NLPとは：自然言語処理のマーケティング担当者向けガイド
公開: 2021-11-26テクノロジーは進歩の背後にある原動力の1つです。 コンピューターとデジタル技術は、複雑なタスクを管理し、コミュニケーションを取り、周囲の世界を発見し、さらに進歩を促進することで、私たちの個人的な生活とビジネスの生活を楽にします。
しかし、私たちが使用しているツールやプログラムが私たちを「理解」していないときのフラストレーションは誰もが知っています。 一見単純なコマンドを提供し、特定の結果を期待しますが、それは実現できません。 これが発生する理由の1つは、コンピューターが人間のように考えていないためです。逆もまた同様です。
この2つの間に橋を架けようとするテクノロジーは、自然言語処理（NLP）と呼ばれ、言語学とコンピューティングを組み合わせたものです。
この記事では、デジタルマーケティングと検索エンジン最適化におけるNLPのアプリケーションと、マーケターが知っておくべきことについて説明します。 詳細については、以下をお読みください。
NLPとは何ですか？
自然言語処理（NLP）は、機械学習（ML）と深層学習を使用して人間の言語を処理および理解する人工知能（AI）のサブセットです。 または、簡単に言えば、NLPはコンピューターに人間を話すように教えます。
このテクノロジーにより、機械は人間のスピーチとテキストの単語を区別し、コンテキストを分析してそれらの適切な意味を理解することができます。 このデータに基づいて、感情の特定、意味のあるテキストの生成、会話のシミュレーション、ある言語から別の言語への情報の翻訳などを行うことができます。
NLPは、1950年代にコンピューティングの分野として始まりましたが、有用になるほど進歩したのはごく最近のことです。
人間のように考えるようにコンピュータアルゴリズムを教えることは複雑な仕事です。 言語は生き物であり、発話のパターンと特性はすべての人間に固有のものです。 言語を学ぶには、語彙、文法、意味論、構文などを理解する必要があります。 さらに、それはまた世界の一般的な理解を含みます。
それが人間にとっては困難であり、コンピューターにとってはさらに複雑なことです。
ソース
何年もの間、タスクをコンピューターに伝えるために、人々はその言語を学ばなければなりませんでした。 しかし、これは簡単なことではありませんが、テクノロジーの民主化を制約し、その開発の可能性を制限していました。 そのため、人々は私たちを理解するようにコンピューターに教えることに決め、NLPアルゴリズムに取り組み始めました。
AIとMLの進歩により、科学、ビジネス、生活のさまざまな側面にNLPを適用するための待望の機会を可能にする、この分野でのブレークスルーがもたらされました。 この分野はまだ進化を続けており、コンピューターが人間を完全に理解するまでには長い道のりがあります。 まず、科学者は、方言、発音の違い、発話の欠陥、文法上の間違い、皮肉などの複雑な言語的要因を回避する方法を見つける必要があります。
しかし、自然言語処理は現在、マーケティングを含む多くの業界にとって有益であるほど十分に進歩しています。
デジタルマーケティングにおけるNLPのアプリケーション
その中核となるのは、デジタルマーケティングは、言語学の力とデジタルテクノロジーが提供する機会を組み合わせることです。 マーケティングの目標は、説得力のあるメッセージを考案し、それを魅力的なビジュアルと組み合わせて、それを使用して顧客を引き付けることです。 したがって、当然のことながら、デジタルマーケティングとNLPは密接に関連しています。
私たちが日常的に遭遇する技術のより注目すべきアプリケーションのいくつかは次のとおりです。
- 会話エージェント。 高度なチャットボットはNLPを使用して、顧客が何を望んでいるかを把握し、関連する回答を提供します。 また、人間のような会話を維持し、複雑な問題を解決し、製品の提案を提供し、さらには冗談を言うように訓練することもできます。
- ソーシャルメディアニュースフィード。 NLPはコンテンツを分析および分類して、ユーザーに表示します。 投稿とリンクのキーワードは、アルゴリズムにそれらが何であるかを伝え、ユーザーの興味やその他の要因に応じて、誰にそれらを表示するかを決定します。 そのため、ソーシャルメディアの投稿は、ブログや記事と同様にSEOに最適化する必要があります。
- 感情分析。 NLPを使用して顧客の発言を分析し、ブランドや製品についてどのように感じているかを特定するSaaSツールがあります。 アルゴリズムは、ソーシャルメディアのコメント、NPSの結果、カスタマーサービスのチケット、オンラインレビュー、およびその他のあらゆる種類の非構造化データを分析して、包括的な結果を導き出すことができます。
ソース
- 予測マーケティング。 NLPは、予測マーケティングで使用して、新しいトレンドや、人が購入しようとしていること、ブランドを離れようとしていること、または別の関連するアクションを実行しようとしていることを示すパターンを見つけることができます。
- テキスト読み上げ。 NLPテクノロジーの進歩により、コンピューターで生成された音声は自然で説得力があり、聴き心地が良くなります。 マーケターは、さまざまな有料および無料のツールを使用して、ブログや記事をオーディオファイルやポッドキャストに簡単に変換できます。
- スピーチからテキストへ。 ポッドキャストとビデオの文字起こしにより、情報が検索エンジンにとってより理解しやすくなり、ユーザーにとってよりアクセスしやすくなります。 彼らはまたあなたのランキングを上げることができるより豊かなUXを提供します。
- メールマーケティング。 Googleのアルゴリズムは、メール内のキーワードを分析して分類し、ユーザーの受信トレイにラベルを付けます。 これは、メッセージをプライマリ、プロモーション、ソーシャル、またはスパムフォルダに入れるかどうかを選択するために使用する基準の1つです。
ただし、デジタルマーケティングにおけるNLPの最も顕著なアプリケーションの1つは、検索エンジン最適化です。
自然言語処理はSEOにどのように影響しますか
Googleは、自然言語処理アルゴリズムの人間をよりよく理解する能力の向上に絶えず取り組んでおり、2019年のBERTアップデートはその成功に一歩近づきました。 このプログラムは、テキスト構造の分析、主題間の接続、およびコンテキストに基づくエンティティの識別に優れています。
NLPを使用すると、アルゴリズムは、キーワードだけでなくテキストの全体的な意味にも依存して、コンテンツのトピックを把握できます。 その結果、検索エンジンボットは、Webのクロールとインデックス作成に優れています。 さらに、検索アルゴリズムは、まったくなじみのないクエリに直面した場合でも、関連するリンクを表示できるようになりました。
これらの改善により、検索エンジン会社はコンテンツ品質基準を引き上げ、ランキング要素としてEAT規制を導入することが可能になりました。
ただし、ロボットだけでなく人間のために書くWebマスターやコンテンツ作成者にとって、これは問題にはならないはずです。 それどころか、それは彼らが特定のキーワードに集中するのではなく、トピックに関連する価値のある有益なコンテンツを提供することに集中できることを意味します。
そうは言っても、NLPがSEOに影響を与える注目すべき方法のいくつかを見てみましょう。
- 検索インテント。 このアルゴリズムは、ナビゲーション、情報、商業、およびトランザクションの意図をより適切に区別できるようになりました。 ユーザーのクエリとページのコンテンツの両方を分析して、ユーザーの意図が一致するかどうかを識別し、より正確なSERPを提供できます。
- 音声検索。 音声アシスタントは、米国の33.8％の人々の日常生活の一部になっています。 ユーザーが通常キーワードに依存する書面による検索とは対照的に、口頭による検索はより複雑で自然言語を使用します。 NLPを使用すると、Alexa、Googleアシスタント、Cortana、Siriが、人々が何を求めているかを把握し、関連する回答を提供できるようになります。
ソース
- ロングテールキーワード。 NLPは、ロングテールキーワードを追跡し、それらをトピックやエンティティ（人、物、場所、名前など）と関連付けるのに優れています。したがって、ナレッジベースに完全に一致するものを見つけるのに十分な履歴データがない場合でもユーザークエリ、それは十分に近い提案を提供することができます。
- スパム検出。 検索エンジンは高品質のコンテンツを提供したいと考えており、NLPアルゴリズムにより、有害なページのスパム、クリックベイトや誤解を招く見出しのある記事、悪意のある表現などを特定できます。 このようなリンクはSERPから除外され、より優れたUXを提供します。
- タイトルタグ。 検索アルゴリズムは、ページ上のコンテンツの抜粋を抽出して、ユーザーの意図によりよく一致する別のタイトルを提供する場合があります。 このように、ウェブマスターによって提供されたタイトルタグが明確でないか、コンテンツが明確である場合は関連性がない場合でも、ターゲットオーディエンスに到達する可能性があります。
NLP用にコンテンツを最適化する方法
前述のように、すでに高品質の情報コンテンツを作成している場合は、安全を確保する必要があり、これ以上最適化する必要はありません。 ただし、NLPアルゴリズムを簡単にするために、注意が必要なことがいくつかあります。
トピックに焦点を当てる
人間と同様に、ロボットはトピックにこだわるコンテンツが大好きです。 知識グラフを参考にして言葉や概念を理解し、その中で実体は他の実体との論理的なつながりで説明されているからです。 コンテンツがそのロジックから外れると、アルゴリズムが混乱する可能性があります。
トピックをカバーするときは、他の関連する主題を調査し、コンテンツでそれらに言及するようにしてください。 これは、ロボットが全体像を把握するのに役立ち、トピックをよく知っていることも示します。
読みやすさを向上させる
ソース
言い回し、語彙、構文が単純なため、テキストの分析が容易になります。 NLPは、タグを使用して文内の単語にラベルを付け、それらが持つ機能とそれらがどのように関連しているかをマークします。 文が長すぎて複雑な場合、アルゴリズムが混乱する可能性があります。 これを避けるために、明確かつ簡潔な方法でアイデアを表現するようにしてください。
さらに、スラング、専門用語、または不必要な発言を使いすぎることは避けてください。これらはさらに混乱を招く可能性があります。
関連するH2およびH3のタイトルと箇条書きを使用して、わかりやすいテキスト構造で短い段落に焦点を合わせます。 これにより、アルゴリズムがカバーしているサブトピックと、それらがメインのサブトピックとどのように関連しているかを簡単に特定できるようになります。
より良い内部リンク
内部リンクは、コンテンツに追加のコンテキストを提供し、アルゴリズムがページがWebサイトの残りのコンテンツとどのように関連しているかを把握するのに役立ちます。
さらに、サブトピックをさらに詳細に説明している記事を参照すると、トピックに関する混乱をなくすことができます。 内部リンクにより、NLPアルゴリズムは、ロジックに正しく従っており、単語の背後にある意味を誤って解釈していないという確信が得られます。
スキーママークアップを使用する
NLPソフトウェアは、テキストから実行可能なすべての情報をそれ自体で抽出できるはずですが、手を差し伸べても問題はありません。 すでに述べたように、この技術はまだ完璧にはほど遠いです。 処理する必要のあるデータが多いほど、パフォーマンスが向上します。 また、構造化データは、ページを処理して理解するためにアルゴリズムが必要とする方法で正確に編成されます。
それを有利なスタートを切ることによって、あなたはそれが何を扱っているかを知っていることを確認し、あなたのコンテンツを理解するためのロードマップを持っているでしょう。
結論
自然言語処理は、デジタルマーケティングと検索エンジン最適化の不可分の一部になっています。 Googleの検索アルゴリズムは、SERPの精度を向上させるために技術に大きく依存しており、日常的に使用している他の多くのツールも同様にその恩恵を受けています。
NLPがどのように機能し、その制限が何であるかを知ることにより、マーケターとWebマスターは、デジタルテクノロジーとオンライン検索の一般的な理解を深めることができます。 この知識を活用することで、作成するコンテンツをより適切に最適化し、全体的なデジタル戦略を向上させることができます。