Qu'est-ce que la PNL : un guide du marketing sur le traitement du langage naturel

La technologie est l'un des moteurs du progrès. Les ordinateurs et la technologie numérique facilitent nos vies personnelles et professionnelles, en nous permettant de gérer des tâches compliquées, de communiquer, de découvrir le monde qui nous entoure et de pousser encore plus loin le progrès.

Cependant, nous connaissons tous la frustration lorsqu'un outil ou un programme que nous utilisons ne nous « comprend » pas. Nous fournissons une commande apparemment simple et attendons un certain résultat, mais cela ne fonctionne pas. L'une des raisons pour lesquelles cela se produit est que les ordinateurs ne pensent pas comme les humains, et vice versa.

La technologie qui tente de construire un pont entre les deux s'appelle le traitement du langage naturel (TAL) et est une combinaison de linguistique et d'informatique.

Dans cet article, nous discutons des applications de la PNL dans le marketing numérique et l'optimisation des moteurs de recherche, et de ce que les spécialistes du marketing doivent savoir. Continuez à lire pour en savoir plus!

Qu'est-ce que la PNL ?

Le traitement du langage naturel (TAL) est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA) qui utilise l'apprentissage automatique (ML) et l'apprentissage en profondeur pour traiter et comprendre le langage humain. Ou, tout simplement, la PNL apprend aux ordinateurs à parler humain.

La technologie permet aux machines de distinguer les mots dans le discours humain et le texte, et d'analyser le contexte pour comprendre leur sens propre. Sur la base de ces données, ils peuvent identifier un sentiment, générer un texte significatif, simuler une conversation, traduire des informations d'une langue à une autre, etc.

Alors que la PNL est née en tant que discipline informatique dans les années 1950, elle n'est devenue que récemment suffisamment avancée pour être utile.

Enseigner aux algorithmes informatiques à penser comme les humains est une tâche compliquée. La langue est une chose vivante et les modèles et particularités de la parole sont uniques pour chaque être humain. Apprendre une langue nécessite une compréhension du vocabulaire, de la grammaire, de la sémantique, de la syntaxe, etc. En outre, cela implique également une compréhension générale du monde.

C'est ce qui rend les choses difficiles pour les humains, et encore plus complexes pour les ordinateurs.

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Pendant des années, pour communiquer une tâche à un ordinateur, les gens devaient apprendre son langage. Cependant, bien que ce ne soit pas facile, cela a également freiné la démocratisation de la technologie et limité son potentiel de développement. C'est pourquoi les gens ont décidé d'apprendre aux ordinateurs à nous comprendre et ont commencé à travailler sur les algorithmes de la PNL.

Avec l'avancée de l'IA et du ML, des percées dans le domaine ont rendu possibles des opportunités tant attendues d'appliquer la PNL dans les différents aspects de la science, des affaires et de la vie. La discipline est encore en évolution et a encore un long chemin à parcourir avant que les ordinateurs comprennent pleinement les humains. Premièrement, les scientifiques doivent trouver un moyen de contourner des facteurs linguistiques complexes tels que les dialectes, les différences de prononciation, les défauts d'élocution, les erreurs grammaticales et le sarcasme.

Cependant, le traitement du langage naturel est maintenant suffisamment avancé pour être bénéfique pour de nombreuses industries, y compris le marketing.

Applications de la PNL dans le marketing numérique

À la base, le marketing numérique repose sur la combinaison de la puissance de la linguistique et des opportunités offertes par la technologie numérique. L'objectif du marketing est de concevoir un message convaincant, de le combiner avec des visuels attrayants et de l'utiliser pour attirer les clients. Donc, naturellement, le marketing numérique et la PNL sont étroitement liés.

Certaines des applications les plus notables de la technologie que nous rencontrons au quotidien sont :

• Agents conversationnels . Les chatbots avancés utilisent la PNL pour comprendre ce que veut le client et fournir des réponses pertinentes. Ils peuvent également être formés pour maintenir une conversation humaine, résoudre des problèmes complexes, fournir des suggestions de produits et même faire des blagues.
• Flux d'actualités sur les réseaux sociaux . NLP analyse et trie le contenu pour le montrer aux utilisateurs. Les mots-clés dans les messages et les liens indiquent à l'algorithme de quoi il s'agit et il décide à qui les montrer, en fonction des intérêts de l'utilisateur et d'autres facteurs. C'est pourquoi les publications sur les réseaux sociaux doivent être aussi bien optimisées pour le référencement que les blogs et les articles.
• Analyse des sentiments . Il existe des outils SaaS qui utilisent le NLP pour analyser ce que disent les clients afin d'identifier ce qu'ils pensent d'une marque ou d'un produit. Les algorithmes peuvent analyser les commentaires des médias sociaux, les résultats NPS, les tickets de service client, les avis en ligne et toutes sortes d'autres données non structurées pour en tirer des résultats complets.

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• Marketing prédictif . La PNL peut être utilisée dans le marketing prédictif pour repérer les tendances émergentes, ainsi que les modèles qui indiquent qu'une personne est sur le point d'effectuer un achat, de quitter une marque ou d'effectuer une autre action pertinente.
• Text-to-Speech . L'avancement de la technologie NLP rend la voix générée par ordinateur suffisamment naturelle et convaincante pour être agréable à écouter. Les spécialistes du marketing peuvent utiliser une variété d'outils payants et gratuits pour convertir sans effort des blogs et des articles en fichiers audio et en podcasts.
• Discours en texte . Les transcriptions de podcasts et de vidéos rendent les informations plus compréhensibles pour les moteurs de recherche et plus accessibles aux utilisateurs. Ils fournissent également une UX plus riche qui peut améliorer votre classement.
• Marketing par courriel . Les algorithmes de Google analysent les mots clés dans les e-mails pour les catégoriser et les étiqueter dans la boîte de réception de l'utilisateur. C'est l'un des critères qu'ils utilisent pour choisir si un message doit aller dans les dossiers Primaire, Promotionnel, Social ou Spam.

Cependant, l'une des applications les plus importantes de la PNL dans le marketing numérique est l'optimisation des moteurs de recherche.

Comment le traitement du langage naturel affecte-t-il le référencement

Google travaille constamment à l'amélioration de la capacité de son algorithme de traitement du langage naturel à mieux comprendre les humains, et la mise à jour BERT 2019 était un pas de plus vers ce succès. Le programme est désormais plus efficace pour analyser la structure du texte, établir des liens entre les sujets et identifier les entités en fonction du contexte.

La PNL permet à l'algorithme de déterminer le sujet du contenu, en s'appuyant non seulement sur les mots clés, mais sur la signification globale du texte. En conséquence, les robots des moteurs de recherche sont meilleurs pour explorer et indexer le Web. De plus, l'algorithme de recherche est désormais capable d'afficher des liens pertinents même face à une requête complètement inconnue.

Ces améliorations ont permis à la société de moteurs de recherche d'élever ses normes de qualité de contenu et d'introduire la réglementation EAT comme facteur de classement.

Cependant, pour les webmasters et les créateurs de contenu qui écrivent pour les humains et pas seulement pour les robots, cela ne devrait pas être un problème. Au contraire, cela signifie qu'ils peuvent se concentrer moins sur les mots-clés spécifiques et plus sur la fourniture d'un contenu informatif précieux et pertinent pour le sujet.

Cela dit, examinons quelques-unes des façons notables dont la PNL affecte le référencement.

• Intention de recherche . L'algorithme est désormais capable de mieux distinguer les intentions de navigation, d'information, commerciales et transactionnelles. Il peut analyser à la fois la requête de l'utilisateur et le contenu de la page afin d'identifier si leur intention correspond et de fournir des SERP plus précis.
• Recherche vocale . Les assistants vocaux font déjà partie intégrante de la vie quotidienne de 33,8 % des personnes aux États-Unis. Les recherches verbales sont plus complexes et utilisent un langage naturel, par opposition aux recherches écrites, où les utilisateurs s'appuient généralement sur des mots clés. La PNL permet à Alexa, Google Assistant, Cortana et Siri de comprendre ce que les gens leur demandent et de fournir des réponses pertinentes.

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• Mots-clés à longue traîne . La PNL est plus efficace pour suivre les mots-clés à longue traîne et les corréler avec des sujets et des entités (personnes, choses, lieux, noms, etc.). Par conséquent, même si elle ne dispose pas de suffisamment de données historiques dans sa base de connaissances pour trouver une correspondance parfaite pour la requête de l'utilisateur, il peut fournir des suggestions suffisamment proches.
• Détection de spam . Les moteurs de recherche veulent fournir un contenu de qualité et les algorithmes NLP leur permettent d'identifier les spams de pages nuisibles, les articles avec des appâts au clic ou des titres trompeurs, les discours de haine, etc. Ces liens sont filtrés des SERP pour fournir une meilleure UX.
• Balises de titre . L'algorithme de recherche peut extraire des extraits du contenu d'une page pour fournir un titre différent qui correspondra mieux à l'intention de l'utilisateur. De cette façon, même si la balise de titre fournie par le webmaster n'est pas claire ou pertinente si le contenu l'est, il peut toujours atteindre son public cible.

Comment optimiser le contenu pour la PNL

Comme mentionné, si vous écrivez déjà un contenu informatif de haute qualité, vous devriez être prudent et ne pas avoir besoin d'optimiser davantage. Cependant, il y a quelques points auxquels vous devez faire attention afin de faciliter les algorithmes NLP.

Focus sur le sujet

Comme les humains, les robots aiment le contenu qui colle au sujet. C'est parce qu'ils comprennent les mots et les notions en faisant référence à leur graphe de connaissances, et dans celui-ci, les entités sont expliquées par leurs connexions logiques à d'autres entités. Si votre contenu s'écarte de cette logique, l'algorithme peut devenir confus.

Lorsque vous couvrez un sujet, assurez-vous de rechercher d'autres sujets pertinents et de les mentionner dans votre contenu. Cela aidera les robots à voir l'image complète et leur montrera également que vous connaissez bien le sujet.

Améliorer la lisibilité

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La simplicité de la formulation, du vocabulaire et de la syntaxe facilite l'analyse du texte. La PNL utilise des balises pour étiqueter les mots dans une phrase afin de marquer leur fonction et leur relation. Si vos phrases sont trop longues et compliquées, l'algorithme peut devenir confus. Pour éviter cela, assurez-vous d'exprimer vos idées de manière claire et concise.

De plus, vous devez vous abstenir d'abuser de l'argot, du langage professionnel ou des remarques inutiles, car cela pourrait créer davantage de confusion.

Concentrez-vous sur des paragraphes plus courts avec une structure de texte facile à suivre en utilisant des titres et des puces H2 et H3 pertinents. Cela permettra à l'algorithme de déterminer plus facilement les sous-thèmes que vous couvrez et leur lien avec le principal.

Meilleur maillage interne

Les liens internes fournissent un contexte supplémentaire à votre contenu et aident l'algorithme à comprendre comment une page est liée au reste du contenu de votre site Web.

De plus, se référer aux articles qui expliquent les sous-thèmes plus en détail éliminera toute confusion sur votre sujet. Les liens internes donnent à l'algorithme NLP l'assurance qu'il suit correctement votre logique et qu'il n'interprète pas mal le sens des mots.

Utiliser le balisage de schéma

Alors que le logiciel NLP est censé être capable d'extraire toutes les informations viables du texte par lui-même, lui donner un coup de main ne fera pas de mal. Comme mentionné, la technologie est encore loin d'être parfaite. Plus il a de données à traiter, meilleures sont ses performances. Et les données structurées sont organisées exactement comme l'algorithme en a besoin pour traiter et comprendre une page.

En lui donnant une longueur d'avance, vous vous assurez qu'il saura de quoi il s'agit et qu'il aura une feuille de route pour comprendre votre contenu.

Conclusion

Le traitement du langage naturel est devenu une partie indissociable du marketing numérique et de l'optimisation des moteurs de recherche. L'algorithme de recherche de Google s'appuie fortement sur la technologie pour améliorer la précision des SERP, et de nombreux autres outils que nous utilisons au quotidien en bénéficient également.

En connaissant le fonctionnement du NLP et ses limites, les spécialistes du marketing et les webmasters peuvent améliorer leur compréhension générale de la technologie numérique et de la recherche en ligne. En tirant parti de ces connaissances, ils peuvent mieux optimiser le contenu qu'ils créent et améliorer leur stratégie numérique globale.