Scalenut devient G2 Fall Leader 2022 - Catégorie Création de contenu

Au fil des ans, l'algorithme de Google a changé, les référenceurs se concentrant sur différentes choses à la fois.

Le dernier algorithme de Google a rendu l'utilisation des langues naturelles plus précieuse et plus importante dans le contenu. Le NLP est connecté à l'algorithme de Google et joue un rôle important dans l'amélioration de la qualité du contenu et de l'intention.

Avec cela, il y a eu beaucoup de buzz dans l'industrie du marketing numérique à propos de la PNL et de son utilisation. Dans cet article de blog, nous avons partagé un guide complet sur la PNL et comment l'utiliser pour le référencement.

Importance de la PNL dans le monde d'aujourd'hui

De nombreux internautes confondent les deux PNL ; Traitement automatique du langage naturel et programmation neurolinguistique.

Alors que la programmation neurolinguistique aide à communiquer efficacement avec les gens autour de vous, tandis que le traitement du langage naturel aide à interagir avec les machines.

Le NLP ou traitement du langage naturel s'est avéré une aubaine à l'ère de la pandémie de ralentissement économique pour stimuler la durabilité.

En raison de la récente épidémie de COVID19, de nombreuses entreprises avaient besoin de moyens plus intelligents pour comprendre l'évolution du comportement des clients et s'adapter rapidement.

C'est là que la PNL a été phénoménale en aidant plusieurs entreprises dans des applications du monde réel telles que la recherche médicale, les moteurs de recherche et l'informatique décisionnelle avec des interprétations des demandes des utilisateurs.

L'une des utilisations importantes de la PNL concerne les assistants vocaux qui ont créé tout un écosystème de "commerce vocal".

Selon les recherches de Juniper, il y aura plus de 8 milliards d'assistants vocaux d'ici 2023, avec une croissance de 25,4 %. La plupart des assistants vocaux sont alimentés par des technologies basées sur la PNL et stimulent la croissance de ces appareils intelligents.

Au fil des ans, de nombreuses entreprises ont tiré parti des technologies basées sur la PNL pour créer des produits intelligents. Par exemple, selon eMarketer, le géant du commerce électronique Amazon a connu une pénétration massive sur le marché des assistants intelligents.

Cependant, en dehors de ces assistants intelligents, il existe d'autres applications des technologies NLP qui gagnent du terrain, comme les générateurs de contenu automatiques qui utilisent NLG ou Natural Language Generation.

Alors, comprenons ce qu'est la PNL et comment cela fonctionne.

Qu'est-ce que la PNL ?

Que signifie PNL ? Le traitement du langage naturel (NLP) est une sous-branche de l'intelligence artificielle et de la linguistique dédiée à l'interprétation du langage humain pour les machines ou les ordinateurs.

La PNL utilise des algorithmes qui analysent les modèles de langage et forment des modèles pour proposer des arrangements pour les machines qui utilisent une telle formation comme référence pour exécuter des tâches spécifiques.

Par exemple , un chatbot posera plusieurs questions aux utilisateurs concernant leurs problèmes, agrégera des données, les analysera et les traitera pour proposer des solutions associées.

La PNL a d'abord été conçue comme une expérience de traduction automatique dans les années 1940. L'une des avancées les plus importantes dans le développement de la PNL a été l'ARPA Speech Understanding Research (SUR) dans les années 1960.

Un exemple qui définit le véritable chemin vers l'évolution de la PNL des temps modernes est ELIZA, un chatbot développé au MIT (Massachusetts Institute of Technology) basé sur le script DOCTOR.

Depuis lors, il y a eu plusieurs projets au cours de l'ère moderne des innovations du commerce électronique qui ont exploité tout le potentiel de la PNL.

Comment fonctionne la PNL ?

La PNL est, à la base, un outil d'interprétation du langage. Une langue est un ensemble de règles ou de symboles qui facilitent la communication et les interprétations.

Les symboles sont combinés pour véhiculer des informations ou diffuser des données. La PNL utilise des symboles ou des modèles de langage pour l'interprétation afin de suivre la structure grammaticale de la phrase.

Avec l'essor de la recherche vocale, il doit y avoir un plus grand développement de la PNL sur le terrain. Jusque-là, nous voyons des applications mises dans des sorties d'apprentissage pour les bots créant des interactions plus avancées avec les utilisateurs.

Que sont les techniques PNL ?

Chaque modèle NLP a deux activités principales : l'interprétation et la génération de texte. La première partie interprète le langage humain, l'intention de recherche et la syntaxe pour offrir des données qui permettent la génération de texte.

La PNL peut être classée en deux parties :

• Compréhension du langage naturel (NLU)
• Génération de langage naturel (NLG)
  

Compréhension du langage naturel (NLU)

NLU est une partie de la PNL qui traite de la compréhension et de la compréhension du langage humain. Il interprète le sens de la communication qu'un utilisateur fait avec une machine.

Lorsque vous parlez à une autre personne, vous partagez tous les deux une connaissance commune de la langue qui la rend facile à comprendre.

Cependant, ce n'est pas le cas avec une machine qui ne comprend que les uns et les zéros ou toute autre forme de langage machine.

NLU simplifie la compréhension du langage humain pour les ordinateurs ou les machines grâce aux catégorisations de texte, à l'analyse du contenu et à l'analyse des sentiments.

Pour les interprétations, NLU utilise les concepts de la science linguistique de

• Phonologie (son)
• Morphologie (formation des mots)
• Syntaxe (structure de phrase)
• Pragmatique (compréhension)
  

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Génération de langage naturel (NLG)

NLG utilise NLU pour générer des données de sortie. C'est une partie de la PNL qui exploite l'interprétation du langage humain effectuée par la NLU pour générer des réponses ou du texte pour les utilisateurs.

De nombreuses entreprises adoptent maintenant NLG pour des applications telles que la génération de texte automatique, les e-mails déclencheurs, les réponses audio automatiques, etc.

Selon un rapport de Gartner, 25 % des entreprises utiliseront la technologie du langage naturel sous une forme ou une autre d'ici 2022. Les systèmes NLG sont un moteur majeur dans l'adoption du NLP par plusieurs entreprises. Par exemple , NLG peut aider à automatiser la création de contenu en combinant de longues phrases et séquences et en personnalisant l'expérience soutenue par la compréhension des données de NLU.

Les entreprises peuvent tirer parti de cette technologie pour générer du contenu automatisé pour les communications internes, les descriptions de produits, les objectifs marketing, les contrats, les rapports, les analyses, etc.

L'automatisation de la génération de contenu peut réduire le délai d'exécution, offrir une standardisation sur tous les canaux de communication et améliorer la précision.

Il existe des générateurs de contenu automatiques qui utilisent NLG à leur avantage, tels que :

• ArticleForge
• Articoolo
• Machine de contenu SEO
• Kafkaï
• Adzis
• Assistante SEO
  

Maintenant que nous avons l'idée de base de ce qu'est la PNL, discutons de certains des meilleurs outils de PNL que vous pouvez utiliser pour votre entreprise.

Les meilleurs outils de PNL pour votre entreprise

Il existe deux façons de tirer parti de la PNL pour votre entreprise.

La première approche consiste à créer un modèle de PNL personnalisé à partir de rien. Vous devrez investir massivement dans l'infrastructure, les ressources et les professionnels qualifiés pour développer un modèle de PNL sur mesure.

La deuxième méthode, efficace, consiste à utiliser des outils NLP de fournisseurs de services tiers, qui peuvent s'intégrer rapidement à votre structure organisationnelle existante à faible coût.

Voici quelques-uns des meilleurs outils NLP que vous pouvez utiliser pour améliorer les conversions et augmenter la génération de prospects grâce à l'interprétation de l'intention de recherche des utilisateurs.

#1 IBM Watson

IBM Watson est une suite de plusieurs services basés sur l'IA alimentés par ses offres de stockage dans le cloud. L'un des services basés sur l'IA les plus efficaces fournis par IBM Watson est NLU.

Il s'agit d'un service phénoménal qui permet de reconnaître des mots-clés, des catégories de texte, des émotions, la structure des phrases, la syntaxe, etc.

La meilleure partie d'IBM Watson est qu'il fournit un service personnalisable pour différentes industries comme la finance, la santé, la fabrication, etc.

#2 GPT-3

GPT-3 est l'itération de troisième génération de Generative Pre-trained Transformer, un modèle d'apprentissage automatique de réseau neuronal qui permet la génération automatique de texte.

Il est développé par OpenAI et nécessite peu d'entrées pour la génération de texte automatisée. GPT-3 est l'un des plus grands réseaux de neurones avec plus de 175 milliards de métriques d'apprentissage automatique.

# 3 Analyseur neuronal Berkeley

C'est l'un des analyseurs les plus précis qui propose des modèles basés sur l'IA pour plus de 11 langues. C'est un outil appliqué en Python et qui aide à décomposer la construction syntaxique des phrases en sous-phrases pour une meilleure compréhension du langage humain.

Cet analyseur utilise l'analyse syntaxique pour diviser les phrases complexes en composants distincts afin de trouver leur sens.

Berkeley Neural Parser vous permet d'utiliser l'outil facilement sans trop de connaissances.

#4 TextBlob

TextBlob fonctionne sur Natural Language Toolkit ou NLTK, un ensemble de bibliothèques et de programmes qui aident à l'interprétation du langage humain à l'aide de Python.

Considéré comme l'un des meilleurs outils pour comprendre les complexités du NLP, TextBlob permet de prototyper facilement vos projets. Il vous permet d'utiliser l'analyse des sentiments, les traductions, l'extraction de phrases, la classification de texte et la correction orthographique.

#5 Gensim

Il s'agit d'un autre outil basé sur un algorithme qui facilite l'interprétation du langage humain grâce à l'optimisation de la mémoire et à l'agrégation de données linguistiques.

Vous pouvez tirer parti de l'algorithme en installant des packages Python qui facilitent plusieurs analyses linguistiques différentes.

La PNL est une technologie linguistique et d'interprétation basée sur le texte qui a permis l'automatisation de la génération de contenu. Ces dernières années, le contenu est au cœur du SEO ou de l'optimisation des moteurs de recherche, et le NLP a renforcé la génération de contenu basée sur le SEO.

Comment la PNL a changé le monde du SEO ?

Le référencement se rapporte au SERP (Search Engine Result Pages) de Google, où les robots indexent les sites Web en fonction de différents paramètres.

L'un des paramètres les plus importants pris en compte par Google est le contenu attrayant et lié à l'intention de recherche des utilisateurs. Les utilisateurs recherchent désormais plus intelligemment et attendent les réponses attendues. C'est alors que la mise à jour BERT a vu le jour.

En 2019, Google a annoncé l'algorithme BERT ou l'algorithme Bidirectional Encoder Representations from Transformers qui utilise une architecture de transformateur.

Selon Wikipedia, Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) est une technique d'apprentissage automatique basée sur les transformateurs pour la pré-formation au traitement du langage naturel (NLP) développée par Google.

Avec le déploiement de cette nouvelle mise à jour, Google se concentre désormais sur le contexte et la nuance des mots dans les chaînes de recherche, puis les associe aux résultats les plus proches de l'intention de l'utilisateur.

De même, le moteur de recherche fournit des extraits en vedette au contenu le plus pertinent pour l'intention de l'utilisateur.

Google met désormais davantage l'accent sur la pertinence de la recherche et l'intention de l'utilisateur. La méthodologie NLP a aidé avec divers facteurs de classement tels que l'accent mis sur la reconnaissance d'entité pour le texte alternatif d'image, les mots-clés à longue traîne, l'intention de recherche et le bourrage de mots-clés.

Il est donc indéniable que la PNL peut aider à améliorer le référencement des sites Web et à affecter les résultats de recherche Google ces derniers temps.

Démo de l'API NLP de Google

L'API NLP de Google est un bot de conversation en temps réel qui utilise l'algorithme de traitement du langage naturel pour comprendre de quoi parlent les utilisateurs.

L'incorporation de l'API en langage naturel a permis à divers spécialistes des données et spécialistes du marketing de se connecter et d'examiner le texte.

Près de 15 % des requêtes de recherche ou des termes de recherche sont utilisés pour la première fois sur Google. Cela signifie que les machines et les algorithmes de Google peuvent ne pas disposer de suffisamment de données historiques pour comprendre l'intention derrière ces termes de recherche.

Le NLP donne une meilleure image de tout ce qui concerne votre mot-clé cible et les compare avec les pages du SERP.

Meilleur aperçu de la recherche de mots clés

Depuis la mise à jour du BERT, il y a eu une amélioration significative des pages qui se classent sur les SERP. La pertinence des mots-clés avec le contenu est de la plus haute importance pour que les moteurs de recherche comprennent mieux votre page.

Vous pouvez analyser les pages de votre site qui ont été consultées après la mise à jour du BERT et travailler à l'amélioration de l'expérience utilisateur de la page pour vos utilisateurs. Pour ce faire, gardez un œil sur les meilleures pages dont le classement a augmenté depuis la mise à jour.

Recherchez la combinaison de mots-clés pour lesquels ces pages sont classées et ce que Google recherche d'autre. Depuis la mise à jour, Google recherche une phrase entière ou un paragraphe pour en tirer un sens plutôt que de se concentrer sur une chaîne de termes de recherche.

Création de backlinks

Avec la PNL, l'accent mis sur la structure des liens, l'importance des liens contextuels a encore augmenté. La compréhension du texte d'ancrage et sa pertinence avec les pages liées de votre site sont de la plus haute importance.

Le processus d'apprentissage de l'algorithme NLP semble très problématique au début, mais une fois que vous avez compris comment les utiliser, ils deviennent extrêmement utiles pour améliorer la génération de leads ainsi que les classements organiques.

Cela signifie que vous ne pouvez pas mettre de liens non pertinents sur une page et vous attendre à ce qu'ils créent de la valeur pour votre page.

Analyse de la concurrence

Il est clair qu'il n'y a pas deux sites aussi performants sur les moteurs de recherche. Avec la récente mise à jour du BERT, le défi a doublé pour tout le monde ; par conséquent, pour améliorer le classement de votre page, vous devez exploiter ces informations et profiter de toutes les opportunités possibles.

Mais il doit y avoir quelque chose que Google aime dans les pages les mieux classées. Indépendamment de l'autorité ou de l'âge de votre site, c'est le contenu de la page qui compte le plus.

Et cela implique diverses choses et techniques d'optimisation. Par exemple , TF-IDF dans un sens pour optimiser votre contenu.

En plus de cela, Google analyse également le contenu en incorporant des ensembles de données tels que le sentiment, les entités, la catégorie et le score de saillance.

Il est donc crucial d'analyser également vos concurrents sur la base de ces facteurs. Des outils tels que Surfer SEO, Frase ou SEO Assistants utilisent ces facteurs et d'autres facteurs importants pour créer un contenu optimisé pour le NLP SEO.

Effets du NLP sur le SEO

Ce que les moteurs de recherche comme Google ont réalisé avec le NLP s'attaque à la possibilité d'être trompé par les formes conventionnelles de référencement.

Par exemple , auparavant, le bourrage de mots clés contribuait de manière significative au succès du référencement. Le journaliste PNL Danny Sullivan en 2019 a tweeté qu'il n'y a pas grand-chose que les référenceurs peuvent faire à propos des PNL et de l'apprentissage automatique sur leur site.

Mais, John Muelller a clarifié l'air dans son webinaire où il a dit que la meilleure façon d'optimiser pour la PNL est d'écrire du contenu naturel. Le but est de créer le contexte des mots.

Mais avec BERT, Google garantit que le contexte doit être au cœur et pas seulement les mots-clés. Par exemple,

L'algorithme de Google comprend désormais l'intention de l'utilisateur à l'aide de diverses prépositions comme "de", "dans" ou de mots interrogatifs comme "quand" et "pourquoi" pour mieux comprendre le contexte.

Voyons quelques autres impacts significatifs du NLP sur le SEO.

Redondance Blackhat

Les stratégies Blackhat sont, en fait, contraires aux directives des moteurs de recherche ; même ainsi, de nombreux spécialistes du marketing ont réussi à utiliser de telles stratégies pour leurs entreprises.

Il s'agit d'un ensemble de pratiques qui aident à améliorer les classements des sites Web dans les SERP, mais qui violent les conditions de service définies par les moteurs de recherche.

Les moteurs de recherche peuvent désormais détecter de telles pratiques SEO blackhat avec des technologies basées sur la PNL et même les contrer grâce à une indexation contextuelle.

Texte alternatif relatif

La taille de l'image est essentielle au référencement, mais le texte alternatif fait-il une grande différence ? Comme la PNL met l'accent sur le contexte, vos images doivent avoir un texte alternatif synchronisé avec le contenu. De même, si vous incluez une vidéo dans le contenu, elle doit avoir un contenu lié à l'élément principal.

Par exemple , si votre contenu concerne les chaussures de sport, l'ajout d'une vidéo expliquant comment tirer parti des chaussures pour la course à pied ou d'autres sports peut être bénéfique pour votre stratégie de référencement.

Contrer le BERT avec la PNL

L'un des impacts les plus importants du NLP est sa capacité à aider les spécialistes du marketing à contrer le BERT de Google. BERT et NLP ont tous deux la même approche à la base, où le contexte du contenu est crucial. Ainsi, les organisations peuvent tirer parti du NLP pour optimiser leur contenu et leurs algorithmes BERT de contenu.

Plusieurs générateurs de contenu automatique et outils de génération d'idées de contenu utilisent NLG pour offrir des optimisations. Par exemple , l'analyseur de titres Coschedule permet d'améliorer le titre d'un blog, d'une page de destination, d'ebooks ou de n'importe quel contenu.

Il utilise NLU pour comprendre l'intention de chaque mot clé ou ensemble de mots et propose des analyses.

L'outil d'analyse des titres permet aux utilisateurs de comprendre l'optimisation des titres en divisant les mots de portée en plusieurs catégories telles que les mots d'émotion, les mots puissants, les mots uniques, les mots courants et même un score SEO.

De même, il existe plusieurs exemples de technologie NLP permettant des optimisations SEO via différents outils. Discutons de certains de ces exemples.

Exemples typiques de NLP pour le référencement

Il existe plusieurs exemples d'utilisation du NLP par des organisations pour des optimisations SEO. Des entreprises de vente au détail aux grandes entreprises de sécurité du monde entier, le NLP est la technologie de référence pour les optimisations basées sur le référencement.

Le bon pas en avant (Rocky Footwear)

La marque de chaussures Rocky cherchait à améliorer son trafic et ses ventes organiques. Ils avaient donc besoin d'une solution qui pourrait aider à améliorer le référencement et à créer un contenu convivial pour leur site Web.

Ainsi, ils tirent parti d'un outil basé sur la PNL appelé recommandations BrightEdge.

Les marques de chaussures ont utilisé un outil basé sur la PNL pour optimiser un titre de page et des balises méta, ce qui affecte principalement le référencement pour un meilleur classement dans les moteurs de recherche.

Cela les a aidés à améliorer leurs revenus basés sur la recherche de 30 %, leurs revenus d'une année sur l'autre de 74 % et le trafic de nouveaux clients de 13 %.

Le grondement des médias (Stack Media)

Stack Media est une société d'édition numérique et de médias en ligne qui fournit du contenu lié aux athlètes qui cherchent à atteindre leurs objectifs d'entraînement.

L'équipe éditoriale était confrontée à l'énorme défi d'augmenter l'engagement des utilisateurs et d'améliorer les mesures de référencement pour leur plate-forme multimédia.

Ils ont donc décidé de tirer parti d'un outil basé sur la PNL pour augmenter l'impact des mots clés et créer un contenu plus attrayant.

Pour cela, ils ont utilisé Data Cube, qui offre des informations sur les mots clés. Outre les mots clés, l'équipe éditoriale avait besoin d'analyser l'intention de recherche des audiences pour améliorer leur contenu pour lequel elles utilisaient Intent Signal.

Ils ont réussi à réduire les taux de rebond de 73 % et à améliorer les visites du site Web de 61 % grâce à des outils basés sur la PNL tels que Data Cube et Intent Signal.

Le Succès Sûr (Fugue)

Fugue est une société de sécurité d'infrastructure cloud qui offre des services de conformité et de sécurité aux entreprises. Leurs solutions identifient les risques de sécurité du cloud et les problèmes de conformité pour s'assurer que des mesures préventives sont en place pour éviter les événements catastrophiques.

En outre, il offre une détection de dérive de base et une détection automatique des erreurs pour éliminer toute violation de données pour les entreprises.

L'équipe marketing de Fugue avait besoin d'améliorer sa visibilité dans le segment Cloud Security Posture Management (CSPM).

CSPM est une catégorie d'outils de sécurité qui comprend des cas d'utilisation spécifiques pour l'intégration de DevOps, la réponse aux incidents, la surveillance de la conformité, la visualisation des risques et l'évaluation.

Ils devaient proposer un contenu unique tout en rivalisant avec les leaders du marché qui ont créé du contenu sur CSPM.

Ils ont donc choisi Frase.IO, un outil basé sur la PNL qui propose des idées de contenu, des sujets et même du contenu entier, qu'ils ont exploité pour un trafic organique plus élevé, faisant passer leur page Web de la 10e position sur SERP à la 1ère.

Pas seulement BrightEdge, Data Cube ou Frase.IO, il existe plusieurs plates-formes basées sur le NLP que vous pouvez utiliser pour avoir un impact plus important sur le référencement, telles que :

• ContentFusion
• Assistante SEO
• HubSpot
• Dépisteur SEO
• MarketBrew
• MarketMuse
• Millimétrique.ai
• WordLift
  

Conclusion

Des assistants vocaux aux générateurs de contenu automatiques, NLP a alimenté plusieurs solutions plus intelligentes pour les entreprises.

Avec un tel outil, vous pouvez

• Comprendre l'intention exacte de la recherche par utilisateur
• Identifiez les points faibles des utilisateurs lors de l'utilisation de vos produits ou services
• Mettre en œuvre l'agrégation des données utilisateur vitales
• Vérifiez la grammaire et optimisez les requêtes de recherche vocale.
• Interpréter, analyser et recommander des expériences personnalisées
• Améliorez les conversions et augmentez la génération de leads
• Classement supérieur grâce à l'optimisation SEO
• Augmentez le trafic sur votre contenu
  

Si vous cherchez à obtenir des optimisations SEO pour votre entreprise grâce à un contenu haut de gamme créé grâce à la technologie NLP, Scalenut est ce dont vous avez besoin.

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