Una guida di marketing all'elaborazione del linguaggio naturale (PNL)

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è una tecnica di intelligenza artificiale (AI) che aiuta un computer a comprendere e interpretare i linguaggi naturalmente evoluti (no, il Klingon non conta) in contrapposizione ai linguaggi informatici artificiali come Java o Python. La sua capacità di comprendere le complessità del linguaggio umano, compresi il contesto e le sfumature culturali, lo rende parte integrante degli strumenti di business intelligence dell'intelligenza artificiale.

La PNL alimenta gli strumenti di intelligenza artificiale attraverso il clustering di argomenti e l'analisi del sentiment, consentendo agli esperti di marketing di estrarre informazioni sul marchio dall'ascolto social, dalle recensioni, dai sondaggi e da altri dati sui clienti per il processo decisionale strategico. Queste informazioni offrono agli esperti di marketing una visione approfondita di come soddisfare il pubblico e aumentare la fedeltà al marchio, con conseguente ripetizione degli affari e, in definitiva, crescita del mercato.

Continua a leggere per comprendere meglio come funziona la PNL dietro le quinte per far emergere informazioni utili sul marchio. Inoltre, guarda esempi di come i brand utilizzano la PNL per ottimizzare i propri dati social per migliorare il coinvolgimento del pubblico e l'esperienza del cliente.

Cos’è l’elaborazione del linguaggio naturale?

La PNL è una metodologia di intelligenza artificiale che combina tecniche di apprendimento automatico, scienza dei dati e linguistica per elaborare il linguaggio umano. Viene utilizzato per ricavare intelligence da dati non strutturati per scopi quali analisi dell'esperienza del cliente, brand intelligence e analisi del sentiment sociale.

La PNL utilizza approcci basati su regole e modelli statistici per eseguire compiti complessi legati al linguaggio in varie applicazioni industriali. Il testo predittivo sul tuo smartphone o e-mail, i riepiloghi testuali di ChatGPT e gli assistenti intelligenti come Alexa sono tutti esempi di applicazioni basate sulla PNL.

Le tecniche di deep learning con reti neurali multistrato (NN) che consentono agli algoritmi di apprendere automaticamente modelli e rappresentazioni complessi da grandi quantità di dati hanno consentito funzionalità di PNL significativamente avanzate. Ciò ha prodotto potenti applicazioni aziendali intelligenti come traduzioni automatiche in tempo reale e applicazioni mobili abilitate alla voce per l'accessibilità.

Quali sono i tipi di categorie della PNL?

Oggi l’uso di strumenti di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT è diventato un luogo comune. Lo stesso vale per gli strumenti di business intelligence che consentono agli esperti di marketing di personalizzare gli sforzi di marketing in base al sentiment dei clienti. Tutte queste funzionalità sono alimentate da diverse categorie di PNL come menzionato di seguito.

Comprensione del linguaggio naturale

La comprensione del linguaggio naturale (NLU) consente di ristrutturare i dati non strutturati in modo tale da consentire a una macchina di comprenderli e analizzarne il significato. Il deep learning consente alla NLU di classificare le informazioni a livello granulare da terabyte di dati per scoprire fatti chiave e dedurre caratteristiche di entità come marchi, personaggi famosi e luoghi trovati all'interno del testo.

Generazione del linguaggio naturale

La generazione del linguaggio naturale (NLG) è una tecnica che analizza migliaia di documenti per produrre descrizioni, riassunti e spiegazioni. Analizza e genera dati sia audio che di testo. L'applicazione più comune di NLG è il testo generato dalla macchina per la creazione di contenuti.

PNL nel riconoscimento ottico dei caratteri

Gli algoritmi NLP rilevano ed elaborano i dati nei documenti scansionati che sono stati convertiti in testo mediante riconoscimento ottico dei caratteri (OCR). Questa funzionalità è utilizzata soprattutto nei servizi finanziari per l'approvazione delle transazioni.

Come funziona la PNL?

Secondo The State of Social Media Report 2023, il 96% dei leader ritiene che gli strumenti di intelligenza artificiale e ML migliorino significativamente i processi decisionali. La PNL è ciò che alimenta questi strumenti.

Per capire come, ecco una ripartizione dei passaggi chiave coinvolti nel processo.

• Tokenizzazione: il testo viene suddiviso in unità più piccole come parole o frasi chiamate token.
• Pulizia e preelaborazione del testo: il testo viene standardizzato rimuovendo dettagli irrilevanti come caratteri speciali, segni di punteggiatura e lettere maiuscole.
• Parte del discorso (tagging PoS): gli algoritmi NLP identificano le parti grammaticali del discorso come nomi e verbi per ciascun token per comprendere la struttura sintattica del testo.
• Analisi del testo: la struttura grammaticale delle frasi viene analizzata per comprendere le relazioni tra le parole.
• Classificazione del testo: il testo viene classificato in varie categorie utilizzando modelli statistici. La classificazione del testo alimenta varie funzionalità come l'analisi del sentiment e il filtraggio dello spam.

Quali sono le migliori tecniche di PNL?

Esistono diverse tecniche di PNL che consentono agli strumenti e ai dispositivi di intelligenza artificiale di interagire ed elaborare il linguaggio umano in modi significativi. Questi possono includere attività come l'analisi dei dati sulla voce del cliente (VoC) per trovare approfondimenti mirati, il filtraggio dei dati di ascolto sociale per ridurre il rumore o le traduzioni automatiche delle recensioni dei prodotti che ti aiutano a comprendere meglio il pubblico globale.

Le seguenti tecniche sono comunemente utilizzate per eseguire queste attività e altro ancora:

Riconoscimento dell'entità

Il riconoscimento delle entità denominate (NER) identifica e classifica le entità denominate (parole o frasi) nei dati di testo. Queste entità denominate si riferiscono a persone, marchi, luoghi, date, quantità e altre categorie predefinite. Il NER è essenziale per tutti i tipi di analisi dei dati per la raccolta di informazioni.

Ricerca semantica

La ricerca semantica consente a un computer di interpretare contestualmente l'intenzione dell'utente senza dipendere da parole chiave. Questi algoritmi lavorano insieme a NER, NN e grafici della conoscenza per fornire risultati straordinariamente accurati. La ricerca semantica alimenta applicazioni come motori di ricerca, smartphone e strumenti di social intelligence come Sprout Social.

Apprendimento automatico (ML)

La PNL viene utilizzata per addestrare algoritmi di apprendimento automatico per prevedere le etichette delle entità in base a funzionalità come incorporamenti di parole, tag di parti del discorso e informazioni contestuali. Le reti neurali nei modelli ML dipendono da questi dati etichettati per apprendere modelli nel testo non strutturato e applicarli a nuove informazioni per continuare l'apprendimento.

Suggerimenti sui contenuti

L'elaborazione del linguaggio naturale alimenta i suggerimenti sui contenuti consentendo ai modelli ML di comprendere e generare contestualmente il linguaggio umano. La PNL utilizza la NLU per analizzare e interpretare i dati mentre la NLG genera consigli sui contenuti personalizzati e pertinenti per gli utenti.

Un esempio pratico di questa applicazione PNL è la funzione Suggerimenti di AI Assist di Sprout. Questa funzionalità consente ai team social di creare risposte e didascalie di grande impatto in pochi secondi con il testo suggerito dall'intelligenza artificiale e di regolare la lunghezza e il tono della risposta per adattarli al meglio alla situazione.

Analisi del sentimento

L’analisi del sentiment è una delle principali tecniche di PNL utilizzate per analizzare il sentiment espresso nel testo. Gli strumenti di marketing basati sull'intelligenza artificiale come Sprout utilizzano l'analisi del sentiment per alimentare diverse applicazioni aziendali come ricerche di mercato, analisi del feedback dei clienti e monitoraggio dei social media per aiutare i marchi a capire come si sentono i clienti riguardo ai loro prodotti, servizi e marchio.

Riepiloghi del testo

Il riepilogo del testo è una tecnica NLP avanzata utilizzata per condensare automaticamente le informazioni da documenti di grandi dimensioni. Gli algoritmi della PNL generano riassunti parafrasando il contenuto in modo che differisca dal testo originale ma contenga tutte le informazioni essenziali. Implica il punteggio delle frasi, il clustering e l'analisi del contenuto e della posizione della frase.

Risposta alla domanda

La PNL consente ai modelli di risposta alle domande (QA) in un computer di comprendere e rispondere alle domande in linguaggio naturale utilizzando uno stile conversazionale. I sistemi di QA elaborano i dati per individuare le informazioni rilevanti e fornire risposte accurate. L'esempio più comune di questa applicazione sono i chatbot.

Traduzioni automatiche

La PNL guida le traduzioni automatiche di testi o dati vocali da una lingua all'altra. La PNL utilizza molte attività di ML come l'incorporamento di parole e la tokenizzazione per acquisire le relazioni semantiche tra le parole e aiutare gli algoritmi di traduzione a comprendere il significato delle parole. Un esempio vicino a noi è la capacità di analisi del sentiment multilingue di Sprout che consente ai clienti di ottenere informazioni sul marchio dall'ascolto sociale in più lingue.

Come i brand utilizzano la PNL nell'ascolto sociale per salire di livello

L'ascolto sociale fornisce una vasta gamma di dati che puoi sfruttare per entrare in contatto ravvicinato e personale con il tuo pubblico di destinazione. Tuttavia, i dati qualitativi possono essere difficili da quantificare e discernere contestualmente. La PNL supera questo ostacolo scavando nelle conversazioni sui social media e nei cicli di feedback per quantificare le opinioni del pubblico e fornirti approfondimenti basati sui dati che possono avere un enorme impatto sulle tue strategie aziendali.

Ecco cinque esempi di come i brand hanno trasformato la propria strategia di marca utilizzando informazioni basate sulla PNL provenienti dai dati di ascolto dei social.

Ascolto sociale

La PNL potenzia l'ascolto sociale consentendo agli algoritmi di apprendimento automatico di tracciare e identificare gli argomenti chiave definiti dagli esperti di marketing in base ai loro obiettivi. La catena di alimentari Casey's ha utilizzato questa funzionalità di Sprout per catturare la voce del proprio pubblico e utilizzare le informazioni approfondite per creare contenuti social in sintonia con la loro comunità diversificata.

Di conseguenza, sono stati in grado di rimanere agili e di orientare la propria strategia di contenuti in base alle tendenze in tempo reale derivate da Sprout. Ciò ha aumentato significativamente le prestazioni dei contenuti, con conseguente maggiore copertura organica.

Raggruppamento di argomenti

Il raggruppamento di argomenti tramite la PNL aiuta gli strumenti di intelligenza artificiale a identificare parole semanticamente simili e a comprenderle contestualmente in modo che possano essere raggruppate in argomenti. Questa funzionalità fornisce agli esperti di marketing informazioni chiave per influenzare le strategie di prodotto e aumentare la soddisfazione del marchio attraverso il servizio clienti basato sull'intelligenza artificiale.

Grammerly ha utilizzato questa capacità per ottenere informazioni approfondite sul settore e sulla concorrenza dai propri dati di ascolto sociale. Sono stati in grado di ottenere feedback specifici dai clienti da Sprout Smart Inbox per ottenere una visione approfondita del loro prodotto, della salute del marchio e della concorrenza.

Queste informazioni sono state utilizzate anche per guidare le conversazioni all'interno del team di supporto sociale per un servizio clienti più efficace. Inoltre, erano fondamentali per i team di marketing e di prodotto più ampi per migliorare il prodotto in base alle esigenze dei clienti.

Filtraggio dei contenuti

La funzione Tagging di Sprout Social è un altro ottimo esempio di come la PNL abilita il marketing basato sull'intelligenza artificiale. I tag consentono ai brand di gestire tonnellate di post e commenti sui social filtrando i contenuti. Vengono utilizzati per raggruppare e classificare post social e messaggi del pubblico in base a flussi di lavoro, obiettivi aziendali e strategie di marketing.

La Purdue University ha utilizzato la funzione per filtrare la propria casella di posta intelligente e applicare tag di campagna per classificare post e messaggi in uscita in base alle campagne social. Ciò li ha aiutati a tenere sotto controllo le conversazioni nel campus per preservare la salute del marchio e garantire che non perdessero mai l'opportunità di interagire con il loro pubblico.

Derivare metriche qualitative

Le funzionalità della PNL hanno aiutato gli Atlanta Hawks a monitorare i parametri qualitativi dell'ascolto sociale e ad ottenere una visione completa delle loro campagne.

La squadra di basket si è resa conto che i parametri sociali numerici non erano sufficienti per valutare il comportamento del pubblico e il sentiment del marchio. Volevano una comprensione più articolata della presenza del loro marchio per costruire una strategia sui social media più avvincente. Per questo, avevano bisogno di attingere alle conversazioni che si svolgevano attorno al loro marchio.

Gli algoritmi NLP di Sprout hanno scansionato migliaia di commenti social e post relativi agli Atlanta Hawks simultaneamente su piattaforme social per estrarre le informazioni sul marchio che stavano cercando. Queste informazioni hanno consentito loro di condurre test A/B più strategici per confrontare quali contenuti funzionassero meglio sulle piattaforme social. Questa strategia li ha portati ad aumentare la produttività del team, aumentare il coinvolgimento del pubblico e far crescere un sentimento positivo del marchio.

Monitorare l'impegno sociale

La PNL aiuta a scoprire approfondimenti critici dalle conversazioni social che i marchi hanno con i clienti, nonché dalle chiacchiere sul loro marchio, attraverso tecniche di intelligenza artificiale conversazionale e analisi del sentiment. Goally ha utilizzato questa funzionalità per monitorare l'impegno sociale attraverso i propri canali social per ottenere una migliore comprensione delle complesse esigenze dei propri clienti.

Utilizzando lo strumento di ascolto di Sprout, hanno estratto informazioni utili dalle conversazioni social su diversi canali. Queste informazioni l'hanno aiutata a sviluppare la propria strategia social per creare una maggiore consapevolezza del marchio, connettersi in modo più efficace con il pubblico target e migliorare l'assistenza clienti. Gli approfondimenti li hanno anche aiutati a entrare in contatto con gli influencer giusti che hanno contribuito a favorire le conversioni.

Sfrutta la PNL nell’ascolto sociale

In un'era digitale dinamica in cui le conversazioni su marchi e prodotti si svolgono in tempo reale, comprendere e coinvolgere il pubblico è fondamentale per rimanere rilevanti. Non è più sufficiente avere solo una presenza sui social: devi monitorare e analizzare attivamente ciò che le persone dicono di te.

L'ascolto sociale basato su attività di intelligenza artificiale come la PNL ti consente di analizzare migliaia di conversazioni sociali in pochi secondi per ottenere la business intelligence di cui hai bisogno. Fornisce informazioni tangibili e basate sui dati per costruire una strategia di marchio che supera in astuzia la concorrenza, forgia un'identità di marchio più forte e crea connessioni significative con il pubblico per crescere e prosperare.

Scopri come l'ascolto dei social media può influire sulla tua attività.