Przewodnik marketera po przetwarzaniu języka naturalnego (NLP)

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to technika sztucznej inteligencji (AI), która pomaga komputerowi zrozumieć i zinterpretować języki powstałe w sposób naturalny (nie, klingoński się nie liczy) w przeciwieństwie do sztucznych języków komputerowych, takich jak Java czy Python. Jego zdolność do rozumienia zawiłości ludzkiego języka, w tym kontekstu i niuansów kulturowych, czyni go integralną częścią narzędzi AI do analizy biznesowej.

NLP wspomaga narzędzia AI poprzez grupowanie tematów i analizę nastrojów, umożliwiając marketerom wydobywanie wiedzy o marce z odsłuchów w mediach społecznościowych, recenzji, ankiet i innych danych o klientach na potrzeby strategicznego podejmowania decyzji. Te spostrzeżenia dają marketerom dogłębny obraz tego, jak zachwycić odbiorców i zwiększyć lojalność wobec marki, co skutkuje powtarzalnością transakcji, a ostatecznie wzrostem rynku.

Czytaj dalej, aby lepiej zrozumieć, jak NLP działa za kulisami i uzyskać przydatne spostrzeżenia dotyczące marki. Zobacz także przykłady wykorzystania NLP przez marki do optymalizacji swoich danych społecznościowych w celu poprawy zaangażowania odbiorców i jakości obsługi klienta.

Co to jest przetwarzanie języka naturalnego?

NLP to metodologia sztucznej inteligencji, która łączy techniki uczenia maszynowego, analityki danych i lingwistyki w celu przetwarzania ludzkiego języka. Służy do uzyskiwania informacji wywiadowczych z nieustrukturyzowanych danych do celów takich jak analiza doświadczeń klientów, analiza marki i analiza nastrojów społecznych.

NLP wykorzystuje podejścia oparte na regułach i modele statystyczne do wykonywania złożonych zadań językowych w różnych zastosowaniach branżowych. Przewidywanie tekstu na smartfonie lub e-mailu, podsumowania tekstu z ChatGPT i inteligentni asystenci, tacy jak Alexa, to przykłady aplikacji opartych na NLP.

Techniki głębokiego uczenia się z wielowarstwowymi sieciami neuronowymi (NN), które umożliwiają algorytmom automatyczne uczenie się złożonych wzorców i reprezentacji na podstawie dużych ilości danych, umożliwiły znacznie zaawansowane możliwości NLP. Zaowocowało to potężnymi, inteligentnymi aplikacjami biznesowymi, takimi jak tłumaczenia maszynowe w czasie rzeczywistym i aplikacje mobilne obsługujące głos, zwiększające dostępność.

Jakie są rodzaje kategorii NLP?

Korzystanie z generatywnych narzędzi AI, takich jak ChatGPT, stało się dziś powszechne. Podobnie mają się narzędzia do analityki biznesowej, które umożliwiają marketerom personalizowanie działań marketingowych w oparciu o nastroje klientów. Wszystkie te możliwości są zasilane przez różne kategorie NLP, jak wspomniano poniżej.

Rozumienie języka naturalnego

Rozumienie języka naturalnego (NLU) umożliwia restrukturyzację nieustrukturyzowanych danych w sposób umożliwiający maszynie zrozumienie ich i przeanalizowanie pod kątem znaczenia. Głębokie uczenie umożliwia NLU kategoryzację informacji na poziomie szczegółowym na podstawie terabajtów danych w celu odkrycia kluczowych faktów i wywnioskowania cech podmiotów, takich jak marki, znane osoby i lokalizacje występujące w tekście.

Generacja języka naturalnego

Generowanie języka naturalnego (NLG) to technika polegająca na analizie tysięcy dokumentów w celu stworzenia opisów, podsumowań i wyjaśnień. Analizuje i generuje dane audio i tekstowe. Najpopularniejszym zastosowaniem NLG jest tekst generowany maszynowo do tworzenia treści.

NLP w optycznym rozpoznawaniu znaków

Algorytmy NLP wykrywają i przetwarzają dane w zeskanowanych dokumentach, które zostały przekonwertowane na tekst za pomocą optycznego rozpoznawania znaków (OCR). Ta funkcja jest powszechnie wykorzystywana w usługach finansowych do zatwierdzania transakcji.

Jak działa NLP?

Według The State of Social Media Report 2023 96% liderów uważa, że ​​narzędzia AI i ML znacząco usprawniają procesy decyzyjne. NLP jest siłą napędową tych narzędzi.

Aby zrozumieć, jak to zrobić, poniżej znajduje się zestawienie kluczowych etapów tego procesu.

• Tokenizacja: tekst jest dzielony na mniejsze jednostki, takie jak słowa lub frazy, zwane tokenami.
• Oczyszczanie i wstępna obróbka tekstu: Tekst jest standaryzowany poprzez usunięcie nieistotnych szczegółów, takich jak znaki specjalne, znaki interpunkcyjne i wielkie litery.
• Część mowy (znakowanie PoS): algorytmy NLP identyfikują gramatyczne części mowy, takie jak rzeczowniki i czasowniki, dla każdego tokenu, aby zrozumieć strukturę składniową tekstu.
• Analiza tekstu: struktura gramatyczna zdań jest analizowana w celu zrozumienia relacji między słowami.
• Klasyfikacja tekstu: Tekst jest klasyfikowany na różne kategorie przy użyciu modeli statystycznych. Klasyfikacja tekstu umożliwia różne funkcje, takie jak analiza nastrojów i filtrowanie spamu.

Które techniki NLP są najlepsze?

Istnieje kilka technik NLP, które umożliwiają narzędziom i urządzeniom AI interakcję z ludzkim językiem i przetwarzanie go w znaczący sposób. Mogą one obejmować zadania takie jak analizowanie danych głosowych klientów (VoC) w celu znalezienia ukierunkowanych spostrzeżeń, filtrowanie danych odsłuchowych w mediach społecznościowych w celu ograniczenia szumów lub automatyczne tłumaczenia recenzji produktów, które pomogą Ci lepiej zrozumieć odbiorców na całym świecie.

Do wykonania tych i innych zadań powszechnie stosuje się następujące techniki:

Rozpoznanie podmiotu

Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER) identyfikuje i klasyfikuje nazwane jednostki (słowa lub frazy) w danych tekstowych. Te nazwane podmioty odnoszą się do osób, marek, lokalizacji, dat, ilości i innych predefiniowanych kategorii. NER jest niezbędny do wszelkiego rodzaju analiz danych w celu gromadzenia informacji wywiadowczych.

Wyszukiwanie semantyczne

Wyszukiwanie semantyczne umożliwia komputerowi kontekstową interpretację intencji użytkownika, bez polegania na słowach kluczowych. Algorytmy te współpracują z NER, NN i wykresami wiedzy, aby zapewnić niezwykle dokładne wyniki. Wyszukiwanie semantyczne wspomaga aplikacje takie jak wyszukiwarki, smartfony i narzędzia inteligencji społecznej, takie jak Sprout Social.

Uczenie maszynowe (ML)

NLP służy do uczenia algorytmów uczenia maszynowego w celu przewidywania etykiet jednostek na podstawie takich funkcji, jak osadzanie słów, znaczniki części mowy i informacje kontekstowe. Sieci neuronowe w modelach uczenia maszynowego wykorzystują te oznaczone dane do uczenia się wzorców w nieustrukturyzowanym tekście i stosowania ich do nowych informacji w celu kontynuowania nauki.

Sugestie dotyczące treści

Przetwarzanie języka naturalnego wspomaga sugestie treści, umożliwiając modelom ML kontekstowe zrozumienie i generowanie ludzkiego języka. NLP wykorzystuje NLU do analizy i interpretacji danych, podczas gdy NLG generuje spersonalizowane i odpowiednie rekomendacje treści dla użytkowników.

Praktycznym przykładem tej aplikacji NLP jest funkcja Sugestie AI Assist firmy Sprout. Ta funkcja umożliwia zespołom społecznościowym tworzenie efektownych odpowiedzi i podpisów w ciągu kilku sekund za pomocą kopii sugerowanej przez sztuczną inteligencję oraz dostosowywanie długości i tonu odpowiedzi, aby jak najlepiej dopasować ją do sytuacji.

Analiza sentymentów

Analiza nastrojów jest jedną z najlepszych technik NLP stosowanych do analizy nastrojów wyrażonych w tekście. Narzędzia marketingowe AI, takie jak Sprout, wykorzystują analizę nastrojów do zasilania kilku aplikacji biznesowych, takich jak badania rynku, analiza opinii klientów i monitorowanie mediów społecznościowych, aby pomóc markom zrozumieć, co klienci myślą o ich produktach, usługach i marce.

Streszczenia tekstów

Podsumowanie tekstu to zaawansowana technika NLP używana do automatycznego kondensowania informacji z dużych dokumentów. Algorytmy NLP generują streszczenia poprzez parafrazę treści, tak aby różniła się od tekstu oryginalnego, ale zawierała wszystkie istotne informacje. Obejmuje punktację zdań, grupowanie oraz analizę treści i pozycji zdań.

Odpowiedź na pytanie

NLP umożliwia komputerowe modele odpowiadania na pytania (QA) w celu zrozumienia pytań i odpowiadania na nie w języku naturalnym przy użyciu stylu konwersacyjnego. Systemy kontroli jakości przetwarzają dane w celu zlokalizowania odpowiednich informacji i zapewnienia dokładnych odpowiedzi. Najczęstszym przykładem tej aplikacji są chatboty.

Tłumaczenia maszynowe

NLP napędza automatyczne tłumaczenia maszynowe tekstu lub danych mowy z jednego języka na inny. NLP wykorzystuje wiele zadań uczenia maszynowego, takich jak osadzanie słów i tokenizacja, aby uchwycić relacje semantyczne między słowami i pomóc algorytmom tłumaczącym zrozumieć znaczenie słów. Bliskim przykładem jest wielojęzyczna funkcja analizy nastrojów Sprout, która umożliwia klientom uzyskanie wglądu w markę na podstawie kontaktów społecznościowych w wielu językach.

Jak marki wykorzystują NLP w mediach społecznościowych, aby awansować

Słuchanie w mediach społecznościowych zapewnia bogactwo danych, które możesz wykorzystać, aby nawiązać bliski i osobisty kontakt z docelowymi odbiorcami. Jednakże dane jakościowe mogą być trudne do skwantyfikowania i rozróżnienia kontekstowego. NLP pokonuje tę przeszkodę, zagłębiając się w rozmowy w mediach społecznościowych i pętle informacji zwrotnych, aby określić ilościowo opinie odbiorców i zapewnić spostrzeżenia oparte na danych, które mogą mieć ogromny wpływ na Twoje strategie biznesowe.

Oto pięć przykładów tego, jak marki zmieniły swoją strategię marki, korzystając ze spostrzeżeń opartych na NLP i danych z mediów społecznościowych.

Słuchanie społeczne

NLP wspomaga słuchanie w mediach społecznościowych, umożliwiając algorytmom uczenia maszynowego śledzenie i identyfikowanie kluczowych tematów zdefiniowanych przez marketerów na podstawie ich celów. Sieć spożywcza Casey's wykorzystała tę funkcję w Sprout, aby uchwycić głos swoich odbiorców i wykorzystać zdobyte spostrzeżenia do stworzenia treści społecznościowych, które odbiją się na zróżnicowanej społeczności.

Dzięki temu mogli zachować elastyczność i dostosowywać swoją strategię dotyczącą treści w oparciu o trendy w czasie rzeczywistym pochodzące z Sprout. Zwiększyło to znacznie wydajność ich treści, co przełożyło się na większy zasięg organiczny.

Grupowanie tematów

Grupowanie tematów za pomocą NLP pomaga narzędziom AI w identyfikowaniu semantycznie podobnych słów i rozumieniu ich kontekstowo, dzięki czemu można je grupować w tematy. Ta funkcja zapewnia marketerom kluczowe informacje, dzięki którym mogą wpływać na strategie produktowe i podnosić satysfakcję marki dzięki obsłudze klienta opartej na sztucznej inteligencji.

Grammerly wykorzystała tę możliwość do uzyskania informacji o branży i konkurencji na podstawie danych z odsłuchów w mediach społecznościowych. Udało im się pobrać konkretne opinie klientów z inteligentnej skrzynki odbiorczej Sprout, aby uzyskać szczegółowy wgląd w ich produkt, kondycję marki i konkurencję.

Spostrzeżenia te wykorzystano także do prowadzenia rozmów coachingowych w zespole wsparcia społecznego w celu zapewnienia lepszej obsługi klienta. Ponadto odegrali kluczową rolę w ulepszaniu produktu przez szersze zespoły ds. marketingu i produktu w oparciu o oczekiwania klientów.

Filtrowanie zawartości

Funkcja tagowania Sprout Social to kolejny doskonały przykład tego, jak NLP umożliwia marketing AI. Tagi umożliwiają markom zarządzanie mnóstwem postów i komentarzy w mediach społecznościowych poprzez filtrowanie treści. Służą do grupowania i kategoryzowania postów społecznościowych i komunikatów odbiorców na podstawie przepływów pracy, celów biznesowych i strategii marketingowych.

Uniwersytet Purdue wykorzystał tę funkcję do filtrowania inteligentnej skrzynki odbiorczej i stosowania tagów kampanii w celu kategoryzowania wychodzących postów i wiadomości na podstawie kampanii społecznościowych. Pomogło im to utrzymać puls rozmów w kampusie, utrzymać dobrą kondycję marki i mieć pewność, że nigdy nie przegapią okazji do interakcji z odbiorcami.

Wyprowadzanie wskaźników jakościowych

Możliwości NLP pomogły firmie Atlanta Hawks monitorować wskaźniki jakościowe na podstawie odsłuchów w mediach społecznościowych i uzyskać kompleksowy wgląd w swoje kampanie.

Zespół koszykówki zdał sobie sprawę, że liczbowe wskaźniki społecznościowe nie wystarczą do oceny zachowań odbiorców i nastrojów związanych z marką. Chcieli bardziej szczegółowego zrozumienia obecności swojej marki, aby zbudować bardziej przekonującą strategię w mediach społecznościowych. W tym celu musieli wykorzystać rozmowy toczące się wokół ich marki.

Algorytmy NLP w Sprout skanowały jednocześnie tysiące komentarzy i postów w mediach społecznościowych związanych z drużyną Atlanta Hawks na platformach społecznościowych, aby wydobyć informacje o marce, których szukali. Te spostrzeżenia umożliwiły im przeprowadzenie bardziej strategicznych testów A/B w celu porównania, które treści najlepiej sprawdzają się na platformach społecznościowych. Strategia ta doprowadziła ich do zwiększenia produktywności zespołu, zwiększenia zaangażowania odbiorców i pozytywnego nastawienia do marki.

Monitoruj zaangażowanie społeczne

NLP pomaga odkryć krytyczne spostrzeżenia z rozmów społecznościowych marek z klientami, a także rozmów na temat ich marki, dzięki technikom konwersacyjnym AI i analizie nastrojów. Goally wykorzystał tę możliwość do monitorowania zaangażowania społecznego w swoich kanałach społecznościowych, aby lepiej zrozumieć złożone potrzeby swoich klientów.

Korzystając z narzędzia do słuchania Sprout, wyciągnęli przydatne spostrzeżenia z rozmów społecznościowych prowadzonych różnymi kanałami. Te spostrzeżenia pomogły im w rozwinięciu strategii społecznej w celu budowania większej świadomości marki, skuteczniejszego łączenia się z docelowymi odbiorcami i poprawy obsługi klienta. Te spostrzeżenia pomogły im także nawiązać kontakt z właściwymi wpływowymi osobami, które pomogły zwiększyć liczbę konwersji.

Wykorzystaj NLP w słuchaniu społecznościowym

W dynamicznej epoce cyfrowej, w której rozmowy o markach i produktach toczą się w czasie rzeczywistym, zrozumienie odbiorców i nawiązanie kontaktu z nimi jest kluczem do utrzymania aktualności. Nie wystarczy już tylko obecność w mediach społecznościowych — musisz aktywnie śledzić i analizować, co ludzie o Tobie mówią.

Słuchanie społecznościowe wspomagane zadaniami sztucznej inteligencji, takimi jak NLP, umożliwia analizowanie tysięcy rozmów społecznościowych w ciągu kilku sekund w celu uzyskania potrzebnej analizy biznesowej. Zapewnia namacalne, oparte na danych spostrzeżenia, które pozwalają zbudować strategię marki, która przechytrza konkurencję, tworzy silniejszą tożsamość marki i buduje znaczące powiązania z odbiorcami, aby rozwijać się i rozkwitać.

Dowiedz się, jak słuchanie mediów społecznościowych może wpłynąć na Twój biznes.