Scalenut devine G2 Fall Leader 2022 - Categoria Creare Conținut

De-a lungul anilor, algoritmul Google s-a schimbat, SEO-ul concentrându-se pe diverse lucruri în același timp.

Cel mai recent algoritm Google a făcut ca utilizarea limbilor naturale să fie mai valoroasă și mai importantă în conținut. NLP este conectat la algoritmul Google și joacă un rol semnificativ în îmbunătățirea calității conținutului și a intenției.

Cu aceasta, a existat o mulțime de discuții în rândul industriei de marketing digital despre NLP și utilizarea acestuia. În această postare pe blog, am împărtășit un ghid cuprinzător despre NLP și despre cum să îl folosim pentru SEO.

Importanța NLP în lumea de astăzi

Mulți utilizatori de internet confundă cele două NLP-uri; Procesarea limbajului natural și programarea neuro-lingvistică.

În timp ce programarea neuro-lingvistică ajută la comunicarea eficientă cu oamenii din jurul tău, în timp ce procesarea limbajului natural ajută la interacțiunea cu mașinile.

NLP sau procesarea limbajului natural s-a dovedit un avantaj în epoca pandemiei de încetinire economică pentru a stimula sustenabilitatea.

Din cauza recentului focar de COVID19, multe companii aveau nevoie de modalități mai inteligente de a înțelege schimbarea comportamentului clienților și de a se adapta rapid.

Aici NLP a fost fenomenal în a ajuta mai multe companii în aplicații din lumea reală, cum ar fi cercetarea medicală, motoarele de căutare și inteligența de afaceri cu interpretări ale cerințelor utilizatorilor.

Una dintre utilizările semnificative ale NLP este în asistenții vocali care au creat un întreg ecosistem de „comerț vocal”.

Conform cercetărilor Juniper, vor exista peste 8 miliarde de asistenți vocali până în 2023, în creștere cu o rată de 25,4%. Majoritatea asistenților vocali sunt alimentați de tehnologii bazate pe NLP și stimulează creșterea unor astfel de dispozitive inteligente.

De-a lungul anilor, multe întreprinderi au folosit tehnologiile bazate pe NLP pentru a crea produse inteligente. De exemplu, potrivit eMarketer, gigantul comerțului electronic Amazon a înregistrat o penetrare masivă pe piața asistenților inteligenti.

Cu toate acestea, în afară de astfel de asistenți inteligenți, există și alte aplicații ale tehnologiilor NLP care câștigă teren, cum ar fi generatoarele automate de conținut care folosesc NLG sau Natural Language Generation.

Deci, să înțelegem ce este NLP și cum funcționează.

Ce este NLP?

Ce înseamnă NLP? Procesarea limbajului natural (NLP) este o sub-ramură a inteligenței artificiale și a lingvisticii dedicată interpretării limbajului uman pentru mașini sau computere.

NLP folosește algoritmi care analizează modelele lingvistice și modelele de tren pentru a oferi aranjamente pentru mașinile care folosesc astfel de instruire ca referință pentru executarea unor sarcini specifice.

De exemplu , un chatbot va adresa mai multe întrebări utilizatorilor cu privire la problemele lor, va agrega datele și le va analiza și procesa pentru a oferi soluții conexe.

NLP a fost conceput pentru prima dată ca un experiment pentru traducerea automată în anii 1940. Unul dintre cele mai semnificative salturi în dezvoltarea NLP a fost ARPA Speech Understanding Research (SUR) în anii 1960.

Un exemplu care definește adevărata cale către evoluția NLP-ului din timpurile moderne este ELIZA, un chatbot dezvoltat la MIT (Massachusetts Institute of Technology) pe baza scenariului DOCTOR.

De atunci, au existat mai multe proiecte în timpul erei moderne a inovațiilor de comerț electronic care au exploatat întregul potențial al NLP.

Cum funcționează NLP?

NLP este, în esență, un instrument de interpretare a limbii. O limbă este un set de reguli sau simboluri care ajută la comunicare și interpretări.

Simbolurile sunt combinate pentru a transmite informații sau transmite date. NLP folosește simboluri sau modele de limbaj pentru interpretare pentru a ține pasul cu structura gramaticală a propoziției.

Odată cu creșterea căutării vocale, trebuie să existe un grad mai mare de dezvoltare a NLP în domeniu. Până atunci, vedem aplicații introduse în rezultate de învățare pentru roboți care creează interacțiuni mai avansate cu utilizatorii.

Ce sunt tehnicile NLP?

Fiecare model NLP are două activități majore: interpretarea și generarea de text. Prima parte interpretează limbajul uman, intenția de căutare și sintaxa pentru a oferi date care permit generarea de text.

NLP poate fi împărțit în două părți:

• Înțelegerea limbajului natural (NLU)
• Generarea limbajului natural (NLG)
  

Înțelegerea limbajului natural (NLU)

NLU este o parte a NLP care se ocupă de înțelegerea și înțelegerea limbajului uman. El interpretează sensul comunicării pe care un utilizator o face cu o mașină.

Când vorbiți cu o altă persoană, amândoi împărtășiți o cunoaștere comună a limbii, care o face ușor de înțeles.

Cu toate acestea, acesta nu este cazul unei mașini care înțelege doar unii și zerourile sau orice altă formă de limbaj mașină.

NLU simplifică înțelegerea limbajului uman pentru computere sau mașini prin categorisiri de text, analiza conținutului și analiza sentimentelor.

Pentru interpretări, NLU folosește conceptele științei lingvistice ale

• Fonologie (sunet)
• Morfologie (formarea cuvintelor)
• Sintaxă (structură de propoziție)
• Pragmatică (înțelegere)
  

‍

Generarea limbajului natural (NLG)

NLG folosește NLU pentru a genera date de ieșire. Este o parte a NLP care folosește interpretarea limbajului uman făcută de NLU pentru a genera răspunsuri sau text pentru utilizatori.

Multe întreprinderi adoptă acum NLG pentru aplicații precum generarea automată de text, e-mailurile de declanșare, răspunsurile audio automate etc.

Conform unui raport al Gartner, 25% dintre întreprinderi vor folosi tehnologia limbajului natural într-o anumită formă până în 2022. Sistemele NLG sunt o forță motrice majoră în adoptarea NLP de către mai multe companii. De exemplu , NLG poate ajuta la automatizarea creării de conținut combinând propoziții și secvențe lungi și personalizând experiența susținută de înțelegerea datelor NLU.

Companiile pot folosi o astfel de tehnologie pentru a genera conținut automat pentru comunicații interne, descrieri de produse, scopuri de marketing, contracte, rapoarte, analize și altele.

Automatizarea generării de conținut poate reduce timpul de realizare, poate oferi standardizare pe canalele de comunicare și poate îmbunătăți acuratețea.

Există generatoare automate de conținut care folosesc NLG în avantajul lor, cum ar fi:

• ArticleForge
• Articoolo
• Mașină de conținut SEO
• Kafkai
• Adzis
• Asistent SEO
  

Acum că avem ideea de bază despre ce este NLP, haideți să discutăm unele dintre cele mai bune instrumente NLP pe care le puteți folosi pentru afacerea dvs.

Top instrumente NLP pentru afacerea dvs

Există două moduri de a utiliza NLP pentru afacerea dvs.

Prima abordare este de a construi un model NLP personalizat de la zero. Va trebui să investiți masiv în infrastructură, resurse și profesioniști calificați pentru a dezvolta un model NLP la comandă.

A doua modalitate eficientă este să utilizați instrumente NLP de la furnizori de servicii terți, care se pot integra rapid în structura dumneavoastră organizațională existentă la un cost redus.

Iată câteva dintre cele mai bune instrumente NLP pe care le puteți folosi pentru a îmbunătăți conversiile și pentru a crește generarea de clienți potențiali prin interpretări ale intenției de căutare a utilizatorilor.

#1 IBM Watson

IBM Watson este o suită de mai multe servicii bazate pe inteligență artificială alimentată de ofertele sale de stocare în cloud. Unul dintre cele mai eficiente servicii bazate pe inteligență artificială oferite de IBM Watson este NLU.

A fost un serviciu fenomenal care permite recunoașterea cuvintelor cheie, categoriilor de text, emoțiilor, structurii propoziției, sintaxei și altele.

Cea mai bună parte despre IBM Watson este că oferă un serviciu personalizabil pentru diferite industrii precum finanțele, sănătatea, producția etc.

#2 GPT-3

GPT-3 este a treia generație a Generative Pre-Trained Transformer, un model de învățare automată a rețelei neuronale care permite generarea automată de text.

Este dezvoltat de OpenAI și necesită puțină intrare pentru generarea automată de text. GPT-3 este una dintre cele mai mari rețele neuronale cu peste 175 de miliarde de metrici de învățare automată.

# 3 Berkeley Neural Parser

Este unul dintre cele mai precise analizoare care oferă modele bazate pe AI pentru mai mult de 11 limbi. Este un instrument aplicat în Python și ajută la descompunerea sintactică a propozițiilor în subfraze pentru o mai bună înțelegere a limbajului uman.

Acest parser folosește analizarea pentru a împărți propozițiile complexe în componente separate pentru a-i găsi sensul.

Berkeley Neural Parser vă permite să utilizați instrumentul cu ușurință, fără prea multe cunoștințe.

#4 TextBlob

TextBlob funcționează pe Natural Language Toolkit sau NLTK, un set de biblioteci și programe care ajută la interpretările limbajului uman folosind Python.

Considerat drept unul dintre cele mai bune instrumente de înțelegere a complexității NLP, TextBlob permite prototiparea proiectelor dvs. cu ușurință. Vă permite să utilizați analiza sentimentelor, traduceri, extragerea de fraze, clasificarea textului și corectarea ortografiei.

# 5 Gensim

Este un alt instrument bazat pe algoritm care facilitează interpretarea limbajului uman prin optimizarea memoriei și agregarea datelor lingvistice.

Puteți folosi algoritmul instalând pachete Python care ajută la mai multe analize lingvistice diferite.

NLP este o interpretare bazată pe text și o tehnologie lingvistică care a permis automatizarea generării de conținut. În ultimii ani, conținutul se află în centrul SEO sau al optimizării pentru motoarele de căutare, iar NLP a împuternicit generarea de conținut bazată pe SEO.

Cum a schimbat NLP lumea SEO?

SEO se referă la SERP (Search Engine Result Pages) de la Google, unde crawlerele indexează site-urile web pe baza diferiților parametri.

Unul dintre cei mai importanți parametri pe care îi consideră Google este conținutul care este captivant și legat de intenția de căutare a utilizatorilor. Utilizatorii caută acum mai inteligent și se așteaptă la răspunsurile dorite. Atunci a apărut actualizarea BERT.

În 2019, Google a anunțat algoritmul BERT sau algoritmul Bidirectional Encoder Representations from Transformers care utilizează o arhitectură de transformator.

Potrivit Wikipedia, Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) este o tehnică de învățare automată bazată pe transformator pentru pre-instruirea procesării limbajului natural (NLP) dezvoltată de Google.

Odată cu lansarea acestei noi actualizări, Google se concentrează acum pe context și pe nuanța cuvintelor din șirurile de căutare și apoi le potrivește cu rezultatele care sunt mai apropiate de intenția utilizatorului.

În mod similar, motorul de căutare oferă fragmente recomandate pentru conținutul care este cel mai relevant pentru intenția utilizatorului.

Google se concentrează acum mai mult pe relevanța căutării și pe intenția utilizatorului. Metodologia NLP a ajutat cu diverși factori de clasare, cum ar fi concentrarea pe recunoașterea entităților pentru textul alternativ al imaginii, cuvintele cheie cu coadă lungă, intenția de căutare și umplerea cuvintelor cheie.

Deci, nu se poate nega că NLP poate ajuta la îmbunătățirea SEO pentru site-uri web și poate afecta rezultatele căutării Google în ultima vreme.

Demo API NLP de la Google

API-ul Google NLP este un bot de conversație în timp real care utilizează algoritmul de procesare a limbajului natural pentru a înțelege despre ce vorbesc utilizatorii.

Încorporarea API-ului în limbaj natural a permis diverșilor oameni de știință ai datelor, agenților de marketing să conecteze și să examineze textul.

Aproape 15% dintre interogările de căutare sau termenii de căutare sunt utilizați pentru prima dată pe Google. Aceasta înseamnă că mașinile și algoritmii Google ar putea să nu aibă suficiente date istorice pentru a înțelege intenția din spatele acestor termeni de căutare.

NLP oferă o imagine mai bună a tot ceea ce este legat de cuvântul cheie țintă și le compară cu paginile din SERP.

O perspectivă mai bună asupra cercetării cuvintelor cheie

De la actualizarea BERT, a existat o îmbunătățire semnificativă a paginilor care se clasifică pe SERP-uri. Relevanța cuvintelor cheie cu conținutul este de cea mai mare importanță pentru ca motoarele de căutare să vă înțeleagă mai bine pagina.

Puteți analiza paginile de pe site-ul dvs. care au fost afectate după actualizarea BERT și puteți lucra la îmbunătățirea experienței utilizatorului paginii pentru utilizatorii dvs. Pentru a face acest lucru, urmăriți paginile de top care au crescut în clasament de la actualizare.

Căutați combinația de cuvinte cheie pentru care sunt clasate aceste pagini și ce mai caută Google. De la actualizare, Google caută o propoziție întreagă sau un paragraf pentru a-i crea sens, în loc să se concentreze pe un șir de termeni de căutare.

Crearea backlink-urilor

Odată cu NLP, accentul pe structura legăturilor, importanța legăturilor contextuale a crescut și mai mult. Înțelegerea textului ancora și relevanța acestuia cu paginile legate de site-ul dvs. este de cea mai mare importanță.

Procesul de învățare pentru algoritmul NLP pare foarte problematic la început, dar odată ce înțelegi cum să le folosești, atunci devin extrem de utile în îmbunătățirea generării de clienți potențiali, precum și a clasamentului organic.

Aceasta înseamnă că nu puteți pune linkuri irelevante pe nicio pagină și nu vă puteți aștepta să creeze valoare pentru pagina dvs.

Analiza concurenței

Este clar că nici două site-uri nu vor funcționa la fel de bine la motorul de căutare. Odată cu actualizarea recentă BERT, provocarea s-a dublat pentru toată lumea; prin urmare, pentru a vă îmbunătăți rangul paginii, trebuie să exploatați aceste informații și să profitați de toate oportunitățile posibile.

Dar trebuie să existe ceva ce îi place lui Google la paginile de top. Indiferent de autoritatea sau vârsta site-ului dvs., conținutul de pe pagină este cel mai important.

Și, acest lucru implică diverse lucruri și tehnici de optimizare. De exemplu , TF-IDF într-un fel pentru a vă optimiza conținutul.

Pe lângă aceasta, Google analizează și piesa de conținut încorporând seturi de date precum sentimentul, entitățile, categoria și scorul de proeminență.

Prin urmare, este crucial să-ți analizezi concurenții și pe baza acestor factori. Instrumente precum Surfer SEO, Frase sau SEO Assistant folosesc acești factori și alți factori importanți pentru a crea conținut NLP prietenos cu SEO.

Efectele NLP asupra SEO

Ceea ce au realizat motoarele de căutare precum Google cu NLP este să abordeze posibilitatea de a fi păcălit de formele convenționale de SEO.

De exemplu , mai devreme, umplerea cuvintelor cheie a contribuit semnificativ la succesul SEO. Jurnalistul NLP Danny Sullivan a scris pe Twitter în 2019 că SEO nu poate face mare lucru despre NLP și învățarea automată pe site-ul lor.

Dar, John Mueller a clarificat aerul în cadrul webinarului său, unde a spus că cel mai bun mod de a optimiza pentru NLP este să scrieți conținut natural. Scopul este de a crea contextul cuvintelor.

Dar cu BERT, Google se asigură că contextul ar trebui să fie la bază și nu doar cuvintele cheie. De exemplu,

Algoritmul Google înțelege acum intenția utilizatorului cu ajutorul diferitelor prepoziții precum „de”, „în” sau cuvinte interogative precum „când” și „de ce” pentru a înțelege mai bine contextul.

Să vedem alte impacturi semnificative pe care NLP-ul le are asupra SEO.

Redundanță Blackhat

Strategiile Blackhat sunt, de fapt, împotriva ghidurilor motoarelor de căutare; chiar și așa, mulți agenți de marketing au obținut succes folosind astfel de strategii pentru afacerile lor.

Este un set de practici care ajută la îmbunătățirea pozițiilor site-urilor web în SERP, dar încalcă termenii și condițiile definiți de motoarele de căutare.

Motoarele de căutare pot detecta acum astfel de practici SEO blackhat cu tehnologii bazate pe NLP și chiar le pot contracara prin indexare bazată pe context.

Alt text relativ

Dimensiunea imaginii este esențială pentru SEO, dar textul Alt face o mare diferență? Pe măsură ce NLP subliniază contextul, imaginile dvs. trebuie să aibă text alternativ sincronizat cu conținutul. În mod similar, dacă includeți un videoclip în conținut, acesta trebuie să aibă conținut legat de piesa de bază.

De exemplu , dacă conținutul dvs. este despre pantofi sport, adăugarea unui videoclip despre cum să folosiți pantofii în alergare sau alte sporturi vă poate aduce beneficii strategiei SEO.

Contracararea BERT cu NLP

Unul dintre cele mai semnificative efecte ale NLP este capacitatea sa de a ajuta marketerii să contracareze BERT de la Google. Atât BERT, cât și NLP au aceeași abordare în esență, unde contextul conținutului este crucial. Deci, organizațiile pot folosi NLP pentru a-și optimiza conținutul și algoritmii BERT de conținut.

Mai mulți generatori de conținut automat și instrumente de generare de idei de conținut folosesc NLG pentru a oferi optimizări. De exemplu , analizatorul de titluri Coschedule ajută la îmbunătățirea titlului unui blog, al unei pagini de destinație, al cărților electronice sau al oricărui conținut.

Utilizează NLU pentru a înțelege intenția fiecărui cuvânt cheie sau set de cuvinte și oferă analize.

Instrumentul de analiză a titlurilor permite utilizatorilor să înțeleagă optimizarea titlurilor prin împărțirea cuvintelor de acoperire în mai multe categorii, cum ar fi cuvinte emoționale, cuvinte puternice, cuvinte unice, cuvinte comune și chiar un scor SEO.

În mod similar, există câteva exemple de tehnologie NLP care permite optimizări SEO prin diferite instrumente. Să discutăm câteva dintre aceste exemple.

Exemple tipice de NLP pentru SEO

Există mai multe exemple de utilizare a NLP de către organizații pentru optimizarea SEO. De la firme de retail la companii de securitate masive din întreaga lume, NLP a fost tehnologia de bază pentru optimizări bazate pe SEO.

Pasul potrivit înainte (Rocky Footwear)

Brandul de încălțăminte Rocky căuta să-și îmbunătățească traficul organic și vânzările. Deci, aveau nevoie de o soluție care ar putea ajuta la îmbunătățirea SEO și să creeze conținut ușor de utilizat pentru site-ul lor.

Deci, folosesc un instrument bazat pe NLP numit recomandări BrightEdge.

Mărcile de încălțăminte au folosit un instrument bazat pe NLP pentru a optimiza titlul paginii și etichetele meta, ceea ce afectează în primul rând SEO pentru o poziție îmbunătățită în motoarele de căutare.

Acest lucru i-a ajutat să-și îmbunătățească veniturile bazate pe căutare cu 30%, veniturile de la an la an cu 74% și traficul de clienți noi cu 13%.

The Media Rumble (Stiva Media)

Stack Media este o companie de publicare digitală și media online care furnizează conținut legat de sportivii care doresc să atingă obiectivele de antrenament.

Echipa editorială s-a confruntat cu provocarea masivă de a crește implicarea utilizatorilor și de a îmbunătăți valorile SEO pentru platforma lor media.

Așadar, au decis să folosească un instrument bazat pe NLP pentru a crește impactul cuvintelor cheie și pentru a crea conținut mai captivant.

Pentru aceasta, au folosit Data Cube, care oferă informații despre cuvinte cheie. În afară de cuvintele cheie, echipa editorială trebuia să analizeze intenția de căutare a audiențelor pentru a-și îmbunătăți conținutul pentru care a folosit Intent Signal.

Au reușit să reducă ratele de respingere cu 73% și să îmbunătățească vizitele pe site-uri cu 61% prin instrumente bazate pe NLP precum Data Cube și Intent Signal.

Succesul sigur (Fuga)

Fugue este o companie de securitate a infrastructurii cloud care oferă companiilor servicii de conformitate și securitate. Soluțiile lor identifică riscurile de securitate în cloud și problemele de conformitate pentru a se asigura că există măsuri preventive pentru a evita evenimentele catastrofale.

În plus, oferă detectarea declinului de bază și detectarea automată a erorilor pentru a elimina orice încălcare a datelor pentru întreprinderi.

Echipa de marketing de la Fugue trebuia să-și îmbunătățească vizibilitatea în segmentul Cloud Security Posture Management (CSPM).

CSPM este o categorie de instrumente de securitate care include cazuri de utilizare specifice pentru integrarea DevOps, răspunsul la incident, monitorizarea conformității, vizualizarea riscurilor și evaluarea.

Trebuia să vină cu conținut unic și totuși să concureze cu liderii de piață care au creat conținut pe CSPM.

Așadar, au ales Frase.IO, un instrument bazat pe NLP care oferă idei de conținut, subiecte și chiar întreg conținut, pe care l-au valorificat pentru un trafic organic mai mare, luând pagina lor de pe poziția a 10-a pe SERP pe prima.

Nu doar BrightEdge, Data Cube sau Frase.IO, există mai multe platforme diferite bazate pe NLP pe care le puteți folosi pentru a avea un impact mai mare asupra SEO, cum ar fi:

• ContentFusion
• Asistent SEO
• HubSpot
• Cercetare SEO
• Market Brew
• MarketMuse
• milimetric.ai
• WordLift
  

Concluzie

De la asistenți vocali la generatori de conținut automat, NLP a dezvoltat câteva soluții mai inteligente pentru companii.

Cu un astfel de instrument, poți

• Înțelegeți intenția exactă a căutării după utilizator
• Identificați punctele dureroase ale utilizatorilor în timpul utilizării produselor sau serviciilor dvs
• Implementați agregarea datelor vitale ale utilizatorilor
• Verificați gramatica și optimizați pentru interogările de căutare vocală.
• Interpretați, analizați și recomandați experiențe personalizate
• Îmbunătățiți conversiile și creșteți generarea de clienți potențiali
• Clasați-vă mai sus prin optimizarea SEO
• Creșteți traficul pe conținutul dvs
  

Dacă doriți să obțineți optimizări SEO pentru afacerea dvs. prin conținut de ultimă generație creat prin tehnologia NLP, Scalenut este ceea ce aveți nevoie.

Începeți acum călătoria către o afacere de succes prin generarea de conținut mai inteligentă cu serviciile noastre.