Руководство для маркетолога по обработке естественного языка (НЛП)

Обработка естественного языка (НЛП) — это метод искусственного интеллекта (ИИ), который помогает компьютеру понимать и интерпретировать естественно развившиеся языки (нет, клингонский не в счет), в отличие от искусственных компьютерных языков, таких как Java или Python. Его способность понимать тонкости человеческого языка, включая контекст и культурные нюансы, делает его неотъемлемой частью инструментов бизнес-аналитики ИИ.

НЛП расширяет возможности инструментов искусственного интеллекта посредством кластеризации тем и анализа настроений, позволяя маркетологам извлекать информацию о бренде из социальных прослушиваний, обзоров, опросов и других данных о клиентах для принятия стратегических решений. Эти идеи дают маркетологам более глубокое представление о том, как доставить удовольствие аудитории и повысить лояльность к бренду, что приведет к повторным покупкам и, в конечном итоге, к росту рынка.

Читайте дальше, чтобы лучше понять, как за кулисами работает НЛП, чтобы выявить действенные идеи бренда. Кроме того, посмотрите примеры того, как бренды используют НЛП для оптимизации своих социальных данных, чтобы улучшить взаимодействие с аудиторией и качество обслуживания клиентов.

Что такое обработка естественного языка?

НЛП — это методология искусственного интеллекта, которая сочетает в себе методы машинного обучения, науки о данных и лингвистики для обработки человеческого языка. Он используется для получения информации из неструктурированных данных для таких целей, как анализ опыта клиентов, анализ бренда и анализ социальных настроений.

НЛП использует подходы, основанные на правилах, и статистические модели для выполнения сложных языковых задач в различных отраслевых приложениях. Прогнозируемый текст на вашем смартфоне или в электронной почте, текстовые сводки из ChatGPT и умные помощники, такие как Alexa, — все это примеры приложений на основе НЛП.

Методы глубокого обучения с использованием многослойных нейронных сетей (НС), которые позволяют алгоритмам автоматически изучать сложные шаблоны и представления на основе больших объемов данных, позволили значительно расширить возможности НЛП. Результатом этого стали мощные интеллектуальные бизнес-приложения, такие как машинный перевод в режиме реального времени и мобильные приложения с голосовой поддержкой для обеспечения доступности.

Каковы типы категорий НЛП?

Использование инструментов генеративного искусственного интеллекта, таких как ChatGPT, сегодня стало обычным явлением. Также существуют инструменты бизнес-аналитики, которые позволяют маркетологам персонализировать маркетинговые усилия на основе настроений клиентов. Все эти возможности основаны на различных категориях НЛП, как указано ниже.

Понимание естественного языка

Понимание естественного языка (NLU) позволяет реструктурировать неструктурированные данные таким образом, чтобы машина могла понимать и анализировать их смысл. Глубокое обучение позволяет NLU классифицировать информацию на детальном уровне, начиная с терабайтов данных, чтобы обнаруживать ключевые факты и определять характеристики таких объектов, как бренды, известные люди и места, найденные в тексте.

Генерация естественного языка

Генерация естественного языка (NLG) — это метод, который анализирует тысячи документов для создания описаний, резюме и объяснений. Он анализирует и генерирует как аудио, так и текстовые данные. Наиболее распространенным применением NLG является машинно-генерируемый текст для создания контента.

НЛП в оптическом распознавании символов

Алгоритмы НЛП обнаруживают и обрабатывают данные в отсканированных документах, которые были преобразованы в текст с помощью оптического распознавания символов (OCR). Эта возможность широко используется в финансовых услугах для утверждения транзакций.

Как работает НЛП?

Согласно отчету о состоянии социальных сетей за 2023 год, 96% руководителей считают, что инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения значительно улучшают процессы принятия решений. НЛП — это то, что питает эти инструменты.

Чтобы понять, как это сделать, ниже приводится разбивка ключевых шагов, участвующих в этом процессе.

• Токенизация: текст разбивается на более мелкие единицы, такие как слова или фразы, называемые токенами.
• Очистка и предварительная обработка текста: текст стандартизируется путем удаления ненужных деталей, таких как специальные символы, знаки препинания и прописные буквы.
• Часть речи (теги PoS): алгоритмы НЛП идентифицируют грамматические части речи, такие как существительные и глаголы, для каждого токена, чтобы понять синтаксическую структуру текста.
• Анализ текста: грамматическая структура предложений анализируется, чтобы понять взаимосвязи между словами.
• Классификация текста. Текст классифицируется по различным категориям с использованием статистических моделей. Классификация текста обеспечивает различные возможности, такие как анализ настроений и фильтрация спама.

Каковы лучшие методы НЛП?

Существует несколько методов НЛП, которые позволяют инструментам и устройствам искусственного интеллекта осмысленно взаимодействовать с человеческим языком и обрабатывать его. Сюда могут входить такие задачи, как анализ данных голоса клиента (VoC) для получения целевой информации, фильтрация данных социального прослушивания для уменьшения шума или автоматический перевод обзоров продуктов, которые помогут вам лучше понять глобальную аудиторию.

Для выполнения этих и многих других задач обычно используются следующие методы:

Распознавание объектов

Распознавание именованных объектов (NER) идентифицирует и классифицирует именованные объекты (слова или фразы) в текстовых данных. Эти именованные сущности относятся к людям, брендам, местоположениям, датам, количествам и другим предопределенным категориям. NER необходим для всех типов анализа данных для сбора разведывательной информации.

Семантический поиск

Семантический поиск позволяет компьютеру контекстуально интерпретировать намерения пользователя независимо от ключевых слов. Эти алгоритмы работают вместе с NER, NN и графами знаний, обеспечивая удивительно точные результаты. Семантический поиск используется в таких приложениях, как поисковые системы, смартфоны и инструменты социального интеллекта, такие как Sprout Social.

Машинное обучение (МО)

НЛП используется для обучения алгоритмов машинного обучения прогнозированию меток объектов на основе таких функций, как встраивание слов, теги части речи и контекстная информация. Нейронные сети в моделях машинного обучения используют эти помеченные данные для изучения закономерностей в неструктурированном тексте и применения их к новой информации для продолжения обучения.

Предложения по контенту

Обработка естественного языка усиливает предложения контента, позволяя моделям машинного обучения контекстуально понимать и генерировать человеческий язык. NLP использует NLU для анализа и интерпретации данных, а NLG генерирует персонализированные и актуальные рекомендации по контенту для пользователей.

Практическим примером этого приложения НЛП является функция «Предложения Sprout от AI Assist». Эта возможность позволяет социальным командам за считанные секунды создавать эффективные ответы и подписи с помощью текста, предложенного ИИ, а также корректировать длину и тон ответа в соответствии с ситуацией.

Анализ настроений

Анализ настроений — один из лучших методов НЛП, используемых для анализа настроений, выраженных в тексте. Маркетинговые инструменты искусственного интеллекта, такие как Sprout, используют анализ настроений для поддержки нескольких бизнес-приложений, таких как исследования рынка, анализ отзывов клиентов и мониторинг социальных сетей, чтобы помочь брендам понять, как клиенты относятся к их продуктам, услугам и бренду.

Текстовые обобщения

Обобщение текста — это продвинутый метод НЛП, используемый для автоматического сжатия информации из больших документов. Алгоритмы НЛП генерируют резюме, перефразируя содержание так, чтобы оно отличалось от исходного текста, но содержало всю необходимую информацию. Он включает в себя оценку предложений, кластеризацию, а также анализ содержания и положения предложений.

Ответ на вопрос

НЛП позволяет моделям вопросов-ответов (QA) на компьютере понимать вопросы и отвечать на них на естественном языке, используя разговорный стиль. Системы контроля качества обрабатывают данные, чтобы найти соответствующую информацию и предоставить точные ответы. Самый распространенный пример такого приложения — чат-боты.

Машинные переводы

НЛП управляет автоматическим машинным переводом текста или речевых данных с одного языка на другой. НЛП использует множество задач машинного обучения, таких как встраивание слов и токенизация, чтобы уловить семантические отношения между словами и помочь алгоритмам перевода понять значение слов. Близким примером является возможность многоязычного анализа настроений Sprout, которая позволяет клиентам получать информацию о бренде из социальных сетей на нескольких языках.

Как бренды используют НЛП при прослушивании социальных сетей для повышения уровня

Социальное прослушивание предоставляет множество данных, которые вы можете использовать, чтобы ближе познакомиться с вашей целевой аудиторией. Однако качественные данные может быть трудно оценить количественно и распознать в контексте. НЛП преодолевает это препятствие, изучая разговоры в социальных сетях и циклы обратной связи, чтобы количественно оценить мнение аудитории и предоставить вам основанную на данных информацию, которая может оказать огромное влияние на ваши бизнес-стратегии.

Вот пять примеров того, как бренды изменили свою стратегию бренда, используя данные НЛП из данных социального прослушивания.

Социальное прослушивание

НЛП усиливает социальное слушание, позволяя алгоритмам машинного обучения отслеживать и определять ключевые темы, определенные маркетологами на основе их целей. Сеть продуктовых магазинов Casey's использовала эту функцию в Sprout, чтобы уловить голос своей аудитории и использовать полученные знания для создания социального контента, который нашел отклик в их разнообразном сообществе.

В результате они смогли оставаться гибкими и менять свою контент-стратегию на основе тенденций в реальном времени, полученных от Sprout. Это значительно повысило эффективность их контента, что привело к более высокому органическому охвату.

Кластеризация тем

Кластеризация тем с помощью НЛП помогает инструментам искусственного интеллекта идентифицировать семантически похожие слова и контекстуально понимать их, чтобы их можно было сгруппировать в темы. Эта возможность предоставляет маркетологам ключевую информацию, позволяющую влиять на продуктовые стратегии и повышать удовлетворенность бренда посредством обслуживания клиентов с помощью искусственного интеллекта.

Grammerly использовала эту возможность, чтобы получить представление об отрасли и конкурентах на основе данных прослушивания в социальных сетях. Они смогли получить конкретные отзывы клиентов из Sprout Smart Inbox, чтобы получить более глубокое представление о своем продукте, состоянии бренда и конкурентах.

Эти идеи также использовались для обучения сотрудников группы социальной поддержки более эффективному обслуживанию клиентов. Кроме того, они имели решающее значение для более широких маркетинговых и продуктовых команд, чтобы улучшить продукт в соответствии с желаниями клиентов.

Фильтрация контента

Функция тегов Sprout Social — еще один яркий пример того, как NLP обеспечивает маркетинг с использованием ИИ. Теги позволяют брендам управлять множеством публикаций и комментариев в социальных сетях путем фильтрации контента. Они используются для группировки и категоризации сообщений в социальных сетях и сообщений аудитории на основе рабочих процессов, бизнес-целей и маркетинговых стратегий.

Университет Пердью использовал эту функцию для фильтрации своего Smart Inbox и применения тегов кампании для классификации исходящих сообщений и сообщений на основе социальных кампаний. Это помогло им держать руку на пульсе разговоров в кампусе, чтобы поддерживать здоровье бренда и гарантировать, что они никогда не упускают возможности взаимодействовать со своей аудиторией.

Получение качественных показателей

Возможности НЛП помогли Atlanta Hawks отслеживать качественные показатели социального прослушивания и получать комплексное представление о своих кампаниях.

Баскетбольная команда поняла, что числовых социальных показателей недостаточно для оценки поведения аудитории и настроений к бренду. Они хотели получить более детальное понимание присутствия своего бренда, чтобы построить более убедительную стратегию в социальных сетях. Для этого им нужно было подключиться к разговорам, происходящим вокруг их бренда.

Алгоритмы НЛП в Sprout сканировали тысячи социальных комментариев и публикаций, связанных с «Атланта Хокс», одновременно на всех социальных платформах, чтобы извлечь необходимую информацию о бренде. Эти идеи позволили им провести больше стратегического A/B-тестирования, чтобы сравнить, какой контент лучше всего работает на социальных платформах. Эта стратегия позволила им повысить продуктивность команды, повысить вовлеченность аудитории и повысить позитивное отношение к бренду.

Контролируйте социальную активность

НЛП помогает раскрыть важную информацию из социальных разговоров брендов с клиентами, а также из разговоров вокруг их бренда с помощью разговорных методов искусственного интеллекта и анализа настроений. Goally использовала эту возможность для мониторинга социального взаимодействия по своим социальным каналам, чтобы лучше понять сложные потребности своих клиентов.

Используя инструмент прослушивания Sprout, они извлекли полезную информацию из социальных разговоров по разным каналам. Эти идеи помогли им разработать свою социальную стратегию, чтобы повысить узнаваемость бренда, более эффективно взаимодействовать со своей целевой аудиторией и улучшить обслуживание клиентов. Эта информация также помогла им связаться с нужными влиятельными лицами, которые помогли повысить конверсию.

Используйте НЛП в социальном слушании

В динамичную цифровую эпоху, когда разговоры о брендах и продуктах разворачиваются в режиме реального времени, понимание и взаимодействие с вашей аудиторией является ключом к поддержанию актуальности. Уже недостаточно просто присутствовать в социальных сетях — вам необходимо активно отслеживать и анализировать то, что люди говорят о вас.

Социальное прослушивание, основанное на задачах искусственного интеллекта, таких как НЛП, позволяет вам анализировать тысячи социальных разговоров за секунды, чтобы получить необходимую бизнес-аналитику. Он дает вам осязаемую, основанную на данных информацию для построения стратегии бренда, которая позволит перехитрить конкурентов, создать более сильную идентичность бренда и построить значимые связи с аудиторией для роста и процветания.

Узнайте, как прослушивание социальных сетей может повлиять на ваш бизнес.