Co to jest NLP: Przewodnik marketera po przetwarzaniu języka naturalnego

Technologia jest jedną z sił napędowych postępu. Komputery i technologie cyfrowe ułatwiają nam życie osobiste i biznesowe, umożliwiając nam zarządzanie skomplikowanymi zadaniami, komunikację, odkrywanie otaczającego nas świata i popychanie dalszych postępów.

Jednak wszyscy znamy frustrację, gdy narzędzie lub program, którego używamy, nie „rozumie” nas. Wydajemy pozornie proste polecenie i oczekujemy określonego rezultatu, ale to się nie udaje. Jednym z powodów, dla których tak się dzieje, jest to, że komputery nie myślą w sposób, w jaki myślą ludzie i na odwrót.

Technologia, która próbuje zbudować most między nimi, nazywa się przetwarzaniem języka naturalnego (NLP) i jest połączeniem lingwistyki i informatyki.

W tym artykule omawiamy zastosowania NLP w marketingu cyfrowym i optymalizacji wyszukiwarek oraz co marketerzy powinni wiedzieć. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się więcej!

Co to jest NLP?

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to podzbiór sztucznej inteligencji (AI), który wykorzystuje uczenie maszynowe (ML) i głębokie uczenie do przetwarzania i rozumienia ludzkiego języka. Lub po prostu NLP uczy komputery mówić po ludzku.

Technologia umożliwia maszynom rozróżnianie słów w ludzkiej mowie i tekście oraz analizowanie kontekstu w celu ustalenia ich właściwego znaczenia. Na podstawie tych danych mogą identyfikować nastroje, generować sensowny tekst, symulować rozmowę, tłumaczyć informacje z jednego języka na inny itp.

Chociaż NLP powstało jako dyscyplina informatyczna w latach pięćdziesiątych, dopiero niedawno stało się wystarczająco zaawansowane, aby być użyteczne.

Nauczenie algorytmów komputerowych, by myślały jak ludzie, to skomplikowane zadanie. Język jest żywą istotą, a wzorce mowy i osobliwości są unikalne dla każdego człowieka. Nauka języka wymaga zrozumienia słownictwa, gramatyki, semantyki, składni i tak dalej. Co więcej, obejmuje również ogólne rozumienie świata.

To sprawia, że ​​jest to trudne dla ludzi, a jeszcze bardziej skomplikowane dla komputerów.

Źródło

Przez lata, aby przekazać zadanie komputerowi, ludzie musieli nauczyć się jego języka. Jednak, choć nie jest to łatwe, ograniczyło to również demokratyzację technologii i ograniczyło jej potencjał rozwojowy. Dlatego ludzie postanowili nauczyć komputery rozumieć nas i zaczęli pracować nad algorytmami NLP.

Wraz z postępem AI i ML nastąpił przełom w dziedzinie, który umożliwił długo oczekiwane możliwości zastosowania NLP w różnych aspektach nauki, biznesu i życia. Dyscyplina ta wciąż ewoluuje i ma przed sobą długą drogę, zanim komputery w pełni zrozumieją ludzi. Po pierwsze, naukowcy muszą znaleźć sposób na obejście złożonych czynników językowych, takich jak dialekty, różnice w wymowie, wady mowy, błędy gramatyczne i sarkazm.

Jednak przetwarzanie języka naturalnego jest obecnie na tyle zaawansowane, że może być korzystne dla wielu branż, w tym marketingu.

Zastosowania NLP w marketingu cyfrowym

W swojej istocie marketing cyfrowy opiera się na połączeniu siły lingwistyki i możliwości, jakie daje technologia cyfrowa. Celem marketingu jest stworzenie atrakcyjnego przekazu, połączenie go z atrakcyjnymi wizualizacjami i wykorzystanie go do przyciągnięcia klientów. Oczywiście marketing cyfrowy i NLP są ze sobą ściśle powiązane.

Niektóre z bardziej godnych uwagi zastosowań technologii, z którymi spotykamy się na co dzień, to:

• Agenci konwersacji . Zaawansowane chatboty wykorzystują NLP, aby dowiedzieć się, czego chce klient i udzielić odpowiednich odpowiedzi. Można je również przeszkolić, aby prowadzić rozmowę podobną do ludzkiej, rozwiązywać skomplikowane problemy, przedstawiać sugestie dotyczące produktów, a nawet żartować.
• Kanały informacyjne mediów społecznościowych . NLP analizuje i sortuje treści, aby pokazać je użytkownikom. Słowa kluczowe w postach i linkach informują algorytm, czego dotyczą, i decyduje, komu je pokazać, w zależności od zainteresowań użytkownika i innych czynników. Dlatego posty w mediach społecznościowych muszą być równie dobrze zoptymalizowane pod kątem SEO, jak blogi i artykuły.
• Analiza nastrojów . Istnieją narzędzia SaaS, które wykorzystują NLP do analizowania tego, co mówią klienci, aby określić, co myślą o marce lub produkcie. Algorytmy mogą analizować komentarze w mediach społecznościowych, wyniki NPS, zgłoszenia do obsługi klienta, recenzje online i wszelkiego rodzaju inne nieustrukturyzowane dane w celu uzyskania kompleksowych wyników.

Źródło

• Marketing predykcyjny . NLP można wykorzystać w marketingu predykcyjnym, aby dostrzec pojawiające się trendy, a także wzorce wskazujące, że dana osoba ma zamiar dokonać zakupu, opuścić markę lub wykonać inną odpowiednią czynność.
• Zamiana tekstu na mowę . Zaawansowanie technologii NLP sprawia, że ​​głos generowany komputerowo brzmi na tyle naturalnie i przekonująco, że przyjemnie się go słucha. Marketerzy mogą korzystać z różnych płatnych i bezpłatnych narzędzi, aby bez wysiłku konwertować blogi i artykuły na pliki audio i podcasty.
• Zamiana mowy na tekst . Transkrypcje podcastów i filmów sprawiają, że informacje są bardziej zrozumiałe dla wyszukiwarek i bardziej dostępne dla użytkowników. Zapewniają również bogatszy UX, który może poprawić Twój ranking.
• Marketing e-mailowy . Algorytmy Google analizują słowa kluczowe w e-mailach, aby je kategoryzować i oznaczać w skrzynce odbiorczej użytkownika. Jest to jedno z kryteriów, z których korzystają, aby wybrać, czy wiadomość powinna trafić do folderów Główny, Promocyjny, Społecznościowy lub Spam.

Jednak jednym z najbardziej znanych zastosowań NLP w marketingu cyfrowym jest optymalizacja pod kątem wyszukiwarek.

Jak przetwarzanie języka naturalnego wpływa na SEO?

Google nieustannie pracuje nad poprawą zdolności swojego algorytmu przetwarzania języka naturalnego do lepszego rozumienia ludzi, a aktualizacja BERT z 2019 r. była o krok bliżej tego sukcesu. Program jest teraz lepszy w analizowaniu struktury tekstu, tworzeniu połączeń między podmiotami i identyfikowaniu podmiotów na podstawie kontekstu.

NLP umożliwia algorytmowi ustalenie tematu treści, opierając się nie tylko na słowach kluczowych, ale na ogólnym znaczeniu tekstu. W rezultacie boty wyszukiwarek lepiej przemierzają i indeksują sieć. Ponadto algorytm wyszukiwania jest teraz w stanie pokazywać odpowiednie linki nawet w przypadku zupełnie nieznanego zapytania.

Te usprawnienia umożliwiły firmie zajmującej się wyszukiwarką podniesienie standardów jakości treści i wprowadzenie regulacji EAT jako czynnika rankingowego.

Jednak dla webmasterów i twórców treści, którzy piszą dla ludzi, a nie tylko dla robotów, nie powinno to stanowić problemu. Wręcz przeciwnie, oznacza to, że mogą mniej skupiać się na konkretnych słowach kluczowych, a bardziej na dostarczaniu wartościowych treści informacyjnych, które są istotne dla tematu.

To powiedziawszy, przyjrzyjmy się niektórym godnym uwagi sposobom, w jakie NLP wpływa na SEO.

• Cel wyszukiwania . Algorytm jest teraz w stanie lepiej rozróżniać intencje nawigacyjne, informacyjne, handlowe i transakcyjne. Może analizować zarówno zapytanie użytkownika, jak i zawartość strony, aby określić, czy ich zamiar jest zgodny i dostarczyć dokładniejsze SERP.
• Wyszukiwanie głosowe . Asystenci głosowi stali się już stałym elementem codziennego życia 33,8% osób w USA. Wyszukiwania werbalne są bardziej złożone i wykorzystują język naturalny, w przeciwieństwie do wyszukiwań pisemnych, w których użytkownicy zwykle opierają się na słowach kluczowych. NLP sprawia, że ​​Alexa, Asystent Google, Cortana i Siri mogą dowiedzieć się, o co ludzie ich pytają, i udzielić odpowiednich odpowiedzi.

Źródło

• Słowa kluczowe z długim ogonem . NLP lepiej śledzi słowa kluczowe z długiego ogona i koreluje je z tematami i podmiotami (ludźmi, rzeczami, miejscami, nazwami itp.). Dlatego nawet jeśli nie ma wystarczającej ilości danych historycznych w swojej bazie wiedzy, aby znaleźć idealne dopasowanie dla zapytanie użytkownika, może dostarczyć wystarczająco zbliżone sugestie.
• Wykrywanie spamu . Wyszukiwarki chcą dostarczać wysokiej jakości treści, a algorytmy NLP pozwalają im identyfikować spam na szkodliwych stronach, artykuły zawierające przynętę na kliknięcia lub wprowadzające w błąd nagłówki, mowę nienawiści i tak dalej. Takie linki są odfiltrowywane z SERP, aby zapewnić lepszy UX.
• Tagi tytułów . Algorytm wyszukiwania może wyodrębnić fragmenty treści na stronie, aby zapewnić inny tytuł, który będzie lepiej pasował do intencji użytkownika. W ten sposób, nawet jeśli tag tytułu dostarczony przez webmastera nie jest jasny lub trafny, jeśli treść jest, nadal może dotrzeć do docelowych odbiorców.

Jak zoptymalizować zawartość pod kątem NLP

Jak już wspomniano, jeśli już piszesz wysokiej jakości treści informacyjne, powinieneś być po bezpiecznej stronie i nie musisz dalej optymalizować. Jest jednak kilka rzeczy, na które należy zwrócić uwagę, aby ułatwić algorytmy NLP.

Skoncentruj się na temacie

Podobnie jak ludzie, roboty uwielbiają treści, które trzymają się tematu. Dzieje się tak, ponieważ rozumieją słowa i pojęcia, odwołując się do swojego wykresu wiedzy, a na nim byty są wyjaśniane przez ich logiczne połączenia z innymi bytami. Jeśli treść odbiega od tej logiki, algorytm może się pomylić.

Omawiając temat, upewnij się, że zbadałeś inne istotne tematy i wspomnij o nich w swoich treściach. Pomoże to robotom zobaczyć pełny obraz, a także pokaże, że dobrze znasz temat.

Popraw czytelność

Źródło

Prostota frazowania, słownictwa i składni ułatwia analizę tekstu. NLP używa tagów do oznaczania słów w zdaniu w celu oznaczenia, jaką pełnią funkcję i jak są ze sobą powiązane. Jeśli twoje zdania są zbyt długie i skomplikowane, algorytm może się pomylić. Aby tego uniknąć, upewnij się, że wyrażasz pomysły w jasny i zwięzły sposób.

Ponadto powinieneś powstrzymać się od nadużywania slangu, profesjonalnego języka lub niepotrzebnych uwag, ponieważ mogą one powodować dalsze zamieszanie.

Skoncentruj się na krótszych akapitach z łatwą do zrozumienia strukturą tekstu, używając odpowiednich tytułów H2 i H3 oraz punktorów. Ułatwi to algorytmowi określenie tematów, które obejmujesz, i ich powiązania z głównym.

Lepsze linki wewnętrzne

Linki wewnętrzne zapewniają dodatkowy kontekst treści i pomagają algorytmowi określić, w jaki sposób strona jest powiązana z resztą treści w witrynie.

Ponadto odwoływanie się do artykułów, które bardziej szczegółowo wyjaśniają podtematy, wyeliminuje wszelkie nieporozumienia dotyczące Twojego tematu. Linki wewnętrzne dają algorytmowi NLP pewność, że właściwie podąża za twoją logiką i nie błędnie interpretuje znaczenia słów.

Użyj znaczników schematu

Chociaż oprogramowanie NLP ma być w stanie samodzielnie wyodrębnić wszystkie przydatne informacje z tekstu, podanie mu ręki nie zaszkodzi. Jak wspomniano, technologia jest wciąż daleka od doskonałości. Im więcej danych ma do pracy, tym lepiej działa. A uporządkowane dane są zorganizowane dokładnie w taki sposób, w jaki algorytm ich potrzebuje, aby przetworzyć i zrozumieć stronę.

Dając mu przewagę, upewniasz się, że będzie wiedział, z czym ma do czynienia, i będzie miał mapę drogową do ustalenia treści.

Dolna linia

Przetwarzanie języka naturalnego stało się nieodłączną częścią marketingu cyfrowego i optymalizacji wyszukiwarek. Algorytm wyszukiwania Google w dużej mierze opiera się na technologii poprawiającej dokładność SERP, a wiele innych narzędzi, których używamy na co dzień, również z tego korzysta.

Wiedząc, jak działa NLP i jakie są jego ograniczenia, marketerzy i webmasterzy mogą poprawić swoje ogólne zrozumienie technologii cyfrowej i wyszukiwania online. Wykorzystując tę ​​wiedzę, mogą lepiej optymalizować tworzone treści i ulepszać swoją ogólną strategię cyfrową.