自然言語処理はどのようにしてオーディエンスエンゲージメントを次のレベルに引き上げますか

ビジネスのデジタルマーケティング活動の影響を最大化し、より多くのクライアント、利益、成長をもたらす方法をお探しですか？

自然言語処理（NLP）以上のものを探す必要はありません。

コンピューターが人間の言語を理解できるようにするテクノロジーと考えてください。

NLPは、Alexaのような仮想アシスタントがコマンドでお気に入りの曲を再生したり、音声だけを使用してライトをオフにしたりできるようにするものです。

今日の世界では、NLPの使用が容易に統合され、ユーザーがタスクをより迅速かつ楽しく行えるようになっています。

そうは言っても、NLPをどのように利用してビジネスのデジタルマーケティング慣行を強化できるでしょうか。

確認してみましょう。

自然言語処理（NLP）とは何ですか？

簡単に言えば、自然言語処理は、機械が人間と通信できるようにするテクノロジーです。

これは人工知能の一種であり、Siriがあなたの質問を理解し、Googleが検索結果を提供できるようにします。たとえいくつかの単語のつづりを間違えたとしてもです。

NLPは新しい概念ではありません。 実際、予備的なNLP研究は1950年代に行われました。

NLPは、開始から70年以上の間に、コンピューターやその他の技術デバイスに情報を入力するための新しいエキサイティングな方法以上のものになりました。

自然言語処理は、機械に人間の言語を理解させるだけでなく、受け取った情報を評価する非常に価値のあるツールになりました。

これらの進歩により、NLPはデジタルマーケターやその他の幅広いマーケティング専門家にとって価値のある要素になりました。

結局のところ、オーディエンスの好み、興味、習慣について収集する情報が多ければ多いほど、オーディエンスに製品やサービスを販売するのは簡単になります。

NLP、AI、機械学習の違いは何ですか？

これらの用語は、人工知能の世界における独自の概念を表しています。

人工知能

AIは、通常は問題解決を通じて、コンピューターがインテリジェンスを表示できるようにする幅広いテクノロジーを網羅しています。

人工知能アルゴリズムには、機械が意思決定タスクに従事するのを支援する力があります。

さらに、AIには、リアルタイムデータを並べ替えて分析し、意思決定に情報を提供する機能があります。

機械学習

これはAIのブランチであり、進化するアルゴリズムとデータを通じてマシンの精度を段階的に向上させることができます。

機械学習により、コンピューターはチェスやテスラの車両であなたを打ち負かして自分自身を運転することができます。

これは、人間の学習プロセスを模倣し、常に自分自身を改善し、インテリジェントな予測を行い、洞察を明らかにするように適応することを目的としています。

自然言語処理

NLPは、コンピューターが人間の言語を理解するのに役立つ人工知能のさらに別の分野です。

NLPの主な機能の1つは、話し言葉の入力を受け取り、それを書面形式に変換することです。

さらに、NLPを使用して、Google検索などの書記言語入力を処理できます。

単語のつづりが間違っていても、コンピュータはあなたが何を言おうとしているのかを理解し、関連する結果を生み出すことができます。

自然言語処理はどのように機能しますか？

NLPは、入力言語を、テキストのベクトル化を使用して処理、分析、および意味を与えることができる小さな部分に分割することによって実現されます。

テキストのベクトル化は、言語入力をコンピューターが理解できるものに変換します。

次に、コンピューターはアルゴリズムを使用して言語規則を識別および処理します。たとえば、英語の名詞の前に形容詞が付く傾向や、1つの単語が複数の異なる意味を持つ可能性があるという事実などです。

コンピューターが人間の言語で話されたり書かれた質問やコマンドを理解するには、構文分析や意味分析と呼ばれるものを利用する必要があります。

構文解析

このタイプの分析は、マシンが従来の文法規則をユーザーの言語入力と比較するのに役立ちます。

構文分析を使用すると、コンピューターは、人間の言語で理解されるパターンと、意味をなさないパターンの識別を開始できます。

セマンティック分析

一方、セマンティック分析には、言語入力に関連する実際の意味が含まれます。

アルゴリズムを使用して、さまざまな単語の解釈や文の構造を追跡します。

その結果、機械は人間と同じように言語を理解することができます。

セマンティック分析はコンテキストを提供するため、コンピューターはユーザーの入力に基づいて適切な応答をユーザーに提供する可能性が高くなります。

NLPはあなたの日常生活に存在していますか？

はい！

今日のますますデジタル化する世界では、NLPは多くの個人の日常生活において重要な役割を果たしています。

自然言語処理が提供する純粋な利便性により、自然言語処理は現代のテクノロジーにおいて常に存在する力となっています。

あなたがそれを知っているかどうかにかかわらず、NLPはおそらくあなたの家、あなたのオフィス、あなたの車に存在します—そしてリストは続きます。

➤現代のNLPの例としては、オンライン翻訳ツール、スマートフォンのトークテキスト機能、「Hey、Siri」と言って頭に浮かんだ質問をする機能などがあります。

しかし、これは日常生活におけるNLPに関しては氷山の一角にすぎません。

メールが「ソーシャル」か「プロモーション」かを問わず、どのようにして自動的にさまざまなフィルターに分類されるのか疑問に思ったことはありませんか。

➤NLPには、電子メールを分析し、それらがすべてどこに属しているかを判断する能力があります。

さらに別の例は、電子メールまたはテキストメッセージを書いているときに表示される可能性のある予測テキストです。

➤次に言う可能性が最も高いことを予測するコンピューターまたは電話の能力は、過去の言語入力を処理および分析する能力に基づいています。

さらに、NLPは、言語を処理または理解するためにマシンを必要とするすべてのデジタル機能に存在します。

➤ユーザーがボイスメールメッセージを聞く代わりに読むことができる「ビジュアルボイスメール」機能を電話で使用する場合は、NLPが機能します。

NLPはデジタルマーケティングでどのように使用されていますか？

言語入力を分析し、さらには予測する自然言語処理の機能により、ユーザーの特性、興味、ニーズ、好みに関する幅広い情報が明らかになります。

デジタルマーケターにとって、これは企業のターゲットオーディエンスを同時に特定し、マーケティング慣行を最適化してそれらを有料の顧客に変えるのに役立つ非常に価値のある情報です。

このように、NLPは、より効果的なコンテンツを作成する場合でも、最適なキーワードを選択する場合でも、デジタルマーケターが多くの目標を達成するのに役立ちます。

NLPを使用してビジネスのデジタルマーケティング活動を強化する次の方法を見てください。

リードをより効果的にキャプチャする

チャットボットのおかげで、NLPにはリードを引き付け、最終的には有料の顧客に変える力があります。

あなたの会社のウェブサイトにNLP機能を備えたチャットボットがない場合、かなりの数の潜在的なコンバージョンと売上を逃していることになります。

チャットボットは、見込み客に彼らが切望する個別の注意を与えるため、非常に便利です。

ただし、チャットボットはNLPを使用して顧客のクエリを理解して応答できるため、Webサイトの最前線に実際のライブ担当者を配置する必要はありません。

NLPは、自動応答を改善し、さまざまな顧客のニーズを区別するようにマシンをトレーニングする機能を備えているため、Webサイトの時間、費用、およびフラストレーションを節約できます。

視聴者の反応を測定する

デジタルマーケティングの専門家として、あなたはあなたのコンテンツに対する視聴者の反応を測定するのにかなりの時間を費やしています。

パフォーマンスが高く、エンゲージメントが高く、コンバージョン数が増加するコンテンツは、企業の将来のコンテンツと目標の基準を設定します。

一方、パフォーマンスの低いコンテンツは、視聴者が何に反応しないかを示します。これは、知っておくことが重要です。

NLPは、視聴者がコンテンツに応答したり説明したりするために使用する言語を追跡および分析することにより、視聴者がコンテンツについてどのように感じているかを判断するのに役立ちます。

適切なキーワードをターゲットにする

経験豊富なマーケティング担当者なら誰でも、今日のデジタルマーケットで成功するには、オーディエンスが検索しているキーワードを特定できるかどうかにかかっていることを知っています。

コンテンツで適切なキーワードを使用することにより、検索エンジンの結果でより良いランクになり、最終的にはより高いコンバージョン、利益、ブランド認知度につながる可能性があります。

NLPは、デジタルマーケターがオーディエンスを引き付けるのに最適なキーワードを選択するのに役立つ、かけがえのないツールであることが証明されています。

これは、関連するキーワードのバリエーションによってどのような結果が生成されるかを確認できるためです。

たとえば、検索エンジンの結果ページ（SERP）は、「広告」、「広告コース」、「広告とは」を検索する場合とは大きく異なります。

検索インテントに最もよく反応するキーワードの組み合わせを選択するには、これらの種類の微妙な点を知る必要があります。

ヒット作のコンテンツを制作

自然言語処理により、マーケターがオーディエンスに最適なキーワードを追跡できるのと同じように、コンテンツ作成の貴重な資産でもあります。

最も成功したコンテンツは、現在のイベントを参照し、見込み客のニーズに対応し、一般的に混沌とした市場で関連性を維持することにより、見込み客の注意を引き付けます。

NLPは、デジタルマーケターがオーディエンスと絶えず会話を続けるのに役立ちます。

これは、最もホットなトピックを追跡するか、コンテンツに対して監査を実行して、武器庫に何が欠けているかを確認することで実現できます。

NLPを使用すると、コンテンツが「古いニュース」にならないようにすることができます。

仮想アシスタントで視聴者を拡大

仮想アシスタントは多くの人々の生活の一部です。

彼らは、Alexa、Siri、または他の多くのスマートスピーカーのようなホームアシスタントの形で提供されます。

デジタルマーケティングの実践でNLPを利用することは、オーディエンスを拡大することを意味します—そして仮想アシスタントはまさにそれを行うのを助けることができます。

高度にパーソナライズされた消費者データにアクセスできるため、コンテンツを最も適切なオーディエンスに向けることができます。

また、仮想アシスタントへの音声リクエストは、マーケターがターゲットオーディエンスに焦点を当てることができるさまざまな関連キーワードを提供できます。

まとめ：プロとしての成功のために自然言語処理の力を活用する

人工知能の多くの分野の1つとして、NLPは、デジタルマーケターがターゲットオーディエンスにより良いサービスを提供し、リーチを拡大できるようにするインパクトのあるツールです。

実際、いくつかのアプリケーションを挙げれば、顧客のコンバージョンを促進し、適切なキーワードを見つけ、見込み客の間で感情分析を実行するために使用できます。

人工知能をデジタルマーケティングの取り組みに組み込む方法についてさらに学ぶ準備はできていますか？

次に、マーケティングにおけるAIの役割について、この非常に関連性の高い記録されたウェビナーをご覧ください。