Apa itu NLP: Panduan Pemasar untuk Pemrosesan Bahasa Alami

Teknologi adalah salah satu kekuatan pendorong di balik kemajuan. Komputer dan teknologi digital membuat kehidupan pribadi dan bisnis kita lebih mudah, dengan memungkinkan kita mengelola tugas-tugas rumit, berkomunikasi, menemukan dunia di sekitar kita, dan mendorong kemajuan lebih jauh.

Namun, kita semua tahu rasa frustrasi ketika alat atau program yang kita gunakan tidak "mengerti" kita. Kami memberikan perintah yang tampaknya sederhana dan mengharapkan hasil tertentu, tetapi gagal untuk memberikan. Salah satu alasan hal ini terjadi adalah karena komputer tidak berpikir seperti manusia, dan sebaliknya.

Teknologi yang mencoba membangun jembatan antara keduanya disebut natural language processing (NLP) dan merupakan kombinasi linguistik dan komputasi.

Pada artikel ini, kami membahas penerapan NLP dalam pemasaran digital dan optimisasi mesin pencari, dan apa yang perlu diketahui pemasar. Baca terus untuk mempelajari lebih lanjut!

Apa itu NLP?

Pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah bagian dari kecerdasan buatan (AI) yang menggunakan pembelajaran mesin (ML) dan pembelajaran mendalam untuk memproses dan memahami bahasa manusia. Atau, sederhananya, NLP mengajarkan komputer untuk berbicara manusia.

Teknologi ini memungkinkan mesin untuk membedakan kata-kata dalam ucapan dan teks manusia, dan menganalisis konteksnya untuk mengetahui makna yang tepat. Berdasarkan data ini, mereka dapat mengidentifikasi sentimen, menghasilkan teks yang bermakna, mensimulasikan percakapan, menerjemahkan informasi dari satu bahasa ke bahasa lain, dll.

Sementara NLP berasal sebagai disiplin dalam komputasi pada 1950-an, baru-baru ini menjadi cukup maju untuk berguna.

Mengajarkan algoritma komputer untuk berpikir seperti manusia adalah tugas yang rumit. Bahasa adalah makhluk hidup dan pola bicara serta kekhasannya adalah unik bagi setiap manusia. Mempelajari suatu bahasa membutuhkan pemahaman tentang kosakata, tata bahasa, semantik, sintaksis, dan sebagainya. Selain itu, ini juga melibatkan pemahaman umum tentang dunia.

Itulah yang membuatnya sulit bagi manusia, dan bahkan lebih kompleks untuk komputer.

Sumber

Selama bertahun-tahun, untuk mengomunikasikan tugas ke komputer, orang harus mempelajari bahasanya. Namun, meski tidak mudah, hal ini juga menghambat demokratisasi teknologi dan membatasi potensi pengembangannya. Itu sebabnya orang memutuskan untuk mengajar komputer untuk memahami kami dan mulai mengerjakan algoritme NLP.

Dengan kemajuan AI dan ML, muncul terobosan di bidang yang memungkinkan peluang yang telah lama ditunggu-tunggu untuk menerapkan NLP dalam berbagai aspek sains, bisnis, dan kehidupan. Disiplin ini masih berkembang dan memiliki jalan panjang sebelum komputer memahami manusia sepenuhnya. Pertama, para ilmuwan harus menemukan cara mengatasi faktor-faktor linguistik yang kompleks seperti dialek, perbedaan pengucapan, cacat bicara, kesalahan tata bahasa, dan sarkasme.

Namun, pemrosesan bahasa alami sekarang sudah cukup maju sehingga bermanfaat bagi banyak industri, termasuk pemasaran.

Aplikasi NLP dalam Pemasaran Digital

Pada intinya, pemasaran digital bergantung pada penggabungan kekuatan linguistik dan peluang yang disediakan oleh teknologi digital. Tujuan pemasaran adalah untuk menyusun pesan yang menarik, menggabungkannya dengan visual yang menarik, dan menggunakannya untuk menarik pelanggan. Jadi, tentu saja, pemasaran digital dan NLP terhubung erat.

Beberapa aplikasi teknologi yang lebih menonjol yang kita temui dalam kehidupan sehari-hari adalah:

• Agen Percakapan . Chatbots tingkat lanjut menggunakan NLP untuk mencari tahu apa yang diinginkan pelanggan dan memberikan jawaban yang relevan. Mereka juga dapat dilatih untuk mempertahankan percakapan seperti manusia, memecahkan masalah yang rumit, memberikan saran produk, dan bahkan membuat lelucon.
• Umpan Berita Media Sosial . NLP menganalisis dan memilah konten untuk ditampilkan kepada pengguna. Kata kunci dalam posting dan tautan memberi tahu algoritme tentang apa kata kunci itu dan memutuskan kepada siapa kata kunci tersebut akan ditampilkan, bergantung pada minat pengguna dan faktor lainnya. Itu sebabnya posting media sosial perlu dioptimalkan untuk SEO seperti halnya blog dan artikel.
• Analisis Sentimen . Ada alat SaaS yang menggunakan NLP untuk menganalisis apa yang dikatakan pelanggan untuk mengidentifikasi bagaimana perasaan mereka tentang suatu merek atau produk. Algoritma dapat menganalisis komentar media sosial, hasil NPS, tiket layanan pelanggan, ulasan online, dan semua jenis data tidak terstruktur lainnya untuk mendapatkan hasil yang komprehensif.

Sumber

• Pemasaran Prediktif . NLP dapat digunakan dalam pemasaran prediktif untuk melihat tren yang muncul, serta pola yang menunjukkan seseorang akan melakukan pembelian, meninggalkan merek, atau melakukan tindakan lain yang relevan.
• Teks-ke-Ucapan . Kemajuan teknologi NLP membuat suara yang dihasilkan komputer terdengar natural dan cukup meyakinkan untuk enak didengar. Pemasar dapat menggunakan berbagai alat berbayar dan gratis untuk dengan mudah mengonversi blog dan artikel ke file audio dan podcast.
• Ucapan-ke-Teks . Transkripsi podcast dan video membuat informasi lebih mudah dipahami oleh mesin pencari, dan lebih mudah diakses oleh pengguna. Mereka juga menyediakan UX yang lebih kaya yang dapat meningkatkan peringkat Anda.
• Pemasaran Email . Algoritme Google menganalisis kata kunci dalam email untuk mengkategorikannya dan melabelinya di kotak masuk pengguna. Itulah salah satu kriteria yang mereka gunakan untuk memilih apakah sebuah pesan harus masuk ke folder Utama, Promosi, Sosial, atau Spam.

Namun, salah satu aplikasi NLP yang paling menonjol dalam pemasaran digital adalah dalam optimasi mesin pencari.

Bagaimana Pemrosesan Bahasa Alami Mempengaruhi SEO

Google terus berupaya meningkatkan kemampuan algoritme pemrosesan bahasa alaminya untuk lebih memahami manusia, dan pembaruan BERT 2019 selangkah lebih dekat dengan kesuksesan itu. Program ini sekarang lebih baik dalam menganalisis struktur teks, membuat hubungan antar subjek, dan mengidentifikasi entitas berdasarkan konteks.

NLP memungkinkan algoritme untuk mengetahui topik konten, tidak hanya mengandalkan kata kunci tetapi juga makna keseluruhan teks. Akibatnya, bot mesin pencari lebih baik dalam merayapi dan mengindeks web. Selain itu, algoritme pencarian sekarang dapat menampilkan tautan yang relevan bahkan ketika dihadapkan dengan kueri yang sama sekali tidak dikenal.

Perbaikan ini memungkinkan perusahaan mesin pencari untuk meningkatkan standar kualitas konten dan memperkenalkan peraturan EAT sebagai faktor peringkat.

Namun, untuk webmaster dan pembuat konten yang menulis untuk manusia dan tidak hanya untuk robot, ini seharusnya tidak menjadi masalah. Sebaliknya, itu berarti mereka dapat kurang fokus pada kata kunci tertentu dan lebih banyak memberikan konten informatif berharga yang relevan dengan topik.

Yang mengatakan, mari kita lihat beberapa cara penting NLP mempengaruhi SEO.

• Cari Maksud . Algoritme sekarang mampu membedakan dengan lebih baik antara tujuan navigasi, informasional, komersial, dan transaksional. Itu dapat menganalisis kueri pengguna dan konten halaman untuk mengidentifikasi apakah niat mereka cocok dan memberikan SERP yang lebih akurat.
• Pencarian Suara . Asisten suara telah menjadi bagian rutin dari kehidupan sehari-hari bagi 33,8% orang di AS. Pencarian verbal lebih kompleks dan menggunakan bahasa alami, dibandingkan dengan pencarian tertulis, di mana pengguna biasanya mengandalkan kata kunci. NLP memungkinkan Alexa, Google Assistant, Cortana, dan Siri dapat mengetahui apa yang ditanyakan orang kepada mereka dan memberikan jawaban yang relevan.

Sumber

• Kata Kunci Ekor Panjang . NLP lebih baik dalam melacak kata kunci ekor panjang dan menghubungkannya dengan topik dan entitas (orang, benda, tempat, nama, dll.) Oleh karena itu, meskipun tidak memiliki cukup data historis dalam basis pengetahuannya untuk menemukan pasangan yang cocok untuk permintaan pengguna, itu dapat memberikan saran yang cukup dekat.
• Deteksi Spam . Mesin pencari ingin menyediakan konten berkualitas dan algoritme NLP memungkinkan mereka mengidentifikasi spam halaman berbahaya, artikel dengan umpan klik atau tajuk menyesatkan, ujaran kebencian, dan sebagainya. Tautan semacam itu disaring dari SERP untuk memberikan UX yang lebih baik.
• Tag Judul . Algoritme pencarian dapat mengekstrak kutipan konten pada halaman untuk memberikan judul berbeda yang akan lebih cocok dengan maksud pengguna. Dengan cara ini, bahkan jika tag judul yang diberikan oleh webmaster tidak jelas atau relevan dengan kontennya, mungkin masih menjangkau audiens targetnya.

Cara Mengoptimalkan Konten untuk NLP

Seperti yang disebutkan, jika Anda sudah menulis konten informasi berkualitas tinggi, Anda harus berada di sisi yang aman dan tidak perlu mengoptimalkan lebih jauh. Namun, ada beberapa hal yang harus Anda perhatikan agar algoritma NLP lebih mudah.

Fokus pada Topik

Sama halnya dengan manusia, robot menyukai konten yang sesuai dengan topik. Itu karena mereka memahami kata-kata dan gagasan dengan merujuk grafik pengetahuan mereka, dan di dalamnya, entitas dijelaskan oleh koneksi logis mereka ke entitas lain. Jika konten Anda menyimpang dari logika itu, algoritme mungkin menjadi bingung.

Saat meliput suatu topik, pastikan untuk meneliti mata pelajaran lain yang relevan dan menyebutkannya dalam konten Anda. Ini akan membantu robot melihat gambaran lengkapnya, dan juga akan menunjukkan kepada mereka bahwa Anda mengetahui topik dengan baik.

Tingkatkan Keterbacaan

Sumber

Kesederhanaan dalam frasa, kosa kata, dan sintaksis membuat teks lebih mudah untuk dianalisis. NLP menggunakan tag untuk memberi label kata-kata dalam sebuah kalimat untuk menandai fungsi apa yang mereka miliki dan bagaimana mereka terkait. Jika kalimat Anda terlalu panjang dan rumit, algoritme mungkin menjadi membingungkan. Untuk menghindari hal ini, pastikan bahwa Anda mengungkapkan ide dengan cara yang jelas dan ringkas.

Selain itu, Anda harus menghindari penggunaan bahasa gaul yang berlebihan, bahasa profesional, atau komentar yang tidak perlu, karena dapat menimbulkan kebingungan lebih lanjut.

Fokus pada paragraf yang lebih pendek dengan struktur teks yang mudah diikuti dengan menggunakan judul dan poin H2 dan H3 yang relevan. Ini akan memudahkan algoritme untuk menentukan subtopik yang Anda liput dan bagaimana mereka terkait dengan subtopik utama.

Tautan Internal yang Lebih Baik

Tautan internal memberikan konteks tambahan ke konten Anda dan membantu algoritme mengetahui bagaimana halaman terkait dengan konten lainnya di situs web Anda.

Selain itu, mengacu pada artikel yang menjelaskan subtopik secara lebih rinci, akan menghilangkan kebingungan tentang topik Anda. Tautan internal memberikan keyakinan algoritme NLP bahwa ia mengikuti logika Anda dengan benar dan tidak salah menafsirkan makna di balik kata-kata.

Gunakan Markup Skema

Sementara perangkat lunak NLP seharusnya dapat mengekstrak semua informasi yang layak dari teks sendiri, memberikan bantuan tidak ada salahnya. Seperti disebutkan, teknologinya masih jauh dari sempurna. Semakin banyak data yang harus digunakan, semakin baik kinerjanya. Dan data terstruktur diatur persis seperti yang dibutuhkan algoritme untuk memproses dan memahami halaman.

Dengan memulainya, Anda memastikan bahwa itu akan tahu apa yang dihadapinya dan akan memiliki peta jalan untuk mencari tahu konten Anda.

Intinya

Pemrosesan bahasa alami telah menjadi bagian tak terpisahkan dari pemasaran digital dan optimisasi mesin pencari. Algoritme pencarian Google sangat bergantung pada teknologi untuk meningkatkan akurasi SERP, dan banyak alat lain yang kami gunakan sehari-hari juga mendapat manfaat darinya.

Dengan mengetahui cara kerja NLP dan batasannya, pemasar dan webmaster dapat meningkatkan pemahaman umum mereka tentang teknologi digital dan pencarian online. Dengan memanfaatkan pengetahuan ini, mereka dapat lebih mengoptimalkan konten yang mereka buat dan meningkatkan strategi digital mereka secara keseluruhan.