Ce este NLP: Ghidul unui marketer pentru procesarea limbajului natural

Tehnologia este una dintre forțele motrice din spatele progresului. Calculatoarele și tehnologia digitală ne ușurează viața personală și de afaceri, permițându-ne să gestionăm sarcini complicate, să comunicăm, să descoperim lumea din jurul nostru și să facem și mai mult progres.

Cu toate acestea, știm cu toții frustrarea când un instrument sau un program pe care îl folosim nu ne „înțelege”. Oferim o comandă aparent simplă și ne așteptăm la un anumit rezultat, dar nu reușește. Unul dintre motivele pentru care se întâmplă acest lucru este că computerele nu gândesc așa cum o fac oamenii și invers.

Tehnologia care încearcă să construiască o punte între cele două se numește procesarea limbajului natural (NLP) și este o combinație de lingvistică și informatică.

În acest articol, discutăm despre aplicațiile NLP în marketingul digital și optimizarea motoarelor de căutare și despre ceea ce trebuie să știe specialiștii în marketing. Citiți mai departe pentru a afla mai multe!

Ce este NLP?

Procesarea limbajului natural (NLP) este un subset de inteligență artificială (AI) care utilizează învățarea automată (ML) și învățarea profundă pentru a procesa și înțelege limbajul uman. Sau, pur și simplu, NLP învață computerele să vorbească uman.

Tehnologia permite mașinilor să distingă cuvintele din vorbirea și textul uman și să analizeze contextul pentru a-și da seama de semnificația lor corectă. Pe baza acestor date, ei pot identifica sentimentele, pot genera text semnificativ, pot simula conversația, pot traduce informații dintr-o limbă în alta etc.

În timp ce NLP a apărut ca disciplină în calcul în anii 1950, a devenit abia recent suficient de avansat pentru a fi util.

Predarea algoritmilor computerizati sa gandeasca ca oamenii este o sarcina complicata. Limba este o ființă vie, iar modelele de vorbire și particularitățile sunt unice pentru fiecare om. Învățarea unei limbi necesită înțelegerea vocabularului, gramaticii, semanticii, sintaxei și așa mai departe. În plus, implică și o înțelegere generală a lumii.

Acesta este ceea ce îl face dificil pentru oameni și chiar mai complex pentru computere.

Sursă

Ani de zile, pentru a comunica o sarcină unui computer, oamenii au trebuit să învețe limba acesteia. Cu toate acestea, deși acest lucru nu este ușor, a constrâns și democratizarea tehnologiei și i-a limitat potențialul de dezvoltare. De aceea oamenii au decis să învețe computerele să ne înțeleagă și au început să lucreze la algoritmi NLP.

Odată cu progresul AI și ML, au venit descoperiri în domeniu care au făcut posibile oportunități mult așteptate de a aplica NLP în diferitele aspecte ale științei, afacerilor și vieții. Disciplina este încă în evoluție și mai are un drum lung de parcurs până când computerele înțeleg pe deplin oamenii. În primul rând, oamenii de știință trebuie să găsească o cale de a evita factorii lingvistici complexi, cum ar fi dialectele, diferențele de pronunție, defectele de vorbire, greșelile gramaticale și sarcasmul.

Cu toate acestea, procesarea limbajului natural este acum suficient de avansată pentru a fi benefică pentru multe industrii, inclusiv marketing.

Aplicații ale NLP în marketing digital

În esență, marketingul digital se bazează pe combinarea puterii lingvisticii cu oportunitățile oferite de tehnologia digitală. Scopul marketingului este de a concepe un mesaj convingător, de a-l combina cu elemente vizuale atrăgătoare și de a-l folosi pentru a atrage clienți. Deci, firesc, marketingul digital și NLP sunt strâns legate.

Unele dintre cele mai notabile aplicații ale tehnologiei pe care le întâlnim în fiecare zi sunt:

• Agenți conversaționali . Chatbot-urile avansate folosesc NLP pentru a-și da seama ce dorește clientul și pentru a oferi răspunsuri relevante. Ei pot fi, de asemenea, instruiți să mențină o conversație asemănătoare unui om, să rezolve probleme complicate, să ofere sugestii de produse și chiar să facă glume.
• Fluxuri de știri din rețelele sociale . NLP analizează și sortează conținutul pentru a-l arăta utilizatorilor. Cuvintele cheie din postări și linkuri spun algoritmului despre ce este vorba și acesta decide cui să le arate, în funcție de interesele utilizatorului și de alți factori. De aceea, postările pe rețelele sociale trebuie să fie la fel de bine optimizate pentru SEO ca blogurile și articolele.
• Analiza sentimentelor . Există instrumente SaaS care utilizează NLP pentru a analiza ceea ce spun clienții pentru a identifica cum se simt despre o marcă sau un produs. Algoritmii pot analiza comentariile din rețelele sociale, rezultatele NPS, biletele de servicii pentru clienți, recenziile online și tot felul de alte date nestructurate pentru a obține rezultate cuprinzătoare.

Sursă

• Marketing predictiv . NLP poate fi folosit în marketingul predictiv pentru a identifica tendințele emergente, precum și modelele care indică că o persoană este pe cale să facă o achiziție, să părăsească o marcă sau să facă o altă acțiune relevantă.
• Text-to-speech . Avansarea tehnologiei NLP face ca vocea generată de computer să sune suficient de natural și de convingătoare pentru a fi plăcută de ascultat. Specialiștii în marketing pot folosi o varietate de instrumente plătite și gratuite pentru a converti fără efort blogurile și articolele în fișiere audio și podcasturi.
• Vorbire în text . Trancrierile de podcasturi și videoclipuri fac informațiile mai ușor de înțeles pentru motoarele de căutare și mai accesibile pentru utilizatori. Ele oferă, de asemenea, un UX mai bogat, care vă poate crește clasamentul.
• Marketing prin e-mail . Algoritmii Google analizează cuvintele cheie din e-mailuri pentru a le clasifica și a le eticheta în căsuța de e-mail a utilizatorului. Acesta este unul dintre criteriile pe care le folosesc pentru a alege dacă un mesaj ar trebui să intre în dosarele Principal, Promoțional, Social sau Spam.

Cu toate acestea, una dintre cele mai proeminente aplicații ale NLP în marketingul digital este optimizarea pentru motoarele de căutare.

Cum afectează procesarea limbajului natural SEO

Google lucrează constant la îmbunătățirea capacității algoritmului său de procesare a limbajului natural de a înțelege mai bine oamenii, iar actualizarea BERT din 2019 a fost un pas mai aproape de acest succes. Programul este acum mai bine să analizeze structura textului, să facă conexiuni între subiecte și să identifice entități pe baza contextului.

NLP permite algoritmului să descopere subiectul conținutului, bazându-se nu numai pe cuvintele cheie, ci și pe sensul general al textului. Drept urmare, roboții motoarelor de căutare sunt mai buni la accesarea cu crawlere și la indexarea web. În plus, algoritmul de căutare este acum capabil să arate link-uri relevante chiar și atunci când se confruntă cu o interogare complet necunoscută.

Aceste îmbunătățiri au făcut posibil ca compania de motoare de căutare să își ridice standardele de calitate a conținutului și să introducă reglementările EAT ca factor de clasare.

Cu toate acestea, pentru webmasteri și creatorii de conținut care scriu pentru oameni și nu numai pentru roboți, aceasta nu ar trebui să fie o problemă. Dimpotrivă, înseamnă că se pot concentra mai puțin pe cuvintele cheie specifice și mai mult pe furnizarea de conținut informativ valoros care este relevant pentru subiect.

Acestea fiind spuse, să aruncăm o privire la câteva dintre modurile notabile în care NLP afectează SEO.

• Intenția de căutare . Algoritmul este acum capabil să facă o mai bună distincție între intenția de navigare, informațională, comercială și tranzacțională. Poate analiza atât interogarea utilizatorului, cât și conținutul paginii pentru a identifica dacă intenția lor se potrivește și pentru a oferi SERP-uri mai precise.
• Căutare vocală . Asistenții vocali au devenit deja o parte obișnuită a vieții de zi cu zi pentru 33,8% dintre oamenii din SUA. Căutările verbale sunt mai complexe și folosesc limbajul natural, spre deosebire de cele scrise, unde utilizatorii se bazează de obicei pe cuvinte cheie. NLP face posibil ca Alexa, Google Assistant, Cortana și Siri să-și dea seama ce le întreabă oamenii și să ofere răspunsuri relevante.

Sursă

• Cuvinte cheie cu coadă lungă . NLP este mai bine să urmărească cuvintele cheie cu coadă lungă și să le coreleze cu subiecte și entități (oameni, lucruri, locuri, nume etc.) Prin urmare, chiar dacă nu are suficiente date istorice în baza sa de cunoștințe pentru a găsi o potrivire perfectă pentru interogarea utilizatorului, poate oferi sugestii suficient de apropiate.
• Detectarea spamului . Motoarele de căutare doresc să ofere conținut de calitate, iar algoritmii NLP le permit să identifice spam-ul paginilor dăunătoare, articole cu clic-momeală sau titluri înșelătoare, discursuri instigatoare la ură și așa mai departe. Astfel de link-uri sunt filtrate din SERP-uri pentru a oferi o UX mai bună.
• Etichete de titlu . Algoritmul de căutare poate extrage fragmente din conținutul unei pagini pentru a oferi un alt titlu care se va potrivi mai bine cu intenția utilizatorului. În acest fel, chiar dacă eticheta de titlu oferită de webmaster nu este clară sau relevantă dacă conținutul este, acesta poate ajunge totuși la publicul țintă.

Cum să optimizați conținutul pentru NLP

După cum am menționat, dacă scrieți deja conținut informațional de înaltă calitate, ar trebui să fiți în siguranță și să nu aveți nevoie să vă optimizați în continuare. Cu toate acestea, există câteva lucruri la care ar trebui să le acordați atenție pentru a facilita algoritmii NLP.

Concentrați-vă pe subiect

La fel ca oamenii, roboții iubesc conținutul care se lipește de subiect. Acest lucru se datorează faptului că înțeleg cuvintele și noțiunile făcând referire la graficul lor de cunoștințe, iar în el, entitățile sunt explicate prin conexiunile lor logice cu alte entități. Dacă conținutul tău se abate de la această logică, algoritmul poate deveni confuz.

Când acoperiți un subiect, asigurați-vă că cercetați alte subiecte relevante și le menționați în conținutul dvs. Acest lucru îi va ajuta pe roboți să vadă imaginea completă și, de asemenea, le va arăta că cunoașteți bine subiectul.

Îmbunătățiți lizibilitatea

Sursă

Simplitatea în frază, vocabular și sintaxă face textul mai ușor de analizat. NLP folosește etichete pentru a eticheta cuvintele dintr-o propoziție pentru a marca ce funcție au și cum sunt legate. Dacă propozițiile tale sunt prea lungi și complicate, algoritmul poate deveni confuz. Pentru a evita acest lucru, asigurați-vă că exprimați ideile într-un mod clar și concis.

În plus, ar trebui să vă abțineți de la folosirea excesivă a argoului, a limbajului profesional sau a observațiilor inutile, deoarece acestea pot crea confuzii suplimentare.

Concentrați-vă pe paragrafe mai scurte, cu o structură de text ușor de urmărit, folosind titluri relevante H2 și H3 și marcatori. Acest lucru va face mai ușor pentru algoritm să identifice subsubiectele pe care le acoperiți și modul în care acestea sunt legate de cel principal.

O conexiune internă mai bună

Link-urile interne oferă un context suplimentar conținutului dvs. și ajută algoritmul să descopere modul în care o pagină este legată de restul conținutului de pe site-ul dvs.

În plus, referirea la articole care explică subiectele mai detaliat, va elimina orice confuzie cu privire la subiectul dvs. Legăturile interne oferă algoritmului NLP încredere că îți urmează corect logica și că nu interpretează greșit sensul din spatele cuvintelor.

Utilizați Schema Markup

În timp ce software-ul NLP ar trebui să poată extrage singur toate informațiile viabile din text, să-i dai o mână de ajutor nu va strica. După cum am menționat, tehnologia este încă departe de a fi perfectă. Cu cât trebuie să lucreze mai multe date, cu atât are performanțe mai bune. Și datele structurate sunt organizate exact așa cum are nevoie algoritmul pentru a procesa și înțelege o pagină.

Dându-i un avans, te asiguri că va ști cu ce are de-a face și că va avea o foaie de parcurs pentru a-ți descoperi conținutul.

Concluzie

Procesarea limbajului natural a devenit o parte inseparabilă a marketingului digital și a optimizării motoarelor de căutare. Algoritmul de căutare Google se bazează în mare măsură pe tehnologie pentru a îmbunătăți acuratețea SERP-urilor, iar multe alte instrumente pe care le folosim zilnic beneficiază și de ele.

Cunoscând cum funcționează NLP și care sunt limitările sale, agenții de marketing și webmasterii își pot îmbunătăți înțelegerea generală a tehnologiei digitale și a căutării online. Folosind aceste cunoștințe, ei își pot optimiza mai bine conținutul pe care îl creează și își pot îmbunătăți strategia digitală generală.