تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لتسويق المحتوى

أصبحت معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والذكاء الاصطناعي (AI) جزءًا كبيرًا من كيفية جمع المعلومات وتحليلها ونقلها. إنها جزء لا يتجزأ من عالمنا الذكي ، من صفحة Google الرئيسية إلى الاقتراحات التلقائية إلى عوامل تصفية البريد الإلكتروني.

وأصبحوا أيضًا قوة لا يمكن إنكارها في تسويق المحتوى. لقد مرت ست سنوات منذ أن أصدرت Google خوارزمية Hummingbird الخاصة بها ؛ يركز إنشاء المحتوى بشكل أكبر على نية المستخدم وبدرجة أقل على تحسين محركات البحث.

بمجرد استخدامه للدراسات اللغوية والترجمات فقط ، أصبح للغة البرمجة اللغوية العصبية الآن دور مهم في أنواع المحتوى الذي ننشئه وكيفية إنشائه.

هناك الكثير من الأجزاء المتحركة إلى البرمجة اللغوية العصبية. يجب أن يمر كل موضوع أو جزء من النص الذي تم تحليله بنفس عملية التحليل والفهم والتحليل والإنتاج.

معظمها تقني جدًا وموجه للمطورين. لذلك اعتقدنا أننا سنقسم الخطوات الأساسية لمعالجة اللغة الطبيعية إلى شيء يسهل الوصول إليه قليلاً ونطبقه على استراتيجية تسويق المحتوى.

إذن ، ها هي الخطوات الأساسية الأربعة في البرمجة اللغوية العصبية وكيف تعمل على مستوى عالٍ.

التحليل المعجمى والنحوى

عندما تحلل الخوارزمية جزءًا من النص ، فإنها تبدأ بتقسيم (تحليل) جملة أو نص إلى وحدات نحوية. في هذه المرحلة ، يتم تحويل الوحدات إلى رموز أو أجزاء من البيانات يمكن للكمبيوتر قراءتها.

بعد ذلك ، يأخذ هذه الرموز ويحاول تحديد ما إذا كان النص منطقيًا ، نظرًا لبنيته النحوية. هذا تحليل نحوي.

إذا كانت البنية غير صحيحة ، فلن تتمكن من إعطائك معنى منطقيًا للمحتوى. إذا كان الأمر كذلك ، فستقوم الخوارزمية بتحليل المعنى الحرفي للنص.

بالطبع ، لغة البشر وبنيتهم ​​ليست دائمًا مقطوعة وجافة. تحتاج أيضًا إلى التفكير في السخرية أو التلاعب بالكلمات أو القواعد النحوية غير الكاملة التي تحاكي أنماط الكلام الطبيعية.

هذا هو المكان الذي يأتي فيه التحليل الدلالي ، والذي سنتحدث عنه بعد دقيقة.

التحليل النحوي هو أحد مكونات معالجة اللغة الطبيعية ويساعد الخوارزميات والتطبيقات على أداء مهام مثل تحليلات النص وترجمة اللغة.

التحليل الدلالي

التحليل الدلالي هو طريقة أكثر تعقيدًا لفهم المعنى الكامن وراء جزء من النص. هذا هو المكان الذي تأتي فيه الشبكات العصبية.

تعالج الشبكات العصبية البيانات بطريقة تحاكي الدماغ البشري. تتعلم معالجات البيانات الضخمة هذه اللغة كثيرًا مثلما نتعلم. يحلل جزءًا من النص ويقارنه بأنماط اللغة البشرية الأخرى للعثور على معناه الحقيقي. ثم يقوم بتجميع أجزاء من النص معًا ، حتى لو لم يكن لديهم الكثير لتفعله مع بعضهم البعض على السطح.

منذ أن أصدرت Google Hummingbird في عام 2013 ، كان من الواضح تمامًا أن محرك البحث يستخدم التحليل الدلالي.

في الواقع ، تعاون نيل باتيل مع MarketMuse لدراسة الخوارزمية من خلال تنظيم ملايين الكلمات من المحتوى في مجموعات موضوعية ومقارنتها بـ 31.5 مليون صفحة. وجدوا أن الصفحات التي غطت مواضيع ضيقة حققت أداءً جيدًا في تصنيفات SERP.

نظرًا لأن المستخدمين يبحثون عن معلومات قيمة ومتعمقة تجيب على استفسارات البحث الخاصة بهم ، فقد عمل Google بجد لترتيب هذه الأنواع من الصفحات أولاً. يستخدم التحليل الدلالي لفهم العلاقات بين الموضوعات ، على سبيل المثال ، رعاية حديقة الربيع والتغطية.

يبحث عن المحتوى الذي يغطي الموضوعات ذات الصلة بالكامل ، إما في جزء واحد أو من خلال مجموعات المواضيع ، ويصنف هذا المحتوى أولاً.

نمذجة الموضوع

تشير نمذجة الموضوع إلى عملية تحليل البيانات غير المهيكلة وتجميع الكلمات والعبارات ذات الصلة معًا. في الأساس ، يأخذ التحليل الدلالي خطوة إلى الأمام.

بمجرد أن تفهم الخوارزمية المعنى والعلاقات الكامنة وراء الكلمات والعبارات ، فإنها تجمعهم في مجموعات ذات صلة. تسمى هذه العملية تخصيص Dirichlet الكامن (LDA).

يمكن لمسوقي المحتوى استخدام هذه المجموعات لتخطيط خطة المحتوى الخاصة بهم وإنشاء مجموعات مواضيع أكثر قوة للحصول على تصنيف أفضل.

لنلقي نظرة على مثال. لنفترض أنك غرفة تجارة في ولاية فيرمونت ، وتتطلع إلى جذب المستخدمين إلى موقعك - ​​والسياح إلى ولايتك - خلال أشهر الخريف. يمكنك استخدام خوارزمية نمذجة الموضوع لتخطيط المحتوى المتعلق بسقوط أوراق الشجر.

لذا تصبح أوراق الشجر المتساقطة في فيرمونت هي القطعة الأساسية الخاصة بك. ستمنحك الخوارزمية بعد ذلك موضوعات ذات صلة ، مثل محركات السقوط ذات المناظر الخلابة ، وخرائط أوراق الشجر ، ولماذا تتغير أوراق الشجر أو تسقط المهرجانات في فيرمونت.

في الأساس ، يتم إخراج التخمين من تخطيط المحتوى.

الخبراء على يقين من أن محركات البحث مثل Google و Bing تستخدم خوارزميات نمذجة الموضوعات للبحث عن الصفحات وترتيبها.

أقول متأكدًا تمامًا لأن محركات البحث لا تحب أن تخبرنا كيف ترتب الصفحات بالضبط. إذا فعلوا ذلك ، فسيكون من السهل جدًا التلاعب بالنظام.

يمكن للمسوقين أيضًا استخدام نمذجة الموضوعات التي يمكن أن تبدأ بكلمة رئيسية واستخراج الموضوعات ذات الصلة والموضوعات الفرعية والكلمات الرئيسية البديلة لقطعة فردية.

هل تبحث عن تطبيقات حقيقية؟ يستخدم MarketMuse التحليل الدلالي ونمذجة الموضوعات لإنشاء ملخصات تغطي كل ما تحدثت عنه هنا. يمكنك إجراء تحليل وتسليم كتابك مهمة شاملة.

التعرف على الكيان المحدد (NER)

هذه طريقة رائعة لوضع علامة على المحتوى من أجل التنظيم واكتشاف المحتوى وتحسين محركات البحث. تفحص ميزة "التعرف على الكيان المسمى" المحتوى للبحث عن الكلمات التي تطابق الفئات المحددة مسبقًا ، مثل الأشخاص والأماكن والأشياء.

من هذه المجموعات ، يمكنك إنشاء علامات تساعدك في البحث في المحتوى الخاص بك ، وتسمح لك باقتراح المقالات ذات الصلة للمستخدمين ، وتحسين البيانات الوصفية لمحركات البحث.

تخيل أن لديك مكتبة ضخمة من المحتوى على موقعك. فجأة ، يبدأ موضوع في الظهور على وسائل التواصل الاجتماعي. يمكن أن يكون موسميًا ، مثل الهالوين ، أو قد يكون شيئًا غير مألوف مثل وفاة أحد المشاهير.

إذا كنت قد استخدمت NER لوضع علامة على المحتوى الخاص بك وملء البيانات الوصفية الخاصة بك ، فيجب أن يكون من السهل العثور على أي محتوى ذي صلة لديك حول الموضوع ، وتحديثه وإعادة نشره لركوب موجة هذا الاتجاه.

كما أنه يساعد روبوتات المحادثة على فهم الاستفسارات وسحب المعلومات الصحيحة للمستخدمين. سوف ينظر روبوت المحادثة إلى الكلمات التي يتم تقديمها ، ويصنفها ، ثم يسحب الإجابات ذات الصلة من نفس الفئة.

ملخص

منذ أن حولت Google تركيزها إلى نية المستخدم ، حاول مسوقو المحتوى اكتشاف كيفية إنشاء المحتوى الأكثر قوة وقيمة لمستخدميهم وللبحث. تساعدنا البرمجة اللغوية العصبية والذكاء الاصطناعي على القيام بذلك من خلال السماح لنا بدراسة المحتوى من كل زاوية.

لم يعد استخدام الذكاء الاصطناعي للإبلاغ عن خطة المحتوى الخاصة بك وتشغيلها خيارًا متاحًا بعد الآن. إنه ببساطة المستقبل. لكن فكر في كل المحتوى المثير الذي ستطرحه هناك ، فالمحتوى الذي ربما لم تعرفه حتى سيساعدك على جذب المستخدمين والاحتفاظ بهم