营销人员自然语言处理 (NLP) 指南

自然语言处理 (NLP) 是一种人工智能 (AI) 技术，可帮助计算机理解和解释自然进化的语言（不，克林贡语不算在内），而不是 Java 或 Python 等人工计算机语言。 它能够理解人类语言的复杂性，包括上下文和文化的细微差别，使其成为人工智能商业智能工具不可或缺的一部分。

NLP 通过主题聚类和情感分析为人工智能工具提供支持，使营销人员能够从社交聆听、评论、调查和其他客户数据中提取品牌洞察，以进行战略决策。 这些见解使营销人员能够深入了解如何取悦受众并提高品牌忠诚度，从而带来回头客并最终实现市场增长。

继续阅读，更好地了解 NLP 如何在幕后工作，以呈现可操作的品牌洞察。 另外，查看品牌如何使用 NLP 优化其社交数据以提高受众参与度和客户体验的示例。

什么是自然语言处理？

NLP 是一种人工智能方法，结合了机器学习、数据科学和语言学技术来处理人类语言。 它用于从非结构化数据中获取情报，用于客户体验分析、品牌情报和社会情绪分析等目的。

NLP 使用基于规则的方法和统计模型在各种行业应用中执行复杂的语言相关任务。 智能手机或电子邮件上的预测文本、ChatGPT 的文本摘要以及 Alexa 等智能助手都是 NLP 支持的应用程序的示例。

采用多层神经网络 (NN) 的深度学习技术使算法能够从大量数据中自动学习复杂的模式和表示，从而显着提高了 NLP 功能。 这催生了强大的智能业务应用程序，例如实时机器翻译和支持语音的移动应用程序以实现可访问性。

NLP类别有哪些类​​型？

如今，使用 ChatGPT 等生成式人工智能工具已变得司空见惯。 商业智能工具也是如此，使营销人员能够根据客户情绪个性化营销工作。 所有这些功能均由不同类别的 NLP 提供支持，如下所述。

自然语言理解

自然语言理解 (NLU) 使非结构化数据能够以机器能够理解和分析其含义的方式进行重组。 深度学习使 NLU 能够对 TB 级数据中的信息进行精细分类，以发现关键事实并推断文本中发现的品牌、名人和地点等实体的特征。

自然语言生成

自然语言生成 (NLG) 是一种分析数千份文档以生成描述、摘要和解释的技术。 它分析并生成音频和文本数据。 NLG 最常见的应用是用于内容创建的机器生成文本。

NLP在光学字符识别中的应用

NLP 算法检测并处理已通过光学字符识别 (OCR) 转换为文本的扫描文档中的数据。 此功能主要用于金融服务中的交易审批。

NLP如何运作？

根据《2023 年社交媒体状况报告》，96% 的领导者认为人工智能和机器学习工具可以显着改善决策过程。 NLP 为这些工具提供了动力。

为了了解如何实现，以下是该过程中涉及的关键步骤的细分。

• 标记化：文本被分解为更小的单元，例如称为标记的单词或短语。
• 文本清理和预处理：通过删除特殊字符、标点符号和大写字母等不相关细节来标准化文本。
• 词性（PoS 标记）： NLP 算法识别每个标记的语法词性，例如名词和动词，以理解文本的句法结构。
• 文本解析：分析句子中的语法结构以了解单词之间的关系。
• 文本分类：使用统计模型将文本分为各种类别。 文本分类支持各种功能，例如情绪分析和垃圾邮件过滤。

哪些是顶级的 NLP 技术？

有多种 NLP 技术可以使人工智能工具和设备以有意义的方式与人类语言交互并处理人类语言。 这些任务可能包括分析客户之声 (VoC) 数据以找到有针对性的见解、过滤社交聆听数据以减少噪音或自​​动翻译产品评论等任务，以帮助您更好地了解全球受众。

以下技术通常用于完成这些任务以及更多任务：

实体识别

命名实体识别 (NER) 对文本数据中的命名实体（单词或短语）进行识别和分类。 这些命名实体指的是人员、品牌、位置、日期、数量和其他预定义的类别。 NER 对于情报收集的所有类型的数据分析都至关重要。

语义搜索

语义搜索使计算机能够根据上下文解释用户的意图，而无需依赖关键字。 这些算法与 NER、NN 和知识图协同工作，提供非常准确的结果。 语义搜索为搜索引擎、智能手机和 Sprout Social 等社交智能工具等应用提供支持。

机器学习（ML）

NLP 用于训练机器学习算法，以根据词嵌入、词性标签和上下文信息等特征来预测实体标签。 机器学习模型中的神经网络依赖于这些标记数据来学习非结构化文本中的模式，并将其应用于新信息以继续学习。

内容建议

自然语言处理通过使机器学习模型能够根据上下文理解和生成人类语言来增强内容建议。 NLP 使用 NLU 来分析和解释数据，而 NLG 则为用户生成个性化且相关的内容推荐。

这种 NLP 应用程序的一个实际示例是 Sprout 的 AI Assist 功能的建议。 该功能使社交团队能够在几秒钟内通过人工智能建议的文案创建有影响力的响应和标题，并调整响应长度和语气以最好地匹配情况。

情感分析

情感分析是用于分析文本中表达的情感的顶级 NLP 技术之一。 Sprout 等人工智能营销工具使用情绪分析来支持多种业务应用程序，例如市场研究、客户反馈分析和社交媒体监控，以帮助品牌了解客户对其产品、服务和品牌的感受。

文本摘要

文本摘要是一种先进的 NLP 技术，用于自动压缩大型文档中的信息。 NLP 算法通过解释内容来生成摘要，使其与原始文本不同，但包含所有基本信息。 它涉及句子评分、聚类以及内容和句子位置分析。

问答

NLP 使计算机中的问答 (QA) 模型能够使用对话方式理解并回答自然语言的问题。 QA 系统处理数据以查找相关信息并提供准确的答案。 此应用程序最常见的示例是聊天机器人。

机器翻译

NLP 驱动文本或语音数据从一种语言到另一种语言的自动机器翻译。 NLP 使用许多 ML 任务（例如词嵌入和标记化）来捕获单词之间的语义关系并帮助翻译算法理解单词的含义。 一个贴近实际的例子是 Sprout 的多语言情感分析功能，该功能使客户能够通过多种语言的社交聆听获得品牌洞察。

品牌如何在社交聆听中使用 NLP 来提升水平

社交聆听提供了大量数据，您可以利用这些数据与目标受众进行近距离接触。 然而，定性数据可能很难根据上下文进行量化和辨别。 NLP 通过挖掘社交媒体对话和反馈循环来量化受众意见并为您提供数据驱动的见解，从而对您的业务策略产生巨大影响，从而克服了这一障碍。

以下是品牌如何利用来自社交聆听数据的 NLP 驱动洞察来转变其品牌战略的五个示例。

社交聆听

NLP 通过使机器学习算法能够跟踪和识别营销人员根据其目标定义的关键主题来增强社交聆听。 杂货连锁店 Casey's 使用 Sprout 中的这一功能来捕捉受众的声音，并利用这些见解来创建与多元化社区产生共鸣的社交内容。

因此，他们能够保持灵活性，并根据 Sprout 的实时趋势调整内容策略。 这显着提高了他们的内容表现，从而提高了有机覆盖率。

主题聚类

通过 NLP 进行主题聚类可帮助人工智能工具识别语义相似的单词并根据上下文理解它们，以便将它们聚类为主题。 此功能为营销人员提供了重要的见解，以影响产品策略并通过人工智能客户服务提高品牌满意度。

Grammerly 利用此功能从社交聆听数据中获取行业和竞争洞察。 他们能够从 Sprout Smart Inbox 中获取具体的客户反馈，以深入了解他们的产品、品牌健康状况和竞争对手。

这些见解还用于指导社会支持团队之间的对话，以提供更强大的客户服务。 此外，它们对于更广泛的营销和产品团队根据客户需求改进产品至关重要。

内容过滤

Sprout Social 的标签功能是 NLP 如何支持人工智能营销的另一个典型例子。 标签使品牌能够通过过滤内容来管理大量的社交帖子和评论。 它们用于根据工作流程、业务目标和营销策略对社交帖子和受众消息进行分组和分类。

普渡大学使用该功能来过滤其智能收件箱，并应用活动标签来根据社交活动对外发帖子和消息进行分类。 这帮助他们掌握校园对话的脉搏，以保持品牌健康，并确保他们不错过与观众互动的机会。

得出定性指标

NLP 功能帮助亚特兰大老鹰队监控社交聆听的定性指标，并全面了解他们的活动。

篮球队意识到数字社交指标不足以衡量观众行为和品牌情绪。 他们希望更细致地了解自己的品牌形象，以制定更具吸引力的社交媒体策略。 为此，他们需要利用围绕其品牌进行的对话。

Sprout 中的 NLP 算法在社交平台上同时扫描了数千条与亚特兰大老鹰队相关的社交评论和帖子，以提取他们正在寻找的品牌洞察。 这些见解使他们能够进行更具战略性的 A/B 测试，以比较哪些内容在社交平台上效果最好。 这一策略帮助他们提高团队生产力、提高受众参与度并培养积极的品牌情绪。

监控社交参与度

NLP 通过对话式 AI 技术和情绪分析，帮助品牌从品牌与客户的社交对话以及围绕品牌的讨论中发现重要见解。 Goally 使用此功能来监控整个社交渠道的社交参与度，以更好地了解客户的复杂需求。

使用 Sprout 的倾听工具，他们从不同渠道的社交对话中提取了可操作的见解。 这些见解帮助他们制定了社交策略，以提高品牌知名度，更有效地与目标受众建立联系并加强客户服务。 这些见解还帮助他们与有助于推动转化的合适影响者建立联系。

在社交聆听中利用 NLP

在动态的数字时代，有关品牌和产品的对话实时展开，了解受众并与受众互动是保持相关性的关键。 仅仅拥有社交形象已经不够了——你必须积极跟踪和分析人们对你的评价。

由 NLP 等 AI 任务支持的社交聆听使您能够在几秒钟内分析数千个社交对话，以获得您所需的商业智能。 它为您提供切实的、数据驱动的见解，帮助您制定品牌战略，智胜竞争对手，打造更强大的品牌形象，并建立有意义的受众联系，以实现发展和繁荣。

了解社交媒体聆听如何影响您的业务。