什麼是 NLP：自然語言處理營銷人員指南

技術是推動進步的動力之一。 計算機和數字技術使我們能夠管理複雜的任務、交流、發現我們周圍的世界並推動進一步的進步，從而使我們的個人和商業生活變得更加輕鬆。

然而，我們都知道當我們使用的工具或程序不能“理解”我們時的挫敗感。 我們提供了一個看似簡單的命令並期望得到一定的結果，但它無法交付。 發生這種情況的原因之一是因為計算機不像人類那樣思考，反之亦然。

試圖在兩者之間架起橋樑的技術稱為自然語言處理 (NLP)，是語言學和計算的結合。

在本文中，我們將討論 NLP 在數字營銷和搜索引擎優化中的應用，以及營銷人員需要了解的內容。 請繼續閱讀以了解更多信息！

什麼是自然語言處理？

自然語言處理 (NLP) 是人工智能 (AI) 的一個子集，它使用機器學習 (ML) 和深度學習來處理和理解人類語言。 或者，簡單地說，NLP 教計算機與人類對話。

該技術允許機器區分人類語音和文本中的單詞，並分析上下文以找出它們的正確含義。 基於這些數據，他們可以識別情緒、生成有意義的文本、模擬對話、將信息從一種語言翻譯成另一種語言等。

雖然 NLP 起源於 1950 年代的計算學科，但它直到最近才變得先進到可以使用。

教計算機算法像人類一樣思考是一項複雜的任務。 語言是一種生物，每個人的語言模式和特點都是獨一無二的。 學習一門語言需要理解詞彙、語法、語義、句法等。 此外，它還涉及對世界的一般認識。

這就是讓人類變得困難的原因，對計算機來說更複雜。

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多年來，要將任務傳達給計算機，人們必須學習它的語言。 然而，雖然這並不容易，但也制約了技術的民主化，限制了其發展潛力。 這就是為什麼人們決定教計算機理解我們並開始研究 NLP 算法的原因。

隨著 AI 和 ML 的進步，該領域出現了突破，為將 NLP 應用於科學、商業和生活的不同方面提供了期待已久的機會。 這門學科仍在不斷發展，在計算機完全理解人類之前還有很長的路要走。 首先，科學家必須找到解決方言、發音差異、言語缺陷、語法錯誤和諷刺等複雜語言因素的方法。

然而，自然語言處理現在已經足夠先進，可以為包括營銷在內的許多行業帶來好處。

NLP在數字營銷中的應用

數字營銷的核心在於將語言學的力量與數字技術提供的機會相結合。 營銷的目標是構思一個引人注目的信息，將其與吸引人的視覺效果相結合，並用它來吸引客戶。 因此，自然而然地，數字營銷和 NLP 緊密相連。

我們在日常生活中遇到的一些更值得注意的技術應用是：

• 會話代理。 高級聊天機器人使用 NLP 來確定客戶想要什麼並提供相關答案。 他們還可以接受培訓，以保持類人對話、解決複雜問題、提供產品建議，甚至開玩笑。
• 社交媒體新聞提要。 NLP 分析和整理內容以將其展示給用戶。 帖子和鏈接中的關鍵字告訴算法它們是關於什麼的，它決定向誰展示它們，這取決於用戶的興趣和其他因素。 這就是為什麼社交媒體帖子需要像博客和文章一樣針對 SEO 進行優化。
• 情緒分析。 有些 SaaS 工具使用 NLP 來分析客戶所說的話，以確定他們對品牌或產品的感受。 算法可以分析社交媒體評論、NPS 結果、客戶服務票、在線評論和各種其他非結構化數據，以得出綜合結果。

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• 預測營銷。 NLP 可用於預測營銷，以發現新興趨勢，以及表明一個人即將進行購買、離開品牌或執行其他相關操作的模式。
• 文字轉語音。 NLP 技術的進步使計算機生成的聲音聽起來自然而令人信服，令人愉悅。 營銷人員可以使用各種付費和免費工具輕鬆地將博客和文章轉換為音頻文件和播客。
• 語音轉文本。 播客和視頻的轉錄使搜索引擎更容易理解信息，用戶也更容易訪問。 它們還提供更豐富的用戶體驗，可以提高您的排名。
• 電子郵件營銷。 谷歌的算法分析電子郵件中的關鍵詞，對它們進行分類，並在用戶的收件箱中標記它們。 這是他們用來選擇郵件是否應該放在主要、促銷、社交或垃圾郵件文件夾中的標準之一。

然而，NLP 在數字營銷中最突出的應用之一是搜索引擎優化。

自然語言處理如何影響 SEO

谷歌一直在努力提高其自然語言處理算法更好地理解人類的能力，而 2019 年的 BERT 更新更接近這一成功。 該程序現在更擅長分析文本結構、在主題之間建立聯繫以及根據上下文識別實體。

NLP 使算法能夠找出內容的主題，不僅依賴於關鍵字，還依賴於文本的整體含義。 因此，搜索引擎機器人更擅長抓取和索引網絡。 此外，即使面對完全不熟悉的查詢，搜索算法現在也能夠顯示相關鏈接。

這些改進使搜索引擎公司能夠提高其內容質量標準並將 EAT 規定作為排名因素。

但是，對於為人類而不是為機器人寫作的網站管理員和內容創建者來說，這應該不是問題。 相反，這意味著他們可以更少地關注特定的關鍵字，而更多地關注提供與主題相關的有價值的信息內容。

也就是說，讓我們看一下 NLP 影響 SEO 的一些顯著方式。

• 搜索意圖。 該算法現在能夠更好地區分導航、信息、商業和交易意圖。 它可以分析用戶的查詢和頁面的內容，以確定他們的意圖是否匹配並提供更準確的 SERP。
• 語音搜索。 對於 33.8% 的美國人來說，語音助手已經成為日常生活的一部分。 與用戶通常依賴關鍵字的書面搜索相比，口頭搜索更複雜並使用自然語言。 NLP 使 Alexa、Google Assistant、Cortana 和 Siri 能夠弄清楚人們問他們什麼並提供相關答案。

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• 長尾關鍵詞。 NLP 更擅長跟踪長尾關鍵字並將它們與主題和實體（人、事物、地點、名稱等）相關聯。因此，即使它的知識庫中沒有足夠的歷史數據來找到完美匹配的用戶查詢，它可以提供足夠接近的建議。
• 垃圾郵件檢測。 搜索引擎希望提供高質量的內容，NLP 算法允許他們識別有害頁面的垃圾郵件、帶有點擊誘餌或誤導性標題的文章、仇恨言論等。 此類鏈接會從 SERP 中過濾出來，以提供更好的用戶體驗。
• 標題標籤。 搜索算法可以提取頁面上內容的摘錄，以提供更好地匹配用戶意圖的不同標題。 這樣，即使網站管理員提供的標題標籤不清晰或內容相關，它仍然可以到達其目標受眾。

如何為 NLP 優化內容

如前所述，如果您已經在編寫高質量的信息內容，則應該注意安全，無需進一步優化。 但是，為了使 NLP 算法更容易，您應該注意一些事項。

聚焦主題

與人類類似，機器人喜歡與主題相關的內容。 那是因為他們通過引用他們的知識圖來理解單詞和概念，並且在其中，實體通過它們與其他實體的邏輯連接來解釋。 如果您的內容偏離了該邏輯，算法可能會變得混亂。

涵蓋某個主題時，請務必研究其他相關主題並在您的內容中提及它們。 這將幫助機器人看到全貌，並向他們表明您非常了解該主題。

提高可讀性

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措辭、詞彙和句法的簡潔性使文本更易於分析。 NLP 使用標籤來標記句子中的單詞，以標記它們具有什麼功能以及它們是如何相關的。 如果你的句子太長太複雜，算法可能會變得混亂。 為避免這種情況，請確保以清晰簡潔的方式表達想法。

此外，您應該避免過度使用俚語、專業語言或不必要的言論，因為這些可能會造成進一步的混亂。

通過使用相關的 H2 和 H3 標題以及項目符號，專注於具有易於遵循文本結構的較短段落。 這將使算法更容易確定您所涵蓋的子主題以及它們與主要主題的關係。

更好的內部鏈接

內部鏈接為您的內容提供額外的上下文，並幫助算法確定頁面與您網站上的其餘內容的關係。

此外，參考更詳細地解釋子主題的文章，將消除您對主題的任何混淆。 內部鏈接使 NLP 算法確信它正確地遵循了您的邏輯，並且不會誤解單詞背後的含義。

使用模式標記

雖然 NLP 軟件應該能夠自行從文本中提取所有可行的信息，但幫助它也不會受到傷害。 如前所述，該技術仍遠非完美。 它必須處理的數據越多，它的性能就越好。 結構化數據的組織方式完全符合算法處理和理解頁面所需的方式。

通過給它一個先機，你可以確保它知道它正在處理什麼，並且會有一個路線圖來弄清楚你的內容。

底線

自然語言處理已經成為數字營銷和搜索引擎優化不可分割的一部分。 谷歌的搜索算法在很大程度上依賴於提高 SERP 準確性的技術，我們日常使用的許多其他工具也從中受益。

通過了解 NLP 的工作原理及其局限性，營銷人員和網站管理員可以提高他們對數字技術和在線搜索的總體理解。 利用這些知識，他們可以更好地優化他們創建的內容並改進他們的整體數字戰略。