WordPress의 기계 학습 : AI를 사용하여 콘텐츠의 감정적 영향을 분석하는 방법

웹 사이트를 탐색하고 콘텐츠를 읽는 동안 사람들이 느끼는 방식은 정량화하기 어렵습니다. 그러나 진정으로 잠재 고객을 참여 시키려면 이해해야합니다. 즉, WordPress에서 기계 학습을 사용하여 콘텐츠의 영향을 분석하는 방법을 배우고 싶을 수 있습니다..


올바른 도구를 사용하면 실제로 콘텐츠의 정서적 영향을 수량화하고 조정하여 다른 감정을 표적으로 할 수 있습니다. 공평하게 말하면, 이것은 정확한 과학이 아니며, 청중에게 어떤 감정이 가장 잘 들릴지 말할 수 없습니다. 아직도, 당신은 과정에서 많은 것을 배울 수 있습니다.

이 기사에서는 WordPress의 머신 러닝이 콘텐츠 제작 방식에 변화를 줄 수있는 방법에 대해 설명합니다. 그런 다음 기사의 감정적 영향을 분석하는 데 도움이되는 도구를 소개합니다. 우리의 감정과 연락합시다!
WordPress에서 기계 학습을 사용하는 방법

인공 지능이 WordPress 사용 방식을 어떻게 변화시킬 수 있습니까?

첫째, 우리가 아직 현실에 가깝지 않다는 것을 이해하는 것이 중요합니다 인공 지능 (AI). 그러나 우리가 크게 발전한 영역은 기계 학습, 이것은 비슷한 종류의 분야입니다..


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저자 : WordLift, Insideout10


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최종 업데이트 : 2020 년 5 월 28 일


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머신 러닝은 컴퓨터가 특정 작업에서 더 나은 알고리즘을 사용하도록하는 것입니다. 이 시스템에 더 많은 데이터를 제공할수록 시스템 분석 및 결과 예측에 더 적합합니다..

기계 학습을 기반으로 이미 공개 된 몇 가지 WordPress 응용 프로그램이 있습니다.. 예를 들어 더 나은 분류 체계를 구축하고 콘텐츠 소스를 찾을 수있는 WordLift가 있습니다..

그러나 대부분의 기계 학습 응용 프로그램은 여전히 ​​매우 인기가 없습니다..

즉, 기술이 단기간에 어떻게 진행 될지, 콘텐츠 제작에 어떤 영향을 줄지 예측하기 어렵다는 의미입니다..

현재 위치를 더 잘 파악할 수 있도록 창업자 인 Tom Ewer와 이야기했습니다. 워드 캔디 – WordPress 웹 사이트를위한 컨텐츠 작성 경험이 풍부한 사람. 그가 말한 내용은 다음과 같습니다.

톰 에워
우선, 우리는 아직 인공 지능과 기계 학습의 초기 단계에 있다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 콘텐츠에 더 나은 분류 체계를 만들고 독자가 확인하고 싶은 관련 기사를 찾는 데 도움이되는 도구의 흥미로운 발전을 보게 될 것입니다. 이 작업을 수행하는 플러그인이 이미 있으며 기술이 향상되면 결과도 향상됩니다. 머신 인텔리전스가 매력적인 (그리고 정확한) 컨텐츠를 만드는 과정을 대신 할 수 있다고 생각하지는 않지만 아직 작가와 편집자를 축소하지는 않을 것입니다! Tom Ewer, WordCandy

이것은 WordPress의 현재 기계 학습 상태에 대한 확실한 평가입니다. 현재로서는 몇 가지 응용 프로그램 만있는 고유 한 기술입니다. 그러나 WordPress에서 기계 학습을 사용하여 효과를 발휘하는 도구를 찾았습니다. 확인 해보자:

WordPress의 기계 학습 : Watsonfinds 소개


왓슨 핀즈 왓슨 핀즈

저자 : Watsonfinds

현재 버전 : 2.0.0

최종 업데이트 : 2019 년 5 월 8 일

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Watsonfinds는 IBM 왓슨 체계. Watson은 자체를 일종의 AI로 청구하지만보다 정확하게는 몇 테라 바이트의 데이터에 액세스 할 수있는 정교한 머신 러닝 시스템으로 특정 목적을 위해 해당 데이터를 분석 할 수 있습니다.

이 특별한 경우 Watsonfinds는 ‘지식’을 사용하여 WordPress 편집기의 텍스트를 분석하여 기쁨, 슬픔, 분노, 혐오 및 두려움의 5 가지 감정으로 분류 할 수 있습니다. 이 정보로 무장 한 경우 원하는 정확한 감정을 목표로 정할 때까지 콘텐츠를 조정할 수 있습니다 (5 가지 중 하나 이상인 경우)..

이 도구를 사용하려면 플러그인 설치 및 활성화. 그런 다음 아무 페이지 나 게시물로 이동하여 편집 옵션을 사용하여여십시오. 내부에는 편집기 상단에 새 버튼이 있습니다. 콘텐츠의 정서적 영향을 분석 할 준비가되면 클릭하십시오.
Watsonfinds 버튼.

이제 Watsonfinds는 간단한 컨텐츠 분석을 포함하는 창을 표시합니다. 여기에는 각 감정의 ‘강점’에 대한 백분율 분석과 톤이 참여에 영향을 줄 수있는 방법에 대한 간단한 설명이 포함됩니다.

Watsonfinds 분석의 예입니다.

이 단계에서 컨텐츠 작업을 다시 시작하고 WordPress의 기계 학습을위한 새로운 도구를 실제로 활용할 수 있습니다.!

Watsonfinds는 무료 플러그인이지만 프리미엄 서비스가 있습니다 보다 심층적 인 분석이 포함될 작품에서.

Watsonfinds를 사용하여 WordPress 컨텐츠의 정서적 영향을 분석하는 방법

앞에서 언급했듯이 Watsonfinds는 5 가지 핵심 감정에 대한 분석에 중점을 둡니다. 이 섹션에서는 이들 각각에 대해 설명하고 WordPress에서 기계 학습을 사용하여 사용자와 더 효과적으로 연결할 수있는 방법을 설명합니다..

1. 슬픔 ☹️

아무도 슬퍼하고 싶지 않지만 어떤 경우에는 청중으로부터 강한 부정적인 감정을 이끌어 내고 싶을 수도 있습니다. 목표는 감정을 가지고 노는 것이 아니라 감정적 인 유대감을 형성하는 것입니다. 그 요점을 설명하기 위해 Watsonfinds가‘슬픈’으로 간주 한 최근 기사 중 한 단락이 있습니다.

우리는 모든 초기 아이디어를 습득하며 다음 두 가지 중 하나가 발생합니다. 기사가 독자에게 반향을 일으키지 않거나 완전히 아이디어가 부족하다는 사실을 알게됩니다. 때로는 두 가지가 모두 일어나고, 독창적 인 아이디어의 끝과 결합 된 성장 부족은 우리의 동기를 빼앗습니다..
슬픔 테스트 결과.

Watsonfinds가이 결론에 도달 한 이유를 쉽게 알 수 있습니다. 실제로, 우리는 단락이 완전히 우울하다는 말을하였습니다. 이 경우 저자는 우리가 겪은 문제에 대해 토론함으로써 텍스트를 사용하여 독자와의 관계를 형성했습니다. 그렇게하면 결국 해결책이 있다는 것이 밝혀지면 감정적 인 영향이 더 커질 것입니다.

다른 한편으로, 기사를 작성하고 공개로 바로 넘어 가면, 종종 매력적이지 않습니다. 다음과 같은 문구 사용을 주목하십시오. "동기 부여" 과 "성장 부족". 그것들을 꺼내면 슬픔 점수가 급격히 감소합니다.

슬픔 점수 결과가 업데이트되었습니다.

그러나 Watsonfinds는 단락의 첫 부분이 긍정적이지 않다는 것을 이해하기 위해 계속 관리합니다. WordPress의 기계 학습과 관련하여 인상적입니다..

2. 기쁨 ��

행복하지 않은 사람을 찾아야하는 압박에 시달리면 콘텐츠에서이 감정을 쉽게 팔 수 있습니다. 최근 사이트 빌더와 잘 작동하는 테마에 대한 기사에서 발췌 한 Watsonfinds 요금이 어떻게 표시되는지 살펴 보겠습니다.

Beaver Builder, Elementor 또는 Visual Composer를 사용하는 경우에도 다목적 서비스를 제공하고 웹 사이트를 간단하게 구성 할 수있을 정도로 유연합니다..

더 이상 고민하지 않고이 아름다운 디자인을보고 좋아하는 것을 골라 선택한 빌더로 바로 사이트를 사용자 정의하십시오..
우리의 기쁨 테스트 결과.

이 두 단락에서 긍정적 인 변화는 쉽게 발견 할 수 있습니다. 더 많은 맥락을 제공하기 위해 그 발췌문을 공개라고합니다. 도입부에서 문제를 분석 한 다음 독자에게 솔루션을 제시하는 간단한 기술입니다. 당연히이 공개는 즐거운 행사가되어야하며 Watsonfinds는.

WordPress에서 기계 학습을 해본 결과 특정 감정에 대해 60 % 이상의 점수가 매우 강하다는 것을 알았습니다. 그것은 느낌이 명백히 우세하지만 당신이 그것을 읽는 독자보다 머리를 때리는 것을 의미하지는 않습니다. 사무용 겉옷, Watsonfinds는 특히 ‘행복한’단락을 식별하는 데 능숙합니다., 콘텐츠가 점수를 받고 있는지 확인하려는 경우 좋습니다..

3. 역겨운 ��

지금까지 우리는 두 가지 간단한 감정에 대해 이야기했습니다. 이제 더 복잡한 혐오감을 살펴볼 차례입니다. 스토리 텔링 관점에서 혐오감에는 기쁨이나 슬픔만큼 많은 응용 프로그램이 없지만 여전히 유용 할 수 있습니다. 다음은 예입니다 살만 러쉬 디 Watsonfinds가 주로 ‘혐오’를 발견했다고 인용하십시오.

언론의 자유를 지키는 데 따르는 문제 중 하나는 종종 화를 내고 불쾌하고 역겨운 사람들을 변호해야한다는 것입니다.
우리의 혐오 테스트 결과.

Watsonfinds는 이러한 종류의 감정이 독자의 마음을 바꾸는 데 유용한 도구가 될 수 있다고 설명합니다. 그러나 우리의 경험에 따르면 혐오감을 원하지 않는 것들과 결합시키는 방법으로 사용하는 것이 훨씬 좋습니다. 예를 들어, 싫어하는 WordPress 플러그인을 검토 한 경우 다음과 같이 말할 수 있습니다.

이 플러그인은 내가 본 것 중 최악의 WordPress 도구 중 하나입니다. 그것은 내 사이트를 망쳐 놓고 내 개를 불에 태웠다. 비용을 지불하더라도 다시는 사용하지 않으므로 즉시 제거하는 것이 좋습니다.!
우리의 역겨운 테스트 결과가 업데이트되었습니다.

물론 우리는 결코 무뚝뚝하지는 않았지만,이 최고의 예는 WordPress의 기계 학습이 혐오감을 분석 할 때 약간 어려움을 겪고 있음을 보여줍니다. 테스트하는 동안, 우리는 혐오 점수를 얻기 위해 극단적 형용사를 사용해야했습니다..

4. 두려움

부정적인 감정의 추세를 유지하기 위해 두려움에 대해 이야기합시다. 과도하게 사용하고 싶지는 않지만, 서면 및 마케팅에 지능적으로 사용할 때 유용한 도구가 될 수 있습니다 (FOMO, 누구나?). 다음은 최근 기사에서 발췌 한 예입니다. 안전한 WordPress 테마:

구식이되어 플러그인과 충돌하거나 악의적 인 행위자에게 먹이를 주거나 사이트를 완전히 파괴하는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다..
우리의 두려움 테스트 결과.

슬픔을 사용하여 소개에 더 큰 인상을 줄 수있는 방법에 대해 이전에 이야기했지만 두려움도 트릭을 수행. 이 경우 저자는 안전한 테마를 사용하지 않으면 잘못 될 수있는 일을 언급 한 후이를 처리하는 방법을 알려주었습니다..

두려움을 불러 일으키는 열쇠는 부정적인 결과와 그것이 독자에게 부정적인 영향을 줄 수있는 방법에 대해 이야기하는 것입니다. 그들이 겁에 질린 것들을 활용할 수 있다면, 솔루션에 더 쉽게 참여할 수 있습니다..

5. 분노

마지막으로 분노에 대해 이야기합시다. 솔직히 말해서, 분노는 기사를 쓸 때 독자들로부터 이끌어 내려는 감정 중 하나가 아닙니다. 분노는 까다로운 도구로, 청중과 소통하고 소외시킬 수 있습니다. WordPress 테마 검토의 간단한 예를 작성하고 Watsonfinds의 의견을 살펴 보겠습니다.

이 테마는 내 웹 사이트를 완전히 망 쳤고 모든 트래픽을 잃어 버렸습니다. 개발자,이 사이트 및 관련자 모두를 고소하겠습니다..
분노 테스트 결과.

Watsonfinds에 따르면 분노 카테고리에서 55.34 %에 불과하며 분노한 YouTube 댓글처럼 읽히는 것이 놀랍습니다. 이 도구는 또한 분노가 독자들에게 조치를 취하도록 유도하는 방법을 설명합니다..

우리의 경험에 따르면, 청중과 같은 것에 대해 화를 내면 연결하다, 지속 가능한 감정이 아닙니다. 콘텐츠에 관한 한 슬픔, 두려움 및 기쁨과 같은 감정은 WordPress에서 기계 학습을 사용할 때 수량화하고 올바르게 얻는 것이 더 쉽습니다..

결론

독자가 무언가를 느끼게 할 수 있다면 독자와 교류하고 더 쉽게 신뢰를 쌓을 수 있습니다. 왓슨 핀즈 콘텐츠의 정서적 영향을 분석하는 데 도움이되며 Google이 우려하는 한 괜찮은 수준의 작업을 수행합니다. 무엇을 바꿔야하는지 알려주지는 않지만 핵심 감정 중 하나를 올바르게 타겟팅하고 있다면 신호를 보냅니다.

이 5 가지 감정 각각이 콘텐츠에 어떤 영향을 줄 수 있는지 살펴 보겠습니다.

  1. 비애: 슬픈 감정은 청중이 당신에게 더 가까이 느끼게 할 수 있습니다.
  2. 즐거움: 행복한 독자는 최고의 청중이며 Watsonfinds는 긍정적 인 콘텐츠를 식별하는 데 탁월합니다..
  3. 싫음: 이 감정은 약간 까다 롭지 만, 공유 된 distastes를 통해 독자와 유대를 맺을 수 있습니다.
  4. 무서움: 부정적인 의미에도 불구하고, 두려움은 전환을 유도하는 데 매우 효과적인 동기입니다..
  5. 분노: 이 감정은 경우에 따라 독자와 유대를 맺는 데 도움이 될 수 있습니다 (대부분의 경우에는 피하는 것이 가장 좋습니다).

워드 프레스와 컨텐츠 제작 프로세스에 머신 러닝을 통합한다는 전체 아이디어에 대해 어떻게 생각하십니까? 아이디어의 다른 흥미로운 구현에 대해 들어 보셨습니까??

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Karol K의 레이아웃 및 프리젠 테이션.

Jeffrey Wilson Administrator
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