Como a PNL está afetando o SEO e a visibilidade da pesquisa?

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. A PNL está conectada ao algoritmo do Google e desempenha um papel significativo na melhoria da qualidade do conteúdo e da intenção.

Com isso, tem havido muito burburinho entre a 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 PNL; Processamento de linguagem natural e programação neurolinguística.

Enquanto a programação neurolinguística ajuda a se comunicar efetivamente 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 da pandemia 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 PNL tem sido fenomenal em ajudar várias empresas em aplicações do mundo real, como pesquisa médica, mecanismos de busca e inteligência de negócios com interpretações das demandas dos usuários.

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

De acordo com 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 PNL e está impulsionando o crescimento desses dispositivos inteligentes.

Ao longo dos anos, muitas empresas aproveitaram as tecnologias baseadas em PNL 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 de PNL ganhando força, como geradores automáticos de conteúdo que usam NLG ou Natural Language Generation.

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

O que é PNL?

O que significa PNL? O Processamento de Linguagem Natural (PNL) é um sub-ramo da Inteligência Artificial e da linguística dedicada 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 executar 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 o 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 linguagem é um conjunto de regras ou símbolos que auxiliam na comunicação e nas interpretações.

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

Com o aumento da pesquisa por voz, é necessário que haja 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 dividida em duas partes:

• Compreensão de linguagem natural (NLU)
• Geração de linguagem natural (NLG)
  

Compreensão de linguagem natural (NLU)

A NLU é uma parte da PNL que lida com a compreensão e a 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 o torna fácil de entender.

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

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

Para interpretações, NLU usa os conceitos da ciência linguística 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 da PNL que aproveita a interpretação da linguagem humana feita pela NLU para gerar respostas ou texto para os usuários.

Muitas empresas estão adotando o NLG para aplicativos como geração automática de texto, e-mails de gatilho, 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 grande força motriz na adoção da PNL por várias empresas. 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 do zero. Você terá que investir massivamente 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 impulsionados 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

O GPT-3 é a iteração de terceira geração do Generative Pre-trained Transformer, um modelo de aprendizado de máquina de rede neural que permite a geração automática de texto.

Ele é desenvolvido pela OpenAI e requer pouca entrada para geração automatizada de texto. A 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 de frases em subfrases para uma melhor compreensão da linguagem humana.

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

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

#4 TextBlob

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

Considerado como uma das melhores ferramentas para entender as complexidades da PNL, o TextBlob permite a prototipagem de seus projetos com facilidade. Ele permite que você use análise de sentimentos, 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 da memória e agregação de dados linguísticos.

Você pode aproveitar o algoritmo instalando pacotes Python que ajudam em diversas análises baseadas em linguística.

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

Como a PNL mudou o mundo do SEO?

SEO está relacionado ao SERP (Search Engine Result Pages) 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 algoritmo Bidirectional Encoder Representations from Transformers que usa uma arquitetura de transformador.

De acordo com a Wikipedia, o Bidirecional Encoder Representations from Transformers (BERT) é uma técnica de aprendizado de máquina baseada em transformador para pré-treinamento de processamento de linguagem natural (NLP) desenvolvida pelo Google.

Com esta nova atualização sendo lançada, o Google agora se concentra no contexto e na nuance das palavras nas strings de pesquisa e 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 se concentrando mais na relevância da pesquisa e na intenção do usuário. A metodologia de PNL 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 a PNL pode ajudar a melhorar o SEO de sites e afetar os resultados de pesquisa do Google ultimamente.

Demonstração da API de PNL do Google

A API NLP do Google é um bot de conversação em tempo real que usa o algoritmo Natural Language Processing para entender sobre 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.

A PNL fornece uma imagem melhor de tudo relacionado à sua palavra-chave de destino e as compara com as páginas da SERP.

Melhor percepção da pesquisa de palavras-chave

Desde a atualização do BERT, houve uma melhoria significativa nas páginas que estão ranqueando nos 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 aumentaram no ranking desde a atualização.

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

Criação de backlinks

Com a PNL, o foco na estrutura de links, 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 aprendizado para o algoritmo de PNL parece muito problemático no começo, mas quando você pega o jeito de usá-los, eles se tornam extremamente úteis para melhorar a geração de leads e os rankings orgânicos.

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 igual no mecanismo de busca. Com a recente atualização do BERT, o desafio dobrou para todos; portanto, para melhorar seu page rank, você precisa explorar esses insights e aproveitar todas as oportunidades possíveis.

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

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

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

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 amigável para NLP SEO.

Efeitos da PNL no SEO

O que os mecanismos de busca como o Google conseguiram com a PNL é 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 PNL e aprendizado de máquina em seu site.

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

Mas com o BERT, o Google garante que o contexto esteja no centro e não apenas nas 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 a PNL tem no SEO.

Redundância Blackhat

As estratégias 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 as classificações de sites na SERP, mas violam os termos de serviço definidos pelos mecanismos de busca.

Os mecanismos de pesquisa agora podem detectar essas práticas de blackhat SEO com tecnologias baseadas em PNL e até 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 a PNL 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 principal.

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

Combatendo o BERT com PNL

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

Vários geradores de conteúdo automático e ferramentas de geração de ideias de conteúdo usam NLG para oferecer otimizações. Por exemplo , o analisador de títulos 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 de análise de títulos permite que os usuários entendam a otimização de títulos, dividindo as palavras de alcance em várias categorias, como palavras de emoção, palavras de poder, palavras únicas, palavras comuns e até mesmo uma pontuação de SEO.

Da mesma forma, existem vários exemplos de tecnologia de PNL 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 PNL por organizações para otimizações de SEO. De empresas de varejo a grandes empresas de segurança em todo o mundo, a PNL tem sido a tecnologia principal para otimizações baseadas em SEO.

O passo certo em 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.

Assim, eles aproveitam uma ferramenta baseada em PNL chamada recomendações do BrightEdge.

As marcas de calçados usaram uma ferramenta baseada em PNL para otimizar o título de uma página e as 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 (Pilha de Mídia)

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

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

Então, eles decidiram alavancar uma ferramenta baseada em PNL para aumentar o impacto das palavras-chave e criar 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 busca 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 PNL, 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 apresentar 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 PNL que oferece ideias de conteúdo, tópicos e até mesmo 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 PNL que você pode usar para ter um impacto maior no SEO, como:

• ContentFusion
• Assistente de SEO
• HubSpot
• Olheiro de SEO
• MarketBrew
• MarketMuse
• Millimetric.ai
• WordLift
  

Conclusão

De assistentes de voz a geradores de conteúdo automático, a 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 as consultas de pesquisa por voz.
• Interpretar, analisar e recomendar experiências personalizadas
• Melhore as conversões e eleve a geração de leads
• Classifique mais alto através da otimização de SEO
• Aumente o tráfego do seu conteúdo
  

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