Natural Language Generation (NLG)

¿Qué es la NLG?

La generación de lenguaje natural (NLG, por sus siglas en inglés) es una técnica del campo de la inteligencia artificial que permite a las computadoras crear textos y descripciones coherentes y legibles. NLG analiza los datos estructurados disponibles en una base de datos u otro conjunto de información, y los combina para generar contenido nuevo.

¿Cómo funciona la NLG?

En términos simples, la NLG sigue cuatro pasos clave:

• Análisis: el software identifica patrones en la información que se le ha proporcionado.
• Generación: utilizando reglas gramaticales predefinidas, el software crea un texto coherente.
• Moderación: se aplican filtros para garantizar que el texto sea apropiado y relevante.
• Puntuación: finalmente, se califica la calidad del texto generado.

¿Por qué es importante la NLG en Content marketing y SEO?

La Generación de Lenguaje Natural (NLG) es una técnica importante en la industria del marketing de contenido y SEO porque puede mejorar en gran medida la eficacia y la eficiencia de las campañas de marketing digital. A continuación, se presentan algunas de las razones por las que la NLG es importante en estas áreas: 

1. Ahorro de tiempo y recursos: La NLG puede generar contenido autónomamente, lo que ahorra tiempo y recursos que se pueden invertir en otras áreas del marketing.
2. Personalización del contenido: La NLG puede generar contenido personalizado para cada usuario basado en su historial y preferencias, lo que mejora la experiencia del usuario y aumenta el engagement. 
3. Generación de contenido de alta calidad y único: La NLG puede crear contenido original y de alta calidad que se adapte a la marca, sin necesidad de que los creadores de contenido deban dedicar tanto tiempo a la creación de contenido. 
4. Optimización de palabras clave: La NLG puede generar contenido que se adapte a las palabras clave relevantes para la empresa, lo que aumenta la visibilidad del sitio web y mejora su posicionamiento en los motores de búsqueda. 
5. Análisis del rendimiento: La NLG puede generar informes y análisis detallados de rendimiento del contenido creado, lo que permite tener una mejor comprensión de lo que funciona y lo que no funciona en el marketing de contenido y SEO. 

Posibles inconvenientes de la NLG:

Aunque la Generación de Lenguaje Natural (NLG) es una técnica útil para crear contenido rápido y coherente, también presenta algunos posibles inconvenientes. En primer lugar, la NLG puede carecer de personalización en el contenido generado para cada usuario, lo que puede afectar la calidad del contenido y disminuir el engagement.

Si bien la NLG puede ser programada para generar contenido personalizado, esto puede requerir una gran cantidad de recursos y tiempo adicional. Además, en algunos casos, se pudo necesitar la aportación creativa y subjetiva del redactor para conseguir momentos o textos con un enfoque específico.

Otro posible inconveniente de la NLG es la falta de control de calidad en el contenido generado. El texto generado por la NLG puede contener errores gramaticales, información falsa o inexacta, lo que puede afectar la credibilidad del contenido y afectar negativamente la imagen de la marca. Para minimizar este problema, se deben establecer procesos rigurosos de revisión y edición del contenido generado por la NLG antes de ser publicado.

Por último, un posible inconveniente de la NLG es la dificultad para generar contenido complejo. La NLG puede tener dificultades para crear contenido complejo, como informes financieros o estudios técnicos, donde se requiere un alto nivel de conocimiento y experiencia técnica. El uso de la NLG en estos casos podría resultar en una mala calidad del contenido o incluso información inexacta, lo que podría tener un impacto negativo en la marca y en el rendimiento de la empresa.

Referencias:

• Gatt, A., & Krahmer, E. (2018). Survey of the state of the art in Natural Language Generation: Core tasks, applications and evaluation. Journal of Artificial Intelligence Research, 61, 65-170. https://osf.io/7awx5/download
• J., & Dagan, I. (2019). Step-by-step: Separating planning from realization in neural data-to-text generation. arXiv preprint arXiv:1906.07316. https://arxiv.org/abs/1906.07316