Scalenut wird G2 Fall Leader 2022 – Content Creation Category

Im Laufe der Jahre hat sich der Google-Algorithmus geändert, da sich SEOs auf verschiedene Dinge gleichzeitig konzentrieren.

Der neuste Google-Algorithmus hat nun den Einsatz natürlicher Sprachen in den Inhalten wertvoller und wichtiger gemacht. NLP ist mit dem Algorithmus von Google verbunden und spielt eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Inhaltsqualität und der Absicht.

Damit hat es in der digitalen Marketingbranche viel Aufsehen über NLP und seine Verwendung gegeben. In diesem Blogbeitrag haben wir einen umfassenden Leitfaden zu NLP und dessen Verwendung für SEO geteilt.

Bedeutung von NLP in der heutigen Welt

Viele Internetnutzer verwechseln die beiden NLPs; Verarbeitung natürlicher Sprache und neurolinguistische Programmierung.

Während die neurolinguistische Programmierung dabei hilft, effektiv mit Menschen um Sie herum zu kommunizieren, hilft die Verarbeitung natürlicher Sprache bei der Interaktion mit Maschinen.

NLP oder Natural Language Processing hat sich in der Pandemie-Ära der wirtschaftlichen Verlangsamung als Segen erwiesen, um die Nachhaltigkeit zu fördern.

Aufgrund des jüngsten Ausbruchs von COVID19 benötigten viele Unternehmen intelligentere Methoden, um das sich ändernde Kundenverhalten zu verstehen und sich schnell anzupassen.

Hier war NLP phänomenal, indem es mehreren Unternehmen in realen Anwendungen wie medizinischer Forschung, Suchmaschinen und Business Intelligence bei der Interpretation der Benutzeranforderungen geholfen hat.

Eine der wichtigsten Anwendungen von NLP sind Sprachassistenten, die ein ganzes Ökosystem des „Voice Commerce“ geschaffen haben.

Laut den Untersuchungen von Juniper wird es bis 2023 mehr als 8 Milliarden Sprachassistenten geben, was einer Wachstumsrate von 25,4 % entspricht. Die meisten Sprachassistenten basieren auf NLP-basierten Technologien und treiben das Wachstum solcher intelligenter Geräte voran.

Im Laufe der Jahre haben viele Unternehmen NLP-basierte Technologien genutzt, um intelligente Produkte zu entwickeln. Laut eMarketer hat beispielsweise der E-Commerce-Riese Amazon eine massive Durchdringung des Marktes für intelligente Assistenten erlebt.

Abgesehen von solchen intelligenten Assistenten gibt es jedoch auch andere Anwendungen von NLP-Technologien, die an Bedeutung gewinnen, wie z. B. automatische Inhaltsgeneratoren, die NLG oder Natural Language Generation verwenden.

Lassen Sie uns also verstehen, was NLP ist und wie es funktioniert.

Was ist NLP?

Wofür steht NLP? Natural Language Processing (NLP) ist ein Unterzweig der künstlichen Intelligenz und der Linguistik, der sich der Interpretation der menschlichen Sprache für Maschinen oder Computer widmet.

NLP verwendet Algorithmen, die die Sprachmuster analysieren und Modelle trainieren, um Anordnungen für Maschinen anzubieten, die ein solches Training als Referenz für die Ausführung bestimmter Aufgaben verwenden.

Beispielsweise stellt ein Chatbot Benutzern mehrere Fragen zu ihren Problemen, sammelt Daten und analysiert und verarbeitet sie, um entsprechende Lösungen anzubieten.

NLP wurde erstmals in den 1940er Jahren als Experiment für maschinelle Übersetzung konzipiert. Einer der bedeutendsten Sprünge in der NLP-Entwicklung war ARPA Speech Understanding Research (SUR) in den 1960er Jahren.

Ein Beispiel, das den wahren Weg zur Entwicklung des NLP der Neuzeit definiert, ist ELIZA, ein Chatbot, der am MIT (Massachusetts Institute of Technology) basierend auf dem DOCTOR-Skript entwickelt wurde.

Seitdem gab es in der modernen Ära der E-Commerce-Innovationen mehrere Projekte, die das volle Potenzial von NLP ausgeschöpft haben.

Wie funktioniert NLP?

NLP ist im Kern ein Werkzeug zur Sprachinterpretation. Eine Sprache ist eine Reihe von Regeln oder Symbolen, die bei der Kommunikation und Interpretation helfen.

Symbole werden kombiniert, um Informationen zu übermitteln oder Daten zu übertragen. NLP verwendet Sprachsymbole oder -muster zur Interpretation, um mit der grammatikalischen Struktur des Satzes Schritt zu halten.

Mit dem Aufkommen der Sprachsuche muss es in diesem Bereich einen höheren Grad an NLP-Entwicklung geben. Bis dahin sehen wir, dass Anwendungen in Lernausgaben für Bots eingefügt werden, um fortgeschrittenere Interaktionen mit Benutzern zu erstellen.

Was sind NLP-Techniken?

Jedes NLP-Modell hat zwei Hauptaktivitäten: Interpretation und Textgenerierung. Der erste Teil interpretiert die menschliche Sprache, die Suchabsicht und die Syntax, um Daten bereitzustellen, die die Textgenerierung ermöglichen.

NLP lässt sich in zwei Bereiche einteilen:

• Verstehen natürlicher Sprache (NLU)
• Generierung natürlicher Sprache (NLG)
  

Verstehen natürlicher Sprache (NLU)

NLU ist ein Teil von NLP, der sich mit dem Verstehen und Verstehen der menschlichen Sprache befasst. Es interpretiert die Bedeutung der Kommunikation, die ein Benutzer mit einer Maschine ausführt.

Wenn Sie mit einer anderen Person sprechen, teilen Sie beide gemeinsame Kenntnisse der Sprache, die es leicht macht, sie zu verstehen.

Dies ist jedoch bei einer Maschine, die nur Einsen und Nullen oder irgendeine andere Form von Maschinensprache versteht, nicht der Fall.

NLU vereinfacht das Verständnis der menschlichen Sprache für Computer oder Maschinen durch Textkategorisierungen, Inhaltsanalysen und Stimmungsanalysen.

Für Interpretationen verwendet NLU die sprachwissenschaftlichen Konzepte von

• Phonologie (Ton)
• Morphologie (Wortbildung)
• Syntax (Satzstruktur)
• Pragmatik (Verstehen)
  

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Generierung natürlicher Sprache (NLG)

NLG verwendet NLU zum Generieren von Ausgabedaten. Es ist ein Teil von NLP, der die Interpretation der menschlichen Sprache durch NLU nutzt, um Antworten oder Text für Benutzer zu generieren.

Viele Unternehmen setzen jetzt NLG für Anwendungen wie automatische Textgenerierung, Trigger-E-Mails, automatische Audioantworten usw. ein.

Laut einem Bericht von Gartner werden 25 % der Unternehmen bis 2022 natürliche Sprachtechnologie in irgendeiner Form einsetzen. NLG-Systeme sind eine wichtige treibende Kraft bei der Einführung von NLP durch mehrere Unternehmen. Beispielsweise kann NLG dabei helfen, die Erstellung von Inhalten zu automatisieren, indem es lange Sätze und Sequenzen kombiniert und die Erfahrung personalisiert, die durch das Datenverständnis von NLU unterstützt wird.

Unternehmen können diese Technologie nutzen, um automatisierte Inhalte für die interne Kommunikation, Produktbeschreibungen, Marketingzwecke, Verträge, Berichte, Analysen und andere zu generieren.

Die Automatisierung der Inhaltsgenerierung kann die Bearbeitungszeit verkürzen, eine Standardisierung über Kommunikationskanäle hinweg bieten und die Genauigkeit verbessern.

Es gibt automatische Inhaltsgeneratoren, die NLG zu ihrem Vorteil nutzen, wie zum Beispiel:

• ArtikelSchmiede
• Articoolo
• SEO-Content-Maschine
• Kafkai
• Adzis
• SEO-Assistent
  

Nachdem wir nun die grundlegende Vorstellung davon haben, was NLP ist, wollen wir einige der besten NLP-Tools besprechen, die Sie für Ihr Unternehmen verwenden können.

Die besten NLP-Tools für Ihr Unternehmen

Es gibt zwei Möglichkeiten, NLP für Ihr Unternehmen zu nutzen.

Der erste Ansatz besteht darin, ein angepasstes NLP-Modell von Grund auf neu zu erstellen. Sie müssen massiv in Infrastruktur, Ressourcen und qualifizierte Fachkräfte investieren, um ein maßgeschneidertes NLP-Modell zu entwickeln.

Der zweite und effiziente Weg ist die Verwendung von NLP-Tools von Drittanbietern, die sich schnell und kostengünstig in Ihre bestehende Organisationsstruktur integrieren lassen.

Hier sind einige der besten NLP-Tools, mit denen Sie die Conversions verbessern und die Lead-Generierung durch Interpretationen der Suchabsicht der Benutzer steigern können.

Nr. 1 IBM Watson

IBM Watson ist eine Suite aus mehreren KI-basierten Diensten, die von seinen Cloud-Speicherangeboten unterstützt werden. Einer der effektivsten KI-basierten Dienste von IBM Watson ist NLU.

Es war ein phänomenaler Dienst, der es ermöglicht, Schlüsselwörter, Textkategorien, Emotionen, Satzstrukturen, Syntax und andere zu erkennen.

Das Beste an IBM Watson ist, dass es einen anpassbaren Service für verschiedene Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Fertigung usw. bietet.

#2 GPT-3

GPT-3 ist die Iteration der dritten Generation von Generative Pre-trained Transformer, einem neuronalen Netzwerkmodell für maschinelles Lernen, das die automatische Generierung von Text ermöglicht.

Es wird von OpenAI entwickelt und erfordert wenig Input für die automatisierte Textgenerierung. GPT-3 ist eines der größten neuronalen Netze mit mehr als 175 Milliarden maschinellen Lernmetriken.

#3 Berkeley Neural Parser

Es ist einer der genauesten Parser, der KI-basierte Modelle für mehr als 11 Sprachen anbietet. Es ist ein Tool, das in Python angewendet wird und hilft, den syntaktischen Aufbau von Sätzen in Teilphrasen zu zerlegen, um die menschliche Sprache besser zu verstehen.

Dieser Parser verwendet Parsing, um die komplexen Sätze in separate Komponenten aufzuteilen, um ihre Bedeutung zu finden.

Mit Berkeley Neural Parser können Sie das Tool ohne große Kenntnisse einfach verwenden.

#4 TextBlob

TextBlob arbeitet mit Natural Language Toolkit oder NLTK, einer Reihe von Bibliotheken und Programmen, die bei der Interpretation menschlicher Sprache mit Python helfen.

TextBlob gilt als eines der besten Tools, um die Komplexität von NLP zu verstehen, und ermöglicht das einfache Prototyping Ihrer Projekte. Es ermöglicht Ihnen die Verwendung von Stimmungsanalysen, Übersetzungen, Phrasenextraktion, Textklassifizierung und Rechtschreibkorrektur.

#5 Gensim

Es ist ein weiteres algorithmusbasiertes Werkzeug, das die Interpretation menschlicher Sprache durch Speicheroptimierung und Aggregation von Sprachdaten erleichtert.

Sie können den Algorithmus nutzen, indem Sie Python-Pakete installieren, die bei verschiedenen linguistischen Analysen helfen.

NLP ist eine textbasierte Interpretations- und Sprachtechnologie, die die Automatisierung der Inhaltsgenerierung ermöglicht hat. In den letzten Jahren standen Inhalte im Mittelpunkt der SEO oder Suchmaschinenoptimierung, und NLP hat die SEO-basierte Inhaltsgenerierung gestärkt.

Wie NLP die Welt der SEO verändert hat

SEO bezieht sich auf Googles SERP (Search Engine Result Pages), wo Crawler Websites anhand verschiedener Parameter indizieren.

Einer der wichtigsten Parameter, den Google berücksichtigt, sind Inhalte, die ansprechend sind und sich auf die Suchabsicht der Nutzer beziehen. Benutzer suchen jetzt intelligenter und erwarten die beabsichtigten Antworten. Zu diesem Zeitpunkt entstand das BERT-Update.

Im Jahr 2019 kündigte Google den BERT-Algorithmus oder Bidirectional Encoder Representations from Transformers-Algorithmus an, der eine Transformer-Architektur verwendet.

Laut Wikipedia handelt es sich bei Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) um eine transformatorbasierte maschinelle Lerntechnik für das Vortraining zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), die von Google entwickelt wurde.

Mit der Einführung dieses neuen Updates konzentriert sich Google nun auf den Kontext und die Nuancen von Wörtern in den Suchzeichenfolgen und gleicht sie dann mit den Ergebnissen ab, die der Absicht des Benutzers näher kommen.

In ähnlicher Weise stellt die Suchmaschine Featured Snippets für die Inhalte bereit, die für die Benutzerabsicht am relevantesten sind.

Google konzentriert sich jetzt stärker auf die Suchrelevanz und die Benutzerabsicht. Die NLP-Methodik hat bei verschiedenen Ranking-Faktoren geholfen, wie z. B. einem Fokus auf die Entitätserkennung für Bild-Alt-Text, Long-Tail-Keywords, Suchabsicht und Keyword-Stuffing.

Es ist also nicht zu leugnen, dass NLP dazu beitragen kann, die SEO für Websites zu verbessern und sich in letzter Zeit auf die Google-Suchergebnisse auszuwirken.

NLP-API-Demo von Google

Die NLP-API von Google ist ein Echtzeit-Konversationsbot, der den Algorithmus zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet, um zu verstehen, worüber Benutzer sprechen.

Die Integration von APIs für natürliche Sprache hat es verschiedenen Datenwissenschaftlern und Vermarktern ermöglicht, sich einzufügen und den Text zu untersuchen.

Knapp 15 % der Suchanfragen bzw. Suchbegriffe werden zum ersten Mal bei Google verwendet. Dies bedeutet, dass Google-Maschinen und -Algorithmen möglicherweise nicht über genügend historische Daten verfügen, um die Absicht hinter diesen Suchbegriffen zu verstehen.

Das NLP gibt ein besseres Bild von allem, was mit Ihrem Ziel-Keyword zusammenhängt, und vergleicht es mit Seiten in den SERPs.

Besserer Einblick in die Keyword-Recherche

Seit dem BERT-Update hat sich das Ranking der Seiten in den SERPs erheblich verbessert. Die Keyword-Relevanz mit dem Inhalt ist für die Suchmaschinen von größter Bedeutung, um Ihre Seite besser zu verstehen.

Sie können die Seiten Ihrer Website analysieren, die nach dem BERT-Update aufgerufen wurden, und daran arbeiten, die Seitenbenutzererfahrung für Ihre Benutzer zu verbessern. Behalten Sie dazu die Top-Seiten im Auge, die seit dem Update im Ranking gestiegen sind.

Suchen Sie nach der Kombination von Schlüsselwörtern, für die diese Seiten ranken, und danach, wonach Google sonst noch sucht. Seit dem Update sucht Google nach einem ganzen Satz oder einem Absatz, um daraus eine Bedeutung zu gewinnen, anstatt sich auf eine Reihe von Suchbegriffen zu konzentrieren.

Erstellung von Backlinks

Mit NLP, dem Fokus auf Linkstruktur, hat die Bedeutung kontextueller Links weiter zugenommen. Das Verständnis des Ankertextes und seiner Relevanz für die verlinkten Seiten Ihrer Website ist von größter Bedeutung.

Der Lernprozess für den NLP-Algorithmus sieht zunächst sehr problematisch aus, aber sobald Sie wissen, wie man ihn verwendet, werden sie äußerst nützlich, um die Lead-Generierung sowie das organische Ranking zu verbessern.

Das bedeutet, dass Sie auf keiner Seite irrelevante Links platzieren und erwarten können, dass dies einen Mehrwert für Ihre Seite schafft.

Wettbewerbsanalyse

Es ist klar, dass keine zwei Websites in Suchmaschinen gleich gut abschneiden werden. Mit dem letzten BERT-Update hat sich die Herausforderung für alle verdoppelt; Um Ihren Seitenrang zu verbessern, müssen Sie daher diese Erkenntnisse nutzen und alle möglichen Möglichkeiten nutzen.

Aber es muss etwas geben, was Google an den Top-Ranking-Seiten mag. Unabhängig von der Autorität oder dem Alter Ihrer Website ist der On-Page-Content am wichtigsten.

Und dies beinhaltet verschiedene Dinge und Optimierungstechniken. Zum Beispiel ist TF-IDF eine Möglichkeit, Ihre Inhalte zu optimieren.

Darüber hinaus analysiert Google den Inhalt, indem es Datensätze wie Stimmung, Entitäten, Kategorie und Hervorhebungsbewertung einbezieht.

Daher ist es entscheidend, Ihre Wettbewerber auch anhand dieser Faktoren zu analysieren. Tools wie Surfer SEO, Frase oder SEO Assistants verwenden diese Faktoren und andere wichtige Faktoren, um NLP-SEO-freundliche Inhalte zu erstellen.

Auswirkungen von NLP auf SEO

Was Suchmaschinen wie Google mit NLP erreicht haben, ist die Möglichkeit, sich von herkömmlichen Formen der SEO austricksen zu lassen.

Früher war zum Beispiel Keyword Stuffing ein wesentlicher Faktor für den SEO-Erfolg. Der NLP-Journalist Danny Sullivan twitterte 2019, dass SEOs auf ihrer Website nicht viel gegen NLPs und maschinelles Lernen tun können.

Aber John Mueller klärte die Luft in seinem Webinar auf, in dem er sagte, dass der beste Weg zur Optimierung für NLP darin besteht, natürliche Inhalte zu schreiben. Ziel ist es, den Kontext von Wörtern herzustellen.

Aber mit BERT stellt Google sicher, dass der Kontext im Mittelpunkt stehen sollte und nicht nur Schlüsselwörter. Zum Beispiel,

Der Google-Algorithmus versteht jetzt die Benutzerabsicht mithilfe verschiedener Präpositionen wie „von“, „in“ oder Fragewörtern wie „wann“ und „warum“, um den Kontext besser zu verstehen.

Sehen wir uns einige andere signifikante Auswirkungen an, die NLP auf SEO hat.

Blackhat-Redundanz

Blackhat-Strategien verstoßen tatsächlich gegen die Richtlinien von Suchmaschinen; Trotzdem erzielten viele Vermarkter Erfolg, indem sie solche Strategien für ihre Unternehmen einsetzten.

Es handelt sich um eine Reihe von Praktiken, die dazu beitragen, die Ränge für Websites in SERP zu verbessern, aber sie verstoßen gegen die von Suchmaschinen definierten Nutzungsbedingungen.

Suchmaschinen können solche Blackhat-SEO-Praktiken jetzt mit NLP-basierten Technologien erkennen und ihnen sogar durch kontextbasierte Indexierung entgegenwirken.

Relativer Alt-Text

Die Bildgröße ist für SEO unerlässlich, aber macht Alt-Text einen großen Unterschied? Da NLP den Kontext betont, müssen Ihre Bilder Alt-Text haben, der mit dem Inhalt synchronisiert ist. Wenn Sie ein Video in den Inhalt aufnehmen, muss es analog dazu Inhalte haben, die sich auf das Kernstück beziehen.

Wenn es in Ihren Inhalten beispielsweise um Sportschuhe geht, kann das Hinzufügen eines Videos darüber, wie Sie Schuhe beim Laufen oder bei anderen Sportarten einsetzen können, Ihrer SEO-Strategie zugute kommen.

BERT mit NLP entgegentreten

Eine der wichtigsten Auswirkungen von NLP ist seine Fähigkeit, Marketingfachleuten dabei zu helfen, BERT von Google entgegenzuwirken. Sowohl BERT als auch NLP haben im Kern denselben Ansatz, bei dem der inhaltliche Kontext entscheidend ist. Unternehmen können also NLP nutzen, um ihre Inhalte und BERT-Algorithmen für Inhalte zu optimieren.

Mehrere automatische Inhaltsgeneratoren und Tools zur Generierung von Inhaltsideen verwenden NLG, um Optimierungen anzubieten. Beispielsweise hilft Coschedule Headline Analyzer dabei, den Titel eines Blogs, einer Zielseite, von E-Books oder so ziemlich jedem Inhalt zu verbessern.

Es verwendet NLU, um die Absicht für jedes Schlüsselwort oder jede Wortgruppe zu verstehen, und bietet Analysen.

Das Überschriftenanalyse-Tool ermöglicht es Benutzern, die Überschriftenoptimierung zu verstehen, indem sie Reichweitenwörter in mehrere Kategorien wie Emotionswörter, Power-Wörter, einzigartige Wörter, häufige Wörter und sogar einen SEO-Score aufteilen.

Ebenso gibt es mehrere Beispiele für NLP-Technologie, die SEO-Optimierungen durch verschiedene Tools ermöglichen. Lassen Sie uns einige dieser Beispiele besprechen.

Typische Beispiele für NLP für SEO

Es gibt mehrere Beispiele für die Verwendung von NLP durch Organisationen für SEO-Optimierungen. Von Einzelhandelsunternehmen bis hin zu großen Sicherheitsunternehmen weltweit ist NLP die Technologie der Wahl für SEO-basierte Optimierungen.

Der richtige Schritt nach vorne (Rocky Footwear)

Die Schuhmarke Rocky wollte ihren organischen Traffic und ihre Verkäufe verbessern. Sie brauchten also eine Lösung, die dabei helfen konnte, SEO zu verbessern und benutzerfreundliche Inhalte für ihre Website zu erstellen.

Daher nutzen sie ein NLP-basiertes Tool namens BrightEdge Recommendations.

Schuhmarken verwendeten ein NLP-basiertes Tool, um einen Seitentitel und Meta-Tags zu optimieren, was sich hauptsächlich auf die SEO für verbesserte Suchmaschinenrankings auswirkt.

Dadurch konnten sie ihren suchbasierten Umsatz um 30 %, den Jahresumsatz um 74 % und den Traffic von Neukunden um 13 % steigern.

Der Medienrummel (Stack Media)

Stack Media ist ein digitales Verlags- und Online-Medienunternehmen, das Inhalte für Sportler bereitstellt, die ihre Trainingsziele erreichen möchten.

Das Redaktionsteam stand vor der gewaltigen Herausforderung, das Engagement der Nutzer zu steigern und die SEO-Metriken für ihre Medienplattform zu verbessern.

Also entschieden sie sich, ein NLP-basiertes Tool zu nutzen, um die Keyword-Wirkung zu erhöhen und ansprechendere Inhalte zu erstellen.

Dafür nutzten sie Data Cube, das Keyword-Insights bietet. Abgesehen von den Schlüsselwörtern musste das Redaktionsteam die Suchabsicht der Zielgruppen analysieren, um ihre Inhalte zu verbessern, für die sie Intent Signal verwendeten.

Durch NLP-basierte Tools wie Data Cube und Intent Signal gelang es ihnen, die Absprungraten um 73 % zu reduzieren und die Website-Besuche um 61 % zu verbessern.

Der sichere Erfolg (Fuge)

Fugue ist ein Sicherheitsunternehmen für Cloud-Infrastrukturen, das Unternehmen Compliance- und Sicherheitsdienste anbietet. Ihre Lösungen identifizieren die Cloud-Sicherheitsrisiken und Compliance-Probleme, um sicherzustellen, dass vorbeugende Maßnahmen ergriffen werden, um katastrophale Ereignisse zu vermeiden.

Darüber hinaus bietet es eine Baseline-Drift-Erkennung und eine automatische Fehlererkennung, um Datenverletzungen für Unternehmen zu beseitigen.

Das Marketingteam von Fugue musste seine Sichtbarkeit im Segment Cloud Security Posture Management (CSPM) verbessern.

CSPM ist eine Kategorie von Sicherheitstools, die spezifische Anwendungsfälle für die Integration von DevOps, Reaktion auf Vorfälle, Compliance-Überwachung, Risikovisualisierung und Bewertung umfasst.

Sie mussten einzigartige Inhalte entwickeln und dennoch gegen die Marktführer antreten, die Inhalte auf CSPM erstellt haben.

Also entschieden sie sich für Frase.IO, ein NLP-basiertes Tool, das Content-Ideen, Themen und sogar ganze Inhalte anbietet, die sie für höheren organischen Traffic nutzten, und brachten ihre Webseite von Platz 10 auf SERP auf Platz 1.

Nicht nur BrightEdge, Data Cube oder Frase.IO, es gibt mehrere verschiedene NLP-basierte Plattformen, die Sie verwenden können, um einen größeren Einfluss auf SEO zu haben, wie zum Beispiel:

• ContentFusion
• SEO-Assistent
• HubSpot
• SEO-Scout
• MarketBrew
• MarktMuse
• Millimeter.ai
• WordLift
  

Fazit

Von Sprachassistenten bis hin zu automatischen Inhaltsgeneratoren hat NLP mehrere intelligentere Lösungen für Unternehmen entwickelt.

Mit einem solchen Tool ist das möglich

• Verstehen Sie die genaue Absicht der Suche durch den Benutzer
• Identifizieren Sie die Schmerzpunkte der Benutzer bei der Nutzung Ihrer Produkte oder Dienstleistungen
• Implementieren Sie die Aggregation wichtiger Benutzerdaten
• Überprüfen Sie die Grammatik und optimieren Sie sie für Sprachsuchanfragen.
• Interpretieren, analysieren und empfehlen Sie personalisierte Erlebnisse
• Verbessern Sie die Conversions und steigern Sie die Lead-Generierung
• Höher ranken durch SEO-Optimierung
• Steigern Sie den Traffic für Ihre Inhalte
  

Wenn Sie SEO-Optimierungen für Ihr Unternehmen durch High-End-Inhalte erreichen möchten, die mit NLP-Technologie erstellt wurden, ist Scalenut genau das, was Sie brauchen.

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