Aplicações de processamento de linguagem natural em marketing de conteúdo

Processamento de linguagem natural, inteligência artificial e aprendizado de máquina; todos esses são termos que você provavelmente já ouviu em conversas de marketing de conteúdo recentemente. Tudo isso faz parte de uma tendência crescente de automatizar a pesquisa, a criação e o rastreamento de conteúdo, permitindo que as equipes de marketing criem conteúdo em escala.

Mas existem aplicativos de processamento de linguagem verdadeiramente naturais no marketing de conteúdo? Essa tecnologia ainda em maturação pode analisar e criar conteúdo de qualidade que seja valioso para seus usuários?

A resposta simples é... estamos chegando lá. E a cada ano que passa, as capacidades da inteligência artificial (IA) ficam mais fortes e mais variadas.

No passado, a IA e o aprendizado de máquina tiveram uma má reputação nos círculos de marketing de conteúdo. Processos como tradução automática e geração de linguagem natural foram rebaixados por seus resultados desajeitados e às vezes incoerentes.

Mas o campo de IA se expandiu e os desenvolvedores ajustaram seus processos, criando programas que combinam recursos de processamento de big data com características do cérebro humano. O uso de IA por profissionais de marketing de conteúdo tornou-se muito mais viável.

E qualquer coisa que possa agilizar seus processos e ajudá-lo com a criação de conteúdo em escala é uma mudança bem-vinda.

Vamos ver como algumas das tecnologias de IA e processamento de linguagem natural podem ajudá-lo agora e no futuro.

Maquina de tradução

A tradução automática é exatamente o que parece. É o processo pelo qual os computadores traduzem o conteúdo de uma linguagem humana para outra sem a ajuda de humanos.

No início, softwares de tradução e aplicativos como o Google Tradutor só podiam traduzir no nível da palavra ou frase, usando programação baseada em regras. Isso significa que eles só poderiam traduzir usando apenas regras de linguagem pré-programadas.

E as traduções foram bastante literais.

Agora, no entanto, os aplicativos podem traduzir textos inteiros no nível semântico. Os desenvolvedores descobriram como criar redes neurais de várias camadas que funcionam muito como nossos próprios cérebros. É um tipo de aprendizado de máquina que realmente aprende o significado literal e semântico do texto para produzir uma tradução que realmente faça sentido para o falante do idioma.

A tradução automática é uma ótima ferramenta para profissionais de marketing de conteúdo que trabalham em mercados globais onde seu idioma não é o primeiro falado. Aplica-se até mesmo ao conteúdo criado para um país, onde muitos idiomas são falados.

Nos Estados Unidos, por exemplo, estima-se que 41 milhões de pessoas falem espanhol em casa. Imagine se você pudesse traduzir seu conteúdo em inglês para o mercado hispânico e fazê-lo em escala.

Ainda assim, aplicativos como os do Google e do Facebook são muito criticados por suas traduções desajeitadas, principalmente para estruturas linguísticas mais complexas. Costumo usar as funções de tradução do Google ou do Facebook para traduzir postagens de meus amigos israelenses do hebraico para o inglês. Os resultados são menos do que estelares.

Isso também leva a algumas situações interessantes, como pode ser visto na SERP para o termo de busca “beignes”. Este termo francês para a palavra “donut” retorna vários resultados em francês porque minha configuração de pesquisa está definida como Canadá.

No entanto, o Knowledge Graph do Google está em inglês.

E é aí que você tem que ter cuidado. Embora os algoritmos sejam sofisticados, eles carecem de uma verdadeira compreensão da linguagem natural, que parece ser inata aos seres humanos.

As ferramentas de tradução automática não podem colocar o conteúdo no contexto cultural. Gírias, expressões idiomáticas e referências culturais são literalmente perdidas na tradução, e algumas traduções podem ser francamente ofensivas.

Antes de traduzir qualquer coisa para outro mercado, é importante entender se o tópico e as referências culturais, na melhor das hipóteses, simplesmente não ressoarão com o público-alvo ou, na pior das hipóteses, ofenderão seu público. E evite usar expressões idiomáticas específicas do seu país ou cultura.

Reconhecimento de fala

O reconhecimento de fala acabou sendo muito útil para profissionais de marketing de conteúdo. O MarketMuse transformou vários de seus webinars em postagens de blog com vídeo e texto que foram transcritos automaticamente do vídeo.

Há uma série de aplicativos do mundo real que podem fazer isso de forma eficiente e econômica. A Wistia, que usamos para hospedagem de vídeo, oferece serviços de transcrição integrados ao fluxo de trabalho, o que é muito apreciado.

Como outros serviços de transcrição automatizados, eles processam corretamente cerca de 80% da tradução de áudio para texto. No entanto, os 20% restantes ainda precisam ser feitos por um humano.

No caso do blog MarketMuse, você não verá esse texto na postagem do blog. Em vez disso, é incorporado como dados estruturados.

Análise de sentimentos

A análise de sentimentos usa aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para entender a conotação negativa ou positiva por trás de um texto. Algumas organizações, como a IBM, referem-se a isso como análise de tom. Eles analisam as emoções e os tons exibidos no conteúdo online para prever se essa pessoa está feliz, triste e muito mais.

É muito útil para escuta social e testes A/B de postagens de mídia social. Uma ferramenta de análise de sentimentos pode ler postagens de mídia social procurando palavras positivas ou negativas para classificá-las.

De acordo com o CMSWire, o sentimento por trás de algumas postagens é muito fácil de descobrir:

Amei esse novo produto de cabelo! (Positivo)

Sacos de sanduíche de plástico são terríveis para o meio ambiente! (Negativo)

Aqui estão os últimos números de empregos do Departamento do Trabalho dos EUA. (Neutro)

A parte complicada da análise de sentimento é quando as postagens são tiradas do contexto e não têm nenhum indicador óbvio de sentimento, palavras como like e terrible . Sem esses sinalizadores, uma ferramenta de análise básica tem problemas para determinar o sentimento.

E depois há sarcasmo. Não posso falar pelo resto do mundo, mas nos EUA o sarcasmo está enraizado em nossa retórica cultural.

Se você postar algo como “Ótimo, outro furacão”. Um computador executando um analisador de sentimentos baseado em regras pode realmente marcá-lo como positivo. Nós, humanos, sabemos, é claro, que você realmente não quer dizer isso.

Assim, os desenvolvedores se voltaram para o mesmo processamento de rede neural que usam para software de tradução para entender o significado semântico e aprender com as análises anteriores.

É uma ótima ferramenta para medir como seu público está reagindo às suas postagens. Mas os profissionais de marketing começaram a usá-lo de outra maneira.

Eles começaram a transformar a análise de sentimentos em seu próprio conteúdo. Agora, eles estão usando para prever a reação emocional que os usuários terão em seus posts, posts sociais ou até mesmo sua cópia da web, antes de lançá-lo.

Ao usar a análise de sentimentos, eles podem testar A/B qualquer coisa que produzam para garantir que seu conteúdo tenha o impacto mais significativo em seu público-alvo.

Sumarização Automática

Existem empresas inteiras que ganham dinheiro resumindo e abstraindo conteúdo. Filas e filas de trabalhadores humanos leem volumes de texto para destilá-lo em pontos-chave e ideias principais.

Mas e se uma máquina pudesse cuidar disso? Com sumarização automática, pode.

É aí que, novamente, entram a PNL e o aprendizado de máquina. Aplicativos e programas usam processamento de linguagem natural para entender grandes quantidades de texto e reduzi-lo às ideias mais essenciais.

Existem duas abordagens principais para a sumarização de texto. A sumarização extrativa seleciona as frases mais importantes em um artigo e as organiza de maneira significativa. Cada frase extraída é preservada sem qualquer modificação.

A sumarização abstrativa leva um passo adiante. Em vez de usar essas frases importantes literalmente, ele parafraseia o conteúdo.

Você pode se perguntar como isso se aplica ao marketing de conteúdo. Afinal, além de talvez resumir uma postagem de blog para uma página de destino, quando você precisa destilar seu conteúdo em apenas alguns pontos?

A sumarização automática pode realmente simplificar várias tarefas para ajudá-lo a criar e disseminar conteúdo em escala.

Primeiro, você pode usar resumos de conteúdo para postagens de blog ou white papers para preencher seu boletim informativo ou criar postagens nas mídias sociais.

Que tal criar automaticamente trechos para uso em seu CMS e meta descrição? O Google já escreve sua própria meta descrição se sua página não tiver uma ou não for considerada apropriada para o termo de pesquisa.

Experimentei alguns dos aplicativos gratuitos de resumo de texto disponíveis atualmente, mas os resultados não são nada espetaculares.

A sumarização automática também pode ajudá-lo a indexar conteúdo ou extrair palavras-chave de seus resumos para marcar e indexar conteúdo para auditorias futuras, bem como para pesquisa.

Além disso, essa tecnologia pode afetar drasticamente a forma como o conteúdo é curado. Mesmo com a ajuda de software de curadoria, como o Curata, líder do setor, a curadoria de conteúdo envolve uma quantidade significativa de esforço manual.

As páginas ainda são lidas por humanos que então resumem seu conteúdo. Mas, o processamento de linguagem natural tem a capacidade de automatizar e aumentar esse processo, da mesma forma que o MarketMuse faz para a criação de conteúdo.

Por fim, você pode transformar a sumarização automática e usá-la em concorrentes ou outros meios de comunicação para realizar pesquisas competitivas e de conteúdo.

Personalização

A combinação de tradução automática, reconhecimento de fala, análise de sentimentos e resumo automático pode trazer um maior grau de personalização à experiência do conteúdo.

As tendências de mídia social e aquelas contidas no conteúdo publicado podem ser identificadas rapidamente com o conteúdo sendo adicionado rapidamente para capitalizar ainda mais o interesse aumentado.

O futuro do marketing de conteúdo e da IA

Ainda existem alguns desafios que a IA precisa superar antes que possa se integrar verdadeiramente à sua estratégia de marketing de conteúdo, mas como eu disse. Estamos chegando lá.

Com tudo o que está disponível — processamento, compreensão e geração de linguagem natural; sumarização automática; maquina de tradução; aprendizado profundo; e análise de sentimentos — há oportunidade para as equipes de conteúdo automatizarem e removerem tarefas rotineiras de redatores e editores.

As equipes de marketing de conteúdo do futuro deixarão para as máquinas fazer suas pesquisas de conteúdo, auditorias e muito mais. Na verdade, o MarketMuse faz isso enquanto fornece alguns insights incríveis sobre seu conteúdo.

Eles criarão conteúdo básico e modelado, preencherão seus boletins, marcarão e indexarão seu conteúdo existente e rastrearão o que publicam não apenas para análise, mas também para impacto emocional.

A IA liberará os criadores de conteúdo para se concentrarem em conteúdos mais complexos e aprofundados, do tipo que apenas um cérebro humano pode produzir.