeintention bedre.

Google skrev selv om Bert:

“These improvements are oriented around improving language understanding, particularly for more natural language/conversational queries, as BERT is able to help Search better understand the nuance and context of words in Searches and better match those queries with helpful results. (…) BERT models can therefore consider the full context of a word by looking at the words that come before and after it—particularly useful for understanding the intent behind search queries”

Bert er altså en algoritmeopdatering, der gør det Natural Language Processing bedre ved hjælp fra machine learning.

Resultatet er, at der serveres mere relevante søgeresultater for brugerne (featured snippets).

“Well, by applying BERT models to both ranking and featured snippets in Search, we’re able to do a much better job helping you find useful information (…) For featured snippets, we’re using a BERT model to improve featured snippets in the two dozen countries where this feature is available (…)”

Bert er dermed et NLP framework, der gør Google endnu bedre til at tolke søgninger og tekster, så de herved kan vise mere relevante søgeresultater for brugerne.

Vi holder os opdaterede

I Ambition ser vi mulighederne i algoritmeopdateringer – fremfor begrænsningerne. Vi holder os opdaterede, så vi altid er på forkant (så godt som det nu er muligt).

Herved undgår vi i højere grad at lappe på noget, der allerede er gået galt.

Ved at holde os ajour kan vi bedre lægge strategier for, hvordan vi arbejder med din SEO, så det stemmer overens med de seneste nye tendenser i Google.

Forstå Googles semantiske analyse

Googles semantiske analyse er kompleks. Kort fortalt foregår den på følgende måde.

Når Google skal afkode meningen med tekster og søgeforespørgsler, startes der med at udrede betydningen af det/de enkelte ord. Herefter sorteres ordene i klasser (udsagnsord, tillægsord og forholdsord).

I dag kan Google i høj grad også tolke ordene i forskellige bøjninger samt, hvorvidt ordet nævnes i ental eller flertal. Derfor har det ikke så stor betydning, hvilken form søgeordene er skrevet i.

Ordene sættes nu op imod hinanden – hvor tæt læner ordene sig op ad hinanden? Er der eksempelvis tale om synonymer?

Google skal til sidst vurdere, hvad teksten handler om, og hvad brugerens intention er med søgningen. Dette er for at kunne vise siden med teksten frem, når brugerne efterspørger emnet i søgemaskinen. Det er i bund og grund dette aspekt af den semantiske analyse, der er i rivende udvikling – og dermed også det apsekt, vi går i dybden med her på siden.

Konklusionen er, at det er vigtigere end nogensinde, at det fremgår så klart som muligt, hvad teksten behandler af emner. Jo tydeligere dette fremgår, jo større er sandsynligheden for, at du får gode placeringer i Google, når emnet tastes ind i søgemaskinen af din målgruppe.

Hvordan skriver vi til Google?

Vi er specialister, når det kommer til at forstå Googles algoritmer og lade Google forstå, hvilke emner der behandles på din hjemmeside – samt hvilken vinkel, der skrives om emnet. Vi arbejder desuden med SEO-tekster på en måde, så de indfrier Googles guidelines.

Vores opgave er at gøre det bedre end dine konkurrenter – så DU bliver vinderen i markedet. Dermed er vi i stand til at bringe dine tekster til tops i Googles indeks.

Vi vil nu gå i dybden med, hvilke aspekter Google kigger på, når de tolker tekster og søgeforespørgsler i dag (NLP). Her tolker Google:

• Sentiment
• Entity
• Salience
• Categories

Det er også disse aspekter, som man kan få indsigt i ved hjælp af flere tools.

Google skriver selv, at algoritmerne er udviklet til at hjælpe med at sortere i indhold ved at gennemgå hundrede milliarder websider i deres søgeindeks for at finde relevante og nyttige resultater på en brøkdel af et sekund.

Sentiment

I NLP-processen kigger Google på “sentiment”. Sentiment refererer til undertonen i en tekst.

To tekster kan sagtens behandle det samme emne – hvor den ene omtaler emnet negativt og den anden positivt.

Den positive tekst beskriver selvsagt emnet positivt og indeholder eksempelvis ord som “fantastisk”, “god” eller “glimrende”. Den negative beskriver modsat teksten med negative vendinger.

Google vurderer undertonen i en tekst og de angiver værdier. De positive tekster får værdier fra 0.25-1.0. De negative får -1.0 – -0.25.

Sidst men ikke mindst er der indhold, der omtaler emner neutralt. Her indgår både positive og negative vendinger om emnet. Disse får værdier fra -0.25-0.25.

Google vurderer undertonen for både den enkelte sektion på hver side – og siden som helhed.

Entity

Når Google tolker “entity” refereres der til “enhed”. Her tolker Google, hvilken enhed søgeord og fraser i en tekst handler om. Google er i stand til at adskille disse enheder, så de på den måde kan vise bedre og mere relevante søgeresultater for brugerne (blandt andet featured snippets). Enheder kan være:

• Personer
• Begivenheder
• Produkter
• Antal
• Organisationer
• Virksomheder

Salience

Salience refererer til hvor vigtig en enhed er for teksten. “Morgen” kan eksempelvis være vigtigere end “aften”, hvis der tales om morgenmad. Her angives også en score på søgeordene, så Google kan vise så relevante søgeresultater som muligt for brugerne.

Jo tættere scoren ligger på 1.0 – jo vigtigere er søgeordet for teksten.

Tidligere forsøgte SEO-konsulenter at påvise vigtigheden af et søgeord ved hjælp af en høj keyword density på det/de vigtigste søgeord.

I dag kigger Google dog som bekendt i højere grad på teksten som helhed, og derfor arbejdes der ikke med keyword density i dag som tidligere. I stedet bør der fokuseres på content marketing, hvor et emne beskrives i dybden, så der uundgåeligt vil forekomme søgeord, der på tværs af hinanden er relaterede.

Kategorier

Google er ved hjælp af NLP blevet i stand til at tildele tekster kategorier. Det kan eksempelvis være:

• Nyheder
• Mad & Drikke
• Computer & elektronik

Natural language tools

Der findes flere tilgængelige værktøjer, der kan analysere tekster for dig. De vigtigste er Google’s Natural Language API og AutoML Natural Language, hvor du kan analysere tekster gratis ud fra ovenstående paramtre.

Dog understøtter toolet ikke dansk men en lang række andre sprog. Læs mere om, hvordan du opretter Googles Natural Language API her.

Strategisk arbejde med NLP

Danny Sullivan har på Twitter udtalt, at virksomheder ikke kan gøre meget for at imødekomme NLP. Dog har John Mueller udtalt:

“… the queries are not really something that you can influence that much as an SEO (…) the text on the page is something that you can influence. Our recommendation there is essentially to write naturally…”

Herudover fortæller han, at man kan imødekomme de enkelte søgeforespørgsler til særskilte sider for at imødekomme NLP og Bert.

Dette understreget vores arbejde med SEO-tekster i Ambition. Her skriver vi teksterne, så de primært henvender sig til brugere.

Vi undgår “Keyword Stuffing” og skriver altid teksterne i et naturligt sprog, der møder din målgruppe i øjenhøjde.

Stemmesøgning (Voice Search)

At have NLP for øje bliver også vigtigere og vigtigere i takt med, at stemmesøgninger vinder frem. Gode eksempler herpå er Google Assistant, Siri og Alexa.

Eksperter mener, at stemmesøgninger er fremtiden, da stemmesøgninger er en hurtig og let måde at søge på, hvis man eksempelvis er på farten.

Derfor handler SEO-tekster i dag også om, at man skriver på en naturlig måde, så de afspejler en menneskelig forespørgsel. Her er det vigtigt, at man har aspekterne inden for NLP for øje.

Uden schema markup vil tekster dog ikke ranke højt, når søgningen foretages via voice search. Derfor er det vigtigt, at man opmærker teksten, så Google har lettere ved at tolke den.

Vi optimerer indhold til Voice Search ved at:

• Opmærke indholdet med schema markup / struktureret data
• Google My Business listings
• Udforme SEO tekster ud fra nyeste tendenser og med NLP in mente, hvor det målrettes efter dét, din målgrupper søger efter.
• Arbejde ud fra Googles retningslinjer.

Struktureret data (schema)

Ved at anvende struktureret data (schema markup language) kan vi hjælpe Google på vej, når de skal tolke indholdet på din hjemmeside. Ved hjælp af schema-opmærkning øges chancerne for featured snippets, som er et uddrag af søgeresultaterne, der gør dem mere klikbare for brugerne.

Struktureret data kan eksempelvis angive, at der er tale om en opskrift, et event, et kursus mv.

Schema markup er derfor en måde, du kan opmærke dit indhold, så der er øget chance for featured snippets – og at din hjemmeside kommer frem, når der søges via Voice search.

Søgeresultat ved “event”-schema-opmærkning

Essensen af NLP

Essensen af NLP er, at man imødekommer det faktum, at Google bliver dygtigere og dygtigere til at tolke indhold og søgeforespørgsler, så de kan vise de bedste hjemmesider til dem, der bruger deres søgemaskine.

Vi, der arbejder med SEO, skal forstå, at det kun bliver vigtigere og vigtigere at skrive tekster ud fra denne præmis, hvis virksomheder gerne vil opnå gode placeringer i Googles søgemaskine.

Det handler med andre ord i højere grad end nogensinde om at give brugerne dét, de leder efter – at svare på deres spørgsmål og indfri deres behov – bedre end konkurrenterne.

Formår vi at gøre dette, vil Google kvittere ved at give en god placering.

Vi brænder for at arbejde med Google og at arbejde ud fra de præmisser, der gælder. Vi kan også hjælpe din virksomhed med komme til tops i søgeresultaterne, når din målgruppe leder efter dig.

Læs meget mere om vores arbejde med NLP på siden om SEO-tekster eller siden om søgeordsanalyser.

Vores team af SEO-tekstforfattere

Teamet i Ambition er blandt Danmarks mest kompetente, når det kommer til søgemaskineoptimering – herunder udformning af tekster.

Som ny kunde i Ambition vil du samarbejde med nogle af landets dygtigste eksperter inden for SEO.

Udover at skrive nye hjemmesidetekster laver vi også korrekturgennemgang og optimering af dine nuværende tekster.

Vi anskuer hele din online-forretning ud fra et 360-graders-perspektiv, da vi ønsker, at du får mest muligt ud af dine investeringer.

Vil du lære mere?

Undervisning

Vl du tage skeen i den anden hånd og selv blive ekspert inden for SEO-diciplinerne?

Vi holder ikke guldet for os selv, så du kan altid få os ud og undervise dig i SEO.

Læs mere om undervisning

Blog-indlæg

Hos Ambition deler vi gerne ud af vores viden til alle, der har lyst til at lytte til os.

Derfor kan du altid lære mere om SEO i vores blog-indlæg.

Læs vores blog indlæg her

Marketingordbog

Hvis du er ny i SEO-verdenen, er der mange ord og forkortelser, du skal lære.

Vi har derfor lavet en ordbog, hvor du kan lære de mange forkortelser og tekniske ord at kende.

Læs marketingordbogen her