Tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per il content marketing

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l'intelligenza artificiale (AI) sono diventate una parte importante del modo in cui raccogliamo, analizziamo e trasmettiamo le informazioni. Sono parte integrante del nostro mondo smart, da Google Home ai suggerimenti automatici ai filtri e-mail.

E stanno diventando una forza innegabile anche nel content marketing. Sono passati sei anni da quando Google ha rilasciato il suo algoritmo Hummingbird; la creazione di contenuti si concentra maggiormente sull'intento dell'utente e meno sulla SEO.

Un tempo utilizzata solo per studi linguistici e traduzioni, la PNL ora ha un ruolo significativo nel tipo di contenuto che creiamo e nel modo in cui lo creiamo.

Ci sono molte parti mobili nella PNL. Ogni argomento o pezzo di testo analizzato deve passare attraverso lo stesso processo di analisi, comprensione, analisi e produzione.

La maggior parte è piuttosto tecnica e orientata agli sviluppatori. Quindi abbiamo pensato di scomporre i passaggi di base dell'elaborazione del linguaggio naturale in qualcosa di un po' più accessibile e applicarlo alla strategia di content marketing.

Quindi ecco i quattro passaggi fondamentali della PNL e come funzionano ad alto livello.

Analisi lessicale e sintattica

Quando un algoritmo analizza un pezzo di testo, inizia scomponendo (analizzando) una frase o un testo in unità grammaticali. A quel punto, le unità vengono convertite in token o bit di dati che un computer può leggere.

Quindi, prende quei token e cerca di determinare se il testo è logico, data la sua struttura grammaticale. Questa è un'analisi sintattica.

Se la struttura non è corretta, non sarà in grado di darti un significato logico per il contenuto. Se lo è, l'algoritmo analizzerà il significato letterale del testo.

Naturalmente, il linguaggio e la struttura umana non sono sempre così semplici. Devi anche considerare il sarcasmo, un gioco di parole o una grammatica imperfetta che imita i modelli di linguaggio naturale.

È qui che entra in gioco l'analisi semantica, di cui parleremo tra un minuto.

L'analisi sintattica è una componente dell'elaborazione del linguaggio naturale e aiuta gli algoritmi e le app a eseguire attività come l'analisi del testo e la traduzione della lingua.

Analisi semantica

L'analisi semantica è un modo più sofisticato di comprendere il significato di un pezzo di testo. È qui che entrano in gioco le reti neurali.

Le reti neurali elaborano i dati in un modo che imita il cervello umano. Questi grandi processori di dati imparano la lingua molto come noi. Analizza un pezzo di testo e lo confronta con altri modelli del linguaggio umano per trovarne il vero significato. Quindi raggruppa frammenti di testo, anche se in superficie non hanno molto a che fare l'uno con l'altro.

Da quando Google ha rilasciato Hummingbird nel 2013, è stato abbastanza chiaro che il motore di ricerca utilizza l'analisi semantica.

In effetti, Neil Patel ha collaborato con MarketMuse per studiare l'algoritmo organizzando milioni di parole di contenuto in cluster di argomenti e confrontandoli con 31,5 milioni di classifiche di pagina. Hanno scoperto che le pagine che trattavano argomenti ristretti in modo molto approfondito hanno ottenuto buoni risultati nelle classifiche SERP.

Poiché gli utenti sono alla ricerca di informazioni preziose e approfondite che rispondano alle loro specifiche query di ricerca, Google ha lavorato duramente per classificare prima questo tipo di pagine. Utilizza l'analisi semantica per comprendere le relazioni tra gli argomenti, ad esempio la cura del giardino primaverile e la pacciamatura.

Cerca i contenuti che coprano completamente argomenti correlati, in un unico pezzo o attraverso il clustering degli argomenti, e li classifica per primi.

Modellistica tematica

La modellazione degli argomenti si riferisce al processo di analisi dei dati non strutturati e al raggruppamento di parole e frasi correlate. Fondamentalmente, l'analisi semantica fa un ulteriore passo avanti.

Una volta che un algoritmo ha compreso il significato e le relazioni dietro parole e frasi, le raggruppa in gruppi correlati. Questo processo è chiamato Latent Dirichlet Allocation (LDA).

Gli esperti di marketing dei contenuti possono utilizzare quei cluster per mappare il loro piano di contenuti e creare cluster di argomenti più solidi per un migliore posizionamento.

Diamo un'occhiata a un esempio. Diciamo che sei una camera di commercio nel Vermont, che cerca di attirare utenti sul tuo sito - e turisti nel tuo stato - durante i mesi autunnali. Utilizzi un algoritmo di modellazione degli argomenti per mappare i contenuti relativi al fogliame autunnale.

Quindi il fogliame autunnale nel Vermont diventa il tuo pilastro. L'algoritmo ti fornirà quindi argomenti correlati, come percorsi panoramici autunnali, mappe del fogliame, perché le foglie cambiano colore o feste autunnali nel Vermont.

Fondamentalmente, sta eliminando le congetture dalla pianificazione dei contenuti.

Gli esperti sono abbastanza sicuri che i motori di ricerca come Google e Bing utilizzino algoritmi di modellazione degli argomenti per cercare e classificare le pagine.

Dico abbastanza sicuro perché ai motori di ricerca non piace dirci come, esattamente, classificano le pagine. Se lo facessero, sarebbe abbastanza facile giocare con il sistema.

Gli esperti di marketing possono anche utilizzare la modellazione degli argomenti può iniziare con una parola chiave ed estrarre argomenti correlati, argomenti secondari e parole chiave alternative per un singolo pezzo.

Cerchi applicazioni nel mondo reale? MarketMuse utilizza l'analisi semantica e la modellazione degli argomenti per creare riassunti che coprono tutto ciò di cui ho parlato qui. Puoi eseguire un'analisi e consegnare ai tuoi scrittori un incarico completo.

Riconoscimento di entità nominative (NER)

Questo è un ottimo modo per taggare i contenuti per l'organizzazione, la scoperta dei contenuti e la SEO. Riconoscimento entità nominative esegue la scansione del contenuto per cercare parole che corrispondono a categorie predefinite, come persone, luoghi e cose.

Da questi raggruppamenti, puoi creare tag che ti aiuteranno a cercare i tuoi contenuti, ti permetteranno di suggerire articoli correlati agli utenti e migliorare i tuoi metadati per i motori di ricerca.

Immagina di avere una vasta libreria di contenuti sul tuo sito. Improvvisamente, un argomento inizia a fare tendenza sui social media. Potrebbe essere stagionale, come Halloween, o potrebbe essere qualcosa di improvviso come la morte di una celebrità.

Se hai utilizzato NER per taggare i tuoi contenuti e compilare i metadati, dovrebbe essere facile trovare qualsiasi contenuto correlato che hai sull'argomento, aggiornarlo e ripubblicarlo per cavalcare l'onda di quella tendenza.

Aiuta anche i chatbot a comprendere le query e a raccogliere le informazioni giuste per gli utenti. Un chatbot esaminerà le parole che gli vengono date, le classificherà e quindi estrarrà risposte pertinenti dalla stessa categoria.

Sommario

Da quando Google ha spostato l'attenzione sull'intento dell'utente, i marketer dei contenuti hanno cercato di capire come creare i contenuti più solidi e preziosi per i propri utenti e per la ricerca. La PNL e l'IA ci aiutano a farlo consentendoci di studiare i contenuti da ogni angolazione.

L'uso dell'IA per informare ed eseguire il tuo piano di contenuti non è più un'opzione. È semplicemente il futuro. Ma pensa a tutti i contenuti entusiasmanti che pubblicherai, contenuti che potresti non aver nemmeno conosciuto ti aiuterebbero ad attrarre e trattenere gli utenti