콘텐츠 마케팅을 위한 자연어 처리 기법

자연어 처리(NLP)와 인공 지능(AI)은 우리가 정보를 수집, 분석 및 전달하는 방법의 큰 부분이 되었습니다. Google Home에서 자동 제안, 이메일 필터에 이르기까지 스마트 세계의 필수적인 부분입니다.

그리고 그들은 콘텐츠 마케팅에서도 부인할 수 없는 힘이 되고 있습니다. Google이 Hummingbird 알고리즘을 출시한 지 6년이 지났습니다. 콘텐츠 제작은 SEO보다는 사용자 의도에 더 중점을 둡니다.

한때 언어 연구 및 번역에만 사용되었던 NLP는 이제 우리가 만드는 콘텐츠의 종류와 콘텐츠를 만드는 방법에 중요한 역할을 합니다.

NLP에는 움직이는 부분이 많이 있습니다. 분석된 모든 주제 또는 텍스트는 구문 분석, 이해, 분석 및 생성의 동일한 프로세스를 거쳐야 합니다.

대부분이 상당히 기술적이고 개발자 지향적입니다. 그래서 우리는 자연어 처리의 기본 단계를 좀 더 접근하기 쉬운 것으로 쪼개어 콘텐츠 마케팅 전략에 적용해야 한다고 생각했습니다.

NLP의 4가지 기본 단계와 높은 수준에서 작동하는 방법은 다음과 같습니다.

어휘 및 구문 분석

알고리즘은 텍스트 조각을 분석할 때 문장 또는 텍스트를 문법 단위로 분해(파싱)하는 것으로 시작합니다. 그 시점에서 단위는 컴퓨터가 읽을 수 있는 토큰 또는 데이터 비트로 변환됩니다.

그런 다음 해당 토큰을 사용하여 텍스트의 문법적 구조가 주어졌을 때 텍스트가 논리적인지 확인하려고 시도합니다. 구문 분석입니다.

구조가 올바르지 않으면 내용에 대한 논리적 의미를 제공할 수 없습니다. 그렇다면 알고리즘은 텍스트의 문자 그대로의 의미를 분석합니다.

물론 인간의 언어와 구조가 항상 그렇게 단조로운 것은 아닙니다. 또한 풍자, 단어장난 또는 자연스러운 말투를 모방하는 불완전한 문법도 고려해야 합니다.

여기서 의미론적 분석이 시작되며, 이에 대해서는 잠시 후에 설명하겠습니다.

구문 분석은 자연어 처리의 한 구성 요소이며 알고리즘과 앱이 텍스트 분석 및 언어 번역과 같은 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다.

의미 분석

의미론적 분석은 텍스트 이면의 의미를 이해하는 보다 정교한 방법입니다. 여기에서 신경망이 등장합니다.

신경망은 인간의 두뇌를 모방하는 방식으로 데이터를 처리합니다. 이 빅 데이터 프로세서는 우리처럼 언어를 많이 배웁니다. 텍스트를 분석하고 다른 인간의 언어 패턴과 비교하여 진정한 의미를 찾습니다. 그런 다음 표면적으로는 서로 관련이 많지 않은 경우에도 텍스트 조각을 함께 그룹화합니다.

Google이 2013년 Hummingbird를 출시한 이래로 검색 엔진이 의미론적 분석을 사용하고 있다는 것이 꽤 분명해졌습니다.

실제로 Neil Patel은 MarketMuse와 협력하여 수백만 단어의 콘텐츠를 주제 클러스터로 구성하고 이를 3,150만 페이지 순위와 비교하여 알고리즘을 연구했습니다. 그들은 좁은 주제를 매우 깊이 있게 다룬 페이지가 SERP 순위에서 좋은 성과를 냈다는 것을 발견했습니다.

사용자는 특정 검색어에 대한 답이 되는 가치 있고 심층적인 정보를 찾고 있기 때문에 Google은 이러한 페이지의 순위를 매기기 위해 열심히 노력했습니다. 봄 정원 관리 및 멀칭과 같은 주제 간의 관계를 이해하기 위해 의미론적 분석을 사용합니다.

하나의 조각으로 또는 주제 클러스터링을 통해 관련 주제를 완전히 다루는 콘텐츠를 찾고 해당 콘텐츠의 우선 순위를 지정합니다.

주제 모델링

토픽 모델링은 비정형 데이터를 분석하고 관련 단어와 구문을 클러스터링하는 과정을 의미합니다. 기본적으로 의미론적 분석이 한 단계 더 필요합니다.

알고리즘이 단어와 구 뒤에 있는 의미와 관계를 이해하면 관련 클러스터로 그룹화합니다. 이 과정을 LDA(Latent Dirichlet Allocation)라고 합니다.

콘텐츠 마케터는 이러한 클러스터를 사용하여 콘텐츠 계획을 수립하고 더 나은 순위를 위해 보다 강력한 주제 클러스터를 구축할 수 있습니다.

예를 들어 보겠습니다. 귀하가 가을에 귀하의 사이트로 사용자를 유치하고 귀하의 주에 관광객을 유치하려고 하는 Vermont의 상공회의소라고 가정해 보겠습니다. 주제 모델링 알고리즘을 사용하여 단풍과 관련된 콘텐츠를 매핑합니다.

따라서 버몬트주의 가을 단풍은 기둥 조각이 됩니다. 그런 다음 알고리즘은 경치 좋은 가을 드라이브, 단풍 지도, 단풍이 변하는 이유 또는 버몬트의 가을 축제와 같은 관련 주제를 제공합니다.

기본적으로 콘텐츠 계획에서 추측을 배제하고 있습니다.

전문가들은 Google 및 Bing과 같은 검색 엔진이 주제 모델링 알고리즘을 사용하여 페이지를 검색하고 순위를 매길 것이라고 확신합니다.

검색 엔진이 페이지 순위를 정확히 지정하는 방법을 알려주는 것을 좋아하지 않기 때문에 저는 꽤 확신 합니다. 그렇게 했다면 시스템을 게임하는 것은 꽤 쉬웠을 것입니다.

마케터는 또한 주제 모델링을 사용하여 키워드로 시작하여 개별 조각에 대한 관련 주제, 하위 주제 및 대체 키워드를 꺼낼 수 있습니다.

실제 응용 프로그램을 찾고 계십니까? MarketMuse는 의미론적 분석과 주제 모델링을 사용하여 여기에서 내가 이야기한 모든 내용을 다루는 브리프를 만듭니다. 분석을 실행하고 작성자에게 포괄적인 과제를 전달할 수 있습니다.

명명된 엔터티 인식(NER)

이것은 조직, 콘텐츠 검색 및 SEO를 위해 콘텐츠에 태그를 지정하는 좋은 방법입니다. Named Entity Recognition은 콘텐츠를 스캔하여 사람, 장소 및 사물과 같은 미리 정의된 범주와 일치하는 단어를 찾습니다.

이러한 그룹에서 자신의 콘텐츠를 검색하는 데 도움이 되는 태그를 만들고, 사용자에게 관련 기사를 제안하고, 검색 엔진에 대한 메타데이터를 개선할 수 있습니다.

사이트에 방대한 콘텐츠 라이브러리가 있다고 상상해 보십시오. 갑자기 소셜 미디어에서 화제가 되기 시작합니다. 할로윈과 같이 계절적일 수도 있고 유명인의 죽음과 같이 갑자기 일어날 수도 있습니다.

NER를 사용하여 콘텐츠에 태그를 지정하고 메타데이터를 입력했다면 해당 주제에 대한 관련 콘텐츠를 쉽게 찾고 업데이트하고 다시 게시하여 해당 트렌드의 물결을 타게 됩니다.

또한 챗봇이 쿼리를 이해하고 사용자에게 올바른 정보를 가져오는 데 도움이 됩니다. 챗봇은 주어진 단어를 보고 범주화한 다음 동일한 범주에서 관련 답변을 가져옵니다.

요약

Google이 사용자 의도로 초점을 전환한 이후로 콘텐츠 마케터는 사용자와 검색을 위해 가장 강력하고 가치 있는 콘텐츠를 만드는 방법을 알아 내려고 노력해 왔습니다. NLP와 AI는 우리가 모든 각도에서 콘텐츠를 연구할 수 있게 함으로써 그렇게 하는 데 도움이 됩니다.

AI를 사용하여 콘텐츠 계획을 알리고 실행하는 것은 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 그것은 단순히 미래입니다. 하지만 귀하가 게시할 모든 흥미진진한 콘텐츠를 생각해 보십시오. 미처 알지 못했던 콘텐츠가 사용자를 유치하고 유지하는 데 도움이 될 것입니다.