Tehnici de procesare a limbajului natural pentru marketingul de conținut

Procesarea limbajului natural (NLP) și inteligența artificială (AI) au devenit o parte importantă a modului în care culegem, analizăm și transmitem informații. Ele sunt o parte integrantă a lumii noastre inteligente, de la Google Home la sugestii automate și la filtre de e-mail.

Și ei devin o forță incontestabilă și în marketingul de conținut. Au trecut șase ani de când Google și-a lansat algoritmul Hummingbird; crearea de conținut se concentrează mai mult pe intenția utilizatorului și mai puțin pe SEO.

Cândva folosit doar pentru studii lingvistice și traduceri, NLP are acum un rol important în ce fel de conținut creăm și cum îl creăm.

Există o mulțime de părți mobile pentru NLP. Fiecare subiect sau bucată de text analizată trebuie să treacă prin același proces de analizare, înțelegere, analiză și producere.

Cea mai mare parte este destul de tehnică și orientată către dezvoltatori. Așa că ne-am gândit să descompunem pașii de bază ai procesării limbajului natural în ceva mai accesibil și să le aplicăm strategiei de marketing de conținut.

Așadar, iată cei patru pași fundamentali ai NLP și cum funcționează aceștia la un nivel înalt.

Analiza lexicală și sintactică

Atunci când un algoritm analizează o bucată de text, începe prin a împărți (parsează) o propoziție sau un text în unități gramaticale. În acel moment, unitățile sunt convertite în jetoane sau biți de date pe care un computer poate citi.

Apoi, ia acele jetoane și încearcă să determine dacă textul este logic, având în vedere structura sa gramaticală. Aceasta este o analiză sintactică.

Dacă structura este incorectă, nu vă va putea oferi un sens logic pentru conținut. Dacă este, algoritmul va analiza sensul literal al textului.

Desigur, limbajul și structura umană nu sunt întotdeauna atât de simple. De asemenea, trebuie să luați în considerare sarcasmul, un joc de cuvinte sau gramatica imperfectă care imită tiparele naturale de vorbire.

Aici intervine analiza semantică, despre care vom vorbi într-un minut.

Analiza sintactică este o componentă a procesării limbajului natural și ajută algoritmii și aplicațiile să efectueze sarcini precum analiza textului și traducerea limbii.

Analiza semantică

Analiza semantică este un mod mai sofisticat de a înțelege sensul din spatele unui text. Aici intervin rețelele neuronale.

Rețelele neuronale procesează datele într-un mod care imită creierul uman. Acești procesoare mari de date învață limbajul la fel ca noi. Analizează o bucată de text și o compară cu alte modele de limbaj uman pentru a-i găsi adevăratul sens. Apoi grupează fragmente de text împreună, chiar dacă nu prea au de-a face unele cu altele la suprafață.

De când Google a lansat Hummingbird în 2013, a fost destul de clar că motorul de căutare folosește analiza semantică.

De fapt, Neil Patel a făcut echipă cu MarketMuse pentru a studia algoritmul organizând milioane de cuvinte de conținut în grupuri de subiecte și comparându-le cu 31,5 milioane de clasamente ale paginilor. Ei au descoperit că paginile care au acoperit subiecte înguste foarte profund au avut rezultate bune în clasamentele SERP.

Deoarece utilizatorii caută informații valoroase și aprofundate care să răspundă la întrebările lor specifice de căutare, Google a muncit din greu pentru a clasa acele tipuri de pagini pe primul loc. Utilizează analiza semantică pentru a înțelege relațiile dintre subiecte, de exemplu, îngrijirea grădinii de primăvară și mulcirea.

Acesta caută conținut care acoperă subiecte înrudite în totalitate, fie într-o singură bucată, fie prin gruparea subiectelor, și plasează acel conținut pe primul loc.

Modelarea subiectului

Modelarea subiectelor se referă la procesul de analiză a datelor nestructurate și de grupare a cuvintelor și expresiilor înrudite împreună. Practic, este nevoie de analiza semantică cu un pas mai departe.

Odată ce un algoritm a înțeles semnificația și relațiile din spatele cuvintelor și expresiilor, le grupează în grupuri înrudite. Acest proces se numește Alocare Latent Dirichlet (LDA).

Specialiștii de marketing de conținut pot folosi acele clustere pentru a-și mapa planul de conținut și pentru a construi clustere de subiecte mai solide pentru o mai bună clasare.

Să ne uităm la un exemplu. Să presupunem că sunteți o cameră de comerț din Vermont, care caută să atragă utilizatori pe site-ul dvs. - și turiști în statul dvs. - în lunile de toamnă. Utilizați un algoritm de modelare a subiectelor pentru a mapa conținutul legat de frunzișul de toamnă.

Așa că frunzișul de toamnă din Vermont devine piesă de pilon. Algoritmul vă va oferi apoi subiecte conexe, cum ar fi drumurile pitorești de toamnă, hărțile frunzelor, de ce frunzele își schimbă culoarea sau festivalurile de toamnă în Vermont.

Practic, elimină presupunerile din planificarea conținutului.

Experții sunt destul de siguri că motoarele de căutare precum Google și Bing folosesc algoritmi de modelare a subiectelor pentru a căuta și a clasifica paginile.

Spun destul de sigur pentru că motoarelor de căutare nu le place să ne spună cum, exact, clasează paginile. Dacă ar face-o, ar fi destul de ușor să joci sistemul.

Specialiștii în marketing pot folosi, de asemenea, modelarea subiectelor, poate începe cu un cuvânt cheie și poate scoate subiecte, subteme secundare și cuvinte cheie alternative pentru o piesă individuală.

Căutați aplicații din lumea reală? MarketMuse folosește analiza semantică și modelarea subiectelor pentru a crea rezumate care acoperă tot ce am vorbit aici. Puteți efectua o analiză și le puteți încredința scriitorilor o misiune cuprinzătoare.

Recunoașterea entității denumite (NER)

Aceasta este o modalitate excelentă de a eticheta conținut pentru organizare, descoperire de conținut și SEO. Named Entity Recognition scanează conținutul pentru a căuta cuvinte care se potrivesc cu categorii predefinite, cum ar fi persoane, locuri și lucruri.

Din acele grupări, puteți crea etichete care vă vor ajuta să căutați propriul conținut, să vă permită să sugerați articole similare utilizatorilor și să vă îmbunătățiți metadatele pentru motoarele de căutare.

Imaginați-vă că aveți o bibliotecă vastă de conținut pe site-ul dvs. Brusc, un subiect începe să fie în tendințe pe rețelele de socializare. Ar putea fi sezonier, cum ar fi Halloween-ul, sau poate fi ceva ieșit din senin ca moartea unei celebrități.

Dacă ați folosit NER pentru a vă eticheta conținutul și a-ți completa metadatele, ar trebui să fie ușor să găsiți orice conținut similar pe care îl aveți despre acest subiect, să îl actualizați și să-l republicați pentru a merge pe valul acelei tendințe.

De asemenea, îi ajută pe chatbot să înțeleagă interogările și să aducă informațiile potrivite pentru utilizatori. Un chatbot se va uita la cuvintele care îi sunt date, le va clasifica și apoi va trage răspunsuri relevante din aceeași categorie.

rezumat

De când Google și-a schimbat atenția asupra intenției utilizatorilor, specialiștii în marketing de conținut au încercat să descopere cum să creeze conținutul cel mai robust și mai valoros pentru utilizatorii lor și pentru căutare. NLP și AI ne ajută să facem asta, permițându-ne să studiem conținutul din orice unghi.

Folosirea AI pentru a vă informa și a rula planul de conținut nu mai este o opțiune. Este pur și simplu viitorul. Dar gândește-te la tot conținutul interesant pe care îl vei pune acolo, conținut pe care poate nici nu știai că te-ar ajuta să atragi și să reții utilizatori