NLP란 무엇인가: 자연어 처리에 대한 마케터 가이드

기술은 발전의 원동력 중 하나입니다. 컴퓨터와 디지털 기술은 복잡한 작업을 관리하고, 의사 소통하고, 주변 세계를 발견하고, 더 많은 발전을 추진할 수 있게 함으로써 개인 및 비즈니스 생활을 더 쉽게 만듭니다.

그러나 우리는 우리가 사용하는 도구나 프로그램이 우리를 "이해하지" 않을 때 좌절감을 느낀다는 것을 알고 있습니다. 우리는 겉으로 보기에 단순한 명령을 내렸고 어떤 결과를 기대하지만 그것이 전달되지 않습니다. 이런 일이 발생하는 이유 중 하나는 컴퓨터가 인간의 생각을 하지 않기 때문이며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.

둘 사이의 다리를 구축하려는 기술을 자연어 처리(NLP)라고 하며 언어학과 컴퓨팅이 결합된 것입니다.

이 기사에서는 디지털 마케팅 및 검색 엔진 최적화에 NLP를 적용하고 마케터가 알아야 할 사항에 대해 설명합니다. 자세히 알아보려면 계속 읽어보세요!

NLP란 무엇입니까?

자연어 처리(NLP)는 기계 학습(ML)과 딥 러닝을 사용하여 인간의 언어를 처리하고 이해하는 인공 지능(AI)의 하위 집합입니다. 또는 간단히 말해서 NLP는 컴퓨터가 사람의 말을 하도록 가르칩니다.

이 기술을 통해 기계는 인간의 말과 텍스트의 단어를 구별하고 컨텍스트를 분석하여 적절한 의미를 파악할 수 있습니다. 이 데이터를 기반으로 감정을 식별하고, 의미 있는 텍스트를 생성하고, 대화를 시뮬레이션하고, 한 언어에서 다른 언어로 정보를 번역하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

NLP는 1950년대에 컴퓨팅 분야에서 시작되었지만 최근에야 유용할 정도로 발전했습니다.

인간처럼 생각하도록 컴퓨터 알고리즘을 가르치는 것은 복잡한 작업입니다. 언어는 생물이며 언어 패턴과 특성은 모든 인간에게 고유합니다. 언어를 배우려면 어휘, 문법, 의미, 구문 등에 대한 이해가 필요합니다. 또한, 그것은 또한 세계에 대한 일반적인 이해를 포함합니다.

그것이 인간에게는 어렵고 컴퓨터에게는 더욱 복잡하게 만드는 것입니다.

원천

수년 동안 컴퓨터에 작업을 전달하기 위해 사람들은 컴퓨터의 언어를 배워야 했습니다. 그러나 이것이 쉽지는 않지만 기술의 민주화를 제약하고 발전 가능성을 제한했습니다. 그래서 사람들은 우리를 이해하도록 컴퓨터를 가르치기로 결정하고 NLP 알고리즘 작업을 시작했습니다.

AI와 ML의 발전으로 과학, 비즈니스 및 생활의 다양한 측면에서 NLP를 적용할 수 있는 오랫동안 기다려온 기회를 가능하게 하는 분야의 돌파구가 생겼습니다. 이 분야는 여전히 진화 중이며 컴퓨터가 인간을 완전히 이해하려면 갈 길이 멉니다. 첫째, 과학자들은 방언, 발음 차이, 언어 결함, 문법적 실수, 풍자와 같은 복잡한 언어적 요인을 우회하는 방법을 찾아야 합니다.

그러나 자연어 처리는 이제 마케팅을 포함한 많은 산업에 도움이 될 정도로 발전했습니다.

디지털 마케팅에서의 NLP 적용

디지털 마케팅의 핵심은 언어학의 힘과 디지털 기술이 제공하는 기회를 결합하는 것입니다. 마케팅의 목표는 설득력 있는 메시지를 구상하고 이를 매력적인 비주얼과 결합하여 고객을 유치하는 데 사용하는 것입니다. 따라서 자연스럽게 디지털 마케팅과 NLP는 밀접하게 연결됩니다.

우리가 일상적으로 접하는 기술의 더 주목할만한 응용 프로그램은 다음과 같습니다.

• 대화형 에이전트 . 고급 챗봇은 NLP를 사용하여 고객이 원하는 것을 파악하고 관련 답변을 제공합니다. 그들은 또한 인간과 같은 대화를 유지하고, 복잡한 문제를 해결하고, 제품 제안을 제공하고, 심지어 농담을 하도록 훈련될 수 있습니다.
• 소셜 미디어 뉴스 피드 . NLP는 콘텐츠를 분석하고 분류하여 사용자에게 보여줍니다. 게시물 및 링크의 키워드는 알고리즘에 대해 알려주고 사용자의 관심사 및 기타 요인에 따라 알고리즘을 표시할 대상을 결정합니다. 그렇기 때문에 소셜 미디어 게시물은 블로그 및 기사와 마찬가지로 SEO에 최적화되어야 합니다.
• 감정 분석 . NLP를 사용하여 고객이 브랜드 또는 제품에 대해 어떻게 느끼는지 식별하기 위해 고객이 말하는 내용을 분석하는 SaaS 도구가 있습니다. 알고리즘은 소셜 미디어 댓글, NPS 결과, 고객 서비스 티켓, 온라인 리뷰 및 기타 모든 종류의 비정형 데이터를 분석하여 포괄적인 결과를 도출할 수 있습니다.

원천

• 예측 마케팅 . NLP는 예측 마케팅에서 새로운 트렌드뿐만 아니라 사람이 곧 구매를 하거나 브랜드를 떠나거나 다른 관련 행동을 할 것임을 나타내는 패턴을 발견하는 데 사용할 수 있습니다.
• 텍스트 음성 변환 . NLP 기술의 발전으로 컴퓨터에서 생성된 음성은 듣기에 충분히 자연스럽고 설득력이 있습니다. 마케터는 다양한 유료 및 무료 도구를 사용하여 블로그와 기사를 오디오 파일 및 팟캐스트로 손쉽게 변환할 수 있습니다.
• 음성-텍스트 . 팟캐스트 및 비디오의 전사는 검색 엔진이 정보를 더 이해하기 쉽게 만들고 사용자가 더 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다. 또한 순위를 높일 수 있는 더 풍부한 UX를 제공합니다.
• 이메일 마케팅 . Google의 알고리즘은 이메일의 키워드를 분석하여 분류하고 사용자의 받은 편지함에 레이블을 지정합니다. 이것은 메시지가 기본, 프로모션, 소셜 또는 스팸 폴더에 있어야 하는지 선택하는 데 사용하는 기준 중 하나입니다.

그러나 디지털 마케팅에서 NLP의 가장 두드러진 응용 프로그램 중 하나는 검색 엔진 최적화입니다.

자연어 처리가 SEO에 미치는 영향

Google은 인간을 더 잘 이해할 수 있는 자연어 처리 알고리즘의 능력을 개선하기 위해 지속적으로 노력하고 있으며 2019 BERT 업데이트는 그 성공에 한 걸음 더 다가갔습니다. 프로그램은 이제 텍스트 구조를 분석하고, 주제 간의 연결을 만들고, 컨텍스트를 기반으로 엔티티를 식별하는 데 더 좋습니다.

NLP는 알고리즘이 키워드뿐만 아니라 텍스트의 전반적인 의미에 의존하여 콘텐츠의 주제를 파악할 수 있도록 합니다. 결과적으로 검색 엔진 봇은 웹을 크롤링하고 인덱싱하는 데 더 능숙합니다. 또한 검색 알고리즘은 이제 완전히 익숙하지 않은 쿼리에 직면하더라도 관련 링크를 표시할 수 있습니다.

이러한 개선을 통해 검색 엔진 회사는 콘텐츠 품질 표준을 높이고 EAT 규정을 순위 요소로 도입할 수 있었습니다.

그러나 로봇뿐만 아니라 인간을 위해 글을 쓰는 웹마스터와 콘텐츠 제작자에게는 문제가 되지 않습니다. 오히려 특정 키워드에 덜 집중하고 주제와 관련된 가치 있는 정보 콘텐츠를 제공하는 데 더 집중할 수 있음을 의미합니다.

즉, NLP가 SEO에 영향을 미치는 주목할만한 몇 가지 방법을 살펴보겠습니다.

• 검색 의도 . 알고리즘은 이제 탐색, 정보, 상업 및 거래 의도를 더 잘 구별할 수 있습니다. 사용자의 쿼리와 페이지 콘텐츠를 모두 분석하여 의도가 일치하는지 식별하고 보다 정확한 SERP를 제공할 수 있습니다.
• 음성 검색 . 음성 비서는 이미 미국 인구의 33.8%가 일상 생활의 일부가 되었습니다. 구두 검색은 사용자가 일반적으로 키워드에 의존하는 서면 검색과 달리 더 복잡하고 자연어를 사용합니다. NLP를 사용하면 Alexa, Google Assistant, Cortana 및 Siri가 사람들이 질문하는 내용을 파악하고 관련 답변을 제공할 수 있습니다.

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• 롱테일 키워드 . NLP는 롱테일 키워드를 추적하고 주제 및 엔터티(사람, 사물, 장소, 이름 등)와 연관시키는 데 더 좋습니다. 사용자 쿼리를 통해 충분히 가까운 제안을 제공할 수 있습니다.
• 스팸 감지 . 검색 엔진은 양질의 콘텐츠를 제공하기를 원하고 NLP 알고리즘을 통해 유해한 페이지의 스팸, 클릭 미끼 또는 오해의 소지가 있는 헤드라인이 있는 기사, 증오심 표현 등을 식별할 수 있습니다. 이러한 링크는 더 나은 UX를 제공하기 위해 SERP에서 필터링됩니다.
• 제목 태그 . 검색 알고리즘은 사용자의 의도와 더 잘 일치하는 다른 제목을 제공하기 위해 페이지의 콘텐츠 발췌문을 추출할 수 있습니다. 이렇게 하면 웹마스터가 제공한 제목 태그가 명확하지 않거나 콘텐츠가 관련성이 있는 경우에도 여전히 대상 고객에게 도달할 수 있습니다.

NLP용 콘텐츠를 최적화하는 방법

언급했듯이 이미 고품질 정보 콘텐츠를 작성하고 있다면 더 이상 최적화할 필요가 없으며 안전해야 합니다. 그러나 NLP 알고리즘을 더 쉽게 만들기 위해 주의해야 할 몇 가지 사항이 있습니다.

주제에 집중

인간과 마찬가지로 로봇도 주제에 충실한 콘텐츠를 좋아합니다. 지식 그래프를 참조하여 단어와 개념을 이해하고, 그 안에서 엔터티는 다른 엔터티와의 논리적 연결로 설명되기 때문입니다. 콘텐츠가 해당 논리에서 벗어나면 알고리즘이 혼동될 수 있습니다.

주제를 다룰 때 다른 관련 주제를 조사하고 콘텐츠에 언급하십시오. 이렇게 하면 로봇이 전체 그림을 보는 데 도움이 될 뿐만 아니라 주제를 잘 알고 있다는 것도 보여줍니다.

가독성 향상

원천

구문, 어휘 및 구문이 단순하여 텍스트를 더 쉽게 분석할 수 있습니다. NLP는 태그를 사용하여 문장의 단어에 레이블을 지정하여 단어의 기능과 관련성을 표시합니다. 문장이 너무 길고 복잡하면 알고리즘이 혼동될 수 있습니다. 이를 방지하려면 아이디어를 명확하고 간결하게 표현해야 합니다.

또한 은어, 전문적인 언어 또는 불필요한 말을 남용하면 혼란을 줄 수 있으므로 삼가야 합니다.

관련 H2 및 H3 제목과 글머리 기호를 사용하여 따라하기 쉬운 텍스트 구조로 더 짧은 단락에 집중하세요. 이렇게 하면 알고리즘이 다루고 있는 하위 주제와 하위 주제가 주요 주제와 어떻게 관련되어 있는지 파악하기가 더 쉬워집니다.

더 나은 내부 연결

내부 링크는 콘텐츠에 대한 추가 컨텍스트를 제공하고 알고리즘이 페이지가 웹사이트의 나머지 콘텐츠와 어떻게 관련되어 있는지 파악하는 데 도움이 됩니다.

또한 하위 주제를 더 자세히 설명하는 기사를 참조하면 주제에 대한 혼란을 제거할 수 있습니다. 내부 링크는 NLP 알고리즘이 당신의 논리를 적절하게 따르고 있으며 단어 이면의 의미를 잘못 해석하지 않는다는 확신을 줍니다.

스키마 마크업 사용

NLP 소프트웨어는 자체적으로 텍스트에서 실행 가능한 모든 정보를 추출할 수 있어야 하지만 손을 대는 것은 문제가 되지 않습니다. 언급했듯이 기술은 아직 완벽하지 않습니다. 작업해야 하는 데이터가 많을수록 성능이 향상됩니다. 그리고 구조화된 데이터는 페이지를 처리하고 이해하기 위해 알고리즘이 필요로 하는 방식으로 정확하게 구성됩니다.

먼저 시작하면 처리 대상을 알고 콘텐츠를 파악하기 위한 로드맵을 갖게 됩니다.

결론

자연어 처리는 디지털 마케팅 및 검색 엔진 최적화에서 떼려야 뗄 수 없는 부분이 되었습니다. Google의 검색 알고리즘은 SERP의 정확도를 개선하기 위해 기술에 크게 의존하고 있으며 우리가 일상적으로 사용하는 다른 많은 도구에서도 이점을 얻습니다.

NLP가 작동하는 방식과 한계가 무엇인지 알면 마케팅 담당자와 웹마스터는 디지털 기술과 온라인 검색에 대한 일반적인 이해를 높일 수 있습니다. 이 지식을 활용하여 생성하는 콘텐츠를 더 잘 최적화하고 전반적인 디지털 전략을 개선할 수 있습니다.