Was ist NLP: Ein Leitfaden für Marketingexperten zur Verarbeitung natürlicher Sprache

Technologie ist eine der treibenden Kräfte des Fortschritts. Computer und Digitaltechnik erleichtern unser Privat- und Geschäftsleben, indem sie es uns ermöglichen, komplizierte Aufgaben zu bewältigen, zu kommunizieren, die Welt um uns herum zu entdecken und noch weitere Fortschritte zu erzielen.

Wir alle kennen jedoch die Frustration, wenn ein von uns verwendetes Tool oder Programm uns nicht „versteht“. Wir geben einen scheinbar einfachen Befehl und erwarten ein bestimmtes Ergebnis, aber es liefert nichts. Einer der Gründe dafür ist, dass Computer nicht so denken wie Menschen und umgekehrt.

Die Technologie, die versucht, eine Brücke zwischen den beiden zu bauen, heißt Natural Language Processing (NLP) und ist eine Kombination aus Linguistik und Computing.

In diesem Artikel diskutieren wir die Anwendungen von NLP im digitalen Marketing und in der Suchmaschinenoptimierung und was Marketer wissen müssen. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren!

Was ist NLP?

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI), die maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning verwendet, um die menschliche Sprache zu verarbeiten und zu verstehen. Oder, einfach gesagt, NLP bringt Computern bei, Menschen zu sprechen.

Die Technologie ermöglicht es Maschinen, die Wörter in menschlicher Sprache und Text zu unterscheiden und den Kontext zu analysieren, um ihre richtige Bedeutung herauszufinden. Basierend auf diesen Daten können sie Stimmungen identifizieren, aussagekräftigen Text generieren, Gespräche simulieren, Informationen von einer Sprache in eine andere übersetzen usw.

Während NLP in den 1950er Jahren als Computerdisziplin entstand, hat es sich erst in jüngster Zeit so weit entwickelt, dass es nützlich ist.

Computeralgorithmen beizubringen, wie Menschen zu denken, ist eine komplizierte Aufgabe. Sprache ist etwas Lebendiges und Sprachmuster und Besonderheiten sind für jeden Menschen einzigartig. Das Erlernen einer Sprache erfordert ein Verständnis von Vokabular, Grammatik, Semantik, Syntax usw. Darüber hinaus geht es auch um ein allgemeines Weltverständnis.

Das macht es für Menschen schwierig und für Computer noch komplexer.

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Um einem Computer eine Aufgabe zu übermitteln, musste man jahrelang dessen Sprache lernen. Dies ist zwar nicht einfach, hat aber auch die Demokratisierung der Technologie gehemmt und ihr Entwicklungspotenzial begrenzt. Deshalb entschieden sich die Leute, Computern beizubringen, uns zu verstehen, und begannen, an NLP-Algorithmen zu arbeiten.

Mit dem Fortschritt von KI und ML kamen Durchbrüche auf diesem Gebiet, die lang erwartete Möglichkeiten zur Anwendung von NLP in den verschiedenen Aspekten von Wissenschaft, Wirtschaft und Leben ermöglichten. Die Disziplin befindet sich noch in der Entwicklung und hat noch einen langen Weg vor sich, bis Computer Menschen vollständig verstehen. Zunächst müssen Wissenschaftler einen Weg finden, um komplexe sprachliche Faktoren wie Dialekte, Ausspracheunterschiede, Sprachfehler, Grammatikfehler und Sarkasmus zu umgehen.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist jedoch inzwischen so weit fortgeschritten, dass sie für viele Branchen, einschließlich des Marketings, von Vorteil ist.

Anwendungen von NLP im digitalen Marketing

Im Kern beruht digitales Marketing auf der Kombination der Kraft der Linguistik und der Möglichkeiten, die digitale Technologien bieten. Das Ziel des Marketings ist es, eine überzeugende Botschaft zu konzipieren, sie mit ansprechenden Bildern zu kombinieren und damit Kunden anzuziehen. Natürlich sind digitales Marketing und NLP eng miteinander verbunden.

Einige der bemerkenswerteren Anwendungen der Technologie, denen wir in unserem Alltag begegnen, sind:

• Gesprächsagenten . Fortgeschrittene Chatbots verwenden NLP, um herauszufinden, was der Kunde will, und um relevante Antworten zu geben. Sie können auch darin geschult werden, ein menschenähnliches Gespräch zu führen, komplizierte Probleme zu lösen, Produktvorschläge zu machen und sogar Witze zu machen.
• Social-Media-Newsfeeds . NLP analysiert und sortiert Inhalte, um sie den Benutzern zu zeigen. Die Schlüsselwörter in den Beiträgen und Links teilen dem Algorithmus mit, worum es geht, und er entscheidet, wem er sie zeigt, abhängig von den Interessen des Benutzers und anderen Faktoren. Aus diesem Grund müssen Social-Media-Beiträge genauso gut für SEO optimiert sein wie Blogs und Artikel.
• Stimmungsanalyse . Es gibt SaaS-Tools, die NLP verwenden, um zu analysieren, was Kunden sagen, um herauszufinden, wie sie über eine Marke oder ein Produkt denken. Algorithmen können Social-Media-Kommentare, NPS-Ergebnisse, Kundendiensttickets, Online-Bewertungen und alle Arten anderer unstrukturierter Daten analysieren, um umfassende Ergebnisse abzuleiten.

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• Vorausschauendes Marketing . NLP kann im prädiktiven Marketing eingesetzt werden, um aufkommende Trends sowie Muster zu erkennen, die darauf hindeuten, dass eine Person im Begriff ist, einen Kauf zu tätigen, eine Marke zu verlassen oder eine andere relevante Aktion durchzuführen.
• Text-zu-Sprache . Die Weiterentwicklung der NLP-Technologie lässt die computergenerierte Stimme natürlich und überzeugend genug klingen, um angenehm zuzuhören. Vermarkter können eine Vielzahl kostenpflichtiger und kostenloser Tools verwenden, um Blogs und Artikel mühelos in Audiodateien und Podcasts umzuwandeln.
• Sprache-zu-Text . Transkriptionen von Podcasts und Videos machen Informationen für Suchmaschinen verständlicher und für Benutzer zugänglicher. Sie bieten auch eine reichhaltigere UX, die Ihr Ranking verbessern kann.
• E-Mail-Marketing . Die Algorithmen von Google analysieren die Schlüsselwörter in E-Mails, um sie zu kategorisieren und im Posteingang des Benutzers zu kennzeichnen. Das ist eines der Kriterien, anhand derer sie auswählen, ob eine Nachricht in den Primär-, Werbe-, Sozial- oder Spam-Ordner verschoben werden soll.

Eine der prominentesten Anwendungen von NLP im digitalen Marketing ist jedoch die Suchmaschinenoptimierung.

Wie wirkt sich die Verarbeitung natürlicher Sprache auf SEO aus?

Google arbeitet ständig daran, die Fähigkeit seines Algorithmus zur Verarbeitung natürlicher Sprache zu verbessern, Menschen besser zu verstehen, und das BERT-Update 2019 war diesem Erfolg einen Schritt näher gekommen. Das Programm ist jetzt besser darin, die Textstruktur zu analysieren, Verbindungen zwischen Themen herzustellen und Entitäten basierend auf dem Kontext zu identifizieren.

NLP ermöglicht es dem Algorithmus, das Thema des Inhalts herauszufinden, wobei er sich nicht nur auf die Schlüsselwörter, sondern auf die Gesamtbedeutung des Textes verlässt. Infolgedessen sind Suchmaschinen-Bots besser darin, das Web zu crawlen und zu indizieren. Außerdem ist der Suchalgorithmus nun in der Lage, auch bei einer völlig unbekannten Suchanfrage relevante Links anzuzeigen.

Diese Verbesserungen ermöglichten es dem Suchmaschinenunternehmen, seine Qualitätsstandards für Inhalte zu erhöhen und die EAT-Vorschriften als Rankingfaktor einzuführen.

Für Webmaster und Ersteller von Inhalten, die für Menschen und nicht nur für Roboter schreiben, sollte dies jedoch kein Problem sein. Im Gegenteil, es bedeutet, dass sie sich weniger auf die spezifischen Keywords konzentrieren können, sondern darauf, wertvolle informative Inhalte zu liefern, die für das Thema relevant sind.

Lassen Sie uns einen Blick auf einige der bemerkenswerten Auswirkungen von NLP auf SEO werfen.

• Suchabsicht . Der Algorithmus ist nun in der Lage, besser zwischen Navigations-, Informations-, kommerziellen und Transaktionsabsichten zu unterscheiden. Es kann sowohl die Suchanfrage des Benutzers als auch den Inhalt der Seite analysieren, um festzustellen, ob ihre Absicht übereinstimmt, und genauere SERPs liefern.
• Sprachsuche . Für 33,8 % der Menschen in den USA sind Sprachassistenten bereits fester Bestandteil des Alltags geworden. Verbale Suchen sind komplexer und verwenden natürliche Sprache, im Gegensatz zu schriftlichen, bei denen sich Benutzer normalerweise auf Schlüsselwörter verlassen. NLP macht es möglich, dass Alexa, Google Assistant, Cortana und Siri herausfinden können, was die Leute sie fragen, und relevante Antworten geben können.

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• Long-Tail-Keywords . NLP ist besser darin, Long-Tail-Schlüsselwörter zu verfolgen und sie mit Themen und Entitäten (Personen, Dinge, Orte, Namen usw.) zu korrelieren, selbst wenn es nicht über genügend historische Daten in seiner Wissensdatenbank verfügt, um eine perfekte Übereinstimmung zu finden die Benutzerabfrage, kann es nahe genug Vorschläge liefern.
• Spam-Erkennung . Suchmaschinen möchten qualitativ hochwertige Inhalte bereitstellen, und NLP-Algorithmen ermöglichen es ihnen, Spam schädlicher Seiten, Artikel mit Click-Bait oder irreführenden Überschriften, Hassreden usw. zu erkennen. Solche Links werden aus den SERPs herausgefiltert, um eine bessere UX bereitzustellen.
• Titel-Tags . Der Suchalgorithmus kann Auszüge aus dem Inhalt einer Seite extrahieren, um einen anderen Titel bereitzustellen, der besser zur Absicht des Benutzers passt. Selbst wenn das vom Webmaster bereitgestellte Titel-Tag nicht klar oder relevant ist, kann es auf diese Weise sein Zielpublikum erreichen.

So optimieren Sie Inhalte für NLP

Wer wie gesagt bereits hochwertige Informationsinhalte schreibt, ist auf der sicheren Seite und muss nicht weiter optimieren. Es gibt jedoch ein paar Dinge, auf die Sie achten sollten, um es NLP-Algorithmen einfacher zu machen.

Konzentrieren Sie sich auf das Thema

Ähnlich wie Menschen lieben Roboter Inhalte, die sich an das Thema halten. Das liegt daran, dass sie Wörter und Begriffe verstehen, indem sie auf ihren Wissensgraphen verweisen, und darin werden Entitäten durch ihre logischen Verbindungen zu anderen Entitäten erklärt. Wenn Ihr Inhalt von dieser Logik abweicht, kann der Algorithmus verwirrt werden.

Stellen Sie bei der Behandlung eines Themas sicher, dass Sie andere relevante Themen recherchieren und in Ihren Inhalten erwähnen. Dies hilft den Robotern, das Gesamtbild zu sehen, und zeigt ihnen auch, dass Sie sich mit dem Thema gut auskennen.

Lesbarkeit verbessern

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Einfachheit in Formulierung, Vokabular und Syntax erleichtert die Textanalyse. NLP verwendet Tags, um die Wörter in einem Satz zu kennzeichnen, um zu markieren, welche Funktion sie haben und wie sie zusammenhängen. Wenn Ihre Sätze zu lang und kompliziert sind, kann der Algorithmus verwirrt werden. Um dies zu vermeiden, stellen Sie sicher, dass Sie Ideen klar und prägnant ausdrücken.

Darüber hinaus sollten Sie auf übermäßige Verwendung von Slang, Fachsprache oder unnötigen Bemerkungen verzichten, da diese weitere Verwirrung stiften können.

Konzentrieren Sie sich auf kürzere Absätze mit einer leicht verständlichen Textstruktur, indem Sie relevante H2- und H3-Titel und Aufzählungszeichen verwenden. Dies erleichtert es dem Algorithmus, die von Ihnen behandelten Unterthemen und deren Beziehung zum Hauptthema festzulegen.

Bessere interne Verlinkung

Interne Links bieten zusätzlichen Kontext zu Ihren Inhalten und helfen dem Algorithmus herauszufinden, wie eine Seite mit dem Rest des Inhalts auf Ihrer Website zusammenhängt.

Darüber hinaus wird die Bezugnahme auf Artikel, die Unterthemen ausführlicher erläutern, jegliche Verwirrung bezüglich Ihres Themas beseitigen. Interne Links geben dem NLP-Algorithmus die Gewissheit, dass er Ihrer Logik richtig folgt und die Bedeutung hinter Wörtern nicht falsch interpretiert.

Verwenden Sie Schema-Markup

Während NLP-Software in der Lage sein soll, alle brauchbaren Informationen aus dem Text selbst zu extrahieren, kann es nicht schaden, ihr zu helfen. Wie bereits erwähnt, ist die Technik noch lange nicht perfekt. Je mehr Daten verarbeitet werden müssen, desto besser ist die Leistung. Und strukturierte Daten werden genau so organisiert, wie der Algorithmus sie braucht, um eine Seite zu verarbeiten und zu verstehen.

Indem Sie ihm einen Vorsprung verschaffen, stellen Sie sicher, dass er weiß, womit er es zu tun hat, und einen Fahrplan hat, um Ihre Inhalte herauszufinden.

Endeffekt

Natural Language Processing ist aus dem digitalen Marketing und der Suchmaschinenoptimierung nicht mehr wegzudenken. Der Suchalgorithmus von Google ist stark auf die Technologie angewiesen, um die Genauigkeit von SERPs zu verbessern, und viele andere Tools, die wir täglich verwenden, profitieren ebenfalls davon.

Durch das Wissen, wie NLP funktioniert und wo seine Grenzen liegen, können Vermarkter und Webmaster ihr allgemeines Verständnis der digitalen Technologie und der Online-Suche verbessern. Durch die Nutzung dieses Wissens können sie die von ihnen erstellten Inhalte besser optimieren und ihre digitale Gesamtstrategie verbessern.