دليل المسوق لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP)

معالجة اللغات الطبيعية (NLP) هي إحدى تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) التي تساعد الكمبيوتر على فهم وتفسير اللغات المتطورة بشكل طبيعي (لا، لا يتم احتساب لغة كلينجون) على عكس لغات الكمبيوتر الاصطناعية مثل Java أو Python. إن قدرته على فهم تعقيدات اللغة البشرية، بما في ذلك السياق والفروق الثقافية الدقيقة، تجعله جزءًا لا يتجزأ من أدوات الذكاء الاصطناعي للأعمال.

تعمل البرمجة اللغوية العصبية (NLP) على تشغيل أدوات الذكاء الاصطناعي من خلال تجميع المواضيع وتحليل المشاعر، مما يمكّن المسوقين من استخلاص رؤى العلامة التجارية من الاستماع الاجتماعي والمراجعات والاستطلاعات وبيانات العملاء الأخرى لاتخاذ القرارات الإستراتيجية. تمنح هذه الأفكار المسوقين رؤية متعمقة لكيفية إسعاد الجماهير وتعزيز الولاء للعلامة التجارية، مما يؤدي إلى تكرار الأعمال وفي النهاية نمو السوق.

تابع القراءة للحصول على فهم أفضل لكيفية عمل البرمجة اللغوية العصبية (NLP) خلف الكواليس لعرض رؤى العلامة التجارية القابلة للتنفيذ. بالإضافة إلى ذلك، اطلع على أمثلة لكيفية استخدام العلامات التجارية للبرمجة اللغوية العصبية لتحسين بياناتها الاجتماعية لتحسين مشاركة الجمهور وتجربة العملاء.

ما هي معالجة اللغة الطبيعية؟

البرمجة اللغوية العصبية (NLP) هي منهجية للذكاء الاصطناعي تجمع بين تقنيات التعلم الآلي وعلوم البيانات واللغويات لمعالجة اللغة البشرية. يتم استخدامه لاستخلاص المعلومات من البيانات غير المنظمة لأغراض مثل تحليل تجربة العملاء وذكاء العلامة التجارية وتحليل المشاعر الاجتماعية.

تستخدم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) الأساليب القائمة على القواعد والنماذج الإحصائية لأداء المهام المعقدة المتعلقة باللغة في تطبيقات الصناعة المختلفة. يعد النص التنبؤي على هاتفك الذكي أو بريدك الإلكتروني، والملخصات النصية من ChatGPT والمساعدين الأذكياء مثل Alexa، كلها أمثلة على التطبيقات التي تدعم البرمجة اللغوية العصبية (NLP).

تقنيات التعلم العميق مع الشبكات العصبية متعددة الطبقات (NNs) التي تمكن الخوارزميات من تعلم الأنماط والتمثيلات المعقدة تلقائيًا من كميات كبيرة من البيانات قد مكنت قدرات البرمجة اللغوية العصبية المتقدمة بشكل كبير. وقد أدى ذلك إلى ظهور تطبيقات أعمال ذكية قوية مثل الترجمات الآلية في الوقت الفعلي وتطبيقات الهاتف المحمول التي تدعم الصوت لتسهيل الوصول إليها.

ما هي أنواع فئات البرمجة اللغوية العصبية؟

أصبح استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل ChatGPT أمرًا شائعًا اليوم. وكذلك أدوات ذكاء الأعمال التي تمكن المسوقين من تخصيص جهود التسويق بناءً على مشاعر العملاء. يتم تشغيل كل هذه الإمكانات بواسطة فئات مختلفة من البرمجة اللغوية العصبية (NLP) كما هو مذكور أدناه.

فهم اللغة الطبيعية

يتيح فهم اللغة الطبيعية (NLU) إعادة هيكلة البيانات غير المنظمة بطريقة تمكن الآلة من فهمها وتحليلها للحصول على معنى. يمكّن التعلم العميق NLU من تصنيف المعلومات على مستوى تفصيلي من تيرابايت من البيانات لاكتشاف الحقائق الأساسية واستنتاج خصائص الكيانات مثل العلامات التجارية والأشخاص المشهورين والمواقع الموجودة داخل النص.

توليد اللغة الطبيعية

توليد اللغة الطبيعية (NLG) هو أسلوب يقوم بتحليل آلاف المستندات لإنتاج الأوصاف والملخصات والتفسيرات. يقوم بتحليل وإنشاء البيانات الصوتية والنصية. التطبيق الأكثر شيوعًا لـ NLG هو النص الذي يتم إنشاؤه آليًا لإنشاء المحتوى.

البرمجة اللغوية العصبية في التعرف البصري على الحروف

تقوم خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) باكتشاف ومعالجة البيانات في المستندات الممسوحة ضوئيًا والتي تم تحويلها إلى نص عن طريق التعرف البصري على الأحرف (OCR). تُستخدم هذه الإمكانية بشكل بارز في الخدمات المالية للموافقات على المعاملات.

كيف تعمل البرمجة اللغوية العصبية؟

وفقًا لتقرير حالة وسائل التواصل الاجتماعي 2023، يعتقد 96% من القادة أن أدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تعمل على تحسين عمليات صنع القرار بشكل كبير. البرمجة اللغوية العصبية هي ما يقوي هذه الأدوات.

لفهم كيفية القيام بذلك، إليك تفصيل للخطوات الرئيسية التي تنطوي عليها العملية.

• الترميز: يتم تقسيم النص إلى وحدات أصغر مثل الكلمات أو العبارات التي تسمى الرموز المميزة.
• تنظيف النص ومعالجته مسبقًا: يتم توحيد النص عن طريق إزالة التفاصيل غير ذات الصلة مثل الأحرف الخاصة وعلامات الترقيم والأحرف الكبيرة.
• جزء من الكلام (وضع علامات PoS): تحدد خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية الأجزاء النحوية من الكلام مثل الأسماء والأفعال لكل رمز لفهم البنية النحوية للنص.
• تحليل النص: يتم تحليل البنية النحوية في الجمل لفهم العلاقات بين الكلمات.
• تصنيف النص: يتم تصنيف النص إلى فئات مختلفة باستخدام النماذج الإحصائية. يعمل تصنيف النص على تشغيل إمكانات مختلفة مثل تحليل المشاعر وتصفية البريد العشوائي.

ما هي أهم تقنيات البرمجة اللغوية العصبية؟

هناك العديد من تقنيات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) التي تمكن أدوات وأجهزة الذكاء الاصطناعي من التفاعل مع اللغة البشرية ومعالجتها بطرق ذات معنى. قد يتضمن ذلك مهام مثل تحليل بيانات صوت العميل (VoC) للعثور على رؤى مستهدفة، أو تصفية بيانات الاستماع الاجتماعي لتقليل الضوضاء أو الترجمات التلقائية لمراجعات المنتجات التي تساعدك على اكتساب فهم أفضل للجماهير العالمية.

تُستخدم التقنيات التالية بشكل شائع لإنجاز هذه المهام والمزيد:

التعرف على الكيان

التعرف على الكيانات المسماة (NER) يحدد ويصنف الكيانات المسماة (كلمات أو عبارات) في البيانات النصية. تشير هذه الكيانات المسماة إلى الأشخاص والعلامات التجارية والمواقع والتواريخ والكميات والفئات الأخرى المحددة مسبقًا. يعد NER ضروريًا لجميع أنواع تحليل البيانات لجمع المعلومات الاستخبارية.

البحث الدلالي

يمكّن البحث الدلالي جهاز الكمبيوتر من تفسير نية المستخدم سياقيًا دون الاعتماد على الكلمات الرئيسية. تعمل هذه الخوارزميات مع NER وNNs والرسوم البيانية المعرفية لتوفير نتائج دقيقة بشكل ملحوظ. يعمل البحث الدلالي على تشغيل التطبيقات مثل محركات البحث والهواتف الذكية وأدوات الذكاء الاجتماعي مثل Sprout Social.

التعلم الآلي (ML)

يتم استخدام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لتدريب خوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بتسميات الكيانات بناءً على ميزات مثل تضمين الكلمات وعلامات جزء من الكلام والمعلومات السياقية. تعتمد الشبكات العصبية في نماذج تعلم الآلة على هذه البيانات المصنفة لتعلم الأنماط في النص غير المنظم وتطبيقها على المعلومات الجديدة لمواصلة التعلم.

اقتراحات المحتوى

تعمل معالجة اللغة الطبيعية على تعزيز اقتراحات المحتوى من خلال تمكين نماذج تعلم الآلة من فهم اللغة البشرية وتوليدها في السياق. يستخدم NLP NLU لتحليل البيانات وتفسيرها بينما يقوم NLG بإنشاء توصيات محتوى مخصصة وذات صلة للمستخدمين.

من الأمثلة العملية لتطبيق البرمجة اللغوية العصبية (NLP) هذا هو ميزة Sprout’s Suggestions by AI Assist. تتيح هذه الإمكانية للفرق الاجتماعية إنشاء استجابات وتسميات توضيحية مؤثرة في ثوانٍ باستخدام نسخة مقترحة من الذكاء الاصطناعي وضبط طول الاستجابة ونغمتها لتتناسب بشكل أفضل مع الموقف.

تحليل المشاعر

يعد تحليل المشاعر أحد أفضل تقنيات البرمجة اللغوية العصبية المستخدمة لتحليل المشاعر المعبر عنها في النص. تستخدم أدوات تسويق الذكاء الاصطناعي مثل Sprout تحليل المشاعر لتشغيل العديد من تطبيقات الأعمال مثل أبحاث السوق وتحليل تعليقات العملاء ومراقبة وسائل التواصل الاجتماعي لمساعدة العلامات التجارية على فهم ما يشعر به العملاء تجاه منتجاتهم وخدماتهم وعلامتهم التجارية.

تلخيصات النص

يعد تلخيص النص أسلوبًا متقدمًا في البرمجة اللغوية العصبية (NLP) يستخدم لتكثيف المعلومات تلقائيًا من المستندات الكبيرة. تقوم خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية بإنشاء ملخصات عن طريق إعادة صياغة المحتوى بحيث يختلف عن النص الأصلي ولكنه يحتوي على جميع المعلومات الأساسية. أنها تنطوي على تسجيل الجملة، والتجميع، وتحليل المحتوى وموضع الجملة.

إجابة السؤال

تمكن البرمجة اللغوية العصبية (NLP) نماذج الإجابة على الأسئلة (QA) في الكمبيوتر من فهم الأسئلة والرد عليها باللغة الطبيعية باستخدام أسلوب المحادثة. تقوم أنظمة ضمان الجودة بمعالجة البيانات لتحديد المعلومات ذات الصلة وتقديم إجابات دقيقة. المثال الأكثر شيوعًا لهذا التطبيق هو chatbots.

الترجمات الآلية

يقوم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) بتشغيل الترجمات الآلية التلقائية لبيانات النص أو الكلام من لغة إلى أخرى. تستخدم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) العديد من مهام تعلم الآلة مثل تضمين الكلمات والترميز لالتقاط العلاقات الدلالية بين الكلمات ومساعدة خوارزميات الترجمة على فهم معنى الكلمات. أحد الأمثلة القريبة من المنزل هو قدرة Sprout على تحليل المشاعر متعددة اللغات والتي تمكن العملاء من الحصول على رؤى العلامة التجارية من خلال الاستماع الاجتماعي بلغات متعددة.

كيف تستخدم العلامات التجارية البرمجة اللغوية العصبية في الاستماع الاجتماعي للارتقاء بالمستوى

يوفر الاستماع الاجتماعي ثروة من البيانات التي يمكنك تسخيرها للاقتراب بشكل شخصي من جمهورك المستهدف. ومع ذلك، قد يكون من الصعب قياس البيانات النوعية وتمييزها في سياقها. تتغلب البرمجة اللغوية العصبية (NLP) على هذه العقبة من خلال البحث في محادثات وسائل التواصل الاجتماعي وحلقات التعليقات لتحديد آراء الجمهور وإعطائك رؤى تعتمد على البيانات والتي يمكن أن يكون لها تأثير كبير على استراتيجيات عملك.

فيما يلي خمسة أمثلة لكيفية تحويل العلامات التجارية لإستراتيجية علامتها التجارية باستخدام رؤى تعتمد على البرمجة اللغوية العصبية من بيانات الاستماع الاجتماعي.

الاستماع الاجتماعي

تعمل البرمجة اللغوية العصبية على تعزيز الاستماع الاجتماعي من خلال تمكين خوارزميات التعلم الآلي من تتبع وتحديد الموضوعات الرئيسية التي يحددها المسوقون بناءً على أهدافهم. استخدمت سلسلة البقالة Casey's هذه الميزة في Sprout لالتقاط صوت جمهورها واستخدام الرؤى لإنشاء محتوى اجتماعي يتردد صداه مع مجتمعها المتنوع.

ونتيجة لذلك، تمكنوا من الحفاظ على ذكاءهم ومحور استراتيجية المحتوى الخاصة بهم بناءً على الاتجاهات في الوقت الفعلي المستمدة من Sprout. أدى هذا إلى زيادة أداء المحتوى الخاص بهم بشكل كبير، مما أدى إلى زيادة الوصول العضوي.

تجميع الموضوع

يساعد تجميع المواضيع من خلال البرمجة اللغوية العصبية (NLP) أدوات الذكاء الاصطناعي في تحديد الكلمات المتشابهة لغويًا وفهمها سياقيًا حتى يمكن تجميعها في موضوعات. توفر هذه الإمكانية للمسوقين رؤى أساسية للتأثير على استراتيجيات المنتج وزيادة رضا العلامة التجارية من خلال خدمة عملاء الذكاء الاصطناعي.

استخدمت Grammerly هذه الإمكانية لاكتساب رؤى صناعية وتنافسية من بيانات الاستماع الاجتماعي الخاصة بها. لقد تمكنوا من الحصول على تعليقات العملاء المحددة من Sprout Smart Inbox للحصول على رؤية متعمقة لمنتجهم وصحة علامتهم التجارية والمنافسين.

تم استخدام هذه الأفكار أيضًا لتوجيه المحادثات عبر فريق الدعم الاجتماعي من أجل خدمة عملاء أقوى. بالإضافة إلى ذلك، كانت هذه العناصر بالغة الأهمية لفرق التسويق والمنتجات على نطاق أوسع لتحسين المنتج بناءً على ما يريده العملاء.

تصفية المحتوى

تعد ميزة وضع العلامات في Sprout Social مثالًا رئيسيًا آخر على كيفية تمكين البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لتسويق الذكاء الاصطناعي. تتيح العلامات التجارية للعلامات التجارية إدارة الكثير من المنشورات والتعليقات الاجتماعية عن طريق تصفية المحتوى. يتم استخدامها لتجميع وتصنيف المنشورات الاجتماعية ورسائل الجمهور بناءً على سير العمل وأهداف العمل واستراتيجيات التسويق.

استخدمت جامعة بوردو هذه الميزة لتصفية البريد الوارد الذكي الخاص بها وتطبيق علامات الحملة لتصنيف المنشورات والرسائل الصادرة بناءً على الحملات الاجتماعية. وقد ساعدهم ذلك في الحفاظ على نبض محادثات الحرم الجامعي للحفاظ على صحة العلامة التجارية والتأكد من عدم تفويت أي فرصة للتفاعل مع جمهورهم.

استخلاص المقاييس النوعية

ساعدت إمكانات البرمجة اللغوية العصبية فريق Atlanta Hawks على مراقبة المقاييس النوعية من الاستماع الاجتماعي والحصول على رؤية شاملة لحملاتهم.

أدرك فريق كرة السلة أن المقاييس الاجتماعية الرقمية لم تكن كافية لقياس سلوك الجمهور ومعنويات العلامة التجارية. لقد أرادوا فهمًا أكثر دقة لوجود علامتهم التجارية لبناء استراتيجية أكثر إقناعًا لوسائل التواصل الاجتماعي. ولتحقيق ذلك، كان عليهم الاستفادة من المحادثات التي تدور حول علامتهم التجارية.

قامت خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية داخل Sprout بفحص آلاف التعليقات الاجتماعية والمشاركات المتعلقة بفريق Atlanta Hawks في وقت واحد عبر منصات التواصل الاجتماعي لاستخراج رؤى العلامة التجارية التي كانوا يبحثون عنها. وقد مكنتهم هذه الأفكار من إجراء اختبارات أ/ب أكثر إستراتيجية لمقارنة المحتوى الذي حقق أفضل أداء عبر منصات التواصل الاجتماعي. تقودهم هذه الإستراتيجية إلى زيادة إنتاجية الفريق وتعزيز مشاركة الجمهور وتنمية المشاعر الإيجابية للعلامة التجارية.

مراقبة المشاركة الاجتماعية

تساعد البرمجة اللغوية العصبية (NLP) في الكشف عن الرؤى الهامة من المحادثات الاجتماعية التي تجريها العلامات التجارية مع العملاء، بالإضافة إلى الدردشة حول علامتها التجارية، من خلال تقنيات الذكاء الاصطناعي للمحادثة وتحليل المشاعر. استخدمت شركة Goally هذه الإمكانية لمراقبة المشاركة الاجتماعية عبر قنواتها الاجتماعية للحصول على فهم أفضل لاحتياجات عملائها المعقدة.

وباستخدام أداة الاستماع الخاصة بـ Sprout، تمكنوا من استخلاص رؤى قابلة للتنفيذ من المحادثات الاجتماعية عبر قنوات مختلفة. وقد ساعدتهم هذه الأفكار على تطوير استراتيجيتهم الاجتماعية لبناء وعي أكبر بالعلامة التجارية، والتواصل بشكل أكثر فعالية مع جمهورهم المستهدف وتعزيز خدمة العملاء. وساعدتهم الرؤى أيضًا على التواصل مع الأشخاص المؤثرين المناسبين الذين ساعدوا في زيادة التحويلات.

تسخير البرمجة اللغوية العصبية في الاستماع الاجتماعي

في العصر الرقمي الديناميكي حيث تتكشف المحادثات حول العلامات التجارية والمنتجات في الوقت الفعلي، يعد فهم جمهورك والتفاعل معه أمرًا أساسيًا للبقاء على صلة بالموضوع. لم يعد يكفي مجرد التواجد الاجتماعي، بل يجب عليك تتبع وتحليل ما يقوله الناس عنك.

يمكّنك الاستماع الاجتماعي المدعوم بمهام الذكاء الاصطناعي مثل البرمجة اللغوية العصبية (NLP) من تحليل آلاف المحادثات الاجتماعية في ثوانٍ للحصول على المعلومات التجارية التي تحتاجها. فهو يمنحك رؤى ملموسة ومبنية على البيانات لبناء استراتيجية العلامة التجارية التي تتفوق على المنافسين، وتبني هوية علامة تجارية أقوى وتبني اتصالات هادفة مع الجمهور لتنمو وتزدهر.

تعرف على كيفية تأثير الاستماع إلى وسائل التواصل الاجتماعي على عملك.