introduction
L'apprentissage automatique a révolutionné la façon dont les spécialistes du marketing de contenu créent du contenu. Fourni des informations sur ce que les robots des moteurs de recherche explorent réellement et comment ils comprennent le langage naturel. Écrire du contenu aujourd'hui est très différent de ce qu'il était il y a 15 ans. Autrefois, le contenu a été créé pour les moteurs de recherche, ce qui était suffisant pour classer le site Web haut. Mais, Aujourd'hui, le contenu précieux n'est pas créé spécifiquement pour les moteurs de recherche.
En réalité, la création d'un tel contenu peut même avoir l'effet inverse et entraîner l'évaluation de votre site Web comme non autorisé et, dans le pire des cas, pénalisé. Non, le contenu précieux d'aujourd'hui devrait cibler le lecteur cible et donner des réponses à ses questions. Vous devez nourrir le lecteur cible en lui fournissant tous les éléments essentiels sous forme écrite afin qu'il puisse résoudre le problème qu'il a googlé. Donc, l'apprentissage automatique et les processeurs de langage naturel existent aujourd'hui pour faciliter ce processus. Vous trouverez ici tout ce que vous devez savoir sur les bases du traitement automatique du langage naturel et son application pratique..
Qu'est-ce que le traitement du langage naturel?
Traitement du langage naturel, ou bientôt PNL, est la manipulation automatique du langage naturel (voix et texte) réalisé par un logiciel. Avec le développement de la linguistique informatique, qui utilise des outils informatiques pour étudier la linguistique, La PNL est devenue une partie inévitable de la façon dont les moteurs de recherche comprennent de quoi parle le contenu que vous avez écrit.
L'objectif principal de la PNL est de caractériser et d'expliquer la multitude d'observations linguistiques qui nous entourent.. Lié à cela est le côté cognitif du langage., qui consiste à comprendre et à recevoir la langue. Les machines essaient de comprendre la parole et le texte de la même manière que nous, les humains. Donc, La PNL couvre tout type de manipulation informatique du langage naturel. Comprend un large éventail d'activités, du comptage de la fréquence des mots à la comparaison de différents styles d'écriture.
Avec le rythme du développement, La PNL tente d'atteindre son objectif ultime: comprendre les expressions humaines complètes et être capable de leur donner des réponses significatives. Pour le faire, implique le traitement informatique automatique des langages humains qui ont des algorithmes pour comprendre le texte produit par l'homme en entrée et des algorithmes qui produisent un texte d'apparence naturelle en sortie.
API Google Cloud NLP
Avec la propre API NLP de Google, comprendre comment les robots des moteurs de recherche évaluent la qualité du texte se rapproche de chaque analyste de contenu. L'outil utilise l'apprentissage automatique pour révéler la structure et le sens du texte. Vous pouvez voir quelles informations sur les personnes, lieux et événements extraits par Google et considérés comme pertinents, afin que vous puissiez utiliser ces informations pour créer un contenu que Google comprendra facilement et vous rapprochera du lecteur cible.
Avec l'API Google NLP, vous pouvez jeter un œil à l'analyse syntaxique d'un élément de contenu, extraire des jetons et des phrases, identifier les parties du discours et créer des arbres d'analyse de dépendance pour chaque phrase. En outre, il y a l'analyse des entités qui identifie les entités dans le contenu et les étiquette par types: Date, personne, information de contact, organisation, Lieu, événements, produits et médias.
Alors, l'analyse des sentiments vous montre le sentiment, sentiment général ou attitude exprimée dans un bloc de texte avec un score de sentiment. Finalement, la classification douanière montre comment elle classe le contenu dans plus de 700 catégories prédéfinies.
Qui profite le plus de l'utilisation de l'API NLP?
Comme on peut le déduire de ce qui précède, La PNL est utilisée pour comprendre la structure et la signification du langage humain, qui est ensuite transformé en algorithmes d'apprentissage automatique basés sur des règles qui résolvent des problèmes spécifiques et exécutent les tâches souhaitées. Les spécialistes du marketing de contenu, les stratèges et les écrivains peuvent l'utiliser pour comprendre comment les ordinateurs comprennent le langage humain et utiliser ces connaissances lors de l'élaboration de leur propre écriture.
Ce sont les expressions de mots clés qui sont utilisées dans le contenu: diriger l'outil API NLP pour catégoriser le contenu de manière appropriée. Cependant, Ce n'est pas si simple. Toutes les fonctionnalités sémantiques, morphologique et syntaxique sont inclus dans le traitement. Les avantages généraux de l'API NLP sont les suivants:
analyse approfondie
avec l'outil, les machines peuvent automatiquement comprendre et analyser une grande quantité de données textuelles non structurées, à partir des commentaires sur les réseaux sociaux, Commentaires, informations, articles et bien d'autres.
Classer les informations en temps réel
L'outil aide la machine à classer toutes les informations sur le contenu en temps réel sans l'aide d'humains. Et surtout, c'est fait rapidement., précis et efficace.
A la mesureLa "mesure" C’est un concept fondamental dans diverses disciplines, qui fait référence au processus de quantification des caractéristiques ou des grandeurs d’objets, phénomènes ou situations. En mathématiques, Utilisé pour déterminer les longueurs, Surfaces et volumes, tandis qu’en sciences sociales, il peut faire référence à l’évaluation de variables qualitatives et quantitatives. La précision des mesures est cruciale pour obtenir des résultats fiables et valides dans toute recherche ou application pratique.... del nicho
Le fait que vous puissiez utiliser l'outil API NLP pour comprendre comment vous évaluez le contenu spécifique à vos besoins et critères est ce qui en fait un outil de pointe.. Gardez à l'esprit que vous développez tellement de choses que vous pouvez comprendre un langage complexe et spécifique à l'industrie, y compris le sarcasme et les mots mal utilisés.
Comment fonctionne l'API NLP ??
C'est un processus complexe, mais pour l'expliquer simplement, il faut savoir que l'outil transforme le texte en une unité compréhensible par machine en vectorisant le texte. Alors, los datos de entraînementLa formation est un processus systématique conçu pour améliorer les compétences, connaissances ou aptitudes physiques. Il est appliqué dans divers domaines, Comme le sport, Éducation et développement professionnel. Un programme d’entraînement efficace comprend la planification des objectifs, Pratique régulière et évaluation des progrès. L’adaptation aux besoins individuels et la motivation sont des facteurs clés pour obtenir des résultats réussis et durables dans toutes les disciplines.... y los resultados esperados se envían a los algoritmos de aprendizaje automático para que se puedan realizar asociaciones entre las entradas y las salidas. À partir d'ici, les machines utilisent des méthodes d'analyse statistique pour construire leur propre “banque de connaissances”. Pour bien comprendre cela, vous devez également savoir ce qu'est la classification de texte et comment elle fournit les données nécessaires.
Exemples pratiques d'analyse
Voyons comment un morceau de texte est analysé avec l'outil.
Usemos esto como un extractoEl extracto es una sustancia obtenida mediante la concentración de compuestos de origen vegetal, animal o mineral. Se utiliza en diversas aplicaciones, como la industria alimentaria, farmacéutica y cosmética. Los extractos pueden presentarse en forma líquida, en polvo o como tinturas, y su producción implica técnicas como la maceración, la destilación o la extracción con solventes. Su uso permite aprovechar las propiedades beneficiosas de los ingredientes originales de manera más...:
"Depuis l'avènement de la mondialisation, l'environnement dans lequel évolue une entreprise est en constante évolution. L'environnement technologique est une composante importante de l'environnement des affaires.. La technologie, aussi, comme nous le savons tous, est en constante évolution, mise à jour avec les nouvelles tendances qui arrivent chaque jour.
Donc, il est impératif que les entreprises comprennent et suivent les tendances technologiques pour survivre sur le marché.
Une chose qui a pris d'assaut l'industrie informatique est l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle.. L'IA et le ML ont d'innombrables applications qui peuvent mettre à niveau et transformer le fonctionnement de votre entreprise.
Ensuite, que votre entreprise soit ou non dans le secteur informatique, il est essentiel que les chefs d'entreprise soient conscients des tendances de l'IA et du ML et soient capables de suivre le rythme et les changements de l'environnement commercial “.
Tiré de l'article DataPeaker Blog Quick Guide to the AI and Machine Learning Universe for Business Leaders.
Analyse d'entité
Analyse des sentiments
Analyse syntaxique
Catégorisation
Comme vous pouvez le voir sur les photos ci-dessus, le contenu est analysé dans 4 catégories: entités, sentiment, syntaxe et catégories. Les analyses fournissent des informations sur la manière dont le contenu écrit est perçu par les processus d'apprentissage automatique et sur la manière dont il est transmis aux robots des moteurs de recherche.. Toutes les données analysées par l'outil sont en fait explorées par les robots des moteurs de recherche et reçoivent des informations sur ce qu'elles sont et à qui elles sont destinées.. En outre, les crawlers peuvent déterminer la fiabilité et l'authenticité du contenu à partir de l'analyse.
La possibilité pour quiconque d'explorer comment l'API NLP voit et comprend le contenu fournit des commentaires à ces personnes qui souhaitent créer un contenu optimisé prêt à fournir des informations précieuses aux publics cibles. C'est un cycle dans lequel les spécialistes du marketing de contenu peuvent participer et tirer parti de la connaissance du fonctionnement de l'apprentissage automatique.
Comparaison de deux pièces écrites du même créneau
À présent, franchissons une nouvelle étape d'enquête: Regardons deux exemples de texte écrit sur deux sites Web différents, comment ils sont analysés avec l'API NLP et lesquels d'entre eux fonctionnent le mieux dans le SERP.
L'apprentissage automatique est le domaine d'étude qui donne aux ordinateurs la capacité d'apprendre sans être explicitement programmés.. ML est l'une des technologies les plus excitantes que l'on ait rencontrées. Comme il ressort du nom, donne à l'ordinateur ce qui le rend plus semblable aux humains: la capacité d'apprendre. L'apprentissage automatique est activement utilisé aujourd'hui, peut-être dans beaucoup plus d'endroits qu'on ne s'y attendrait “.
"Les algorithmes d'apprentissage automatique sont responsables de la grande majorité des avancées et des applications de l'IA dont vous entendez parler.. (Pour plus d'informations, voir notre premier organigramme sur “qu'est-ce que l'IA?”)
Quelle est la définition de l'apprentissage automatique?
Les algorithmes d'apprentissage automatique utilisent des statistiques pour trouver des modèles en quantités massives * de données. et les données, ici, couvrir beaucoup de choses: nombres, mots, images, clics, quoi qu'il en soit. S'il peut être stocké numériquement, peut être introduit dans un algorithme d'apprentissage automatique.
L'apprentissage automatique est le processus qui alimente de nombreux services que nous utilisons aujourd'hui: des systèmes de recommandation comme Netflix, YouTube et Spotify; les moteurs de recherche comme Google et Baidu; flux de médias sociaux comme Facebook et Twitter; des assistants vocaux comme Siri et Alexa. La liste continue.”
Et c'est ainsi que les deux résultats fonctionnent dans SERP.
Comme tu peux le voir, le résultat contenant l'extrait 1 se classe mieux que le résultat avec l'extrait 2 sur la première page de Google. Remarquez comment l'API NLP a analysé le contenu et comment l'extraction 1 scores plus élevés sur l'ampleur et comment, bien que les deux extraits soient pour “apprentissage automatique”, sont classés différemment: le premier en affaires & Industriel avec un score de 0.56 tandis que le second est la science / Informatique avec un score de 0.83. La différence de catégorisation dirige l'analyste de contenu pour voir quelle écriture est appropriée pour les affaires et la science.. En tenant compte de cela, le rédacteur de contenu saura quel type de contenu produire.
Points clés à retenir
Ce qu'il faut prendre en compte et ce à quoi il faut faire attention lors de l'utilisation de l'API NLP?
Vous devez savoir que l'API NLP a une version de démonstration que vous pouvez essayer. Cependant, sa mise en œuvre et son utilisation ne sont pas gratuites. Indépendamment, les avantages sont énormes. Cela facilite grandement la façon dont les spécialistes du marketing de contenu comprennent comment les machines comprennent le langage humain et utilisent ces connaissances pour créer du contenu à la fois pour les publics cibles et les robots des moteurs de recherche.. Il est fortement recommandé de profiter de ses fonctionnalités et de ses outils d'analyse.
Branko Ilishev
Co-fondateur et responsable du référencement chez clic intelligent, Agence de référencement et Web offrant des solutions numériques pour aider les propriétaires de sites Web d'entreprise à surpasser leurs concurrents et à gagner plus de parts de marché avec un site Web à taux de conversion élevé et de puissantes stratégies de référencement.
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