Técnicas de processamento de linguagem natural para marketing de conteúdo

O processamento de linguagem natural (PNL) e a inteligência artificial (IA) tornaram-se uma grande parte de como coletamos, analisamos e transmitimos informações. Eles são parte integrante do nosso mundo inteligente, do Google Home às sugestões automáticas e aos filtros de e-mail.

E eles estão se tornando uma força inegável no marketing de conteúdo também. Já se passaram seis anos desde que o Google lançou seu algoritmo Hummingbird; a criação de conteúdo está se concentrando mais na intenção do usuário e menos em SEO.

Antes usada apenas para estudos linguísticos e traduções, a PNL agora tem um papel significativo em que tipo de conteúdo criamos e como o criamos.

Há muitas partes móveis da PNL. Cada tópico ou pedaço de texto analisado deve passar pelo mesmo processo de análise, compreensão, análise e produção.

A maior parte é bastante técnica e orientada para o desenvolvedor. Então pensamos em quebrar as etapas básicas do processamento de linguagem natural em algo um pouco mais acessível e aplicá-lo à estratégia de marketing de conteúdo.

Então, aqui estão os quatro passos fundamentais da PNL e como eles funcionam em alto nível.

Análise Lexical e Sintática

Quando um algoritmo analisa um pedaço de texto, ele começa dividindo (analisando) uma frase ou texto em unidades gramaticais. Nesse ponto, as unidades são convertidas em tokens ou bits de dados que um computador pode ler.

Em seguida, ele pega esses tokens e tenta determinar se o texto é lógico, dada sua estrutura gramatical. Isso é uma análise sintática.

Se a estrutura estiver incorreta, ela não poderá fornecer um significado lógico para o conteúdo. Se for, o algoritmo analisará o significado literal do texto.

É claro que a linguagem e a estrutura humana nem sempre são tão simples. Você também precisa considerar o sarcasmo, um jogo de palavras ou uma gramática imperfeita que imita padrões naturais de fala.

É aí que entra a análise semântica, sobre a qual falaremos em um minuto.

A análise sintática é um componente do processamento de linguagem natural e ajuda algoritmos e aplicativos a realizar tarefas como análise de texto e tradução de idiomas.

Análise Semântica

A análise semântica é uma maneira mais sofisticada de entender o significado por trás de um texto. É aí que entram as redes neurais.

As redes neurais processam dados de uma maneira que imita o cérebro humano. Esses processadores de big data aprendem a linguagem da mesma forma que nós. Ele analisa um pedaço de texto e o compara com outros padrões de linguagem humana para encontrar seu verdadeiro significado. Em seguida, agrupa fragmentos de texto, mesmo que não tenham muito a ver um com o outro na superfície.

Desde que o Google lançou o Hummingbird em 2013, ficou bem claro que o mecanismo de pesquisa está usando análise semântica.

Na verdade, Neil Patel juntou-se ao MarketMuse para estudar o algoritmo organizando milhões de palavras de conteúdo em grupos de tópicos e comparando-os com 31,5 milhões de classificações de páginas. Eles descobriram que as páginas que cobriam tópicos restritos muito profundamente se saíam bem nos rankings SERP.

Como os usuários estão procurando informações valiosas e detalhadas que respondam às suas consultas de pesquisa específicas, o Google trabalhou duro para classificar esses tipos de páginas primeiro. Ele usa análise semântica para entender as relações entre tópicos, por exemplo, cuidados com o jardim de primavera e cobertura morta.

Ele procura conteúdo que abranja tópicos relacionados de forma completa, seja de uma só vez ou por meio de agrupamento de tópicos, e classifica esse conteúdo em primeiro lugar.

Modelagem de tópicos

A modelagem de tópicos refere-se ao processo de análise de dados não estruturados e agrupamento de palavras e frases relacionadas. Basicamente, leva a análise semântica um passo adiante.

Uma vez que um algoritmo tenha entendido o significado e as relações por trás das palavras e frases, ele as agrupa em grupos relacionados. Esse processo é chamado de Alocação de Dirichlet Latente (LDA).

Os profissionais de marketing de conteúdo podem usar esses clusters para mapear seu plano de conteúdo e criar clusters de tópicos mais robustos para uma melhor classificação.

Vejamos um exemplo. Digamos que você seja uma câmara de comércio em Vermont, procurando atrair usuários para seu site – e turistas para seu estado – durante os meses de outono. Você usa um algoritmo de modelagem de tópicos para mapear o conteúdo relacionado à folhagem de outono.

Então , a folhagem de outono em Vermont se torna sua peça principal. O algoritmo fornecerá tópicos relacionados, como passeios panorâmicos de outono, mapas de folhagem, por que as folhas mudam de cor ou festivais de outono em Vermont.

Basicamente, é eliminar as suposições do planejamento de conteúdo.

Os especialistas têm certeza de que mecanismos de pesquisa como Google e Bing usam algoritmos de modelagem de tópicos para pesquisar e classificar páginas.

Digo com certeza porque os mecanismos de busca não gostam de nos dizer como, exatamente, eles classificam as páginas. Se o fizessem, seria muito fácil enganar o sistema.

Os profissionais de marketing também podem usar a modelagem de tópicos para começar com uma palavra-chave e extrair tópicos relacionados, subtópicos e palavras-chave alternativas para uma peça individual.

Procurando por aplicativos do mundo real? O MarketMuse usa análise semântica e modelagem de tópicos para criar resumos que cobrem tudo o que falei aqui. Você pode executar uma análise e entregar aos seus escritores uma tarefa abrangente.

Reconhecimento de Entidade Nomeada (NER)

Essa é uma ótima maneira de marcar conteúdo para organização, descoberta de conteúdo e SEO. O Reconhecimento de Entidade Nomeada verifica o conteúdo para procurar palavras que correspondam a categorias predefinidas, como pessoas, lugares e coisas.

A partir desses agrupamentos, você pode criar tags que o ajudarão a pesquisar seu próprio conteúdo, permitir que você sugira artigos relacionados aos usuários e melhore seus metadados para mecanismos de pesquisa.

Imagine que você tenha uma vasta biblioteca de conteúdo em seu site. De repente, um tópico começa a ser uma tendência nas mídias sociais. Pode ser sazonal, como o Halloween, ou pode ser algo inesperado, como a morte de uma celebridade.

Se você usou o NER para marcar seu conteúdo e preencher seus metadados, deve ser fácil encontrar qualquer conteúdo relacionado que você tenha sobre o tópico, atualizá-lo e republicá-lo para aproveitar a onda dessa tendência.

Também ajuda os chatbots a entender as consultas e obter as informações corretas para os usuários. Um chatbot analisará as palavras que receber, as categorizará e, em seguida, obterá respostas relevantes da mesma categoria.

Resumo

Desde que o Google mudou seu foco para a intenção do usuário, os profissionais de marketing de conteúdo vêm tentando descobrir como criar o conteúdo mais robusto e valioso para seus usuários e para pesquisa. A PNL e a IA nos ajudam a fazer isso, permitindo-nos estudar o conteúdo de todos os ângulos.

Usar a IA para informar e executar seu plano de conteúdo não é mais uma opção. É simplesmente o futuro. Mas pense em todo o conteúdo empolgante que você publicará, conteúdo que você nem sabia que ajudaria a atrair e reter usuários