什么是 NLP：自然语言处理营销人员指南

技术是推动进步的动力之一。 计算机和数字技术使我们能够管理复杂的任务、交流、发现我们周围的世界并推动进一步的进步，从而使我们的个人和商业生活变得更加轻松。

然而，我们都知道当我们使用的工具或程序不能“理解”我们时的挫败感。 我们提供了一个看似简单的命令并期望得到一定的结果，但它无法交付。 发生这种情况的原因之一是因为计算机不像人类那样思考，反之亦然。

试图在两者之间架起桥梁的技术称为自然语言处理 (NLP)，是语言学和计算的结合。

在本文中，我们将讨论 NLP 在数字营销和搜索引擎优化中的应用，以及营销人员需要了解的内容。 请继续阅读以了解更多信息！

什么是自然语言处理？

自然语言处理 (NLP) 是人工智能 (AI) 的一个子集，它使用机器学习 (ML) 和深度学习来处理和理解人类语言。 或者，简单地说，NLP 教计算机与人类对话。

该技术允许机器区分人类语音和文本中的单词，并分析上下文以找出它们的正确含义。 基于这些数据，他们可以识别情绪、生成有意义的文本、模拟对话、将信息从一种语言翻译成另一种语言等。

虽然 NLP 起源于 1950 年代的计算学科，但它直到最近才变得先进到可以使用。

教计算机算法像人类一样思考是一项复杂的任务。 语言是一种生物，每个人的语言模式和特点都是独一无二的。 学习一门语言需要理解词汇、语法、语义、句法等。 此外，它还涉及对世界的一般认识。

这就是让人类变得困难的原因，对计算机来说更复杂。

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多年来，要将任务传达给计算机，人们必须学习它的语言。 然而，虽然这并不容易，但也制约了技术的民主化，限制了其发展潜力。 这就是为什么人们决定教计算机理解我们并开始研究 NLP 算法的原因。

随着 AI 和 ML 的进步，该领域出现了突破，为将 NLP 应用于科学、商业和生活的不同方面提供了期待已久的机会。 这门学科仍在不断发展，在计算机完全理解人类之前还有很长的路要走。 首先，科学家必须找到解决方言、发音差异、言语缺陷、语法错误和讽刺等复杂语言因素的方法。

然而，自然语言处理现在已经足够先进，可以为包括营销在内的许多行业带来好处。

NLP在数字营销中的应用

数字营销的核心在于将语言学的力量与数字技术提供的机会相结合。 营销的目标是构思一个引人注目的信息，将其与吸引人的视觉效果相结合，并用它来吸引客户。 因此，自然而然地，数字营销和 NLP 紧密相连。

我们在日常生活中遇到的一些更值得注意的技术应用是：

• 会话代理。 高级聊天机器人使用 NLP 来确定客户想要什么并提供相关答案。 他们还可以接受培训，以保持类人对话、解决复杂问题、提供产品建议，甚至开玩笑。
• 社交媒体新闻提要。 NLP 分析和整理内容以将其展示给用户。 帖子和链接中的关键字告诉算法它们是关于什么的，它决定向谁展示它们，这取决于用户的兴趣和其他因素。 这就是为什么社交媒体帖子需要像博客和文章一样针对 SEO 进行优化。
• 情绪分析。 有些 SaaS 工具使用 NLP 来分析客户所说的话，以确定他们对品牌或产品的感受。 算法可以分析社交媒体评论、NPS 结果、客户服务票、在线评论和各种其他非结构化数据，以得出综合结果。

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• 预测营销。 NLP 可用于预测营销，以发现新兴趋势，以及表明一个人即将进行购买、离开品牌或执行其他相关操作的模式。
• 文字转语音。 NLP 技术的进步使计算机生成的声音听起来自然而令人信服，令人愉悦。 营销人员可以使用各种付费和免费工具轻松地将博客和文章转换为音频文件和播客。
• 语音转文本。 播客和视频的转录使搜索引擎更容易理解信息，用户也更容易访问。 它们还提供更丰富的用户体验，可以提高您的排名。
• 电子邮件营销。 谷歌的算法分析电子邮件中的关键词，对它们进行分类，并在用户的收件箱中标记它们。 这是他们用来选择邮件是否应该放在主要、促销、社交或垃圾邮件文件夹中的标准之一。

然而，NLP 在数字营销中最突出的应用之一是搜索引擎优化。

自然语言处理如何影响 SEO

谷歌一直在努力提高其自然语言处理算法更好地理解人类的能力，而 2019 年的 BERT 更新更接近这一成功。 该程序现在更擅长分析文本结构、在主题之间建立联系以及根据上下文识别实体。

NLP 使算法能够找出内容的主题，不仅依赖于关键字，还依赖于文本的整体含义。 因此，搜索引擎机器人更擅长抓取和索引网络。 此外，即使面对完全不熟悉的查询，搜索算法现在也能够显示相关链接。

这些改进使搜索引擎公司能够提高其内容质量标准并将 EAT 规定作为排名因素。

但是，对于为人类而不是为机器人写作的网站管理员和内容创建者来说，这应该不是问题。 相反，这意味着他们可以更少地关注特定的关键字，而更多地关注提供与主题相关的有价值的信息内容。

也就是说，让我们看一下 NLP 影响 SEO 的一些显着方式。

• 搜索意图。 该算法现在能够更好地区分导航、信息、商业和交易意图。 它可以分析用户的查询和页面的内容，以确定他们的意图是否匹配并提供更准确的 SERP。
• 语音搜索。 对于 33.8% 的美国人来说，语音助手已经成为日常生活的一部分。 与用户通常依赖关键字的书面搜索相比，口头搜索更复杂并使用自然语言。 NLP 使 Alexa、Google Assistant、Cortana 和 Siri 能够弄清楚人们问他们什么并提供相关答案。

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• 长尾关键词。 NLP 更擅长跟踪长尾关键词并将它们与主题和实体（人、事物、地点、名称等）相关联。因此，即使它的知识库中没有足够的历史数据来找到完美匹配的用户查询，它可以提供足够接近的建议。
• 垃圾邮件检测。 搜索引擎希望提供高质量的内容，NLP 算法允许他们识别有害页面的垃圾邮件、带有点击诱饵或误导性标题的文章、仇恨言论等。 此类链接会从 SERP 中过滤出来，以提供更好的用户体验。
• 标题标签。 搜索算法可以提取页面上内容的摘录，以提供更好地匹配用户意图的不同标题。 这样，即使网站管理员提供的标题标签不清晰或内容相关，它仍然可以到达其目标受众。

如何为 NLP 优化内容

如前所述，如果您已经在编写高质量的信息内容，则应该注意安全，无需进一步优化。 但是，为了使 NLP 算法更容易，您应该注意一些事项。

聚焦主题

与人类类似，机器人喜欢与主题相关的内容。 那是因为他们通过引用他们的知识图来理解单词和概念，并且在其中，实体通过它们与其他实体的逻辑连接来解释。 如果您的内容偏离了该逻辑，算法可能会变得混乱。

涵盖某个主题时，请务必研究其他相关主题并在您的内容中提及它们。 这将帮助机器人看到全貌，并向他们表明您非常了解该主题。

提高可读性

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措辞、词汇和句法的简洁性使文本更易于分析。 NLP 使用标签来标记句子中的单词，以标记它们具有什么功能以及它们是如何相关的。 如果你的句子太长太复杂，算法可能会变得混乱。 为避免这种情况，请确保以清晰简洁的方式表达想法。

此外，您应该避免过度使用俚语、专业语言或不必要的言论，因为这些可能会造成进一步的混乱。

通过使用相关的 H2 和 H3 标题以及项目符号，专注于具有易于遵循文本结构的较短段落。 这将使算法更容易确定您所涵盖的子主题以及它们与主要主题的关系。

更好的内部链接

内部链接为您的内容提供额外的上下文，并帮助算法确定页面与您网站上的其余内容的关系。

此外，参考更详细地解释子主题的文章，将消除您对主题的任何混淆。 内部链接使 NLP 算法确信它正确地遵循了您的逻辑，并且不会误解单词背后的含义。

使用模式标记

虽然 NLP 软件应该能够自行从文本中提取所有可行的信息，但帮助它也不会受到伤害。 如前所述，该技术仍远非完美。 它必须处理的数据越多，它的性能就越好。 结构化数据的组织方式完全符合算法处理和理解页面所需的方式。

通过给它一个先机，你可以确保它知道它正在处理什么，并且会有一个路线图来弄清楚你的内容。

底线

自然语言处理已经成为数字营销和搜索引擎优化不可分割的一部分。 谷歌的搜索算法在很大程度上依赖于提高 SERP 准确性的技术，我们日常使用的许多其他工具也从中受益。

通过了解 NLP 的工作原理及其局限性，营销人员和网站管理员可以提高他们对数字技术和在线搜索的总体理解。 利用这些知识，他们可以更好地优化他们创建的内容并改进他们的整体数字战略。