Como a IA e a PNL impactam o marketing de conteúdo e o SEO

Ao longo dos anos, os algoritmos de busca evoluíram constantemente e se tornaram mais inteligentes. O que funcionou para sites dez ou quinze anos atrás não funciona mais.

O marketing de conteúdo para SEO também evoluiu. Se você observou como as pesquisas do Google e o SEO mudaram, não posso culpá-lo por compará-lo a um jogo de policiais e ladrões.

Embora as antigas iterações do algoritmo de pesquisa do Google fossem fáceis de manipular, mesmo com conteúdo abaixo do padrão, o surgimento do processamento de linguagem natural (NLP) e da inteligência artificial (IA) tornou imperativo que os profissionais de marketing de conteúdo produzissem conteúdo significativo, informativo e relevante para seus públicos.

Os profissionais de marketing digital estudam constantemente a relação entre a qualidade do conteúdo e as classificações de pesquisa e, em seguida, aplicam o que aprenderam ao conteúdo. Você deve ter se perguntado o que faz com que um artigo seja classificado nas pesquisas de hoje.

Mas antes de aprendermos como os profissionais de marketing digital aplicam IA e PNL em suas campanhas, precisamos entender o que ambos os conceitos significam e como eles afetam o SEO.

O que são inteligência artificial e processamento de linguagem natural?

A inteligência artificial refere-se a computadores ou programas de computador projetados para aprender novos conceitos e resolver problemas.

Um computador programado com IA coleta grandes quantidades de dados, analisa-os para obter informações úteis e desenvolve a capacidade de prever ou detectar padrões com base em sua análise.

Por outro lado, o processamento de linguagem natural permite que os computadores decomponham a fala ou a linguagem humana para que possam ser compreendidas e manipuladas por computadores.

Aplicativos e mecanismos de pesquisa usam dados para reconhecer palavras e padrões de linguagem específicos e fornecer informações mais precisas e relevantes em resposta a consultas de usuários humanos.

A PNL completa três tarefas principais: reconhecer texto, entender o texto e gerar texto.

A IA e a PNL desempenham um papel na determinação de como a experiência do usuário afeta o SEO. Suponha que um site ofereça informações úteis que sejam fáceis de entender.

Nesse caso, os algoritmos de pesquisa priorizam esse conteúdo em relação às páginas que oferecem conteúdo semelhante apresentado de uma maneira que não seja tão compreensível ou valiosa para um usuário.

As atualizações BERT e SMITH

Em 2019, o Google lançou o algoritmo Bidirecional Encoder Representations from Transformers ou BERT. Este novo algoritmo permite que os computadores reconheçam e compreendam a linguagem humana usando a PNL.

De acordo com o Google, o algoritmo BERT pode efetivamente descobrir contextos e sequências de palavras em strings de pesquisa e combiná-los com resultados mais próximos da pesquisa do usuário.

O BERT também permite que o mecanismo de pesquisa do Google gere snippets em destaque para qualquer pesquisa relevante.

O Google argumentaria que a qualidade dos resultados de pesquisa melhorou drasticamente desde a atualização. Os usuários obtêm resultados de pesquisa aprimorados que correspondem às suas intenções de pesquisa.

SMITH é descrito em um artigo do Google Research publicado em abril de 2020 e atualizado em outubro de 2020, mas ainda não parece fazer parte do algoritmo.

Ele pode analisar as palavras profundamente para encontrar o significado pretendido em vez de se concentrar no significado textual de cada palavra.

Ao contrário do BERT, que sofre um declínio na qualidade da indexação quando se trata de conteúdo de formato longo, o SMITH funciona melhor com blocos de texto mais longos.

SMITH não foi projetado para substituir completamente o BERT. Em vez disso, baseia-se no que o BERT alcançou até agora.

Como a IA e a PNL afetam o marketing de conteúdo e o SEO

A integração contínua de IA e PNL em algoritmos de busca continuará afetando as práticas de marketing de conteúdo e SEO.

BERT e SMITH, em particular, mudarão a forma como os profissionais de marketing digital estruturam e otimizam seu conteúdo. Vejamos cinco maneiras pelas quais a IA e a PNL continuam a mudar o marketing de conteúdo e o SEO.

1. Resultados de pesquisa personalizados

A inteligência preditiva está ganhando cada vez mais importância dentro do contexto de SEO. Os recursos de inteligência preditiva do Google, como o Google Trends, podem oferecer melhores previsões com base em palavras-chave e frases de pesquisa populares.

Você pode usar a inteligência preditiva para encontrar as palavras-chave mais pesquisadas em seu nicho e descobrir como os usuários tendem a expressar suas strings de pesquisa.

A inteligência preditiva também ajuda o Google com sugestões de conteúdo com base em pesquisas anteriores. Você pode ver isso em ação quando pesquisa uma frase no Google e o mecanismo de pesquisa tenta concluir sua consulta.

Por exemplo, se alguém pesquisar por “Mark Zuckerberg” e depois “networth” consecutivamente, o algoritmo do Google interpretará isso como uma consulta sobre o patrimônio líquido de Mark Zuckerberg.

A inteligência preditiva é particularmente útil para pesquisas por voz, nas quais os usuários não costumam usar as mesmas palavras-chave mais de duas vezes seguidas.

A inteligência preditiva é usada para outros serviços do Google. Por exemplo, existem muitas extensões do Gmail que utilizam análises preditivas.

2. Frequência do Documento Inversa da Frequência do Prazo

O Google usa um tipo de análise textual chamada Frequência de Documento Inversa de Frequência de Termo para classificação de página.

Com o TF-IDF, o Google AI pode encontrar a importância de uma palavra ou frase em um documento ou blog. O TF-IDF permite que o Google pesquise mais profundamente e encontre conteúdo relevante sem depender apenas de palavras-chave.

Com o TF-IDF, um resultado de pesquisa pode levá-lo diretamente ao ponto mais relevante de um artigo.

Uma das maiores inovações em IA e PNL para criadores de conteúdo é o surgimento de ferramentas como Clearscope, Frase e Surfer. Essas ferramentas tentam fazer engenharia reversa nos rankings de pesquisa usando TF-IDF e outros sinais de classificação.

As ferramentas fazem o seguinte:
● Analise o tamanho do conteúdo que aparece nas primeiras páginas dos SERPs.
● Identifique as frases relevantes mais comuns usadas nesses artigos.

As ferramentas fornecem uma lista de palavras-chave a serem incluídas no artigo, com que frequência incluir as frases, cabeçalhos sugeridos para o conteúdo e muito mais. Abaixo está um exemplo do Frase usando o termo de pesquisa “SEO técnico”.

Você pode ver como isso é um grande avanço em relação às ferramentas anteriores que pediam para você identificar uma palavra-chave e depois sugeriam quantas vezes incluir essas frases no artigo.

Embora esse tipo de tecnologia esteja em sua infância, está se tornando uma parte padrão do kit de ferramentas de SEO para profissionais.

3. Ascensão da pesquisa por voz

A pesquisa por voz está se tornando cada vez mais importante em alguns setores. Como criador de conteúdo, você precisa considerar como a pesquisa por voz pode afetar seus negócios.

Os profissionais de SEO agora precisam explorar como a pesquisa por voz usa frases e palavras-chave e como elas afetam os resultados dos mecanismos de pesquisa. Compreender o mecanismo da pesquisa por voz e sua finalidade pode ajudá-lo a alcançar um público mais amplo.

Ele também permite que você ofereça conteúdo informativo que pode obter uma melhor classificação da página e fornecer as informações que os usuários desejam.

A pesquisa por voz provavelmente afetará inicialmente os desenvolvedores de aplicativos mais do que as pessoas que administram sites. Basta considerar os tipos de comandos de voz que você fornece a uma ferramenta como o Alexa.

Eles geralmente são baseados em certas ações. Por exemplo, você pode pedir ao Alexa para acender ou apagar uma luz ou solicitar uma música específica.

4. Análise de Sentimentos

Analisar o sentimento por trás de qualquer serviço ou marca pode ajudar a tornar o marketing de conteúdo mais significativo e eficaz. A análise ajuda os profissionais de marketing a descobrir as opiniões dos consumidores e criar conteúdo que responda a elas.

O uso da IA ​​pode ajudá-lo a entender as emoções ocultas no conteúdo gerado pelo usuário e nos comentários do produto. Este processo consiste nas seguintes etapas:

Descubra onde os consumidores compartilham suas opiniões sobre sua marca, incluindo plataformas de mídia social, sites de avaliação ou plataformas de comércio eletrônico.

Com IA e PNL, você pode coletar dados dessas plataformas para entender o que os consumidores desejam e como eles pensam sobre sua marca ou seus produtos. Isso permite que você comercialize o conteúdo de maneiras melhores para atrair seu público-alvo.

Você também pode usar IA e PNL para descobrir o sentimento e o tom do público, identificando a linguagem e as estruturas de frases que servem como marcadores emocionais.

Deve ser capaz de distinguir entre um cliente que estava genuinamente feliz com sua compra e um que não está.

Com a análise de sentimentos, você torna seus consumidores e público-alvo parte do marketing da sua marca e coleta dados valiosos deles.

5. Intenção do usuário

Os algoritmos de pesquisa também estão começando a incorporar a intenção do usuário na maneira como classificam o conteúdo. A NLP usa palavras-chave para obter mais informações sobre a intenção do usuário, seja ela informativa, de navegação ou transacional.

Se uma pesquisa for usada para localizar informações, a intenção do usuário será informativa. Se um usuário pesquisa com uma palavra-chave porque deseja ir a um site específico, torna-se navegacional.

A intenção de pesquisa transacional é mais comum durante as compras on-line, em que um usuário usa palavras-chave para encontrar o item desejado on-line.

Compreender a intenção do usuário permite que você encontre as palavras-chave certas e veja como as pessoas usam as palavras-chave. Isso pode ajudá-lo a encontrar a melhor maneira possível de otimizar o conteúdo para que ele alcance seu público-alvo.

Resumindo
O algoritmo de busca do Google está em constante evolução. Com a introdução da atualização do BERT e do trabalho de pesquisa em torno de SMITH, o Google está afirmando que IA e PNL serão componentes-chave de seu algoritmo, especialmente porque seus usuários estão exigindo resultados de pesquisa que imitam respostas humanas a perguntas.

No entanto, a IA e a PNL não se limitam apenas às pesquisas feitas na plataforma do Google. Os profissionais de marketing digital precisam levar em conta a presença de ambas as tecnologias quando criam conteúdo.

Por exemplo, não será mais suficiente criar um bom conteúdo baseado em texto se uma empresa quiser ter uma classificação alta nas pesquisas do Google.

Como o Google usará IA e PNL daqui a um ou cinco anos ainda é um mistério. Mas uma coisa é certa: o Google e outros mecanismos de pesquisa precisarão acompanhar as mais recentes tecnologias de IA e PNL para continuar gerando resultados de pesquisa que os usuários acharão úteis e acionáveis.