Qué es NLP: una guía de marketing para el procesamiento del lenguaje natural

La tecnología es uno de los motores del progreso. Las computadoras y la tecnología digital facilitan nuestra vida personal y comercial, al permitirnos administrar tareas complicadas, comunicarnos, descubrir el mundo que nos rodea e impulsar aún más el progreso.

Sin embargo, todos conocemos la frustración cuando una herramienta o programa que estamos usando no nos “entiende”. Proporcionamos un comando aparentemente simple y esperamos un resultado determinado, pero no se cumple. Una de las razones por las que esto sucede es porque las computadoras no piensan como los humanos, y viceversa.

La tecnología que intenta construir un puente entre los dos se llama procesamiento de lenguaje natural (NLP) y es una combinación de lingüística e informática.

En este artículo, discutimos las aplicaciones de NLP en marketing digital y optimización de motores de búsqueda, y lo que los especialistas en marketing deben saber. ¡Sigue leyendo para aprender más!

¿Qué es la PNL?

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que utiliza el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo para procesar y comprender el lenguaje humano. O, simplemente, la PNL enseña a las computadoras a hablar como humanos.

La tecnología permite que las máquinas distingan las palabras en el habla y el texto humanos, y analicen el contexto para descubrir su significado correcto. Con base en estos datos, pueden identificar sentimientos, generar texto significativo, simular conversaciones, traducir información de un idioma a otro, etc.

Si bien la PNL se originó como una disciplina informática en la década de 1950, solo recientemente se ha vuelto lo suficientemente avanzada como para ser útil.

Enseñar algoritmos informáticos para pensar como humanos es una tarea complicada. El lenguaje es un ser vivo y los patrones y peculiaridades del habla son únicos para cada ser humano. Aprender un idioma requiere una comprensión del vocabulario, la gramática, la semántica, la sintaxis, etc. Además, también implica una comprensión general del mundo.

Eso es lo que lo hace difícil para los humanos y aún más complejo para las computadoras.

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Durante años, para comunicar una tarea a una computadora, las personas tenían que aprender su idioma. Sin embargo, si bien esto no es fácil, también restringió la democratización de la tecnología y limitó su potencial de desarrollo. Es por eso que la gente decidió enseñar a las computadoras a entendernos y comenzó a trabajar en algoritmos de PNL.

Con el avance de la IA y el ML, surgieron avances en el campo que posibilitaron oportunidades tan esperadas para aplicar la PNL en los diferentes aspectos de la ciencia, los negocios y la vida. La disciplina aún está evolucionando y tiene un largo camino por recorrer antes de que las computadoras entiendan completamente a los humanos. En primer lugar, los científicos tienen que encontrar una forma de evitar factores lingüísticos complejos, como los dialectos, las diferencias de pronunciación, los defectos del habla, los errores gramaticales y el sarcasmo.

Sin embargo, el procesamiento del lenguaje natural ahora está lo suficientemente avanzado como para ser beneficioso para muchas industrias, incluido el marketing.

Aplicaciones de la PNL en el Marketing Digital

En esencia, el marketing digital se basa en combinar el poder de la lingüística y las oportunidades que brinda la tecnología digital. El objetivo del marketing es concebir un mensaje convincente, combinarlo con imágenes atractivas y utilizarlo para atraer clientes. Entonces, naturalmente, el marketing digital y la PNL están estrechamente conectados.

Algunas de las aplicaciones más notables de la tecnología que encontramos en nuestro día a día son:

• Agentes conversacionales . Los chatbots avanzados usan NLP para descubrir qué quiere el cliente y proporcionar respuestas relevantes. También pueden ser entrenados para mantener una conversación similar a la humana, resolver problemas complicados, brindar sugerencias de productos e incluso hacer bromas.
• Fuentes de noticias de las redes sociales . NLP analiza y ordena el contenido para mostrárselo a los usuarios. Las palabras clave en las publicaciones y los enlaces le dicen al algoritmo de qué se tratan y decide a quién mostrárselas, según los intereses del usuario y otros factores. Es por eso que las publicaciones en las redes sociales deben estar tan bien optimizadas para SEO como los blogs y los artículos.
• Análisis de sentimiento . Existen herramientas SaaS que utilizan NLP para analizar lo que dicen los clientes con el fin de identificar cómo se sienten acerca de una marca o un producto. Los algoritmos pueden analizar los comentarios de las redes sociales, los resultados de NPS, los tickets de servicio al cliente, las revisiones en línea y todo tipo de otros datos no estructurados para obtener resultados completos.

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• Mercadotecnia Predictiva . La PNL se puede utilizar en el marketing predictivo para detectar tendencias emergentes, así como patrones que indican que una persona está a punto de realizar una compra, dejar una marca o realizar otra acción relevante.
• Texto a voz . El avance de la tecnología NLP hace que la voz generada por computadora suene lo suficientemente natural y convincente como para ser agradable de escuchar. Los especialistas en marketing pueden usar una variedad de herramientas pagas y gratuitas para convertir sin esfuerzo blogs y artículos en archivos de audio y podcasts.
• Voz a texto . Las transcripciones de podcasts y videos hacen que la información sea más comprensible para los motores de búsqueda y más accesible para los usuarios. También brindan una UX más rica que puede mejorar su clasificación.
• Comercialización por correo electrónico . Los algoritmos de Google analizan las palabras clave de los correos electrónicos para categorizarlas y etiquetarlas en la bandeja de entrada del usuario. Ese es uno de los criterios que usan para elegir si un mensaje debe ir a las carpetas Principal, Promocional, Social o Spam.

Sin embargo, una de las aplicaciones más destacadas de la PNL en el marketing digital es la optimización de motores de búsqueda.

¿Cómo afecta el procesamiento del lenguaje natural al SEO?

Google trabaja constantemente para mejorar la capacidad de su algoritmo de procesamiento de lenguaje natural para comprender mejor a los humanos, y la actualización BERT de 2019 estuvo un paso más cerca de ese éxito. El programa ahora es mejor para analizar la estructura del texto, hacer conexiones entre temas e identificar entidades basadas en el contexto.

NLP permite que el algoritmo descubra el tema del contenido, basándose no solo en las palabras clave sino también en el significado general del texto. Como resultado, los robots de los motores de búsqueda son mejores para rastrear e indexar la web. Además, el algoritmo de búsqueda ahora puede mostrar enlaces relevantes incluso cuando se enfrenta a una consulta completamente desconocida.

Estas mejoras hicieron posible que la compañía de motores de búsqueda elevara los estándares de calidad de sus contenidos e introdujera la normativa EAT como factor de clasificación.

Sin embargo, para los webmasters y creadores de contenido que escriben para humanos y no solo para robots, esto no debería ser un problema. Por el contrario, significa que pueden centrarse menos en las palabras clave específicas y más en ofrecer contenido informativo valioso que sea relevante para el tema.

Dicho esto, echemos un vistazo a algunas de las formas notables en que la PNL afecta al SEO.

• Intención de búsqueda . El algoritmo ahora es capaz de distinguir mejor entre la intención de navegación, informativa, comercial y transaccional. Puede analizar tanto la consulta del usuario como el contenido de la página para identificar si su intención coincide y ofrecer SERP más precisos.
• Búsqueda por voz . Los asistentes de voz ya se han convertido en una parte habitual de la vida cotidiana del 33,8% de las personas en los EE. UU. Las búsquedas verbales son más complejas y utilizan un lenguaje natural, a diferencia de las escritas, en las que los usuarios suelen basarse en palabras clave. La PNL hace posible que Alexa, el Asistente de Google, Cortana y Siri puedan descubrir lo que la gente les pregunta y brindar respuestas relevantes.

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• Palabras clave de cola larga . NLP es mejor para rastrear palabras clave de cola larga y correlacionarlas con temas y entidades (personas, cosas, lugares, nombres, etc.). Por lo tanto, incluso si no tiene suficientes datos históricos en su base de conocimientos para encontrar una combinación perfecta para la consulta del usuario, puede ofrecer sugerencias lo suficientemente cercanas.
• Detección de correo no deseado . Los motores de búsqueda quieren proporcionar contenido de calidad y los algoritmos de NLP les permiten identificar spam de páginas dañinas, artículos con cebo de clics o titulares engañosos, discursos de odio, etc. Dichos enlaces se filtran de las SERP para proporcionar una mejor experiencia de usuario.
• Etiquetas de título . El algoritmo de búsqueda puede extraer extractos del contenido de una página para proporcionar un título diferente que coincida mejor con la intención del usuario. De esta manera, incluso si la etiqueta de título proporcionada por el webmaster no es clara o relevante si el contenido lo es, aún puede llegar a su público objetivo.

Cómo optimizar el contenido para la PNL

Como se mencionó, si ya está escribiendo contenido informativo de alta calidad, debe estar seguro y no necesita optimizar más. Sin embargo, hay algunas cosas a las que debe prestar atención para facilitar los algoritmos de PNL.

Centrarse en el tema

De manera similar a los humanos, a los robots les encanta el contenido que se apega al tema. Eso es porque entienden palabras y nociones al hacer referencia a su gráfico de conocimiento, y en él, las entidades se explican por sus conexiones lógicas con otras entidades. Si su contenido se desvía de esa lógica, el algoritmo puede confundirse.

Al cubrir un tema, asegúrese de investigar otros temas relevantes y menciónelos en su contenido. Esto ayudará a los robots a ver la imagen completa y también les mostrará que conoces bien el tema.

Mejorar la legibilidad

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La simplicidad en la redacción, el vocabulario y la sintaxis hace que el texto sea más fácil de analizar. La PNL utiliza etiquetas para etiquetar las palabras de una oración con el fin de marcar qué función tienen y cómo se relacionan. Si sus oraciones son demasiado largas y complicadas, el algoritmo puede confundirse. Para evitar esto, asegúrese de expresar las ideas de manera clara y concisa.

Además, debe abstenerse de abusar de la jerga, el lenguaje profesional o los comentarios innecesarios, ya que pueden crear más confusión.

Concéntrese en párrafos más cortos con una estructura de texto fácil de seguir mediante el uso de títulos y viñetas H2 y H3 relevantes. Esto hará que sea más fácil para el algoritmo precisar los subtemas que estás cubriendo y cómo se relacionan con el principal.

Mejor enlace interno

Los enlaces internos brindan contexto adicional a su contenido y ayudan al algoritmo a descubrir cómo se relaciona una página con el resto del contenido de su sitio web.

Además, hacer referencia a artículos que explican subtemas con más detalle eliminará cualquier confusión sobre su tema. Los enlaces internos le dan al algoritmo NLP la confianza de que está siguiendo su lógica correctamente y no está malinterpretando el significado detrás de las palabras.

Usar marcado de esquema

Si bien se supone que el software de PNL puede extraer toda la información viable del texto por sí solo, echarle una mano no está de más. Como se mencionó, la tecnología aún está lejos de ser perfecta. Cuantos más datos tenga para trabajar, mejor funcionará. Y los datos estructurados se organizan exactamente de la forma en que el algoritmo los necesita para procesar y comprender una página.

Al darle una ventaja, te aseguras de que sabrá a qué se enfrenta y tendrá una hoja de ruta para descifrar tu contenido.

Línea de fondo

El procesamiento del lenguaje natural se ha convertido en una parte inseparable del marketing digital y la optimización de motores de búsqueda. El algoritmo de búsqueda de Google se basa en gran medida en la tecnología para mejorar la precisión de las SERP, y muchas otras herramientas que usamos en nuestro día a día también se benefician de ella.

Al saber cómo funciona la PNL y cuáles son sus limitaciones, los especialistas en marketing y webmasters pueden mejorar su comprensión general de la tecnología digital y la búsqueda en línea. Aprovechando este conocimiento, pueden optimizar mejor el contenido que crean y mejorar su estrategia digital general.