Maskinlæring i WordPress: Hvordan man analyserer den følelsesmæssige indvirkning af dit indhold vha. AI

Den måde, folk føler på, mens de navigerer på dit websted og læser dit indhold, er vanskelige at kvantificere. Det er dog noget, du skal forstå, hvis du virkelig ønsker at engagere dit publikum. Dette betyder, at du måske ønsker at lære, hvordan du bruger maskinlæring i WordPress til at analysere dit indholds påvirkning.


Med de rigtige værktøjer kan du faktisk kvantificere den følelsesmæssige virkning af dit indhold og finpusse det for at målrette forskellige følelser. For at være retfærdig er dette ikke en nøjagtig videnskab, og vi kan ikke fortælle dig, hvilke følelser der klæder bedst med dit publikum. Stadig kan du lære meget af processen.

I denne artikel skal vi tale om, hvordan maskinlæring i WordPress kan ændre den måde, du nærmer dig oprettelse af indhold på. Derefter introducerer vi dig et værktøj, der hjælper dig med at analysere den emotionelle indvirkning af dine artikler. Lad os komme i kontakt med vores følelser!
hvordan man bruger maskinlæring i WordPress

Hvordan kunstig intelligens kan ændre den måde, du bruger WordPress på

For det første er det vigtigt at forstå, at vi stadig ikke er i nærheden af ​​det virkelige Kunstig intelligens (AI). Et område, hvor vi har gjort store fremskridt, er imidlertid maskinelæring, hvilket er et (slags) lignende felt.


WordLift – AI-drevet SEO

Forfatter (e): WordLift, Insideout10


92% Vurderinger


500 + Installationer


WP 4.4 + Kræver

Mere info

wordlift.3.25.5.zip

Nuværende version: 3.25.5

Sidst opdateret: 28. maj 2020


92% Vurderinger


500 + Installationer


WP 4.4 + Kræver

WordPress.org-pluginside


WordLift – AI-drevet SEO

Maskinlæring indebærer, at computere bruger algoritmer for at blive bedre til bestemte opgaver. Jo flere data du foder disse systemer, jo bedre kan de blive til at analysere dem og forudsige resultater.

Der er allerede et par WordPress-applikationer tilgængelige for offentligheden, der er baseret på maskinlæring. Der er for eksempel WordLift, som giver dig mulighed for at opbygge bedre taksonomier og finde kilder til dit indhold.

De fleste applikationer til maskinlæring er dog stadig meget ramte og savnede.

Det betyder, at det er svært at forudsige, hvordan teknologien vil udvikle sig på kort sigt, og hvordan den vil påvirke indholdsskabelsen.

For at give dig en bedre idé om, hvor det er, talte vi med Tom Ewer – grundlæggeren af WordCandy – der har masser af erfaringer med at skabe indhold til WordPress-websteder. Her var hvad han havde at sige:

tom ewer
For det første er det vigtigt at huske, at vi stadig er i de tidlige dage med kunstig intelligens og maskinlæring. Jeg tror, ​​vi vil se nogle interessante fremskridt i værktøjer, der hjælper dig med at skabe bedre taksonomier til dit indhold og finde relaterede artikler, som dine læsere måske vil tjekke ud. Der er allerede nogle plugins, der gør dette, og når teknologien forbedres, så bliver resultaterne også. Jeg tror ikke, vi er overalt i nærheden af ​​det punkt, hvor maskinintelligens kan overtage processen med at skabe overbevisende (og nøjagtigt) indhold, dog, så jeg ville ikke starte med at nedskære forfattere og redaktører endnu! Tom Ewer, WordCandy

Dette er en solid vurdering af den aktuelle tilstand af maskinlæring for WordPress. På dette tidspunkt er det en unik teknologi med kun få applikationer. Vi fandt dog et værktøj, der bruger maskinlæring i WordPress til stor effekt. Lad os tjekke det ud:

Maskinlæring i WordPress: En introduktion til Watsonfinds


Watsonfinds Watsonfinds

Forfatter (e): Watsonfinds

Nuværende version: 2.0.0

Sidst opdateret: 8. maj 2019

watsonfinds.zip


100% Ratings


100 + Installationer


WP 4.0 + Kræver

Watsonfinds er en service bygget oven på IBM Watson system. Watson fakturerer sig selv som en slags AI, men for at være mere præcis er det et sofistikeret maskinlæringssystem med adgang til flere terabyte med data, der har muligheden for at analysere disse data til specifikke formål.

I dette særlige tilfælde kan Watsonfinds bruge sin ‘viden’ til at analysere enhver tekst i WordPress-editoren og opdele den i fem følelser: glæde, tristhed, vrede, afsky og frygt. Bevæbnet med disse oplysninger kan du finjustere dit indhold, indtil du er målrettet mod den nøjagtige stemning, du ønsker (så længe det er en eller flere af disse fem).

For at bruge dette værktøj er alt hvad du skal gøre installer og aktiver plugin. Gå derefter til nogen af ​​dine sider eller indlæg, og åbn dem ved hjælp af indstillingen Rediger. Inde inde finder du en ny knap øverst på din editor. Klik på det, når du er klar til at analysere dit indholds følelsesmæssige indflydelse:
Watsonfinds-knappen.

Nu viser Watsonfinds et vindue, der inkluderer en simpel analyse af dit indhold. Dette inkluderer en procentvis fordeling af hver følelses ‘styrke’ og en kort bidydning om, hvordan din tone kan påvirke engagement:

Et eksempel på en Watsonfinds-analyse.

På dette tidspunkt kan du gå tilbage til at arbejde med dit indhold og sætte dit nye værktøj til maskinlæring i WordPress i handling!

Watsonfinds er et gratis plugin, men der er en premium service i værker, der vil omfatte en mere dybdegående analyse.

Sådan analyseres den følelsesmæssige virkning af dit WordPress-indhold ved hjælp af Watsonfinds

Som vi nævnte tidligere, fokuserer Watsonfinds sine analyser på fem grundlæggende følelser. I dette afsnit skal vi tale om hver enkelt af dem og forklare, hvordan du kan bruge maskinlæring i WordPress for bedre at få forbindelse til dine brugere.

1. Tristhed ☹️

Ingen ønsker at være trist, men det er fair at sige, at du i nogle tilfælde måske ønsker at få stærke negative følelser fra dit publikum. Målet er ikke at lege med deres følelser, men at danne en følelsesmæssig bånd med dem. For at illustrere dette punkt er her et kort afsnit fra en af ​​vores nylige artikler, som Watsonfinds betragtede som ‘trist’:

Vi gennemgår alle vores oprindelige ideer, og en af ​​to ting sker: Vi er klar over, at vores artikler ikke resonerer med vores publikum, eller vi er helt tør for ideer. Nogle gange sker der begge, og manglen på vækst kombineret med slutningen af ​​vores originale ideer dræner vores motivation.
Vores tristestestresultater.

Det er let at se, hvorfor Watsonfinds kom til denne konklusion. Faktisk ville vi gå så langt som at sige, at afsnit er direkte deprimerende. I dette tilfælde brugte forfatteren teksten til at oprette en forbindelse med læseren ved at diskutere et problem, vi alle har gennemgået. På den måde, når vi til sidst afslører, at der er en løsning, vil den følelsesmæssige påvirkning være mere betydelig.

På den anden side, hvis du skriver en artikel, og du bare hopper lige ind i afsløringen, er det ofte ikke så engagerende. Bemærk vores brug af sætninger som f.eks "dræner vores motivation" og "mangel på vækst". Hvis du tager dem ud, falder trist score skarpt:

Vores opdaterede resultater af tristhed.

Watsonfinds lykkes dog stadig at forstå, at den første del af afsnittet ikke er positiv. Det er imponerende, når det kommer til maskinlæring i WordPress.

2. Glæde ��

Du vil være hårdt presset for at finde nogen, der ikke nyder at føle sig lykkelig, hvilket gør denne følelse til et let salg i dit indhold. Lad os se, hvordan Watsonfinds priser, med et lille uddrag fra vores nylige artikel om temaer, der fungerer godt sammen med webstedsbyggerne:

De er alle fleksible nok til at tjene flere formål og gøre konfiguration af dit websted enkelt, uanset om du bruger Beaver Builder, Elementor eller Visual Composer.

Uden yderligere at tage et kig på disse smukke designs, vælg din favorit, og start med at tilpasse dit websted med en valgt bygmester med det samme.
Vores glæde testresultater.

Den positive spin i disse to afsnit er let at se. For at give dig mere kontekst er dette uddrag det, vi kalder en afsløring. Det er en simpel teknik, som vi undertiden bruger i introduktioner, hvor vi nedbryder et problem og derefter præsenterer læseren dets løsning. Naturligvis skulle afsløringen være en glædelig lejlighed, og Watsonfinds bemærkede ikke det.

Efter at have spillet rundt med maskinlæring i WordPress har vi fundet ud af, at en score på over 60% er temmelig stærk for enhver given følelse. Det betyder, at følelsen er klart fremherskende, men ikke så meget, at du slår læserne over hovedet med det. samlet set, Watsonfinds er især dygtig til at identificere ‘glade’ afsnit, hvilket er fantastisk, hvis du vil sikre dig, at dit indhold rammer mærket.

3. Afsky ��

Indtil videre har vi talt om to temmelig lige følelser. Nu er det tid til at undersøge en mere kompleks – afsky. Fra et historiefortællingsperspektiv har afsky ikke så mange applikationer som glæde eller tristhed, men det kan stadig komme godt med. Her er et eksempel på en Salman Rushdie citerer, at Watsonfinds overvejende fandt ‘modbydeligt’:

Et af problemerne med at forsvare fri ytring er, at du ofte er nødt til at forsvare folk, som du synes er skandaløst og ubehageligt og oprørende.
Vores afsky testresultater.

Watsonfinds forklarer, at denne form for følelser kan være et nyttigt værktøj, når det kommer til at ændre læsernes tanker. Efter vores erfaring er det imidlertid langt bedre at bruge afsky som en måde at binde over ting, du ikke kan lide. Hvis vi f.eks. Skulle gennemgå et WordPress-plugin, du hadede, kan vi sige noget i retning af:

Dette plugin er et af de værste WordPress-værktøjer, jeg er stødt på. Det ødelagte mit websted og satte min hund i brand. Jeg ville aldrig bruge det igen, selvom du betalte mig til, og jeg anbefaler, at du afinstallerer det med det samme!
Vores afsky opdaterede testresultater.

Vi ville naturligvis aldrig være så stumpe, men dette over-the-top eksempel viser, at maskinlæring i WordPress kæmper en smule, når det kommer til at analysere afsky. Under vores tests måtte vi ty til at bruge ekstreme adjektiver for at få vores afsky score, hvilket ikke er ideelt.

4. Frygt ��

Lad os tale om frygt for at holde vores tendens med negative følelser i gang. Det er ikke noget, du vil overforbruge, men det kan være et praktisk værktøj, når du bruger intelligent til skrivning og marketing (FOMO, hvem som helst?). Her er et eksempel på et uddrag fra en nylig artikel om sikre WordPress-temaer:

Du behøver ikke at bekymre dig så meget om, at det bliver forældet, forårsager konflikter med dine plugins, falder bytte for ondsindede skuespillere eller direkte ødelægger dit websted.
Vores frygt testresultater.

Vi har tidligere talt om, hvordan du kan bruge tristhed til at gøre et stærkere indtryk i din introduktion, men frygt gør også tricket. I dette tilfælde nævnte forfatteren de ting, der kunne gå galt, hvis du ikke brugte et sikkert tema, og så fejede de ind og fortalte dig, hvordan du skulle tackle det.

Nøglen når det gælder fremkaldelse af frygt er at tale om ugunstige resultater, og hvordan de kan påvirke dine læsere negativt. Hvis du kan udnytte de ting, de er bange for, har du en lettere tid til at engagere dem med løsninger.

5. Vred ��

Sidst men ikke mindst, lad os tale om vrede. For at være ærlig er vrede sjældent en af ​​de følelser, vi prøver at få fra læserne, når vi skriver artikler. Vrede er et vanskeligt værktøj, som kan hjælpe dig med at få forbindelse til dit publikum, men også kan fremmedgør dem. Lad os oprette et kort eksempel på en WordPress-temagennemgang, og se, hvad Watsonfinds har at sige:

Dette tema ødelagde min hjemmeside fuldstændigt, og det fik mig til at miste al min trafik! Jeg vil sagsøge udviklerne, dette websted og alle involverede.
Vores vrede-testresultater.

Ifølge Watsonfinds scorer det kun 55,34% i vrede-kategorien, hvilket er overraskende, fordi det lyder som en rasende YouTube-kommentar. Værktøjet diskuterer også, hvordan vrede kan få læserne til at gribe ind, hvilket måske eller måske ikke er tilfældet.

Efter vores erfaring, hvis du er vred på de samme ting som dit publikum, kan du bruge det til danne en forbindelse, men det er ikke en bæredygtig følelse. Hvad dit indhold angår, er følelser som tristhed, frygt og glæde lettere at kvantificere og få ret, når du bruger maskinlæring i WordPress.

Konklusion

Hvis du kan få dine læsere til at føle noget, kan du samarbejde med dem og opbygge tillid lettere. Watsonfinds hjælper dig med at analysere den følelsesmæssige virkning af dit indhold, og for os gør det et anstændigt job. Det fortæller dig ikke, hvad du skal ændre, men det signaliserer, om du er målrettet mod en af ​​de vigtigste følelser.

Lad os opdele, hvordan hver af disse fem følelser kan påvirke dit indhold:

  1. Sorg: Triste følelser kan få dit publikum til at føle sig tættere på dig.
  2. Glæde: Glade læsere er den bedste slags publikum, og Watsonfinds er fremragende til at identificere positivt indhold.
  3. Afsky: Denne følelse er en smule vanskelig, men kan hjælpe dig med at binde dig til læserne over delte forstyrrelser.
  4. Frygt: På trods af dens negative konnotationer er frygt en meget effektiv motivator til at drive konverteringer.
  5. Vrede: Denne følelse kan i nogle tilfælde hjælpe dig med at binde dig til læsere (selvom vi synes, det er bedst at undgå det i de fleste tilfælde).

Hvad synes du om hele ideen om at integrere maskinlæring i WordPress og dine processer til oprettelse af indhold? Har du hørt om andre interessante implementeringer af ideen?

Glem ikke at deltage i vores nedbrudskursus om at fremskynde dit WordPress-sted. Med nogle enkle rettelser kan du reducere din indlæsningstid med endda 50-80%:

Layout og præsentation af Karol K.

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map