Apa itu natural language processing?

Natural language processing adalah ketika kecerdasan buatan digunakan untuk memahami dan memberikan tanggapan yang konsisten secara logis terhadap bahasa yang diberikan oleh pengguna. Ada banyak komponen yang digunakan untuk membuat penguraian bahasa alami yang efektif, termasuk:

• Pengenalan ucapan: Ketika dilengkapi dengan teks lisan, natural language processing dapat memungkinkan kecerdasan buatan untuk menafsirkan kata-kata dan mengubahnya menjadi teks tertulis. Ini memungkinkan kecerdasan buatan untuk memproses dan menganalisis teks seolah-olah Anda mengetiknya ke dalam layanan.
• Penandaan gramatikal: Untuk menafsirkan teks secara akurat, kecerdasan buatan harus dapat mengaitkan kata-kata dalam kalimat dengan bagian ucapan yang sesuai dengan benar. Ini mungkin relevan untuk kata-kata yang digunakan sebagai dua atau lebih bagian pembicaraan tergantung pada konteksnya, untuk memungkinkan interpretasi yang akurat.
• Disambiguasi kata: Mirip dengan penandaan tata bahasa, disambiguasi kata terjadi ketika sebuah kata memiliki banyak interpretasi dan memungkinkan kecerdasan buatan untuk menentukan dalam arti apa individu menggunakan kata tersebut untuk menguraikan makna kalimat secara lebih akurat.
• Identifikasi entitas: Ketika seorang individu menggunakan judul atau nama, identifikasi entitas memungkinkan kecerdasan menguraikan teks untuk mengidentifikasi deskriptor, sehingga dapat memahami tempatnya dalam sebuah kalimat.
• Resolusi koreferensi: Ini memungkinkan kecerdasan untuk menentukan kapan dua kata berbeda merujuk ke entitas yang sama. Seringkali, ini terjadi ketika seseorang pertama kali merujuk kata benda, kemudian merujuknya di kemudian hari menggunakan kata ganti, dengan resolusi koreferensi yang menghubungkan keduanya dengan benar untuk interpretasi yang akurat.
• Identifikasi nada: Awalnya, salah satu tantangan terbesar yang dihadapi pengembang kecerdasan buatan adalah kemampuan untuk memahami nada dan sentimen, yang seringkali rumit dan sulit direpresentasikan dalam teks. Identifikasi nada memungkinkan kecerdasan mengurai teks untuk menilai dengan cara apa individu mengartikan kata-kata yang diberikan.
• Generasi respon: Ketika kecerdasan buatan berkembang, poin penilaian utama adalah kemampuan mereka untuk merespons dengan pesan logis setelah diminta oleh seorang individu. Natural language processing dapat memungkinkan kecerdasan untuk menilai kata-kata tertulis atau lisan dengan benar dan menghasilkan respons yang bermakna.

Tips untuk menggunakan natural language processing dalam SEO dan pemasaran

Berikut adalah beberapa tip yang perlu diingat saat menggunakan natural language processing untuk membantu Anda meningkatkan pengoptimalan mesin telusur dan upaya pemasaran Anda:

Pahami penerapannya di mesin pencari

Natural language processing memungkinkan mesin telusur mengurai permintaan penelusuran dari pengguna dengan lebih akurat dan memberikan hasil yang relevan. Memberikan tautan yang relevan adalah tujuan utama mesin pencari, sehingga seiring dengan peningkatan teknologi kecerdasan buatan, pentingnya menyediakan konten yang relevan dan bermanfaat untuk browser menjadi lebih penting untuk mempertahankan peringkat tinggi.

Terapkan analisis metrik tradisional Anda

Menerapkan natural language processing bekerja paling baik bersama pemasaran tradisional dan analisis SEO. Dengan memantau hasil upaya pemasaran dan SEO Anda sebelum menerapkan perubahan menggunakan natural language processing dan setelahnya, Anda dapat menentukan pembaruan mana yang efektif. Ini dapat membantu Anda menerapkan teknik ke halaman lain juga untuk memaksimalkan manfaat.

Gunakan penandaan kontekstual pada hyperlink

Tautan internal telah menjadi komponen penting dari optimasi mesin pencari selama bertahun-tahun, namun penggunaan natural language processing dalam kecerdasan buatan mesin pencari meningkatkan pentingnya memilih kata yang tepat saat menandai tautan. Tautan internal dapat membantu membangun peringkat relevansi untuk halaman yang Anda tautkan. Dengan algoritme mesin pencari yang mampu menerapkan natural language processing untuk mengurai teks secara lebih akurat di halaman Anda, menggunakan teks yang relevan untuk semua tautan meningkatkan peringkat relevansinya dan meningkatkan kinerja SEO Anda.

Hasilkan artikel dan topik yang direkomendasikan

Memberikan kesempatan kepada pengguna untuk mengklik tautan di dalam situs Anda adalah cara yang efektif untuk membangun peringkat SEO Anda dan mendapatkan lebih banyak perhatian pada materi pemasaran Anda. Cara lain untuk mencapai ini adalah dengan membagikan artikel terkait di bagian bawah atau samping halaman untuk menarik pembaca mengkliknya. Ini dapat meningkatkan lalu lintas dan membantu memberi peringkat lebih tinggi di masa mendatang.

Kecerdasan buatan bahasa pemrosesan alami dapat mengambil data istilah pencarian yang disediakan yang disertakan oleh mesin pencari ketika pengunjung menemukan situs Anda melalui pencarian web dan mengurai pencarian mereka untuk mengumpulkan lebih banyak informasi kontekstual tentang apa yang mereka cari. Maka, itu dapat menerapkan kekuatan pemrosesan yang sama ke artikel di situs Anda untuk mengidentifikasi orang lain yang mungkin menarik bagi pembaca. Ini membuatnya lebih mungkin untuk tetap berada di situs Anda mengklik artikel terkait dan meningkatkan peringkat SEO Anda.

Tingkatkan konten halaman Anda dengan NLP

Waktu di halaman adalah komponen penting lainnya untuk optimasi mesin pencari yang efektif. Tujuan mesin pencari adalah untuk mengirimkan artikel yang paling relevan kepada pengguna setiap saat, untuk memberi mereka pengalaman positif yang membuat mereka terus menggunakan mesin tersebut. Untuk alasan ini, ketika seseorang mengklik tautan dan kemudian menekan tombol kembali dengan cepat karena tidak memiliki informasi yang mereka inginkan, ini memiliki efek negatif pada peringkat pencarian situs Anda.

Kecerdasan buatan natural language processing dapat meningkatkan keterlibatan pengguna dan waktu di halaman melalui:

• Terjemahan otomatis: Saat pengguna mengunjungi halaman web Anda di browser yang dikonfigurasi untuk bahasa tertentu, Anda dapat menggunakan natural language processing dalam fitur terjemahan untuk mengonversi teks di halaman Anda ke bahasa yang mereka pahami secara otomatis. Ini mencegah mereka mengklik halaman Anda dengan cepat dan memungkinkan Anda untuk berbagi informasi yang Anda miliki dengan mereka.
• Chatbots: Chatbot menggunakan kecerdasan buatan untuk melakukan percakapan dengan pengguna. Situs web sering menggunakannya dalam peran layanan pelanggan untuk membantu mengarahkan pengguna ke halaman yang dapat menjawab pertanyaan untuk mereka. Natural language processing memungkinkan chatbot untuk memahami pengguna secara efektif dan menyediakan sumber daya yang berguna bagi mereka.
• Analisis sentimen: Kemampuan untuk memahami nada dari sepotong teks lisan atau tertulis adalah fitur utama dari natural language processing. Ini memungkinkan Anda untuk lebih memahami maksud pengguna di situs Anda dan membuat konten yang lebih relevan untuk mereka.
• Ringkasan teks: Memberikan ringkasan teks yang akurat dari tulisan yang lebih panjang dapat menjadi cara yang efektif untuk menarik pengguna. Ringkasan teks meringkas halaman Anda untuk membantu mereka menentukan apakah halaman tersebut memiliki informasi yang mereka butuhkan untuk terus membaca. Natural language processing dalam kecerdasan buatan dapat menghasilkan ringkasan singkat konten di situs web secara otomatis.

Menerapkan kemampuan pencarian suara

Kemampuan untuk melakukan pencarian suara di situs web Anda membuatnya lebih mudah dinavigasi oleh pengguna, terutama mereka yang memiliki gangguan penglihatan. Menggunakan natural language processing dapat meningkatkan keakuratan opsi pencarian suara Anda.

Menganalisis dan mengklasifikasikan tanggapan pelanggan

Umpan balik pelanggan dapat menjadi sumber informasi yang sangat baik ketika berusaha melakukan perbaikan di perusahaan. Kecerdasan buatan cerdas dengan kemampuan natural language processing dapat melakukan tugas penyortiran pada respons pelanggan untuk mengklasifikasikannya ke dalam kelompok yang berbeda. Hal ini memudahkan staf untuk menilai tanggapan dan memberikan perawatan tepat waktu kepada mereka yang paling membutuhkan tanggapan mendesak.