NLP คืออะไร: คู่มือนักการตลาดสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

เทคโนโลยีเป็นหนึ่งในแรงผลักดันเบื้องหลังความก้าวหน้า คอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีดิจิทัลทำให้ชีวิตส่วนตัวและธุรกิจของเราง่ายขึ้น โดยช่วยให้เราจัดการงานที่ซับซ้อน สื่อสาร ค้นพบโลกรอบตัวเรา และผลักดันให้ก้าวหน้ายิ่งขึ้นไปอีก

อย่างไรก็ตาม เราทุกคนทราบดีถึงความคับข้องใจเมื่อเครื่องมือหรือโปรแกรมที่เราใช้อยู่ไม่ “เข้าใจ” เรา เราให้คำสั่งที่ดูเหมือนง่าย และคาดหวังผลลัพธ์ที่แน่นอน แต่ไม่สามารถส่งมอบได้ สาเหตุหนึ่งที่เกิดขึ้นก็เพราะว่าคอมพิวเตอร์ไม่ได้คิดแบบที่มนุษย์คิด และในทางกลับกัน

เทคโนโลยีที่พยายามสร้างสะพานเชื่อมระหว่างทั้งสองเรียกว่าการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และเป็นการผสมผสานระหว่างภาษาศาสตร์และการคำนวณ

ในบทความนี้ เราจะพูดถึงการใช้งาน NLP ในด้านการตลาดดิจิทัลและการเพิ่มประสิทธิภาพกลไกค้นหา และสิ่งที่นักการตลาดจำเป็นต้องรู้ อ่านเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม!

NLP คืออะไร?

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) คือชุดย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และการเรียนรู้เชิงลึกในการประมวลผลและทำความเข้าใจภาษามนุษย์ หรือพูดง่ายๆ ก็คือ NLP สอนคอมพิวเตอร์ให้พูดกับมนุษย์

เทคโนโลยีนี้ช่วยให้เครื่องจักรแยกแยะคำในคำพูดและข้อความของมนุษย์ และวิเคราะห์บริบทเพื่อหาความหมายที่เหมาะสม จากข้อมูลนี้ พวกเขาสามารถระบุความรู้สึก สร้างข้อความที่มีความหมาย จำลองการสนทนา แปลข้อมูลจากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่ง เป็นต้น

แม้ว่า NLP มีต้นกำเนิดมาจากระเบียบวินัยในการคำนวณในปี 1950 แต่ก็เพิ่งมีความก้าวหน้าเพียงพอที่จะเป็นประโยชน์

การสอนอัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์ให้คิดเหมือนมนุษย์เป็นงานที่ซับซ้อน ภาษาเป็นสิ่งมีชีวิต รูปแบบการพูดและลักษณะเฉพาะของมนุษย์ทุกคนมีเอกลักษณ์เฉพาะตัว การเรียนรู้ภาษาจำเป็นต้องมีความเข้าใจในคำศัพท์ ไวยากรณ์ ความหมาย วากยสัมพันธ์ และอื่นๆ นอกจากนี้ยังเกี่ยวข้องกับความเข้าใจทั่วไปของโลกด้วย

นั่นคือสิ่งที่ทำให้มันยากสำหรับมนุษย์ และซับซ้อนยิ่งขึ้นสำหรับคอมพิวเตอร์

แหล่งที่มา

เป็นเวลาหลายปีที่ผู้คนต้องเรียนรู้ภาษาของงานในการสื่อสารงานไปยังคอมพิวเตอร์ อย่างไรก็ตาม แม้ว่าสิ่งนี้จะไม่ง่าย แต่ก็ยังจำกัดการทำให้เทคโนโลยีเป็นประชาธิปไตยและจำกัดศักยภาพในการพัฒนา นั่นเป็นเหตุผลที่ผู้คนตัดสินใจสอนคอมพิวเตอร์ให้เข้าใจเราและเริ่มทำงานกับอัลกอริธึม NLP

ด้วยความก้าวหน้าของ AI และ ML ทำให้เกิดความก้าวหน้าในด้านต่างๆ ซึ่งทำให้มีโอกาสที่รอคอยมานานในการใช้ NLP ในด้านวิทยาศาสตร์ ธุรกิจ และชีวิตที่แตกต่างกัน ระเบียบวินัยยังคงมีการพัฒนาและมีหนทางอีกยาวไกลก่อนที่คอมพิวเตอร์จะเข้าใจมนุษย์อย่างถ่องแท้ อันดับแรก นักวิทยาศาสตร์ต้องหาวิธีแก้ไขปัจจัยทางภาษาที่ซับซ้อน เช่น ภาษาถิ่น ความแตกต่างของการออกเสียง ข้อบกพร่องในการพูด ข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์ และการเสียดสี

อย่างไรก็ตาม การประมวลผลภาษาธรรมชาตินั้นก้าวหน้าพอที่จะเป็นประโยชน์สำหรับหลายอุตสาหกรรม รวมถึงการตลาดด้วย

การประยุกต์ใช้ NLP ในการตลาดดิจิทัล

หลักการตลาดดิจิทัลอาศัยการรวมพลังของภาษาศาสตร์และโอกาสที่เทคโนโลยีดิจิทัลมีให้ เป้าหมายของการตลาดคือการสร้างข้อความที่น่าสนใจ ผสมผสานกับภาพที่น่าดึงดูด และใช้เพื่อดึงดูดลูกค้า ดังนั้น การตลาดดิจิทัลและ NLP จึงมีความเชื่อมโยงกันอย่างแน่นแฟ้น

แอปพลิเคชั่นเด่น ๆ ของเทคโนโลยีที่เราพบในแต่ละวันคือ:

• ตัวแทนสนทนา . แชทบอทขั้นสูงใช้ NLP เพื่อค้นหาว่าลูกค้าต้องการอะไรและให้คำตอบที่เกี่ยวข้อง พวกเขายังสามารถได้รับการฝึกฝนให้คงการสนทนาเหมือนมนุษย์ แก้ปัญหาที่ซับซ้อน ให้คำแนะนำผลิตภัณฑ์ หรือแม้แต่สร้างเรื่องตลก
• ฟีดข่าวโซเชียลมีเดีย NLP วิเคราะห์และคัดแยกเนื้อหาเพื่อแสดงให้ผู้ใช้เห็น คีย์เวิร์ดในโพสต์และลิงก์จะบอกอัลกอริธึมว่าเกี่ยวข้องกับอะไร และจะตัดสินว่าใครจะแสดงให้ใครเห็น ขึ้นอยู่กับความสนใจของผู้ใช้และปัจจัยอื่นๆ นั่นเป็นเหตุผลที่โพสต์โซเชียลมีเดียต้องได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับ SEO เช่นเดียวกับบล็อกและบทความ
• การ วิเคราะห์ความรู้สึก . มีเครื่องมือ SaaS ที่ใช้ NLP เพื่อวิเคราะห์สิ่งที่ลูกค้าพูดเพื่อระบุว่าพวกเขารู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับแบรนด์หรือผลิตภัณฑ์ อัลกอริธึมสามารถวิเคราะห์ความคิดเห็นของโซเชียลมีเดีย ผลลัพธ์ของ NPS ตั๋วบริการลูกค้า บทวิจารณ์ออนไลน์ และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอื่นๆ ทุกประเภท เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ครอบคลุม

แหล่งที่มา

• การ ตลาดเชิงคาดการณ์ สามารถใช้ NLP ในการตลาดเชิงคาดการณ์เพื่อระบุแนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่ ตลอดจนรูปแบบที่บ่งชี้ว่าบุคคลกำลังจะซื้อ ออกจากแบรนด์ หรือดำเนินการอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง
• ข้อความเป็นคำพูด ความก้าวหน้าของเทคโนโลยี NLP ทำให้เสียงจากคอมพิวเตอร์สร้างเสียงที่เป็นธรรมชาติและน่าเชื่อพอที่จะฟังได้น่าฟัง นักการตลาดสามารถใช้เครื่องมือทั้งแบบเสียเงินและฟรีเพื่อแปลงบล็อกและบทความเป็นไฟล์เสียงและพอดแคสต์ได้อย่างง่ายดาย
• คำพูดเป็นข้อความ การถอดเสียงของพ็อดคาสท์และวิดีโอทำให้เครื่องมือค้นหาเข้าใจข้อมูลได้ง่ายขึ้น และผู้ใช้สามารถเข้าถึงได้มากขึ้น พวกเขายังให้ UX ที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นซึ่งสามารถเพิ่มอันดับของคุณ
• การตลาดทางอีเมล อัลกอริทึมของ Google วิเคราะห์คำหลักในอีเมลเพื่อจัดหมวดหมู่และติดป้ายกำกับในกล่องจดหมายของผู้ใช้ นั่นเป็นหนึ่งในเกณฑ์ที่พวกเขาใช้เลือกว่าข้อความควรอยู่ในโฟลเดอร์หลัก โปรโมชัน โซเชียล หรือสแปม

อย่างไรก็ตาม หนึ่งในแอปพลิเคชั่นที่โดดเด่นที่สุดของ NLP ในด้านการตลาดดิจิทัลก็คือการเพิ่มประสิทธิภาพกลไกค้นหา

การประมวลผลภาษาธรรมชาติส่งผลต่อ SEO อย่างไร

Google ทำงานอย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงความสามารถของอัลกอริธึมการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อให้เข้าใจมนุษย์ได้ดีขึ้น และการอัปเดต BERT ปี 2019 ก็เป็นอีกก้าวที่ใกล้จะประสบความสำเร็จ ตอนนี้โปรแกรมวิเคราะห์โครงสร้างข้อความได้ดีขึ้น เชื่อมโยงหัวข้อต่างๆ และระบุเอนทิตีตามบริบทได้ดีขึ้น

NLP ช่วยให้อัลกอริธึมสามารถค้นหาหัวข้อของเนื้อหาได้ ไม่เพียงแต่อาศัยคำหลักเท่านั้น แต่ยังขึ้นอยู่กับความหมายโดยรวมของข้อความด้วย ด้วยเหตุนี้ บอทของเครื่องมือค้นหาจึงสามารถรวบรวมข้อมูลและจัดทำดัชนีเว็บได้ดีขึ้น นอกจากนี้ อัลกอริธึมการค้นหาสามารถแสดงลิงก์ที่เกี่ยวข้องได้ในขณะนี้ แม้จะต้องเผชิญกับข้อความค้นหาที่ไม่คุ้นเคยโดยสิ้นเชิง

การปรับปรุงเหล่านี้ทำให้บริษัทเสิร์ชเอ็นจิ้นสามารถยกระดับมาตรฐานคุณภาพเนื้อหาและนำกฎระเบียบ EAT เป็นปัจจัยในการจัดอันดับ

อย่างไรก็ตาม สำหรับเว็บมาสเตอร์และผู้สร้างเนื้อหาที่เขียนเพื่อมนุษย์และไม่ใช่เฉพาะหุ่นยนต์เท่านั้น ไม่ควรเป็นปัญหาสำหรับผู้ดูแลเว็บและผู้สร้างเนื้อหา ในทางกลับกัน หมายความว่าพวกเขาสามารถให้ความสำคัญกับคำหลักเฉพาะน้อยลงและนำเสนอเนื้อหาข้อมูลที่มีค่าที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อมากขึ้น

ที่กล่าวว่า เรามาดูวิธีเด่นๆ บางประการที่ NLP ส่งผลต่อ SEO

• ความ ตั้งใจในการค้นหา อัลกอริทึมสามารถแยกแยะความแตกต่างระหว่างเจตนาในการนำทาง ข้อมูล เชิงพาณิชย์ และการทำธุรกรรมได้ดีขึ้น สามารถวิเคราะห์ทั้งข้อความค้นหาของผู้ใช้และเนื้อหาของหน้าเพื่อระบุว่าเจตนาตรงกันหรือไม่และให้ SERP ที่แม่นยำยิ่งขึ้น
• ค้นหาด้วยเสียง ผู้ช่วยเสียงได้กลายเป็นส่วนสำคัญของชีวิตประจำวันไปแล้ว 33.8% ของคนในสหรัฐอเมริกา การค้นหาด้วยวาจานั้นซับซ้อนกว่าและใช้ภาษาที่เป็นธรรมชาติ ต่างจากภาษาที่เขียน ซึ่งผู้ใช้มักใช้คำหลัก NLP ทำให้ Alexa, Google Assistant, Cortana และ Siri สามารถค้นหาสิ่งที่ผู้คนถามพวกเขาและให้คำตอบที่เกี่ยวข้อง

แหล่งที่มา

• คำหลักหางยาว NLP ดีกว่าในการติดตามคำหลักหางยาวและเชื่อมโยงกับหัวข้อและหน่วยงาน (บุคคล สิ่งของ สถานที่ ชื่อ ฯลฯ) ดังนั้น แม้ว่าจะมีข้อมูลประวัติในฐานความรู้ไม่เพียงพอที่จะหาคู่ที่สมบูรณ์แบบสำหรับ แบบสอบถามผู้ใช้ก็สามารถให้ข้อเสนอแนะที่ใกล้เคียงพอ
• การ ตรวจจับสแปม เสิร์ชเอ็นจิ้นต้องการให้เนื้อหาที่มีคุณภาพและอัลกอริธึม NLP อนุญาตให้ระบุสแปมของหน้าที่เป็นอันตราย บทความที่มีคลิกเบตหรือพาดหัวข่าวที่ทำให้เข้าใจผิด คำพูดแสดงความเกลียดชัง และอื่นๆ ลิงก์ดังกล่าวจะถูกกรองออกจาก SERP เพื่อให้ UX ดีขึ้น
• แท็กชื่อเรื่อง อัลกอริธึมการค้นหาอาจดึงข้อความที่ตัดตอนมาของเนื้อหาบนหน้าเพื่อให้ชื่ออื่นที่ตรงกับความตั้งใจของผู้ใช้มากขึ้น ด้วยวิธีนี้ แม้ว่าแท็กชื่อที่เว็บมาสเตอร์ให้มาจะไม่ชัดเจนหรือมีความเกี่ยวข้องหากมีเนื้อหา แต่ก็อาจยังเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายได้

วิธีปรับเนื้อหาให้เหมาะสมสำหรับ NLP

ดังที่กล่าวไว้ หากคุณเขียนเนื้อหาที่มีข้อมูลคุณภาพสูงอยู่แล้ว คุณควรอยู่ในความปลอดภัยและไม่จำเป็นต้องปรับให้เหมาะสมอีกต่อไป อย่างไรก็ตาม มีบางสิ่งที่คุณควรให้ความสนใจเพื่อให้อัลกอริธึม NLP ง่ายขึ้น

โฟกัสที่หัวข้อ

เช่นเดียวกับมนุษย์ หุ่นยนต์ชอบเนื้อหาที่ยึดติดกับหัวข้อ นั่นเป็นเพราะพวกเขาเข้าใจคำและแนวคิดโดยอ้างอิงจากกราฟความรู้ และในนั้น เอนทิตีจะได้รับการอธิบายโดยการเชื่อมโยงเชิงตรรกะกับเอนทิตีอื่นๆ หากเนื้อหาของคุณผิดไปจากตรรกะนั้น อัลกอริทึมอาจสับสน

เมื่อครอบคลุมหัวข้อ อย่าลืมค้นคว้าเรื่องที่เกี่ยวข้องอื่นๆ และกล่าวถึงในเนื้อหาของคุณ วิธีนี้จะช่วยให้หุ่นยนต์เห็นภาพทั้งหมด และจะแสดงให้พวกเขาเห็นว่าคุณรู้จักหัวข้อนี้ดี

ปรับปรุงความสามารถในการอ่าน

แหล่งที่มา

ความเรียบง่ายในการใช้ถ้อยคำ คำศัพท์ และไวยากรณ์ทำให้วิเคราะห์ข้อความได้ง่ายขึ้น NLP ใช้แท็กเพื่อติดป้ายกำกับคำในประโยคเพื่อทำเครื่องหมายว่ามีหน้าที่อะไรและมีความเกี่ยวข้องอย่างไร หากประโยคของคุณยาวและซับซ้อนเกินไป อัลกอริธึมอาจสับสนได้ เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ คุณต้องแสดงความคิดเห็นอย่างชัดเจนและรัดกุม

นอกจากนี้ คุณควรงดเว้นจากการใช้คำสแลง ภาษามืออาชีพ หรือคำพูดที่ไม่จำเป็นมากเกินไป เนื่องจากอาจทำให้สับสนมากขึ้น

เน้นที่ย่อหน้าที่สั้นกว่าด้วยโครงสร้างข้อความที่ติดตามได้ง่ายโดยใช้ชื่อและหัวข้อย่อย H2 และ H3 ที่เกี่ยวข้อง วิธีนี้จะทำให้อัลกอริธึมสามารถปักหมุดหัวข้อย่อยที่คุณกล่าวถึงได้ง่ายขึ้นและมีความเกี่ยวข้องกับหัวข้อย่อยอย่างไร

การเชื่อมโยงภายในที่ดีขึ้น

ลิงก์ภายในให้บริบทเพิ่มเติมกับเนื้อหาของคุณ และช่วยให้อัลกอริทึมค้นหาว่าหน้าเกี่ยวข้องกับเนื้อหาที่เหลือในเว็บไซต์ของคุณอย่างไร

นอกจากนี้ การอ้างถึงบทความที่อธิบายหัวข้อย่อยโดยละเอียดเพิ่มเติม จะช่วยขจัดความสับสนในหัวข้อของคุณ ลิงก์ภายในทำให้อัลกอริธึม NLP มั่นใจว่าเป็นไปตามตรรกะของคุณอย่างถูกต้องและไม่ได้ตีความความหมายที่อยู่เบื้องหลังคำผิด

ใช้ Schema Markup

แม้ว่าซอฟต์แวร์ NLP ควรจะสามารถดึงข้อมูลที่เป็นไปได้ทั้งหมดออกจากข้อความด้วยตัวมันเอง ให้มือไม่เสียหาย ดังที่ได้กล่าวมาแล้วเทคโนโลยียังห่างไกลจากความสมบูรณ์แบบ ยิ่งต้องทำงานกับข้อมูลมากเท่าไหร่ก็ยิ่งมีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่านั้น และข้อมูลที่มีโครงสร้างได้รับการจัดระเบียบตรงตามที่อัลกอริทึมต้องการเพื่อประมวลผลและทำความเข้าใจหน้า

เมื่อเริ่มต้น คุณต้องแน่ใจว่ามันรู้ว่ามันเกี่ยวข้องกับอะไร และจะมีแผนงานในการค้นหาเนื้อหาของคุณ

บรรทัดล่าง

การประมวลผลภาษาธรรมชาติได้กลายเป็นส่วนที่แยกออกไม่ได้ของการตลาดดิจิทัลและการเพิ่มประสิทธิภาพกลไกค้นหา อัลกอริธึมการค้นหาของ Google อาศัยเทคโนโลยีอย่างมากในการปรับปรุงความแม่นยำของ SERP และเครื่องมืออื่นๆ อีกมากมายที่เราใช้งานในแต่ละวันก็ได้รับประโยชน์จากสิ่งนี้เช่นกัน

นักการตลาดและเว็บมาสเตอร์สามารถปรับปรุงความเข้าใจทั่วไปเกี่ยวกับเทคโนโลยีดิจิทัลและการค้นหาออนไลน์ได้ด้วยการรู้ว่า NLP ทำงานอย่างไรและมีข้อจำกัดอย่างไร เมื่อใช้ความรู้นี้ พวกเขาสามารถเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาที่สร้างและปรับปรุงกลยุทธ์ดิจิทัลโดยรวมได้ดีขึ้น