Introducción
El aprendizaje automático ha revolucionado la forma en que los especialistas en marketing de contenido crean contenido. Proporcionó información detallada sobre lo que realmente rastrean los robots de los motores de búsqueda y cómo entienden el lenguaje natural. Escribir contenido hoy en día es muy diferente de lo que era hace 15 años. En el pasado, el contenido se creaba para los motores de búsqueda, lo que era suficiente para clasificar el sitio web en un lugar destacado. Pero, hoy en día, el contenido valioso no es el creado específicamente para los motores de búsqueda.
De hecho, la creación de dicho contenido puede incluso tener un efecto contrario y hacer que su sitio web sea evaluado como no autorizado y, en el peor de los casos, penalizado. No, el valioso contenido de hoy debe enfocar al lector objetivo y dar respuestas a sus preguntas. Debe nutrir al lector objetivo proporcionándole todos los elementos esenciales en forma escrita para que pueda resolver el problema que buscó en Google. Por lo tanto, el aprendizaje automático y los procesadores de lenguaje natural existen hoy para facilitar este proceso. Aquí encontrará todo lo que debe saber sobre los conceptos básicos del procesamiento del lenguaje natural y su aplicación práctica.
¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?
El procesamiento del lenguaje natural, o en breve NLP, es la manipulación automática del lenguaje natural (voz y texto) realizada por software. Con el desarrollo de la lingüística computacional, que utiliza herramientas informáticas para estudiar lingüística, la PNL se convirtió en una parte inevitable de cómo los motores de búsqueda entienden de qué trata el contenido que has escrito.
El principal objetivo de la PNL es caracterizar y explicar la multitud de observaciones lingüísticas que nos rodean. Relacionado con esto está el lado cognitivo del lenguaje, que se trata de comprender y recibir el lenguaje. Las máquinas están tratando de comprender el habla y el texto de la misma manera que lo hacemos los humanos. Por lo tanto, la PNL cubre cualquier tipo de manipulación informática del lenguaje natural. Incluye una amplia gama de actividades, desde contar la frecuencia de palabras hasta comparar diferentes estilos de escritura.
Con el ritmo del desarrollo, la PNL está tratando de lograr su objetivo final: comprender las expresiones humanas completas y ser capaz de darles respuestas significativas. Para hacerlo, implica el procesamiento computacional automático de lenguajes humanos que tienen algoritmos para entender el texto producido por humanos como entrada y algoritmos que producen texto de apariencia natural como salidas.
API de PNL Google Cloud
Con la propia API de PNL de Google, la comprensión de cómo los robots de los motores de búsqueda evalúan la calidad del texto se acerca a cada analista de contenido. La herramienta utiliza el aprendizaje automático para revelar la estructura y el significado del texto. Puede ver qué información sobre personas, lugares y eventos extrae Google y considera relevante, por lo que puede usar esta información para crear contenido que Google comprenderá fácilmente y lo acercará al lector objetivo.
Con la API de NLP de Google, puede echar un vistazo al análisis de sintaxis de un fragmento de contenido, extraer tokens y oraciones, identificar partes del discurso y crear árboles de análisis de dependencia para cada oración. Además, existe el análisis de entidades que identifica las entidades dentro del contenido y las etiqueta por tipos: fecha, persona, información de contacto, organización, ubicación, eventos, productos y medios.
Luego, el análisis de sentimiento le muestra la opinión, sentimiento o actitud general expresada en un bloque de texto con una puntuación de sentimiento. Finalmente, la clasificación aduanera muestra cómo clasifica el contenido en más de 700 categorías predefinidas.
¿Quién se beneficia más al usar la API de PNL?
Como se puede concluir de lo anterior, la PNL se utiliza para comprender la estructura y el significado del lenguaje humano, que luego se transforma en algoritmos de aprendizaje automático basados en reglas que resuelven problemas específicos y realizan las tareas deseadas. Los especialistas en marketing de contenido, los estrategas y los escritores pueden usarlo para comprender cómo las computadoras entienden el lenguaje humano y usan este conocimiento al elaborar sus propios escritos.
Se trata de las frases de palabras clave que se utilizan dentro del contenido: dirigen la herramienta API de PNL para categorizar el contenido de manera adecuada. Sin embargo, no es tan simple. Todas las características semánticas, morfológicas y sintácticas se incluyen en el procesamiento. Los beneficios generales de la API de PNL son los siguientes:
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Análisis extenso
Con la herramienta, las máquinas pueden comprender y analizar automáticamente una gran cantidad de datos de texto no estructurados, desde comentarios en redes sociales, reseñas, noticias, artículos y muchos más.
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Clasifique la información en tiempo real
La herramienta ayuda a la máquina a clasificar toda la información sobre el contenido en tiempo real sin la ayuda de humanos. Y lo mejor de todo es que se realiza de forma rápida, precisa y eficiente.
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A la medida del nicho
El hecho de que pueda utilizar la herramienta API de PNL para comprender cómo evalúa el contenido específico para sus necesidades y criterios es lo que la convierte en una herramienta de vanguardia. Tenga en cuenta que se está desarrollando tanto que puede comprender un lenguaje complejo y específico de la industria, incluidos el sarcasmo y las palabras mal utilizadas.
¿Cómo funciona la API de PNL?
Es un proceso complejo, pero para explicarlo de manera simple, se debe saber que la herramienta transforma el texto en una unidad comprensible para la máquina mediante la vectorización del texto. Luego, los datos de entrenamiento y los resultados esperados se envían a los algoritmos de aprendizaje automático para que se puedan realizar asociaciones entre las entradas y las salidas. A partir de aquí, las máquinas utilizan métodos de análisis estadístico para construir su propio «banco de conocimientos». Para comprender completamente esto, también se debe saber qué es la clasificación de texto y cómo proporciona los datos necesarios.
Ejemplos prácticos de análisis
Echemos un vistazo a cómo se analiza un fragmento de texto con la herramienta.
Usemos esto como un extracto:
“Desde el advenimiento de la globalización, el entorno en el que opera una empresa cambia constantemente. Un componente importante del entorno empresarial es el entorno tecnológico. La tecnología, también, como todos sabemos, está en constante cambio, actualizándose con las nuevas tendencias que llegan cada día.
Por lo tanto, es imperativo que las empresas comprendan y se mantengan al día con las tendencias tecnológicas para sobrevivir en el mercado.
Una cosa que ha tomado por asalto a la industria de TI es el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. AI y ML tienen innumerables aplicaciones que pueden actualizar y transformar la forma en que funciona su empresa.
Entonces, ya sea que su empresa esté o no en el sector de TI, es esencial que los líderes comerciales conozcan las tendencias de IA y ML y puedan mantenerse al día con el ritmo y los cambios del entorno empresarial «.
Tomado del artículo Guía rápida para el universo de IA y aprendizaje automático para líderes empresariales del Blog de DataPeaker.
Análisis de entidad
Análisis de los sentimientos
Análisis de sintaxis
Categorización
Como se puede ver en las imágenes de arriba, el contenido se analiza en 4 categorías: entidades, sentimiento, sintaxis y categorías. El análisis brinda información sobre cómo los procesos de aprendizaje automático perciben el contenido escrito y cómo se alimenta a los robots de los motores de búsqueda. Todos los datos que se analizan con la herramienta en realidad son rastreados por los rastreadores de los motores de búsqueda y reciben la información sobre qué son y para quién están destinados. Además, los rastreadores pueden determinar la confiabilidad y autenticidad del contenido a partir del análisis.
La oportunidad de que cualquier persona pueda explorar cómo la API de PNL ve el contenido y lo entiende brinda retroalimentación a estas personas que desean crear contenido optimizado listo para ofrecer información valiosa a las audiencias objetivo. Es un ciclo en el que los especialistas en marketing de contenido pueden participar y aprovechar los conocimientos sobre cómo funciona el aprendizaje automático.
Comparación de dos piezas escritas del mismo nicho
Ahora, demos un paso más investigativo: veamos dos ejemplos del texto escrito en dos sitios web diferentes, cómo se analizan con la API de NLP y cuál de ellos funciona mejor en el SERP.
“El aprendizaje automático es el campo de estudio que brinda a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente. ML es una de las tecnologías más emocionantes con las que uno se hubiera encontrado. Como se desprende del nombre, le da a la computadora que la hace más similar a los humanos: La capacidad de aprender. El aprendizaje automático se está utilizando activamente en la actualidad, quizás en muchos más lugares de los que cabría esperar «.
“Los algoritmos de aprendizaje automático son responsables de la gran mayoría de los avances y aplicaciones de inteligencia artificial de los que oye hablar. (Para obtener más antecedentes, consulte nuestro primer diagrama de flujo sobre «¿Qué es la IA?»)
¿Cuál es la definición de aprendizaje automático?
Los algoritmos de aprendizaje automático utilizan estadísticas para encontrar patrones en cantidades masivas * de datos. Y los datos, aquí, abarcan muchas cosas: números, palabras, imágenes, clics, lo que sea. Si se puede almacenar digitalmente, se puede introducir en un algoritmo de aprendizaje automático.
El aprendizaje automático es el proceso que impulsa muchos de los servicios que usamos hoy: sistemas de recomendación como los de Netflix, YouTube y Spotify; motores de búsqueda como Google y Baidu; feeds de redes sociales como Facebook y Twitter; asistentes de voz como Siri y Alexa. La lista continua.»
Y así es como funcionan ambos resultados en SERP.
Como puede ver, el resultado que contiene el Extracto 1 se clasifica mejor que el resultado con el Extracto 2 en la primera página de Google. Observe cómo la API de NLP ha analizado el contenido y cómo el Extracto 1 obtiene una puntuación más alta en magnitud y cómo, aunque ambos extractos son para «aprendizaje automático», se clasifican de manera diferente: el primero en Business & Industrial con una puntuación de 0.56 mientras que el segundo uno es Ciencias / Ciencias de la Computación con una puntuación de 0.83. La diferencia en la categorización dirige al analista de contenido a ver qué escrito es apropiado para los negocios y la ciencia. Teniendo esto en cuenta, el escritor de contenido sabrá qué tipo de contenido producir.
Conclusiones clave
¿Qué se debe tener en cuenta y a qué se debe prestar atención cuando se usa la API de PNL?
Debe saber que la API de NLP tiene una versión de demostración que puede probar. Sin embargo, su implementación y uso no es gratuito. Independientemente, los beneficios son enormes. Facilita enormemente la forma en que los especialistas en marketing de contenido entienden cómo las máquinas entienden el lenguaje humano y utilizan este conocimiento para crear contenido tanto para el público objetivo como para los robots de los motores de búsqueda. Se recomienda encarecidamente aprovechar sus funciones y herramientas analíticas.
Branko Ilishev
Co-Fundador y Jefe de SEO en Clic inteligente, SEO y Agencia Web que ofrece soluciones digitales para ayudar a los propietarios de sitios web comerciales a superar a sus competidores y obtener más participación de mercado con un sitio web de alta conversión y potentes estrategias de SEO.
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