O que é a análise semântica? Definição e exemplo

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Utilizar uma inteligência artificial capaz de compreender as emoções humanas e a intenção de um pedido pode parecer utópico. Mas existe uma tecnologia que pode dar uma ajuda à IA. Esta tecnologia foi concebida paramelhorar os intercâmbios entre chatbots e humanos. A isto chama-se análise semântica. Permite-lhe tambémotimização do seu conteúdo web e SEO. Descubra tudo o que precisa de saber sobre esta estratégia essencial de marketing e SEO.

Análise semântica: um pilar de sucesso para todas as estratégias de relação com os clientes

Para compreender a importância da análise semântica nas suas relações com os clientes, é necessário saber primeiro o que é e como funciona.

Definição de análise semântica

A análise semântica baseia-se na ciência da linguagem. Esta ferramenta de marketing tem como objetivo determinar o significado de um texto, percorrendo as emoções que levaram à formulação da mensagem. Tal como a análise lexical, permite-nosanalisar todas as formas de escrita dos consumidores ou potenciais clientes de uma entidade.

Então, qual é a diferença entre a análise semântica e a análise sintáctica? A análise semântica centra-se nas emoções do autor do conteúdo, enquanto a análise sintáctica se centra na estrutura gramatical. Assim, a sintaxe preocupa-se com a relação entre as palavras que compõem uma frase no conteúdo. A semântica, por outro lado, diz respeito o significado destas palavras.

Além disso, é necessário saber que a análise semântica e a análise sintáctica estão indissociavelmente ligadas na Processamento automático de linguagem natural ou PNL. A gestão das relações com os clientes é uma disciplina fundamental na gestão das relações com os clientes. De facto, trata-se de uma abordagem que visa alcançar melhor compreensão da linguagem natural.

A análise semântica tem em conta todos os elementos subjectivos das mensagens para compreender as intenções dos seus clientes. A deteção de certos pontos, como a tomada de posição ou a impaciência, permite-nos dar uma melhor resposta aos clientes. Mas como é que esta técnica funciona de facto?

Como funciona a análise semântica

Os seres humanos não têm dificuldade em compreender o significado de uma frase. Tudo o que temos de fazer é referir-se aos sinais de pontuação e a entoação do orador usado quando ele pronuncia cada palavra. Para as máquinas, no entanto, a tarefa é mais difícil. É aí que entra a análise semântica.

Atualmente ferramentas de análise semântica os mais eficazes são os algoritmos de aprendizagem automática, bem como Tecnologias de processamento de linguagem natural. Para o ajudar a compreender melhor esta ferramenta de marketing, eis algumas informações de base.

Imagine que um retalhista recebe um aviso de um cliente no seu sítio Web e nas suas páginas Web. A mensagem diz: "Contrariamente às minhas instruções, recebi carne azul. O serviço é uma grande anedota! Da próxima vez, vou-me embora". Vê-se logo que o o cliente em questão está insatisfeito. E isto mesmo que o cliente não tenha manifestado explicitamente a sua insatisfação. As máquinas, por seu lado, têm de passar por uma análise semântica para compreender que, neste caso, o cliente está a utilizar a palavra "brincadeira" num contexto negativo, apesar de este termo ter geralmente uma conotação positiva. Sem esta análise aprofundada do campos semânticos e lexicaisa insatisfação permanece indetetável para a inteligência artificial.

Depois de analisar as mensagens, o chatbot classificará todas as trocas com os clientes por tema, intenção ou risco. A mensagem do cliente aparecerá então em "Insatisfação" para que as equipas internas da empresa possam agir rapidamente para retificar a situação.

Os desafios da análise semântica na gestão das relações com os clientes

A análise semântica deve desempenhar um papel importante na estratégia de marketing e as relações com os clientes da sua empresa. Esta ferramenta de marketing garante a qualidade das trocas entre humanos e IA. A comunicação é um dos pilares da fidelização de clientes.

Além disso, a análise semântica fornece ajuda preciosa para os serviços de apoio que recebem um número astronómico de pedidos todos os dias. Graças a esta ferramenta SEO, não há necessidade de intervenção humana na análise e categorização da informação, por mais extensa que seja.

É também de salientar que esta ferramenta de marketing pode ser utilizada tanto para dados escritos do que dados verbais. Para além dissoanalisar o significado da voz é a chave para otimizar o seu serviço ao cliente.

Além disso, a análise semântica não se limita a melhorar o serviço ao cliente, pois ajuda a consolidar a sua empresa. Esta ferramenta de marketing ajuda as suas equipas a conhecer melhor os seus clientes.

Integrar a análise semântica na sua estratégia de marketing: as vantagens são inúmeras

A análise semântica é um grande aliado do seu serviço de apoio ao cliente e de todas as equipas da sua empresa. É uma ferramenta de marketing fundamental que tem um enorme impacto na experiência do cliente, a vários níveis.

Melhorar o conhecimento dos clientes

Ao analisar o significado dos pedidos, a análise semântica ajuda-o a compreender melhor os seus clientes. Identifica as razões da satisfação ou insatisfação dos seus clientes, bem como rever as suas emoções. Esta compreensão dos sentimentos complementa as análises tradicionais que utiliza para processar o feedback dos clientes. Assim, os inquéritos de satisfação, as críticas em linha e as publicações nas redes sociais são apenas a ponta do icebergue.

Além disso, a análise semântica ajuda-o a avançar com a sua abordagem centrada no cliente para fidelizar e desenvolver a sua base de clientes. Pode identificar os clientes que são fiéis à sua marca e torná-los seus embaixadores.

Satisfação do cliente, respondendo com precisão às suas expectativas

A análise semântica utiliza a aprendizagem automática e o processamento de linguagem para ler conteúdos. A inteligência artificial, como a fornecida pela Google, permite-lhe identificar áreas de melhoria nas suas relações com os seus clientes. Recebe respostas pertinentes num curto espaço de tempo. E isso só os pode deixar felizes. Além disso, a evolução da tecnologia significa que ferramentas como o ChatGPT estão agora disponíveis para si e reflectem os últimos desenvolvimentos na indústria. o poder da inteligência artificial. Não hesite em integrá-los nas suas ferramentas de comunicação e de gestão de conteúdos das suas páginas Web.

Aumentar a produtividade da sua empresa

A análise semântica é uma uma verdadeira poupança de tempo para a sua atividade. Dá-lhe acesso a um estudo automático de dados e conteúdos. Assim, as suas equipas podem concentrar-se mais em tarefas complexas que requerem intervenção humana.

Além disso, a análise semântica é um trunfo importante que lhe permitirá implantar eficazmente as suas relações com os clientes estratégia de auto-cuidado. O objetivo desta abordagem é processar automaticamente determinados pedidos do seu público-alvo em tempo real. Graças à interpretação linguística, os chatbots podem proporcionar uma experiência digital satisfatória sem que tenha de intervir.

Otimizar a sua estratégia de SEO

A análise semântica desempenha um papel importante na otimizar a sua estratégia de SEO. Desta forma, ajuda-o a compreender o significado das consultas que os seus alvos introduzem no Google. Ao consultar estes dados, pode produzir conteúdos optimizados que os motores de busca referenciarão.

Assim, a análise semântica fornece-lhe pistas que podem aumentar o tráfego numa página Web, oferecendo aos utilizadores da Web conteúdos relevantes. Desta forma, melhora a posicionar o seu conteúdo nos resultados de pesquisa do Google.

Exemplos práticos da utilização da análise semântica

A análise semântica é atualmente parte integrante das estratégias de desenvolvimento de muitas empresas. Esta integração pode ser conseguida de várias formas.

Análise semântica e comentários de clientes

A utilização da análise semântica no processamento de críticas da Web está a tornar-se cada vez mais comum. Esta técnica é utilizada pelas maiores marcas. Este sistema é infalível para identificar os domínios prioritários de melhoria com base no feedback dos compradores.

Como resultado, análise semântica dos verbatims pode ser utilizado para identificar os factores que determinam a insatisfação e a satisfação dos consumidores. No caso do Cdiscount, por exemplo, a empresa conseguiu desenvolver um plano de ação para melhorar a informação sobre alguns dos seus serviços. A empresa apercebeu-se de que as condições de devolução são frequentemente mencionadas nos comentários dos clientes. Graças à análise semântica. Desde então, o Cdiscount orgulha-se de ter conseguido melhorar a satisfação do cliente.

Análise semântica e escuta social

As empresas de transportes também encaram a análise semântica como uma forma de melhorar a sua atividade. Uber analisa meticulosamente os sentimentos sempre que lança uma nova versão da sua aplicação ou das suas páginas Web. Este processo é conhecido como "escuta social". O objetivo da Uber é medir a satisfação dos utilizadores sobre o conteúdo dos instrumentos propostos.

Além disso, a empresa afirma que utiliza esta técnica diariamente. Esta permite-lhe compreender como os utilizadores se sentem quando faz alterações às suas ferramentas. Assim que os programadores modificam uma funcionalidade, a Uber aprende o que precisa de ser melhorado com base no feedback que recebe.

Análise semântica por Colibri e Google

A utilização de a análise semântica não se destina apenas a empresas B2B e B2C. A Google também implementou o seu sistema de análise com o objetivo de melhorar a nossa compreensão do conteúdo das consultas dos utilizadores da Web.

É assim que o algoritmo Colibri surgiu em 2013. O objetivo deste sistema é fornecer resultados relevantes aos utilizadores da Internet quando estes efectuam pesquisas. Este algoritmo também ajuda as empresas a desenvolver a sua visibilidade através de SEO. Por conseguinte, é do interesse destas entidades produzir conteúdos de qualidade nas suas páginas Web. Para o efeito, é essencial a utilização de palavras-chave relevantes.

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