NLP Nedir: Bir Pazarlamacının Doğal Dil İşleme Rehberi

Teknoloji, ilerlemenin arkasındaki itici güçlerden biridir. Bilgisayarlar ve dijital teknoloji, karmaşık görevleri yönetmemizi, iletişim kurmamızı, çevremizdeki dünyayı keşfetmemizi ve daha da ilerlememizi sağlayarak kişisel ve iş hayatımızı kolaylaştırıyor.

Ancak, kullandığımız bir araç veya program bizi “anlamadığında” yaşanan hüsranı hepimiz biliyoruz. Görünüşte basit bir komut veriyoruz ve kesin bir sonuç bekliyoruz, ancak teslim edemiyor. Bunun olmasının nedenlerinden biri, bilgisayarların insanlar gibi düşünmemesi ve bunun tersidir.

İkisi arasında bir köprü kurmaya çalışan teknolojiye doğal dil işleme (NLP) denir ve dilbilim ile hesaplamanın bir birleşimidir.

Bu yazıda, NLP'nin dijital pazarlama ve arama motoru optimizasyonu uygulamalarını ve pazarlamacıların bilmesi gerekenleri tartışıyoruz. Daha fazlasını öğrenmek için okumaya devam edin!

NLP Nedir?

Doğal dil işleme (NLP), insan dilini işlemek ve anlamak için makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme kullanan bir yapay zeka (AI) alt kümesidir. Ya da basitçe söylemek gerekirse, NLP bilgisayarlara insan konuşmasını öğretir.

Teknoloji, makinelerin insan konuşmasındaki ve metnindeki kelimeleri ayırt etmesine ve doğru anlamlarını bulmak için bağlamı analiz etmesine olanak tanır. Bu verilere dayanarak, duyguları tanımlayabilir, anlamlı metinler oluşturabilir, konuşmayı simüle edebilir, bilgileri bir dilden diğerine çevirebilir vb.

NLP, 1950'lerde bir bilgisayar disiplini olarak ortaya çıkmış olsa da, ancak son zamanlarda yararlı olacak kadar gelişmiş hale geldi.

Bilgisayar algoritmalarına insanlar gibi düşünmeyi öğretmek karmaşık bir iştir. Dil canlı bir şeydir ve konuşma kalıpları ve özellikleri her insan için benzersizdir. Bir dil öğrenmek, kelime bilgisi, dil bilgisi, anlambilim, sözdizimi vb. konularda bilgi sahibi olmayı gerektirir. Ayrıca, aynı zamanda dünyanın genel bir anlayışını da içerir.

İnsanlar için işi zorlaştıran ve bilgisayarlar için daha da karmaşık hale getiren de budur.

Kaynak

Yıllarca, bir görevi bir bilgisayara iletmek için insanlar onun dilini öğrenmek zorunda kaldılar. Ancak bu kolay olmamakla birlikte teknolojinin demokratikleşmesini de kısıtladı ve gelişme potansiyelini sınırladı. Bu yüzden insanlar bilgisayarlara bizi anlamalarını öğretmeye karar verdiler ve NLP algoritmaları üzerinde çalışmaya başladılar.

AI ve ML'nin ilerlemesiyle, bilim, iş ve yaşamın farklı yönlerinde NLP'yi uygulamak için uzun zamandır beklenen fırsatları mümkün kılan alanda atılımlar geldi. Disiplin hala gelişiyor ve bilgisayarların insanları tam olarak anlaması için kat etmesi gereken uzun bir yol var. İlk olarak, bilim adamları lehçeler, telaffuz farklılıkları, konuşma kusurları, dilbilgisi hataları ve alaycılık gibi karmaşık dilbilimsel faktörleri aşmanın bir yolunu bulmalıdır.

Bununla birlikte, doğal dil işleme, pazarlama dahil olmak üzere birçok sektör için faydalı olacak kadar gelişmiş durumda.

Dijital Pazarlamada NLP Uygulamaları

Özünde, dijital pazarlama, dilbilimin gücünü ve dijital teknolojinin sağladığı fırsatları birleştirmeye dayanır. Pazarlamanın amacı, çekici bir mesaj tasarlamak, onu çekici görsellerle birleştirmek ve müşterileri çekmek için kullanmaktır. Dolayısıyla, doğal olarak dijital pazarlama ve NLP birbirine sıkı sıkıya bağlıdır.

Günlük hayatımızda karşılaştığımız teknolojinin daha dikkate değer uygulamalarından bazıları şunlardır:

• Konuşma Ajanları . Gelişmiş sohbet robotları, müşterinin ne istediğini anlamak ve ilgili yanıtları sağlamak için NLP'yi kullanır. Ayrıca insan benzeri bir sohbeti sürdürmek, karmaşık sorunları çözmek, ürün önerileri sunmak ve hatta şaka yapmak için eğitilebilirler.
• Sosyal Medya Haber Kaynakları . NLP, kullanıcılara göstermek için içeriği analiz eder ve sıralar. Gönderilerdeki ve bağlantılardaki anahtar kelimeler, algoritmaya ne hakkında olduklarını söyler ve kullanıcının ilgi alanlarına ve diğer faktörlere bağlı olarak bunları kime göstereceğine karar verir. Bu nedenle sosyal medya gönderilerinin, bloglar ve makaleler kadar SEO için optimize edilmesi gerekiyor.
• Duygu Analizi . Müşterilerin bir marka veya ürün hakkında nasıl hissettiklerini belirlemek için ne söylediklerini analiz etmek için NLP'yi kullanan SaaS araçları vardır. Algoritmalar, kapsamlı sonuçlar elde etmek için sosyal medya yorumlarını, NPS sonuçlarını, müşteri hizmetleri biletlerini, çevrimiçi incelemeleri ve diğer her türlü yapılandırılmamış verileri analiz edebilir.

Kaynak

• Öngörücü Pazarlama . NLP, ortaya çıkan eğilimlerin yanı sıra bir kişinin satın alma yapmak, markadan ayrılmak veya ilgili başka bir işlem yapmak üzere olduğunu gösteren kalıpları belirlemek için tahmine dayalı pazarlamada kullanılabilir.
• Metinden Konuşmaya . NLP teknolojisinin ilerlemesi, bilgisayar tarafından üretilen sesi doğal ve dinlemesi zevkli olacak kadar inandırıcı kılıyor. Pazarlamacılar, blogları ve makaleleri zahmetsizce ses dosyalarına ve podcast'lere dönüştürmek için çeşitli ücretli ve ücretsiz araçlar kullanabilir.
• Konuşmadan Metne . Podcast'lerin ve videoların transkripsiyonları, bilgileri arama motorları için daha anlaşılır ve kullanıcılar için daha erişilebilir hale getirir. Ayrıca, sıralamanızı artırabilecek daha zengin bir UX sağlarlar.
• E-posta Pazarlama . Google'ın algoritmaları, e-postalardaki anahtar kelimeleri kategorilere ayırmak ve kullanıcının gelen kutusunda etiketlemek için analiz eder. Bir iletinin Birincil, Tanıtım, Sosyal veya İstenmeyen Posta klasörlerine girip girmeyeceğini seçmek için kullandıkları ölçütlerden biri budur.

Ancak dijital pazarlamada NLP'nin en öne çıkan uygulamalarından biri arama motoru optimizasyonudur.

Doğal Dil İşleme SEO'yu Nasıl Etkiler?

Google, doğal dil işleme algoritmasının insanları daha iyi anlama yeteneğini geliştirmek için sürekli çalışıyor ve 2019 BERT güncellemesi bu başarıya bir adım daha yaklaştı. Program artık metin yapısını analiz etmede, konular arasında bağlantı kurmada ve bağlama dayalı olarak varlıkları tanımlamada daha iyi.

NLP, algoritmanın yalnızca anahtar kelimelere değil, aynı zamanda metnin genel anlamına da dayanarak içeriğin konusunu bulmasını sağlar. Sonuç olarak, arama motoru botları web'i tarama ve dizine ekleme konusunda daha iyidir. Ayrıca, arama algoritması artık tamamen yabancı bir sorguyla karşılaşıldığında bile ilgili bağlantıları gösterebilmektedir.

Bu iyileştirmeler, arama motoru şirketinin içerik kalite standartlarını yükseltmesini ve EAT düzenlemelerini bir sıralama faktörü olarak tanıtmasını mümkün kıldı.

Ancak, yalnızca robotlar için değil, insanlar için yazan web yöneticileri ve içerik oluşturucular için bu bir sorun olmamalıdır. Aksine, belirli anahtar kelimelere daha az odaklanabilecekleri ve konuyla alakalı değerli bilgilendirici içerik sunmaya daha fazla odaklanabilecekleri anlamına gelir.

Bununla birlikte, NLP'nin SEO'yu etkilediği bazı önemli yollara bir göz atalım.

• Arama Amacı . Algoritma artık gezinme, bilgi, ticari ve işlem amacı arasında daha iyi ayrım yapabilir. Amaçlarının eşleşip eşleşmediğini belirlemek ve daha doğru SERP'ler sunmak için hem kullanıcının sorgusunu hem de sayfanın içeriğini analiz edebilir.
• Sesli Arama Sesli asistanlar, ABD'deki insanların %33.8'i için zaten günlük yaşamın düzenli bir parçası haline geldi. Sözlü aramalar daha karmaşıktır ve kullanıcıların genellikle anahtar kelimelere güvendiği yazılı aramaların aksine doğal dil kullanır. NLP, Alexa, Google Asistan, Cortana ve Siri'nin insanların kendilerine ne sorduğunu anlamasını ve ilgili cevaplar vermesini mümkün kılar.

Kaynak

• Uzun Kuyruklu Anahtar Kelimeler . NLP, uzun kuyruklu anahtar kelimeleri izlemede ve bunları konular ve varlıklarla (insanlar, şeyler, yerler, adlar, vb.) ilişkilendirmede daha iyidir. Bu nedenle, bilgi tabanında mükemmel bir eşleşme bulmak için yeterli geçmiş veriye sahip olmasa bile. kullanıcı sorgusu, yeterince yakın öneriler sunabilir.
• İstenmeyen Posta Algılama . Arama motorları kaliteli içerik sağlamak ister ve NLP algoritmaları zararlı sayfaların istenmeyen postalarını, tıklama tuzağı veya yanıltıcı başlıklar içeren makaleleri, nefret söylemini vb. belirlemelerine olanak tanır. Bu tür bağlantılar, daha iyi bir UX sağlamak için SERP'lerden filtrelenir.
• Başlık Etiketleri . Arama algoritması, kullanıcının amacına daha iyi uyan farklı bir başlık sağlamak için bir sayfadaki içeriğin alıntılarını çıkarabilir. Bu şekilde, web yöneticisi tarafından sağlanan başlık etiketi net olmasa veya içerik varsa alakalı olsa bile yine de hedef kitlesine ulaşabilir.

NLP için İçerik Nasıl Optimize Edilir?

Belirtildiği gibi, zaten yüksek kaliteli bilgi içeriği yazıyorsanız, güvenli tarafta olmalısınız ve daha fazla optimize etmenize gerek yok. Ancak NLP algoritmalarında kolaylık sağlamak için dikkat etmeniz gereken birkaç şey var.

Konuya Odaklanın

İnsanlara benzer şekilde, robotlar da konuya bağlı içeriği sever. Bunun nedeni, kelime ve kavramları bilgi grafiklerine başvurarak anlamalarıdır ve bu grafikte varlıklar, diğer varlıklarla olan mantıksal bağlantılarıyla açıklanır. İçeriğiniz bu mantıktan saparsa, algoritmanın kafası karışabilir.

Bir konuyu ele alırken, diğer ilgili konuları araştırdığınızdan ve içeriğinizde bunlardan bahsettiğinizden emin olun. Bu, robotların resmin tamamını görmelerine yardımcı olacak ve ayrıca onlara konuyu iyi bildiğinizi gösterecektir.

Okunabilirliği İyileştirin

Kaynak

İfade, kelime dağarcığı ve söz dizimindeki sadelik, metnin analiz edilmesini kolaylaştırır. NLP, hangi işleve sahip olduklarını ve nasıl ilişkili olduklarını belirtmek için bir cümledeki kelimeleri etiketlemek için etiketler kullanır. Cümleleriniz çok uzun ve karmaşıksa algoritma karışabilir. Bundan kaçınmak için, fikirleri açık ve özlü bir şekilde ifade ettiğinizden emin olun.

Ayrıca, daha fazla kafa karışıklığı yaratabileceğinden, aşırı argo, profesyonel dil veya gereksiz açıklamalar kullanmaktan kaçınmalısınız.

İlgili H2 ve H3 başlıklarını ve madde işaretlerini kullanarak takip etmesi kolay bir metin yapısıyla daha kısa paragraflara odaklanın. Bu, algoritmanın ele aldığınız alt konuları ve bunların ana konu ile nasıl ilişkili olduğunu belirlemesini kolaylaştıracaktır.

Daha İyi Dahili Bağlantı

Dahili bağlantılar içeriğinize ek bağlam sağlar ve algoritmanın bir sayfanın web sitenizdeki içeriğin geri kalanıyla nasıl ilişkili olduğunu anlamasına yardımcı olur.

Ayrıca alt konuları daha detaylı anlatan makalelere başvurmanız konunuzla ilgili kafa karışıklığını ortadan kaldıracaktır. Dahili bağlantılar, NLP algoritmasına mantığınızı doğru bir şekilde izlediğine ve kelimelerin arkasındaki anlamı yanlış yorumlamadığına dair güven verir.

Şema İşaretlemesini Kullan

NLP yazılımının metinden tüm uygulanabilir bilgileri kendi başına çıkarabilmesi gerekirken, ona yardım etmekten zarar gelmez. Belirtildiği gibi, teknoloji hala mükemmel olmaktan uzak. Çalışması gereken daha fazla veri, daha iyi performans gösterir. Ve yapılandırılmış veriler, bir sayfayı işlemek ve anlamak için tam olarak algoritmanın ihtiyaç duyduğu şekilde düzenlenir.

Bir başlangıç ​​yaparak, neyle uğraştığını bildiğinden ve içeriğinizi bulmak için bir yol haritasına sahip olduğundan emin olursunuz.

Sonuç olarak

Doğal dil işleme, dijital pazarlama ve arama motoru optimizasyonunun ayrılmaz bir parçası haline geldi. Google'ın arama algoritması, SERP'lerin doğruluğunu artırmak için teknolojiye büyük ölçüde güvenir ve günlük hayatımızda kullandığımız diğer birçok araç da bundan yararlanır.

Pazarlamacılar ve web yöneticileri, NLP'nin nasıl çalıştığını ve sınırlarının neler olduğunu bilerek, dijital teknoloji ve çevrimiçi arama konusundaki genel anlayışlarını geliştirebilirler. Bu bilgiden yararlanarak, oluşturdukları içeriği daha iyi optimize edebilir ve genel dijital stratejilerini iyileştirebilirler.