Scalenut torna-se G2 Fall Leader 2022 - Categoria de Criação de Conteúdo

Ao longo dos anos, o algoritmo do Google mudou com os SEOs focando em várias coisas ao mesmo tempo.

O mais recente algoritmo do Google tornou o uso de linguagens naturais mais valioso e importante no conteúdo. O NLP está conectado ao algoritmo do Google e desempenha um papel significativo na melhoria da qualidade e da intenção do conteúdo.

Com isso, tem havido muito burburinho na indústria de marketing digital sobre a PNL e seu uso. Nesta postagem do blog, compartilhamos um guia abrangente sobre PNL e como usá-lo para SEO.

A importância da PNL no mundo de hoje

Muitos internautas confundem os dois PNLs; Processamento de linguagem natural e programação neurolinguística.

Enquanto a programação neurolinguística ajuda a se comunicar de forma eficaz com as pessoas ao seu redor, o processamento de linguagem natural ajuda a interagir com as máquinas.

A PNL ou Processamento de Linguagem Natural provou ser uma benção na era pandêmica de desaceleração econômica para aumentar a sustentabilidade.

Devido ao recente surto de COVID19, muitas empresas precisavam de maneiras mais inteligentes de entender a mudança no comportamento do cliente e se adaptar rapidamente.

É aqui que a NLP tem sido fenomenal ao ajudar várias empresas em aplicações do mundo real, como pesquisa médica, mecanismos de pesquisa e inteligência de negócios com interpretações das demandas dos usuários.

Um dos usos significativos do NLP é em assistentes de voz que criaram todo um ecossistema de 'comércio de voz'.

Segundo a pesquisa da Juniper, haverá mais de 8 bilhões de assistentes de voz até 2023, crescendo a uma taxa de 25,4%. A maioria dos assistentes de voz é alimentada por tecnologias baseadas em NLP e está impulsionando o crescimento de tais dispositivos inteligentes.

Ao longo dos anos, muitas empresas alavancaram tecnologias baseadas em NLP para criar produtos inteligentes. Por exemplo, de acordo com o eMarketer, a gigante do comércio eletrônico Amazon viu uma penetração massiva no mercado de assistentes inteligentes.

No entanto, além desses assistentes inteligentes, existem outras aplicações de tecnologias NLP ganhando força, como geradores automáticos de conteúdo que usam NLG ou Natural Language Generation.

Então, vamos entender o que é PNL e como ela funciona.

O que é PNL?

O que significa PNL? O Processamento de Linguagem Natural (NLP) é um sub-ramo da Inteligência Artificial e linguística dedicado à interpretação da linguagem humana para máquinas ou computadores.

A PNL usa algoritmos que analisam os padrões de linguagem e treinam modelos para oferecer arranjos para máquinas que usam esse treinamento como referência para a execução de tarefas específicas.

Por exemplo , um chatbot fará várias perguntas aos usuários sobre seus problemas, agregará dados e os analisará e processará para oferecer soluções relacionadas.

A PNL foi concebida pela primeira vez como um experimento para Tradução Automática na década de 1940. Um dos saltos mais significativos no desenvolvimento da PNL foi a ARPA Speech Understanding Research (SUR) na década de 1960.

Um exemplo que define o verdadeiro caminho para a evolução da PNL dos tempos modernos é o ELIZA, um chatbot desenvolvido no MIT (Massachusetts Institute of Technology) baseado no script DOCTOR.

Desde então, houve vários projetos durante a era moderna de inovações de comércio eletrônico que exploraram todo o potencial da PNL.

Como funciona a PNL?

A PNL é, em sua essência, uma ferramenta de interpretação de linguagem. Uma língua é um conjunto de regras ou símbolos que auxiliam na comunicação e nas interpretações.

Os símbolos são combinados para transmitir informações ou transmitir dados. A PNL usa símbolos ou padrões de linguagem para interpretação para acompanhar a estrutura gramatical da frase.

Com o surgimento da pesquisa por voz, é necessário um maior grau de desenvolvimento da PNL no campo. Até então, vemos aplicativos sendo colocados em saídas de aprendizado para bots, criando interações mais avançadas com os usuários.

O que são técnicas de PNL?

Todo modelo de PNL tem duas atividades principais: interpretação e geração de texto. A primeira parte interpreta a linguagem humana, a intenção de pesquisa e a sintaxe para oferecer dados que permitem a geração de texto.

A PNL pode ser categorizada em duas partes:

• Compreensão de Linguagem Natural (NLU)
• Geração de Linguagem Natural (NLG)
  

Compreensão de Linguagem Natural (NLU)

NLU é uma parte da PNL que lida com a compreensão e compreensão da linguagem humana. Ele interpreta o significado da comunicação que um usuário faz com uma máquina.

Quando você está falando com outra pessoa, ambos compartilham um conhecimento comum do idioma que facilita a compreensão.

No entanto, esse não é o caso de uma máquina que só entende uns e zeros ou qualquer outra forma de linguagem de máquina.

O NLU simplifica a compreensão da linguagem humana para computadores ou máquinas por meio de categorizações de texto, análise de conteúdo e análise de sentimento.

Para interpretações, a NLU usa os conceitos da ciência lingüística de

• Fonologia (som)
• Morfologia (formação de palavras)
• Sintaxe (estrutura da frase)
• Pragmática (compreensão)
  

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Geração de Linguagem Natural (NLG)

NLG usa NLU para gerar dados de saída. É uma parte do NLP que aproveita a interpretação da linguagem humana feita pelo NLU para gerar respostas ou texto para os usuários.

Muitas empresas agora estão adotando o NLG para aplicativos como geração automática de texto, acionamento de e-mails, respostas automáticas de áudio, etc.

De acordo com um relatório do Gartner, 25% das empresas usarão a tecnologia de linguagem natural de alguma forma até 2022. Os sistemas NLG são uma importante força motriz na adoção do NLP por vários negócios. Por exemplo , o NLG pode ajudar a automatizar a criação de conteúdo combinando frases e sequências longas e personalizando a experiência apoiada pela compreensão de dados do NLU.

As empresas podem aproveitar essa tecnologia para gerar conteúdo automatizado para comunicações internas, descrições de produtos, fins de marketing, contratos, relatórios, análises e outros.

Automatizar a geração de conteúdo pode reduzir o tempo de resposta, oferecer padronização nos canais de comunicação e melhorar a precisão.

Existem geradores de conteúdo automáticos que usam o NLG a seu favor, como:

• ArticleForge
• articoolo
• máquina de conteúdo SEO
• kafkai
• adzis
• Assistente de SEO
  

Agora que temos a ideia básica do que é PNL, vamos discutir algumas das melhores ferramentas de PNL que você pode usar para o seu negócio.

Principais ferramentas de PNL para o seu negócio

Existem duas maneiras de alavancar a PNL para o seu negócio.

A primeira abordagem é construir um modelo de PNL personalizado a partir do zero. Você terá que investir maciçamente em infraestrutura, recursos e profissionais qualificados para desenvolver um modelo de PNL sob medida.

A segunda e eficiente maneira é usar ferramentas de PNL de provedores de serviços terceirizados, que podem se integrar rapidamente à sua estrutura organizacional existente a um custo baixo.

Aqui estão algumas das melhores ferramentas de PNL que você pode usar para melhorar as conversões e aumentar a geração de leads por meio de interpretações da intenção de pesquisa dos usuários.

# 1 IBM Watson

O IBM Watson é um conjunto de vários serviços baseados em IA desenvolvidos por suas ofertas de armazenamento em nuvem. Um dos serviços baseados em IA mais eficazes fornecidos pelo IBM Watson é o NLU.

Tem sido um serviço fenomenal que permite reconhecer palavras-chave, categorias de texto, emoções, estrutura de frases, sintaxe e outros.

A melhor parte do IBM Watson é que ele fornece um serviço personalizável para diferentes setores, como finanças, saúde, manufatura, etc.

#2 GPT-3

GPT-3 é a iteração de terceira geração do transformador pré-treinado generativo, um modelo de aprendizado de máquina de rede neural que permite a geração automática de texto.

É desenvolvido pela OpenAI e requer pouca entrada para geração automática de texto. GPT-3 é uma das maiores redes neurais com mais de 175 bilhões de métricas de Machine Learning.

#3 Analisador Neural de Berkeley

É um dos analisadores mais precisos que oferece modelos baseados em IA para mais de 11 idiomas. É uma ferramenta aplicada em Python e ajuda a quebrar a construção sintática das frases em subfrases para um melhor entendimento da linguagem humana.

Este analisador usa a análise para dividir as frases complexas em componentes separados para encontrar seu significado.

Berkeley Neural Parser permite que você use a ferramenta facilmente sem muito conhecimento.

#4 TextBlob

TextBlob funciona no Natural Language Toolkit ou NLTK, um conjunto de bibliotecas e programas que ajudam nas interpretações da linguagem humana usando Python.

Considerado uma das melhores ferramentas para entender as complexidades do NLP, o TextBlob permite a prototipagem de seus projetos facilmente. Ele permite que você use análise de sentimento, traduções, extração de frases, classificação de texto e correção ortográfica.

#5 Gensim

É outra ferramenta baseada em algoritmos que facilita a interpretação da linguagem humana por meio da otimização de memória e agregação de dados linguísticos.

Você pode aproveitar o algoritmo instalando pacotes Python que ajudam em várias análises diferentes com base linguística.

A NLP é uma interpretação baseada em texto e tecnologia linguística que permitiu a automação da geração de conteúdo. Nos últimos anos, o conteúdo está no centro do SEO ou Search Engine Optimization, e o NLP tem capacitado a geração de conteúdo baseado em SEO.

Como a PNL mudou o mundo do SEO?

O SEO está relacionado ao SERP (páginas de resultados do mecanismo de pesquisa) do Google, onde os rastreadores indexam sites com base em diferentes parâmetros.

Um dos parâmetros mais significativos que o Google considera é o conteúdo envolvente e relacionado à intenção de pesquisa dos usuários. Os usuários agora estão pesquisando de forma mais inteligente e esperam as respostas pretendidas. Foi quando surgiu a atualização do BERT.

Em 2019, o Google anunciou o algoritmo BERT ou representações de codificador bidirecional do algoritmo de transformadores que usa uma arquitetura de transformador.

De acordo com a Wikipedia, as representações de codificador bidirecional de transformadores (BERT) são uma técnica de aprendizado de máquina baseada em transformador para pré-treinamento de processamento de linguagem natural (NLP) desenvolvido pelo Google.

Com o lançamento desta nova atualização, o Google agora se concentra no contexto e na nuance das palavras nas strings de pesquisa e, em seguida, as compara com os resultados mais próximos da intenção do usuário.

Da mesma forma, o mecanismo de pesquisa fornece snippets em destaque para o conteúdo mais relevante para a intenção do usuário.

O Google agora está focando mais na relevância da pesquisa e na intenção do usuário. A metodologia NLP ajudou com vários fatores de classificação, como foco no reconhecimento de entidade para texto alternativo de imagem, palavras-chave de cauda longa, intenção de pesquisa e preenchimento de palavras-chave.

Portanto, não há como negar que o NLP pode ajudar a melhorar o SEO de sites e afetar os resultados de pesquisa do Google recentemente.

Demonstração da API de PNL do Google

A API NLP do Google é um bot de conversação em tempo real que usa o algoritmo de processamento de linguagem natural para entender o que os usuários estão falando.

A incorporação da API de linguagem natural permitiu que vários cientistas de dados e profissionais de marketing conectassem e examinassem o texto.

Quase 15% das consultas de pesquisa ou termos de pesquisa são usados ​​pela primeira vez no Google. Isso significa que as máquinas e algoritmos do Google podem não ter dados históricos suficientes para entender a intenção por trás desses termos de pesquisa.

O NLP fornece uma imagem melhor de tudo relacionado à sua palavra-chave alvo e os compara com as páginas da SERP.

Melhor percepção da pesquisa de palavras-chave

Desde a atualização do BERT, houve uma melhoria significativa nas páginas classificadas nas SERPs. A relevância da palavra-chave com o conteúdo é de extrema importância para que os buscadores entendam melhor sua página.

Você pode analisar as páginas do seu site que foram atingidas após a atualização do BERT e trabalhar para melhorar a experiência do usuário da página para seus usuários. Para fazer isso, fique de olho nas principais páginas que subiram no ranking desde a atualização.

Procure a combinação de palavras-chave para as quais essas páginas estão classificadas e o que mais o Google está procurando. Desde a atualização, o Google procura uma frase inteira ou um parágrafo para criar significado a partir dela, em vez de se concentrar em uma sequência de termos de pesquisa.

Criação de backlinks

Com o NLP, o foco na estrutura do link, a importância dos links contextuais aumentou ainda mais. A compreensão do texto âncora e sua relevância com as páginas vinculadas do seu site é de extrema importância.

O processo de aprendizagem para o algoritmo NLP parece muito problemático no início, mas uma vez que você pega o jeito de usá-los, eles se tornam extremamente úteis para melhorar a geração de leads, bem como as classificações orgânicas.

Isso significa que você não pode colocar links irrelevantes em qualquer página e esperar que isso crie valor para sua página.

análise da concorrência

É claro que não há dois sites com desempenho igualmente bom no mecanismo de pesquisa. Com a recente atualização do BERT, o desafio dobrou para todos; portanto, para melhorar sua classificação de página, você precisa explorar esses insights e aproveitar todas as oportunidades possíveis.

Mas deve haver algo que o Google goste nas páginas de melhor classificação. Independentemente da autoridade ou idade do seu site, é o conteúdo da página que mais importa.

E isso envolve várias coisas e técnicas de otimização. Por exemplo , TF-IDF de uma maneira para otimizar seu conteúdo.

Além disso, o Google também analisa o conteúdo incorporando conjuntos de dados como sentimento, entidades, categoria e pontuação de relevância.

Portanto, é crucial analisar seus concorrentes com base nesses fatores também. Ferramentas como Surfer SEO, Frase ou SEO Assistants usam esses fatores e outros fatores importantes para criar conteúdo NLP SEO-friendly.

Efeitos da PNL no SEO

O que os mecanismos de busca como o Google conseguiram com o NLP foi lidar com a possibilidade de ser enganado pelas formas convencionais de SEO.

Por exemplo , anteriormente, o preenchimento de palavras-chave era um contribuinte significativo para o sucesso do SEO. O jornalista de PNL Danny Sullivan em 2019 twittou que não há muito que os SEOs possam fazer sobre NLPs e aprendizado de máquina em seu site.

Mas, John Muelller limpou o ar em seu webinar, onde disse que a melhor maneira de otimizar para a PNL é escrevendo conteúdo natural. O objetivo é criar o contexto das palavras.

Mas com o BERT, o Google garante que o contexto deve estar no centro e não apenas as palavras-chave. Por exemplo,

O algoritmo do Google agora entende a intenção do usuário com a ajuda de várias preposições como "de", "em" ou palavras interrogativas como "quando" e "por que" para entender melhor o contexto.

Vamos ver alguns outros impactos significativos que o NLP tem no SEO.

Redundância Blackhat

As estratégias do Blackhat são, de fato, contra as diretrizes dos mecanismos de busca; mesmo assim, muitos profissionais de marketing obtiveram sucesso usando essas estratégias para seus negócios.

É um conjunto de práticas que ajudam a melhorar o ranqueamento de sites na SERP, mas violam os termos de serviço definidos pelos mecanismos de busca.

Os mecanismos de busca agora podem detectar tais práticas de blackhat SEO com tecnologias baseadas em NLP e até mesmo combatê-las por meio de indexação baseada em contexto.

Texto alternativo relativo

O tamanho da imagem é essencial para SEO, mas o texto Alt faz muita diferença? Como o NLP enfatiza o contexto, suas imagens devem ter texto alternativo em sincronia com o conteúdo. Da mesma forma, se você incluir um vídeo no conteúdo, ele deve ter conteúdo relacionado à peça central.

Por exemplo , se o seu conteúdo for sobre calçados esportivos, adicionar um vídeo sobre como aproveitar os calçados na corrida ou em outros esportes pode beneficiar sua estratégia de SEO.

Combatendo o BERT com PNL

Um dos impactos mais significativos do NLP é sua capacidade de ajudar os profissionais de marketing a combater o BERT do Google. Tanto o BERT quanto o NLP têm a mesma abordagem em sua essência, onde o contexto do conteúdo é crucial. Assim, as organizações podem aproveitar o NLP para otimizar seus algoritmos de conteúdo e BERT de conteúdo.

Vários geradores de conteúdo automático e ferramentas de geração de ideias de conteúdo usam o NLG para oferecer otimizações. Por exemplo , o analisador de título Coschedule ajuda a melhorar o título de um blog, página de destino, e-books ou praticamente qualquer conteúdo.

Ele usa NLU para entender a intenção de cada palavra-chave ou conjunto de palavras e oferece análises.

A ferramenta analisadora de títulos permite que os usuários entendam a otimização de títulos dividindo as palavras de alcance em várias categorias, como palavras emocionais, palavras poderosas, palavras únicas, palavras comuns e até uma pontuação de SEO.

Da mesma forma, existem vários exemplos de tecnologia NLP que permitem otimizações de SEO por meio de diferentes ferramentas. Vamos discutir alguns desses exemplos.

Exemplos Típicos de PNL para SEO

Existem vários exemplos de uso de NLP por organizações para otimizações de SEO. De empresas de varejo a grandes empresas de segurança em todo o mundo, o NLP tem sido a tecnologia ideal para otimizações baseadas em SEO.

O passo certo para frente (Rocky Footwear)

A marca de calçados Rocky estava procurando melhorar seu tráfego orgânico e vendas. Então, eles precisavam de uma solução que pudesse ajudar a melhorar o SEO e criar conteúdo amigável para o site.

Então, eles utilizam uma ferramenta baseada em NLP chamada recomendações BrightEdge.

As marcas de calçados usaram uma ferramenta baseada em NLP para otimizar o título de uma página e metatags, o que afeta principalmente o SEO para melhorar as classificações dos mecanismos de pesquisa.

Isso os ajudou a melhorar sua receita baseada em pesquisa em 30%, as receitas ano a ano em 74% e o tráfego de novos clientes em 13%.

The Media Rumble (Stack Media)

A Stack Media é uma empresa de publicação digital e mídia on-line que oferece conteúdo relacionado a atletas que buscam atingir as metas de treinamento.

A equipe editorial estava enfrentando o enorme desafio de aumentar o engajamento dos usuários e melhorar as métricas de SEO para sua plataforma de mídia.

Então, eles decidiram aproveitar uma ferramenta baseada em NLP para aumentar o impacto da palavra-chave e criar um conteúdo mais envolvente.

Para isso, eles usaram o Data Cube, que oferece insights de palavras-chave. Além das palavras-chave, a equipe editorial precisava analisar a intenção de pesquisa do público para melhorar o conteúdo para o qual eles usaram o Intent Signal.

Eles conseguiram reduzir as taxas de rejeição em 73% e melhorar as visitas ao site em 61% por meio de ferramentas baseadas em NLP, como Data Cube e Intent Signal.

O Sucesso Seguro (Fuga)

A Fugue é uma empresa de segurança de infraestrutura em nuvem que oferece serviços de conformidade e segurança para empresas. Suas soluções identificam os riscos de segurança na nuvem e os problemas de conformidade para garantir que medidas preventivas sejam implementadas para evitar eventos catastróficos.

Além disso, oferece detecção de desvio de linha de base e detecção automática de erros para eliminar qualquer violação de dados para empresas.

A equipe de marketing da Fugue precisava melhorar sua visibilidade no segmento Cloud Security Posture Management (CSPM).

CSPM é uma categoria de ferramentas de segurança que inclui casos de uso específicos para integração de DevOps, resposta a incidentes, monitoramento de conformidade, visualização de riscos e avaliação.

Eles precisavam criar conteúdo exclusivo e ainda competir com os líderes de mercado que criaram conteúdo no CSPM.

Então, eles escolheram o Frase.IO, uma ferramenta baseada em NLP que oferece ideias de conteúdo, tópicos e até conteúdo inteiro, que eles aproveitaram para aumentar o tráfego orgânico, levando sua página da 10ª posição na SERP para a 1ª.

Não apenas BrightEdge, Data Cube ou Frase.IO, existem várias plataformas diferentes baseadas em NLP que você pode usar para ter um impacto maior no SEO, como:

• ContentFusion
• Assistente de SEO
• HubSpot
• Pesquisador de SEO
• Market Brew
• MarketMuse
• Millimetric.ai
• WordLift
  

Conclusão

De assistentes de voz a geradores automáticos de conteúdo, o NLP forneceu várias soluções mais inteligentes para empresas.

Com essa ferramenta, você pode

• Entenda a intenção exata da pesquisa por usuário
• Identifique os pontos problemáticos dos usuários ao usar seus produtos ou serviços
• Implemente a agregação de dados vitais do usuário
• Verifique a gramática e otimize para consultas de pesquisa por voz.
• Interpretar, analisar e recomendar experiências personalizadas
• Melhore as conversões e eleve a geração de leads
• Classifique mais alto por meio da otimização de SEO
• Aumente o tráfego do seu conteúdo
  

Se você deseja obter otimizações de SEO para sua empresa por meio de conteúdo de ponta criado por meio da tecnologia NLP, o Scalenut é o que você precisa.

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