İçerik Pazarlama için Doğal Dil İşleme Teknikleri

Doğal dil işleme (NLP) ve yapay zeka (AI), bilgileri toplama, analiz etme ve iletme şeklimizin büyük bir parçası haline geldi. Google Home'dan otomatik önerilere ve e-posta filtrelerine kadar akıllı dünyamızın ayrılmaz bir parçasıdır.

Ve içerik pazarlamasında da yadsınamaz bir güç haline geliyorlar. Google'ın Hummingbird algoritmasını yayınlamasının üzerinden altı yıl geçti; içerik oluşturma, SEO hakkında daha az, kullanıcı amacına daha fazla odaklanıyor.

Bir zamanlar sadece dilbilimsel çalışmalar ve çeviriler için kullanılan NLP, artık ne tür içerikler oluşturduğumuz ve nasıl oluşturduğumuz konusunda önemli bir role sahip.

NLP'nin birçok hareketli parçası var. Analiz edilen her konu veya metin parçası aynı ayrıştırma, anlama, analiz etme ve üretme sürecinden geçmelidir.

Çoğu oldukça teknik ve geliştirici odaklı. Bu yüzden, doğal dil işlemenin temel adımlarını biraz daha ulaşılabilir bir şeye bölüp, içerik pazarlama stratejisine uygulayacağımızı düşündük.

İşte NLP'nin dört temel adımı ve bunların yüksek düzeyde nasıl çalıştıkları.

Sözcüksel ve Sözdizimsel Analiz

Bir algoritma bir metin parçasını analiz ettiğinde, bir cümleyi veya metni gramer birimlerine bölerek (çözümleyerek) başlar. Bu noktada, birimler bir bilgisayarın okuyabileceği belirteçlere veya veri bitlerine dönüştürülür.

Daha sonra bu belirteçleri alır ve gramer yapısı göz önüne alındığında metnin mantıklı olup olmadığını belirlemeye çalışır. Bu sözdizimsel bir analiz.

Yapı yanlışsa, size içerik için mantıklı bir anlam veremez. Eğer öyleyse, algoritma metnin gerçek anlamını analiz edecektir.

Tabii ki, insan dili ve yapısı her zaman bu kadar kesin ve kuru değildir. Ayrıca, doğal konuşma kalıplarını taklit eden alaycılığı, kelime oyunlarını veya kusurlu dilbilgisini de göz önünde bulundurmanız gerekir.

İşte burada birazdan bahsedeceğimiz semantik analiz devreye giriyor.

Sözdizimsel analiz, doğal dil işlemenin bir bileşenidir ve algoritmaların ve uygulamaların metin analizi ve dil çevirisi gibi görevleri gerçekleştirmesine yardımcı olur.

Semantik Analiz

Semantik analiz, bir metnin arkasındaki anlamı anlamanın daha karmaşık bir yoludur. İşte burada sinir ağları devreye giriyor.

Sinir ağları, verileri insan beynini taklit edecek şekilde işler. Bu büyük veri işlemcileri, dili bizim gibi öğreniyor. Bir metin parçasını analiz eder ve gerçek anlamını bulmak için onu diğer insan dili kalıplarıyla karşılaştırır. Daha sonra, yüzeyde birbirleriyle pek ilgisi olmasa bile metin parçalarını birlikte gruplandırır.

Google, 2013'te Hummingbird'ü piyasaya sürdüğünden beri, arama motorunun semantik analiz kullandığı oldukça açıktı.

Aslında Neil Patel, milyonlarca kelimeyi konu kümeleri halinde düzenleyerek ve bunları 31.5 milyon sayfa sıralamasıyla karşılaştırarak algoritmayı incelemek için MarketMuse ile birlikte çalıştı. Dar konuları çok derinden ele alan sayfaların SERP sıralamalarında başarılı olduğunu buldular.

Kullanıcılar, belirli arama sorgularına yanıt veren değerli, derinlemesine bilgiler aradığından, Google bu tür sayfaları ilk sıraya koymak için çok çalıştı. Bahar bahçesi bakımı ve malçlama gibi konular arasındaki ilişkileri anlamak için anlamsal analiz kullanır.

İlgili konuları tek parça halinde veya konu kümeleme yoluyla tam olarak kapsayan içeriği arar ve bu içeriği ilk sıraya koyar.

Konu Modelleme

Konu modelleme, yapılandırılmamış verileri analiz etme ve ilgili kelimeleri ve cümleleri birlikte kümeleme sürecini ifade eder. Temel olarak, anlamsal analizi bir adım daha ileri götürür.

Bir algoritma, kelimelerin ve cümlelerin arkasındaki anlamı ve ilişkileri anladıktan sonra, bunları ilgili kümeler halinde gruplandırır. Bu işleme Gizli Dirichlet Tahsisi (LDA) denir.

İçerik pazarlamacıları, içerik planlarının haritasını çıkarmak ve daha iyi sıralama için daha sağlam konu kümeleri oluşturmak için bu kümeleri kullanabilir.

Bir örneğe bakalım. Diyelim ki Vermont'ta bir ticaret odasısınız ve sonbahar aylarında sitenize kullanıcıları ve eyaletinize turistleri çekmek istiyorsunuz. Sonbahar yapraklarıyla ilgili içeriğin haritasını çıkarmak için bir konu modelleme algoritması kullanırsınız.

Böylece Vermont'taki sonbahar yaprakları sizin temel parçanız olur. Algoritma daha sonra size doğal sonbahar sürüşleri, bitki örtüsü haritaları, Vermont'ta yaprakların neden renk değiştirdiği veya sonbahar festivalleri gibi ilgili konuları verecektir.

Temel olarak, içerik planlamasından tahminde bulunmayı ortadan kaldırıyor.

Uzmanlar, Google ve Bing gibi arama motorlarının sayfaları aramak ve sıralamak için konu modelleme algoritmaları kullandığından oldukça emindir.

Oldukça eminim çünkü arama motorları bize sayfaları tam olarak nasıl sıraladıklarını söylemekten hoşlanmazlar. Yapsalardı, sistemi oynamak oldukça kolay olurdu.

Pazarlamacılar ayrıca konu modellemeyi bir anahtar kelime ile başlayabilir ve ilgili konuları, alt konuları ve tek bir parça için alternatif anahtar kelimeleri çıkarabilir.

Gerçek dünya uygulamaları mı arıyorsunuz? MarketMuse, burada bahsettiğim her şeyi kapsayan özetler oluşturmak için anlamsal analiz ve konu modelleme kullanır. Bir analiz yapabilir ve yazarlarınıza kapsamlı bir görev verebilirsiniz.

Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER)

Bu, içeriği organizasyon, içerik keşfi ve SEO için etiketlemenin harika bir yoludur. Adlandırılmış Varlık Tanıma, insanlar, yerler ve nesneler gibi önceden tanımlanmış kategorilerle eşleşen sözcükleri aramak için içeriği tarar.

Bu gruplamalardan, kendi içeriğinizi aramanıza, kullanıcılara ilgili makaleler önermenize ve arama motorları için meta verilerinizi geliştirmenize yardımcı olacak etiketler oluşturabilirsiniz.

Sitenizde geniş bir içerik kitaplığı olduğunu hayal edin. Aniden, bir konu sosyal medyada trend olmaya başlar. Cadılar Bayramı gibi mevsimsel olabilir veya bir ünlünün ölümü gibi aniden ortaya çıkan bir şey olabilir.

İçeriğinizi etiketlemek ve meta verilerinizi doldurmak için NER kullandıysanız, konuyla ilgili sahip olduğunuz herhangi bir içeriği bulmak, güncellemek ve bu trendin dalgasını sürmek için yeniden yayınlamak kolay olmalıdır.

Ayrıca, sohbet robotlarının sorguları anlamasına ve kullanıcılar için doğru bilgileri almasına yardımcı olur. Bir sohbet robotu, kendisine verilen kelimelere bakacak, onları kategorilere ayıracak ve ardından aynı kategoriden ilgili cevapları alacaktır.

Özet

Google, odağını kullanıcı amacına çevirdiğinden beri içerik pazarlamacıları, kullanıcıları ve arama için en sağlam ve değerli içeriği nasıl oluşturacaklarını bulmaya çalışıyorlar. NLP ve AI, içeriği her açıdan incelememize izin vererek bunu yapmamıza yardımcı oluyor.

İçerik planınızı bilgilendirmek ve çalıştırmak için AI kullanmak artık gerçekten bir seçenek değil. Bu sadece gelecek. Ancak, ortaya koyacağınız tüm heyecan verici içeriği düşünün, bilmediğiniz içerik, kullanıcıları çekmenize ve elde tutmanıza yardımcı olabilir.