Dowiedz Się O Swojej Liczbie Aniołów
Przewodnik marketera po przetwarzaniu języka naturalnego (NLP)
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to technika sztucznej inteligencji (AI), która pomaga komputerowi zrozumieć i zinterpretować języki powstałe w sposób naturalny (nie, klingoński się nie liczy) w przeciwieństwie do sztucznych języków komputerowych, takich jak Java czy Python. Jego zdolność do rozumienia zawiłości ludzkiego języka, w tym kontekstu i niuansów kulturowych, czyni go integralną częścią narzędzi analizy biznesowej AI.
NLP wspomaga narzędzia AI poprzez grupowanie tematów i analiza nastrojów , umożliwiając marketerom wydobywanie wiedzy o marce z odsłuchów w mediach społecznościowych, recenzji, ankiet i innych danych o klientach na potrzeby podejmowania strategicznych decyzji. Te spostrzeżenia dają marketerom dogłębny obraz tego, jak zachwycić odbiorców i zwiększyć lojalność wobec marki, co skutkuje powtarzalnością transakcji, a ostatecznie wzrostem rynku.
Czytaj dalej, aby lepiej zrozumieć, jak NLP działa za kulisami i uzyskać przydatne spostrzeżenia dotyczące marki. Zobacz także przykłady wykorzystania NLP przez marki do optymalizacji swoich danych społecznościowych w celu poprawy zaangażowania odbiorców i jakości obsługi klienta.
Co to jest przetwarzanie języka naturalnego?
NLP to metodologia sztucznej inteligencji, która łączy techniki uczenia maszynowego, analityki danych i lingwistyki w celu przetwarzania ludzkiego języka. Służy do uzyskiwania informacji wywiadowczych z nieustrukturyzowanych danych do celów takich jak analiza doświadczeń klientów, analiza marki i analiza nastrojów społecznych.
NLP wykorzystuje podejścia oparte na regułach i modele statystyczne do wykonywania złożonych zadań związanych z językiem w różnych zastosowaniach branżowych. Przewidywalny tekst na smartfonie lub e-mailu, streszczenia tekstowe z ChatGPT i inteligentni asystenci, tacy jak Alexa, to przykłady aplikacji opartych na NLP.
Techniki głębokiego uczenia się z wielowarstwowymi sieciami neuronowymi (NN), które umożliwiają algorytmom automatyczne uczenie się złożonych wzorców i reprezentacji na podstawie dużych ilości danych, umożliwiły znacznie zaawansowane możliwości NLP. Zaowocowało to potężnymi, inteligentnymi aplikacjami biznesowymi, takimi jak tłumaczenia maszynowe w czasie rzeczywistym i aplikacje mobilne obsługujące głos dostępność.
Jakie są rodzaje kategorii NLP?
Korzystanie z generatywnych narzędzi AI, takich jak ChatGPT, stało się dziś powszechne. Podobnie mają się narzędzia do analityki biznesowej, które umożliwiają marketerom personalizowanie działań marketingowych w oparciu o nastroje klientów. Wszystkie te możliwości są zasilane przez różne kategorie NLP, jak wspomniano poniżej.
Rozumienie języka naturalnego
Rozumienie języka naturalnego (NLU) umożliwia restrukturyzację nieustrukturyzowanych danych w sposób umożliwiający maszynie zrozumienie ich i przeanalizowanie pod kątem znaczenia. Głębokie uczenie umożliwia NLU kategoryzację informacji na poziomie szczegółowym na podstawie terabajtów danych w celu odkrycia kluczowych faktów i wywnioskowania cech podmiotów, takich jak marki, znane osoby i lokalizacje występujące w tekście.
Generacja języka naturalnego
Generowanie języka naturalnego (NLG) to technika polegająca na analizie tysięcy dokumentów w celu stworzenia opisów, podsumowań i wyjaśnień. Analizuje i generuje dane audio i tekstowe. Najpopularniejszym zastosowaniem NLG jest tekst generowany maszynowo do tworzenia treści.
NLP w optycznym rozpoznawaniu znaków
Algorytmy NLP wykrywają i przetwarzają dane w zeskanowanych dokumentach, które zostały przekonwertowane na tekst za pomocą optycznego rozpoznawania znaków (OCR). Ta funkcja jest powszechnie wykorzystywana w usługach finansowych do zatwierdzania transakcji.
Jak działa NLP?
Według Raport o stanie mediów społecznościowych™ 2023 96% liderów uważa, że narzędzia AI i ML znacząco usprawniają procesy decyzyjne. NLP jest siłą napędową tych narzędzi.
Aby zrozumieć, jak to zrobić, poniżej znajduje się zestawienie kluczowych etapów tego procesu.
- Tokenizacja: Tekst jest dzielony na mniejsze jednostki, takie jak słowa lub frazy, zwane tokenami.
- Czyszczenie i wstępna obróbka tekstu: Tekst ujednolicono poprzez usunięcie nieistotnych szczegółów, takich jak znaki specjalne, znaki interpunkcyjne i wielkie litery.
- Część mowy (znakowanie PoS): Algorytmy NLP identyfikują gramatyczne części mowy, takie jak rzeczowniki i czasowniki, dla każdego tokenu, aby zrozumieć strukturę składniową tekstu.
- Analiza tekstu: Analizuje się strukturę gramatyczną zdań, aby zrozumieć relacje między słowami.
- Klasyfikacja tekstu: Tekst jest klasyfikowany na różne kategorie przy użyciu modeli statystycznych. Klasyfikacja tekstu umożliwia różne funkcje, takie jak analiza nastrojów i filtrowanie spamu.
Które techniki NLP są najlepsze?
Istnieje kilka technik NLP, które umożliwiają narzędziom i urządzeniom AI interakcję z ludzkim językiem i przetwarzanie go w znaczący sposób. Mogą one obejmować zadania takie jak analizowanie danych głosowych klientów (VoC) w celu znalezienia ukierunkowanych spostrzeżeń, filtrowanie danych odsłuchowych w mediach społecznościowych w celu ograniczenia szumów lub automatyczne tłumaczenia recenzji produktów, które pomogą Ci lepiej zrozumieć odbiorców na całym świecie.
Do wykonania tych i innych zadań powszechnie stosuje się następujące techniki:
Rozpoznanie podmiotu
Rozpoznawanie nazwanych podmiotów (NER) identyfikuje i klasyfikuje nazwane jednostki (słowa lub frazy) w danych tekstowych. Te nazwane podmioty odnoszą się do osób, marek, lokalizacji, dat, ilości i innych predefiniowanych kategorii. NER jest niezbędny do wszelkiego rodzaju analiz danych w celu gromadzenia informacji wywiadowczych.
Wyszukiwanie semantyczne
Wyszukiwanie semantyczne umożliwia komputerowi kontekstową interpretację intencji użytkownika bez polegania na słowach kluczowych. Algorytmy te współpracują z NER, NN i wykresy wiedzy aby zapewnić niezwykle dokładne wyniki. Wyszukiwanie semantyczne wspomaga aplikacje takie jak wyszukiwarki, smartfony i narzędzia inteligencji społecznej, takie jak Sprout Social.
Uczenie maszynowe (ML)
NLP służy do treningu nauczanie maszynowe algorytmy do przewidywania etykiet jednostek na podstawie takich funkcji, jak osadzanie słów, znaczniki części mowy i informacje kontekstowe. Sieci neuronowe w modelach uczenia maszynowego wykorzystują te oznaczone dane do uczenia się wzorców w nieustrukturyzowanym tekście i stosowania ich do nowych informacji w celu kontynuowania nauki.
Sugestie dotyczące treści
Przetwarzanie języka naturalnego wspomaga sugestie treści, umożliwiając modelom ML kontekstowe zrozumienie i generowanie ludzkiego języka. NLP wykorzystuje NLU do analizy i interpretacji danych, podczas gdy NLG generuje spersonalizowane i odpowiednie rekomendacje treści dla użytkowników.
Praktycznym przykładem zastosowania NLP jest Sprout Sugestie AI Assist funkcja. Ta funkcja umożliwia zespołom społecznościowym tworzenie efektownych odpowiedzi i podpisów w ciągu kilku sekund za pomocą kopii sugerowanej przez sztuczną inteligencję oraz dostosowywanie długości i tonu odpowiedzi, aby jak najlepiej dopasować ją do sytuacji.
Analiza sentymentów
Analiza sentymentów jest jedną z najpopularniejszych technik NLP analizować nastroje wyrażone w tekście. Narzędzia marketingowe AI, takie jak Sprout, wykorzystują analizę nastrojów do zasilania kilku aplikacji biznesowych, takich jak badania rynku, analiza opinii klientów i monitorowanie mediów społecznościowych, aby pomóc markom zrozumieć, co klienci myślą o ich produktach, usługach i marce.
Streszczenia tekstów
Podsumowanie tekstu to zaawansowana technika NLP używana do automatycznego kondensowania informacji z dużych dokumentów. Algorytmy NLP generują streszczenia poprzez parafrazę treści, tak aby różniła się od tekstu oryginalnego, ale zawierała wszystkie istotne informacje. Obejmuje punktację zdań, grupowanie oraz analizę treści i pozycji zdań.
Odpowiedź na pytanie
NLP umożliwia komputerowe modele odpowiadania na pytania (QA) w celu zrozumienia pytań i odpowiadania na nie w języku naturalnym przy użyciu stylu konwersacyjnego. Systemy kontroli jakości przetwarzają dane w celu zlokalizowania odpowiednich informacji i zapewnienia dokładnych odpowiedzi. Najczęstszym przykładem tej aplikacji są chatboty.
Tłumaczenia maszynowe
NLP napędza automatyczne tłumaczenia maszynowe tekstu lub danych mowy z jednego języka na inny. NLP wykorzystuje wiele zadań uczenia maszynowego, takich jak osadzanie słów i tokenizacja, aby uchwycić relacje semantyczne między słowami i pomóc algorytmom tłumaczącym zrozumieć znaczenie słów. Bliskim przykładem jest wielojęzyczna funkcja analizy nastrojów Sprout, która umożliwia klientom uzyskanie wglądu w markę na podstawie kontaktów społecznościowych w wielu językach.
Jak marki wykorzystują NLP w mediach społecznościowych, aby awansować
Słuchanie w mediach społecznościowych zapewnia bogactwo danych, które możesz wykorzystać, aby nawiązać bliski i osobisty kontakt z docelowymi odbiorcami. Jednakże dane jakościowe mogą być trudne do skwantyfikowania i rozróżnienia kontekstowego. NLP pokonuje tę przeszkodę, zagłębiając się w rozmowy w mediach społecznościowych i pętle informacji zwrotnych, aby określić ilościowo opinie odbiorców i zapewnić spostrzeżenia oparte na danych, które mogą mieć ogromny wpływ na Twoje strategie biznesowe.
Oto pięć przykładów tego, jak marki zmieniły swoją strategię marki, korzystając ze spostrzeżeń opartych na NLP i danych z mediów społecznościowych.
Słuchanie społeczne
Moce NLP słuchanie społeczne umożliwiając algorytmom uczenia maszynowego śledzenie i identyfikację kluczowych tematów zdefiniowanych przez marketerów na podstawie ich celów. Sieć spożywcza Casey'a wykorzystali tę funkcję w Sprout, aby uchwycić głos odbiorców i wykorzystać zdobyte informacje do stworzenia treści społecznościowych, które odbiją się na zróżnicowanej społeczności.
Dzięki temu mogli zachować elastyczność i dostosowywać swoją strategię dotyczącą treści w oparciu o trendy w czasie rzeczywistym pochodzące z Sprout. Zwiększyło to znacznie wydajność ich treści, co przełożyło się na większy zasięg organiczny.
Zobacz ten post na Instagramie420 anioł numer miłości
Grupowanie tematów
Grupowanie tematów za pomocą NLP pomaga narzędziom AI w identyfikowaniu semantycznie podobnych słów i rozumieniu ich kontekstowo, dzięki czemu można je grupować w tematy. Dzięki tej możliwości marketerzy mogą uzyskać kluczowe informacje, dzięki którym mogą wpływać na strategie produktowe i zwiększać satysfakcję marki Obsługa klienta AI.
gramatycznie wykorzystali tę możliwość, aby uzyskać wiedzę branżową i konkurencyjną na podstawie danych z odsłuchów w mediach społecznościowych. Udało im się pobrać konkretne opinie klientów z inteligentnej skrzynki odbiorczej Sprout, aby uzyskać szczegółowy wgląd w ich produkt, kondycję marki i konkurencję.
Spostrzeżenia te wykorzystano także do prowadzenia rozmów coachingowych w zespole wsparcia społecznego w celu zapewnienia lepszej obsługi klienta. Ponadto odegrali kluczową rolę w ulepszaniu produktu przez szersze zespoły ds. marketingu i produktu w oparciu o oczekiwania klientów.
Filtrowanie zawartości
Funkcja tagowania Sprout Social to kolejny doskonały przykład możliwości NLP Marketing AI . Tagi umożliwiają markom zarządzanie mnóstwem postów i komentarzy w mediach społecznościowych poprzez filtrowanie treści. Służą do grupowania i kategoryzowania postów społecznościowych i komunikatów odbiorców na podstawie przepływów pracy, celów biznesowych i strategii marketingowych.
Uniwersytetu Purdue użył tej funkcji do filtrowania inteligentnej skrzynki odbiorczej i zastosowania tagów kampanii do kategoryzowania wychodzących postów i wiadomości na podstawie kampanii społecznościowych. Pomogło im to utrzymać puls rozmów w kampusie, utrzymać dobrą kondycję marki i mieć pewność, że nigdy nie przegapią okazji do interakcji z odbiorcami.
Wyprowadzanie wskaźników jakościowych
Możliwości NLP pomogły Hawks z Atlanty monitoruj wskaźniki jakościowe z mediów społecznościowych i uzyskaj kompleksowy wgląd w swoje kampanie.
Zespół koszykówki zdał sobie sprawę, że liczbowe wskaźniki społecznościowe nie wystarczą do oceny zachowań odbiorców i nastrojów związanych z marką. Chcieli bardziej szczegółowego zrozumienia obecności swojej marki, aby zbudować bardziej przekonującą strategię w mediach społecznościowych. W tym celu musieli wykorzystać rozmowy toczące się wokół ich marki.
Algorytmy NLP w Sprout skanowały jednocześnie tysiące komentarzy i postów w mediach społecznościowych związanych z drużyną Atlanta Hawks na platformach społecznościowych, aby wydobyć informacje o marce, których szukali. Te spostrzeżenia umożliwiły im prowadzenie bardziej strategicznych działań Testy A/B aby porównać, które treści najlepiej sprawdzają się na różnych platformach społecznościowych. Strategia ta doprowadziła ich do zwiększenia produktywności zespołu, zwiększenia zaangażowania odbiorców i pozytywnego nastawienia do marki.
Zobacz ten post na Instagramie
Monitoruj zaangażowanie społeczne
NLP pomaga odkryć krytyczne spostrzeżenia z rozmów społecznościowych marek z klientami, a także rozmów na temat ich marki konwersacyjna sztuczna inteligencja techniki i analiza nastrojów. Bramkarz wykorzystali tę możliwość do monitorowania zaangażowania społecznego w swoich kanałach społecznościowych, aby lepiej zrozumieć złożone potrzeby swoich klientów.
Korzystając z narzędzia do słuchania Sprout, wyciągnęli przydatne spostrzeżenia z rozmów społecznościowych prowadzonych różnymi kanałami. Te spostrzeżenia pomogły im w rozwinięciu strategii społecznej w celu budowania większej świadomości marki, skuteczniejszego łączenia się z docelowymi odbiorcami i poprawy obsługi klienta. Te spostrzeżenia pomogły im także nawiązać kontakt z właściwymi wpływowymi osobami, które pomogły zwiększyć liczbę konwersji.
Zobacz ten post na Instagramie
Wykorzystaj NLP w słuchaniu społecznościowym
W dynamicznej epoce cyfrowej, w której rozmowy o markach i produktach toczą się w czasie rzeczywistym, zrozumienie odbiorców i nawiązanie kontaktu z nimi jest kluczem do utrzymania aktualności. Nie wystarczy już tylko obecność w mediach społecznościowych – musisz aktywnie śledzić i analizować, co ludzie o Tobie mówią.
Słuchanie społecznościowe wspomagane zadaniami sztucznej inteligencji, takimi jak NLP, umożliwia analizowanie tysięcy rozmów społecznościowych w ciągu kilku sekund w celu uzyskania potrzebnej analizy biznesowej. Zapewnia namacalne, oparte na danych spostrzeżenia, które pozwalają zbudować strategię marki, która przechytrza konkurencję, tworzy silniejszą tożsamość marki i buduje znaczące powiązania z odbiorcami, aby rozwijać się i rozkwitać.
Naucz się jak słuchanie mediów społecznościowych może mieć wpływ na Twój biznes.
Podziel Się Z Przyjaciółmi:
