Обработка естественного языка или НЛП — это продвинутая реализация искусственного интеллекта. Основное внимание уделяется анализу и обработке естественного языка с использованием ИИ и интеллектуальных алгоритмов. Яркими примерами технологии NLP являются виртуальные помощники, такие как Siri и Alexa. Они создают среду для человеческого общения — одно из многих приложений для обработки естественного языка.

По оценкам, мировой рынок НЛП станет в 14 раз больше в 2025 году по сравнению с 2025 годом. Ожидается, что объем рынка достигнет 43 миллиардов долларов. Использование НЛП в машинном обучении/искусственном интеллекте будет способствовать максимальному росту.

Обработка естественного языка имеет варианты использования, которые обслуживают несколько отраслей. К ним относятся:

  • Предсказуемый текст
  • Языковые переводы
  • Виртуальные помощники
  • Обработка текста
  • Аналитика данных
  • Текстовая фильтрация
  • Умный поиск

Google переводчик использует НЛП для перевода языков вместо дословного перевода. Текстовые процессоры используют обработку естественного языка для проверки грамматической точности. Центры обслуживания клиентов используют НЛП в чат-ботах, чтобы вернуться к общим запросам. Примеры использования НЛП есть во всем мире.

Будь то НЛП в здравоохранении, страховании, банковском деле, автомобилестроении или образовании, использование НЛП в бизнесе увеличивается в два раза. Последний участник этого списка — индустрия контент-маркетинга.

Подробнее: Раскрытие возможностей данных и искусственного интеллекта для бизнеса

Что такое НЛП в контент-маркетинге?

НЛП в маркетинге, особенно в контент-маркетинге, переживает бурный рост. Это влияет на тип контента, который создают компании, и на то, как они его создают. Технология помогает нам понять контекст определенных ключевых слов, контента и почему люди читают контент, который они читают.

Давайте рассмотрим пример — возможности НЛП для анализа сентиментов позволяют компаниям определять настроения, связанные с их брендом. Когда люди говорят о продукте в социальных сетях, алгоритм НЛП анализирует это настроение, позволяя компаниям определить, на чем им следует сосредоточить свои маркетинговые усилия. Несколько компаний предоставляют НЛП и услуги искусственного интеллекта для анализа настроений в различных отраслях.

Оформить заказ: 5 способов машинного обучения (ML) улучшить ваш бизнес

Случаи использования НЛП в контент-маркетинге

Контент обработки естественного языка и цифровая реализация сосредоточены на определении того, почему люди читают контент, какой тип контента нужно создавать и как получить наилучшие результаты от этого контента.

В целом NLP фокусируется на том, как предоставить персонализированный маркетинговый опыт каждому целевому пользователю. С помощью НЛП компании могут понять поведение пользователей, их предпочтения и причины, по которым они нажимают на определенный контент.

Вот как методы обработки естественного языка помогают в контент-маркетинге:

Определите актуальные темы

  • Важным преимуществом искусственного интеллекта и обработки естественного языка в контенте является выявление популярных тем в Интернете. Алгоритм просматривает сотни и тысячи URL-адресов, чтобы отслеживать разговоры пользователей в социальных сетях и на веб-сайтах, чтобы определить, о чем все говорят.
  • Аналогичный алгоритм создан для IMMEDIA компанией BoTree Technologies. Алгоритм анализирует тысячи URL-адресов и определяет тип преобладающих тем на основе ключевых слов. Это дает компании конкурентное преимущество, предоставляя контент, который хочет видеть большинство читателей.

Анализ настроений клиентов

  • Вероятно, одним из самых больших результатов исследований НЛП в контент-маркетинге является анализ настроений. Алгоритмы обработки естественного языка анализируют сообщения в социальных сетях, отзывы и обзоры и даже пользовательский контент, чтобы определить, что клиенты думают о продукте или теме.
  • Такие инструменты, как Monkeylearn, Lexalytics, Brandwatch и Social Searcher, — это несколько примеров инструментов анализа настроений, которые помогают компаниям понять, что их клиенты думают и думают об их продуктах.
  • Эти инструменты основаны на автоматических алгоритмах, основанных на правилах, для понимания настроения, связанного с темой. Несколько политиков используют эти инструменты, чтобы послушать, что люди говорят о них во время выборов. Компания по разработке искусственного интеллекта может создавать алгоритмы анализа настроений на основе того, что компании хотят слушать.

Масштабирование написания контента

  • Часто компаниям нужно много контента, чтобы улучшить взаимодействие и стать видимыми для клиентов. Написание контента НЛП позволяет им создавать много контента с помощью программного обеспечения ИИ и НЛП. Алгоритмы могут создавать или изменять контент на основе различных параметров, чтобы помочь компаниям создавать больше контента.
  • Одним из таких примеров является ситуация, когда компании хотят добавить обратные ссылки к определенным статьям и опубликовать их на сторонних веб-сайтах. Этот контент может быть создан роботами.
  • Другой пример — когда компаниям нужно написать тысячи описаний продуктов в своем интернет-магазине. (NLP) Методы обработки естественного языка в контент-маркетинге сокращают время, необходимое для написания таких описаний.

Персонализация контента

  • Хитрая реализация НЛП в маркетинге и создании контента — это персонализация. Создание/генерация контента НЛП может быть персонализирована путем понимания того, что каждый пользователь хочет прочитать, посредством подробного отслеживания их опыта на веб-сайте.
  • Например, алгоритмы отслеживания NLP могут отслеживать, какие части контента пользователи выделяют, прокручивают больше всего и остаются на них в течение более длительного периода времени. Когда частота высока, авторы контента могут создавать статьи, соответствующие этим критериям, что приводит к тому, что более релевантная аудитория читает контент.
  • Целевой контент увеличивает рентабельность всех усилий контент-маркетинга. Алгоритмы НЛП также могут предлагать персонализированный контент на основе местоположения, демографии и других параметров.

Улучшение взаимодействия с пользователем

  • Пользовательский опыт — это ключ к контент-маркетингу, как и в любой другой отрасли. Платформы анализа данных и контента сообщают компаниям, какой тип клиентов читает их контент, их интересы, местонахождение и т. д. Это помогает создавать конкретный контент, который обеспечивает лучший пользовательский опыт.
  • Контент обработки естественного языка не ограничивается письменным текстом. Механизмы рекомендаций идентифицируют поисковые запросы пользователей, их предпочтения и предоставляют рекомендации, соответствующие их интересам.
  • Пользовательский опыт также улучшается, когда клиенты получают то, что они хотят, через результаты поиска. Он включает в себя использование НЛП-исследований для поиска ключевых слов, которые соответствуют намерениям пользователя и обеспечивают наилучшие результаты поиска.

Оформить заказ: 5 способов машинного обучения (ML) улучшить ваш бизнес

Большое секретное преимущество — НЛП в отслеживании пути пользователя

Помимо всего упомянутого выше, есть одна вещь, которую можно использовать для максимальной отдачи от обработки естественного языка. Алгоритмы НЛП могут помочь компаниям осмыслить весь путь каждого пользователя — его поисковый запрос в Интернете, на какую страницу они попали, какой контент они потребляли, сообщения в социальных сетях, с которыми они взаимодействовали, обзоры и отзывы и т. д.

Определение пути пользователя дает компаниям точное представление о следующих вещах:

  • Тип контента для доставки на каждом этапе
  • Платформы, на которые следует доставлять контент
  • Контент, который им нужно улучшить и обновить
  • Тип вещей, которые люди говорят о них
  • Поисковые запросы, с которыми люди чаще всего ассоциируют себя

Оформить заказ: Пример анализа настроений в Твиттере: анализ с использованием ИИ и НЛП

Подведение итогов

Обработка естественного языка позволяет контент-маркетологам понять, что ищут их клиенты. Контент является краеугольным камнем любой цифровой маркетинговой деятельности. Мы поняли варианты использования НЛП в контент-маркетинге, которые включают анализ настроений, определение популярных тем и создание контента с помощью роботов.

Наконец, мы рассмотрели большой секрет НЛП в контент-маркетинге — отслеживание пути пользователя. Когда компании могут отслеживать, с каким типом контента взаимодействуют их пользователи и где отдача от усилий по контент-маркетингу удваивается.

Обработка естественного языка в контент-маркетинге гарантирует, что контент соответствует бизнес-целям. Для этого компаниям необходимо нанять компанию по разработке программного обеспечения на заказ, такую ​​как BoTree Technologies, которая может создавать НЛП и решения для машинного обучения для удовлетворения меняющихся потребностей в контент-маркетинге.

Свяжитесь с нами сегодня для БЕСПЛАТНОЙ КОНСУЛЬТАЦИИ.

Первоначально опубликовано на https://www.botreetechnologies.com 9 июля 2021 г.