Panduan pemasar untuk pemrosesan bahasa alami (NLP)

Pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah teknik kecerdasan buatan (AI) yang membantu komputer memahami dan menafsirkan bahasa yang berevolusi secara alami (tidak, Klingon tidak dihitung) dibandingkan dengan bahasa komputer buatan seperti Java atau Python. Kemampuannya untuk memahami seluk-beluk bahasa manusia, termasuk konteks dan nuansa budaya, menjadikannya bagian integral dari alat intelijen bisnis AI.

NLP mendukung alat AI melalui pengelompokan topik dan analisis sentimen, memungkinkan pemasar mengekstrak wawasan merek dari pendengaran sosial, ulasan, survei, dan data pelanggan lainnya untuk pengambilan keputusan strategis. Wawasan ini memberi pemasar pandangan mendalam tentang cara menyenangkan audiens dan meningkatkan loyalitas merek, sehingga menghasilkan bisnis yang berulang dan pada akhirnya, pertumbuhan pasar.

Baca terus untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang cara kerja NLP di balik layar untuk memunculkan wawasan merek yang dapat ditindaklanjuti. Selain itu, lihat contoh bagaimana merek menggunakan NLP untuk mengoptimalkan data sosial mereka guna meningkatkan keterlibatan audiens dan pengalaman pelanggan.

Apa itu pemrosesan bahasa alami?

NLP adalah metodologi AI yang menggabungkan teknik pembelajaran mesin, ilmu data, dan linguistik untuk memproses bahasa manusia. Ini digunakan untuk memperoleh kecerdasan dari data tidak terstruktur untuk tujuan seperti analisis pengalaman pelanggan, kecerdasan merek, dan analisis sentimen sosial.

NLP menggunakan pendekatan berbasis aturan dan model statistik untuk melakukan tugas-tugas kompleks terkait bahasa di berbagai aplikasi industri. Teks prediktif di ponsel cerdas atau email Anda, ringkasan teks dari ChatGPT, dan asisten pintar seperti Alexa adalah contoh aplikasi yang didukung NLP.

Teknik pembelajaran mendalam dengan jaringan saraf berlapis (NN) yang memungkinkan algoritme mempelajari pola dan representasi kompleks secara otomatis dari data dalam jumlah besar telah memungkinkan kemampuan NLP yang sangat canggih. Hal ini menghasilkan aplikasi bisnis cerdas yang canggih seperti terjemahan mesin real-time dan aplikasi seluler berkemampuan suara untuk aksesibilitas.

Apa saja jenis kategori NLP?

Penggunaan alat AI generatif seperti ChatGPT sudah menjadi hal yang lumrah saat ini. Begitu pula dengan alat intelijen bisnis yang memungkinkan pemasar mempersonalisasi upaya pemasaran berdasarkan sentimen pelanggan. Semua kemampuan ini didukung oleh berbagai kategori NLP seperti yang disebutkan di bawah.

Pemahaman bahasa alami

Pemahaman bahasa alami (NLU) memungkinkan data tidak terstruktur direstrukturisasi sedemikian rupa sehingga memungkinkan mesin memahami dan menganalisis maknanya. Pembelajaran mendalam memungkinkan NLU mengkategorikan informasi pada tingkat granular mulai dari terabyte data untuk menemukan fakta-fakta penting dan menyimpulkan karakteristik entitas seperti merek, orang terkenal, dan lokasi yang ditemukan dalam teks.

Generasi bahasa alami

Natural Language Generation (NLG) adalah teknik yang menganalisis ribuan dokumen untuk menghasilkan deskripsi, ringkasan, dan penjelasan. Ini menganalisis dan menghasilkan data audio dan teks. Penerapan NLG yang paling umum adalah teks yang dihasilkan mesin untuk pembuatan konten.

NLP dalam pengenalan karakter optik

Algoritma NLP mendeteksi dan memproses data dalam dokumen pindaian yang telah diubah menjadi teks dengan pengenalan karakter optik (OCR). Kemampuan ini banyak digunakan dalam layanan keuangan untuk persetujuan transaksi.

Bagaimana cara kerja NLP?

Menurut The State of Social Media Report 2023, 96% pemimpin percaya bahwa alat AI dan ML secara signifikan meningkatkan proses pengambilan keputusan. NLP adalah kekuatan alat-alat ini.

Untuk memahami caranya, berikut adalah rincian langkah-langkah penting yang terlibat dalam proses tersebut.

• Tokenisasi: Teks dipecah menjadi unit-unit yang lebih kecil seperti kata atau frasa yang disebut token.
• Pembersihan dan pemrosesan awal teks: Teks distandarisasi dengan menghapus detail yang tidak relevan seperti karakter khusus, tanda baca, dan huruf besar.
• Part-of-Speech (penandaan PoS): Algoritme NLP mengidentifikasi bagian tata bahasa seperti kata benda dan kata kerja untuk setiap token untuk memahami struktur sintaksis teks.
• Penguraian teks: Struktur tata bahasa dalam kalimat dianalisis untuk memahami hubungan antar kata.
• Klasifikasi teks: Teks diklasifikasikan ke dalam berbagai kategori menggunakan model statistik. Klasifikasi teks mendukung berbagai kemampuan seperti analisis sentimen dan pemfilteran spam.

Manakah teknik NLP terbaik?

Ada beberapa teknik NLP yang memungkinkan alat dan perangkat AI berinteraksi dan memproses bahasa manusia dengan cara yang bermakna. Ini mungkin mencakup tugas-tugas seperti menganalisis data suara pelanggan (VoC) untuk menemukan wawasan yang ditargetkan, memfilter data pendengaran sosial untuk mengurangi kebisingan, atau terjemahan otomatis ulasan produk yang membantu Anda mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang audiens global.

Teknik berikut biasanya digunakan untuk menyelesaikan tugas-tugas ini dan banyak lagi:

Pengakuan entitas

Pengenalan entitas bernama (NER) mengidentifikasi dan mengklasifikasikan entitas bernama (kata atau frasa) dalam data teks. Entitas bernama ini merujuk pada orang, merek, lokasi, tanggal, jumlah, dan kategori lain yang telah ditentukan sebelumnya. NER sangat penting untuk semua jenis analisis data untuk pengumpulan intelijen.

Pencarian semantik

Pencarian semantik memungkinkan komputer menafsirkan maksud pengguna secara kontekstual tanpa bergantung pada kata kunci. Algoritme ini bekerja sama dengan NER, NN, dan grafik pengetahuan untuk memberikan hasil yang sangat akurat. Pencarian semantik memperkuat aplikasi seperti mesin pencari, ponsel pintar, dan alat intelijen sosial seperti Sprout Social.

Pembelajaran mesin (ML)

NLP digunakan untuk melatih algoritme pembelajaran mesin untuk memprediksi label entitas berdasarkan fitur seperti penyematan kata, tag part-of-speech, dan informasi kontekstual. Jaringan saraf dalam model ML bergantung pada data berlabel ini untuk mempelajari pola dalam teks tidak terstruktur dan menerapkannya pada informasi baru untuk terus belajar.

Saran konten

Pemrosesan bahasa alami mendukung saran konten dengan memungkinkan model ML memahami dan menghasilkan bahasa manusia secara kontekstual. NLP menggunakan NLU untuk menganalisis dan menafsirkan data sementara NLG menghasilkan rekomendasi konten yang dipersonalisasi dan relevan bagi pengguna.

Contoh praktis dari aplikasi NLP ini adalah fitur Sprout's Suggestions by AI Assist. Kemampuan ini memungkinkan tim sosial untuk membuat respons dan teks yang berdampak dalam hitungan detik dengan salinan yang disarankan AI dan menyesuaikan panjang dan nada respons agar sesuai dengan situasi.

Analisis sentimen

Analisis sentimen adalah salah satu teknik NLP terbaik yang digunakan untuk menganalisis sentimen yang diungkapkan dalam teks. Alat pemasaran AI seperti Sprout menggunakan analisis sentimen untuk mendukung beberapa aplikasi bisnis seperti riset pasar, analisis umpan balik pelanggan, dan pemantauan media sosial untuk membantu merek memahami perasaan pelanggan tentang produk, layanan, dan merek mereka.

Ringkasan teks

Peringkasan teks adalah teknik NLP tingkat lanjut yang digunakan untuk secara otomatis menyingkat informasi dari dokumen besar. Algoritme NLP menghasilkan ringkasan dengan memparafrasekan konten sehingga berbeda dari teks aslinya tetapi berisi semua informasi penting. Ini melibatkan penilaian kalimat, pengelompokan, dan analisis konten dan posisi kalimat.

Menjawab pertanyaan

NLP memungkinkan model tanya jawab (QA) di komputer untuk memahami dan merespons pertanyaan dalam bahasa alami menggunakan gaya percakapan. Sistem QA memproses data untuk menemukan informasi yang relevan dan memberikan jawaban yang akurat. Contoh paling umum dari aplikasi ini adalah chatbots.

Terjemahan mesin

NLP mendorong terjemahan mesin otomatis atas data teks atau ucapan dari satu bahasa ke bahasa lain. NLP menggunakan banyak tugas ML seperti penyematan kata dan tokenisasi untuk menangkap hubungan semantik antar kata dan membantu algoritme terjemahan memahami arti kata. Contohnya adalah kemampuan analisis sentimen multibahasa Sprout yang memungkinkan pelanggan mendapatkan wawasan merek dari mendengarkan sosial dalam berbagai bahasa.

Bagaimana merek menggunakan NLP dalam mendengarkan sosial untuk naik level

Mendengarkan secara sosial memberikan banyak data yang dapat Anda manfaatkan untuk lebih dekat dan pribadi dengan audiens target Anda. Namun, data kualitatif sulit diukur dan dilihat secara kontekstual. NLP mengatasi rintangan ini dengan menggali percakapan media sosial dan putaran umpan balik untuk mengukur opini audiens dan memberi Anda wawasan berbasis data yang dapat berdampak besar pada strategi bisnis Anda.

Berikut adalah lima contoh bagaimana merek mengubah strategi merek mereka menggunakan wawasan berbasis NLP dari data pendengaran sosial.

Mendengarkan secara sosial

NLP mendukung pendengaran sosial dengan mengaktifkan algoritme pembelajaran mesin untuk melacak dan mengidentifikasi topik utama yang ditentukan oleh pemasar berdasarkan tujuan mereka. Jaringan toko kelontong Casey's menggunakan fitur ini di Sprout untuk menangkap suara audiens mereka dan menggunakan wawasan tersebut untuk membuat konten sosial yang selaras dengan komunitas mereka yang beragam.

Hasilnya, mereka mampu tetap gesit dan mengubah strategi konten mereka berdasarkan tren real-time yang berasal dari Sprout. Hal ini meningkatkan kinerja konten mereka secara signifikan, yang menghasilkan jangkauan organik yang lebih tinggi.

Pengelompokan topik

Pengelompokan topik melalui NLP membantu alat AI dalam mengidentifikasi kata-kata yang mirip secara semantik dan memahaminya secara kontekstual sehingga kata-kata tersebut dapat dikelompokkan ke dalam topik. Kemampuan ini memberi pemasar wawasan penting untuk memengaruhi strategi produk dan meningkatkan kepuasan merek melalui layanan pelanggan AI.

Grammerly menggunakan kemampuan ini untuk mendapatkan wawasan industri dan persaingan dari data pendengaran sosial mereka. Mereka dapat menarik umpan balik pelanggan tertentu dari Sprout Smart Inbox untuk mendapatkan gambaran mendalam tentang produk, kesehatan merek, dan pesaing mereka.

Wawasan ini juga digunakan untuk melatih percakapan di seluruh tim dukungan sosial untuk layanan pelanggan yang lebih kuat. Selain itu, mereka sangat penting bagi tim pemasaran dan produk yang lebih luas untuk meningkatkan produk berdasarkan apa yang diinginkan pelanggan.

Pemfilteran konten

Fitur Tagging Sprout Social adalah contoh utama lainnya tentang bagaimana NLP memungkinkan pemasaran AI. Tag memungkinkan merek mengelola banyak postingan dan komentar sosial dengan memfilter konten. Mereka digunakan untuk mengelompokkan dan mengkategorikan postingan sosial dan pesan audiens berdasarkan alur kerja, tujuan bisnis, dan strategi pemasaran.

Universitas Purdue menggunakan fitur tersebut untuk memfilter Kotak Masuk Cerdas mereka dan menerapkan tag kampanye untuk mengkategorikan kiriman dan pesan keluar berdasarkan kampanye sosial. Hal ini membantu mereka tetap mengikuti percakapan di kampus untuk menjaga kesehatan merek dan memastikan mereka tidak pernah melewatkan kesempatan untuk berinteraksi dengan audiens mereka.

Mendapatkan metrik kualitatif

Kemampuan NLP membantu Atlanta Hawks memantau metrik kualitatif dari pendengaran sosial dan mendapatkan gambaran komprehensif tentang kampanye mereka.

Tim bola basket menyadari bahwa metrik sosial numerik tidak cukup untuk mengukur perilaku penonton dan sentimen merek. Mereka menginginkan pemahaman yang lebih mendalam tentang kehadiran merek mereka untuk membangun strategi media sosial yang lebih menarik. Untuk itu, mereka perlu memanfaatkan percakapan yang terjadi seputar merek mereka.

Algoritme NLP dalam Sprout memindai ribuan komentar dan postingan sosial terkait Atlanta Hawks secara bersamaan di seluruh platform sosial untuk mengekstrak wawasan merek yang mereka cari. Wawasan ini memungkinkan mereka melakukan pengujian A/B yang lebih strategis untuk membandingkan konten mana yang paling berhasil di seluruh platform sosial. Strategi ini mengarahkan mereka untuk meningkatkan produktivitas tim, meningkatkan keterlibatan audiens, dan menumbuhkan sentimen merek yang positif.

Pantau keterlibatan sosial

NLP membantu mengungkap wawasan penting dari percakapan sosial yang dilakukan merek dengan pelanggan, serta obrolan seputar merek mereka, melalui teknik AI percakapan dan analisis sentimen. Goally menggunakan kemampuan ini untuk memantau keterlibatan sosial di seluruh saluran sosial mereka untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang kebutuhan kompleks pelanggan mereka.

Dengan menggunakan alat pendengar Sprout, mereka mengekstrak wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari percakapan sosial di berbagai saluran. Wawasan ini membantu mereka mengembangkan strategi sosial untuk membangun kesadaran merek yang lebih besar, terhubung secara lebih efektif dengan audiens target, dan meningkatkan layanan pelanggan. Wawasan ini juga membantu mereka terhubung dengan influencer yang tepat yang membantu mendorong konversi.

Memanfaatkan NLP dalam mendengarkan sosial

Di era digital yang dinamis di mana percakapan tentang merek dan produk terjadi secara real-time, memahami dan berinteraksi dengan audiens Anda adalah kunci untuk tetap relevan. Tidak lagi cukup hanya sekedar hadir di media sosial—Anda harus secara aktif melacak dan menganalisis apa yang dikatakan orang tentang Anda.

Mendengarkan secara sosial yang didukung oleh tugas AI seperti NLP memungkinkan Anda menganalisis ribuan percakapan sosial dalam hitungan detik untuk mendapatkan intelijen bisnis yang Anda perlukan. Ini memberi Anda wawasan nyata berdasarkan data untuk membangun strategi merek yang mengakali pesaing, membentuk identitas merek yang lebih kuat, dan membangun hubungan audiens yang bermakna untuk tumbuh dan berkembang.

Pelajari bagaimana mendengarkan media sosial dapat memengaruhi bisnis Anda.