Scalenut se convierte en G2 Fall Leader 2022 - Categoría de creación de contenido

A lo largo de los años, el algoritmo de Google ha cambiado y los SEO se centran en varias cosas a la vez.

El último algoritmo de Google ahora ha hecho que el uso de lenguajes naturales sea más valioso e importante en el contenido. NLP está conectado al algoritmo de Google y juega un papel importante en la mejora de la calidad del contenido y la intención.

Con esto, ha habido mucho revuelo entre la industria del marketing digital sobre la PNL y su uso. En esta publicación de blog, hemos compartido una guía completa sobre NLP y cómo usarla para SEO.

Importancia de la PNL en el mundo actual

Muchos internautas confunden los dos PNL; Procesamiento del lenguaje natural y programación neurolingüística.

Mientras que la programación neurolingüística ayuda a comunicarse de manera efectiva con las personas que lo rodean, el procesamiento del lenguaje natural ayuda a interactuar con las máquinas.

La PNL o procesamiento del lenguaje natural ha demostrado ser una gran ayuda en la era de la pandemia de desaceleración económica para impulsar la sostenibilidad.

Debido al reciente brote de COVID19, muchas empresas necesitaban formas más inteligentes de comprender el comportamiento cambiante de los clientes y adaptarse rápidamente.

Aquí es donde NLP ha sido fenomenal al ayudar a varias empresas en aplicaciones del mundo real, como investigación médica, motores de búsqueda e inteligencia comercial con interpretaciones de las demandas de los usuarios.

Uno de los usos significativos de NLP está en los asistentes de voz que han creado todo un ecosistema de 'comercio de voz'.

Según la investigación de Juniper, habrá más de 8.000 millones de asistentes de voz para 2023, con un crecimiento del 25,4 %. La mayoría de los asistentes de voz funcionan con tecnologías basadas en NLP y están impulsando el crecimiento de este tipo de dispositivos inteligentes.

A lo largo de los años, muchas empresas han aprovechado las tecnologías basadas en NLP para crear productos inteligentes. Por ejemplo, según eMarketer, el gigante del comercio electrónico Amazon ha visto una penetración masiva en el mercado de asistentes inteligentes.

Sin embargo, además de estos asistentes inteligentes, hay otras aplicaciones de tecnologías NLP que están ganando terreno, como los generadores automáticos de contenido que usan NLG o Natural Language Generation.

Entonces, comprendamos qué es la PNL y cómo funciona.

¿Qué es la PNL?

¿Qué significa PNL? El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) es una rama secundaria de la Inteligencia Artificial y la lingüística dedicada a interpretar el lenguaje humano para máquinas o computadoras.

NLP utiliza algoritmos que analizan los patrones del lenguaje y entrenan modelos para ofrecer arreglos para máquinas que usan dicho entrenamiento como referencia para ejecutar tareas específicas.

Por ejemplo , un chatbot hará varias preguntas a los usuarios sobre sus problemas, agregará datos y los analizará y procesará para ofrecer soluciones relacionadas.

La PNL se concibió por primera vez como un experimento para la traducción automática en la década de 1940. Uno de los avances más significativos en el desarrollo de la PNL fue ARPA Speech Understanding Research (SUR) en la década de 1960.

Un ejemplo que define el verdadero camino hacia la evolución de la PNL de los tiempos modernos es ELIZA, un chatbot desarrollado en el MIT (Massachusetts Institute of Technology) basado en el script DOCTOR.

Desde entonces, ha habido varios proyectos durante la era moderna de las innovaciones de comercio electrónico que han explotado todo el potencial de NLP.

¿Cómo funciona la PNL?

La PNL es, en esencia, una herramienta de interpretación del lenguaje. Un lenguaje es un conjunto de reglas o símbolos que ayudan en la comunicación y las interpretaciones.

Los símbolos se combinan para transmitir información o transmitir datos. La PNL usa símbolos o patrones del lenguaje para que la interpretación se mantenga al día con la estructura gramatical de la oración.

Con el auge de la búsqueda por voz, es necesario que haya un mayor grado de desarrollo de la PNL en el campo. Hasta entonces, vemos que las aplicaciones se convierten en resultados de aprendizaje para bots que crean interacciones más avanzadas con los usuarios.

¿Qué son las técnicas de PNL?

Cada modelo de PNL tiene dos actividades principales: interpretación y generación de texto. La primera parte interpreta el lenguaje humano, la intención de búsqueda y la sintaxis para ofrecer datos que permitan la generación de texto.

La PNL se puede clasificar en dos partes:

• Comprensión del lenguaje natural (NLU)
• Generación de lenguaje natural (NLG)
  

Comprensión del lenguaje natural (NLU)

NLU es una parte de NLP que se ocupa de la comprensión y comprensión del lenguaje humano. Interpreta el significado de la comunicación que un usuario hace con una máquina.

Cuando hablas con otra persona, ambos comparten un conocimiento común del idioma que lo hace fácil de entender.

Sin embargo, este no es el caso de una máquina que solo entiende unos y ceros o cualquier otra forma de lenguaje de máquina.

NLU simplifica la comprensión del lenguaje humano para computadoras o máquinas a través de categorizaciones de texto, análisis de contenido y análisis de sentimientos.

Para las interpretaciones, NLU utiliza los conceptos de ciencia lingüística de

• Fonología (sonido)
• Morfología (formación de palabras)
• Sintaxis (estructura de la oración)
• Pragmática (comprensión)
  

‍

Generación de lenguaje natural (NLG)

NLG usa NLU para generar datos de salida. Es una parte de NLP que aprovecha la interpretación del lenguaje humano realizada por NLU para generar respuestas o texto para los usuarios.

Muchas empresas ahora están adoptando NLG para aplicaciones como generación automática de texto, activación de correos electrónicos, respuestas de audio automáticas, etc.

Según un informe de Gartner, el 25 % de las empresas utilizará la tecnología de lenguaje natural de alguna forma para 2022. Los sistemas NLG son una fuerza impulsora importante en la adopción de NLP por parte de varias empresas. Por ejemplo , NLG puede ayudar a automatizar la creación de contenido combinando oraciones y secuencias largas y personalizando la experiencia respaldada por la comprensión de datos de NLU.

Las empresas pueden aprovechar dicha tecnología para generar contenido automatizado para comunicaciones internas, descripciones de productos, fines de marketing, contratos, informes, análisis y otros.

La automatización de la generación de contenido puede reducir el tiempo de respuesta, ofrecer estandarización en todos los canales de comunicación y mejorar la precisión.

Existen generadores automáticos de contenido que utilizan NLG a su favor, como por ejemplo:

• ArtículoForja
• Articoolo
• Máquina de contenido SEO
• Kafkai
• Adzis
• Asistente SEO
  

Ahora que tenemos la idea básica de lo que es la PNL, analicemos algunas de las mejores herramientas de PNL que puede usar para su negocio.

Las mejores herramientas de PNL para su negocio

Hay dos formas de aprovechar la PNL para su negocio.

El primer enfoque es construir un modelo de PNL personalizado desde cero. Tendrá que invertir masivamente en infraestructura, recursos y profesionales calificados para desarrollar un modelo de PNL a medida.

La segunda y eficiente forma es usar herramientas de PNL de proveedores de servicios externos, que pueden integrarse rápidamente a su estructura organizacional existente a un bajo costo.

Estas son algunas de las mejores herramientas de NLP que puede usar para mejorar las conversiones y aumentar la generación de clientes potenciales a través de interpretaciones de la intención de búsqueda de los usuarios.

#1 IBM Watson

IBM Watson es un conjunto de varios servicios basados ​​en IA impulsados ​​por sus ofertas de almacenamiento en la nube. Uno de los servicios basados ​​en IA más eficaces proporcionados por IBM Watson es NLU.

Ha sido un servicio fenomenal que permite reconocer palabras clave, categorías de texto, emociones, estructura de oraciones, sintaxis y otros.

La mejor parte de IBM Watson es que proporciona un servicio personalizable para diferentes industrias como finanzas, salud, manufactura, etc.

#2 GPT-3

GPT-3 es la iteración de tercera generación de Transformador preentrenado generativo, un modelo de aprendizaje automático de red neuronal que permite la generación automática de texto.

Está desarrollado por OpenAI y requiere poca entrada para la generación de texto automatizada. GPT-3 es una de las redes neuronales más grandes con más de 175 mil millones de métricas de aprendizaje automático.

#3 Analizador Neural de Berkeley

Es uno de los analizadores más precisos que ofrece modelos basados ​​en IA para más de 11 idiomas. Es una herramienta aplicada en Python y ayuda a dividir la estructura sintáctica de las oraciones en subfrases para una mejor comprensión del lenguaje humano.

Este analizador utiliza el análisis sintáctico para dividir las oraciones complejas en componentes separados para encontrar su significado.

Berkeley Neural Parser le permite usar la herramienta fácilmente sin mucho conocimiento.

#4 Mancha de texto

TextBlob funciona en Natural Language Toolkit o NLTK, un conjunto de bibliotecas y programas que ayudan con las interpretaciones del lenguaje humano usando Python.

Considerada como una de las mejores herramientas para comprender las complejidades de la PNL, TextBlob permite crear prototipos de sus proyectos fácilmente. Te permite utilizar análisis de sentimiento, traducciones, extracción de frases, clasificación de texto y corrección ortográfica.

#5 Gensim

Es otra herramienta basada en algoritmos que facilita la interpretación del lenguaje humano a través de la optimización de la memoria y la agregación de datos lingüísticos.

Puede aprovechar el algoritmo instalando paquetes de Python que ayudan en varios análisis diferentes basados ​​en lenguaje.

La PNL es una tecnología lingüística y de interpretación basada en texto que ha permitido la automatización de la generación de contenido. En los últimos años, el contenido está en el corazón del SEO o la optimización de motores de búsqueda, y la PNL ha potenciado la generación de contenido basado en SEO.

¿Cómo cambió la PNL el mundo del SEO?

El SEO se relaciona con las SERP (páginas de resultados del motor de búsqueda) de Google, donde los rastreadores indexan los sitios web en función de diferentes parámetros.

Uno de los parámetros más importantes que considera Google es el contenido atractivo y relacionado con la intención de búsqueda de los usuarios. Los usuarios ahora buscan de manera más inteligente y esperan las respuestas deseadas. Fue entonces cuando surgió la actualización BERT.

En 2019, Google anunció el algoritmo BERT o representaciones de codificador bidireccional del algoritmo de transformadores que utiliza una arquitectura de transformador.

Según Wikipedia, las Representaciones de codificador bidireccional de los transformadores (BERT) es una técnica de aprendizaje automático basada en transformadores para el procesamiento previo del lenguaje natural (NLP) desarrollada por Google.

Con el lanzamiento de esta nueva actualización, Google ahora se enfoca en el contexto y el matiz de las palabras en las cadenas de búsqueda y luego las compara con los resultados que están más cerca de la intención del usuario.

Del mismo modo, el motor de búsqueda proporciona fragmentos destacados del contenido que es más relevante para la intención del usuario.

Google ahora se está centrando más en la relevancia de la búsqueda y la intención del usuario. La metodología NLP ha ayudado con varios factores de clasificación, como el enfoque en el reconocimiento de entidades para el texto alternativo de la imagen, las palabras clave de cola larga, la intención de búsqueda y el relleno de palabras clave.

Por lo tanto, no se puede negar que la PNL puede ayudar a mejorar el SEO de los sitios web y afectar los resultados de búsqueda de Google últimamente.

Demostración de la API de NLP de Google

La API NLP de Google es un bot de conversación en tiempo real que utiliza un algoritmo de procesamiento de lenguaje natural para comprender de qué hablan los usuarios.

La incorporación de la API de lenguaje natural ha permitido a varios científicos de datos y especialistas en marketing conectarse y examinar el texto.

Casi el 15% de las consultas de búsqueda o términos de búsqueda se utilizan por primera vez en Google. Esto significa que las máquinas y los algoritmos de Google podrían no tener suficientes datos históricos para comprender la intención detrás de estos términos de búsqueda.

El NLP brinda una mejor imagen de todo lo relacionado con su palabra clave objetivo y los compara con las páginas en SERP.

Mejor conocimiento de la investigación de palabras clave

Desde la actualización de BERT, ha habido una mejora significativa en las páginas que se clasifican en los SERP. La relevancia de las palabras clave con el contenido es de suma importancia para que los motores de búsqueda comprendan mejor su página.

Puede analizar las páginas de su sitio que se vieron afectadas después de la actualización de BERT y trabajar para mejorar la experiencia de usuario de la página para sus usuarios. Para hacer eso, vigile las páginas principales que aumentaron en la clasificación desde la actualización.

Busque la combinación de palabras clave para las que se clasifican estas páginas y qué más busca Google. Desde la actualización, Google busca una oración completa o un párrafo para darle sentido en lugar de centrarse en una serie de términos de búsqueda.

Creación de backlinks

Con NLP, el enfoque en la estructura de enlaces, la importancia de los enlaces contextuales ha aumentado aún más. La comprensión del texto de anclaje y su relevancia con las páginas enlazadas de su sitio es de suma importancia.

El proceso de aprendizaje del algoritmo NLP parece muy problemático al principio, pero una vez que aprendes a usarlo, se vuelven extremadamente útiles para mejorar la generación de leads y las clasificaciones orgánicas.

Esto significa que no puede colocar enlaces irrelevantes en ninguna página y esperar que genere valor para su página.

Análisis de la competencia

Está claro que no hay dos sitios que funcionen igual de bien en los motores de búsqueda. Con la reciente actualización de BERT, el desafío se ha duplicado para todos; por lo tanto, para mejorar el rango de su página, necesita explotar estos conocimientos y aprovechar todas las oportunidades posibles.

Pero debe haber algo que a Google le guste de las páginas mejor clasificadas. Independientemente de la autoridad o la antigüedad de su sitio, lo que más importa es el contenido de la página.

Y esto involucra varias cosas y técnicas de optimización. Por ejemplo , TF-IDF de una manera para optimizar su contenido.

Además de esto, Google también analiza la pieza de contenido al incorporar conjuntos de datos como sentimiento, entidades, categoría y puntaje de prominencia.

Por lo tanto, es crucial analizar a sus competidores sobre la base de estos factores también. Herramientas como Surfer SEO, Frase o SEO Assistants utilizan estos factores y otros factores importantes para crear contenido compatible con NLP SEO.

Efectos de la PNL en el SEO

Lo que los motores de búsqueda como Google lograron con NLP es abordar la posibilidad de ser engañados por las formas convencionales de SEO.

Por ejemplo , anteriormente, el relleno de palabras clave contribuía significativamente al éxito de SEO. El periodista de PNL Danny Sullivan tuiteó en 2019 que no hay mucho que los SEO puedan hacer sobre los PNL y el aprendizaje automático en su sitio.

Pero, John Mueller aclaró las cosas en su seminario web donde dijo que la mejor manera de optimizar para la PNL es escribiendo contenido natural. El objetivo es crear el contexto de las palabras.

Pero con BERT, Google se asegura de que el contexto sea el centro y no solo las palabras clave. Por ejemplo,

El algoritmo de Google ahora comprende la intención del usuario con la ayuda de varias preposiciones como "de", "en" o palabras interrogativas como "cuándo" y "por qué" para comprender mejor el contexto.

Veamos algunos otros impactos significativos que la PNL tiene en el SEO.

Redundancia de sombrero negro

Las estrategias Blackhat están, de hecho, en contra de las pautas de los motores de búsqueda; aun así, muchos especialistas en marketing lograron el éxito utilizando tales estrategias para sus negocios.

Es un conjunto de prácticas que ayudan a mejorar las clasificaciones de los sitios web en SERP, pero violan los términos de servicio definidos por los motores de búsqueda.

Los motores de búsqueda ahora pueden detectar tales prácticas de blackhat SEO con tecnologías basadas en NLP e incluso contrarrestarlas a través de la indexación basada en el contexto.

Texto alternativo relativo

El tamaño de la imagen es esencial para el SEO, pero ¿el texto alternativo marca una gran diferencia? Como la PNL enfatiza el contexto, sus imágenes deben tener texto alternativo sincronizado con el contenido. De manera similar, si incluye un video en el contenido, debe tener contenido relacionado con la pieza principal.

Por ejemplo , si su contenido es sobre calzado deportivo, agregar un video sobre cómo aprovechar los zapatos para correr u otros deportes puede beneficiar su estrategia de SEO.

Contrarrestando BERT con PNL

Uno de los impactos más significativos de NLP es su capacidad para ayudar a los especialistas en marketing a contrarrestar BERT de Google. Tanto BERT como NLP tienen el mismo enfoque en su esencia, donde el contexto del contenido es crucial. Por lo tanto, las organizaciones pueden aprovechar NLP para optimizar su contenido y los algoritmos BERT de contenido.

Varios generadores de contenido automático y herramientas de generación de ideas de contenido utilizan NLG para ofrecer optimizaciones. Por ejemplo , el analizador de titulares de Coschedule ayuda a mejorar el título de un blog, página de destino, libros electrónicos o casi cualquier contenido.

Utiliza NLU para comprender la intención de cada palabra clave o conjunto de palabras y ofrece análisis.

La herramienta de análisis de titulares permite a los usuarios comprender la optimización de titulares al dividir las palabras de alcance en varias categorías, como palabras de emoción, palabras poderosas, palabras únicas, palabras comunes e incluso una puntuación de SEO.

Del mismo modo, hay varios ejemplos de tecnología NLP que permiten optimizaciones de SEO a través de diferentes herramientas. Analicemos algunos de estos ejemplos.

Ejemplos típicos de PNL para SEO

Hay varios ejemplos de uso de NLP por parte de organizaciones para optimizaciones de SEO. Desde empresas minoristas hasta empresas de seguridad masivas en todo el mundo, NLP ha sido la tecnología de referencia para las optimizaciones basadas en SEO.

El paso correcto hacia adelante (Calzado Rocky)

La marca de calzado Rocky buscaba mejorar su tráfico orgánico y sus ventas. Por lo tanto, necesitaban una solución que pudiera ayudar a mejorar el SEO y crear contenido fácil de usar para su sitio web.

Entonces, aprovechan una herramienta basada en NLP llamada recomendaciones BrightEdge.

Las marcas de calzado utilizaron una herramienta basada en NLP para optimizar el título de una página y las metaetiquetas, lo que afecta principalmente al SEO para mejorar la clasificación en los motores de búsqueda.

Esto les ayudó a mejorar sus ingresos basados ​​en búsquedas en un 30 %, los ingresos año tras año en un 74 % y el tráfico de nuevos clientes en un 13 %.

El Media Rumble (Stack Media)

Stack Media es una empresa de publicaciones digitales y medios en línea que ofrece contenido relacionado con los atletas que buscan alcanzar sus objetivos de entrenamiento.

El equipo editorial se enfrentaba al gran desafío de aumentar la participación de los usuarios y mejorar las métricas de SEO para su plataforma de medios.

Entonces, decidieron aprovechar una herramienta basada en NLP para aumentar el impacto de las palabras clave y crear contenido más atractivo.

Para ello, utilizaron Data Cube, que ofrece información sobre palabras clave. Además de las palabras clave, el equipo editorial necesitaba analizar la intención de búsqueda de las audiencias para mejorar su contenido, para lo cual utilizaron Intent Signal.

Consiguieron reducir las tasas de rebote en un 73 % y mejorar las visitas al sitio web en un 61 % a través de herramientas basadas en NLP como Data Cube e Intent Signal.

El éxito seguro (Fuga)

Fugue es una empresa de seguridad de infraestructura en la nube que ofrece servicios de cumplimiento y seguridad a las empresas. Sus soluciones identifican los riesgos de seguridad en la nube y los problemas de cumplimiento para garantizar que se implementen medidas preventivas para evitar eventos catastróficos.

Además, ofrece detección de desviación de línea de base y detección automática de errores para eliminar cualquier violación de datos para las empresas.

El equipo de marketing de Fugue necesitaba mejorar su visibilidad en el segmento de Cloud Security Posture Management (CSPM).

CSPM es una categoría de herramientas de seguridad que incluye casos de uso específicos para la integración de DevOps, respuesta a incidentes, monitoreo de cumplimiento, visualización de riesgos y evaluación.

Necesitaban crear contenido único y, sin embargo, competir contra los líderes del mercado que crearon contenido en CSPM.

Entonces, eligieron Frase.IO, una herramienta basada en NLP que ofrece ideas de contenido, temas e incluso contenido completo, que aprovecharon para aumentar el tráfico orgánico, llevando su página web de la décima posición en SERP a la primera.

No solo BrightEdge, Data Cube o Frase.IO, hay varias plataformas diferentes basadas en NLP que puede usar para tener un mayor impacto en SEO, como:

• ContentFusion
• Asistente SEO
• hubspot
• Explorador de SEO
• mercadocerveza
• MercadoMuse
• Millimetric.ai
• WordLift
  

Conclusión

Desde asistentes de voz hasta generadores automáticos de contenido, NLP ha impulsado varias soluciones más inteligentes para empresas.

Con una herramienta de este tipo, puede

• Comprender la intención exacta de búsqueda por usuario
• Identifique los puntos débiles de los usuarios mientras usan sus productos o servicios
• Implementar la agregación de datos vitales del usuario
• Verifique la gramática y optimice las consultas de búsqueda por voz.
• Interpretar, analizar y recomendar experiencias personalizadas
• Mejore las conversiones y eleve la generación de prospectos
• Clasifique más alto a través de la optimización SEO
• Aumenta el tráfico en tu contenido
  

Si está buscando lograr optimizaciones de SEO para su negocio a través de contenido de alto nivel creado a través de la tecnología NLP, Scalenut es lo que necesita.

Comience su viaje hacia un negocio exitoso ahora a través de una generación de contenido más inteligente con nuestros servicios.