Técnicas de procesamiento del lenguaje natural para marketing de contenidos

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) y la inteligencia artificial (IA) se han convertido en una parte importante de cómo recopilamos, analizamos y transmitimos información. Son una parte integral de nuestro mundo inteligente, desde Google Home hasta sugerencias automáticas y filtros de correo electrónico.

Y también se están convirtiendo en una fuerza innegable en el marketing de contenidos. Han pasado seis años desde que Google lanzó su algoritmo Hummingbird; la creación de contenido se centra más en la intención del usuario y menos en el SEO.

Una vez que se usó solo para estudios lingüísticos y traducciones, la PNL ahora tiene un papel importante en el tipo de contenido que creamos y cómo lo creamos.

Hay muchas partes móviles en la PNL. Cada tema o fragmento de texto analizado tiene que pasar por el mismo proceso de análisis, comprensión, análisis y producción.

La mayor parte es bastante técnica y está orientada al desarrollador. Así que pensamos en desglosar los pasos básicos del procesamiento del lenguaje natural en algo un poco más accesible y aplicarlo a la estrategia de marketing de contenido.

Aquí están los cuatro pasos fundamentales de la PNL y cómo funcionan a un alto nivel.

Análisis léxico y sintáctico

Cuando un algoritmo analiza un fragmento de texto, comienza por dividir (analizar) una oración o texto en unidades gramaticales. En ese momento, las unidades se convierten en tokens o bits de datos que una computadora puede leer.

Luego, toma esas fichas e intenta determinar si el texto es lógico, dada su estructura gramatical. Eso es un análisis sintáctico.

Si la estructura es incorrecta, no podrá darle un significado lógico al contenido. Si es así, el algoritmo analizará el significado literal del texto.

Por supuesto, el lenguaje y la estructura humanos no siempre son tan sencillos. También debe considerar el sarcasmo, un juego de palabras o una gramática imperfecta que imita los patrones naturales del habla.

Ahí es donde entra el análisis semántico, del que hablaremos en un minuto.

El análisis sintáctico es un componente del procesamiento del lenguaje natural y ayuda a los algoritmos y las aplicaciones a realizar tareas como el análisis de texto y la traducción de idiomas.

Análisis Semántico

El análisis semántico es una forma más sofisticada de comprender el significado detrás de un texto. Aquí es donde entran las redes neuronales.

Las redes neuronales procesan datos de una manera que imita el cerebro humano. Estos grandes procesadores de datos aprenden lenguajes como nosotros. Analiza un fragmento de texto y lo compara con otros patrones del lenguaje humano para encontrar su verdadero significado. Luego, agrupa fragmentos de texto, incluso si no tienen mucho que ver entre sí en la superficie.

Desde que Google lanzó Hummingbird en 2013, ha quedado bastante claro que el motor de búsqueda está utilizando análisis semántico.

De hecho, Neil Patel se asoció con MarketMuse para estudiar el algoritmo organizando millones de palabras de contenido en grupos de temas y comparándolos con 31,5 millones de clasificaciones de páginas. Descubrieron que las páginas que cubrían temas específicos muy profundamente obtuvieron buenos resultados en las clasificaciones SERP.

Debido a que los usuarios buscan información valiosa y detallada que responda a sus consultas de búsqueda específicas, Google ha trabajado arduamente para clasificar ese tipo de páginas en primer lugar. Utiliza el análisis semántico para comprender las relaciones entre los temas, por ejemplo, el cuidado del jardín de primavera y el mantillo.

Busca contenido que cubra temas relacionados por completo, ya sea en una sola pieza o mediante la agrupación de temas, y clasifica ese contenido en primer lugar.

Modelado de temas

El modelado de temas se refiere al proceso de analizar datos no estructurados y agrupar palabras y frases relacionadas. Básicamente, lleva el análisis semántico un paso más allá.

Una vez que un algoritmo ha entendido el significado y las relaciones detrás de las palabras y frases, las agrupa en grupos relacionados. Ese proceso se llama asignación de Dirichlet latente (LDA).

Los especialistas en marketing de contenido pueden usar esos grupos para trazar su plan de contenido y crear grupos de temas más sólidos para una mejor clasificación.

Veamos un ejemplo. Supongamos que es una cámara de comercio de Vermont y busca atraer usuarios a su sitio (y turistas a su estado) durante los meses de otoño. Utiliza un algoritmo de modelado de temas para mapear el contenido relacionado con el follaje de otoño.

Entonces, el follaje de otoño en Vermont se convierte en su pilar. Luego, el algoritmo le brindará temas relacionados, como recorridos panorámicos de otoño, mapas de follaje, por qué las hojas cambian de color o festivales de otoño en Vermont.

Básicamente, está eliminando las conjeturas de la planificación de contenido.

Los expertos están bastante seguros de que los motores de búsqueda como Google y Bing usan algoritmos de modelado de temas para buscar y clasificar páginas.

Digo bastante seguro porque a los motores de búsqueda no les gusta decirnos cómo, exactamente, clasifican las páginas. Si lo hicieran, sería bastante fácil engañar al sistema.

Los especialistas en marketing también pueden usar el modelado de temas que pueden comenzar con una palabra clave y extraer temas relacionados, subtemas y palabras clave alternativas para una pieza individual.

¿Busca aplicaciones del mundo real? MarketMuse utiliza el análisis semántico y el modelado de temas para crear resúmenes que cubren todo lo que he hablado aquí. Puede ejecutar un análisis y entregar a sus escritores una tarea completa.

Reconocimiento de entidad nombrada (NER)

Esta es una excelente manera de etiquetar contenido para organización, descubrimiento de contenido y SEO. El reconocimiento de entidades con nombre analiza el contenido para buscar palabras que coincidan con categorías predefinidas, como personas, lugares y cosas.

A partir de esas agrupaciones, puede crear etiquetas que lo ayudarán a buscar su propio contenido, le permitirán sugerir artículos relacionados a los usuarios y mejorar sus metadatos para los motores de búsqueda.

Imagina que tienes una gran biblioteca de contenido en tu sitio. De repente, un tema comienza a ser tendencia en las redes sociales. Podría ser estacional, como Halloween, o podría ser algo inesperado como la muerte de una celebridad.

Si usó NER para etiquetar su contenido y completar sus metadatos, debería ser fácil encontrar cualquier contenido relacionado que tenga sobre el tema, actualizarlo y volver a publicarlo para aprovechar esa tendencia.

También ayuda a los chatbots a comprender las consultas y obtener la información correcta para los usuarios. Un chatbot observará las palabras que se le dan, las categorizará y luego obtendrá respuestas relevantes de la misma categoría.

Resumen

Desde que Google cambió su enfoque a la intención del usuario, los especialistas en marketing de contenido han estado tratando de descubrir cómo crear el contenido más sólido y valioso para sus usuarios y para la búsqueda. La PNL y la IA nos ayudan a hacer eso al permitirnos estudiar el contenido desde todos los ángulos.

Usar IA para informar y ejecutar su plan de contenido ya no es una opción. Es simplemente el futuro. Pero piense en todo el contenido emocionante que publicará, el contenido que quizás ni siquiera sabía que lo ayudaría a atraer y retener a los usuarios.