Методы обработки естественного языка для контент-маркетинга

Обработка естественного языка (NLP) и искусственный интеллект (ИИ) стали важной частью того, как мы собираем, анализируем и передаем информацию. Они являются неотъемлемой частью нашего умного мира, от Google Home до автоматических предложений и фильтров электронной почты.

И они также становятся неоспоримой силой в контент-маркетинге. Прошло шесть лет с тех пор, как Google выпустил свой алгоритм Hummingbird; создание контента больше ориентируется на намерения пользователя и меньше на SEO.

Когда-то использовавшееся только для лингвистических исследований и переводов, НЛП теперь играет важную роль в том, какой контент мы создаем и как мы его создаем.

В НЛП много движущихся частей. Каждая проанализированная тема или фрагмент текста должны пройти один и тот же процесс разбора, понимания, анализа и создания.

Большинство из них довольно технические и ориентированы на разработчиков. Поэтому мы решили разбить основные этапы обработки естественного языка на что-то более доступное и применить это к стратегии контент-маркетинга.

Итак, вот четыре основных шага НЛП и то, как они работают на высоком уровне.

Лексический и синтаксический анализ

Когда алгоритм анализирует фрагмент текста, он начинает с разбиения (разбора) предложения или текста на грамматические единицы. В этот момент единицы преобразуются в токены или биты данных, которые компьютер может прочитать.

Затем он берет эти токены и пытается определить, является ли текст логичным, учитывая его грамматическую структуру. Это синтаксический анализ.

Если структура неверна, она не сможет дать вам логическое значение содержания. Если это так, алгоритм будет анализировать буквальное значение текста.

Конечно, человеческий язык и структура не всегда так однозначны. Вы также должны учитывать сарказм, игру слов или несовершенную грамматику, имитирующую естественные речевые обороты.

Вот где вступает в действие семантический анализ, о котором мы поговорим через минуту.

Синтаксический анализ является одним из компонентов обработки естественного языка и помогает алгоритмам и приложениям выполнять такие задачи, как анализ текста и языковой перевод.

Семантический анализ

Семантический анализ — это более сложный способ понимания смысла фрагмента текста. Здесь на помощь приходят нейронные сети.

Нейронные сети обрабатывают данные таким же образом, как человеческий мозг. Эти обработчики больших данных изучают язык так же, как и мы. Он анализирует фрагмент текста и сравнивает его с другими образцами человеческого языка, чтобы найти его истинное значение. Затем он группирует фрагменты текста вместе, даже если на первый взгляд они не имеют ничего общего друг с другом.

С тех пор, как Google выпустил Hummingbird в 2013 году, стало ясно, что поисковая система использует семантический анализ.

Фактически, Нил Патель объединился с MarketMuse для изучения алгоритма, организовав миллионы слов контента в тематические кластеры и сравнив их с рейтингом 31,5 миллиона страниц. Они обнаружили, что страницы, которые очень глубоко освещали узкие темы, хорошо зарекомендовали себя в поисковой выдаче.

Поскольку пользователи ищут ценную, подробную информацию, которая отвечает на их конкретные поисковые запросы, Google усердно работал над тем, чтобы ранжировать такие страницы в первую очередь. Он использует семантический анализ, чтобы понять отношения между темами, например, весенний уход за садом и мульчирование.

Он ищет контент, который полностью охватывает связанные темы, либо целиком, либо с помощью кластеризации тем, и ранжирует этот контент первым.

Тематическое моделирование

Тематическое моделирование относится к процессу анализа неструктурированных данных и кластеризации связанных слов и фраз вместе. По сути, это продвигает семантический анализ на шаг вперед.

Как только алгоритм понял значение и взаимосвязь слов и фраз, он группирует их в связанные кластеры. Этот процесс называется скрытым распределением Дирихле (LDA).

Контент-маркетологи могут использовать эти кластеры для планирования своего контент-плана и создания более надежных тематических кластеров для лучшего ранжирования.

Давайте посмотрим на пример. Допустим, вы представляете торговую палату в Вермонте и хотите привлечь пользователей на свой сайт — и туристов в ваш штат — в осенние месяцы. Вы используете алгоритм моделирования темы для отображения контента, связанного с осенней листвой.

Так что осенняя листва в Вермонте станет вашей опорой. Затем алгоритм предоставит вам связанные темы, такие как живописные осенние поездки, карты листвы, почему листья меняют цвет или осенние фестивали в Вермонте.

По сути, это избавление от догадок при планировании контента.

Эксперты уверены, что поисковые системы, такие как Google и Bing, используют алгоритмы тематического моделирования для поиска и ранжирования страниц.

Я говорю почти уверен, потому что поисковые системы не любят сообщать нам, как именно они ранжируют страницы. Если бы они это сделали, было бы довольно легко обмануть систему.

Маркетологи также могут использовать тематическое моделирование, чтобы начать с ключевого слова и выделить связанные темы, подтемы и альтернативные ключевые слова для отдельной части.

Ищете реальные приложения? MarketMuse использует семантический анализ и тематическое моделирование для создания сводок, охватывающих все, о чем я говорил здесь. Вы можете провести анализ и дать своим авторам комплексное задание.

Распознавание именованных объектов (NER)

Это отличный способ пометить контент для организации, обнаружения контента и SEO. Распознавание именованных сущностей сканирует содержимое в поисках слов, соответствующих предопределенным категориям, таким как люди, места и вещи.

Из этих групп вы можете создавать теги, которые помогут вам искать собственный контент, позволят вам предлагать похожие статьи пользователям и улучшить ваши метаданные для поисковых систем.

Представьте, что у вас есть обширная библиотека контента на вашем сайте. Внезапно тема становится популярной в социальных сетях. Это может быть сезон, как Хэллоуин, или что-то неожиданное, например, смерть знаменитости.

Если вы использовали NER, чтобы пометить свой контент и заполнить свои метаданные, должно быть легко найти любой связанный с вами контент по теме, обновить его и повторно опубликовать, чтобы оседлать волну этой тенденции.

Это также помогает чат-ботам понимать запросы и получать нужную информацию для пользователей. Чат-бот просматривает предоставленные ему слова, классифицирует их, а затем извлекает соответствующие ответы из той же категории.

Резюме

С тех пор, как Google переключил свое внимание на намерения пользователей, контент-маркетологи пытались выяснить, как сделать наиболее надежный и ценный контент для своих пользователей и для поиска. НЛП и ИИ помогают нам в этом, позволяя изучать контент со всех сторон.

Использование ИИ для информирования и запуска вашего контент-плана больше не вариант. Это просто будущее. Но подумайте обо всем захватывающем контенте, который вы там разместите, о контенте, о котором вы, возможно, даже не знали, он поможет вам привлечь и удержать пользователей.