Techniki przetwarzania języka naturalnego w marketingu treści

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i sztuczna inteligencja (AI) stały się dużą częścią tego, jak zbieramy, analizujemy i przekazujemy informacje. Stanowią integralną część naszego inteligentnego świata, od Google Home, przez automatyczne sugestie, po filtry poczty e-mail.

Stają się też niezaprzeczalną siłą w content marketingu. Minęło sześć lat, odkąd Google wypuścił swój algorytm Hummingbird; tworzenie treści koncentruje się bardziej na intencjach użytkownika, a mniej na SEO.

Kiedyś używane tylko do badań lingwistycznych i tłumaczeń, NLP odgrywa teraz znaczącą rolę w tym, jakie treści tworzymy i jak je tworzymy.

W NLP jest wiele ruchomych części. Każdy analizowany temat lub fragment tekstu musi przejść przez ten sam proces parsowania, rozumienia, analizowania i tworzenia.

Większość z nich jest dość techniczna i zorientowana na programistów. Pomyśleliśmy więc, że podzielimy podstawowe etapy przetwarzania języka naturalnego na coś bardziej przystępnego i zastosujemy je w strategii content marketingu.

Oto cztery podstawowe kroki NLP i ich działanie na wysokim poziomie.

Analiza leksykalna i składniowa

Kiedy algorytm analizuje fragment tekstu, zaczyna od rozbicia (parsowania) zdania lub tekstu na jednostki gramatyczne. W tym momencie jednostki są konwertowane na żetony lub bity danych, które komputer może odczytać.

Następnie bierze te tokeny i próbuje ustalić, czy tekst jest logiczny, biorąc pod uwagę jego strukturę gramatyczną. To jest analiza syntaktyczna.

Jeśli struktura jest nieprawidłowa, nie będzie w stanie nadać logicznego znaczenia treści. Jeśli tak, algorytm przeanalizuje dosłowne znaczenie tekstu.

Oczywiście język i struktura ludzka nie zawsze są tak wytworne. Musisz także wziąć pod uwagę sarkazm, grę słów lub niedoskonałą gramatykę, która naśladuje naturalne wzorce mowy.

Tu właśnie wkracza analiza semantyczna, o której porozmawiamy za chwilę.

Analiza składniowa jest jednym z elementów przetwarzania języka naturalnego i pomaga algorytmom i aplikacjom wykonywać zadania, takie jak analiza tekstu i tłumaczenie języka.

Analiza semantyczna

Analiza semantyczna to bardziej wyrafinowany sposób rozumienia znaczenia fragmentu tekstu. Tu właśnie wkraczają sieci neuronowe.

Sieci neuronowe przetwarzają dane w sposób naśladujący ludzki mózg. Te duże procesory danych uczą się języka podobnie jak my. Analizuje fragment tekstu i porównuje go z innymi ludzkimi wzorcami językowymi, aby znaleźć jego prawdziwe znaczenie. Następnie grupuje fragmenty tekstu, nawet jeśli pozornie nie mają ze sobą wiele wspólnego.

Odkąd Google wypuściło Hummingbird w 2013 roku, było jasne, że wyszukiwarka używa analizy semantycznej.

W rzeczywistości Neil Patel połączył siły z MarketMuse, aby zbadać algorytm, organizując miliony słów treści w klastry tematyczne i porównując je z 31,5 milionami rankingów stron. Odkryli, że strony, które poruszały wąskie tematy, bardzo dobrze radziły sobie w rankingach SERP.

Ponieważ użytkownicy szukają cennych, szczegółowych informacji, które odpowiadają na ich konkretne zapytania, Google ciężko pracowało, aby te rodzaje stron były na pierwszym miejscu. Wykorzystuje analizę semantyczną, aby zrozumieć relacje między tematami, na przykład wiosenną pielęgnacją ogrodu i mulczowaniem.

Wyszukuje treści, które w pełni obejmują pokrewne tematy, w jednym kawałku lub poprzez grupowanie tematów, i umieszcza tę treść na pierwszym miejscu.

Modelowanie tematyczne

Modelowanie tematyczne odnosi się do procesu analizowania nieustrukturyzowanych danych i grupowania powiązanych słów i fraz. Zasadniczo prowadzi analizę semantyczną o krok dalej.

Gdy algorytm zrozumie znaczenie i relacje kryjące się za słowami i frazami, grupuje je w powiązane grupy. Proces ten nazywa się Latent Dirichlet Allocation (LDA).

Sprzedawcy treści mogą używać tych klastrów do mapowania swojego planu treści i budowania solidniejszych klastrów tematycznych w celu uzyskania lepszej pozycji w rankingu.

Spójrzmy na przykład. Załóżmy, że reprezentujesz izbę handlową w stanie Vermont, która chce przyciągnąć użytkowników do swojej witryny — a turystów do Twojego stanu — w miesiącach jesiennych. Używasz algorytmu modelowania tematów do mapowania treści związanych z jesiennym listowiem.

Więc jesienne liście w Vermont stają się Twoim filarem. Algorytm poda Ci następnie powiązane tematy, takie jak malownicze jesienne przejażdżki, mapy liści, dlaczego liście zmieniają kolor lub jesienne festiwale w Vermont.

Zasadniczo eliminuje zgadywanie z planowania treści.

Eksperci są prawie pewni, że wyszukiwarki, takie jak Google i Bing, używają algorytmów modelowania tematów do wyszukiwania i pozycjonowania stron.

Mówię całkiem pewnie, ponieważ wyszukiwarki nie lubią nam mówić, jak dokładnie oceniają strony. Gdyby tak było, byłoby całkiem łatwo oszukać system.

Marketerzy mogą również korzystać z modelowania tematów, zaczynając od słowa kluczowego i wyciągając pokrewne tematy, podtematy i alternatywne słowa kluczowe dla pojedynczego elementu.

Szukasz rzeczywistych aplikacji? MarketMuse wykorzystuje analizę semantyczną i modelowanie tematów do tworzenia zestawień, które obejmują wszystko, o czym tutaj mówiłem. Możesz przeprowadzić analizę i przekazać swoim pisarzom kompleksowe zadanie.

Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER)

To świetny sposób na tagowanie treści pod kątem organizacji, odkrywania treści i SEO. Rozpoznawanie nazwanych jednostek skanuje zawartość w poszukiwaniu słów pasujących do wstępnie zdefiniowanych kategorii, takich jak ludzie, miejsca i rzeczy.

Z tych grup możesz tworzyć tagi, które pomogą Ci przeszukiwać własne treści, pozwalają sugerować użytkownikom powiązane artykuły i ulepszać metadane dla wyszukiwarek.

Wyobraź sobie, że masz obszerną bibliotekę treści w swojej witrynie. Nagle w mediach społecznościowych pojawia się temat. To może być sezonowe, jak Halloween, lub może to być coś niespodziewanego, jak śmierć celebryty.

Jeśli korzystasz z NER do oznaczania treści i wypełniania metadanych, znalezienie wszelkich powiązanych treści na dany temat, zaktualizowanie ich i ponowne opublikowanie powinno być łatwe, aby płynąć na fali tego trendu.

Pomaga także chatbotom zrozumieć zapytania i uzyskać odpowiednie informacje dla użytkowników. Chatbot przyjrzy się podanym słowom, skategoryzuje je, a następnie wyświetli odpowiednie odpowiedzi z tej samej kategorii.

Streszczenie

Odkąd Google skupił się na zamiarach użytkownika, specjaliści od marketingu treści próbują dowiedzieć się, jak tworzyć najbardziej solidne i wartościowe treści dla swoich użytkowników i dla wyszukiwania. NLP i sztuczna inteligencja pomagają nam w tym, umożliwiając nam badanie treści pod każdym kątem.

Używanie sztucznej inteligencji do informowania i prowadzenia planu treści nie jest już tak naprawdę opcją. To po prostu przyszłość. Ale pomyśl o wszystkich ekscytujących treściach, które tam zamieścisz, treściach, o których być może nawet nie wiedziałeś, które pomogą Ci przyciągnąć i zatrzymać użytkowników