ما هو البرمجة اللغوية العصبية: دليل المسوق لمعالجة اللغة الطبيعية

التكنولوجيا هي إحدى القوى الدافعة وراء التقدم. تجعل أجهزة الكمبيوتر والتكنولوجيا الرقمية حياتنا الشخصية والتجارية أسهل ، من خلال تمكيننا من إدارة المهام المعقدة ، والتواصل ، واكتشاف العالم من حولنا ، ودفع المزيد من التقدم.

ومع ذلك ، نعلم جميعًا الإحباط عندما لا "يفهم" الأداة أو البرنامج الذي نستخدمه. نحن نقدم أمرًا يبدو بسيطًا ونتوقع نتيجة معينة ، لكنه يفشل في تحقيقه. أحد أسباب حدوث ذلك هو أن أجهزة الكمبيوتر لا تفكر بالطريقة التي يتصرف بها البشر ، والعكس صحيح.

تسمى التقنية التي تحاول بناء جسر بين الاثنين معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وهي مزيج من اللغويات والحوسبة.

في هذه المقالة ، نناقش تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية في التسويق الرقمي وتحسين محركات البحث ، وما يحتاج المسوقون إلى معرفته. تابع القراءة لمعرفة المزيد!

ما هو البرمجة اللغوية العصبية؟

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI) التي تستخدم التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق لمعالجة وفهم اللغة البشرية. أو ، ببساطة ، تعلم البرمجة اللغوية العصبية أجهزة الكمبيوتر أن تتحدث بشريًا.

تسمح هذه التقنية للآلات بتمييز الكلمات في الكلام والنص البشري ، وتحليل السياق لمعرفة معناها الصحيح. بناءً على هذه البيانات ، يمكنهم تحديد المشاعر وإنشاء نص ذي مغزى ومحاكاة المحادثة وترجمة المعلومات من لغة إلى أخرى وما إلى ذلك.

بينما نشأت البرمجة اللغوية العصبية (NLP) كنظام في الحوسبة في الخمسينيات من القرن الماضي ، إلا أنها أصبحت مؤخرًا متقدمة بما يكفي لتكون مفيدة.

يعد تعليم خوارزميات الكمبيوتر للتفكير مثل البشر مهمة معقدة. اللغة شيء حي وأنماط الكلام وخصائصه فريدة لكل إنسان. يتطلب تعلم اللغة فهم المفردات ، والقواعد ، والدلالات ، وبناء الجملة ، وما إلى ذلك. علاوة على ذلك ، فإنه ينطوي أيضًا على فهم عام للعالم.

هذا ما يجعل الأمر صعبًا على البشر ، وأكثر تعقيدًا على أجهزة الكمبيوتر.

مصدر

لسنوات ، لإيصال مهمة إلى جهاز كمبيوتر ، كان على الناس تعلم لغته. ومع ذلك ، في حين أن هذا ليس بالأمر السهل ، فإنه يقيد أيضًا دمقرطة التكنولوجيا ويحد من إمكاناتها التنموية. لهذا السبب قرر الناس تعليم أجهزة الكمبيوتر لفهمنا وبدأوا العمل على خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية.

مع تقدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، جاءت اختراقات في هذا المجال أتاحت فرصًا طال انتظارها لتطبيق البرمجة اللغوية العصبية في مختلف جوانب العلوم والأعمال والحياة. لا يزال النظام يتطور ولديه طريق طويل قبل أن تفهم أجهزة الكمبيوتر البشر تمامًا. أولاً ، يتعين على العلماء إيجاد طريقة للتغلب على العوامل اللغوية المعقدة مثل اللهجات ، والاختلافات في النطق ، وعيوب الكلام ، والأخطاء النحوية ، والسخرية.

ومع ذلك ، فإن معالجة اللغة الطبيعية أصبحت الآن متقدمة بما يكفي لتكون مفيدة للعديد من الصناعات ، بما في ذلك التسويق.

تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية في التسويق الرقمي

يعتمد التسويق الرقمي في جوهره على الجمع بين قوة اللغويات والفرص التي توفرها التكنولوجيا الرقمية. الهدف من التسويق هو تصور رسالة مقنعة ، ودمجها مع عناصر مرئية جذابة ، واستخدامها لجذب العملاء. لذلك ، بطبيعة الحال ، يرتبط التسويق الرقمي و البرمجة اللغوية العصبية بإحكام.

بعض التطبيقات الأكثر شهرة للتكنولوجيا التي نواجهها في حياتنا اليومية هي:

• وكلاء المحادثة . تستخدم روبوتات المحادثة المتقدمة البرمجة اللغوية العصبية لمعرفة ما يريده العميل وتقديم الإجابات ذات الصلة. يمكن أيضًا تدريبهم على الحفاظ على محادثة شبيهة بالإنسان ، وحل المشكلات المعقدة ، وتقديم اقتراحات المنتجات ، وحتى إلقاء النكات.
• مواجز أخبار وسائل التواصل الاجتماعي . يقوم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) بتحليل وفرز المحتوى لإظهاره للمستخدمين. تخبر الكلمات الرئيسية في المنشورات والروابط الخوارزمية بما تدور حولها وتقرر من ستظهر لهم ، اعتمادًا على اهتمامات المستخدم وعوامل أخرى. لهذا السبب يجب تحسين منشورات وسائل التواصل الاجتماعي لتحسين محركات البحث مثل المدونات والمقالات.
• تحليل المشاعر . هناك أدوات SaaS تستخدم البرمجة اللغوية العصبية لتحليل ما يقوله العملاء من أجل تحديد شعورهم تجاه العلامة التجارية أو المنتج. يمكن للخوارزميات تحليل تعليقات الوسائط الاجتماعية ، ونتائج NPS ، وتذاكر خدمة العملاء ، والمراجعات عبر الإنترنت ، وجميع أنواع البيانات غير المنظمة الأخرى للحصول على نتائج شاملة.

مصدر

• التسويق التنبئي . يمكن استخدام البرمجة اللغوية العصبية في التسويق التنبئي لاكتشاف الاتجاهات الناشئة ، بالإضافة إلى الأنماط التي تشير إلى أن الشخص على وشك إجراء عملية شراء أو ترك علامة تجارية أو القيام بأي إجراء آخر ذي صلة.
• تحويل النص إلى كلام . إن تقدم تقنية البرمجة اللغوية العصبية يجعل الصوت الناتج عن الكمبيوتر طبيعيًا ومقنعًا بما يكفي ليكون ممتعًا للاستماع إليه. يمكن للمسوقين استخدام مجموعة متنوعة من الأدوات المدفوعة والمجانية لتحويل المدونات والمقالات بسهولة إلى ملفات صوتية وبودكاست.
• تحويل الكلام إلى نص . تجعل نسخ البودكاست ومقاطع الفيديو المعلومات أكثر قابلية للفهم لمحركات البحث ، وأكثر سهولة للمستخدمين. كما أنها توفر تجربة مستخدم أكثر ثراءً يمكنها تعزيز ترتيبك.
• التسويق عبر البريد الإلكتروني . تحلل خوارزميات Google الكلمات الرئيسية في رسائل البريد الإلكتروني لتصنيفها وتسميتها في صندوق الوارد الخاص بالمستخدم. هذا هو أحد المعايير التي يستخدمونها لاختيار ما إذا كان يجب إرسال الرسالة إلى المجلدات الأساسية أو الترويجية أو الاجتماعية أو الرسائل غير المرغوب فيها.

ومع ذلك ، فإن أحد أبرز تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية في التسويق الرقمي هو تحسين محرك البحث.

كيف تؤثر معالجة اللغة الطبيعية على تحسين محركات البحث

تعمل Google باستمرار على تحسين قدرة خوارزمية معالجة اللغة الطبيعية على فهم البشر بشكل أفضل ، وكان تحديث BERT لعام 2019 خطوة أقرب إلى هذا النجاح. أصبح البرنامج الآن أفضل في تحليل بنية النص ، وإقامة الروابط بين الموضوعات ، وتحديد الكيانات بناءً على السياق.

تمكن البرمجة اللغوية العصبية الخوارزمية من معرفة موضوع المحتوى ، بالاعتماد ليس فقط على الكلمات الرئيسية ولكن على المعنى العام للنص. نتيجة لذلك ، فإن روبوتات محرك البحث أفضل في الزحف إلى الويب وفهرسته. بالإضافة إلى ذلك ، أصبحت خوارزمية البحث الآن قادرة على إظهار الروابط ذات الصلة حتى عند مواجهة استعلام غير مألوف تمامًا.

مكنت هذه التحسينات شركة محرك البحث من رفع معايير جودة المحتوى وتقديم لوائح EAT كعامل تصنيف.

ومع ذلك ، بالنسبة لمشرفي المواقع ومنشئي المحتوى الذين يكتبون للبشر وليس فقط للروبوتات ، لا ينبغي أن تكون هذه مشكلة. على العكس من ذلك ، فهذا يعني أنه يمكنهم التركيز بدرجة أقل على الكلمات الرئيسية المحددة والمزيد على تقديم محتوى إعلامي قيم ذي صلة بالموضوع.

بعد قولي هذا ، دعنا نلقي نظرة على بعض الطرق الملحوظة التي تؤثر بها البرمجة اللغوية العصبية على تحسين محركات البحث.

• نية البحث . الخوارزمية الآن قادرة على التمييز بشكل أفضل بين النية الملاحية والمعلوماتية والتجارية والمعاملات. يمكنه تحليل كلاً من استعلام المستخدم ومحتوى الصفحة من أجل تحديد ما إذا كانت نواياهم تتطابق مع نتائج بحث SERP أكثر دقة.
• البحث الصوتي . أصبحت المساعدين الصوتيين بالفعل جزءًا منتظمًا من الحياة اليومية لـ 33.8٪ من الناس في الولايات المتحدة. عمليات البحث اللفظية أكثر تعقيدًا وتستخدم لغة طبيعية ، على عكس المكتوبة ، حيث يعتمد المستخدمون عادةً على الكلمات الرئيسية. يتيح البرمجة اللغوية العصبية أن يتمكن كل من Alexa و Google Assistant و Cortana و Siri من معرفة ما يطلبه الناس منهم وتقديم إجابات ذات صلة.

مصدر

• كلمات طويلة الذيل . البرمجة اللغوية العصبية أفضل في تتبع الكلمات الرئيسية طويلة الذيل وربطها بالموضوعات والكيانات (الأشخاص ، والأشياء ، والأماكن ، والأسماء ، وما إلى ذلك) لذلك ، حتى لو لم يكن لديها بيانات تاريخية كافية في قاعدة المعرفة الخاصة بها للعثور على تطابق مثالي لـ استعلام المستخدم ، يمكنه تقديم اقتراحات قريبة بدرجة كافية.
• كشف البريد العشوائي . ترغب محركات البحث في توفير محتوى عالي الجودة وتسمح خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية لها بتحديد البريد العشوائي للصفحات الضارة ، والمقالات التي تحتوي على عناوين مضللة للنقر ، والكلام الذي يحض على الكراهية ، وما إلى ذلك. يتم تصفية هذه الروابط من SERPs لتوفير تجربة مستخدم أفضل.
• علامات العنوان . قد تقوم خوارزمية البحث باستخراج مقتطفات من المحتوى الموجود على إحدى الصفحات لتوفير عنوان مختلف يتناسب بشكل أفضل مع نية المستخدم. بهذه الطريقة ، حتى إذا كانت علامة العنوان التي قدمها مشرف الموقع غير واضحة أو ذات صلة إذا كان المحتوى كذلك ، فقد يستمر في الوصول إلى الجمهور المستهدف.

كيفية تحسين محتوى البرمجة اللغوية العصبية

كما ذكرنا ، إذا كنت تكتب بالفعل محتوى إعلاميًا عالي الجودة ، فيجب أن تكون في الجانب الآمن ولا تحتاج إلى مزيد من التحسين. ومع ذلك ، هناك بعض الأشياء التي يجب الانتباه إليها من أجل تسهيل الأمر على خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية.

ركز على الموضوع

على غرار البشر ، تحب الروبوتات المحتوى الذي يلتزم بالموضوع. هذا لأنهم يفهمون الكلمات والمفاهيم من خلال الرجوع إلى الرسم البياني المعرفي الخاص بهم ، وفيه ، يتم شرح الكيانات من خلال روابطها المنطقية بالكيانات الأخرى. إذا انحرف المحتوى الخاص بك عن هذا المنطق ، فقد تصبح الخوارزمية مشوشة.

عند تغطية موضوع ما ، تأكد من البحث في الموضوعات الأخرى ذات الصلة واذكرها في المحتوى الخاص بك. سيساعد هذا الروبوتات على رؤية الصورة كاملة ، كما سيوضح لهم أنك تعرف الموضوع جيدًا.

تحسين القراءة

مصدر

البساطة في الصياغة والمفردات وبناء الجملة تجعل النص أسهل في التحليل. يستخدم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) العلامات لتسمية الكلمات في الجملة من أجل تحديد الوظيفة التي تمتلكها وكيفية ارتباطها. إذا كانت جملك طويلة جدًا ومعقدة ، فقد تصبح الخوارزمية مشوشة. لتجنب ذلك ، تأكد من أنك تعبر عن الأفكار بطريقة واضحة وموجزة.

علاوة على ذلك ، يجب عليك الامتناع عن الإفراط في استخدام اللغة العامية أو اللغة الاحترافية أو الملاحظات غير الضرورية ، حيث قد تؤدي إلى مزيد من الالتباس.

ركز على فقرات أقصر مع بنية نصية سهلة المتابعة باستخدام عناوين H2 و H3 ذات الصلة والرموز النقطية. سيسهل ذلك على الخوارزمية تحديد الموضوعات الفرعية التي تغطيها وكيفية ارتباطها بالموضوع الرئيسي.

ربط داخلي أفضل

توفر الروابط الداخلية سياقًا إضافيًا للمحتوى الخاص بك وتساعد الخوارزمية في معرفة كيفية ارتباط الصفحة ببقية المحتوى على موقع الويب الخاص بك.

بالإضافة إلى ذلك ، ستؤدي الإشارة إلى المقالات التي تشرح الموضوعات الفرعية بمزيد من التفصيل إلى القضاء على أي لبس حول موضوعك. تمنح الروابط الداخلية خوارزمية البرمجة اللغوية العصبية الثقة في أنها تتبع منطقك بشكل صحيح ولا تسيء تفسير المعنى الكامن وراء الكلمات.

استخدم مخطط توصيف

بينما من المفترض أن يكون برنامج البرمجة اللغوية العصبية قادرًا على استخراج جميع المعلومات القابلة للتطبيق من النص بمفرده ، فإن منحه يد المساعدة لن يضر. كما ذكرنا ، لا تزال التكنولوجيا بعيدة عن الكمال. كلما زادت البيانات التي يجب أن تعمل معها ، كان أداؤها أفضل. ويتم تنظيم البيانات المنظمة تمامًا بالطريقة التي تحتاجها الخوارزمية من أجل معالجة الصفحة وفهمها.

من خلال إعطائها السبق ، فإنك تتأكد من أنها ستعرف ما تتعامل معه وستكون لديها خارطة طريق لمعرفة المحتوى الخاص بك.

الحد الأدنى

أصبحت معالجة اللغة الطبيعية جزءًا لا يتجزأ من التسويق الرقمي وتحسين محركات البحث. تعتمد خوارزمية البحث في Google بشكل كبير على التقنية لتحسين دقة SERPs ، كما تستفيد منها أيضًا العديد من الأدوات الأخرى التي نستخدمها في حياتنا اليومية.

من خلال معرفة كيفية عمل البرمجة اللغوية العصبية ومحدوديتها ، يمكن للمسوقين ومشرفي المواقع تحسين فهمهم العام للتكنولوجيا الرقمية والبحث عبر الإنترنت. بالاستفادة من هذه المعرفة ، يمكنهم تحسين المحتوى الذي ينشئونه بشكل أفضل وتحسين إستراتيجيتهم الرقمية الشاملة.