Um guia de marketing para processamento de linguagem natural (PNL)

O processamento de linguagem natural (PNL) é uma técnica de inteligência artificial (IA) que ajuda um computador a compreender e interpretar linguagens naturalmente evoluídas (não, Klingon não conta) em oposição a linguagens de computador artificiais como Java ou Python. A sua capacidade de compreender as complexidades da linguagem humana, incluindo o contexto e as nuances culturais, torna-a parte integrante das ferramentas de inteligência empresarial da IA.

A PNL potencializa ferramentas de IA por meio de agrupamento de tópicos e análise de sentimento, permitindo que os profissionais de marketing extraiam insights da marca a partir de escuta social, análises, pesquisas e outros dados de clientes para a tomada de decisões estratégicas. Esses insights dão aos profissionais de marketing uma visão aprofundada de como encantar o público e aumentar a fidelidade à marca, resultando na repetição de negócios e, em última análise, no crescimento do mercado.

Continue lendo para entender melhor como a PNL funciona nos bastidores para revelar insights de marca acionáveis. Além disso, veja exemplos de como as marcas usam a PNL para otimizar seus dados sociais e melhorar o envolvimento do público e a experiência do cliente.

O que é processamento de linguagem natural?

PNL é uma metodologia de IA que combina técnicas de aprendizado de máquina, ciência de dados e linguística para processar a linguagem humana. É usado para derivar inteligência de dados não estruturados para fins como análise da experiência do cliente, inteligência de marca e análise de sentimento social.

A PNL usa abordagens baseadas em regras e modelos estatísticos para realizar tarefas complexas relacionadas à linguagem em diversas aplicações do setor. Texto preditivo em seu smartphone ou e-mail, resumos de texto do ChatGPT e assistentes inteligentes como Alexa são exemplos de aplicativos baseados em PNL.

Técnicas de aprendizado profundo com redes neurais multicamadas (NNs) que permitem que algoritmos aprendam automaticamente padrões e representações complexas de grandes quantidades de dados possibilitaram recursos de PNL significativamente avançados. Isso resultou em aplicativos de negócios inteligentes e poderosos, como traduções automáticas em tempo real e aplicativos móveis habilitados para voz para acessibilidade.

Quais são os tipos de categorias de PNL?

O uso de ferramentas generativas de IA como ChatGPT tornou-se comum hoje. O mesmo acontece com as ferramentas de business intelligence que permitem aos profissionais de marketing personalizar os esforços de marketing com base no sentimento do cliente. Todos esses recursos são alimentados por diferentes categorias de PNL, conforme mencionado abaixo.

Compreensão da linguagem natural

A compreensão da linguagem natural (NLU) permite que dados não estruturados sejam reestruturados de uma forma que permite que uma máquina os compreenda e analise em busca de significado. A aprendizagem profunda permite à NLU categorizar informações em um nível granular a partir de terabytes de dados para descobrir fatos importantes e deduzir características de entidades como marcas, pessoas famosas e locais encontrados no texto.

Geração de linguagem natural

A geração de linguagem natural (NLG) é uma técnica que analisa milhares de documentos para produzir descrições, resumos e explicações. Ele analisa e gera dados de áudio e texto. A aplicação mais comum de NLG é texto gerado por máquina para criação de conteúdo.

PNL em reconhecimento óptico de caracteres

Os algoritmos de PNL detectam e processam dados em documentos digitalizados que foram convertidos em texto por reconhecimento óptico de caracteres (OCR). Esse recurso é usado com destaque em serviços financeiros para aprovações de transações.

Como funciona a PNL?

De acordo com o The State of Social Media Report 2023, 96% dos líderes acreditam que as ferramentas de IA e ML melhoram significativamente os processos de tomada de decisão. A PNL é o que alimenta essas ferramentas.

Para entender como, aqui está uma análise das principais etapas envolvidas no processo.

• Tokenização: o texto é dividido em unidades menores, como palavras ou frases chamadas tokens.
• Limpeza e pré-processamento de texto: O texto é padronizado removendo detalhes irrelevantes como caracteres especiais, pontuações e letras maiúsculas.
• Classe gramatical (marcação PoS): algoritmos de PNL identificam classes gramaticais do discurso, como substantivos e verbos para cada token para compreender a estrutura sintática do texto.
• Análise de texto: A estrutura gramatical das frases é analisada para compreender as relações entre as palavras.
• Classificação de texto: o texto é classificado em várias categorias usando modelos estatísticos. A classificação de texto potencializa vários recursos, como análise de sentimento e filtragem de spam.

Quais são as principais técnicas de PNL?

Existem várias técnicas de PNL que permitem que ferramentas e dispositivos de IA interajam e processem a linguagem humana de maneiras significativas. Isso pode incluir tarefas como análise de dados de voz do cliente (VoC) para encontrar insights direcionados, filtragem de dados de escuta social para reduzir ruído ou traduções automáticas de análises de produtos que ajudam você a obter uma melhor compreensão do público global.

As seguintes técnicas são comumente usadas para realizar essas tarefas e muito mais:

Reconhecimento de entidade

O reconhecimento de entidade nomeada (NER) identifica e classifica entidades nomeadas (palavras ou frases) em dados de texto. Estas entidades nomeadas referem-se a pessoas, marcas, locais, datas, quantidades e outras categorias predefinidas. O NER é essencial para todos os tipos de análise de dados para recolha de informações.

Pesquisa semântica

A pesquisa semântica permite que um computador interprete contextualmente a intenção do usuário sem depender de palavras-chave. Esses algoritmos trabalham em conjunto com NER, NNs e gráficos de conhecimento para fornecer resultados extremamente precisos. A pesquisa semântica potencializa aplicativos como mecanismos de pesquisa, smartphones e ferramentas de inteligência social como o Sprout Social.

Aprendizado de máquina (ML)

A PNL é usada para treinar algoritmos de aprendizado de máquina para prever rótulos de entidades com base em recursos como incorporação de palavras, tags de classe gramatical e informações contextuais. As redes neurais em modelos de ML dependem desses dados rotulados para aprender padrões em texto não estruturado e aplicá-los a novas informações para continuar o aprendizado.

Sugestões de conteúdo

O processamento de linguagem natural potencializa sugestões de conteúdo, permitindo que os modelos de ML compreendam e gerem contextualmente a linguagem humana. A PNL usa NLU para analisar e interpretar dados, enquanto a NLG gera recomendações de conteúdo personalizadas e relevantes para os usuários.

Um exemplo prático deste aplicativo de PNL é o recurso Sugestões por AI Assist do Sprout. O recurso permite que as equipes sociais criem respostas e legendas impactantes em segundos com texto sugerido por IA e ajustem a duração e o tom da resposta para melhor corresponder à situação.

Análise de sentimentos

A análise de sentimento é uma das principais técnicas de PNL usadas para analisar o sentimento expresso em texto. Ferramentas de marketing de IA como o Sprout usam análise de sentimento para potencializar diversas aplicações de negócios, como pesquisa de mercado, análise de feedback de clientes e monitoramento de mídia social, para ajudar as marcas a entender como os clientes se sentem em relação a seus produtos, serviços e marca.

Resumos de texto

O resumo de texto é uma técnica avançada de PNL usada para condensar automaticamente informações de documentos grandes. Os algoritmos de PNL geram resumos parafraseando o conteúdo de forma que seja diferente do texto original, mas contenha todas as informações essenciais. Envolve pontuação de frases, agrupamento e análise de conteúdo e posição de frases.

Resposta a perguntas

A PNL permite que modelos de resposta a perguntas (QA) em um computador compreendam e respondam a perguntas em linguagem natural usando um estilo conversacional. Os sistemas de controle de qualidade processam dados para localizar informações relevantes e fornecer respostas precisas. O exemplo mais comum desta aplicação são os chatbots.

Traduções automáticas

A PNL conduz traduções automáticas de texto ou dados de fala de um idioma para outro. A PNL usa muitas tarefas de ML, como incorporação de palavras e tokenização para capturar as relações semânticas entre palavras e ajudar os algoritmos de tradução a compreender o significado das palavras. Um exemplo próximo é o recurso de análise de sentimento multilíngue do Sprout, que permite aos clientes obter insights da marca a partir da escuta social em vários idiomas.

Como as marcas usam a PNL na escuta social para subir de nível

A escuta social fornece uma riqueza de dados que você pode aproveitar para se aproximar do seu público-alvo. No entanto, os dados qualitativos podem ser difíceis de quantificar e discernir contextualmente. A PNL supera esse obstáculo investigando as conversas nas redes sociais e os ciclos de feedback para quantificar as opiniões do público e fornecer insights baseados em dados que podem ter um enorme impacto em suas estratégias de negócios.

Aqui estão cinco exemplos de como as marcas transformaram sua estratégia de marca usando insights baseados em PNL a partir de dados de escuta social.

Escuta social

A PNL potencializa a escuta social, permitindo que algoritmos de aprendizado de máquina rastreiem e identifiquem os principais tópicos definidos pelos profissionais de marketing com base em seus objetivos. A rede de supermercados Casey's usou esse recurso no Sprout para capturar a voz de seu público e usar os insights para criar conteúdo social que repercutisse em sua comunidade diversificada.

Como resultado, eles conseguiram permanecer ágeis e dinamizar sua estratégia de conteúdo com base nas tendências em tempo real derivadas do Sprout. Isso aumentou significativamente o desempenho do conteúdo, o que resultou em maior alcance orgânico.

Agrupamento de tópicos

O agrupamento de tópicos por meio da PNL ajuda as ferramentas de IA a identificar palavras semanticamente semelhantes e a compreendê-las contextualmente para que possam ser agrupadas em tópicos. Esse recurso fornece aos profissionais de marketing insights importantes para influenciar estratégias de produtos e elevar a satisfação da marca por meio do atendimento ao cliente de IA.

A Grammerly usou esse recurso para obter insights do setor e da concorrência a partir de seus dados de escuta social. Eles conseguiram obter feedback específico dos clientes do Sprout Smart Inbox para obter uma visão detalhada de seu produto, da saúde da marca e dos concorrentes.

Esses insights também foram usados ​​para orientar conversas entre a equipe de suporte social para um atendimento ao cliente mais forte. Além disso, eles foram essenciais para que as equipes mais amplas de marketing e produto melhorassem o produto com base no que os clientes desejavam.

Filtragem de conteúdo

O recurso Tagging do Sprout Social é outro excelente exemplo de como a PNL permite o marketing de IA. As tags permitem que as marcas gerenciem toneladas de postagens e comentários sociais, filtrando o conteúdo. Eles são usados ​​para agrupar e categorizar postagens sociais e mensagens do público com base em fluxos de trabalho, objetivos de negócios e estratégias de marketing.

A Purdue University usou o recurso para filtrar sua caixa de entrada inteligente e aplicar tags de campanha para categorizar postagens e mensagens enviadas com base em campanhas sociais. Isso os ajudou a acompanhar as conversas no campus para manter a saúde da marca e garantir que nunca perdessem a oportunidade de interagir com seu público.

Derivando métricas qualitativas

Os recursos de PNL ajudaram o Atlanta Hawks a monitorar métricas qualitativas de escuta social e obter uma visão abrangente de suas campanhas.

O time de basquete percebeu que as métricas sociais numéricas não eram suficientes para avaliar o comportamento do público e o sentimento da marca. Eles queriam uma compreensão mais detalhada da presença de sua marca para construir uma estratégia de mídia social mais atraente. Para isso, eles precisavam aproveitar as conversas que aconteciam em torno de sua marca.

Os algoritmos de PNL do Sprout examinaram milhares de comentários sociais e postagens relacionadas ao Atlanta Hawks simultaneamente em plataformas sociais para extrair os insights da marca que procuravam. Esses insights permitiram que eles conduzissem testes A/B mais estratégicos para comparar qual conteúdo funcionava melhor nas plataformas sociais. Essa estratégia os leva a aumentar a produtividade da equipe, aumentar o envolvimento do público e aumentar o sentimento positivo da marca.

Monitore o envolvimento social

A PNL ajuda a descobrir insights críticos de conversas sociais que as marcas têm com os clientes, bem como conversas sobre sua marca, por meio de técnicas de IA conversacional e análise de sentimento. A Goally usou esse recurso para monitorar o envolvimento social em seus canais sociais para obter uma melhor compreensão das necessidades complexas de seus clientes.

Usando a ferramenta de escuta do Sprout, eles extraíram insights acionáveis ​​de conversas sociais em diferentes canais. Estas informações ajudaram-nos a desenvolver a sua estratégia social para construir uma maior notoriedade da marca, conectar-se de forma mais eficaz com o seu público-alvo e melhorar o atendimento ao cliente. Os insights também os ajudaram a se conectar com os influenciadores certos que ajudaram a gerar conversões.

Aproveite a PNL na escuta social

Em uma era digital dinâmica, onde as conversas sobre marcas e produtos acontecem em tempo real, compreender e interagir com seu público é fundamental para permanecer relevante. Não é mais suficiente apenas ter uma presença social – você precisa monitorar e analisar ativamente o que as pessoas estão dizendo sobre você.

A escuta social alimentada por tarefas de IA, como PNL, permite analisar milhares de conversas sociais em segundos para obter a inteligência de negócios necessária. Ele fornece insights tangíveis e baseados em dados para construir uma estratégia de marca que supere os concorrentes, forje uma identidade de marca mais forte e construa conexões significativas com o público para crescer e florescer.

Saiba como a escuta nas redes sociais pode impactar seus negócios.