자연어 처리는 어떻게 청중의 참여를 다음 단계로 끌어올립니까?

비즈니스의 디지털 마케팅 노력의 영향을 극대화하여 더 많은 고객, 수익 및 성장을 가져올 수 있는 방법을 찾고 계십니까?

자연어 처리(NLP) 이상을 찾지 마십시오.

컴퓨터가 인간의 언어를 이해할 수 있게 하는 기술이라고 생각하십시오.

NLP를 사용하면 Alexa와 같은 가상 비서가 명령에 따라 좋아하는 노래를 재생하거나 음성만으로 조명을 끌 수 있습니다.

오늘날의 세계는 NLP 사용을 쉽게 통합하여 사용자가 작업을 더 빠르고 더 즐겁게 할 수 있도록 했습니다.

즉, NLP를 활용하여 비즈니스의 디지털 마케팅 관행을 개선할 수 있는 방법은 무엇입니까?

알아 보자.

자연어 처리(NLP)란 무엇입니까?

간단히 말해서 자연어 처리(Natural Language Processing)는 기계가 인간과 통신할 수 있도록 하는 기술입니다.

이는 Siri가 귀하의 질문을 이해할 수 있게 하고 Google이 몇 단어의 철자가 틀린 경우에도 검색 결과를 제공할 수 있도록 하는 일종의 인공 지능입니다.

NLP는 새로운 개념이 아닙니다. 사실, 예비 NLP 연구는 1950년대에 이루어졌습니다.

NLP가 시작된 후 70년 이상 동안 NLP는 컴퓨터 및 기타 기술 장치에 정보를 입력하는 새롭고 흥미로운 방법이 아닙니다.

자연어 처리는 기계가 인간의 언어를 이해할 수 있게 할 뿐만 아니라 기계가 받는 정보를 평가할 수 있는 매우 가치 있는 도구가 되었습니다 .

이러한 발전으로 NLP는 디지털 마케터와 기타 다양한 마케팅 전문가에게 중요한 요소가 되었습니다.

결국, 청중의 선호도, 관심사 및 습관에 대해 더 많은 정보를 수집할수록 청중에게 제품이나 서비스를 더 쉽게 판매할 수 있습니다.

NLP, AI 및 기계 학습의 차이점은 무엇입니까?

이 용어는 인공 지능 세계에서 고유한 개념을 나타냅니다.

인공 지능

AI는 일반적으로 문제 해결을 통해 컴퓨터가 지능을 표시할 수 있도록 하는 광범위한 기술을 포함합니다.

인공 지능 알고리즘은 기계가 의사 결정 작업에 참여할 수 있도록 도와줍니다.

또한 AI는 실시간 데이터를 정렬하고 분석하여 결정을 내릴 수 있습니다.

머신 러닝

기계가 진화하는 알고리즘과 데이터를 통해 정확도를 점진적으로 개선할 수 있도록 하는 AI의 한 분야입니다.

기계 학습은 컴퓨터가 체스에서 당신을 이기거나 Tesla 차량이 스스로 운전할 수 있도록 합니다.

인간의 학습 과정을 모방하고 끊임없이 적응하여 스스로를 개선 하고 지능적인 예측을 하고 통찰력을 발견하기 위한 것입니다.

자연어 처리

NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하도록 돕는 인공 지능의 또 다른 분야입니다.

NLP의 주요 기능 중 하나는 음성 입력을 받아 서면 형식으로 변환하는 것입니다.

또한 NLP는 Google 검색과 같은 서면 언어 입력을 처리하는 데 사용할 수 있습니다.

단어의 철자가 틀리더라도 컴퓨터는 사용자가 말하고자 하는 내용을 이해하고 관련 결과를 산출할 수 있습니다.

자연어 처리는 어떻게 작동합니까?

NLP는 입력 언어를 텍스트 벡터화를 사용하여 처리, 분석 및 의미를 부여할 수 있는 작은 조각으로 분해함으로써 달성됩니다.

텍스트 벡터화는 언어 입력을 컴퓨터가 이해할 수 있는 것으로 변환합니다.

그런 다음 컴퓨터는 알고리즘을 사용하여 언어 규칙을 식별하고 처리합니다. 예를 들어, 영어에서 형용사가 명사 앞에 오는 경향이나 한 단어가 여러 가지 다른 의미를 가질 수 있다는 사실입니다.

컴퓨터가 인간의 언어로 말하거나 쓰여진 질문이나 명령을 이해하려면 통사론적 및 의미론적 분석이라는 것을 활용해야 합니다.

구문 분석

이러한 유형의 분석은 기계가 고전적인 문법 규칙을 사용자의 언어 입력과 비교하는 데 도움이 됩니다.

구문 분석을 통해 컴퓨터는 인간의 언어로 이해되는 패턴과 이해되지 않는 패턴을 식별하기 시작할 수 있습니다 .

의미 분석

반면 의미 분석은 언어 입력과 관련된 실제 의미를 포함합니다.

알고리즘을 사용하여 문장 구조뿐만 아니라 다양한 단어의 해석을 추적합니다.

결과적으로 기계는 인간과 같은 방식으로 언어를 이해할 수 있습니다.

의미론적 분석은 컨텍스트를 제공하여 컴퓨터가 사용자의 입력을 기반으로 적절한 응답을 제공할 수 있는 더 나은 기회를 제공합니다.

NLP가 일상 생활에 있습니까?

예!

점점 더 디지털화되는 오늘날의 세계에서 NLP는 많은 개인의 일상 생활에서 중요한 역할을 합니다.

자연어 처리가 제공하는 순전한 편리함은 현대 기술에서 항상 존재하는 힘입니다.

당신이 알든 모르든 NLP는 집, 사무실, 차에 있을 가능성이 가장 높으며 목록은 계속됩니다.

➤ NLP의 몇 가지 현대적인 예로는 온라인 번역 도구, 스마트폰의 대화 텍스트 기능 및 "Siri야,"라고 말하고 머리에 떠오르는 질문을 할 수 있는 기능이 있습니다.

그러나 이것은 일상 생활에서 NLP와 관련하여 빙산의 일각에 불과합니다.

이메일이 "소셜"인지 "프로모션"인지에 상관없이 어떻게 자동으로 다른 필터로 분류되는지 궁금하신가요?

➤ NLP는 이메일을 분석하고 이메일이 모두 속하는 위치를 결정할 수 있습니다.

또 다른 예는 이메일이나 문자 메시지를 작성하는 동안 나타날 수 있는 예측 텍스트입니다.

➤ 다음에 말할 가능성이 가장 높은 것을 예측하는 컴퓨터 또는 전화기의 능력은 과거의 언어 입력을 처리하고 분석하는 능력을 기반으로 합니다.

또한 NLP는 기계가 언어를 처리하거나 이해해야 하는 모든 디지털 기능에 존재합니다.

➤ 사용자가 음성 메일 메시지를 듣지 않고 읽을 수 있도록 하는 "Visual Voicemail" 기능을 전화기 에서 사용하려면 NLP가 작동합니다.

NLP는 디지털 마케팅에서 어떻게 사용됩니까?

Natural Language Processing의 언어 입력을 분석하고 심지어 예측하는 기능은 사용자의 특성, 관심, 요구 사항 및 선호도에 대한 광범위한 정보를 보여줍니다.

디지털 마케터에게 이것은 회사의 타겟 고객을 동시에 식별하고 마케팅 관행을 최적화하여 유료 고객으로 전환하는 데 도움이 되는 매우 귀중한 정보 입니다.

이러한 방식으로 NLP는 디지털 마케터가 보다 효과적인 콘텐츠를 생산하거나 최고의 키워드를 선택하는 등 다양한 목표를 달성할 수 있도록 지원합니다.

NLP를 사용하여 비즈니스의 디지털 마케팅 노력을 강화할 수 있는 다음 방법을 살펴보십시오.

리드를 보다 효과적으로 포착

챗봇 덕분에 NLP는 리드를 끌어 궁극적으로 유료 고객으로 만들 수 있습니다.

회사 웹사이트에 NLP 기능이 있는 챗봇이 없으면 상당한 수의 잠재적 전환 및 판매 기회를 놓치게 됩니다.

챗봇은 잠재 고객이 원하는 맞춤형 관심을 제공하기 때문에 매우 유용합니다.

그러나 챗봇은 NLP를 사용하여 고객 쿼리를 이해하고 응답할 수 있기 때문에 웹사이트의 최전선에 실제 라이브 담당자가 있을 필요가 없습니다.

자동화된 응답을 개선하고 다양한 고객 요구를 구별하도록 기계를 훈련시키는 기능을 통해 NLP는 웹사이트에서 시간, 비용 및 불만을 절약할 수 있습니다.

청중의 반응 측정

디지털 마케팅 전문가는 콘텐츠에 대한 청중의 반응을 측정하는 데 상당한 시간을 할애합니다.

높은 참여도와 전환율 증가로 이어지는 성과가 좋은 콘텐츠는 회사의 미래 콘텐츠 및 목표에 대한 기준을 설정합니다.

반면에 실적이 저조한 콘텐츠는 청중이 응답하지 않는 것을 보여줍니다. 이는 아는 것만큼이나 중요합니다.

NLP는 콘텐츠에 응답하거나 설명하는 데 사용하는 언어를 추적 및 분석하여 잠재고객이 콘텐츠에 대해 어떻게 느끼는지 판단하는 데 도움이 됩니다 .

올바른 키워드 타겟팅

숙련된 마케터라면 누구나 오늘날의 디지털 시장에서 성공하는 것이 청중이 검색하는 키워드를 식별하는 능력에 달려 있다는 것을 알고 있습니다.

콘텐츠에 올바른 키워드를 사용하면 검색 엔진 결과에서 더 나은 순위를 얻을 수 있으며 궁극적으로 더 높은 전환율, 수익 및 브랜드 인지도를 얻을 수 있습니다.

NLP는 디지털 마케터가 청중의 관심을 끌 수 있는 완벽한 키워드를 선택하는 데 도움이 되는 대체할 수 없는 도구임이 입증되었습니다.

관련 키워드의 변형으로 어떤 결과가 생성되는지 확인할 수 있기 때문 입니다.

예를 들어 검색 엔진 결과 페이지(SERP)는 "광고", "광고 과정" 및 "광고란 무엇인가"를 찾는 것과 매우 다를 것입니다.

검색 의도에 가장 잘 반응하는 키워드 조합을 선택하려면 이러한 종류의 미묘함을 알아야 합니다.

강렬한 콘텐츠 제작

자연어 처리를 통해 마케터가 잠재고객에게 가장 적합한 키워드를 추적할 수 있는 것과 마찬가지로 콘텐츠 제작을 위한 귀중한 자산이기도 합니다.

가장 성공적인 콘텐츠는 현재 이벤트를 참조하고 잠재 고객의 요구에 응답하며 일반적으로 혼란스러운 시장에서 관련성을 유지함으로써 잠재 고객의 관심을 사로잡습니다.

NLP는 디지털 마케터가 청중과 지속적으로 대화할 수 있도록 도와줍니다.

이것은 가장 인기 있는 주제를 추적하거나 콘텐츠에 대한 감사를 수행하여 무기고에서 누락된 항목을 확인함으로써 달성할 수 있습니다.

NLP를 사용하면 콘텐츠가 "오래된 뉴스"가 아님을 확인할 수 있습니다.

가상 비서로 청중 확대

가상 비서는 많은 사람들의 삶의 일부입니다.

Alexa, Siri 또는 기타 여러 스마트 스피커와 같은 홈 어시스턴트의 형태로 제공됩니다.

디지털 마케팅 관행에서 NLP를 활용한다는 것은 청중을 확장하는 것을 의미하며, 가상 비서는 그렇게 하는 데 도움이 될 수 있습니다.

가장 적합한 청중에게 콘텐츠를 제공하는 데 도움이 되는 고도로 개인화된 소비자 데이터 에 액세스할 수 있습니다.

그리고 가상 비서에 대한 음성 요청은 마케터가 타겟 고객에게 집중할 수 있도록 다양한 관련 키워드를 제공할 수 있습니다.

요약: 전문적인 성공을 위한 자연어 처리의 힘 활용

인공 지능의 여러 분야 중 하나인 NLP는 디지털 마케터가 대상 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 도달 범위를 확장할 수 있도록 하는 영향력 있는 도구입니다.

실제로, 몇 가지 응용 프로그램의 이름을 지정하기 위해 고객 전환을 높이고 관련 키워드를 찾고 잠재 고객 간의 감정 분석을 수행하는 데 사용할 수 있습니다 .

디지털 마케팅 활동에 인공 지능을 통합하는 방법에 대해 자세히 알아볼 준비가 되셨습니까?

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