Ghid de marketing pentru procesarea limbajului natural (NLP)

Procesarea limbajului natural (NLP) este o tehnică de inteligență artificială (AI) care ajută un computer să înțeleagă și să interpreteze limbaje evoluate în mod natural (nu, Klingonul nu contează) spre deosebire de limbaje artificiale de computer precum Java sau Python. Capacitatea sa de a înțelege complexitățile limbajului uman, inclusiv contextul și nuanțele culturale, îl face parte integrantă a instrumentelor de business intelligence AI.

NLP alimentează instrumentele AI prin gruparea subiectelor și analiza sentimentelor, permițând marketerilor să extragă informații despre brand din ascultarea socială, recenzii, sondaje și alte date despre clienți pentru luarea deciziilor strategice. Aceste informații oferă marketerilor o perspectivă aprofundată asupra modului de a încânta publicul și de a spori loialitatea mărcii, rezultând în afaceri repetate și, în cele din urmă, creșterea pieței.

Citiți mai departe pentru a înțelege mai bine modul în care funcționează NLP în culise pentru a scoate la iveală informații despre brand care pot fi acționate. În plus, vedeți exemple despre modul în care mărcile folosesc NLP pentru a-și optimiza datele sociale pentru a îmbunătăți implicarea publicului și experiența clienților.

Ce este procesarea limbajului natural?

NLP este o metodologie AI care combină tehnici de la învățare automată, știința datelor și lingvistică pentru a procesa limbajul uman. Este folosit pentru a obține informații din date nestructurate în scopuri precum analiza experienței clienților, inteligența mărcii și analiza sentimentului social.

NLP folosește abordări bazate pe reguli și modele statistice pentru a efectua sarcini complexe legate de limbaj în diverse aplicații industriale. Text predictiv pe smartphone sau e-mail, rezumate text de la ChatGPT și asistenți inteligenți precum Alexa sunt toate exemple de aplicații bazate pe NLP.

Tehnicile de învățare profundă cu rețele neuronale (NN-uri) cu mai multe straturi care permit algoritmilor să învețe automat modele și reprezentări complexe din cantități mari de date au permis capabilități NLP semnificativ avansate. Acest lucru a rezultat în aplicații de afaceri inteligente puternice, cum ar fi traduceri automate în timp real și aplicații mobile cu voce activată pentru accesibilitate.

Care sunt tipurile de categorii NLP?

Utilizarea instrumentelor AI generative precum ChatGPT a devenit obișnuită astăzi. La fel și instrumentele de business intelligence care le permit specialiștilor de marketing să personalizeze eforturile de marketing pe baza sentimentului clienților. Toate aceste capabilități sunt alimentate de diferite categorii de NLP, așa cum este menționat mai jos.

Înțelegerea limbajului natural

Înțelegerea limbajului natural (NLU) permite ca datele nestructurate să fie restructurate într-un mod care să permită unei mașini să le înțeleagă și să le analizeze pentru sens. Învățarea profundă permite NLU să clasifice informațiile la un nivel granular din terabytes de date pentru a descoperi fapte cheie și pentru a deduce caracteristici ale entităților precum mărci, oameni celebri și locații găsite în text.

Generarea limbajului natural

Generarea limbajului natural (NLG) este o tehnică care analizează mii de documente pentru a produce descrieri, rezumate și explicații. Analizează și generează atât date audio, cât și text. Cea mai comună aplicație a NLG este textul generat de mașină pentru crearea de conținut.

NLP în recunoașterea optică a caracterelor

Algoritmii NLP detectează și procesează datele din documentele scanate care au fost convertite în text prin recunoașterea optică a caracterelor (OCR). Această capacitate este utilizată în mod proeminent în serviciile financiare pentru aprobarea tranzacțiilor.

Cum funcționează NLP?

Potrivit The State of Social Media Report 2023, 96% dintre lideri cred că instrumentele AI și ML îmbunătățesc semnificativ procesele de luare a deciziilor. NLP este ceea ce alimentează aceste instrumente.

Pentru a înțelege cum, iată o detaliere a pașilor cheie implicați în proces.

• Tokenizare: Textul este împărțit în unități mai mici, cum ar fi cuvinte sau expresii numite jetoane.
• Curățarea și preprocesarea textului: textul este standardizat prin eliminarea detaliilor irelevante, cum ar fi caracterele speciale, semnele de punctuație și litere mari.
• Parte de vorbire (etichetare PoS): algoritmii NLP identifică părți gramaticale ale vorbirii, cum ar fi substantivele și verbele pentru fiecare simbol, pentru a înțelege structura sintactică a textului.
• Analiza textului: Structura gramaticală din propoziții este analizată pentru a înțelege relațiile dintre cuvinte.
• Clasificarea textului: Textul este clasificat în diferite categorii folosind modele statistice. Clasificarea textului oferă diverse capacități, cum ar fi analiza sentimentelor și filtrarea spam-ului.

Care sunt cele mai bune tehnici NLP?

Există mai multe tehnici NLP care permit instrumentelor și dispozitivelor AI să interacționeze și să proceseze limbajul uman în moduri semnificative. Acestea pot include sarcini precum analizarea datelor despre vocea clienților (VoC) pentru a găsi informații țintite, filtrarea datelor de ascultare socială pentru a reduce zgomotul sau traduceri automate ale recenziilor produselor care vă ajută să înțelegeți mai bine publicul global.

Următoarele tehnici sunt utilizate în mod obișnuit pentru a îndeplini aceste sarcini și multe altele:

Recunoașterea entității

Recunoașterea entității denumite (NER) identifică și clasifică entitățile numite (cuvinte sau expresii) în date text. Aceste entități numite se referă la persoane, mărci, locații, date, cantități și alte categorii predefinite. NER este esențială pentru toate tipurile de analiză a datelor pentru colectarea de informații.

Căutare semantică

Căutarea semantică permite unui computer să interpreteze contextual intenția utilizatorului fără a depinde de cuvintele cheie. Acești algoritmi funcționează împreună cu NER, NN și grafice de cunoștințe pentru a oferi rezultate remarcabil de precise. Căutarea semantică alimentează aplicații precum motoarele de căutare, smartphone-urile și instrumentele de inteligență socială precum Sprout Social.

Învățare automată (ML)

NLP este folosit pentru a antrena algoritmi de învățare automată pentru a prezice etichetele de entități pe baza unor caracteristici precum înglobarea de cuvinte, etichete parțial de vorbire și informații contextuale. Rețelele neuronale din modelele ML depind de aceste date etichetate pentru a învăța modele în text nestructurat și pentru a le aplica informațiilor noi pentru a continua învățarea.

Sugestii de conținut

Procesarea limbajului natural stimulează sugestiile de conținut, permițând modelelor ML să înțeleagă și să genereze contextual limbajul uman. NLP folosește NLU pentru a analiza și interpreta datele, în timp ce NLG generează recomandări de conținut personalizate și relevante pentru utilizatori.

Un exemplu practic al acestei aplicații NLP este caracteristica Sprout Suggestions by AI Assist. Capacitatea permite echipelor sociale să creeze răspunsuri și subtitrări de impact în câteva secunde, cu o copie sugerată de AI și să ajusteze lungimea și tonul răspunsului pentru a se potrivi cel mai bine cu situația.

Analiza sentimentelor

Analiza sentimentelor este una dintre tehnicile de top NLP folosite pentru a analiza sentimentele exprimate în text. Instrumentele de marketing AI precum Sprout folosesc analiza sentimentelor pentru a alimenta mai multe aplicații de afaceri, cum ar fi cercetarea de piață, analiza feedback-ului clienților și monitorizarea rețelelor sociale, pentru a ajuta mărcile să înțeleagă cum se simt clienții despre produsele, serviciile și marca lor.

Rezumate text

Rezumatul textului este o tehnică avansată NLP folosită pentru a condensa automat informațiile din documente mari. Algoritmii NLP generează rezumate prin parafrazarea conținutului, astfel încât acesta să difere de textul original, dar să conțină toate informațiile esențiale. Aceasta implică notarea propoziției, gruparea și analiza conținutului și a poziției propoziției.

Răspuns la întrebare

NLP permite modelelor de răspuns la întrebări (QA) într-un computer să înțeleagă și să răspundă la întrebări în limbaj natural, folosind un stil conversațional. Sistemele QA procesează datele pentru a localiza informații relevante și pentru a oferi răspunsuri precise. Cel mai comun exemplu al acestei aplicații sunt chatbots.

Traduceri automate

NLP conduce traducerile automate automate ale datelor de text sau vorbire dintr-o limbă în alta. NLP folosește multe sarcini ML, cum ar fi încorporarea cuvintelor și tokenizarea pentru a capta relațiile semantice dintre cuvinte și pentru a ajuta algoritmii de traducere să înțeleagă sensul cuvintelor. Un exemplu aproape de casă este capacitatea multilingvă de analiză a sentimentelor a Sprout, care le permite clienților să obțină informații despre brand din ascultarea socială în mai multe limbi.

Cum folosesc mărcile NLP în ascultarea socială pentru a crește nivelul

Ascultarea socială oferă o mulțime de date pe care le puteți valorifica pentru a vă apropia de publicul țintă. Cu toate acestea, datele calitative pot fi dificil de cuantificat și de discern în context. NLP depășește acest obstacol analizând conversațiile din rețelele sociale și buclele de feedback pentru a cuantifica opiniile publicului și pentru a vă oferi informații bazate pe date care pot avea un impact uriaș asupra strategiilor dvs. de afaceri.

Iată cinci exemple despre cum mărcile și-au transformat strategia de brand folosind informații bazate pe NLP din datele de ascultare socială.

Ascultarea socială

NLP stimulează ascultarea socială, permițând algoritmilor de învățare automată să urmărească și să identifice subiectele cheie definite de agenții de marketing pe baza obiectivelor lor. Lanțul de alimente Casey's a folosit această funcție în Sprout pentru a capta vocea publicului și pentru a folosi informațiile pentru a crea conținut social care a rezonat cu comunitatea lor diversă.

Drept urmare, au reușit să rămână agile și să-și orienteze strategia de conținut pe baza tendințelor în timp real derivate din Sprout. Acest lucru le-a crescut semnificativ performanța conținutului, ceea ce a dus la o acoperire organică mai mare.

Gruparea subiectelor

Gruparea subiectelor prin NLP ajută instrumentele AI să identifice cuvinte similare din punct de vedere semantic și să le înțeleagă în context, astfel încât să poată fi grupate în subiecte. Această capacitate oferă agenților de marketing informații cheie pentru a influența strategiile de produs și pentru a crește satisfacția mărcii prin serviciul pentru clienți AI.

Grammerly a folosit această capacitate pentru a obține informații despre industrie și competiție din datele lor de ascultare socială. Aceștia au reușit să obțină feedback specific clienților din Sprout Smart Inbox pentru a obține o imagine detaliată a produsului, a sănătății mărcii și a concurenților.

Aceste informații au fost, de asemenea, folosite pentru a instrui conversațiile în cadrul echipei de asistență socială pentru un serviciu mai puternic pentru clienți. În plus, au fost esențiale pentru echipele mai largi de marketing și de produs pentru a îmbunătăți produsul în funcție de ceea ce își doreau clienții.

Filtrarea conținutului

Funcția de etichetare a Sprout Social este un alt exemplu excelent al modului în care NLP permite marketingul AI. Etichetele permit mărcilor să gestioneze o mulțime de postări și comentarii sociale prin filtrarea conținutului. Acestea sunt folosite pentru a grupa și clasifica postările sociale și mesajele publicului pe baza fluxurilor de lucru, obiectivelor de afaceri și strategiilor de marketing.

Universitatea Purdue a folosit funcția pentru a filtra Inbox-ul inteligent și pentru a aplica etichete de campanie pentru a clasifica postările și mesajele trimise pe baza campaniilor sociale. Acest lucru i-a ajutat să păstreze pulsul conversațiile din campus pentru a menține sănătatea mărcii și pentru a se asigura că nu au ratat niciodată o oportunitate de a interacționa cu publicul lor.

Derivarea unor metrici calitative

Capacitățile NLP i-au ajutat pe Atlanta Hawks să monitorizeze valorile calitative din ascultarea socială și să obțină o imagine cuprinzătoare a campaniilor lor.

Echipa de baschet și-a dat seama că valorile sociale numerice nu sunt suficiente pentru a evalua comportamentul publicului și sentimentul mărcii. Au dorit o înțelegere mai nuanțată a prezenței mărcii lor pentru a construi o strategie de social media mai convingătoare. Pentru asta, trebuiau să atingă conversațiile care au loc în jurul mărcii lor.

Algoritmii NLP din Sprout au scanat mii de comentarii și postări sociale legate de Atlanta Hawks simultan pe platformele sociale pentru a extrage informațiile despre brand pe care le căutau. Aceste informații le-au permis să efectueze teste A/B mai strategice pentru a compara conținutul care a funcționat cel mai bine pe platformele sociale. Această strategie îi conduce să crească productivitatea echipei, să stimuleze implicarea publicului și să crească sentimentul pozitiv al mărcii.

Monitorizați implicarea socială

NLP ajută la descoperirea informațiilor esențiale din conversațiile sociale pe care mărcile le au cu clienții, precum și discuții în jurul mărcii lor, prin tehnici conversaționale AI și analiză a sentimentelor. Goally a folosit această capacitate pentru a monitoriza implicarea socială pe canalele lor sociale pentru a obține o mai bună înțelegere a nevoilor complexe ale clienților.

Folosind instrumentul de ascultare al lui Sprout, ei au extras informații utile din conversațiile sociale pe diferite canale. Aceste informații i-au ajutat să-și dezvolte strategia socială pentru a construi o mai mare cunoaștere a mărcii, a se conecta mai eficient cu publicul țintă și a îmbunătăți îngrijirea clienților. Informațiile i-au ajutat, de asemenea, să intre în legătură cu influențatorii potriviți care au contribuit la generarea conversiilor.

Valorificați NLP-ul în ascultarea socială

Într-o era digitală dinamică, în care conversațiile despre mărci și produse se desfășoară în timp real, înțelegerea și interacțiunea cu publicul este cheia pentru a rămâne relevantă. Nu mai este suficient să ai doar o prezență socială – trebuie să urmărești și să analizezi în mod activ ceea ce spun oamenii despre tine.

Ascultarea socială alimentată de sarcini AI precum NLP vă permite să analizați mii de conversații sociale în câteva secunde pentru a obține informațiile de afaceri de care aveți nevoie. Vă oferă informații tangibile, bazate pe date, pentru a construi o strategie de brand care depășește concurenții, creează o identitate de brand mai puternică și construiește conexiuni semnificative cu publicul pentru a crește și a înflori.

Aflați cum ascultarea rețelelor sociale vă poate afecta afacerea.