چگونه می توانیم خود را برای آینده SEO آماده نماییم؟

در ماه مه سال 2021 بود که “بیل اسلاوسکی” مقاله ای با محوریت وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) نوشت که ادامه دهنده سایر تحولات مهم در این زمینه بود. از طرف دیگر، خود گوگل نیز از ماشین لرنینگ مانند BERT (Bidirectional Encoder Representatins Transformers) استفاده می کند.

مدل هایی مانند مدل BERT به منظور درک بهتر کلمات در جملات، طراحی شده اند. در حقیقت چه BERT و چه موضوعات مورد بررسی در مقاله اسلاوسکی، همگی به دنبال بهبود جستجوی گوگل از طریق پیاده سازی ماشین لرنینگ و ارائه پاسخ مناسب به کاربرانی که اقدام به سرچ می کند، هستند.

در زیر بخشی از مقاله اسلاوسکی آمده است:

“بازیابی دانش ممکن است با استفاده از پرسش و پاسخ های دامنه باز (Open-QA)، تنظیم شود. در این حالت، مدل زبانی باید سعی کند تا مجموعه ای از سؤالات را پیش بینی نماید. (به عنوان مثال، مرکز استان تهران کجاست؟)

در طول مرحله تنظیم شدن، بازیابی دانش، از اطلاعات مرتبط با رتبه بندی برای بهره‌گرفتن از اسناد موجود استفاده می کند تا به مدل زبانی برای پاسخ به سؤالات، کمک نماید.”

توسعه های زیادی در زمینه های مرتبط با استفاده از موتورهای جستجو صورت گرفته است. در حقیقت این توسعه ها باعث شده اند تا ما بتوانیم در کم ترین زمان ممکن، به جواب سؤالات خود برسیم.

توسعه دستگاه هایی مانند بلندگوهای صوتی و جستجوی صوتی موجود در تلفن همراه، همگی در این راستا بوده اند. از آن جایی که سرعت دسترسی افراد به بسترهای پرسش افزایش یافته‌است، استفاده از شیوه‌های مناسب پاسخ دادن، بیش از پیش یافته است.

اگر بخواهیم این موضوع را از نظر سئو بررسی کنیم باید بگوییم که از این دیدگاه، شرکت ها و بازاریابان، در حال حاضر (و حتی آینده) موظفند تا اقداماتی فراتر از شناخت صرف کلمات کلیدی برای پیش بینی سؤالات کاربران انجام دهند.

همچنین، موضوعاتی مانند بهینه سازی و توسعه محتوا نیز به منظور پاسخ دهی مستقیم، در این زمینه مطرح می شود.