マーケティング担当者向けの自然言語処理 (NLP) ガイド

自然言語処理 (NLP) は、Java や Python などの人工コンピューター言語とは対照的に、コンピューターが自然に進化した言語 (いいえ、クリンゴン語はカウントされません) を理解して解釈するのに役立つ人工知能 (AI) 技術です。 文脈や文化的なニュアンスを含む人間の言語の複雑さを理解する能力により、AI ビジネス インテリジェンス ツールに不可欠な部分となっています。

NLP は、トピックのクラスタリングとセンチメント分析を通じて AI ツールを強化し、マーケティング担当者がソーシャル リスニング、レビュー、アンケート、その他の顧客データからブランドに関する洞察を抽出して、戦略的な意思決定を行うことができるようにします。 これらの洞察により、マーケティング担当者は視聴者を喜ばせ、ブランドロイヤルティを高め、リピートビジネスにつながり、最終的には市場の成長につながる方法について詳細な視点を得ることができます。

NLP が舞台裏でどのように機能し、実用的なブランドの洞察を表面化するかをより深く理解するには、以下をお読みください。 さらに、ブランドが NLP を使用してソーシャル データを最適化し、視聴者のエンゲージメントと顧客エクスペリエンスを向上させる方法の例をご覧ください。

自然言語処理とは何ですか?

NLP は、機械学習、データ サイエンス、言語学の技術を組み合わせて人間の言語を処理する AI 方法論です。 これは、顧客体験分析、ブランド インテリジェンス、社会感情分析などの目的で、非構造化データからインテリジェンスを導き出すために使用されます。

NLP は、ルールベースのアプローチと統計モデルを使用して、さまざまな業界アプリケーションで複雑な言語関連のタスクを実行します。 スマートフォンや電子メール上の予測テキスト、ChatGPT のテキスト要約、Alexa などのスマート アシスタントはすべて、NLP を活用したアプリケーションの例です。

アルゴリズムが大量のデータから複雑なパターンと表現を自動的に学習できるようにする多層ニューラル ネットワーク (NN) を使用した深層学習技術により、大幅に高度な NLP 機能が可能になりました。 これにより、リアルタイム機械翻訳やアクセシビリティのための音声対応モバイル アプリケーションなど、強力でインテリジェントなビジネス アプリケーションが誕生しました。

NLP カテゴリにはどのような種類がありますか?

ChatGPT のような生成 AI ツールの使用は、今日では一般的になっています。 マーケティング担当者が顧客の感情に基づいてマーケティング活動をパーソナライズできるようにするビジネス インテリジェンス ツールも同様です。 これらすべての機能は、以下で説明するさまざまなカテゴリの NLP によって強化されています。

自然言語理解

自然言語理解 (NLU) を使用すると、機械が意味を理解して分析できる方法で非構造化データを再構築できます。 ディープラーニングにより、NLU はテラバイト規模のデータから情報を詳細なレベルで分類し、重要な事実を発見し、テキスト内にあるブランド、有名人、場所などのエンティティの特徴を推定することができます。

自然言語の生成

自然言語生成 (NLG) は、数千の文書を分析して説明、要約、説明を生成する技術です。 音声データとテキストデータの両方を分析して生成します。 NLG の最も一般的なアプリケーションは、コンテンツ作成用の機械生成テキストです。

光学式文字認識における NLP

NLP アルゴリズムは、光学式文字認識 (OCR) によってテキストに変換されたスキャンされた文書内のデータを検出して処理します。 この機能は、トランザクションの承認のために金融サービスでよく使用されます。

NLPはどのように機能するのでしょうか?

The State of Social Media Report 2023 によると、リーダーの 96% が AI および ML ツールが意思決定プロセスを大幅に改善すると信じています。 NLP はこれらのツールを強化するものです。

その方法を理解するために、プロセスに含まれる主要な手順を以下に詳しく説明します。

• トークン化:テキストは、トークンと呼ばれる単語やフレーズなどの小さな単位に分割されます。
• テキストのクリーニングと前処理:特殊文字、句読点、大文字などの無関係な詳細を削除することにより、テキストが標準化されます。
• 品詞 (PoS タグ付け): NLP アルゴリズムは、テキストの構文構造を理解するために、トークンごとに名詞や動詞などの品詞を識別します。
• テキスト解析:文の文法構造を分析して、単語間の関係を理解し​​ます。
• テキスト分類:テキストは、統計モデルを使用してさまざまなカテゴリに分類されます。 テキスト分類により、感情分析やスパム フィルタリングなどのさまざまな機能が強化されます。

NLP のトップテクニックはどれですか?

AI ツールやデバイスが意味のある方法で人間の言語と対話し、処理できるようにする NLP 手法がいくつかあります。 これには、顧客の声 (VoC) データを分析して的を絞った洞察を見つけること、ソーシャル リスニング データをフィルタリングしてノイズを低減すること、または世界中の視聴者をより深く理解するのに役立つ製品レビューの自動翻訳などのタスクが含まれる場合があります。

これらのタスクなどを実行するために、次のテクニックが一般的に使用されます。

エンティティの認識

固有表現認識 (NER) は、テキスト データ内の固有表現 (単語または語句) を識別し、分類します。 これらの名前付きエンティティは、人、ブランド、場所、日付、数量、その他の事前定義されたカテゴリを指します。 NER は、情報収集のためのあらゆる種類のデータ分析に不可欠です。

セマンティック検索

セマンティック検索を使用すると、コンピューターはキーワードに依存せずにユーザーの意図を状況に応じて解釈できます。 これらのアルゴリズムは、NER、NN、ナレッジ グラフと連携して、非常に正確な結果を提供します。 セマンティック検索は、検索エンジン、スマートフォン、Sprout Social などのソーシャル インテリジェンス ツールなどのアプリケーションを強化します。

機械学習 (ML)

NLP は、単語の埋め込み、品詞タグ、コンテキスト情報などの特徴に基づいてエンティティ ラベルを予測する機械学習アルゴリズムをトレーニングするために使用されます。 ML モデルのニューラル ネットワークは、このラベル付きデータに依存して非構造化テキストのパターンを学習し、それを新しい情報に適用して学習を継続します。

コンテンツの提案

自然言語処理は、ML モデルが文脈に応じて人間の言語を理解して生成できるようにすることで、コンテンツの提案を強化します。 NLP は NLU を使用してデータを分析および解釈し、NLG はユーザーにパーソナライズされた関連性の高いコンテンツの推奨事項を生成します。

この NLP アプリケーションの実践例は、Sprout の AI Assist 機能による提案です。 この機能により、ソーシャル チームは、AI が提案したコピーを使用して影響力のある応答とキャプションを数秒で作成し、状況に最適な応答の長さとトーンを調整することができます。

感情分析

感情分析は、テキストで表現された感情を分析するために使用される最上位の NLP テクニックの 1 つです。 Sprout のような AI マーケティング ツールは感情分析を使用して、市場調査、顧客フィードバック分析、ソーシャル メディア監視などのいくつかのビジネス アプリケーションを強化し、ブランドが自社の製品、サービス、ブランドについて顧客がどのように感じているかを理解できるようにします。

テキストの要約

テキストの要約は、大きなドキュメントから自動的に情報を要約するために使用される高度な NLP テクニックです。 NLP アルゴリズムは、内容を言い換えることによって要約を生成するため、元のテキストとは異なりますが、すべての重要な情報が含まれます。 これには、文のスコアリング、クラスタリング、内容と文の位置の分析が含まれます。

質疑応答

NLP を使用すると、コンピューターの質問応答 (QA) モデルが会話形式を使用して自然言語で質問を理解し、応答できるようになります。 QA システムはデータを処理して関連情報を見つけ、正確な回答を提供します。 このアプリケーションの最も一般的な例はチャットボットです。

機械翻訳

NLP は、テキストまたは音声データをある言語から別の言語に自動機械翻訳します。 NLP は、単語の埋め込みやトークン化などの多くの ML タスクを使用して、単語間の意味関係をキャプチャし、翻訳アルゴリズムが単語の意味を理解できるようにします。 身近な例としては、顧客が複数言語でのソーシャルリスニングからブランドの洞察を得ることができる Sprout の多言語センチメント分析機能があります。

ブランドがソーシャルリスニングでNLPを使用してレベルアップする方法

ソーシャルリスニングは、ターゲット視聴者と親密かつ個人的な関係を築くために活用できる豊富なデータを提供します。 ただし、定性データは定量化や状況に応じて識別することが難しい場合があります。 NLP は、ソーシャル メディアの会話とフィードバック ループを掘り下げて視聴者の意見を定量化し、ビジネス戦略に大きな影響を与える可能性のあるデータに基づいた洞察を提供することで、このハードルを克服します。

ここでは、ブランドがソーシャル リスニング データからの NLP 主導の洞察を使用してブランド戦略をどのように変革したかを示す 5 つの例を紹介します。

ソーシャルリスニング

NLP は、マーケティング担当者が目標に基づいて定義した主要なトピックを機械学習アルゴリズムで追跡および特定できるようにすることで、ソーシャル リスニングを強化します。 食料品店チェーンの Casey's は、Sprout のこの機能を使用して視聴者の声を収集し、その洞察を利用して多様なコミュニティの共感を呼ぶソーシャル コンテンツを作成しました。

その結果、彼らは機敏さを保ち、Sprout から得られたリアルタイムのトレンドに基づいてコンテンツ戦略を方向転換することができました。 これにより、コンテンツのパフォーマンスが大幅に向上し、オーガニックリーチが増加しました。

トピックのクラスタリング

NLP によるトピック クラスタリングは、AI ツールが意味的に類似した単語を識別し、文脈的に理解してトピックにクラスタリングできるように支援します。 この機能は、AI カスタマー サービスを通じて製品戦略に影響を与え、ブランド満足度を高めるための重要な洞察をマーケティング担当者に提供します。

Grammerly は、この機能を使用して、ソーシャル リスニング データから業界と競合に関する洞察を取得しました。 Sprout Smart Inbox から特定の顧客フィードバックを取得し、製品、ブランドの健全性、競合他社について詳細に把握することができました。

これらの洞察は、より強力な顧客サービスを実現するためにソーシャル サポート チーム全体での会話を指導するためにも使用されました。 さらに、顧客の要望に基づいて製品を改善するために、広範なマーケティング チームや製品チームにとっても重要でした。

コンテンツフィルタリング

Sprout Social のタグ付け機能は、NLP が AI マーケティングを可能にするもう 1 つの代表的な例です。 タグを使用すると、ブランドはコンテンツをフィルタリングして大量のソーシャル投稿やコメントを管理できます。 これらは、ワークフロー、ビジネス目標、マーケティング戦略に基づいてソーシャル投稿と視聴者メッセージをグループ化および分類するために使用されます。

パデュー大学は、この機能を使用してスマート インボックスをフィルターし、キャンペーン タグを適用して、ソーシャル キャンペーンに基づいて発信投稿とメッセージを分類しました。 これにより、キャンパスでの会話を常に把握してブランドの健全性を維持し、視聴者と交流する機会を逃すことがなくなりました。

定性的な指標の導出

NLP 機能は、アトランタ ホークスがソーシャル リスニングから定性的な指標を監視し、キャンペーンの包括的なビューを取得するのに役立ちました。

バスケットボール チームは、数値的なソーシャル指標だけでは視聴者の行動やブランド感情を測るのに十分ではないことに気づきました。 彼らは、より魅力的なソーシャル メディア戦略を構築するために、自社のブランド プレゼンスをより微妙に理解したいと考えていました。 そのためには、ブランドを中心に起こっている会話を活用する必要がありました。

Sprout 内の NLP アルゴリズムは、アトランタ ホークスに関連する数千のソーシャル コメントと投稿をソーシャル プラットフォーム全体で同時にスキャンし、探していたブランドの洞察を抽出しました。 これらの洞察により、より戦略的な A/B テストを実施して、ソーシャル プラットフォーム全体でどのコンテンツが最も効果的かを比較できるようになりました。 この戦略により、チームの生産性が向上し、視聴者のエンゲージメントが高まり、肯定的なブランド感情が高まりました。

社会的関与を監視する

NLP は、会話型 AI 技術とセンチメント分析を通じて、ブランドが顧客と行う社会的な会話や、ブランドに関するおしゃべりから重要な洞察を明らかにするのに役立ちます。 Goally は、顧客の複雑なニーズをより深く理解するために、この機能を使用してソーシャル チャネル全体でのソーシャル エンゲージメントを監視しました。

Sprout のリスニング ツールを使用して、さまざまなチャネルにわたる社会的な会話から実用的な洞察を抽出しました。 これらの洞察は、ブランド認知度を高め、ターゲット ユーザーとより効果的につながり、顧客ケアを強化するためにソーシャル戦略を進化させるのに役立ちました。 この洞察は、コンバージョンの促進に貢献する適切なインフルエンサーとつながるのにも役立ちました。

ソーシャルリスニングで NLP を活用する

ブランドや製品に関する会話がリアルタイムで展開されるダイナミックなデジタル時代では、視聴者を理解し、視聴者と関わることが関連性を維持するための鍵となります。 社会的に存在感を示すだけではもはや十分ではありません。人々が自分について何を言っているかを積極的に追跡し、分析する必要があります。

NLP などの AI タスクを活用したソーシャル リスニングを使用すると、数千のソーシャル会話を数秒で分析して、必要なビジネス インテリジェンスを取得できます。 これにより、競合他社を出し抜き、より強力なブランド アイデンティティを築き、成長と繁栄に向けた有意義な視聴者とのつながりを構築するブランド戦略を構築するための具体的なデータ主導の洞察が得られます。

ソーシャル メディアのリスニングがビジネスにどのような影響を与えるかを学びましょう。