Как обработка естественного языка выводит взаимодействие с аудиторией на новый уровень

Вы ищете способы максимизировать отдачу от усилий вашего бизнеса в области цифрового маркетинга, что приведет к увеличению числа клиентов, прибыли и росту?

Не ищите ничего, кроме обработки естественного языка (NLP).

Думайте об этом как о технологии, которая позволяет компьютерам понимать человеческий язык.

NLP — это то, что позволяет виртуальному помощнику, такому как Alexa, проигрывать вашу любимую песню по команде или выключать свет, используя только ваш голос.

Современный мир легко интегрировал использование NLP, чтобы сделать задачи более быстрыми и приятными для пользователей.

При этом как можно использовать НЛП для улучшения практики цифрового маркетинга в вашем бизнесе?

Давай выясним.

Что такое обработка естественного языка (NLP)?

Проще говоря, обработка естественного языка — это технология, которая позволяет машинам общаться с людьми.

Это тип искусственного интеллекта, который позволяет Siri понимать ваши вопросы и дает Google возможность предоставлять результаты поиска, даже если вы ошиблись в написании нескольких слов.

НЛП не является новой концепцией. Фактически, предварительные исследования НЛП проводились в 1950-х годах.

За 70 с лишним лет с момента своего создания НЛП стало больше, чем просто новым и захватывающим способом ввода информации в компьютеры и другие технологические устройства.

Обработка естественного языка стала очень ценным инструментом , который не только позволяет машинам понимать человеческий язык, но и оценивать получаемую ими информацию.

Эти достижения сделали NLP ценным элементом для цифровых маркетологов и широкого круга других специалистов по маркетингу.

В конце концов, чем больше информации вы соберете о предпочтениях, интересах и привычках вашей аудитории, тем легче будет продавать им ваши товары или услуги.

В чем разница между НЛП, ИИ и машинным обучением?

Эти термины представляют уникальные концепции в мире искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект

ИИ включает в себя широкий спектр технологий, которые позволяют компьютерам отображать интеллект, как правило, посредством решения проблем.

Алгоритмы искусственного интеллекта могут помочь машинам участвовать в задачах по принятию решений.

Более того, ИИ может сортировать и анализировать данные в режиме реального времени для принятия обоснованных решений.

Машинное обучение

Это ветвь ИИ, которая позволяет машинам постепенно повышать свою точность за счет развития алгоритмов и данных.

Машинное обучение позволяет компьютеру побеждать вас в шахматы, а автомобилю Tesla управлять самим собой.

Он призван имитировать процесс обучения людей, постоянно адаптируясь, чтобы совершенствоваться , делать разумные прогнозы и открывать новые идеи.

Обработка естественного языка

НЛП — еще одна ветвь искусственного интеллекта, помогающая компьютерам понимать человеческий язык.

Одна из основных функций НЛП состоит в том, чтобы получать входные данные устной речи и преобразовывать их в письменный формат.

Кроме того, НЛП можно использовать для обработки входных данных на письменном языке, таких как поиск в Google.

Даже если в слове написана ошибка, это позволяет компьютеру понять, что вы, скорее всего, хотели сказать, и выдать соответствующие результаты.

Как работает обработка естественного языка?

NLP достигается путем разбиения входного языка на небольшие фрагменты, которые можно обрабатывать, анализировать и придавать смысл с помощью векторизации текста.

Векторизация текста преобразует языковой ввод во что-то, понятное компьютеру.

Затем компьютер использует алгоритмы для определения и обработки языковых правил — например, склонность прилагательного стоять перед существительным в английском языке или тот факт, что одно слово может иметь несколько разных значений.

Чтобы компьютер понял вопрос или команду, произнесенную или написанную на человеческом языке, он должен использовать так называемый синтаксический и семантический анализ.

Синтаксический анализ

Этот тип анализа помогает машинам сравнивать классические грамматические правила с языковыми вводами пользователей.

С помощью синтаксического анализа компьютер может начать идентифицировать шаблоны , понятные человеческому языку, а также те, которые не имеют смысла.

Семантический анализ

С другой стороны, семантический анализ включает в себя фактическое значение, связанное с входными данными языка.

Он использует алгоритмы для отслеживания интерпретаций различных слов, а также структур предложений.

В результате машина может понимать язык так же, как люди.

Семантический анализ предоставляет контекст, чтобы у компьютера было больше шансов предоставить пользователям соответствующий ответ на основе их ввода.

Присутствует ли НЛП в вашей повседневной жизни?

Да!

В современном цифровом мире НЛП играет важную роль в повседневной жизни многих людей.

Простое удобство, которое обеспечивает обработка естественного языка, делает ее вездесущей силой в современных технологиях.

Знаете вы это или нет, НЛП, скорее всего, присутствует в вашем доме, офисе, машине — и этот список можно продолжить.

➤ Несколько современных примеров НЛП включают в себя онлайн-инструменты для перевода, функцию разговорного текста в смартфонах и возможность сказать «Привет, Siri» и задать любой вопрос, который приходит вам в голову.

Однако это лишь верхушка айсберга, когда речь идет о НЛП в повседневной жизни.

Вы когда-нибудь задумывались, как ваши электронные письма автоматически сортируются по разным фильтрам, будь то «Социальные» или «Рекламные»?

➤ NLP может анализировать ваши электронные письма и определять, где они все принадлежат.

Еще одним примером является интеллектуальный текст, который может появиться, когда вы пишете электронное письмо или текстовое сообщение.

➤ Способность вашего компьютера или телефона предсказывать, что вы, скорее всего, скажете дальше , основана на его способности обрабатывать и анализировать прошлые языковые данные.

Кроме того, НЛП присутствует в любой цифровой функции, которая требует, чтобы машина обрабатывала или понимала язык.

➤ Если вы хотите использовать функцию «Визуальная голосовая почта» на своем телефоне , которая позволяет пользователям читать сообщения голосовой почты, а не слушать их, НЛП работает.

Как НЛП используется в цифровом маркетинге?

Способность Natural Language Processing анализировать и даже прогнозировать языковые входные данные позволяет получить широкий спектр информации о характеристиках, интересах, потребностях и предпочтениях пользователей.

Для цифровых маркетологов это очень ценная информация , которая одновременно идентифицирует целевую аудиторию компании и помогает оптимизировать маркетинговые методы, чтобы превратить их в платящих клиентов.

Таким образом, НЛП помогает цифровым маркетологам достичь ряда целей, будь то создание более эффективного контента или выбор лучших ключевых слов.

Взгляните на следующие способы, с помощью которых НЛП можно использовать для улучшения усилий вашего бизнеса в области цифрового маркетинга.

Привлекайте потенциальных клиентов более эффективно

Благодаря чат-ботам НЛП может привлекать потенциальных клиентов и, в конечном итоге, превращать их в платящих клиентов.

Если на веб-сайте вашей компании нет чат-бота с возможностями НЛП, вы упускаете значительное количество потенциальных конверсий и продаж.

Чат-боты чрезвычайно полезны, потому что они уделяют потенциальным клиентам персональное внимание, которого они жаждут.

Однако, поскольку чат-боты могут использовать НЛП, чтобы понимать запросы клиентов и отвечать на них, нет необходимости иметь реальных, живых представителей на переднем крае вашего веб-сайта.

Благодаря возможности уточнять автоматические ответы и обучать машину распознавать различные потребности клиентов, НЛП может сэкономить вам время, деньги и нервы на вашем веб-сайте.

Оценивайте реакцию вашей аудитории

Как специалист по цифровому маркетингу, вы тратите значительное количество времени на оценку реакции аудитории на ваш контент.

Эффективный контент, обеспечивающий высокую вовлеченность и повышение конверсии, устанавливает планку для будущего контента и целей вашей компании.

С другой стороны, плохо работающий контент показывает вам, на что ваша аудитория не реагирует, что не менее важно знать.

NLP помогает вам определить, как ваша аудитория относится к вашему контенту , отслеживая и анализируя язык, который они используют, чтобы реагировать на него или описывать его.

Таргетинг на правильные ключевые слова

Любой опытный маркетолог знает, что успех на современном цифровом рынке зависит от способности определять ключевые слова, которые ищет ваша аудитория.

Используя правильные ключевые слова в своем контенте, вы, вероятно, получите более высокий рейтинг в результатах поиска, что в конечном итоге приведет к более высоким конверсиям, прибыли и узнаваемости бренда.

НЛП оказалось незаменимым инструментом, помогающим цифровым маркетологам выбирать идеальные ключевые слова для привлечения своей аудитории.

Это потому, что это позволяет им проверить, какие результаты генерируются вариантами связанных ключевых слов.

Например, страница результатов поисковой системы (SERP) будет сильно отличаться, если вы ищете «реклама», «рекламные курсы» и «что такое реклама».

Вам нужно знать эти тонкости, чтобы выбрать комбинацию ключевых слов, которая лучше всего соответствует цели поиска.

Создавайте жесткий контент

Точно так же, как обработка естественного языка позволяет маркетологам отслеживать лучшие ключевые слова для своей аудитории, она также оказывается ценным активом для создания контента.

Наиболее успешный контент привлекает внимание потенциальных клиентов, ссылаясь на текущие события, отвечая на потребности потенциальных клиентов и в целом сохраняя актуальность на хаотичном рынке.

НЛП может помочь цифровым маркетологам поддерживать постоянный диалог со своей аудиторией.

Этого можно достичь, отслеживая самые горячие темы или проводя аудит вашего контента, чтобы увидеть, чего не хватает в вашем арсенале.

С НЛП вы можете быть уверены, что ваш контент никогда не станет «старыми новостями».

Расширьте свою аудиторию с помощью виртуальных помощников

Виртуальные помощники являются частью жизни многих людей.

Они бывают в виде домашних помощников, таких как Alexa, Siri или ряд других умных динамиков.

Использование NLP в ваших практиках цифрового маркетинга означает расширение вашей аудитории, и виртуальные помощники могут помочь вам в этом.

Они предоставляют вам доступ к персонализированным данным о потребителях , которые помогают ориентировать ваш контент на наиболее подходящую аудиторию.

А устные запросы к виртуальным помощникам могут предоставить ряд релевантных ключевых слов, которые позволяют маркетологам отточить свою целевую аудиторию.

Подведение итогов: использование возможностей обработки естественного языка для профессионального успеха

Являясь одной из многих ветвей искусственного интеллекта, NLP является эффективным инструментом, который позволяет специалистам по цифровому маркетингу лучше обслуживать свою целевую аудиторию и расширять охват.

Фактически, его можно использовать для повышения конверсии клиентов , поиска подходящих ключевых слов и анализа настроений среди потенциальных клиентов, и это лишь некоторые из приложений.

Готовы узнать больше о том, как использовать искусственный интеллект в своих усилиях по цифровому маркетингу?

Тогда посмотрите этот суперактуальный записанный вебинар о роли ИИ в маркетинге !