تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية في تسويق المحتوى

معالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ؛ هذه كلها مصطلحات ربما سمعتها في محادثات تسويق المحتوى مؤخرًا. كل هذا جزء من اتجاه متزايد لأتمتة بحث المحتوى وإنشاءه وتتبعه ، مما يسمح لفرق التسويق بإنشاء محتوى على نطاق واسع.

ولكن هل هناك بالفعل تطبيقات لمعالجة اللغة الطبيعية في تسويق المحتوى؟ هل يمكن لهذه التقنية التي لا تزال في مرحلة النضج تحليل وإنشاء محتوى عالي الجودة يمثل قيمة لمستخدميك؟

الجواب البسيط هو ... نحن نصل إلى هناك. ومع مرور كل عام ، تزداد قدرات الذكاء الاصطناعي (AI) قوةً وتنوعًا.

في الماضي ، اكتسب الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي سمعة سيئة في دوائر تسويق المحتوى. إن عمليات مثل الترجمة الآلية وتوليد اللغة الطبيعية قد تم تقليصها بسبب نتائجها عالية الدقة ، وغير المتماسكة في بعض الأحيان.

لكن مجال الذكاء الاصطناعي قد توسع وقام المطورون بضبط عملياتهم ، وإنشاء برامج تجمع بين إمكانات معالجة البيانات الكبيرة وخصائص الدماغ البشري. أصبح استخدام الذكاء الاصطناعي من قبل جهات تسويق المحتوى أكثر جدوى.

وأي شيء يمكنه تبسيط عملياتك ومساعدتك في إنشاء المحتوى على نطاق واسع هو تغيير مرحب به.

دعونا نرى كيف يمكن لبعض التقنيات في الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية أن تساعدك الآن وفي المستقبل.

الترجمة الآلية

الترجمة الآلية هي بالضبط ما تبدو عليه. إنها العملية التي تترجم من خلالها أجهزة الكمبيوتر المحتوى من لغة بشرية إلى أخرى دون مساعدة البشر.

في البداية ، كان بإمكان برامج الترجمة والتطبيقات مثل Google Translate فقط الترجمة على مستوى الكلمة أو العبارة ، باستخدام البرمجة المستندة إلى القواعد. هذا يعني أنه يمكنهم الترجمة فقط باستخدام قواعد اللغة المبرمجة مسبقًا.

وكانت الترجمات حرفية تمامًا.

الآن ، ومع ذلك ، يمكن للتطبيقات ترجمة نصوص كاملة على المستوى الدلالي. لقد اكتشف المطورون كيفية إنشاء شبكات عصبية متعددة الطبقات تعمل كثيرًا مثل أدمغتنا. إنه نوع من التعلم الآلي يتعلم في الواقع المعنى الحرفي والدلالي للنص لإنتاج ترجمة منطقية لمتحدث اللغة.

الترجمة الآلية هي أداة رائعة لمسوقي المحتوى الذين يعملون في الأسواق العالمية حيث لا تكون لغتهم هي اللغة الأولى التي يتم التحدث بها. حتى أنه ينطبق على المحتوى الذي تم إنشاؤه لبلد واحد ، حيث يتم التحدث بالعديد من اللغات.

في الولايات المتحدة ، على سبيل المثال ، هناك ما يقدر بنحو 41 مليون شخص يتحدثون الإسبانية في المنزل. تخيل لو كان بإمكانك ترجمة المحتوى الخاص بك باللغة الإنجليزية لسوق ذوي الأصول الأسبانية والقيام بذلك على نطاق واسع.

ومع ذلك ، فإن تطبيقات مثل تلك من Google و Facebook تحصل على الكثير من السهولة بسبب ترجماتها المحرجة ، خاصة بالنسبة لهياكل اللغة الأكثر تعقيدًا. غالبًا ما أستخدم وظائف الترجمة على Google أو Facebook لترجمة المنشورات من أصدقائي الإسرائيليين من العبرية إلى الإنجليزية. النتائج أقل من ممتازة.

يؤدي أيضًا إلى بعض المواقف المثيرة للاهتمام ، كما يمكن رؤيته في SERP لمصطلح البحث "beignes". يعرض هذا المصطلح الفرنسي للكلمة "donut" عددًا من النتائج بالفرنسية لأن إعداد البحث الخاص بي مضبوط على كندا.

ومع ذلك ، فإن الرسم البياني المعرفي من Google متوفر باللغة الإنجليزية.

وهذا هو المكان الذي يجب أن تكون فيه حذرًا. على الرغم من أن الخوارزميات معقدة ، إلا أنها تفتقر إلى فهم حقيقي للغة الطبيعية ، ويبدو أن هذا فطري للبشر.

لا يمكن لأدوات الترجمة الآلية وضع المحتوى في السياق الثقافي. تُفقد اللغة العامية والتعابير الاصطلاحية والمراجع الثقافية حرفيًا في الترجمة ، وقد تكون بعض الترجمات مسيئة تمامًا.

قبل ترجمة أي شيء لسوق آخر ، من المهم أن تفهم ما إذا كان الموضوع والمراجع الثقافية ، في أفضل الأحوال ، لن تلقى صدى لدى الجمهور المستهدف ، أو في أسوأ الأحوال ، ستسيء إلى جمهورك تمامًا. وتجنب استخدام المصطلحات الخاصة ببلدك أو ثقافتك.

التعرف على الكلام

تبين أن التعرف على الكلام مفيد جدًا لمسوقي المحتوى. حولت MarketMuse عددًا من ندواتها على الويب إلى مشاركات مدونة تعرض مقاطع فيديو ونصًا تم نسخها تلقائيًا من الفيديو.

هناك عدد من التطبيقات الواقعية التي يمكنها القيام بذلك بكفاءة وفعالية من حيث التكلفة. تقدم Wistia ، التي نستخدمها لاستضافة الفيديو ، خدمات نسخ مضمنة في سير عملها ، وهو أمر يحظى بتقدير كبير.

مثل خدمات النسخ الآلي الأخرى ، فإنهم يعالجون بشكل صحيح حوالي 80 ٪ من الترجمة من الصوت إلى النص. ومع ذلك ، لا تزال نسبة الـ 20٪ المتبقية يجب أن يقوم بها الإنسان.

في حالة مدونة MarketMuse ، لن ترى هذا النص في منشور المدونة. بدلاً من ذلك ، يتم دمجها كبيانات منظمة.

تحليل المشاعر

يستخدم تحليل المشاعر التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية لفهم الدلالة السلبية أو الإيجابية وراء النص. بعض المنظمات ، مثل IBM ، تشير إليه على أنه تحليل لهجة. إنهم يحللون المشاعر والنغمات المعروضة في المحتوى عبر الإنترنت للتنبؤ بما إذا كان هذا الشخص سعيدًا أم حزينًا وغير ذلك.

إنه مفيد جدًا للاستماع الاجتماعي واختبار A / B لمنشورات الوسائط الاجتماعية. يمكن لأداة تحليل المشاعر قراءة منشورات وسائل التواصل الاجتماعي بحثًا عن كلمات إيجابية أو سلبية لتصنيفها.

وفقًا لـ CMSWire ، من السهل جدًا معرفة الشعور الكامن وراء بعض المنشورات:

أنا أحب منتج الشعر الجديد هذا! (إيجابي)

أكياس الشطائر البلاستيكية رهيبة على البيئة! (نفي)

فيما يلي أحدث أرقام الوظائف من وزارة العمل الأمريكية. (محايد)

الجزء الصعب من تحليل المشاعر هو عندما يتم إخراج المنشورات من السياق ولا تحتوي على أي مؤشرات واضحة للمشاعر ، مثل الكلمات مثل الإعجاب والرهيب . بدون هذه العلامات ، تواجه أداة التحليل الأساسية مشكلة في تحديد المشاعر.

ثم هناك السخرية. لا يمكنني التحدث باسم بقية العالم ، لكن السخرية في الولايات المتحدة متأصلة في خطابنا الثقافي.

إذا نشرت شيئًا مثل "رائع ، إعصار آخر." قد يقوم الكمبيوتر الذي يقوم بتشغيل محلل المشاعر القائم على القواعد بوضع علامة عليها على أنها إيجابية. نحن البشر نعلم ، بالطبع ، أنك لا تقصد الأمر بهذه الطريقة حقًا.

لذلك ، تحول المطورون إلى نفس معالجة الشبكة العصبية التي يستخدمونها لبرامج الترجمة لفهم المعنى الدلالي والتعلم من التحليلات السابقة.

إنها أداة رائعة لقياس كيفية تفاعل جمهورك مع مشاركاتك. لكن المسوقين بدأوا بالفعل في استخدامه بطريقة أخرى.

لقد بدأوا في إعادة تحليل المشاعر إلى المحتوى الخاص بهم. الآن ، إنهم يستخدمونه للتنبؤ بردود الفعل العاطفية التي سيحصل عليها المستخدمون على منشورات مدوناتهم أو منشوراتهم الاجتماعية أو حتى نسخة الويب الخاصة بهم ، قبل إصدارها.

باستخدام تحليل المشاعر ، يمكنهم اختبار أ / ب أي شيء ينتجهون للتأكد من أن المحتوى الخاص بهم له التأثير الأكثر أهمية على جمهورهم المستهدف.

تلخيص تلقائي

هناك شركات بأكملها تكسب أموالها من خلال تلخيص المحتوى وتجريده. تقوم صفوف وصفوف من العاملين في البشر بقراءة مجلدات من النص لتقسيمها إلى نقاط رئيسية وأفكار رئيسية.

ولكن ماذا لو تمكنت آلة من الاهتمام بذلك؟ مع التلخيص التلقائي ، يمكن ذلك.

هذا هو المكان ، مرة أخرى ، يأتي دور البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي. تستخدم التطبيقات والبرامج معالجة اللغة الطبيعية لفهم كميات كبيرة من النص وتقسيمه إلى الأفكار الأساسية.

هناك طريقتان رئيسيتان لتلخيص النص. يحدد التلخيص الاستخراجي أهم الجمل في المقالة ويرتبها بطريقة هادفة. يتم الاحتفاظ بكل جملة مستخرجة دون أي تعديل.

يأخذها التلخيص التجريدي خطوة إلى الأمام. بدلاً من استخدام تلك الجمل المهمة حرفياً ، فإنه يعيد صياغة المحتويات.

قد تتساءل كيف ينطبق ذلك على تسويق المحتوى. بعد كل شيء ، بصرف النظر عن ربما تلخيص منشور مدونة لصفحة مقصودة ، متى يتعين عليك تقطير المحتوى الخاص بك في بضع نقاط فقط؟

يمكن للتلخيص التلقائي في الواقع تبسيط عدد من المهام لمساعدتك في إنشاء المحتوى ونشره على نطاق واسع.

أولاً ، يمكنك استخدام ملخصات المحتوى لمنشورات المدونة أو الأوراق البيضاء لتعبئة رسالتك الإخبارية أو إنشاء منشورات على وسائل التواصل الاجتماعي.

ماذا عن إنشاء مقتطفات تلقائيًا لاستخدامها في نظام إدارة المحتوى والوصف التعريفي؟ تكتب Google بالفعل وصفًا تعريفيًا خاصًا بها إذا كانت صفحتك لا تحتوي على وصف أو لا تعتبر مناسبة لمصطلح البحث.

لقد جربت بعض تطبيقات تلخيص النصوص المجانية المتوفرة حاليًا ، لكن النتائج أقل من مذهلة.

يمكن أن يساعدك التلخيص التلقائي أيضًا في فهرسة المحتوى أو سحب الكلمات الرئيسية من الملخصات الخاصة بك لوضع علامة على المحتوى وفهرسته لعمليات التدقيق المستقبلية ، وكذلك للبحث.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تؤثر هذه التقنية بشكل كبير على طريقة تنسيق المحتوى. حتى بمساعدة برنامج التنظيم مثل Curata الرائد في الصناعة ، يتضمن تنظيم المحتوى قدرًا كبيرًا من الجهد اليدوي.

لا تزال الصفحات تقرأ من قبل البشر الذين يلخصون محتوياتها بعد ذلك. ولكن ، معالجة اللغة الطبيعية لديها القدرة على أتمتة هذه العملية وزيادتها ، بنفس الطريقة التي يعمل بها MarketMuse لإنشاء المحتوى.

أخيرًا ، يمكنك تحويل التلخيص التلقائي واستخدامه على المنافسين أو وسائل الإعلام الأخرى لإجراء بحث تنافسي وبحث عن المحتوى.

إضفاء الطابع الشخصي

يمكن أن يؤدي الجمع بين الترجمة الآلية والتعرف على الكلام وتحليل المشاعر والتلخيص التلقائي إلى تحقيق درجة أكبر من التخصيص لتجربة المحتوى.

يمكن تحديد اتجاهات الوسائط الاجتماعية وتلك الموجودة داخل المحتوى المنشور بسرعة مع إضافة المحتوى بسرعة للاستفادة بشكل أكبر من الاهتمام المتزايد.

مستقبل تسويق المحتوى والذكاء الاصطناعي

لا تزال هناك بعض التحديات التي يتعين على الذكاء الاصطناعي التغلب عليها قبل أن يتمكن من الاندماج حقًا مع استراتيجية تسويق المحتوى الخاصة بك ، ولكن كما قلت. نحن نصل إلى هناك.

مع كل ما هو متاح - معالجة اللغة الطبيعية والفهم والتوليد ؛ تلخيص تلقائي الترجمة الآلية؛ تعلم عميق؛ وتحليل المشاعر - هناك فرصة لفرق المحتوى لأتمتة وإزالة المهام عن ظهر قلب من الكتاب والمحررين.

ستترك فرق تسويق المحتوى في المستقبل للآلات لإجراء أبحاث المحتوى والتدقيق والمزيد. في الواقع ، يقوم MarketMuse بهذا مع تزويدك ببعض الأفكار الرائعة حول المحتوى الخاص بك.

سينشئون محتوى أساسيًا مقولبًا ، ويملأون نشراتهم الإخبارية ، ويضعون علامة على المحتوى الحالي ويفهرسوه ، ويتتبعون ما ينشرونه ليس فقط من أجل التحليلات ولكن للتأثير العاطفي أيضًا.

سيحرر الذكاء الاصطناعي منشئي المحتوى للتركيز على محتوى أكثر تعقيدًا وتعمقًا ، وهو النوع الذي لا يستطيع إنتاجه سوى عقل بشري.