Che cos'è la PNL: una guida per esperti di marketing all'elaborazione del linguaggio naturale

La tecnologia è una delle forze trainanti del progresso. I computer e la tecnologia digitale semplificano la nostra vita personale e lavorativa, consentendoci di gestire attività complicate, comunicare, scoprire il mondo che ci circonda e promuovere ulteriori progressi.

Tuttavia, conosciamo tutti la frustrazione quando uno strumento o un programma che stiamo utilizzando non ci "capisce". Forniamo un comando apparentemente semplice e ci aspettiamo un certo risultato, ma non riesce a fornire. Uno dei motivi per cui ciò accade è perché i computer non pensano come fanno gli umani e viceversa.

La tecnologia che tenta di costruire un ponte tra i due è chiamata elaborazione del linguaggio naturale (NLP) ed è una combinazione di linguistica e informatica.

In questo articolo, discutiamo le applicazioni della PNL nel marketing digitale e nell'ottimizzazione dei motori di ricerca e ciò che i professionisti del marketing devono sapere. Continuate a leggere per saperne di più!

Cos'è la PNL?

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI) che utilizza l'apprendimento automatico (ML) e il deep learning per elaborare e comprendere il linguaggio umano. O, semplicemente, la PNL insegna ai computer a parlare umano.

La tecnologia consente alle macchine di distinguere le parole nel linguaggio umano e nel testo e di analizzare il contesto per capirne il significato corretto. Sulla base di questi dati, possono identificare il sentimento, generare testo significativo, simulare conversazioni, tradurre informazioni da una lingua all'altra, ecc.

Sebbene la PNL sia nata come disciplina informatica negli anni '50, solo di recente è diventata abbastanza avanzata da essere utile.

Insegnare agli algoritmi informatici a pensare come gli esseri umani è un compito complicato. La lingua è una cosa vivente e gli schemi e le peculiarità del linguaggio sono unici per ogni essere umano. L'apprendimento di una lingua richiede la comprensione del vocabolario, della grammatica, della semantica, della sintassi e così via. Inoltre, implica anche una comprensione generale del mondo.

Questo è ciò che lo rende difficile per gli esseri umani e ancora più complesso per i computer.

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Per anni, per comunicare un compito a un computer, le persone hanno dovuto impararne la lingua. Tuttavia, sebbene ciò non sia facile, ha anche limitato la democratizzazione della tecnologia e limitato il suo potenziale di sviluppo. Ecco perché le persone hanno deciso di insegnare ai computer a capirci e hanno iniziato a lavorare su algoritmi NLP.

Con l'avanzare dell'IA e del ML sono arrivate scoperte nel campo che hanno reso possibili opportunità tanto attese per applicare la PNL nei diversi aspetti della scienza, degli affari e della vita. La disciplina è ancora in evoluzione e ha ancora molta strada da fare prima che i computer comprendano appieno gli esseri umani. In primo luogo, gli scienziati devono trovare un modo per aggirare fattori linguistici complessi come dialetti, differenze di pronuncia, difetti del linguaggio, errori grammaticali e sarcasmo.

Tuttavia, l'elaborazione del linguaggio naturale è ora sufficientemente avanzata da essere vantaggiosa per molti settori, compreso il marketing.

Applicazioni della PNL nel marketing digitale

Fondamentalmente, il marketing digitale si basa sulla combinazione del potere della linguistica e delle opportunità offerte dalla tecnologia digitale. L'obiettivo del marketing è concepire un messaggio convincente, combinarlo con elementi visivi accattivanti e utilizzarlo per attirare i clienti. Quindi, naturalmente, il marketing digitale e la PNL sono strettamente collegati.

Alcune delle applicazioni più importanti della tecnologia che incontriamo nella nostra quotidianità sono:

• Agenti di conversazione . I chatbot avanzati utilizzano la NLP per capire cosa vuole il cliente e fornire risposte pertinenti. Possono anche essere addestrati a mantenere una conversazione simile a quella umana, risolvere problemi complicati, fornire suggerimenti sui prodotti e persino fare battute.
• Feed di notizie sui social media . La PNL analizza e ordina i contenuti per mostrarli agli utenti. Le parole chiave nei post e nei link dicono all'algoritmo di cosa si tratta e decide a chi mostrarle, a seconda degli interessi dell'utente e di altri fattori. Ecco perché i post sui social media devono essere ottimizzati per la SEO come blog e articoli.
• Analisi del sentimento . Esistono strumenti SaaS che utilizzano la PNL per analizzare ciò che i clienti dicono al fine di identificare come si sentono riguardo a un marchio o un prodotto. Gli algoritmi possono analizzare i commenti sui social media, i risultati NPS, i ticket del servizio clienti, le recensioni online e tutti i tipi di altri dati non strutturati per ottenere risultati completi.

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• Marketing predittivo . La PNL può essere utilizzata nel marketing predittivo per individuare le tendenze emergenti, nonché i modelli che indicano che una persona sta per effettuare un acquisto, lasciare un marchio o compiere un'altra azione pertinente.
• Sintesi vocale . Il progresso della tecnologia NLP rende la voce generata dal computer un suono naturale e abbastanza convincente da essere piacevole da ascoltare. Gli esperti di marketing possono utilizzare una varietà di strumenti gratuiti e a pagamento per convertire facilmente blog e articoli in file audio e podcast.
• Sintesi vocale . Le trascrizioni di podcast e video rendono le informazioni più comprensibili per i motori di ricerca e più accessibili per gli utenti. Forniscono anche una UX più ricca che può aumentare la tua classifica.
• E-mail marketing . Gli algoritmi di Google analizzano le parole chiave nelle e-mail per classificarle ed etichettarle nella casella di posta dell'utente. Questo è uno dei criteri che usano per scegliere se un messaggio deve essere inserito nelle cartelle Principale, Promozionale, Sociale o Spam.

Tuttavia, una delle applicazioni più importanti della PNL nel marketing digitale è l'ottimizzazione dei motori di ricerca.

In che modo l'elaborazione del linguaggio naturale influisce sulla SEO

Google lavora costantemente per migliorare la capacità del suo algoritmo di elaborazione del linguaggio naturale di comprendere meglio gli esseri umani e l'aggiornamento BERT 2019 è stato un passo avanti verso quel successo. Il programma è ora più in grado di analizzare la struttura del testo, creare connessioni tra argomenti e identificare entità in base al contesto.

La PNL consente all'algoritmo di capire l'argomento del contenuto, basandosi non solo sulle parole chiave ma sul significato generale del testo. Di conseguenza, i bot dei motori di ricerca sono più bravi a eseguire la scansione e l'indicizzazione del Web. Inoltre, l'algoritmo di ricerca è ora in grado di mostrare link rilevanti anche di fronte a una query del tutto sconosciuta.

Questi miglioramenti hanno consentito all'azienda di motori di ricerca di aumentare i propri standard di qualità dei contenuti e di introdurre le normative EAT come fattore di ranking.

Tuttavia, per webmaster e creatori di contenuti che scrivono per gli esseri umani e non solo per i robot, questo non dovrebbe essere un problema. Al contrario, significa che possono concentrarsi meno sulle parole chiave specifiche e più sulla fornitura di contenuti informativi di valore e rilevanti per l'argomento.

Detto questo, diamo un'occhiata ad alcuni dei modi in cui la PNL influisce sulla SEO.

• Intento di ricerca . L'algoritmo è ora in grado di distinguere meglio tra intenti di navigazione, informativi, commerciali e transazionali. Può analizzare sia la query dell'utente che il contenuto della pagina per identificare se le loro intenzioni corrispondono e fornire SERP più accurate.
• Ricerca vocale . Gli assistenti vocali sono già diventati una parte regolare della vita quotidiana per il 33,8% delle persone negli Stati Uniti. Le ricerche verbali sono più complesse e utilizzano il linguaggio naturale, al contrario di quelle scritte, dove gli utenti di solito si basano su parole chiave. La PNL consente ad Alexa, Google Assistant, Cortana e Siri di capire cosa chiedono loro le persone e fornire risposte pertinenti.

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• Parole chiave a coda lunga . La PNL è più efficace nel tenere traccia delle parole chiave a coda lunga e correlarle con argomenti ed entità (persone, cose, luoghi, nomi, ecc.) Pertanto, anche se non dispone di dati storici sufficienti nella sua base di conoscenza per trovare una corrispondenza perfetta per la query dell'utente, può fornire suggerimenti sufficientemente vicini.
• Rilevamento spam . I motori di ricerca vogliono fornire contenuti di qualità e gli algoritmi NLP consentono loro di identificare lo spam di pagine dannose, articoli con esche per clic o titoli fuorvianti, incitamento all'odio e così via. Tali collegamenti vengono filtrati dalle SERP per fornire una migliore UX.
• Tag del titolo . L'algoritmo di ricerca può estrarre estratti del contenuto di una pagina per fornire un titolo diverso che corrisponda meglio all'intento dell'utente. In questo modo, anche se il tag title fornito dal webmaster non è chiaro o rilevante se il contenuto lo è, può comunque raggiungere il suo pubblico di destinazione.

Come ottimizzare i contenuti per la PNL

Come accennato, se stai già scrivendo contenuti informativi di alta qualità, dovresti essere al sicuro e non è necessario ottimizzare ulteriormente. Tuttavia, ci sono alcune cose a cui dovresti prestare attenzione per semplificare gli algoritmi NLP.

Concentrati sull'argomento

Analogamente agli esseri umani, i robot amano i contenuti che si attengono all'argomento. Questo perché capiscono parole e nozioni facendo riferimento al loro grafo della conoscenza e in esso le entità sono spiegate dalle loro connessioni logiche con altre entità. Se i tuoi contenuti si discostano da quella logica, l'algoritmo potrebbe confondersi.

Quando tratti un argomento, assicurati di ricercare altri argomenti rilevanti e menzionarli nei tuoi contenuti. Questo aiuterà i robot a vedere il quadro completo e mostrerà loro anche che conosci bene l'argomento.

Migliora la leggibilità

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La semplicità nella formulazione, nel vocabolario e nella sintassi semplifica l'analisi del testo. La PNL utilizza i tag per etichettare le parole in una frase al fine di contrassegnare quale funzione hanno e come sono correlate. Se le tue frasi sono troppo lunghe e complicate, l'algoritmo potrebbe confondersi. Per evitare ciò, assicurati di esprimere le idee in modo chiaro e conciso.

Inoltre, dovresti astenerti dall'usare eccessivamente lo slang, il linguaggio professionale o le osservazioni non necessarie, poiché potrebbero creare ulteriore confusione.

Concentrati su paragrafi più brevi con una struttura di testo facile da seguire utilizzando titoli H2 e H3 pertinenti e punti elenco. Ciò renderà più facile per l'algoritmo definire gli argomenti secondari che stai trattando e come sono correlati a quello principale.

Migliore collegamento interno

I collegamenti interni forniscono un contesto aggiuntivo al tuo contenuto e aiutano l'algoritmo a capire come una pagina è correlata al resto del contenuto del tuo sito web.

Inoltre, fare riferimento ad articoli che spiegano i sottoargomenti in modo più dettagliato eliminerà qualsiasi confusione sul tuo argomento. I collegamenti interni danno all'algoritmo NLP la certezza che sta seguendo correttamente la tua logica e non sta interpretando erroneamente il significato dietro le parole.

Usa il markup dello schema

Mentre il software NLP dovrebbe essere in grado di estrarre tutte le informazioni valide dal testo da solo, dargli una mano non farà male. Come accennato, la tecnologia è ancora lontana dall'essere perfetta. Più dati deve lavorare, migliori saranno le prestazioni. E i dati strutturati sono organizzati esattamente nel modo in cui l'algoritmo ne ha bisogno per elaborare e comprendere una pagina.

Dandogli un vantaggio, ti assicuri che sappia con cosa ha a che fare e disponga di una tabella di marcia per capire i tuoi contenuti.

Linea di fondo

L'elaborazione del linguaggio naturale è diventata una parte inseparabile del marketing digitale e dell'ottimizzazione dei motori di ricerca. L'algoritmo di ricerca di Google fa molto affidamento sulla tecnologia per migliorare l'accuratezza delle SERP e anche molti altri strumenti che utilizziamo quotidianamente ne traggono vantaggio.

Conoscendo come funziona la PNL e quali sono i suoi limiti, gli esperti di marketing e i webmaster possono migliorare la loro comprensione generale della tecnologia digitale e della ricerca online. Sfruttando questa conoscenza, possono ottimizzare meglio i contenuti che creano e migliorare la loro strategia digitale complessiva.