Semantic Classification | Recursos en la Red

AUTO TAGGING – SEMANTIC CLASSIFICATION

Nuestra solución de clasificación semántica analiza automáticamente los artículos para asignarles las etiquetas más adecuadas y los prepara para su publicación en web

En base al contenido se generan las etiquetas correctas, incluyendo las más relevantes para optimizar la contextualización. Estas etiquetas de alto valor proporcionan una base para recomendaciones, automatización, personalización, mejora en SEO y alcance.

SABER MÁS

AUTO TAGGING – SEMANTIC CLASSIFICATION

Nuestra solución de clasificación semántica analiza automáticamente los artículos para asignarles las etiquetas más adecuadas y los prepara para su publicación en web

SABER MÁS

Automatización

No requiere de esfuerzo y tiempo por parte del creador de contenido, lo cual evita el proceso manual y fomenta la precisión.

Personalización

Ayuda a crear perfiles detallados de los contenidos, lo cual permite una mejor personalización y recomendación de estos a los lectores.

Posicionamiento

Potencia el SEO de las noticias, mejorando la indexación, la visibilidad y el tráfico hacia el sitio web del periódico.

Cómo funciona

Explora el funcionamiento de Auto-Tagging

Nuestra solución de Auto-Tagging utiliza procesamiento del lenguaje natural (NLP) para generar etiquetas automáticamente en base al texto de una noticia. Utilizando métodos de análisis semántico, extraemos el significado del texto y las ideas clave.

Beneficios

Descubre los beneficios de confiar en nuestro servicio de Auto Tagging

Ahorro de tiempo: Automatiza el proceso de etiquetado, lo que ahorra tiempo a los redactores y editores.

Etiquetado consistente: Garantiza un etiquetado consistente en todas las noticias, evitando discrepancias o errores humanos.

Organización del contenido: Las etiquetas generadas por AutoTagging facilitan la organización y clasificación del contenido, permitiendo una búsqueda y navegación más eficiente para los usuarios.

Mejora del SEO: Ayuda a mejorar el SEO de las noticias, aumentando la visibilidad del contenido en los motores de búsqueda y atrayendo más tráfico orgánico al sitio web.

Personalización: Permite una mejor personalización y recomendación de contenido a los usuarios, adaptándose a sus intereses y preferencias.

Optimización de la monetización: Al categorizar y etiquetar las noticias de manera precisa, AutoTagging permite una mejor segmentación de anuncios y una monetización más efectiva del contenido.

Análisis y reporting: Proporciona etiquetas estructuradas y categorizadas, lo que facilita el análisis de contenido y la generación de informes sobre temas específicos.

Escalibilidad: AutoTagging es escalable y puede manejar grandes volúmenes de noticias de manera eficiente. Además, puede adaptarse y ajustarse a las necesidades y características específicas de cada periódico o plataforma de noticias.

CASOS DE USO
Echa un ojo a ejemplos reales de uso de AutoTagging
Descubre cómo AutoTagging ha ayudado a distintos medios de comunicación digitales ahorrando tiempo en etiquetados manuales, evitando inconsistencia en dichos etiquetados y mejorando la visibilidad en buscadores.

Caso 1: Mejora de posicionamiento
Caso 2: Publicidad Contextual
CASO 1
Mejora de posicionamiento
Al implementar Auto Tagging en Prensa Ibérica se optimizó y automatizó el proceso de etiquetado de noticias. Estas etiquetas ayudaron a mejorar la indexación de las noticias en los motores de búsqueda y a aumentar la visibilidad del contenido.
CASO 2
Publicidad Contextual
La solución generó etiquetas precisas, automáticas y detalladas para cada artículo. Estas etiquetas se utilizaron para contextualizar el contenido y permitir la orientación precisa de anuncios de manera contextual, sin necesidad de recurrir a cookies. Esta opción se convirtió en una de las alternativas más potentes para el entorno cookieless.