コンテンツマーケティングのための自然言語処理技術

自然言語処理（NLP）と人工知能（AI）は、情報を収集、分析、伝達する方法の大きな部分を占めています。 これらは、Google Homeから自動提案、メールフィルタまで、私たちのスマートな世界の不可欠な部分です。

そして、彼らはコンテンツマーケティングにおいても否定できない力になりつつあります。 GoogleがHummingbirdアルゴリズムをリリースしてから6年になります。 コンテンツの作成は、SEOではなく、ユーザーの意図に重点を置いています。

かつては言語学の研究と翻訳にのみ使用されていたNLPは、現在、私たちが作成するコンテンツの種類とその作成方法において重要な役割を果たしています。

NLPには多くの可動部分があります。 分析されるすべてのトピックまたはテキストは、構文解析、理解、分析、および作成の同じプロセスを経る必要があります。

そのほとんどはかなり技術的で開発者志向です。 そこで、自然言語処理の基本的な手順をもう少し親しみやすいものに分解し、それをコンテンツマーケティング戦略に適用することを考えました。

したがって、ここにNLPの4つの基本的なステップと、それらが高レベルでどのように機能するかを示します。

語彙および構文解析

アルゴリズムがテキストの一部を分析するとき、それは文またはテキストを文法的な単位に分割（解析）することから始まります。 その時点で、ユニットはコンピューターが読み取ることができるトークンまたはデータのビットに変換されます。

次に、それらのトークンを受け取り、文法構造を前提として、テキストが論理的であるかどうかを判断しようとします。 これは構文分析です。

構造が正しくない場合、コンテンツに論理的な意味を与えることはできません。 そうである場合、アルゴリズムはテキストの文字通りの意味を分析します。

もちろん、人間の言語と構造は必ずしもそれほどカットアンドドライではありません。 また、皮肉、言葉遊び、または自然な発話パターンを模倣する不完全な文法を考慮する必要があります。

そこでセマンティック分析が登場します。これについては後で説明します。

構文解析は自然言語処理の1つのコンポーネントであり、アルゴリズムとアプリがテキスト分析や言語翻訳などのタスクを実行するのに役立ちます。

セマンティック分析

セマンティック分析は、テキストの背後にある意味を理解するためのより洗練された方法です。 これがニューラルネットワークの出番です。

ニューラルネットワークは、人間の脳を模倣する方法でデータを処理します。 これらのビッグデータプロセッサは、私たちと同じように言語を学習します。 テキストの一部を分析し、それを他の人間の言語パターンと比較して、その真の意味を見つけます。 次に、表面上で互いにあまり関係がない場合でも、テキストの断片をグループ化します。

Googleが2013年にHummingbirdをリリースして以来、検索エンジンがセマンティック分析を使用していることは明らかです。

実際、Neil PatelはMarketMuseと協力して、数百万語のコンテンツをトピッククラスターに編成し、それらを3,150万ペー​​ジのランキングと比較することでアルゴリズムを研究しました。 彼らは、狭いトピックを非常に深くカバーしているページがSERPランキングでうまくいったことを発見しました。

ユーザーは特定の検索クエリに答える貴重で詳細な情報を探しているため、Googleはそのような種類のページを最初にランク付けするために懸命に取り組んできました。 セマンティック分析を使用して、春の庭の手入れやマルチングなどのトピック間の関係を理解し​​ます。

関連するトピックを1つにまとめて、またはトピッククラスタリングを通じて完全にカバーするコンテンツを探し、そのコンテンツを最初にランク付けします。

トピックモデリング

トピックモデリングとは、非構造化データを分析し、関連する単語やフレーズをクラスタリングするプロセスを指します。 基本的には、セマンティック分析をさらに一歩進めます。

アルゴリズムが単語やフレーズの背後にある意味と関係を理解すると、それらを関連するクラスターにグループ化します。 そのプロセスは潜在的ディリクレ割り当て（LDA）と呼ばれます。

コンテンツマーケターは、これらのクラスターを使用してコンテンツプランを計画し、より堅牢なトピッククラスターを構築してランキングを向上させることができます。

例を見てみましょう。 あなたがバーモント州の商工会議所であり、秋の数か月の間にユーザーをあなたのサイトに、そして観光客をあなたの州に引き付けようとしているとしましょう。 トピックモデリングアルゴリズムを使用して、紅葉に関連するコンテンツをマッピングします。

したがって、バーモント州の紅葉があなたの柱になります。 アルゴリズムは、風光明媚な秋のドライブ、葉の地図、葉の色が変わる理由、バーモント州の秋のお祭りなど、関連するトピックを提供します。

基本的に、それはコンテンツ計画から当て推量を取り除きます。

専門家は、GoogleやBingのような検索エンジンがトピックモデリングアルゴリズムを使用してページを検索およびランク付けすることを確信しています。

検索エンジンは、正確にどのようにページをランク付けするかを教えてくれないので、私はかなり確信しています。 もしそうなら、システムをゲーム化するのはかなり簡単でしょう。

マーケターはトピックモデリングを使用することもでき、キーワードから始めて、関連するトピック、サブトピック、および個々の作品の代替キーワードを引き出すことができます。

実際のアプリケーションをお探しですか？ MarketMuseは、セマンティック分析とトピックモデリングを使用して、ここで説明したすべてをカバーするブリーフを作成します。 分析を実行して、ライターに包括的な課題を渡すことができます。

固有表現抽出（NER）

これは、組織化、コンテンツ検出、およびSEOのためにコンテンツにタグを付けるための優れた方法です。 固有表現抽出は、コンテンツをスキャンして、人、場所、物など、事前定義されたカテゴリに一致する単語を探します。

これらのグループから、独自のコンテンツを検索し、ユーザーに関連記事を提案し、検索エンジンのメタデータを改善するのに役立つタグを作成できます。

あなたのサイトに膨大なコンテンツのライブラリがあると想像してみてください。 突然、トピックがソーシャルメディアで流行し始めます。 ハロウィーンのように季節限定の場合もあれば、有名人の死のように突然の何かの場合もあります。

NERを使用してコンテンツにタグを付け、メタデータを入力した場合は、トピックに関連するコンテンツを簡単に見つけて更新し、再公開してそのトレンドの波に乗ることができます。

また、チャットボットがクエリを理解し、ユーザーに適切な情報を引き出すのにも役立ちます。 チャットボットは、与えられた単語を調べて分類し、同じカテゴリから関連する回答を引き出します。

概要

Googleがユーザーの意図に焦点を移して以来、コンテンツマーケターは、ユーザーと検索のために最も堅牢で価値のあるコンテンツを作成する方法を模索してきました。 NLPとAIは、あらゆる角度からコンテンツを研究できるようにすることで、それを実現するのに役立ちます。

AIを使用してコンテンツ計画を通知および実行することは、もはや実際の選択肢ではありません。 それは単に未来です。 しかし、あなたがそこに出すすべてのエキサイティングなコンテンツを考えてみてください。あなたが知らなかったかもしれないコンテンツは、ユーザーを引き付けて維持するのに役立ちます。