O que é linguagem natural e como usá-la para a otimização da pesquisa por voz

Lembra-se de quando lançamos a Pesquisa por voz para empresas, franquias e marcas locais: o guia para ser encontrado ? Bem, ainda não terminamos de enfatizar a importância da prontidão da pesquisa por voz, nem terminaremos em breve!

Hoje, estamos discutindo a linguagem natural. Para que as empresas otimizem adequadamente a pesquisa por voz, elas precisam avaliar como fornecem suas informações. Se a ComScore diz que 50 por cento de todas as pesquisas serão por voz em 2020, então 2019 é o ano para se concentrar.

O que significa “linguagem natural” quando se trata de pesquisa por voz?

Quando conversamos, somos mais informais do que quando escrevemos um guia ou fazemos um discurso. Isso é apenas uma parte do comportamento social básico. Quando falamos com nossos amigos, usamos gírias, contrações e linguística relaxada.

Esse uso informal da linguagem também se aplica às nossas mensagens de texto e postagens nas redes sociais. Para estarem prontas para a pesquisa por voz, as empresas e marcas precisam reduzir o nível de formalidade ao criar conteúdo. De acordo com o Google, 70% das solicitações feitas aos assistentes de voz são em linguagem natural. Esses assistentes funcionam melhor quando são falados como humanos.

Falar com os dispositivos “normalmente” os torna mais eficazes para encontrar as respostas às perguntas, especialmente considerando sua capacidade de captar tons, padrões e inflexões de voz. Os assistentes de voz buscam respostas concisas e correspondentes às palavras-chave de cauda longa que são solicitadas. Para se manterem competitivas, as empresas precisam humanizar tudo o que produzem para a web.

Conversa, intenção e contexto - O caminho certo para a otimização da pesquisa por voz

A linguagem natural é coloquial. Os assistentes de voz contam com o contexto em torno dessa linguagem natural para dar aos pesquisadores por voz a resposta exata que procuram. É por isso que é essencial para as empresas locais basearem sua estratégia de conteúdo na conversa e no contexto.

Por exemplo, perguntar ao Siri “diga-me tudo o que você sabe sobre carros” pode causar alguns problemas de desambiguação. Eu fiz a Siri essa pergunta e esta é a resposta que ela me deu:

Siri escolheu mostrar os resultados primeiro para “Carros”, o filme de animação da Disney. Ela então passou para uma notícia sobre marcas de automóveis, incluindo Ford, GM e Toyota. Carros de brinquedo, como Hot Wheels por exemplo, nem sequer foram mencionados.

Embora minha consulta fosse coloquial, ela não tinha pistas de contexto suficientes para dizer ao Siri do que eu estava falando. É por isso que a intenção é tão importante quando se trata de pesquisa por voz.

Podemos aplicar o mesmo conceito de intenção a uma estratégia de conteúdo. Se eu perguntar a Siri “diga-me tudo o que você sabe sobre carros de brinquedo”, a resposta dela muda completamente. Desta vez, Siri escolheu um verbete da Wikipedia sobre carros modelo e evitou resultados relacionados a marcas de carros ou ao filme de animação.

Esta entrada da Wikipedia em particular deu à Siri pistas de contexto suficientes sobre o tipo de carro a que se refere. Ao mesmo tempo, embora eu tenha pesquisado "carros de brinquedo", Siri entendeu minha intenção e o fato de que "carros modelo" também são considerados "carros de brinquedo".

Como você pode ver nesses exemplos, uma correspondência exata de palavra-chave não é essencial nas consultas de pesquisa por voz. A intenção, a conversa e o contexto são muito mais importantes.

As empresas locais devem estruturar sua estratégia de conteúdo com a ideia de intenção, conversa e contexto em mente. Isso significa escrever conteúdo com uma compreensão do que um cliente potencial está procurando e responder às perguntas com clareza.

O processo requer pesquisa de palavras-chave, especificamente palavras-chave de cauda longa que usam palavras interrogativas como quem, o quê, quando, onde, por que e como. Palavras-chave e palavras-chave semânticas são o que adicionam contexto ao conteúdo do negócio local.

Os algoritmos Hummingbird e RankBrain e seu impacto na pesquisa por voz

Em 2013, a atualização do Hummingbird do Google mudou a IA como a conhecemos. O algoritmo reformulado começou a analisar a intenção do usuário de forma mais completa, aplicou mais contexto à pesquisa e desenvolveu um melhor domínio da semântica. Foi com essa atualização que a linguagem natural começou a ser digitalizada usando o Processamento de Linguagem Natural. Isso permite que a tecnologia domine a maneira como o usuário fala, mesmo levando em consideração coisas como sotaques!

Dois anos depois, em 2015, o Google confirmou o uso do RankBrain, um algoritmo baseado em aprendizado de máquina que faz parte da atualização do Hummingbird. A função do RankBrain, em poucas palavras, é interpretar a intenção do pesquisador. Não pesquisei “carros modelo” no experimento acima, mas o Siri optou por me mostrar um resultado para isso, pensando na minha intenção; aquele era o RankBrain trabalhando no seu melhor.

As duas atualizações ocorreram há algum tempo, mas moldaram em grande parte o início das consultas de pesquisa por voz. E não há como pará-los agora.

Maneiras fáceis de usar a linguagem natural

Não queremos que ninguém pense que usar linguagem natural significa “emburrecer” o conteúdo que estão produzindo. Isso é a coisa mais distante da verdade! Tudo o que foi escrito deve ser menos formal, mas ainda assim altamente confiável.

Para permanecer competitivo no ambiente de pesquisa por voz em constante expansão, as coisas devem ser escritas com a pesquisa em mente. Isso significa que escritores e estrategistas de conteúdo - ou como gosto de chamá-los, “gênio do conteúdo” - precisam enquadrar mentalmente como uma pessoa pesquisaria as informações sobre as quais está escrevendo. Com pesquisa adequada, isso não é muito difícil de determinar. Quanto mais pessoas pesquisarem o tópico, mais uma postagem bem elaborada aparecerá. Em breve, o post poderá até fazer o trecho em destaque!

Em última análise, o uso da linguagem natural não visa apenas estar pronto para a pesquisa por voz, mas também para melhorar o posicionamento geral na pesquisa. É o que os motores procuram. Quanto mais alto o posicionamento, mais próximo da página um está uma página da web. Isso significa visibilidade, tráfego e cliques, bem como otimização de busca por voz.

Palavras-chave e semânticas de cauda longa geralmente não são complicadas. As pessoas querem obter as respostas de que precisam, rapidamente. Algumas das melhores formas de conteúdo com linguagem natural incluem páginas de perguntas frequentes fáceis de ler, guias de instruções e até publicações em formato PDF (o Google também está digitalizando!).

Além disso, a linguagem natural e as palavras-chave devem se estender aos títulos e subtítulos de uma peça. Todas essas são maneiras de produzir conteúdo da web otimizado para pesquisa de voz A +!