Scalenut يصبح G2 Fall Leader 2022 - فئة إنشاء المحتوى

على مر السنين ، تغيرت خوارزمية Google مع تركيز مُحسّنات محرّكات البحث على أشياء مختلفة في وقت واحد.

جعلت أحدث خوارزمية Google الآن استخدام اللغات الطبيعية أكثر قيمة وأهمية في المحتوى. يرتبط البرمجة اللغوية العصبية (NLP) بخوارزمية Google ويلعب دورًا مهمًا في تحسين جودة المحتوى والهدف منه.

مع هذا ، كان هناك الكثير من الضجة بين صناعة التسويق الرقمي حول البرمجة اللغوية العصبية واستخداماتها. في منشور المدونة هذا ، قمنا بمشاركة دليل شامل حول البرمجة اللغوية العصبية وكيفية استخدامها لتحسين محركات البحث.

أهمية البرمجة اللغوية العصبية في عالم اليوم

كثير من مستخدمي الإنترنت يخلطون بين اثنين من البرمجة اللغوية العصبية ؛ معالجة اللغة الطبيعية والبرمجة اللغوية العصبية.

بينما تساعد البرمجة اللغوية العصبية على التواصل بشكل فعال مع الأشخاص من حولك بينما تساعد معالجة اللغة الطبيعية على التفاعل مع الآلات.

أثبتت معالجة اللغات الطبيعية أو البرمجة اللغوية العصبية نعمة في عصر الجائحة من التباطؤ الاقتصادي لتعزيز الاستدامة.

نظرًا لتفشي COVID19 مؤخرًا ، احتاج العديد من الشركات إلى طرق أكثر ذكاءً لفهم سلوك العملاء المتغير والتكيف بسرعة.

هذا هو المكان الذي كان فيه البرمجة اللغوية العصبية أمرًا استثنائيًا في مساعدة العديد من الشركات في تطبيقات العالم الحقيقي مثل البحث الطبي ومحركات البحث وذكاء الأعمال مع تفسيرات لمتطلبات المستخدمين.

أحد الاستخدامات المهمة للغة البرمجة اللغوية العصبية هو المساعد الصوتي الذي أنشأ نظامًا بيئيًا كاملاً لـ "التجارة الصوتية".

وفقًا لبحث جونيبر ، سيكون هناك أكثر من 8 مليارات مساعد صوتي بحلول عام 2023 ، بمعدل نمو 25.4٪. يتم تشغيل معظم المساعدين الصوتيين بواسطة تقنيات تعتمد على البرمجة اللغوية العصبية ويقودون نمو هذه الأجهزة الذكية.

على مر السنين ، استفادت العديد من الشركات من التقنيات القائمة على البرمجة اللغوية العصبية لإنشاء منتجات ذكية. على سبيل المثال ، وفقًا لـ eMarketer ، شهد عملاق التجارة الإلكترونية أمازون اختراقًا هائلاً في سوق المساعد الذكي.

ومع ذلك ، بصرف النظر عن هؤلاء المساعدين الأذكياء ، هناك تطبيقات أخرى لتقنيات البرمجة اللغوية العصبية تكتسب قوة دفع ، مثل مولدات المحتوى التلقائية التي تستخدم NLG أو توليد اللغة الطبيعية.

لذا ، دعونا نفهم ما هو البرمجة اللغوية العصبية وكيف يعمل.

ما هو البرمجة اللغوية العصبية؟

ماذا تعني البرمجة اللغوية العصبية؟ تعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) فرعًا فرعيًا للذكاء الاصطناعي واللغويات مخصصًا لتفسير اللغة البشرية للآلات أو أجهزة الكمبيوتر.

يستخدم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) الخوارزميات التي تحلل أنماط اللغة ونماذج التدريب لتقديم ترتيبات للآلات التي تستخدم مثل هذا التدريب كمرجع لتنفيذ مهام محددة.

على سبيل المثال ، سيطرح روبوت المحادثة عدة أسئلة على المستخدمين فيما يتعلق بمشكلاتهم ، ويجمع البيانات ، ويحللها ويعالجها لتقديم الحلول ذات الصلة.

تم تصميم البرمجة اللغوية العصبية لأول مرة كتجربة للترجمة الآلية في أربعينيات القرن الماضي. واحدة من أهم القفزات في تطوير البرمجة اللغوية العصبية كانت ARPA Speech Understanding Research (SUR) في الستينيات.

أحد الأمثلة التي تحدد المسار الحقيقي لتطور البرمجة اللغوية العصبية في العصر الحديث هو ELIZA ، وهو روبوت محادثة تم تطويره في MIT (معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا) استنادًا إلى نص DOCTOR.

منذ ذلك الحين ، كان هناك العديد من المشاريع خلال العصر الحديث لابتكارات التجارة الإلكترونية التي استغلت إمكانات البرمجة اللغوية العصبية الكاملة.

كيف يعمل البرمجة اللغوية العصبية؟

البرمجة اللغوية العصبية ، في جوهرها ، أداة ترجمة لغوية. اللغة هي مجموعة من القواعد أو الرموز التي تساعد في التواصل والتفسيرات.

يتم الجمع بين الرموز لنقل المعلومات أو بث البيانات. يستخدم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) رموز اللغة أو الأنماط للتفسير لمواكبة البنية النحوية للجملة.

مع ظهور البحث الصوتي ، يجب أن تكون هناك درجة أكبر من تطوير البرمجة اللغوية العصبية في هذا المجال. حتى ذلك الحين ، نرى تطبيقات يتم وضعها في مخرجات التعلم للروبوتات مما يخلق تفاعلات أكثر تقدمًا مع المستخدمين.

ما هي تقنيات البرمجة اللغوية العصبية؟

يحتوي كل نموذج من نماذج البرمجة اللغوية العصبية على نشاطين رئيسيين: الترجمة الفورية وإنشاء النصوص. يفسر الجزء الأول لغة الإنسان ، ونية البحث ، وبناء الجملة لتقديم البيانات التي تمكن من إنشاء النص.

يمكن تصنيف البرمجة اللغوية العصبية إلى قسمين:

• فهم اللغة الطبيعية (NLU)
• توليد اللغة الطبيعية (NLG)
  

فهم اللغة الطبيعية (NLU)

NLU هو جزء من البرمجة اللغوية العصبية الذي يتعامل مع فهم وفهم اللغة البشرية. يفسر معنى الاتصال الذي يقوم به المستخدم مع الجهاز.

عندما تتحدث إلى شخص آخر ، يشترك كلاكما في معرفة مشتركة باللغة التي تجعل من السهل فهمها.

ومع ذلك ، ليس هذا هو الحال مع آلة لا تفهم سوى الآحاد والأصفار أو أي شكل آخر من أشكال لغة الآلة.

يبسط NLU فهم اللغة البشرية لأجهزة الكمبيوتر أو الآلات من خلال تصنيفات النص وتحليل المحتوى وتحليل المشاعر.

للتفسيرات ، تستخدم NLU مفاهيم العلوم اللغوية لـ

• علم الأصوات (الصوت)
• الصرف (تكوين الكلمات)
• بناء الجملة (بنية الجملة)
• البراغماتية (الفهم)
  

‍

توليد اللغة الطبيعية (NLG)

يستخدم NLG NLU لإنشاء بيانات الإخراج. إنه جزء من البرمجة اللغوية العصبية (NLP) يستفيد من تفسير اللغة البشرية الذي تقوم به NLU لتوليد ردود أو نصوص للمستخدمين.

تعتمد العديد من المؤسسات الآن NLG لتطبيقات مثل إنشاء النص التلقائي ، وتشغيل رسائل البريد الإلكتروني ، والاستجابات الصوتية التلقائية ، وما إلى ذلك.

وفقًا لتقرير صادر عن شركة Gartner ، ستستخدم 25٪ من المؤسسات تقنية اللغة الطبيعية بشكل ما بحلول عام 2022. تعد أنظمة NLG قوة دافعة رئيسية في تبني العديد من الشركات للمعالجة اللغوية العصبية. على سبيل المثال ، يمكن أن تساعد NLG في أتمتة إنشاء المحتوى من خلال الجمع بين الجمل والتسلسلات الطويلة وإضفاء الطابع الشخصي على التجربة المدعومة بفهم بيانات NLU.

يمكن للشركات الاستفادة من هذه التكنولوجيا لإنشاء محتوى آلي للاتصالات الداخلية وأوصاف المنتجات وأغراض التسويق والعقود والتقارير والتحليلات وغيرها.

يمكن أن تؤدي أتمتة إنشاء المحتوى إلى تقليل وقت الاستجابة ، وتقديم التوحيد عبر قنوات الاتصال ، وتحسين الدقة.

هناك مولدات محتوى تلقائية تستخدم NLG لصالحها ، مثل:

• المادة
• ارتيكولو
• آلة محتوى SEO
• كافكاي
• Adzis
• مساعد تحسين محركات البحث
  

الآن بعد أن أصبح لدينا الفكرة الأساسية لما هو البرمجة اللغوية العصبية ، فلنناقش بعضًا من أفضل أدوات البرمجة اللغوية العصبية التي يمكنك استخدامها لعملك.

أفضل أدوات البرمجة اللغوية العصبية لعملك

هناك طريقتان للاستفادة من البرمجة اللغوية العصبية لعملك.

النهج الأول هو بناء نموذج مخصص للغة البرمجة اللغوية العصبية من البداية. سيتعين عليك الاستثمار بشكل كبير في البنية التحتية والموارد والمهنيين المهرة لتطوير نموذج NLP مفصل.

الطريقة الثانية والفعالة هي استخدام أدوات البرمجة اللغوية العصبية من موفري الخدمات الخارجيين ، والتي يمكن أن تندمج بسرعة في الهيكل التنظيمي الحالي بتكلفة منخفضة.

فيما يلي بعض من أفضل أدوات البرمجة اللغوية العصبية التي يمكنك استخدامها لتحسين التحويلات وزيادة توليد العملاء المحتملين من خلال تفسيرات هدف بحث المستخدمين.

# 1 آي بي إم واتسون

يعد IBM Watson مجموعة من العديد من الخدمات القائمة على الذكاء الاصطناعي والمدعومة بعروض التخزين السحابي. تعد NLU واحدة من أكثر الخدمات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي فعالية التي تقدمها شركة IBM Watson.

لقد كانت خدمة استثنائية تتيح التعرف على الكلمات الرئيسية ، وفئات النص ، والعواطف ، وبنية الجملة ، وبناء الجملة ، وغيرها.

أفضل جزء في IBM Watson هو أنه يوفر خدمة قابلة للتخصيص لمختلف الصناعات مثل التمويل والرعاية الصحية والتصنيع وما إلى ذلك.

# 2 GPT-3

GPT-3 هو الجيل الثالث من المحولات التوليدية المدربة مسبقًا ، وهو نموذج التعلم الآلي للشبكة العصبية الذي يتيح الإنشاء التلقائي للنص.

تم تطويره بواسطة OpenAI ويتطلب القليل من المدخلات لإنشاء النص الآلي. تعد GPT-3 واحدة من أكبر الشبكات العصبية مع أكثر من 175 مليار مقياس للتعلم الآلي.

# 3 بيركلي العصبية محلل

إنه أحد أكثر المحلل اللغوي دقة الذي يقدم نماذج قائمة على الذكاء الاصطناعي لأكثر من 11 لغة. إنها أداة مطبقة في Python وتساعد في تقسيم البناء النحوي للجمل إلى عبارات فرعية من أجل فهم أفضل للغة البشرية.

يستخدم هذا المحلل اللغوي التحليل لتقسيم الجمل المعقدة إلى مكونات منفصلة لإيجاد المعنى.

يتيح لك Berkeley Neural Parser استخدام الأداة بسهولة دون معرفة كبيرة.

# 4 TextBlob

يعمل TextBlob على مجموعة أدوات اللغة الطبيعية أو NLTK ، وهي مجموعة من المكتبات والبرامج التي تساعد في تفسيرات اللغة البشرية باستخدام بايثون.

نظرًا لكونه أحد أفضل الأدوات لفهم تعقيدات البرمجة اللغوية العصبية ، يتيح TextBlob إنشاء نماذج أولية لمشاريعك بسهولة. يسمح لك باستخدام تحليل المشاعر والترجمات واستخراج العبارات وتصنيف النص وتصحيح الإملاء.

# 5 جنسيم

إنها أداة أخرى قائمة على الخوارزمية تسهل تفسير اللغة البشرية من خلال تحسين الذاكرة وتجميع البيانات اللغوية.

يمكنك الاستفادة من الخوارزمية عن طريق تثبيت حزم Python التي تساعد في العديد من التحليلات اللغوية المختلفة.

البرمجة اللغوية العصبية هو تفسير نصي وتكنولوجيا لغوية أتاحت أتمتة إنشاء المحتوى. في السنوات الأخيرة ، كان المحتوى في صميم تحسين محركات البحث أو تحسين محركات البحث ، وقد عملت البرمجة اللغوية العصبية (NLP) على تمكين إنشاء المحتوى المستند إلى تحسين محركات البحث.

كيف غيرت البرمجة اللغوية العصبية (NLP) عالم تحسين محركات البحث؟

يرتبط مُحسّنات محرّكات البحث بـ SERP (صفحات نتائج محرك البحث) من Google ، حيث تقوم برامج الزحف بفهرسة مواقع الويب بناءً على معايير مختلفة.

من أهم المعلمات التي تعتبرها Google المحتوى الجذاب والمتعلق بقصد البحث لدى المستخدمين. يبحث المستخدمون الآن بشكل أكثر ذكاءً ويتوقعون الإجابات المقصودة. عندها ، ظهر تحديث BERT.

في عام 2019 ، أعلنت Google عن خوارزمية BERT أو تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من خوارزمية Transformers التي تستخدم بنية المحولات.

وفقًا لـ Wikipedia ، فإن تمثيلات التشفير ثنائي الاتجاه من المحولات (BERT) هي تقنية تعلم آلة قائمة على المحولات لتدريب ما قبل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي طورتها Google.

مع طرح هذا التحديث الجديد ، يركز Google الآن على السياق والفروق الدقيقة في الكلمات في سلاسل البحث ثم يطابقها مع النتائج الأقرب إلى نية المستخدم.

وبالمثل ، يوفر محرك البحث مقتطفات مميزة للمحتوى الأكثر صلة بقصد المستخدم.

يدفع Google الآن مزيدًا من التركيز على ملاءمة البحث ونية المستخدم. ساعدت منهجية البرمجة اللغوية العصبية في العديد من عوامل التصنيف مثل التركيز على التعرف على الكيانات للنص البديل للصورة والكلمات الرئيسية طويلة الذيل ونية البحث وحشو الكلمات الرئيسية.

لذلك ، ليس هناك من ينكر أن البرمجة اللغوية العصبية يمكن أن تساعد في تحسين مُحسّنات محرّكات البحث لمواقع الويب والتأثير على نتائج بحث Google مؤخرًا.

العرض التوضيحي لـ NLP API من Google

Google's NLP API عبارة عن روبوت محادثة في الوقت الفعلي يستخدم خوارزمية معالجة اللغة الطبيعية لفهم ما يتحدث عنه المستخدمون.

أتاح دمج واجهة برمجة التطبيقات للغة الطبيعية العديد من علماء البيانات والمسوقين لتوصيل النص وفحصه.

يتم استخدام ما يقرب من 15٪ من استعلامات البحث أو مصطلحات البحث لأول مرة على Google. هذا يعني أن أجهزة وخوارزميات Google قد لا تحتوي على بيانات تاريخية كافية لفهم الغرض من مصطلحات البحث هذه.

يعطي NLP صورة أفضل لكل ما يتعلق بكلمتك الرئيسية المستهدفة ويقارنها بالصفحات الموجودة في SERP.

رؤية أفضل في البحث عن الكلمات الرئيسية

منذ تحديث BERT ، كان هناك تحسن كبير في الصفحات التي يتم ترتيبها على SERPs. تعتبر ملاءمة الكلمات الرئيسية مع المحتوى ذات أهمية قصوى لمحركات البحث لفهم صفحتك بشكل أفضل.

يمكنك تحليل الصفحات التي تعرضت للضرب على موقعك بعد تحديث BERT والعمل على تحسين تجربة مستخدم الصفحة لمستخدميك. للقيام بذلك ، راقب أهم الصفحات التي ازداد ترتيبها منذ التحديث.

ابحث عن مجموعة الكلمات الرئيسية التي يتم ترتيبها في هذه الصفحات وما الذي تبحث عنه Google أيضًا. منذ التحديث ، تبحث Google عن جملة كاملة أو فقرة لخلق معنى منها بدلاً من التركيز على سلسلة من مصطلحات البحث.

إنشاء الروابط الخلفية

باستخدام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) ، التركيز على بنية الارتباط ، ازدادت أهمية الروابط السياقية. يعتبر فهم النص الأساسي ومدى ملاءمته للصفحات المرتبطة بموقعك أمرًا في غاية الأهمية.

تبدو عملية التعلم لخوارزمية البرمجة اللغوية العصبية مشكلة كبيرة في البداية ، ولكن بمجرد أن تتعلم كيفية استخدامها ، تصبح مفيدة للغاية في تحسين توليد العملاء المحتملين بالإضافة إلى التصنيفات العضوية.

هذا يعني أنه لا يمكنك وضع روابط غير ذات صلة على أي صفحة وتتوقع أن تخلق قيمة لصفحتك.

تحليل المنافسة

من الواضح أنه لا يوجد موقعان يعملان بشكل جيد في محرك البحث. مع تحديث BERT الأخير ، تضاعف التحدي للجميع ؛ ومن ثم ، لتحسين ترتيب صفحتك ، تحتاج إلى استغلال هذه الأفكار والاستفادة من جميع الفرص الممكنة.

ولكن يجب أن يكون هناك شيء تحبه Google في الصفحات ذات الترتيب الأعلى. بغض النظر عن سلطة أو عمر موقعك ، فإن المحتوى الموجود على الصفحة هو الأكثر أهمية.

وهذا يشمل العديد من الأشياء وتقنيات التحسين. على سبيل المثال ، TF-IDF بطريقة واحدة لتحسين المحتوى الخاص بك.

إلى جانب ذلك ، تقوم Google أيضًا بتحليل جزء المحتوى من خلال دمج مجموعات البيانات مثل المشاعر والكيانات والفئة ودرجة البروز.

لذلك ، من الأهمية بمكان تحليل منافسيك على أساس هذه العوامل أيضًا. تستخدم أدوات مثل Surfer SEO أو Frase أو SEO Assistants هذه العوامل وعوامل مهمة أخرى لإنشاء محتوى صديق لـ NLP SEO.

تأثيرات البرمجة اللغوية العصبية على تحسين محركات البحث

ما حققته محركات البحث مثل Google باستخدام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) هو معالجة إمكانية التعرض للخداع من خلال الأشكال التقليدية لتحسين محركات البحث (SEO).

على سبيل المثال ، في وقت سابق ، كان حشو الكلمات الرئيسية مساهماً هامًا في نجاح مُحسنات محركات البحث. كتب داني سوليفان ، الصحفي في البرمجة اللغوية العصبية في عام 2019 ، أنه لا يوجد الكثير الذي يمكن لمحترفي تحسين محركات البحث فعله بشأن البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي في موقعهم.

ولكن جون مولر قام بتصفية الهواء في ندوته عبر الإنترنت حيث قال إن أفضل طريقة لتحسين البرمجة اللغوية العصبية هي كتابة محتوى طبيعي. الهدف هو خلق سياق الكلمات.

ولكن مع BERT ، تضمن Google أن يكون السياق في جوهره وليس مجرد كلمات رئيسية. فمثلا،

تتفهم خوارزمية Google الآن نية المستخدم بمساعدة حروف الجر المختلفة مثل "من" أو "في" أو كلمات استفهام مثل "متى" و "لماذا" لفهم السياق بشكل أفضل.

دعونا نرى بعض التأثيرات المهمة الأخرى التي تحدثها البرمجة اللغوية العصبية على مُحسنات محركات البحث.

التكرار في Blackhat

استراتيجيات بلاكهات هي ، في الواقع ، ضد المبادئ التوجيهية لمحركات البحث. ومع ذلك ، حقق العديد من المسوقين نجاحًا باستخدام مثل هذه الاستراتيجيات لأعمالهم.

إنها مجموعة من الممارسات التي تساعد في تحسين تصنيف مواقع الويب في SERP ، لكنها تنتهك شروط الخدمة التي تحددها محركات البحث.

يمكن لمحركات البحث الآن اكتشاف ممارسات تحسين محركات البحث (SEO) ذات القبعة السوداء باستخدام التقنيات المستندة إلى البرمجة اللغوية العصبية وحتى مواجهتها من خلال الفهرسة المستندة إلى السياق.

نص بديل نسبي

حجم الصورة ضروري لتحسين محركات البحث ، ولكن هل يُحدث النص البديل فرقًا كبيرًا؟ نظرًا لأن البرمجة اللغوية العصبية (NLP) تشدد على السياق ، يجب أن تحتوي صورك على نص بديل متزامن مع المحتوى. وبالمثل ، إذا قمت بتضمين مقطع فيديو في المحتوى ، فيجب أن يحتوي على محتوى متعلق بالجزء الأساسي.

على سبيل المثال ، إذا كان المحتوى الخاص بك يتعلق بالأحذية الرياضية ، فإن إضافة مقطع فيديو حول كيفية الاستفادة من الأحذية في الجري أو الرياضات الأخرى يمكن أن يفيد إستراتيجية تحسين محركات البحث الخاصة بك.

مواجهة BERT مع البرمجة اللغوية العصبية

أحد أهم تأثيرات البرمجة اللغوية العصبية هو قدرتها على مساعدة جهات التسويق في مواجهة BERT من Google. كل من BERT و NLP لهما نفس النهج في جوهرهما ، حيث يكون سياق المحتوى أمرًا بالغ الأهمية. لذلك ، يمكن للمؤسسات الاستفادة من البرمجة اللغوية العصبية لتحسين محتواها ومحتوياتها من خوارزميات BERT.

تستخدم العديد من أدوات إنشاء المحتوى التلقائي وأدوات إنشاء فكرة المحتوى NLG لتقديم التحسينات. على سبيل المثال ، يساعد محلل العناوين Coschedule في تحسين عنوان مدونة أو صفحة مقصودة أو كتب إلكترونية أو أي محتوى تقريبًا.

يستخدم NLU لفهم القصد من كل كلمة رئيسية أو مجموعة من الكلمات ويقدم التحليلات.

تتيح أداة محلل العنوان للمستخدمين فهم تحسين العنوان عن طريق تقسيم كلمات الوصول إلى عدة فئات مثل كلمات المشاعر ، والكلمات القوية ، والكلمات الفريدة ، والكلمات الشائعة ، وحتى نتيجة تحسين محركات البحث.

وبالمثل ، هناك العديد من الأمثلة لتقنية البرمجة اللغوية العصبية التي تتيح تحسين محركات البحث من خلال أدوات مختلفة. دعونا نناقش بعض هذه الأمثلة.

أمثلة نموذجية من البرمجة اللغوية العصبية لتحسين محركات البحث

هناك عدة أمثلة لاستخدام البرمجة اللغوية العصبية من قبل المؤسسات لتحسين محركات البحث. من شركات البيع بالتجزئة إلى شركات الأمن الضخمة في جميع أنحاء العالم ، كانت البرمجة اللغوية العصبية (NLP) هي تقنية الانتقال إلى التحسينات المستندة إلى تحسين محركات البحث (SEO).

الخطوة اليمنى للأمام (الأحذية الصخرية)

كانت العلامة التجارية للأحذية Rocky تتطلع إلى تحسين حركة المرور والمبيعات العضوية. لذلك ، كانوا بحاجة إلى حل يمكن أن يساعد في تحسين مُحسّنات محرّكات البحث وإنشاء محتوى سهل الاستخدام لموقعهم على الويب.

لذلك ، فهم يستفيدون من أداة تعتمد على البرمجة اللغوية العصبية تسمى توصيات BrightEdge.

استخدمت العلامات التجارية للأحذية أداة قائمة على البرمجة اللغوية العصبية لتحسين عنوان الصفحة والعلامات الوصفية ، والتي تؤثر بشكل أساسي على مُحسنات محركات البحث لتحسين تصنيفات محرك البحث.

وقد ساعدهم ذلك على تحسين الإيرادات المستندة إلى البحث بنسبة 30٪ ، والإيرادات السنوية بنسبة 74٪ ، وحركة العملاء الجدد بنسبة 13٪.

وسائل الإعلام الدمدمة (ستاك ميديا)

Stack Media هي شركة نشر رقمية ووسائط عبر الإنترنت تقدم محتوى يتعلق بالرياضيين الذين يتطلعون إلى تحقيق أهداف التدريب.

كان فريق التحرير يواجه تحديًا كبيرًا يتمثل في زيادة مشاركة المستخدمين وتحسين مقاييس تحسين محركات البحث لمنصة الوسائط الخاصة بهم.

لذلك ، قرروا الاستفادة من أداة تعتمد على البرمجة اللغوية العصبية لزيادة تأثير الكلمات الرئيسية وإنشاء محتوى أكثر جاذبية.

لهذا ، استخدموا Data Cube ، الذي يقدم رؤى عن الكلمات الرئيسية. بصرف النظر عن الكلمات الرئيسية ، احتاج فريق التحرير إلى تحليل هدف البحث لدى الجماهير لتحسين المحتوى الذي استخدموا فيه Intent Signal.

لقد تمكنوا من تقليل معدلات الارتداد بنسبة 73٪ وتحسين زيارات الموقع بنسبة 61٪ من خلال الأدوات القائمة على البرمجة اللغوية العصبية مثل Data Cube و Intent Signal.

النجاح الآمن (الشرود)

Fugue هي شركة أمان للبنية التحتية السحابية تقدم خدمات الامتثال والأمن للمؤسسات. تحدد حلولهم مخاطر الأمان السحابية وقضايا الامتثال لضمان وجود تدابير وقائية لتجنب الأحداث الكارثية.

بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يوفر الكشف الأساسي عن الانجراف والكشف التلقائي عن الأخطاء للقضاء على أي خرق للبيانات للمؤسسات.

كان فريق التسويق في Fugue بحاجة إلى تحسين ظهورهم في قطاع Cloud Security Posture Management (CSPM).

CSPM هي فئة من أدوات الأمان التي تتضمن حالات استخدام محددة لتكامل DevOps ، والاستجابة للحوادث ، ومراقبة الامتثال ، وتصور المخاطر ، والتقييم.

لقد احتاجوا إلى ابتكار محتوى فريد والتنافس مع قادة السوق الذين قاموا بإنشاء محتوى على CSPM.

لذلك ، اختاروا Frase.IO ، وهي أداة تعتمد على البرمجة اللغوية العصبية وتقدم أفكارًا للمحتوى ، وموضوعات ، وحتى محتوى كاملًا ، والتي استفادوا منها لزيادة حركة المرور العضوية ، مما أدى إلى انتقال صفحة الويب الخاصة بهم من المركز العاشر في SERP إلى المركز الأول.

ليس فقط BrightEdge أو Data Cube أو Frase.IO ، فهناك العديد من المنصات المختلفة القائمة على البرمجة اللغوية العصبية التي يمكنك استخدامها لتحقيق تأثير أكبر على مُحسّنات محرّكات البحث ، مثل:

• المحتوى الانصهار
• مساعد تحسين محركات البحث
• HubSpot
• السيو الكشفية
• MarketBrew
• MarketMuse
• ملليمتر
• ووردليفت
  

استنتاج

من المساعدين الصوتيين إلى مولدات المحتوى التلقائي ، قامت البرمجة اللغوية العصبية بدعم العديد من الحلول الأكثر ذكاءً للشركات.

مع هذه الأداة ، يمكنك

• افهم القصد الدقيق للبحث من قبل المستخدم
• حدد نقاط ضعف المستخدمين أثناء استخدام منتجاتك أو خدمتك
• تنفيذ تجميع بيانات المستخدم الحيوية
• تحقق من القواعد النحوية وقم بتحسين استعلامات البحث الصوتي.
• تفسير التجارب الشخصية وتحليلها والتوصية بها
• تحسين التحويلات ورفع مستوى توليد العملاء المحتملين
• مرتبة أعلى من خلال تحسين محركات البحث
• زيادة حركة المرور على المحتوى الخاص بك
  

إذا كنت تتطلع إلى تحقيق تحسينات تحسين محركات البحث (SEO) لعملك من خلال محتوى متطور تم إنشاؤه من خلال تقنية البرمجة اللغوية العصبية ، فإن Scalenut هو ما تحتاجه.

ابدأ رحلتك نحو عمل ناجح الآن من خلال إنشاء محتوى أكثر ذكاءً مع خدماتنا.