O que é PNL: um guia de marketing para processamento de linguagem natural

A tecnologia é uma das forças motrizes por trás do progresso. Os computadores e a tecnologia digital facilitam nossa vida pessoal e empresarial, permitindo-nos gerenciar tarefas complicadas, comunicar, descobrir o mundo ao nosso redor e impulsionar ainda mais o progresso.

No entanto, todos nós conhecemos a frustração quando uma ferramenta ou programa que estamos usando não nos “compreende”. Nós fornecemos um comando aparentemente simples e esperamos um certo resultado, mas ele falha. Uma das razões pelas quais isso acontece é porque os computadores não pensam como os humanos e vice-versa.

A tecnologia que tenta construir uma ponte entre os dois é chamada de processamento de linguagem natural (NLP) e é uma combinação de linguística e computação.

Neste artigo, discutimos as aplicações da PNL em marketing digital e otimização de mecanismos de busca e o que os profissionais de marketing precisam saber. Leia para saber mais!

O que é PNL?

O processamento de linguagem natural (NLP) é um subconjunto da inteligência artificial (IA) que usa aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo para processar e entender a linguagem humana. Ou, simplesmente, a PNL ensina os computadores a falar humano.

A tecnologia permite que as máquinas distingam as palavras na fala e no texto humano e analisem o contexto para descobrir seu significado adequado. Com base nesses dados, eles podem identificar sentimentos, gerar texto significativo, simular conversas, traduzir informações de um idioma para outro etc.

Embora a PNL tenha se originado como uma disciplina da computação na década de 1950, ela só recentemente se tornou avançada o suficiente para ser útil.

Ensinar algoritmos de computador a pensar como humanos é uma tarefa complicada. A linguagem é um ser vivo e os padrões e peculiaridades da fala são únicos para cada ser humano. Aprender uma língua requer uma compreensão de vocabulário, gramática, semântica, sintaxe e assim por diante. Além disso, envolve também uma compreensão geral do mundo.

É isso que torna as coisas difíceis para os humanos e ainda mais complexas para os computadores.

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Durante anos, para comunicar uma tarefa a um computador, as pessoas precisavam aprender sua linguagem. No entanto, embora isso não seja fácil, também constrangeu a democratização da tecnologia e limitou seu potencial de desenvolvimento. É por isso que as pessoas decidiram ensinar os computadores a nos entender e começaram a trabalhar em algoritmos de PNL.

Com o avanço da IA ​​e do ML, surgiram avanços no campo que possibilitaram oportunidades há muito esperadas para aplicar a PNL nos diferentes aspectos da ciência, negócios e vida. A disciplina ainda está evoluindo e tem um longo caminho a percorrer antes que os computadores compreendam completamente os humanos. Primeiro, os cientistas precisam encontrar uma maneira de contornar fatores linguísticos complexos, como dialetos, diferenças de pronúncia, defeitos de fala, erros gramaticais e sarcasmo.

No entanto, o processamento de linguagem natural agora é avançado o suficiente para ser benéfico para muitos setores, incluindo marketing.

Aplicações da PNL no Marketing Digital

Em sua essência, o marketing digital depende da combinação do poder da linguística e das oportunidades que a tecnologia digital oferece. O objetivo do marketing é conceber uma mensagem atraente, combiná-la com recursos visuais atraentes e usá-la para atrair clientes. Então, naturalmente, o marketing digital e a PNL estão intimamente ligados.

Algumas das aplicações mais notáveis ​​da tecnologia que encontramos no nosso dia-a-dia são:

• Agentes Conversacionais . Os chatbots avançados usam a PNL para descobrir o que o cliente deseja e fornecer respostas relevantes. Eles também podem ser treinados para manter uma conversa humana, resolver problemas complicados, fornecer sugestões de produtos e até fazer piadas.
• Feeds de notícias de mídia social . A PNL analisa e classifica o conteúdo para mostrá-lo aos usuários. As palavras-chave nas postagens e links informam ao algoritmo sobre o que são e decide para quem mostrá-las, dependendo dos interesses do usuário e de outros fatores. É por isso que as postagens de mídia social precisam ser tão otimizadas para SEO quanto blogs e artigos.
• Análise de Sentimentos . Existem ferramentas SaaS que usam a PNL para analisar o que os clientes estão dizendo para identificar como eles se sentem em relação a uma marca ou produto. Os algoritmos podem analisar comentários de mídia social, resultados de NPS, tíquetes de atendimento ao cliente, avaliações online e todos os tipos de outros dados não estruturados para obter resultados abrangentes.

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• Marketing Preditivo . A PNL pode ser usada no marketing preditivo para identificar tendências emergentes, bem como padrões que indicam que uma pessoa está prestes a fazer uma compra, deixar uma marca ou realizar outra ação relevante.
• Text-to-Speech . O avanço da tecnologia de PNL faz com que a voz gerada por computador soe natural e convincente o suficiente para ser agradável de ouvir. Os profissionais de marketing podem usar uma variedade de ferramentas pagas e gratuitas para converter sem esforço blogs e artigos em arquivos de áudio e podcasts.
• Speech-to-Text . As transcrições de podcasts e vídeos tornam as informações mais compreensíveis para os mecanismos de pesquisa e mais acessíveis para os usuários. Eles também fornecem um UX mais rico que pode aumentar sua classificação.
• E-mail Marketing . Os algoritmos do Google analisam as palavras-chave nos e-mails para categorizá-las e rotulá-las na caixa de entrada do usuário. Esse é um dos critérios que eles usam para escolher se uma mensagem deve ir para as pastas Primária, Promocional, Social ou Spam.

No entanto, uma das aplicações mais proeminentes da PNL no marketing digital é na otimização de mecanismos de busca.

Como o processamento de linguagem natural afeta o SEO

O Google está trabalhando constantemente para melhorar a capacidade de seu algoritmo de processamento de linguagem natural de entender melhor os humanos, e a atualização do BERT de 2019 foi um passo mais perto desse sucesso. O programa agora é melhor para analisar a estrutura do texto, fazer conexões entre assuntos e identificar entidades com base no contexto.

A PNL permite que o algoritmo descubra o tópico do conteúdo, contando não apenas com as palavras-chave, mas com o significado geral do texto. Como resultado, os bots de mecanismos de pesquisa são melhores em rastrear e indexar a web. Além disso, o algoritmo de pesquisa agora é capaz de mostrar links relevantes mesmo quando confrontado com uma consulta completamente desconhecida.

Essas melhorias permitiram que a empresa de mecanismos de busca elevasse seus padrões de qualidade de conteúdo e introduzisse os regulamentos EAT como um fator de classificação.

No entanto, para webmasters e criadores de conteúdo que escrevem para humanos e não apenas para robôs, isso não deve ser um problema. Pelo contrário, significa que eles podem se concentrar menos nas palavras-chave específicas e mais na entrega de conteúdo informativo valioso que seja relevante para o tópico.

Dito isso, vamos dar uma olhada em algumas das maneiras notáveis ​​como a PNL afeta o SEO.

• Intenção de pesquisa . O algoritmo agora é capaz de distinguir melhor entre intenção de navegação, informação, comercial e transacional. Ele pode analisar a consulta do usuário e o conteúdo da página para identificar se sua intenção corresponde e fornecer SERPs mais precisos.
• Pesquisa por voz . Os assistentes de voz já se tornaram parte regular da vida cotidiana de 33,8% das pessoas nos EUA. As buscas verbais são mais complexas e usam linguagem natural, ao contrário das escritas, nas quais os usuários geralmente contam com palavras-chave. A PNL possibilita que Alexa, Google Assistant, Cortana e Siri possam descobrir o que as pessoas perguntam e fornecer respostas relevantes.

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• Palavras-chave de cauda longa . A PNL é melhor para rastrear palavras-chave de cauda longa e correlacioná-las com tópicos e entidades (pessoas, coisas, lugares, nomes etc.). Portanto, mesmo que não tenha dados históricos suficientes em sua base de conhecimento para encontrar uma correspondência perfeita para a consulta do usuário, ele pode fornecer sugestões próximas o suficiente.
• Detecção de Spam . Os mecanismos de pesquisa desejam fornecer conteúdo de qualidade e os algoritmos de PNL permitem identificar spam de páginas prejudiciais, artigos com isca de cliques ou títulos enganosos, discurso de ódio e assim por diante. Esses links são filtrados dos SERPs para fornecer uma melhor UX.
• Etiquetas de título . O algoritmo de pesquisa pode extrair trechos do conteúdo de uma página para fornecer um título diferente que corresponda melhor à intenção do usuário. Dessa forma, mesmo que a title tag fornecida pelo webmaster não seja clara ou relevante, se o conteúdo for, ele ainda poderá atingir seu público-alvo.

Como otimizar o conteúdo para PNL

Como mencionado, se você já está escrevendo conteúdo informativo de alta qualidade, você deve estar no lado seguro e não precisa otimizar mais. No entanto, existem algumas coisas que você deve prestar atenção para facilitar os algoritmos de PNL.

Concentre-se no tema

Da mesma forma que os humanos, os robôs adoram conteúdo que adere ao tópico. Isso porque eles entendem palavras e noções referenciando seu grafo de conhecimento, e nele as entidades são explicadas por suas conexões lógicas com outras entidades. Se o seu conteúdo se desviar dessa lógica, o algoritmo pode ficar confuso.

Ao cobrir um tópico, certifique-se de pesquisar outros assuntos relevantes e mencioná-los em seu conteúdo. Isso ajudará os robôs a ver o quadro completo e também mostrará a eles que você conhece bem o assunto.

Melhorar a legibilidade

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A simplicidade no fraseado, vocabulário e sintaxe torna o texto mais fácil de analisar. A PNL usa tags para rotular as palavras em uma frase para marcar qual função elas têm e como estão relacionadas. Se suas frases forem muito longas e complicadas, o algoritmo pode ficar confuso. Para evitar isso, certifique-se de expressar ideias de forma clara e concisa.

Além disso, você deve evitar o uso excessivo de gírias, linguagem profissional ou comentários desnecessários, pois podem criar mais confusão.

Concentre-se em parágrafos mais curtos com uma estrutura de texto fácil de seguir usando títulos e marcadores H2 e H3 relevantes. Isso tornará mais fácil para o algoritmo identificar os subtópicos que você está cobrindo e como eles estão relacionados ao principal.

Melhor link interno

Os links internos fornecem contexto adicional ao seu conteúdo e ajudam o algoritmo a descobrir como uma página está relacionada ao restante do conteúdo do seu site.

Além disso, consultar artigos que explicam subtópicos com mais detalhes eliminará qualquer confusão sobre seu tópico. Links internos dão ao algoritmo de PNL a confiança de que ele está seguindo sua lógica corretamente e não está interpretando mal o significado por trás das palavras.

Usar marcação de esquema

Embora o software de PNL deva ser capaz de extrair todas as informações viáveis ​​do texto por conta própria, dar uma mão não fará mal. Como mencionado, a tecnologia ainda está longe de ser perfeita. Quanto mais dados tiver para trabalhar, melhor será o seu desempenho. E os dados estruturados são organizados exatamente da maneira que o algoritmo precisa para processar e entender uma página.

Ao dar-lhe uma vantagem inicial, você garante que ele saberá com o que está lidando e terá um roteiro para descobrir seu conteúdo.

Resultado final

O processamento de linguagem natural tornou-se uma parte inseparável do marketing digital e da otimização de mecanismos de pesquisa. O algoritmo de busca do Google depende muito da tecnologia para melhorar a precisão das SERPs, e muitas outras ferramentas que usamos no nosso dia-a-dia também se beneficiam disso.

Ao saber como a PNL funciona e quais são suas limitações, os profissionais de marketing e webmasters podem melhorar sua compreensão geral da tecnologia digital e da pesquisa online. Aproveitando esse conhecimento, eles podem otimizar melhor o conteúdo que criam e melhorar sua estratégia digital geral.