營銷人員自然語言處理 (NLP) 指南

自然語言處理 (NLP) 是一種人工智能 (AI) 技術，可幫助計算機理解和解釋自然進化的語言（不，克林貢語不算在內），而不是 Java 或 Python 等人工計算機語言。 它能夠理解人類語言的複雜性，包括上下文和文化的細微差別，使其成為人工智能商業智能工具不可或缺的一部分。

NLP 通過主題聚類和情感分析為人工智能工具提供支持，使營銷人員能夠從社交聆聽、評論、調查和其他客戶數據中提取品牌洞察，以進行戰略決策。 這些見解使營銷人員能夠深入了解如何取悅受眾並提高品牌忠誠度，從而帶來回頭客並最終實現市場增長。

繼續閱讀，更好地了解 NLP 如何在幕後工作，以呈現可操作的品牌洞察。 另外，查看品牌如何使用 NLP 優化其社交數據以提高受眾參與度和客戶體驗的示例。

什麼是自然語言處理？

NLP 是一種人工智能方法，結合了機器學習、數據科學和語言學技術來處理人類語言。 它用於從非結構化數據中獲取情報，用於客戶體驗分析、品牌情報和社會情緒分析等目的。

NLP 使用基於規則的方法和統計模型在各種行業應用中執行複雜的語言相關任務。 智能手機或電子郵件上的預測文本、ChatGPT 的文本摘要以及 Alexa 等智能助手都是 NLP 支持的應用程序的示例。

採用多層神經網絡 (NN) 的深度學習技術使算法能夠從大量數據中自動學習複雜的模式和表示，從而顯著提高了 NLP 功能。 這催生了強大的智能業務應用程序，例如實時機器翻譯和支持語音的移動應用程序以實現可訪問性。

NLP類別有哪些類​​型？

如今，使用 ChatGPT 等生成式人工智能工具已變得司空見慣。 商業智能工具也是如此，使營銷人員能夠根據客戶情緒個性化營銷工作。 所有這些功能均由不同類別的 NLP 提供支持，如下所述。

自然語言理解

自然語言理解 (NLU) 使非結構化數據能夠以機器能夠理解和分析其含義的方式進行重組。 深度學習使 NLU 能夠對 TB 級數據中的信息進行精細分類，以發現關鍵事實並推斷文本中發現的品牌、名人和地點等實體的特徵。

自然語言生成

自然語言生成 (NLG) 是一種分析數千份文檔以生成描述、摘要和解釋的技術。 它分析並生成音頻和文本數據。 NLG 最常見的應用是用於內容創建的機器生成文本。

NLP在光學字符識別中的應用

NLP 算法檢測並處理已通過光學字符識別 (OCR) 轉換為文本的掃描文檔中的數據。 此功能主要用於金融服務中的交易審批。

NLP如何運作？

根據《2023 年社交媒體狀況報告》，96% 的領導者認為人工智能和機器學習工具可以顯著改善決策流程。 NLP 為這些工具提供了動力。

為了了解如何實現，以下是該過程中涉及的關鍵步驟的細分。

• 標記化：文本被分解為更小的單元，例如稱為標記的單詞或短語。
• 文本清理和預處理：通過刪除特殊字符、標點符號和大寫字母等不相關細節來標準化文本。
• 詞性（PoS 標記）： NLP 算法識別每個標記的語法詞性，例如名詞和動詞，以理解文本的句法結構。
• 文本解析：分析句子中的語法結構以了解單詞之間的關係。
• 文本分類：使用統計模型將文本分為各種類別。 文本分類支持各種功能，例如情緒分析和垃圾郵件過濾。

哪些是頂級的 NLP 技術？

有多種 NLP 技術可以使人工智能工具和設備以有意義的方式與人類語言交互並處理人類語言。 這些任務可能包括分析客戶之聲 (VoC) 數據以找到有針對性的見解、過濾社交聆聽數據以減少噪音或自​​動翻譯產品評論等任務，以幫助您更好地了解全球受眾。

以下技術通常用於完成這些任務以及更多任務：

實體識別

命名實體識別 (NER) 對文本數據中的命名實體（單詞或短語）進行識別和分類。 這些命名實體指的是人員、品牌、位置、日期、數量和其他預定義的類別。 NER 對於情報收集的所有類型的數據分析都至關重要。

語義搜索

語義搜索使計算機能夠根據上下文解釋用戶的意圖，而無需依賴關鍵字。 這些算法與 NER、NN 和知識圖協同工作，提供非常準確的結果。 語義搜索為搜索引擎、智能手機和 Sprout Social 等社交智能工具等應用提供支持。

機器學習（ML）

NLP 用於訓練機器學習算法，以根據詞嵌入、詞性標籤和上下文信息等特徵來預測實體標籤。 機器學習模型中的神經網絡依賴於這些標記數據來學習非結構化文本中的模式，並將其應用於新信息以繼續學習。

內容建議

自然語言處理通過使機器學習模型能夠根據上下文理解和生成人類語言來增強內容建議。 NLP 使用 NLU 來分析和解釋數據，而 NLG 則為用戶生成個性化且相關的內容推薦。

這種 NLP 應用程序的一個實際示例是 Sprout 的 AI Assist 功能的建議。 該功能使社交團隊能夠在幾秒鐘內通過人工智能建議的文案創建有影響力的響應和標題，並調整響應長度和語氣以最好地匹配情況。

情感分析

情感分析是用於分析文本中表達的情感的頂級 NLP 技術之一。 Sprout 等人工智能營銷工具使用情緒分析來支持多種業務應用程序，例如市場研究、客戶反饋分析和社交媒體監控，以幫助品牌了解客戶對其產品、服務和品牌的感受。

文本摘要

文本摘要是一種先進的 NLP 技術，用於自動壓縮大型文檔中的信息。 NLP 算法通過解釋內容來生成摘要，使其與原始文本不同，但包含所有基本信息。 它涉及句子評分、聚類以及內容和句子位置分析。

問答

NLP 使計算機中的問答 (QA) 模型能夠使用對話方式理解並回答自然語言的問題。 QA 系統處理數據以查找相關信息並提供準確的答案。 此應用程序最常見的示例是聊天機器人。

機器翻譯

NLP 驅動文本或語音數據從一種語言到另一種語言的自動機器翻譯。 NLP 使用許多 ML 任務（例如詞嵌入和標記化）來捕獲單詞之間的語義關係並幫助翻譯算法理解單詞的含義。 一個貼近實際的例子是 Sprout 的多語言情感分析功能，該功能使客戶能夠通過多種語言的社交聆聽獲得品牌洞察。

品牌如何在社交聆聽中使用 NLP 來提升水平

社交聆聽提供了大量數據，您可以利用這些數據與目標受眾進行近距離接觸。 然而，定性數據可能很難根據上下文進行量化和辨別。 NLP 通過挖掘社交媒體對話和反饋循環來量化受眾意見並為您提供數據驅動的見解，從而對您的業務戰略產生巨大影響，從而克服了這一障礙。

以下是品牌如何利用來自社交聆聽數據的 NLP 驅動洞察來轉變其品牌戰略的五個示例。

社交聆聽

NLP 通過使機器學習算法能夠跟踪和識別營銷人員根據其目標定義的關鍵主題來增強社交聆聽。 雜貨連鎖店 Casey's 使用 Sprout 中的這一功能來捕捉受眾的聲音，並利用這些見解來創建與多元化社區產生共鳴的社交內容。

因此，他們能夠保持靈活性，並根據 Sprout 的實時趨勢調整內容策略。 這顯著提高了他們的內容表現，從而提高了有機覆蓋率。

主題聚類

通過 NLP 進行主題聚類可幫助人工智能工具識別語義相似的單詞並根據上下文理解它們，以便將它們聚類為主題。 此功能為營銷人員提供了重要的見解，以影響產品策略並通過人工智能客戶服務提高品牌滿意度。

Grammerly 利用此功能從社交聆聽數據中獲取行業和競爭洞察。 他們能夠從 Sprout Smart Inbox 中獲取具體的客戶反饋，以深入了解他們的產品、品牌健康狀況和競爭對手。

這些見解還用於指導社會支持團隊之間的對話，以提供更強大的客戶服務。 此外，它們對於更廣泛的營銷和產品團隊根據客戶需求改進產品至關重要。

內容過濾

Sprout Social 的標籤功能是 NLP 如何支持人工智能營銷的另一個典型例子。 標籤使品牌能夠通過過濾內容來管理大量的社交帖子和評論。 它們用於根據工作流程、業務目標和營銷策略對社交帖子和受眾消息進行分組和分類。

普渡大學使用該功能來過濾其智能收件箱，並應用活動標籤來根據社交活動對外發帖子和消息進行分類。 這幫助他們掌握校園對話的脈搏，以保持品牌健康，並確保他們不錯過與觀眾互動的機會。

得出定性指標

NLP 功能幫助亞特蘭大老鷹隊監控社交聆聽的定性指標，並全面了解他們的活動。

籃球隊意識到數字社交指標不足以衡量觀眾行為和品牌情緒。 他們希望更細緻地了解自己的品牌形象，以製定更具吸引力的社交媒體策略。 為此，他們需要利用圍繞其品牌進行的對話。

Sprout 中的 NLP 算法在社交平台上同時掃描了數千條與亞特蘭大老鷹隊相關的社交評論和帖子，以提取他們正在尋找的品牌洞察。 這些見解使他們能夠進行更具戰略性的 A/B 測試，以比較哪些內容在社交平台上效果最好。 這一策略幫助他們提高團隊生產力、提高受眾參與度並培養積極的品牌情緒。

監控社交參與度

NLP 通過對話式 AI 技術和情緒分析，幫助品牌從品牌與客戶的社交對話以及圍繞品牌的討論中發現重要見解。 Goally 使用此功能來監控整個社交渠道的社交參與度，以更好地了解客戶的複雜需求。

使用 Sprout 的傾聽工具，他們從不同渠道的社交對話中提取了可操作的見解。 這些見解幫助他們制定了社交策略，以提高品牌知名度，更有效地與目標受眾建立聯繫並加強客戶服務。 這些見解還幫助他們與有助於推動轉化的合適影響者建立聯繫。

在社交聆聽中利用 NLP

在動態的數字時代，有關品牌和產品的對話實時展開，了解受眾並與受眾互動是保持相關性的關鍵。 僅僅擁有社交形像已經不夠了——你必須積極跟踪和分析人們對你的評價。

由 NLP 等 AI 任務支持的社交聆聽使您能夠在幾秒鐘內分析數千個社交對話，以獲得您所需的商業智能。 它為您提供切實的、數據驅動的見解，幫助您制定品牌戰略，智勝競爭對手，打造更強大的品牌形象，並建立有意義的受眾聯繫，以實現發展和繁榮。

了解社交媒體聆聽如何影響您的業務。