Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache für das Content Marketing

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und künstliche Intelligenz (KI) sind zu einem großen Teil davon geworden, wie wir Informationen sammeln, analysieren und übermitteln. Sie sind ein wesentlicher Bestandteil unserer intelligenten Welt, von Google Home über automatische Vorschläge bis hin zu E-Mail-Filtern.

Und sie werden auch im Content-Marketing zu einer unbestreitbaren Kraft. Es ist sechs Jahre her, seit Google seinen Hummingbird-Algorithmus veröffentlicht hat; Die Inhaltserstellung konzentriert sich mehr auf die Benutzerabsicht und weniger auf SEO.

Einst nur für Sprachstudien und Übersetzungen verwendet, spielt NLP heute eine bedeutende Rolle dabei, welche Arten von Inhalten wir erstellen und wie wir sie erstellen.

NLP hat viele bewegliche Teile. Jedes analysierte Thema oder jeder analysierte Text muss den gleichen Prozess des Analysierens, Verstehens, Analysierens und Produzierens durchlaufen.

Das meiste davon ist ziemlich technisch und entwicklerorientiert. Also dachten wir, wir würden die grundlegenden Schritte der Verarbeitung natürlicher Sprache in etwas zugänglicheres herunterbrechen und es auf die Content-Marketing-Strategie anwenden.

Hier sind also die vier grundlegenden Schritte des NLP und wie sie auf hohem Niveau funktionieren.

Lexikalische und syntaktische Analyse

Wenn ein Algorithmus ein Stück Text analysiert, beginnt er damit, einen Satz oder Text in grammatikalische Einheiten zu zerlegen (parsen). An diesem Punkt werden die Einheiten in Token oder Datenbits umgewandelt, die ein Computer lesen kann.

Dann nimmt es diese Token und versucht festzustellen, ob der Text angesichts seiner grammatikalischen Struktur logisch ist. Das ist eine syntaktische Analyse.

Wenn die Struktur falsch ist, kann sie Ihnen keine logische Bedeutung für den Inhalt geben. Ist dies der Fall, analysiert der Algorithmus die wörtliche Bedeutung des Textes.

Natürlich sind menschliche Sprache und Struktur nicht immer so eindeutig. Sie müssen auch Sarkasmus, ein Wortspiel oder eine unvollkommene Grammatik berücksichtigen, die natürliche Sprachmuster nachahmt.

Hier kommt die semantische Analyse ins Spiel, über die wir gleich sprechen werden.

Die syntaktische Analyse ist eine Komponente der Verarbeitung natürlicher Sprache und hilft Algorithmen und Apps bei der Durchführung von Aufgaben wie Textanalyse und Sprachübersetzung.

Semantische Analyse

Die semantische Analyse ist eine anspruchsvollere Methode, um die Bedeutung hinter einem Textstück zu verstehen. Hier kommen neuronale Netze ins Spiel.

Neuronale Netze verarbeiten Daten auf eine Weise, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist. Diese großen Datenverarbeiter lernen Sprache ähnlich wie wir. Es analysiert einen Text und vergleicht ihn mit anderen menschlichen Sprachmustern, um seine wahre Bedeutung zu finden. Dann fasst es Textfragmente zusammen, auch wenn sie oberflächlich nicht viel miteinander zu tun haben.

Seit Google Hummingbird im Jahr 2013 veröffentlicht hat, ist es ziemlich klar, dass die Suchmaschine semantische Analysen verwendet.

Tatsächlich hat sich Neil Patel mit MarketMuse zusammengetan, um den Algorithmus zu untersuchen, indem Millionen von Inhaltswörtern in Themenclustern organisiert und mit 31,5 Millionen Seitenrankings verglichen wurden. Sie fanden heraus, dass Seiten, die enge Themen sehr ausführlich behandelten, in den SERP-Rankings gut abschneiden.

Da Benutzer nach wertvollen, detaillierten Informationen suchen, die ihre spezifischen Suchanfragen beantworten, hat Google hart daran gearbeitet, diese Art von Seiten an erster Stelle zu platzieren. Es verwendet semantische Analyse, um die Beziehungen zwischen Themen zu verstehen, z. B. Frühjahrsgartenpflege und Mulchen.

Es sucht nach Inhalten, die verwandte Themen vollständig abdecken, entweder in einem Stück oder durch Themen-Clustering, und ordnet diese Inhalte an erster Stelle.

Thema Modellierung

Die Themenmodellierung bezieht sich auf den Prozess der Analyse unstrukturierter Daten und der Gruppierung verwandter Wörter und Phrasen. Im Grunde geht die semantische Analyse einen Schritt weiter.

Sobald ein Algorithmus die Bedeutung und Beziehungen hinter Wörtern und Phrasen verstanden hat, gruppiert er sie in verwandte Cluster. Dieser Prozess wird Latent Dirichlet Allocation (LDA) genannt.

Content-Vermarkter können diese Cluster verwenden, um ihren Inhaltsplan zu skizzieren und robustere Themencluster für ein besseres Ranking zu erstellen.

Schauen wir uns ein Beispiel an. Angenommen, Sie sind eine Handelskammer in Vermont, die in den Herbstmonaten Benutzer auf Ihre Website – und Touristen in Ihren Bundesstaat – locken möchte. Sie verwenden einen Themenmodellierungsalgorithmus, um Inhalte im Zusammenhang mit Herbstlaub abzubilden.

So wird das Herbstlaub in Vermont zu Ihrem Säulenstück. Der Algorithmus gibt Ihnen dann verwandte Themen, wie malerische Herbstfahrten, Laubkarten, warum Blätter ihre Farbe ändern oder Herbstfeste in Vermont.

Im Grunde nimmt es das Rätselraten aus der Inhaltsplanung.

Experten sind sich ziemlich sicher, dass Suchmaschinen wie Google und Bing Themenmodellierungsalgorithmen verwenden, um Seiten zu suchen und zu bewerten.

Ich sage ziemlich sicher, weil Suchmaschinen uns nicht gerne sagen, wie genau sie Seiten bewerten. Wenn sie es täten, wäre es ziemlich einfach, das System zu spielen.

Vermarkter können auch die Themenmodellierung verwenden, um mit einem Schlüsselwort zu beginnen und verwandte Themen, Unterthemen und alternative Schlüsselwörter für ein einzelnes Stück herauszuziehen.

Auf der Suche nach realen Anwendungen? MarketMuse verwendet semantische Analyse und Themenmodellierung, um Briefings zu erstellen, die alles abdecken, worüber ich hier gesprochen habe. Sie können eine Analyse durchführen und Ihren Autoren einen umfassenden Auftrag erteilen.

Named Entity Recognition (NER)

Dies ist eine großartige Möglichkeit, Inhalte für die Organisation, Inhaltssuche und SEO zu taggen. Named Entity Recognition scannt Inhalte, um nach Wörtern zu suchen, die vordefinierten Kategorien entsprechen, wie Personen, Orte und Dinge.

Aus diesen Gruppierungen können Sie Tags erstellen, die Ihnen helfen, Ihre eigenen Inhalte zu durchsuchen, Benutzern verwandte Artikel vorzuschlagen und Ihre Metadaten für Suchmaschinen zu verbessern.

Stellen Sie sich vor, Sie haben eine riesige Inhaltsbibliothek auf Ihrer Website. Plötzlich beginnt ein Thema in den sozialen Medien angesagt zu sein. Es könnte saisonal sein, wie Halloween, oder es könnte etwas Ungewöhnliches sein, wie der Tod einer Berühmtheit.

Wenn Sie NER verwendet haben, um Ihre Inhalte zu taggen und Ihre Metadaten auszufüllen, sollte es einfach sein, verwandte Inhalte zu diesem Thema zu finden, zu aktualisieren und erneut zu veröffentlichen, um auf der Welle dieses Trends zu reiten.

Es hilft Chatbots auch, Anfragen zu verstehen und die richtigen Informationen für Benutzer abzurufen. Ein Chatbot sieht sich die ihm gegebenen Wörter an, kategorisiert sie und ruft dann relevante Antworten aus derselben Kategorie ab.

Zusammenfassung

Seit Google seinen Fokus auf die Absicht der Nutzer verlagert hat, versuchen Content-Vermarkter herauszufinden, wie sie die robustesten und wertvollsten Inhalte für ihre Nutzer und für die Suche erstellen können. NLP und KI helfen uns dabei, indem sie es uns ermöglichen, Inhalte aus jedem Blickwinkel zu studieren.

Die Verwendung von KI zur Information und Ausführung Ihres Inhaltsplans ist nicht mehr wirklich eine Option. Es ist einfach die Zukunft. Aber denken Sie an all die aufregenden Inhalte, die Sie dort veröffentlichen werden. Inhalte, von denen Sie vielleicht nicht einmal wussten, dass sie Ihnen helfen würden, Benutzer anzuziehen und zu halten