Doğal dil işlemeye (NLP) yönelik bir pazarlamacı kılavuzu

Doğal dil işleme (NLP), Java veya Python gibi yapay bilgisayar dillerinin aksine, bilgisayarın doğal olarak gelişen dilleri (hayır, Klingonca sayılmaz) anlamasına ve yorumlamasına yardımcı olan bir yapay zeka (AI) tekniğidir. Bağlam ve kültürel nüanslar da dahil olmak üzere insan dilinin inceliklerini anlama yeteneği, onu yapay zeka iş zekası araçlarının ayrılmaz bir parçası haline getiriyor.

NLP, konu kümeleme ve duyarlılık analizi yoluyla yapay zeka araçlarını güçlendirerek pazarlamacıların stratejik karar verme için sosyal dinleme, incelemeler, anketler ve diğer müşteri verilerinden marka içgörüleri elde etmesine olanak tanır. Bu bilgiler, pazarlamacılara hedef kitleyi nasıl memnun edecekleri ve marka sadakatini nasıl artıracakları konusunda derinlemesine bir bakış açısı sağlayarak işlerin tekrarlanmasını ve sonuçta pazarın büyümesini sağlar.

NLP'nin eyleme geçirilebilir marka içgörülerini ortaya çıkarmak için perde arkasında nasıl çalıştığını daha iyi anlamak için okumaya devam edin. Ayrıca markaların, kitle katılımını ve müşteri deneyimini geliştirmek amacıyla sosyal verilerini optimize etmek için NLP'yi nasıl kullandığına dair örnekleri görün.

Doğal dil işleme nedir?

NLP, makine öğrenimi, veri bilimi ve dilbilim tekniklerini insan dilini işlemek için birleştiren bir yapay zeka metodolojisidir. Müşteri deneyimi analizi, marka zekası ve sosyal duyarlılık analizi gibi amaçlarla yapılandırılmamış verilerden zeka elde etmek için kullanılır.

NLP, çeşitli endüstri uygulamalarında dille ilgili karmaşık görevleri gerçekleştirmek için kural tabanlı yaklaşımlar ve istatistiksel modeller kullanır. Akıllı telefonunuzdaki veya e-postanızdaki tahmini metinler, ChatGPT'deki metin özetleri ve Alexa gibi akıllı asistanların tümü NLP destekli uygulamalara örnektir.

Algoritmaların büyük miktarda veriden karmaşık modelleri ve temsilleri otomatik olarak öğrenmesini sağlayan çok katmanlı sinir ağlarına (NN'ler) sahip derin öğrenme teknikleri, önemli ölçüde gelişmiş NLP yeteneklerini mümkün kıldı. Bu, gerçek zamanlı makine çevirileri ve erişilebilirlik için ses özellikli mobil uygulamalar gibi güçlü akıllı iş uygulamalarıyla sonuçlandı.

NLP kategorilerinin türleri nelerdir?

ChatGPT gibi üretken yapay zeka araçlarını kullanmak günümüzde sıradan hale geldi. Pazarlamacıların pazarlama çabalarını müşteri duyarlılığına göre kişiselleştirmelerine olanak tanıyan iş zekası araçları da var. Tüm bu yetenekler aşağıda belirtildiği gibi farklı NLP kategorileri tarafından desteklenmektedir.

Doğal dil anlayışı

Doğal dil anlayışı (NLU), yapılandırılmamış verilerin, bir makinenin onu anlamasını ve anlam açısından analiz etmesini sağlayacak şekilde yeniden yapılandırılmasını sağlar. Derin öğrenme, NLU'nun terabaytlarca veriden bilgileri ayrıntılı bir düzeyde kategorilere ayırarak temel gerçekleri keşfetmesine ve metinde bulunan markalar, ünlü kişiler ve yerler gibi varlıkların özelliklerini çıkarmasına olanak tanır.

Doğal dil üretimi

Doğal dil oluşturma (NLG), açıklamalar, özetler ve açıklamalar üretmek için binlerce belgeyi analiz eden bir tekniktir. Hem ses hem de metin verilerini analiz eder ve üretir. NLG'nin en yaygın uygulaması, içerik oluşturmaya yönelik makine tarafından oluşturulan metindir.

Optik karakter tanımada NLP

NLP algoritmaları, taranmış belgelerdeki optik karakter tanıma (OCR) ile metne dönüştürülmüş verileri algılar ve işler. Bu yetenek, finansal hizmetlerde işlem onayları için belirgin bir şekilde kullanılmaktadır.

NLP nasıl çalışır?

Sosyal Medyanın Durumu Raporu 2023'e göre liderlerin %96'sı yapay zeka ve makine öğrenimi araçlarının karar alma süreçlerini önemli ölçüde iyileştirdiğine inanıyor. NLP bu araçlara güç veren şeydir.

Bunun nasıl olduğunu anlamak için, süreçte yer alan önemli adımların bir dökümünü burada bulabilirsiniz.

• Tokenizasyon: Metin, token adı verilen kelime veya kelime öbekleri gibi daha küçük birimlere bölünür.
• Metin temizleme ve ön işleme: Özel karakterler, noktalama işaretleri ve büyük harfler gibi alakasız ayrıntılar çıkarılarak metin standartlaştırılır.
• Konuşma Bölümü (PoS etiketleme): NLP algoritmaları, metnin sözdizimsel yapısını anlamak için her simge için isimler ve fiiller gibi konuşmanın gramer bölümlerini tanımlar.
• Metin ayrıştırma: Kelimeler arasındaki ilişkileri anlamak için cümlelerdeki dilbilgisi yapısı analiz edilir.
• Metin sınıflandırması: Metin istatistiksel modeller kullanılarak çeşitli kategorilere ayrılır. Metin sınıflandırması, duyarlılık analizi ve spam filtreleme gibi çeşitli yetenekleri destekler.

En iyi NLP teknikleri hangileridir?

Yapay zeka araçlarının ve cihazlarının insan diliyle anlamlı şekillerde etkileşime girmesini ve işlemesini sağlayan çeşitli NLP teknikleri vardır. Bunlar, hedeflenen içgörüleri bulmak için müşterinin sesi (VoC) verilerinin analiz edilmesi, gürültüyü azaltmak için sosyal dinleme verilerinin filtrelenmesi veya küresel hedef kitleleri daha iyi anlamanıza yardımcı olacak ürün incelemelerinin otomatik çevirileri gibi görevleri içerebilir.

Bu görevleri ve daha fazlasını gerçekleştirmek için aşağıdaki teknikler yaygın olarak kullanılır:

Varlık tanıma

Adlandırılmış varlık tanıma (NER), metin verilerindeki adlandırılmış varlıkları (kelimeler veya ifadeler) tanımlar ve sınıflandırır. Bu adlandırılmış varlıklar kişilere, markalara, konumlara, tarihlere, miktarlara ve önceden tanımlanmış diğer kategorilere atıfta bulunur. NER, istihbarat toplamaya yönelik her türlü veri analizi için gereklidir.

Anlamsal arama

Anlamsal arama, bilgisayarın kullanıcının niyetini anahtar kelimelere bağlı olmaksızın bağlamsal olarak yorumlamasını sağlar. Bu algoritmalar, son derece doğru sonuçlar sağlamak için NER, NN'ler ve bilgi grafikleriyle birlikte çalışır. Anlamsal arama, arama motorları, akıllı telefonlar ve Sprout Social gibi sosyal zeka araçları gibi uygulamaları destekler.

Makine öğrenimi (ML)

NLP, sözcük yerleştirmeler, konuşma bölümü etiketleri ve bağlamsal bilgiler gibi özelliklere dayalı olarak varlık etiketlerini tahmin etmek üzere makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için kullanılır. ML modellerindeki sinir ağları, yapılandırılmamış metindeki kalıpları öğrenmek ve öğrenmeye devam etmek için bunu yeni bilgilere uygulamak için bu etiketli verilere dayanır.

İçerik önerileri

Doğal dil işleme, makine öğrenimi modellerinin bağlamsal olarak insan dilini anlamasını ve oluşturmasını sağlayarak içerik önerilerini güçlendirir. NLP, verileri analiz etmek ve yorumlamak için NLU'yu kullanırken NLG, kullanıcılara kişiselleştirilmiş ve alakalı içerik önerileri üretir.

Bu NLP uygulamasının pratik bir örneği, Sprout'un AI Assist Önerileri özelliğidir. Bu yetenek, sosyal ekiplerin yapay zekanın önerdiği kopyayla saniyeler içinde etkili yanıtlar ve altyazılar oluşturmasına ve yanıt uzunluğunu ve tonunu duruma en iyi şekilde uyacak şekilde ayarlamasına olanak tanıyor.

Duygu analizi

Duygu analizi, metinde ifade edilen duyguyu analiz etmek için kullanılan en iyi NLP tekniklerinden biridir. Sprout gibi yapay zeka pazarlama araçları, markaların müşterilerin ürünleri, hizmetleri ve markaları hakkında ne hissettiğini anlamalarına yardımcı olmak amacıyla pazar araştırması, müşteri geri bildirim analizi ve sosyal medya izleme gibi çeşitli iş uygulamalarını desteklemek için duyarlılık analizini kullanıyor.

Metin özetlemeleri

Metin özetleme, büyük belgelerdeki bilgileri otomatik olarak yoğunlaştırmak için kullanılan gelişmiş bir NLP tekniğidir. NLP algoritmaları, içeriği orijinal metinden farklı olacak ancak tüm gerekli bilgileri içerecek şekilde başka sözcüklerle ifade ederek özetler oluşturur. Cümle puanlamayı, kümelemeyi ve içerik ve cümle konumu analizini içerir.

Soru cevaplama

NLP, bilgisayardaki soru yanıtlama (QA) modellerinin, konuşma tarzını kullanarak doğal dilde soruları anlamasına ve yanıtlamasına olanak tanır. QA sistemleri, ilgili bilgileri bulmak ve doğru yanıtlar sağlamak için verileri işler. Bu uygulamanın en yaygın örneği chatbotlardır.

Makine çevirileri

NLP, metin veya konuşma verilerinin bir dilden diğerine otomatik makine çevirilerini yönlendirir. NLP, kelimeler arasındaki anlamsal ilişkileri yakalamak ve çeviri algoritmalarının kelimelerin anlamlarını anlamasına yardımcı olmak için kelime yerleştirme ve tokenizasyon gibi birçok makine öğrenimi görevini kullanır. Buna yakın bir örnek, Sprout'un müşterilerin birden fazla dilde sosyal dinleme yoluyla marka öngörüleri elde etmesini sağlayan çok dilli duygu analizi yeteneğidir.

Markalar sosyal dinlemede seviye atlamak için NLP'yi nasıl kullanıyor?

Sosyal dinleme, hedef kitlenizle yakınlaşmak ve kişiselleşmek için kullanabileceğiniz zengin miktarda veri sağlar. Ancak niteliksel verilerin bağlamsal olarak ölçülmesi ve ayırt edilmesi zor olabilir. NLP, hedef kitlenin görüşlerini ölçmek ve iş stratejileriniz üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilecek veriye dayalı içgörüler sunmak için sosyal medya konuşmalarını ve geri bildirim döngülerini derinlemesine inceleyerek bu engelin üstesinden gelir.

İşte markaların, sosyal dinleme verilerinden elde edilen NLP odaklı içgörüleri kullanarak marka stratejilerini nasıl dönüştürdüklerine dair beş örnek.

Sosyal dinleme

NLP, makine öğrenimi algoritmalarının pazarlamacılar tarafından hedeflerine göre tanımlanan önemli konuları izlemesini ve tanımlamasını sağlayarak sosyal dinlemeyi güçlendirir. Bakkal zinciri Casey, hedef kitlesinin sesini yakalamak ve çeşitli topluluklarda yankı uyandıran sosyal içerik oluşturmak için içgörüleri kullanmak için Sprout'taki bu özelliği kullandı.

Sonuç olarak çevik kalabildiler ve içerik stratejilerini Sprout'tan elde edilen gerçek zamanlı trendlere göre şekillendirebildiler. Bu, içerik performanslarını önemli ölçüde artırdı ve bu da daha yüksek organik erişimle sonuçlandı.

Konu kümeleme

NLP aracılığıyla konu kümeleme, yapay zeka araçlarının semantik olarak benzer kelimeleri belirlemesine ve bunları bağlamsal olarak anlayarak konulara göre gruplandırılabilmesine yardımcı olur. Bu yetenek, pazarlamacılara ürün stratejilerini etkilemek ve yapay zeka müşteri hizmetleri aracılığıyla marka memnuniyetini artırmak için önemli bilgiler sağlar.

Grammerly, sosyal dinleme verilerinden sektör ve rekabet öngörüleri elde etmek için bu yeteneği kullandı. Ürünleri, marka sağlığı ve rakipleri hakkında derinlemesine bir görünüm elde etmek için Sprout Smart Inbox'tan belirli müşteri geri bildirimlerini alabildiler.

Bu bilgiler aynı zamanda daha güçlü müşteri hizmetleri için sosyal destek ekibindeki görüşmelere rehberlik etmek amacıyla da kullanıldı. Ayrıca, daha geniş pazarlama ve ürün ekiplerinin ürünü müşterilerin isteklerine göre geliştirmeleri açısından kritik öneme sahiptiler.

İçerik filtreleme

Sprout Social'ın Etiketleme özelliği, NLP'nin yapay zeka pazarlamasını nasıl mümkün kıldığının bir başka önemli örneğidir. Etiketler, markaların içeriği filtreleyerek tonlarca sosyal gönderiyi ve yorumu yönetmesine olanak tanır. İş akışlarına, iş hedeflerine ve pazarlama stratejilerine göre sosyal gönderileri ve hedef kitle mesajlarını gruplamak ve kategorilere ayırmak için kullanılırlar.

Purdue Üniversitesi, bu özelliği Akıllı Gelen Kutularını filtrelemek ve giden gönderileri ve mesajları sosyal kampanyalara göre kategorilere ayırmak için kampanya etiketleri uygulamak için kullandı. Bu, marka sağlığını korumak ve hedef kitleleriyle etkileşim kurma fırsatını asla kaçırmamalarını sağlamak için kampüs konuşmalarının nabzını tutmalarına yardımcı oldu.

Niteliksel ölçümlerin türetilmesi

NLP yetenekleri, Atlanta Hawks'ın sosyal dinlemeden elde edilen niteliksel ölçümleri izlemesine ve kampanyalarına ilişkin kapsamlı bir görünüm elde etmesine yardımcı oldu.

Basketbol takımı, sayısal sosyal ölçümlerin izleyici davranışını ve marka duyarlılığını ölçmek için yeterli olmadığını fark etti. Daha ilgi çekici bir sosyal medya stratejisi oluşturmak için marka varlıklarına ilişkin daha incelikli bir anlayış istiyorlardı. Bunun için markaları etrafında gerçekleşen konuşmalardan yararlanmaları gerekiyordu.

Sprout'taki NLP algoritmaları, aradıkları marka içgörülerini elde etmek için sosyal platformlarda Atlanta Hawks ile ilgili binlerce sosyal yorumu ve gönderiyi eş zamanlı olarak taradı. Bu bilgiler, sosyal platformlarda hangi içeriğin en iyi sonucu verdiğini karşılaştırmak için daha stratejik A/B testleri yürütmelerine olanak sağladı. Bu strateji onları ekip üretkenliğini artırmaya, izleyici katılımını artırmaya ve olumlu marka duyarlılığını artırmaya yönlendiriyor.

Sosyal katılımı izleyin

NLP, diyaloga dayalı yapay zeka teknikleri ve duygu analizi aracılığıyla markaların müşterileriyle yaptığı sosyal sohbetlerin yanı sıra markaları hakkında yapılan sohbetlerden kritik içgörülerin ortaya çıkarılmasına yardımcı olur. Hedef olarak bu yeteneği, müşterilerinin karmaşık ihtiyaçlarını daha iyi anlamak amacıyla sosyal kanallarındaki sosyal etkileşimi izlemek için kullandı.

Sprout'un dinleme aracını kullanarak farklı kanallardaki sosyal sohbetlerden eyleme geçirilebilir bilgiler elde ettiler. Bu bilgiler, daha fazla marka bilinirliği oluşturmak, hedef kitleleriyle daha etkili bir şekilde bağlantı kurmak ve müşteri hizmetlerini geliştirmek için sosyal stratejilerini geliştirmelerine yardımcı oldu. Analizler aynı zamanda dönüşümleri artırmaya yardımcı olan doğru etkileyicilerle bağlantı kurmalarına da yardımcı oldu.

Sosyal dinlemede NLP'den yararlanın

Markalar ve ürünler hakkındaki konuşmaların gerçek zamanlı olarak ortaya çıktığı dinamik bir dijital çağda, hedef kitlenizi anlamak ve onlarla etkileşime geçmek, alakalı kalmanın anahtarıdır. Artık yalnızca sosyal bir varlığa sahip olmak yeterli değil; insanların sizin hakkınızda söylediklerini aktif olarak takip edip analiz etmeniz gerekiyor.

NLP gibi yapay zeka görevleri tarafından desteklenen sosyal dinleme, ihtiyacınız olan iş zekasını elde etmek için binlerce sosyal konuşmayı saniyeler içinde analiz etmenize olanak tanır. Rakiplerinizi zekanızla alt eden, daha güçlü bir marka kimliği oluşturan ve büyümek ve gelişmek için anlamlı hedef kitle bağlantıları oluşturan bir marka stratejisi oluşturmak için size somut, veriye dayalı bilgiler sunar.

Sosyal medya dinlemenin işletmenizi nasıl etkileyebileceğini öğrenin.