Компьютерная лингвистика – это междисциплинарная область, объединяющая лингвистику, информатику и искусственный интеллект. Она изучает способы анализа и понимания письменного и устного языка с помощью компьютерных технологий. Термины «компьютерная лингвистика» и «обработка естественного языка (NLP)» часто используются как синонимы. В маркетинге и SEO это означает применение алгоритмов и моделей для анализа текстов (ключевых слов, описаний, отзывов), выявления смысла запросов и потребностей пользователей.
В SEO и ASO NLP используется для понимания пользовательских запросов и оптимизации контента под них. Например, с помощью NLP-систем алгоритмы поисковых машин стремятся «разгадать» скрытый смысл запросов и подстроить выдачу под намерения пользователя. Согласно Atropos Digital, «использование NLP в SEO означает расшифровку намерений и поведения пользователей и включение методов обработки естественного языка в процесс оптимизации». Аналогично, в ASO (оптимизации приложений) компании применяют собственные технологии компьютерной лингвистики для подбора релевантных ключевых слов на любом языке и повышения видимости приложений в магазинах.
Практические задачи NLP в маркетинге включают анализ отзывов пользователей, генерацию текстов описаний с помощью языковых моделей, создание чат-ботов, а также семантический анализ ключевых слов и контента. Так, одна из задач ASO – формирование правильного семантического ядра (набора ключевых слов) приложения – решается средствами NLP: от разбора поисковых подсказок до кластеризации слов по смыслу.
Семантическое ядро и его составление с помощью NLP
Семантическое ядро (СЯ) – это упорядоченный набор ключевых слов и словосочетаний, которые в целом характеризуют тематику и функции продукта (сайта или приложения). По определению, СЯ включает «ключевые слова, приводящие на сайт целевых посетителей» и используется для продвижения ресурса. Обычно выделяют центральное ключевое слово – чаще всего высокочастотное, – а все остальные слова ранжируются по убыванию частот совместного употребления с ним. Целью составления СЯ является максимальное покрытие того понятия или услуги, которые ищут целевые пользователи.
В контексте NLP семантическое ядро формируется поэтапно:
- Сбор ключевых слов. В первую очередь собирают широкий набор поисковых запросов, связанных с продуктом. Источниками служат база поисковых запросов (Google Keyword Planner, Яндекс.Wordstat), подсказки поисковых систем, результаты автодополнения (autocomplete) в App Store и Google Play, данные аналитики приложения (например, отчёты по ключевым запросам в Apple Search Ads или Google Search Console для веб-сайта), а также специальные ASO-сервисы (Sensor Tower, AppTweak, Asodesk и др.). Кроме того, важен анализ метаданных конкурентов: извлечение ключевых слов из заголовков и описаний топовых приложений. В этом этапе могут помочь NLP-инструменты для парсинга (например, библиотека app-store-scraper или google-play-scraper) и анализа текстов конкурентов.
- Предварительная обработка и нормализация. Собранный сырой список запросов и слов необходимо привести в удобную форму. Это включает токенизацию (разбиение текста на слова и фразы), приведение к нижнему регистру, удаление пунктуации и стоп-слов (частицы, предлоги и т.д.). Особенно важна лемматизация – приведение слов к их базовой (словарной) форме (лемме). Как поясняет Topvisor, «лемма» – это исходная форма слова (для существительных – именительный падеж единственного числа, для глаголов – инфинитив), а лемматизация нужна, чтобы учесть все формы слова при индексации и анализе. Например, слова «купить», «покупка», «покупки» будут сведены к одному корню (лемме «купить» или «покупка»), чтобы считать их как одно ключевое понятие. Лемматизация обеспечивает корректное сопоставление запросов и контента: в СЯ хранятся именно леммы, а не все формы слова. Это особенно актуально для языков с богатой морфологией (русский, немецкий и др.), где слова имеют множество окончаний.
- Анализ частотности и фильтрация. После нормализации считается частота каждой леммы или фразы в собранной выборке запросов, а также оценивается конкуренция и коммерческий потенциал (какое число приложений оптимизировано под запрос). Высокочастотные (ВЧ) запросы (10 000+ показов/мес.) задают тему, среднечастотные уточняют её (500–10 000), а низкочастотные конкретизируют потребность (до 500). Фильтрация заключается в удалении нерелевантных запросов: слишком общих («скачать приложение»), нецелевых или брендовых (имена конкурентов, не относящиеся к продукту). Здесь могут помочь NLP-инструменты для POS‑анализатора (чтобы убрать, например, союзы, предлоги) и «стоп-лист» доменных слов.
- Расширение семантики. Для обогащения ядра ищут синонимы, гиперонимы и смежные фразы. Это можно делать с помощью словарей или с помощью моделей семантических эмбеддингов. Например, используя библиотеки gensim (Word2Vec/GloVe) или transformers (BERT, GPT), извлекают векторы слов/фраз и ищут ближайшие к ним по косинусной близости. Существуют специализированные инструменты: KeyBERT – простая библиотека для извлечения ключевых слов с помощью BERT-эмбеддингов. Она показывает, что ключевые слова можно получить как N-граммы, наиболее семантически близкие ко всему документу (описанию приложения). Также можно использовать ChatGPT/GPT-4: например, задать вопрос LLM «Предложи связанные с темой приложения ключевые запросы» – модель выдаст идеи ключевых фраз (и даже сгенерирует группы слов по темам). ChatGPT часто «генерирует инсайты» и нестандартные варианты, дополняя исследование.
- Кластеризация ключевых слов. Собранные ключи группируют по смысловым кластерам (например, по пользовательским потребностям или тематическим подтемам). Кластеризация может быть основана на сходстве векторов (K-means, иерархическая кластеризация по embeddings) или на анализе выдачи поисковых систем. Кластеризация позволяет сформировать структуру сайта или приложения: каждую группу слов увязывают с отдельной страницей или разделом. Также после кластеризации строят «перелинковку» внутри приложений или сайта по смыслу запросов.
В итоге после автоматических операций остаётся ручная проверка: эксперты проверяют группы, удаляют нерелевантное и формируют окончательное ядро. Таким образом, компьютерная лингвистика обеспечивает сбор больших объёмов данных, их чистку и организацию в осмысленные группы – это ускоряет и повышает точность формирования семантического ядра.
Инструменты и решения для новичков
Ниже приведена выборка популярных инструментов и библиотек, применимых для анализа и создания семантического ядра. Среди них есть открытые Python-библиотеки, облачные сервисы и визуальные/no-code решения:
| Инструмент / библиотека | Тип | Описание и назначение |
| spaCy | Python-библиотека (open-source) | Высокоуровневый NLP-фреймворк: токенизация, POS-тэггинг, NER, синтаксический разбор, векторные модели. Поддерживает >20 языков (напр. «ru», «zh» и др.). Имеет готовые модели для лемматизации и эмбеддингов. |
| NLTK | Python-библиотека (open-source) | Набор инструментов для токенизации, стемминга, работы с корпусами, частотного анализа, WordNet и др. Удобен для обучения и базовых задач NLP. |
| Gensim | Python-библиотека (open-source) | Модели тематического моделирования (LDA), векторные представления слов и документов (Word2Vec, Doc2Vec), обработка больших текстовых коллекций. Удобен для нахождения схожих слов. |
| KeyBERT | Python-библиотека (open-source) | Генерация ключевых слов с помощью BERT-эмбеддингов. Находит N-граммы в тексте, наиболее близкие по векторному представлению к самому тексту. Прост в использовании: pip install keybert. |
| Google Cloud NLP API | Облачный сервис (API) | Анализ текста: извлечение сущностей, определение тональности, синтаксический анализ. Позволяет анализировать отзывы и описания с помощью мощных моделей Google. |
| ChatGPT (OpenAI GPT-4) | Облачная LLM | Модель для свободной генерации и анализа текста. Может предложить ключевые слова, резюмировать отзывы или сгенерировать контент. Помогает быстрее получить идеи и расширить семантику. |
| Yandex.Wordstat, Google Keyword Planner | Веб-сервисы | Инструменты от Яндекса и Google для анализа частотности поисковых запросов. Позволяют узнать, сколько раз пользователи вводят те или иные фразы. |
| MonkeyLearn | No-code NLP SaaS | Платформа с визуальными инструментами и API для классификации текста, извлечения сущностей и ключевых слов. Имеет простой UI, подходит новичкам. |
| RapidMiner / Orange | Low-code / No-code | Визуальные платформы для анализа данных. Содержат модули для обработки текста: токенизация, векторизация, кластеризация. Позволяют строить NLP-пайплайны без программирования. |
| ASO-инструменты | SaaS-платформы | Коммерческие сервисы для ASO. Собирают данные из App Store и Play Market, предлагают подбор ключевых слов, частотный анализ и отчёты по видимости приложений. |
В частности, библиотека spaCy имеет готовые модели для многих языков (см. список поддерживаемых языков) и инструмент для лемматизации. Для русского языка распространённы библиотеки pymorphy2 или Stanza (StanfordNLP) для морфоанализа. Для китайского обязательно применение сегментации (например, библиотека jieba). Многоязычные модели, такие как multilingual BERT (mBERT) или XLM-R, позволяют анализировать тексты сразу на десятках языков.
Мультиязычность: учёт морфологии и корпусов
При работе с множеством языков важны особенности каждого языка. Например, в русском языке слова изменяются по падежам и числам, поэтому лемматизация и морфологический анализ – обязательные этапы. В китайском тексте слова не разделены пробелами, и требуется сегментация. Европейские языки вроде английского или испанского всё равно нуждаются в приведении к базовым формам. Для каждого языка существуют готовые модели и корпуса:
- Морфологические модели. Многие NLP-библиотеки поддерживают ряд языков. spaCy предлагает модели для таких языков, как ru_core_news_sm (русский), zh_core_web_sm (китайский), de_core_news_sm (немецкий) и др.. Для русского языкознания часто используют pymorphy2 или DeepPavlov. Для некоторых азиатских языков – jieba (разбиение китайского текста), Mecab (для японского, корейского). Выбор модели зависит от задачи: для ключевых слов достаточно POS-тэггера и лемматизатора, для более сложных задач можно применять трансформеры (BERT).
- Корпусы и данные. Для обучения и дообучения моделей нужны тексты (корпусы) на целевом языке. Например, для русского языка широкодоступен Русский национальный корпус или общее собрание Википедии (ruwikidump). Для английского – Wikipedia и OpenSubtitles. Для других языков тоже есть Wikidump или проекты Common Crawl. Также существуют кросс-языковые корпуса – Europarl, Tatoeba и др. При необходимости модели дообучают (fine-tune) на текстах отраслевой тематики или на коллекции описаний приложений, чтобы слова и фразы имели правильный контекст. Многие мультилингвальные модели уже предобучены на больших корпусах (mBERT, XLM-R), что облегчает их применение без дополнительной подготовки.
- Адаптация моделей. После выбора предобученной модели часто требуется адаптировать её под конкретную задачу. Например, для определения новых ключевых слов можно дообучить модель на корпусе релевантных текстов (domain adaptation). В любом случае, наличие качественных токенайзеров и лемматизаторов для данного языка – ключ к успешной обработке. В европейских языках, как правило, хватает стандартного пайплайна (Tokenize → Lemma → Vector), а для особо сложных случаев (многоязычные чаты, смеси языков) применяются отдельные системы «определения языка» и конвейеры для каждого языка.
Источники данных для анализа
Чтобы собрать ключевые слова и проанализировать спрос, используют разнообразные источники:
- Поисковые запросы и подсказки. Сервисы типа Google Keyword Planner, Яндекс.Wordstat, AnswerThePublic, а также анализ auto-complete в App Store и Google Play помогают получить популярные запросы пользователей. Например, утилиты google-play-scraper и app-store-scraper позволяют программно получить список подсказок при вводе определённых букв или фраз.
- ASO-аналитика и сборы данных сторов. Платформы Asodesk, AppTweak, Sensor Tower, App Annie и др. предоставляют API и отчёты по ключевым словам, позиции приложения по запросам, устанавливают связь между фразами и конкурентами. С их помощью можно получить статистику по видимости приложения и собрать семантику.
- Парсеры магазинов. При отсутствии готовых сервисов можно использовать парсинг HTML или API магазинов. Например, google-play-scraper умеет выполнять метод search, который возвращает список приложений по заданному термину, и метод suggest, который по фрагменту строки даёт поисковые подсказки. Аналогично, app-store-scraper может собирать обзоры, рейтинги и т.д. Собранные таким образом данные (названия похожих приложений, отзывы пользователей) тоже обрабатываются NLP-методами для выделения релевантных ключевых слов.
- Тренды и внешние источники. Для оценки сезонности и трендов можно использовать Google Trends. Анализ социальных сетей и форумов (напр., Reddit, тематические группы) даёт представление о сленге и «живом» языке. При продвижении глобальных приложений важно учитывать региональные особенности языка (например, в Испании и Латинской Америке могут использоваться разные синонимы).
Готовый пайплайн обработки
Ниже приведён пример поэтапного процесса (пайплайна) создания семантического ядра с применением NLP:
- Сбор данных: собрать ключевые запросы из Google Keyword Planner, Yandex.Wordstat, подсказок App Store/Google Play, ASO-сервисов и поисковых консолей. Опционально – получить ключевые слова конкурентов (парсинг их описаний и метаданных).
- Предобработка текста: для каждого запроса или описания провести токенизацию и стемминг/лемматизацию (например, spaCy или pymorphy2 для русского). Удалить стоп-слова и незначимые символы.
- Частотный анализ: подсчитать частоту каждого лемматизированного запроса/фразы. Составить таблицу частот (например, с помощью collections.Counter или nltk.FreqDist). Определить ВЧ/СЧ/НЧ ключи.
- Классификация и фильтрация: отсеять нерелевантные ключи (написанные с ошибками, вырванные из контекста, слишком широкие) с помощью словарей стоп-слов и экспертного контроля.
- Расширение семантики: для оставшихся ключей получить семантически близкие (синонимы, тематически связанные фразы) с помощью Word2Vec или BERT. Например, KeyBERT или скрипты на huggingface-моделях могут предложить дополнительные варианты.
- Кластеризация: сформировать кластеры запросов по смыслу. Можно использовать алгоритмы (K-means, DBSCAN) на эмбеддингах ключей или сравнить результаты поиска – похожие SERP означают сходный запрос. Назначить каждому кластеру тему/страницу приложения.
- Анализ конкуренции: для каждого кластера и ключа оценить сложность продвижения: сколько аналогичных приложений ранжируются по этим словам. Эти данные можно получить через ASO-аналитику или SERP-парсинг.
- Финальное ядро: сформировать таблицу/матрицу ключей, где каждому кластеру соответствует набор проверенных и релевантных запросов. Использовать это ядро для оптимизации метаданных приложения (заголовок, описание) или содержания сайта.
В табличном виде ключевые шаги процесса можно представить так:
| Шаг | Задача | Инструменты |
| 1. Сбор ключевых слов | Извлечение запросов из Google/Яндекс, подсказок ASO, аналитики | Google Keyword Planner, Yandex Wordstat, app-store-scraper, ASO-сервисы |
| 2. Предобработка | Токенизация, нормализация текста, удаление стоп-слов | spaCy, NLTK, pymorphy2, стоп-листы |
| 3. Лемматизация и стемминг | Приведение слов к базовой форме | spaCy (модели ru, en и др.), pymorphy2, jieba (для Chinese) |
| 4. Частотный анализ | Подсчёт встречаемости запросов | Python (collections.Counter), WordStat |
| 5. Фильтрация | Отсев нерелевантных/низкочастотных запросов | Ручной/скриптовый (семантические фильтры) |
| 6. Расширение | Поиск дополнительных ключей (синонимы, LSI) | Word2Vec (Gensim), BERT (KeyBERT), GPT |
| 7. Кластеризация | Группировка запросов по темам/намерениям пользователей | KMeans/DBSCAN на эмбеддингах, сопоставление SERP |
| 8. Проверка и уточнение | Ручная валидация кластеров, исключение ошибок | Экспертный анализ, A/B-тесты текстов |
Все этапы могут быть автоматизированы с помощью вышеупомянутых инструментов. Визуализация результатов (например, облако частот или граф кластера) поможет наглядно оценить ядро.
Практические примеры
Применение описанных методов действительно даёт эффект на практике. Например, после оптимизации семантического ядра одно из ИИ-приложений увеличило органический трафик в 5 раз за счёт улучшенной видимости и релевантности запросов. Другой клиент ASO-сервиса сообщил, что органические установки выросли на 19% уже в первый месяц совместной работы, что «привело к более высокой видимости и большему доходу». Такие результаты достигаются именно за счёт грамотного подбора ключевых слов и их группировки по смыслу, то есть за счёт применения методов NLP при анализе семантики.
Кроме того, использование инструментов NLP экономит время и ресурсы. Как отмечают специалисты AppTweak, ChatGPT позволяет сэкономить время на ручном исследовании данных и генерировать инсайты, о которых маркетолог мог не подумать самостоятельно. Анализ отзывов пользователей с помощью NLP (например, обобщение тональности или выделение часто встречающихся фраз) помогает улучшать приложение на основе обратной связи, что также повышает его рейтинг и видимость.
Таким образом, использование компьютерной лингвистики и NLP в ASO/SEO позволяет:
- Систематизировать большой массив ключевых слов и запросов.
- Учесть смысловую близость и намерения пользователей, а не только точные фразы.
- Оптимизировать контент (описание приложения, сайт) под реальные запросы.
- Автоматизировать рутинные этапы исследования (сбор, фильтрация, кластеризация).
Вывод
Компьютерная лингвистика становится незаменимым инструментом для маркетологов и ASO/SEO-специалистов. Они позволяют глубже понять запросы аудитории и структурировать семантическое ядро, что напрямую влияет на ранжирование и видимость продукта. Современные открытые библиотеки (spaCy, NLTK, Gensim, KeyBERT) и облачные сервисы (Google NLP, ChatGPT) делают эти технологии доступными даже начинающим. При этом важно учитывать особенности разных языков (морфология, специфические токенайзеры) и использовать качественные корпуса данных. Готовый алгоритмический пайплайн – от сбора данных до итоговых групп ключевых слов – позволяет системно подходить к задаче ASO/SEO. Практические кейсы показывают, что грамотно составленное семантическое ядро с помощью NLP приводит к значительному росту органических установок и улучшению конверсии.
