Что такое НЛП: руководство маркетолога по обработке естественного языка

Технологии — одна из движущих сил прогресса. Компьютеры и цифровые технологии облегчают нашу личную и деловую жизнь, позволяя нам справляться со сложными задачами, общаться, открывать для себя мир вокруг нас и продвигаться вперед.

Однако всем нам знакомо разочарование, когда инструмент или программа, которую мы используем, не «понимает» нас. Мы даем, казалось бы, простую команду и ожидаем определенного результата, но он не дает. Одна из причин, по которой это происходит, заключается в том, что компьютеры думают не так, как люди, и наоборот.

Технология, которая пытается построить мост между ними, называется обработкой естественного языка (NLP) и представляет собой комбинацию лингвистики и вычислений.

В этой статье мы обсудим применение НЛП в цифровом маркетинге и поисковой оптимизации, а также то, что нужно знать маркетологам. Читайте дальше, чтобы узнать больше!

Что такое НЛП?

Обработка естественного языка (NLP) — это подмножество искусственного интеллекта (ИИ), которое использует машинное обучение (ML) и глубокое обучение для обработки и понимания человеческого языка. Или, проще говоря, НЛП учит компьютеры говорить по-человечески.

Технология позволяет машинам различать слова в человеческой речи и тексте и анализировать контекст, чтобы выяснить их правильное значение. На основе этих данных они могут определять настроения, генерировать осмысленный текст, имитировать разговор, переводить информацию с одного языка на другой и т. д.

Хотя НЛП зародилась как дисциплина в области вычислительной техники в 1950-х годах, только недавно она стала достаточно продвинутой, чтобы быть полезной.

Научить компьютерные алгоритмы думать как люди — сложная задача. Язык — живое существо, а речевые обороты и особенности уникальны для каждого человека. Изучение языка требует понимания лексики, грамматики, семантики, синтаксиса и так далее. Кроме того, это также включает в себя общее понимание мира.

Вот что делает его трудным для людей и еще более сложным для компьютеров.

Источник

В течение многих лет, чтобы передать задачу компьютеру, людям приходилось изучать его язык. Однако, хотя это и непросто, это также сдерживало демократизацию технологий и ограничивало их потенциал развития. Вот почему люди решили научить компьютеры понимать нас и начали работать над алгоритмами НЛП.

С развитием ИИ и МО произошли прорывы в этой области, которые сделали возможными долгожданные возможности применения НЛП в различных аспектах науки, бизнеса и жизни. Эта дисциплина все еще развивается, и ей предстоит пройти долгий путь, прежде чем компьютеры полностью поймут людей. Во-первых, ученые должны найти способ обойти сложные лингвистические факторы, такие как диалекты, различия в произношении, дефекты речи, грамматические ошибки и сарказм.

Однако обработка естественного языка в настоящее время достаточно развита, чтобы быть полезной для многих отраслей, включая маркетинг.

Применение НЛП в цифровом маркетинге

По своей сути цифровой маркетинг опирается на сочетание силы лингвистики и возможностей, предоставляемых цифровыми технологиями. Цель маркетинга — придумать убедительное сообщение, объединить его с привлекательными визуальными эффектами и использовать для привлечения клиентов. Так что, естественно, цифровой маркетинг и НЛП тесно связаны.

Вот некоторые из наиболее заметных применений технологии, с которыми мы сталкиваемся изо дня в день:

• Разговорные агенты . Продвинутые чат-боты используют НЛП, чтобы выяснить, чего хочет клиент, и дать соответствующие ответы. Их также можно научить поддерживать человеческую беседу, решать сложные проблемы, предлагать продукты и даже шутить.
• Новостные ленты социальных сетей . НЛП анализирует и сортирует контент, чтобы показать его пользователям. Ключевые слова в сообщениях и ссылках сообщают алгоритму, о чем они, и он решает, кому их показывать, в зависимости от интересов пользователя и других факторов. Вот почему сообщения в социальных сетях должны быть оптимизированы для SEO так же хорошо, как блоги и статьи.
• Анализ настроений . Существуют инструменты SaaS, которые используют NLP для анализа того, что говорят клиенты, чтобы определить, как они относятся к бренду или продукту. Алгоритмы могут анализировать комментарии в социальных сетях, результаты NPS, заявки в службу поддержки, онлайн-обзоры и все виды других неструктурированных данных для получения исчерпывающих результатов.

Источник

• Предиктивный маркетинг . НЛП можно использовать в предиктивном маркетинге для выявления новых тенденций, а также закономерностей, указывающих на то, что человек собирается совершить покупку, покинуть бренд или совершить другое соответствующее действие.
• Преобразование текста в речь . Развитие технологии НЛП делает сгенерированный компьютером голос естественным и достаточно убедительным, чтобы его было приятно слушать. Маркетологи могут использовать множество платных и бесплатных инструментов, чтобы легко конвертировать блоги и статьи в аудиофайлы и подкасты.
• Преобразование речи в текст . Транскрипции подкастов и видео делают информацию более понятной для поисковых систем и более доступной для пользователей. Они также обеспечивают более богатый UX, который может повысить ваш рейтинг.
• Электронный маркетинг . Алгоритмы Google анализируют ключевые слова в электронных письмах, классифицируют их и помечают в папке «Входящие» пользователя. Это один из критериев, который они используют, чтобы выбрать, следует ли отправлять сообщение в папки «Основные», «Рекламные», «Социальные» или «Спам».

Тем не менее, одно из самых известных применений НЛП в цифровом маркетинге — поисковая оптимизация.

Как обработка естественного языка влияет на SEO

Google постоянно работает над улучшением способности своего алгоритма обработки естественного языка лучше понимать людей, и обновление BERT 2019 года стало на шаг ближе к этому успеху. Теперь программа лучше анализирует структуру текста, устанавливает связи между темами и идентифицирует сущности на основе контекста.

НЛП позволяет алгоритму определить тему контента, опираясь не только на ключевые слова, но и на общий смысл текста. В результате боты поисковых систем лучше сканируют и индексируют Интернет. Кроме того, алгоритм поиска теперь умеет показывать релевантные ссылки даже при совершенно незнакомом запросе.

Эти улучшения позволили поисковой компании повысить стандарты качества контента и ввести правила EAT в качестве фактора ранжирования.

Однако для веб-мастеров и создателей контента, которые пишут для людей, а не только для роботов, это не должно быть проблемой. Наоборот, это означает, что они могут меньше фокусироваться на конкретных ключевых словах и больше на предоставлении ценного информационного контента, имеющего отношение к теме.

Тем не менее, давайте посмотрим на некоторые известные способы, которыми НЛП влияет на SEO.

• Цель поиска . Алгоритм теперь способен лучше различать навигационные, информационные, коммерческие и транзакционные намерения. Он может анализировать как запрос пользователя, так и содержимое страницы, чтобы определить, совпадают ли их намерения, и предоставить более точные результаты поисковой выдачи.
• Голосовой поиск . Голосовые помощники уже стали неотъемлемой частью повседневной жизни 33,8% жителей США. Устный поиск более сложен и использует естественный язык, в отличие от письменного, где пользователи обычно полагаются на ключевые слова. НЛП позволяет Alexa, Google Assistant, Cortana и Siri понять, о чем спрашивают люди, и дать соответствующие ответы.

Источник

• Ключевые слова с длинным хвостом . НЛП лучше отслеживает длинные ключевые слова и связывает их с темами и объектами (людьми, вещами, местами, именами и т. д.). Поэтому, даже если в его базе знаний недостаточно исторических данных, чтобы найти идеальное соответствие для запрос пользователя, он может предоставить достаточно близкие предложения.
• Обнаружение спама . Поисковые системы хотят предоставлять качественный контент, а алгоритмы НЛП позволяют им идентифицировать спам вредоносных страниц, статьи с кликбейтом или вводящими в заблуждение заголовками, разжигание ненависти и так далее. Такие ссылки отфильтровываются из поисковой выдачи, чтобы обеспечить лучший UX.
• Теги заголовков . Алгоритм поиска может извлекать выдержки из содержимого страницы, чтобы предоставить другой заголовок, который лучше соответствует намерениям пользователя. Таким образом, даже если тег заголовка, предоставленный веб-мастером, непонятен или не соответствует содержанию, он все равно может достичь своей целевой аудитории.

Как оптимизировать контент для НЛП

Как уже упоминалось, если вы уже пишете высококачественный информационный контент, вы должны быть в безопасности и не нуждаетесь в дальнейшей оптимизации. Однако есть несколько вещей, на которые следует обратить внимание, чтобы упростить работу с алгоритмами НЛП.

Сосредоточьтесь на теме

Как и люди, роботы любят контент, соответствующий теме. Это потому, что они понимают слова и понятия, ссылаясь на свой граф знаний, и в нем сущности объясняются их логическими связями с другими сущностями. Если ваш контент отклоняется от этой логики, алгоритм может запутаться.

При освещении темы обязательно изучите другие соответствующие темы и упомяните их в своем контенте. Это поможет роботам увидеть полную картину, а также покажет им, что вы хорошо знаете тему.

Улучшить читаемость

Источник

Простота формулировки, словарный запас и синтаксис облегчают анализ текста. НЛП использует теги для маркировки слов в предложении, чтобы отметить, какую функцию они выполняют и как они связаны. Если ваши предложения слишком длинные и сложные, алгоритм может запутаться. Чтобы избежать этого, убедитесь, что вы выражаете мысли ясно и лаконично.

Кроме того, вам следует воздерживаться от чрезмерного использования сленга, профессионального языка или ненужных замечаний, так как это может создать дополнительную путаницу.

Сосредоточьтесь на более коротких абзацах с удобной структурой текста, используя соответствующие заголовки H2 и H3 и маркеры. Это облегчит алгоритму определение затрагиваемых вами подтем и того, как они связаны с основной.

Лучшая внутренняя перелинковка

Внутренние ссылки обеспечивают дополнительный контекст для вашего контента и помогают алгоритму выяснить, как страница связана с остальным контентом на вашем сайте.

Кроме того, обращение к статьям, в которых более подробно объясняются подтемы, устранит любую путаницу в отношении вашей темы. Внутренние ссылки дают алгоритму НЛП уверенность в том, что он правильно следует вашей логике и не искажает значение слов.

Используйте разметку схемы

Хотя предполагается, что программное обеспечение НЛП способно самостоятельно извлекать всю полезную информацию из текста, помочь ему не помешает. Как уже упоминалось, технология все еще далека от совершенства. Чем больше данных он должен обработать, тем лучше он работает. А структурированные данные организованы именно так, как они нужны алгоритму для обработки и понимания страницы.

Давая ему фору, вы гарантируете, что он будет знать, с чем имеет дело, и у него будет дорожная карта для выяснения вашего контента.

Нижняя линия

Обработка естественного языка стала неотъемлемой частью цифрового маркетинга и поисковой оптимизации. Алгоритм поиска Google в значительной степени зависит от технологии повышения точности поисковой выдачи, и многие другие инструменты, которые мы используем в повседневной жизни, также выигрывают от этого.

Зная, как работает NLP и каковы его ограничения, маркетологи и веб-мастера могут улучшить свое общее понимание цифровых технологий и онлайн-поиска. Используя эти знания, они могут лучше оптимизировать создаваемый ими контент и улучшать свою общую цифровую стратегию.