Zistite Svoj Počet Anjela
Marketingový sprievodca spracovaním prirodzeného jazyka (NLP)
Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) je technika umelej inteligencie (AI), ktorá pomáha počítaču porozumieť a interpretovať prirodzene vyvinuté jazyky (nie, klingónčina sa nepočíta) na rozdiel od umelých počítačových jazykov ako Java alebo Python. Jeho schopnosť porozumieť zložitosti ľudského jazyka vrátane kontextu a kultúrnych nuancií z neho robí neoddeliteľnú súčasť nástrojov obchodnej inteligencie AI.
NLP poháňa nástroje AI prostredníctvom zoskupovania tém a analýza sentimentu , ktorá marketingovým špecialistom umožňuje získavať poznatky o značke zo sociálneho počúvania, recenzií, prieskumov a ďalších údajov o zákazníkoch pre strategické rozhodovanie. Tieto poznatky poskytujú marketingovým pracovníkom hĺbkový pohľad na to, ako potešiť publikum a zvýšiť lojalitu k značke, čo vedie k opakovaným obchodom a v konečnom dôsledku k rastu trhu.
Čítajte ďalej, aby ste lepšie porozumeli tomu, ako NLP funguje v zákulisí, aby ste získali užitočné informácie o značke. Okrem toho si pozrite príklady toho, ako značky používajú NLP na optimalizáciu svojich sociálnych údajov s cieľom zlepšiť zapojenie publika a skúsenosti zákazníkov.
Čo je spracovanie prirodzeného jazyka?
NLP je metodológia AI, ktorá spája techniky od strojového učenia, vedy o údajoch a lingvistiky na spracovanie ľudského jazyka. Používa sa na odvodenie inteligencie z neštruktúrovaných údajov na účely, ako je analýza zákazníckej skúsenosti, inteligencia značky a analýza sociálneho sentimentu.
NLP používa prístupy založené na pravidlách a štatistické modely na vykonávanie zložitých úloh súvisiacich s jazykom v rôznych priemyselných aplikáciách. Prediktívny text na vašom smartfóne alebo e-maile sú textové súhrny z ChatGPT a inteligentné asistentky ako Alexa príkladmi aplikácií poháňaných NLP.
Techniky hlbokého učenia s viacvrstvovými neurónovými sieťami (NN), ktoré umožňujú algoritmom automaticky sa učiť zložité vzory a reprezentácie z veľkého množstva údajov, umožnili výrazne pokročilé možnosti NLP. Výsledkom sú výkonné inteligentné obchodné aplikácie, ako sú strojové preklady v reálnom čase a mobilné aplikácie s podporou hlasu prístupnosť.
Aké sú typy kategórií NLP?
Používanie generatívnych nástrojov AI, ako je ChatGPT, sa dnes stalo samozrejmosťou. K dispozícii sú aj nástroje business intelligence, ktoré umožňujú obchodníkom prispôsobiť marketingové úsilie na základe sentimentu zákazníkov. Všetky tieto schopnosti sú poháňané rôznymi kategóriami NLP, ako je uvedené nižšie.
Pochopenie prirodzeného jazyka
Pochopenie prirodzeného jazyka (NLU) umožňuje reštrukturalizáciu neštruktúrovaných údajov spôsobom, ktorý umožňuje stroju pochopiť a analyzovať ich význam. Hlboké učenie umožňuje NLU kategorizovať informácie na granulárnej úrovni z terabajtov údajov s cieľom objaviť kľúčové fakty a odvodiť charakteristiky entít, ako sú značky, slávni ľudia a miesta nachádzajúce sa v texte.
Generovanie prirodzeného jazyka
Generovanie prirodzeného jazyka (NLG) je technika, ktorá analyzuje tisíce dokumentov s cieľom vytvoriť popisy, súhrny a vysvetlenia. Analyzuje a generuje zvukové aj textové údaje. Najbežnejšou aplikáciou NLG je strojovo generovaný text na vytváranie obsahu.
NLP v optickom rozpoznávaní znakov
Algoritmy NLP zisťujú a spracúvajú údaje v naskenovaných dokumentoch, ktoré boli prevedené na text pomocou optického rozpoznávania znakov (OCR). Táto schopnosť sa výrazne používa vo finančných službách na schvaľovanie transakcií.
Ako NLP funguje?
Podľa Správa o stave sociálnych médií™ 2023 96 % lídrov verí, že nástroje AI a ML výrazne zlepšujú rozhodovacie procesy. NLP je to, čo poháňa tieto nástroje.
Aby ste pochopili ako, tu je rozpis kľúčových krokov zahrnutých v tomto procese.
- Tokenizácia: Text je rozdelený na menšie jednotky, ako sú slová alebo frázy nazývané tokeny.
- Čistenie a predspracovanie textu: Text je štandardizovaný odstránením irelevantných detailov, ako sú špeciálne znaky, interpunkcia a veľké písmená.
- Part-of-speech (označovanie PoS): Algoritmy NLP identifikujú gramatické časti reči, ako sú podstatné mená a slovesá pre každý token, aby pochopili syntaktickú štruktúru textu.
- Analýza textu: Analyzuje sa gramatická štruktúra viet, aby sme pochopili vzťahy medzi slovami.
- Klasifikácia textu: Text je klasifikovaný do rôznych kategórií pomocou štatistických modelov. Klasifikácia textu poháňa rôzne funkcie, ako je analýza sentimentu a filtrovanie spamu.
Aké sú najlepšie techniky NLP?
Existuje niekoľko techník NLP, ktoré umožňujú nástrojom a zariadeniam AI interagovať a spracovávať ľudský jazyk zmysluplným spôsobom. Môžu to zahŕňať úlohy, ako je analýza údajov o hlase zákazníkov (VoC) s cieľom nájsť cielené poznatky, filtrovanie údajov o počúvaní na sociálnych sieťach na zníženie hluku alebo automatické preklady recenzií produktov, ktoré vám pomôžu lepšie pochopiť globálne publikum.
Na splnenie týchto a ďalších úloh sa bežne používajú nasledujúce techniky:
Rozpoznanie entity
Rozpoznanie pomenovanej entity (NER) identifikuje a klasifikuje pomenované entity (slová alebo frázy) v textových údajoch. Tieto pomenované entity odkazujú na ľudí, značky, miesta, dátumy, množstvá a ďalšie preddefinované kategórie. NER je nevyhnutný pre všetky typy analýzy údajov na zhromažďovanie spravodajských informácií.
Sémantické vyhľadávanie
Sémantické vyhľadávanie umožňuje počítaču kontextovo interpretovať zámer používateľa bez závislosti od kľúčových slov. Tieto algoritmy spolupracujú s NER, NN a znalostné grafy poskytnúť pozoruhodne presné výsledky. Sémantické vyhľadávanie poháňa aplikácie, ako sú vyhľadávače, smartfóny a nástroje sociálnej inteligencie ako Sprout Social.
strojové učenie (ML)
NLP sa používa na tréning strojové učenie algoritmy na predpovedanie štítkov entít na základe funkcií, ako sú vkladanie slov, slovné druhy a kontextové informácie. Neurónové siete v modeloch ML závisia od týchto označených údajov, aby sa naučili vzory v neštruktúrovanom texte a aplikovali ich na nové informácie, aby pokračovali v učení.
888 s významom čínština
Návrhy obsahu
Spracovanie prirodzeného jazyka podporuje návrhy obsahu tým, že umožňuje modelom ML kontextovo porozumieť a generovať ľudský jazyk. NLP používa NLU na analýzu a interpretáciu údajov, zatiaľ čo NLG generuje prispôsobené a relevantné odporúčania obsahu pre používateľov.
Praktickým príkladom tejto aplikácie NLP je Sprout’s Návrhy od AI Assist vlastnosť. Táto funkcia umožňuje sociálnym tímom vytvárať pôsobivé odpovede a titulky v priebehu niekoľkých sekúnd s kópiou odporúčanou AI a upravovať dĺžku a tón odozvy tak, aby čo najlepšie zodpovedali situácii.
Analýza sentimentu
Analýza sentimentu je jednou z najpoužívanejších techník NLP analyzovať sentiment vyjadrené v texte. Marketingové nástroje AI, ako je Sprout, využívajú analýzu sentimentu na podporu niekoľkých obchodných aplikácií, ako je prieskum trhu, analýza spätnej väzby od zákazníkov a monitorovanie sociálnych médií, aby pomohli značkám pochopiť, ako zákazníci vnímajú ich produkty, služby a značku.
Textové zhrnutia
Sumarizácia textu je pokročilá technika NLP používaná na automatické zhusťovanie informácií z veľkých dokumentov. Algoritmy NLP generujú súhrny parafrázovaním obsahu tak, aby sa líšil od pôvodného textu, ale obsahoval všetky podstatné informácie. Zahŕňa bodovanie viet, zoskupovanie a analýzu obsahu a polohy viet.
Zodpovedanie otázky
NLP umožňuje modelom odpovedania na otázky (QA) v počítači porozumieť otázkam a odpovedať na ne v prirodzenom jazyku pomocou konverzačného štýlu. Systémy kontroly kvality spracúvajú údaje, aby našli relevantné informácie a poskytli presné odpovede. Najbežnejším príkladom tejto aplikácie sú chatboti.
Strojové preklady
NLP riadi automatické strojové preklady textových alebo rečových dát z jedného jazyka do druhého. NLP používa mnoho úloh ML, ako je vkladanie slov a tokenizácia, aby zachytil sémantické vzťahy medzi slovami a pomohol prekladateľským algoritmom pochopiť význam slov. Príkladom blízko domova je schopnosť viacjazyčnej analýzy sentimentu spoločnosti Sprout, ktorá umožňuje zákazníkom získať informácie o značke z počúvania na sociálnych sieťach vo viacerých jazykoch.
Ako značky používajú NLP v sociálnom počúvaní na zvýšenie úrovne
Sociálne počúvanie poskytuje množstvo údajov, ktoré môžete využiť, aby ste sa priblížili a priblížili svojmu cieľovému publiku. Kvalitatívne údaje však môže byť ťažké kvantifikovať a rozlíšiť v kontexte. NLP prekonáva túto prekážku tým, že sa ponorí do konverzácií na sociálnych sieťach a spätnej väzby, aby kvantifikovala názory publika a poskytla vám poznatky založené na údajoch, ktoré môžu mať obrovský vplyv na vaše obchodné stratégie.
Tu je päť príkladov toho, ako značky transformovali svoju stratégiu značky pomocou poznatkov založených na NLP z údajov o počúvaní na sociálnych sieťach.
Sociálne počúvanie
NLP právomoci sociálne počúvanie tým, že umožňuje algoritmom strojového učenia sledovať a identifikovať kľúčové témy definované obchodníkmi na základe ich cieľov. Obchodný reťazec Casey's použili túto funkciu v aplikácii Sprout, aby zachytili hlas svojho publika a použili tieto poznatky na vytvorenie sociálneho obsahu, ktorý zarezonoval v ich rozmanitej komunite.
V dôsledku toho boli schopní zostať pohotoví a prispôsobiť svoju obsahovú stratégiu na základe trendov v reálnom čase odvodených od Sprout. Tým sa výrazne zvýšila ich obsahová výkonnosť, čo viedlo k vyššiemu organickému dosahu.
Pozrite si tento príspevok na Instagrame
Zhlukovanie tém
Zoskupovanie tém prostredníctvom NLP pomáha nástrojom AI pri identifikácii sémanticky podobných slov a ich kontextovom porozumení, aby sa dali zoskupiť do tém. Táto schopnosť poskytuje marketingovým pracovníkom kľúčové poznatky na ovplyvnenie produktových stratégií a zvýšenie spokojnosti so značkou Zákaznícky servis AI.
Grammerly využili túto schopnosť na získanie prehľadov o odvetví a konkurencii zo svojich údajov o počúvaní na sociálnych sieťach. Dokázali získať konkrétnu spätnú väzbu od zákazníkov zo Sprout Smart Inbox, aby získali hĺbkový pohľad na ich produkt, zdravie značky a konkurentov.
Tieto poznatky sa použili aj na koučovanie konverzácií v tíme sociálnej podpory s cieľom posilniť služby zákazníkom. Navyše boli rozhodujúce pre širšie marketingové a produktové tímy, aby zlepšili produkt na základe toho, čo zákazníci chceli.
Filtrovanie obsahu
Funkcia značkovania Sprout Social je ďalším ukážkovým príkladom toho, ako umožňuje NLP AI marketing . Značky umožňujú značkám spravovať množstvo sociálnych príspevkov a komentárov filtrovaním obsahu. Používajú sa na zoskupovanie a kategorizáciu sociálnych príspevkov a správ publika na základe pracovných postupov, obchodných cieľov a marketingových stratégií.
Univerzita Purdue použili túto funkciu na filtrovanie svojej inteligentnej doručenej pošty a aplikovanie značiek kampaní na kategorizáciu odchádzajúcich príspevkov a správ na základe kampaní na sociálnych sieťach. To im pomohlo udržať si pulz v konverzáciách na akademickej pôde, aby si udržali zdravie značky a zabezpečili, že nikdy nepremeškajú príležitosť na interakciu so svojím publikom.
Odvodenie kvalitatívnych metrík
Schopnosti NLP pomohli Atlanta Hawks sledovať kvalitatívne metriky zo sociálneho počúvania a získať komplexný prehľad o ich kampaniach.
Basketbalový tím si uvedomil, že numerické sociálne metriky nestačia na posúdenie správania publika a sentimentu značky. Chceli podrobnejšie porozumieť prítomnosti svojej značky, aby vytvorili presvedčivejšiu stratégiu sociálnych médií. Na to potrebovali využiť konverzácie okolo ich značky.
Algoritmy NLP v rámci Sprout skenovali tisíce sociálnych komentárov a príspevkov súvisiacich s Atlanta Hawks súčasne na sociálnych platformách, aby získali informácie o značke, ktoré hľadali. Tieto poznatky im umožnili konať strategickejšie A/B testovanie porovnať, aký obsah fungoval najlepšie na sociálnych platformách. Táto stratégia ich vedie k zvýšeniu tímovej produktivity, k zvýšeniu zapojenia publika a k rastu pozitívneho sentimentu značky.
Pozrite si tento príspevok na Instagrame
význam roku 2020
Monitorujte sociálnu angažovanosť
NLP pomáha odhaľovať dôležité poznatky zo sociálnych konverzácií, ktoré značky vedú so zákazníkmi, ako aj z rozprávania o ich značke konverzačná AI techniky a analýzy sentimentu. Gólovo využili túto schopnosť na monitorovanie sociálnej angažovanosti v rámci svojich sociálnych kanálov, aby lepšie porozumeli komplexným potrebám svojich zákazníkov.
Pomocou nástroja na počúvanie spoločnosti Sprout získali užitočné poznatky zo sociálnych konverzácií na rôznych kanáloch. Tieto poznatky im pomohli rozvinúť ich sociálnu stratégiu s cieľom vybudovať väčšie povedomie o značke, efektívnejšie sa spojiť s cieľovým publikom a zlepšiť starostlivosť o zákazníkov. Tieto štatistiky im tiež pomohli spojiť sa so správnymi influencermi, ktorí pomohli zvýšiť konverzie.
Pozrite si tento príspevok na Instagrame
Využite NLP v sociálnom počúvaní
V dynamickom digitálnom veku, kde sa konverzácie o značkách a produktoch odohrávajú v reálnom čase, je pochopenie a zapojenie sa s publikom kľúčom k tomu, aby ste zostali relevantní. Už nestačí mať len sociálnu prítomnosť – musíte aktívne sledovať a analyzovať, čo o vás ľudia hovoria.
Sociálne počúvanie poháňané úlohami AI, ako je NLP, vám umožňuje analyzovať tisíce sociálnych konverzácií v priebehu niekoľkých sekúnd, aby ste získali obchodné informácie, ktoré potrebujete. Poskytuje vám hmatateľné poznatky založené na údajoch na vytvorenie stratégie značky, ktorá prekoná konkurentov, vytvára silnejšiu identitu značky a vytvára zmysluplné spojenia s publikom, aby rástla a prosperovala.
Zistite ako počúvanie sociálnych médií môže ovplyvniť vaše podnikanie.
Zdieľajte So Svojimi Priateľmi:
