Ein Leitfaden für Vermarkter zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Natural Language Processing (NLP) ist eine Technik der künstlichen Intelligenz (KI), die einem Computer hilft, natürlich entwickelte Sprachen (nein, Klingonisch zählt nicht) im Gegensatz zu künstlichen Computersprachen wie Java oder Python zu verstehen und zu interpretieren. Seine Fähigkeit, die Feinheiten der menschlichen Sprache, einschließlich Kontext und kulturelle Nuancen, zu verstehen, macht es zu einem integralen Bestandteil von KI-Business-Intelligence-Tools.

NLP unterstützt KI-Tools durch Themen-Clustering und Sentiment-Analyse und ermöglicht es Marketingfachleuten, Markeneinblicke aus Social Listening, Bewertungen, Umfragen und anderen Kundendaten für strategische Entscheidungen zu gewinnen. Diese Erkenntnisse geben Vermarktern einen detaillierten Überblick darüber, wie sie ihr Publikum begeistern und die Markentreue steigern können, was zu Folgegeschäften und letztendlich zu Marktwachstum führt.

Lesen Sie weiter, um besser zu verstehen, wie NLP hinter den Kulissen funktioniert, um umsetzbare Erkenntnisse über die Marke zu gewinnen. Sehen Sie sich außerdem Beispiele dafür an, wie Marken NLP nutzen, um ihre sozialen Daten zu optimieren und so die Einbindung des Publikums und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Was ist natürliche Sprachverarbeitung?

NLP ist eine KI-Methodik, die Techniken aus maschinellem Lernen, Datenwissenschaft und Linguistik kombiniert, um menschliche Sprache zu verarbeiten. Es wird verwendet, um aus unstrukturierten Daten Informationen für Zwecke wie Kundenerfahrungsanalysen, Markeninformationen und soziale Stimmungsanalysen abzuleiten.

NLP nutzt regelbasierte Ansätze und statistische Modelle, um komplexe sprachbezogene Aufgaben in verschiedenen Branchenanwendungen auszuführen. Textvorhersagen auf Ihrem Smartphone oder per E-Mail, Textzusammenfassungen von ChatGPT und intelligente Assistenten wie Alexa sind Beispiele für NLP-basierte Anwendungen.

Deep-Learning-Techniken mit mehrschichtigen neuronalen Netzen (NNs), die es Algorithmen ermöglichen, automatisch komplexe Muster und Darstellungen aus großen Datenmengen zu lernen, haben erheblich erweiterte NLP-Funktionen ermöglicht. Dies hat zu leistungsstarken intelligenten Geschäftsanwendungen wie maschinellen Echtzeitübersetzungen und sprachgesteuerten mobilen Anwendungen für Barrierefreiheit geführt.

Welche Arten von NLP-Kategorien gibt es?

Der Einsatz generativer KI-Tools wie ChatGPT ist heute alltäglich. Ebenso verfügen wir über Business-Intelligence-Tools, die es Marketingfachleuten ermöglichen, Marketingbemühungen basierend auf der Kundenstimmung zu personalisieren. Alle diese Fähigkeiten werden durch verschiedene Kategorien von NLP unterstützt, wie unten erwähnt.

Verständnis natürlicher Sprache

Natural Language Understanding (NLU) ermöglicht die Umstrukturierung unstrukturierter Daten auf eine Weise, die es einer Maschine ermöglicht, sie zu verstehen und auf ihre Bedeutung hin zu analysieren. Deep Learning ermöglicht es NLU, Informationen aus Terabytes an Daten auf granularer Ebene zu kategorisieren, um wichtige Fakten zu entdecken und Eigenschaften von Entitäten wie Marken, berühmten Personen und Orten im Text abzuleiten.

Erzeugung natürlicher Sprache

Natural Language Generation (NLG) ist eine Technik, die Tausende von Dokumenten analysiert, um Beschreibungen, Zusammenfassungen und Erklärungen zu erstellen. Es analysiert und generiert sowohl Audio- als auch Textdaten. Die häufigste Anwendung von NLG ist maschinell generierter Text zur Inhaltserstellung.

NLP in der optischen Zeichenerkennung

NLP-Algorithmen erkennen und verarbeiten Daten in gescannten Dokumenten, die durch optische Zeichenerkennung (OCR) in Text umgewandelt wurden. Diese Funktion wird vor allem im Finanzdienstleistungsbereich für die Genehmigung von Transaktionen genutzt.

Wie funktioniert NLP?

Laut dem State of Social Media Report 2023 glauben 96 % der Führungskräfte, dass KI- und ML-Tools Entscheidungsprozesse erheblich verbessern. NLP ist die Grundlage dieser Tools.

Um zu verstehen, wie das geht, finden Sie hier eine Aufschlüsselung der wichtigsten Schritte des Prozesses.

• Tokenisierung: Text wird in kleinere Einheiten wie Wörter oder Phrasen, sogenannte Token, zerlegt.
• Textbereinigung und -vorverarbeitung: Der Text wird vereinheitlicht, indem irrelevante Details wie Sonderzeichen, Satzzeichen und Großbuchstaben entfernt werden.
• Wortart (PoS-Tagging): NLP-Algorithmen identifizieren grammatikalische Wortarten wie Substantive und Verben für jedes Token, um die syntaktische Struktur des Textes zu verstehen.
• Textanalyse: Die grammatikalische Struktur in Sätzen wird analysiert, um die Beziehungen zwischen Wörtern zu verstehen.
• Textklassifizierung: Text wird mithilfe statistischer Modelle in verschiedene Kategorien klassifiziert. Die Textklassifizierung ermöglicht verschiedene Funktionen wie Stimmungsanalyse und Spam-Filterung.

Welches sind die besten NLP-Techniken?

Es gibt mehrere NLP-Techniken, die es KI-Tools und -Geräten ermöglichen, mit menschlicher Sprache auf sinnvolle Weise zu interagieren und diese zu verarbeiten. Dazu können Aufgaben wie die Analyse von Voice-of-Customer-Daten (VoC) gehören, um gezielte Erkenntnisse zu gewinnen, das Filtern von Social-Listening-Daten zur Reduzierung von Störgeräuschen oder automatische Übersetzungen von Produktbewertungen, die Ihnen helfen, das globale Publikum besser zu verstehen.

Die folgenden Techniken werden häufig verwendet, um diese und weitere Aufgaben zu erfüllen:

Entitätserkennung

Die Erkennung benannter Entitäten (NER) identifiziert und klassifiziert benannte Entitäten (Wörter oder Phrasen) in Textdaten. Diese benannten Entitäten beziehen sich auf Personen, Marken, Orte, Daten, Mengen und andere vordefinierte Kategorien. NER ist für alle Arten der Datenanalyse zum Sammeln von Informationen von entscheidender Bedeutung.

Semantische Suche

Die semantische Suche ermöglicht es einem Computer, die Absicht des Benutzers kontextbezogen zu interpretieren, ohne auf Schlüsselwörter angewiesen zu sein. Diese Algorithmen arbeiten mit NER, NNs und Wissensgraphen zusammen, um bemerkenswert genaue Ergebnisse zu liefern. Semantische Suche unterstützt Anwendungen wie Suchmaschinen, Smartphones und Social-Intelligence-Tools wie Sprout Social.

Maschinelles Lernen (ML)

NLP wird verwendet, um Algorithmen für maschinelles Lernen zu trainieren, um Entitätsbezeichnungen basierend auf Merkmalen wie Worteinbettungen, Wortart-Tags und Kontextinformationen vorherzusagen. Neuronale Netze in ML-Modellen sind auf diese gekennzeichneten Daten angewiesen, um Muster in unstrukturiertem Text zu lernen und sie auf neue Informationen anzuwenden, um weiter zu lernen.

Inhaltsvorschläge

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht Inhaltsvorschläge, indem sie es ML-Modellen ermöglicht, menschliche Sprache kontextbezogen zu verstehen und zu generieren. NLP verwendet NLU zur Analyse und Interpretation von Daten, während NLG personalisierte und relevante Inhaltsempfehlungen für Benutzer generiert.

Ein praktisches Beispiel für diese NLP-Anwendung ist die Funktion „Suggestions by AI Assist“ von Sprout. Die Funktion ermöglicht es Social-Media-Teams, in Sekundenschnelle wirkungsvolle Antworten und Untertitel mit KI-vorgeschlagenen Texten zu erstellen und die Länge und den Ton der Antworten so anzupassen, dass sie optimal zur Situation passen.

Stimmungsanalyse

Die Stimmungsanalyse ist eine der wichtigsten NLP-Techniken zur Analyse der in Texten ausgedrückten Stimmung. KI-Marketingtools wie Sprout nutzen Sentimentanalysen, um verschiedene Geschäftsanwendungen wie Marktforschung, Kundenfeedbackanalyse und Social-Media-Überwachung zu unterstützen und Marken dabei zu helfen, zu verstehen, wie Kunden über ihre Produkte, Dienstleistungen und ihre Marke denken.

Textzusammenfassungen

Die Textzusammenfassung ist eine fortschrittliche NLP-Technik, mit der Informationen aus großen Dokumenten automatisch verdichtet werden. NLP-Algorithmen generieren Zusammenfassungen, indem sie den Inhalt paraphrasieren, sodass er vom Originaltext abweicht, aber alle wesentlichen Informationen enthält. Es umfasst Satzbewertung, Clustering sowie Inhalts- und Satzpositionsanalyse.

Beantwortung der Frage

NLP ermöglicht es Frage-Antwort-Modellen (QA) in einem Computer, Fragen in natürlicher Sprache im Konversationsstil zu verstehen und zu beantworten. QA-Systeme verarbeiten Daten, um relevante Informationen zu finden und genaue Antworten zu geben. Das häufigste Beispiel für diese Anwendung sind Chatbots.

Maschinelle Übersetzungen

NLP ermöglicht die automatische maschinelle Übersetzung von Text- oder Sprachdaten von einer Sprache in eine andere. NLP nutzt viele ML-Aufgaben wie Worteinbettungen und Tokenisierung, um die semantischen Beziehungen zwischen Wörtern zu erfassen und Übersetzungsalgorithmen dabei zu helfen, die Bedeutung von Wörtern zu verstehen. Ein Beispiel aus der Nähe ist die mehrsprachige Sentiment-Analysefunktion von Sprout, die es Kunden ermöglicht, Markeneinblicke durch Social Listening in mehreren Sprachen zu gewinnen.

Wie Marken NLP beim Social Listening nutzen, um aufzusteigen

Social Listening bietet eine Fülle von Daten, die Sie nutzen können, um Ihrer Zielgruppe näher zu kommen. Es kann jedoch schwierig sein, qualitative Daten zu quantifizieren und im Kontext zu erkennen. NLP überwindet diese Hürde, indem es sich mit Social-Media-Gesprächen und Feedbackschleifen befasst, um die Meinungen des Publikums zu quantifizieren und Ihnen datengesteuerte Erkenntnisse zu liefern, die einen großen Einfluss auf Ihre Geschäftsstrategien haben können.

Hier sind fünf Beispiele dafür, wie Marken ihre Markenstrategie mithilfe von NLP-gesteuerten Erkenntnissen aus Social-Listening-Daten transformiert haben.

Soziales Zuhören

NLP ermöglicht Social Listening, indem es Algorithmen für maschinelles Lernen ermöglicht, Schlüsselthemen zu verfolgen und zu identifizieren, die von Vermarktern auf der Grundlage ihrer Ziele definiert werden. Die Lebensmittelkette Casey's nutzte diese Funktion in Sprout, um die Stimme ihres Publikums einzufangen und die Erkenntnisse zu nutzen, um soziale Inhalte zu erstellen, die bei ihrer vielfältigen Community Anklang fanden.

Dadurch konnten sie flexibel bleiben und ihre Content-Strategie auf der Grundlage von Echtzeittrends aus Sprout ausrichten. Dadurch steigerte sich die Content-Performance deutlich, was zu einer höheren organischen Reichweite führte.

Themenclusterung

Das Themen-Clustering durch NLP unterstützt KI-Tools dabei, semantisch ähnliche Wörter zu identifizieren und sie kontextuell zu verstehen, sodass sie in Themen gruppiert werden können. Diese Funktion liefert Marketingfachleuten wichtige Erkenntnisse, um Produktstrategien zu beeinflussen und die Markenzufriedenheit durch KI-Kundenservice zu steigern.

Grammerly nutzte diese Möglichkeit, um aus seinen Social-Listening-Daten Einblicke in die Branche und den Wettbewerb zu gewinnen. Sie konnten spezifisches Kundenfeedback aus der Sprout Smart Inbox abrufen, um einen detaillierten Einblick in ihr Produkt, die Markengesundheit und die Konkurrenz zu erhalten.

Diese Erkenntnisse wurden auch genutzt, um Gespräche im gesamten Social-Support-Team zu coachen und so den Kundenservice zu stärken. Darüber hinaus waren sie für die breiteren Marketing- und Produktteams von entscheidender Bedeutung, um das Produkt entsprechend den Kundenwünschen zu verbessern.

Inhaltsfilterung

Die Tagging-Funktion von Sprout Social ist ein weiteres Paradebeispiel dafür, wie NLP KI-Marketing ermöglicht. Mithilfe von Tags können Marken unzählige Social-Media-Beiträge und Kommentare verwalten, indem sie Inhalte filtern. Sie werden verwendet, um soziale Beiträge und Zielgruppennachrichten basierend auf Arbeitsabläufen, Geschäftszielen und Marketingstrategien zu gruppieren und zu kategorisieren.

Die Purdue University nutzte die Funktion, um ihren Smart Inbox zu filtern und Kampagnen-Tags anzuwenden, um ausgehende Beiträge und Nachrichten basierend auf sozialen Kampagnen zu kategorisieren. Dies half ihnen, bei Campus-Gesprächen am Ball zu bleiben, um die Markengesundheit aufrechtzuerhalten und sicherzustellen, dass sie keine Gelegenheit zur Interaktion mit ihrem Publikum verpassten.

Ableitung qualitativer Kennzahlen

NLP-Funktionen halfen den Atlanta Hawks, qualitative Kennzahlen aus Social Listening zu überwachen und einen umfassenden Überblick über ihre Kampagnen zu erhalten.

Das Basketballteam erkannte, dass numerische soziale Kennzahlen nicht ausreichten, um das Publikumsverhalten und die Markenstimmung zu messen. Sie wollten ein differenzierteres Verständnis ihrer Markenpräsenz, um eine überzeugendere Social-Media-Strategie zu entwickeln. Dazu mussten sie die Gespräche nutzen, die rund um ihre Marke geführt wurden.

NLP-Algorithmen in Sprout scannten gleichzeitig Tausende von sozialen Kommentaren und Posts mit Bezug zu den Atlanta Hawks auf sozialen Plattformen, um die gesuchten Markeneinblicke zu extrahieren. Diese Erkenntnisse ermöglichten es ihnen, strategischere A/B-Tests durchzuführen, um zu vergleichen, welche Inhalte auf allen sozialen Plattformen am besten funktionierten. Diese Strategie führte dazu, dass sie die Teamproduktivität steigerten, das Engagement des Publikums steigerten und eine positive Markenstimmung steigerten.

Überwachen Sie das soziale Engagement

NLP hilft dabei, mithilfe von Konversations-KI-Techniken und Stimmungsanalysen wichtige Erkenntnisse aus sozialen Gesprächen von Marken mit Kunden sowie aus Gesprächen über ihre Marke zu gewinnen. Goalally nutzte diese Funktion, um das soziale Engagement auf seinen sozialen Kanälen zu überwachen und so ein besseres Verständnis für die komplexen Bedürfnisse seiner Kunden zu gewinnen.

Mit dem Listening-Tool von Sprout extrahierten sie umsetzbare Erkenntnisse aus sozialen Gesprächen über verschiedene Kanäle hinweg. Diese Erkenntnisse halfen ihnen, ihre Social-Media-Strategie weiterzuentwickeln, um die Markenbekanntheit zu steigern, effektiver mit ihrer Zielgruppe in Kontakt zu treten und die Kundenbetreuung zu verbessern. Die Erkenntnisse halfen ihnen auch, mit den richtigen Influencern in Kontakt zu treten, die zur Steigerung der Conversions beitrugen.

Nutzen Sie NLP beim Social Listening

In einem dynamischen digitalen Zeitalter, in dem Gespräche über Marken und Produkte in Echtzeit stattfinden, ist es wichtig, Ihr Publikum zu verstehen und mit ihm in Kontakt zu treten, um relevant zu bleiben. Es reicht nicht mehr aus, nur in sozialen Netzwerken präsent zu sein – Sie müssen aktiv verfolgen und analysieren, was die Leute über Sie sagen.

Mit Social Listening, das auf KI-Aufgaben wie NLP basiert, können Sie Tausende von sozialen Gesprächen in Sekundenschnelle analysieren, um die Business Intelligence zu erhalten, die Sie benötigen. Es liefert Ihnen greifbare, datengesteuerte Erkenntnisse zum Aufbau einer Markenstrategie, die die Konkurrenz übertrifft, eine stärkere Markenidentität aufbaut und sinnvolle Zielgruppenverbindungen aufbaut, um zu wachsen und zu gedeihen.

Erfahren Sie, wie sich Social Media Listening auf Ihr Unternehmen auswirken kann.