Scalenut становится лидером G2 Fall 2022 в категории «Создание контента»

За прошедшие годы алгоритм Google изменился, оптимизаторы сосредоточились на разных вещах одновременно.

Последний алгоритм Google сделал использование естественных языков более ценным и важным в контенте. НЛП связано с алгоритмом Google и играет важную роль в улучшении качества контента и намерений.

В связи с этим в индустрии цифрового маркетинга было много шума о НЛП и его использовании. В этом сообщении блога мы поделились исчерпывающим руководством по НЛП и тому, как его использовать для SEO.

Значение НЛП в современном мире.

Многие пользователи Интернета путают два НЛП; Обработка естественного языка и нейролингвистическое программирование.

В то время как нейролингвистическое программирование помогает эффективно общаться с окружающими вас людьми, тогда как обработка естественного языка помогает взаимодействовать с машинами.

NLP или обработка естественного языка оказались благом в эпоху пандемии экономического спада для повышения устойчивости.

Из-за недавней вспышки COVID-19 многим компаниям потребовались более разумные способы понимания меняющегося поведения клиентов и быстрой адаптации.

Именно здесь NLP феноменально помог нескольким предприятиям в реальных приложениях, таких как медицинские исследования, поисковые системы и бизнес-аналитика, с интерпретацией требований пользователей.

Одним из важных применений НЛП являются голосовые помощники, которые создали целую экосистему «голосовой коммерции».

Согласно исследованию Juniper, к 2023 году число голосовых помощников превысит 8 миллиардов, а скорость роста составит 25,4%. Большинство голосовых помощников основаны на технологиях, основанных на NLP, и стимулируют рост таких интеллектуальных устройств.

На протяжении многих лет многие предприятия использовали технологии, основанные на НЛП, для создания интеллектуальных продуктов. Например, по данным eMarketer, гигант электронной коммерции Amazon добился массового проникновения на рынок умных помощников.

Однако, помимо таких интеллектуальных помощников, есть и другие приложения технологий НЛП, набирающие обороты, такие как автоматические генераторы контента, использующие NLG или генерацию естественного языка.

Итак, давайте разберемся, что такое НЛП и как оно работает.

Что такое НЛП?

Что означает НЛП? Обработка естественного языка (NLP) — это подраздел искусственного интеллекта и лингвистики, посвященный интерпретации человеческого языка для машин или компьютеров.

НЛП использует алгоритмы, которые анализируют языковые паттерны и обучают модели, чтобы предлагать механизмы для машин, которые используют такое обучение в качестве эталона для выполнения определенных задач.

Например , чат-бот будет задавать пользователям несколько вопросов об их проблемах, собирать данные, анализировать и обрабатывать их, чтобы предлагать соответствующие решения.

НЛП впервые было задумано как эксперимент по машинному переводу еще в 1940-х годах. Одним из наиболее значительных скачков в развитии НЛП стало исследование понимания речи (SUR) ARPA в 1960-х годах.

Одним из примеров, определяющих истинный путь эволюции НЛП современности, является ELIZA, чат-бот, разработанный в Массачусетском технологическом институте (MIT) на основе сценария DOCTOR.

С тех пор в современную эпоху инноваций в области электронной коммерции было реализовано несколько проектов, в которых использовался весь потенциал НЛП.

Как работает НЛП?

НЛП по своей сути является инструментом интерпретации языка. Язык — это набор правил или символов, которые помогают в общении и интерпретациях.

Символы объединяются для передачи информации или широковещательных данных. НЛП использует языковые символы или шаблоны для интерпретации, чтобы не отставать от грамматической структуры предложения.

С появлением голосового поиска необходимо более широкое развитие НЛП в этой области. До тех пор мы видим, как приложения помещаются в обучающие материалы для ботов, создавая более сложные взаимодействия с пользователями.

Что такое техники НЛП?

Каждая модель НЛП включает два основных вида деятельности: интерпретацию и генерацию текста. Первая часть интерпретирует человеческий язык, цель поиска и синтаксис, чтобы предлагать данные, позволяющие генерировать текст.

НЛП можно разделить на две части:

• Понимание естественного языка (NLU)
• Генерация естественного языка (NLG)
  

Понимание естественного языка (NLU)

NLU — это часть НЛП, которая занимается пониманием и пониманием человеческого языка. Он интерпретирует смысл общения пользователя с машиной.

Когда вы разговариваете с другим человеком, вы оба обладаете общим знанием языка, что облегчает его понимание.

Однако это не относится к машине, которая понимает только единицы и нули или любую другую форму машинного языка.

NLU упрощает понимание человеческого языка для компьютеров или машин за счет категоризации текста, анализа контента и анализа настроений.

Для интерпретаций NLU использует концепции лингвистической науки о

• Фонология (звук)
• Морфология (словообразование)
• Синтаксис (структура предложения)
• Прагматика (понимание)
  

‍

Генерация естественного языка (NLG)

NLG использует NLU для генерации выходных данных. Это часть NLP, которая использует интерпретацию человеческого языка, выполненную NLU, для генерации ответов или текста для пользователей.

Многие предприятия в настоящее время используют NLG для таких приложений, как автоматическая генерация текста, триггерные электронные письма, автоматические аудиоответы и т. д.

Согласно отчету Gartner, к 2022 году 25% предприятий будут использовать технологии естественного языка в той или иной форме. Системы NLG являются основной движущей силой внедрения NLP несколькими предприятиями. Например , NLG может помочь автоматизировать создание контента, комбинируя длинные предложения и последовательности и персонализируя опыт, основанный на понимании данных NLU.

Компании могут использовать эту технологию для создания автоматизированного контента для внутренних коммуникаций, описаний продуктов, маркетинговых целей, контрактов, отчетов, аналитики и прочего.

Автоматизация создания контента может сократить время обработки, обеспечить стандартизацию каналов связи и повысить точность.

Существуют автоматические генераторы контента, которые используют NLG в своих интересах, например:

• СтатьяForge
• Артикуло
• SEO-контент-машина
• Кафкай
• Адзис
• SEO-помощник
  

Теперь, когда у нас есть общее представление о том, что такое НЛП, давайте обсудим некоторые из лучших инструментов НЛП, которые вы можете использовать для своего бизнеса.

Лучшие инструменты НЛП для вашего бизнеса

Есть два способа использовать НЛП для вашего бизнеса.

Первый подход заключается в создании индивидуальной модели НЛП с нуля. Вам придется вложить огромные средства в инфраструктуру, ресурсы и квалифицированных специалистов, чтобы разработать индивидуальную модель НЛП.

Второй и эффективный способ — использовать инструменты НЛП от сторонних поставщиков услуг, которые можно быстро интегрировать в существующую организационную структуру при низких затратах.

Вот некоторые из лучших инструментов НЛП, которые вы можете использовать для улучшения конверсии и увеличения лидогенерации за счет интерпретации поисковых намерений пользователей.

№1 IBM Watson

IBM Watson — это набор из нескольких сервисов на основе искусственного интеллекта, основанных на предложениях облачного хранилища. Одной из наиболее эффективных услуг на основе искусственного интеллекта, предоставляемых IBM Watson, является NLU.

Это был феноменальный сервис, который позволяет распознавать ключевые слова, текстовые категории, эмоции, структуру предложений, синтаксис и многое другое.

Самое приятное в IBM Watson то, что он предоставляет настраиваемый сервис для различных отраслей, таких как финансы, здравоохранение, производство и т. д.

№2 ГПТ-3

GPT-3 — это третье поколение Generative Pre-trained Transformer, модели машинного обучения нейронной сети, которая позволяет автоматически генерировать текст.

Он разработан OpenAI и требует небольшого ввода для автоматического создания текста. GPT-3 — одна из крупнейших нейронных сетей с более чем 175 миллиардами показателей машинного обучения.

#3 Нейронный анализатор Беркли

Это один из самых точных парсеров, который предлагает модели на основе ИИ для более чем 11 языков. Это инструмент, применяемый в Python, который помогает разбить синтаксическую структуру предложений на подфразы для лучшего понимания человеческого языка.

Этот синтаксический анализатор использует синтаксический анализ для разделения сложных предложений на отдельные компоненты, чтобы найти их значение.

Berkeley Neural Parser позволяет вам легко использовать инструмент без особых знаний.

# 4 Текстовый Блоб

TextBlob работает с Natural Language Toolkit или NLTK, набором библиотек и программ, которые помогают интерпретировать человеческий язык с помощью Python.

TextBlob считается одним из лучших инструментов для понимания сложностей НЛП и позволяет легко создавать прототипы ваших проектов. Это позволяет вам использовать анализ тональности, переводы, извлечение фраз, классификацию текста и исправление орфографии.

# 5 Генсим

Это еще один инструмент на основе алгоритма, облегчающий интерпретацию человеческого языка за счет оптимизации памяти и агрегирования лингвистических данных.

Вы можете использовать этот алгоритм, установив пакеты Python, которые помогают в нескольких различных лингвистических анализах.

НЛП — это основанная на тексте интерпретация и лингвистическая технология, позволившая автоматизировать создание контента. В последние годы контент лежит в основе SEO или поисковой оптимизации, и NLP расширяет возможности создания контента на основе SEO.

Как НЛП изменило мир SEO?

SEO относится к поисковой выдаче Google (страницы результатов поисковой системы), где сканеры индексируют веб-сайты на основе различных параметров.

Одним из наиболее важных параметров, которые рассматривает Google, является контент, который привлекает внимание и связан с поисковым намерением пользователей. Пользователи теперь ищут более разумно и ожидают ожидаемых ответов. Именно тогда появилось обновление BERT.

В 2019 году Google анонсировала алгоритм BERT или алгоритм представления двунаправленного кодировщика от трансформаторов, в котором используется архитектура преобразователя.

Согласно Википедии, представления двунаправленного кодировщика от трансформеров (BERT) — это метод машинного обучения на основе преобразователя для предварительной подготовки к обработке естественного языка (NLP), разработанный Google.

С выпуском этого нового обновления Google теперь фокусируется на контексте и нюансах слов в строках поиска, а затем сопоставляет их с результатами, которые ближе к намерениям пользователя.

Точно так же поисковая система предоставляет избранные фрагменты контента, наиболее релевантного намерениям пользователя.

Google теперь уделяет больше внимания релевантности поиска и намерениям пользователей. Методология NLP помогла с различными факторами ранжирования, такими как акцент на распознавание сущностей для замещающего текста изображения, ключевые слова с длинным хвостом, намерение поиска и наполнение ключевыми словами.

Таким образом, нельзя отрицать, что NLP может помочь улучшить SEO для веб-сайтов и повлиять на результаты поиска Google в последнее время.

Демонстрация Google NLP API

Google NLP API — это бот для разговоров в реальном времени, который использует алгоритм обработки естественного языка, чтобы понять, о чем говорят пользователи.

Включение API естественного языка позволило различным специалистам по данным и маркетологам подключаться и изучать текст.

Почти 15% поисковых запросов или условий поиска используются в Google впервые. Это означает, что машинам и алгоритмам Google может не хватать исторических данных, чтобы понять цель этих поисковых запросов.

NLP дает лучшее представление обо всем, что связано с вашим целевым ключевым словом, и сравнивает их со страницами в поисковой выдаче.

Лучшее понимание исследования ключевых слов

После обновления BERT произошло значительное улучшение позиций страниц в поисковой выдаче. Соответствие ключевого слова контенту имеет первостепенное значение для поисковых систем, чтобы лучше понять вашу страницу.

Вы можете проанализировать страницы своего сайта, которые подверглись атаке после обновления BERT, и поработать над улучшением взаимодействия со страницей для ваших пользователей. Для этого следите за верхними страницами, которые поднялись в рейтинге после обновления.

Найдите комбинацию ключевых слов, по которым ранжируются эти страницы, и то, что еще ищет Google. После обновления Google ищет целое предложение или абзац, чтобы придать ему смысл, а не сосредотачивается на строке поисковых терминов.

Создание обратных ссылок

С NLP, акцентом на структуру ссылок, важность контекстных ссылок еще больше возросла. Понимание анкорного текста и его актуальности для связанных страниц вашего сайта имеет первостепенное значение.

Процесс обучения алгоритму НЛП поначалу выглядит очень проблематично, но как только вы научитесь их использовать, они станут чрезвычайно полезными для улучшения лидогенерации, а также органического ранжирования.

Это означает, что вы не можете размещать нерелевантные ссылки на любой странице и ожидать, что это создаст ценность для вашей страницы.

Анализ конкуренции

Понятно, что никакие два сайта не будут одинаково хорошо работать в поисковой системе. С недавним обновлением BERT задача удвоилась для всех; следовательно, чтобы повысить рейтинг вашей страницы, вам нужно использовать эти идеи и использовать все возможные возможности.

Но должно быть что-то, что нравится Google в страницах с высоким рейтингом. Независимо от авторитета или возраста вашего сайта, самое главное — это контент на странице.

И это включает в себя различные вещи и методы оптимизации. Например , TF-IDF одним из способов оптимизировать ваш контент.

Помимо этого, Google также анализирует часть контента, включая наборы данных, такие как настроения, сущности, категории и показатель значимости.

Поэтому очень важно анализировать своих конкурентов на основе этих факторов. Такие инструменты, как Surfer SEO, Frase или SEO Assistants, используют эти и другие важные факторы для создания SEO-дружественного NLP-контента.

Влияние НЛП на SEO

Что поисковые системы, такие как Google, достигли с помощью NLP, так это устранение возможности быть обманутыми традиционными формами SEO.

Например , ранее наполнение ключевыми словами было значительным фактором успеха SEO. Журналист НЛП Дэнни Салливан в 2019 году написал в Твиттере, что оптимизаторы мало что могут сделать с НЛП и машинным обучением на своем сайте.

Но Джон Мюллер прояснил ситуацию на своем вебинаре, где он сказал, что лучший способ оптимизации для НЛП — это написание естественного контента. Цель состоит в том, чтобы создать контекст слов.

Но с BERT Google гарантирует, что контекст должен быть в основе, а не только ключевые слова. Например,

Алгоритм Google теперь понимает намерение пользователя с помощью различных предлогов, таких как «из», «в», или вопросительных слов, таких как «когда» и «почему», чтобы лучше понять контекст.

Давайте посмотрим на некоторые другие важные последствия, которые НЛП оказывает на SEO.

Чёрная избыточность

Стратегии Blackhat фактически противоречат правилам поисковых систем; тем не менее, многие маркетологи добились успеха, используя такие стратегии для своего бизнеса.

Это набор методов, которые помогают повысить рейтинг веб-сайтов в поисковой выдаче, но они нарушают условия обслуживания, определенные поисковыми системами.

Поисковые системы теперь могут обнаруживать такие черные методы SEO с помощью технологий, основанных на NLP, и даже противодействовать им с помощью индексации на основе контекста.

Относительный замещающий текст

Размер изображения важен для SEO, но имеет ли значение альтернативный текст? Поскольку NLP подчеркивает контекст, ваши изображения должны иметь замещающий текст, синхронизированный с содержимым. Точно так же, если вы включаете видео в контент, оно должно иметь контент, связанный с основной частью.

Например , если ваш контент посвящен спортивной обуви, добавление видео о том, как использовать обувь для бега или других видов спорта, может принести пользу вашей стратегии SEO.

Противодействие BERT с помощью НЛП

Одним из наиболее значительных преимуществ НЛП является его способность помочь маркетологам противостоять BERT от Google. И BERT, и НЛП имеют в своей основе один и тот же подход, где решающее значение имеет контекст содержания. Таким образом, организации могут использовать NLP для оптимизации своего контента и алгоритмов BERT контента.

Несколько автоматических генераторов контента и инструментов генерации идей контента используют NLG для оптимизации. Например , анализатор заголовков Coschedule помогает улучшить заголовок блога, целевой страницы, электронных книг или практически любого контента.

Он использует NLU, чтобы понять назначение каждого ключевого слова или набора слов, и предлагает аналитику.

Инструмент анализатора заголовков позволяет пользователям понять оптимизацию заголовков, разбивая охватывающие слова на несколько категорий, таких как слова эмоций, сильные слова, уникальные слова, общие слова и даже оценка SEO.

Точно так же есть несколько примеров технологии NLP, позволяющей оптимизировать SEO с помощью различных инструментов. Давайте обсудим некоторые из этих примеров.

Типичные примеры НЛП для SEO

Есть несколько примеров использования НЛП организациями для SEO-оптимизации. От розничных фирм до крупных охранных компаний по всему миру, НЛП является технологией для SEO-оптимизации.

Правильный шаг вперед (Rocky Footwear)

Обувной бренд Rocky стремился улучшить свой органический трафик и продажи. Поэтому им нужно было решение, которое помогло бы улучшить SEO и создать удобный контент для их веб-сайта.

Таким образом, они используют инструмент на основе НЛП, называемый рекомендациями BrightEdge.

Бренды обуви использовали инструмент на основе NLP для оптимизации заголовка страницы и метатегов, что в первую очередь влияет на SEO для улучшения рейтинга в поисковых системах.

Это помогло им увеличить доход от поиска на 30%, годовой доход на 74% и трафик новых клиентов на 13%.

Медиа-гул (Stack Media)

Stack Media — компания, занимающаяся цифровыми публикациями и онлайн-медиа, которая предоставляет контент, связанный со спортсменами, стремящимися достичь тренировочных целей.

Редакционная команда столкнулась с серьезной проблемой повышения вовлеченности пользователей и улучшения показателей SEO для своей медиа-платформы.

Поэтому они решили использовать инструмент на основе НЛП, чтобы увеличить влияние ключевых слов и создать более привлекательный контент.

Для этого они использовали Data Cube, который предлагает анализ ключевых слов. Помимо ключевых слов, редакционной группе необходимо было проанализировать поисковые намерения аудитории для улучшения их контента, для чего они использовали Intent Signal.

Им удалось снизить показатель отказов на 73% и повысить посещаемость веб-сайта на 61% с помощью инструментов на основе NLP, таких как Data Cube и Intent Signal.

Безопасный успех (Фуга)

Fugue — компания, занимающаяся безопасностью облачной инфраструктуры, которая предлагает предприятиям услуги по обеспечению соответствия и безопасности. Их решения выявляют риски безопасности облачных вычислений и проблемы с соблюдением нормативных требований, чтобы обеспечить принятие превентивных мер во избежание катастрофических событий.

Кроме того, он предлагает обнаружение дрейфа базовой линии и автоматическое обнаружение ошибок, чтобы предотвратить любую утечку данных для предприятий.

Маркетинговой команде Fugue нужно было улучшить свою видимость в сегменте управления состоянием облачной безопасности (CSPM).

CSPM — это категория инструментов безопасности, которая включает в себя конкретные варианты использования для интеграции DevOps, реагирования на инциденты, мониторинга соответствия, визуализации рисков и оценки.

Им нужно было придумать уникальный контент и при этом конкурировать с лидерами рынка, создавшими контент на CSPM.

Итак, они выбрали Frase.IO, инструмент на основе NLP, который предлагает идеи контента, темы и даже весь контент, который они использовали для увеличения органического трафика, подняв свою веб-страницу с 10-й позиции в поисковой выдаче на 1-ю.

Помимо BrightEdge, Data Cube или Frase.IO, существует несколько различных платформ на основе NLP, которые можно использовать для повышения эффективности SEO, например:

• КонтентFusion
• SEO-помощник
• HubSpot
• SEO разведчик
• MarketBrew
• MarketMuse
• Миллиметрический.ai
• WordLift
  

Вывод

От голосовых помощников до автоматических генераторов контента NLP предлагает несколько более интеллектуальных решений для бизнеса.

С помощью такого инструмента вы можете

• Понять точное намерение поиска пользователем
• Определите болевые точки пользователей при использовании ваших продуктов или услуг
• Реализовать агрегацию жизненно важных пользовательских данных
• Проверьте грамматику и оптимизируйте для запросов голосового поиска.
• Интерпретировать, анализировать и рекомендовать персонализированный опыт
• Улучшайте конверсию и повышайте лидогенерацию
• Рейтинг выше благодаря SEO-оптимизации
• Увеличение трафика на ваш контент
  

Если вы хотите оптимизировать SEO для своего бизнеса с помощью высококачественного контента, созданного с помощью технологии NLP, Scalenut — это то, что вам нужно.

Начните свой путь к успешному бизнесу прямо сейчас, используя наши услуги для более эффективного создания контента.