4 Anwendungen und Beispiele für die Verarbeitung natürlicher Sprache für Content-Vermarkter

In früheren Posts habe ich darüber gesprochen, was Natural Language Processing ist und wie es Ihnen helfen kann, die Inhaltserstellung zu rationalisieren und zu skalieren.

Aber es ist schwer, sich ohne Beispiele wirklich vorzustellen, wie es funktioniert. In diesem Beitrag gehe ich auf vier Funktionen der künstlichen Intelligenz (KI) und der Verarbeitung natürlicher Sprache ein und gebe Beispiele für Tools und Dienste, die diese verwenden.

Wenn Sie verstehen, wie Content-Marketing-Services NLP und KI anwenden, sollten Sie sich ein ziemlich gutes Bild davon machen, wie Sie diese sich noch in der Entwicklung befindliche Technologie für Ihre Marke nutzen können.

1. Inhalt analysieren

Es gibt viele Gründe, Inhalte zu analysieren. Sie können Ihre bestehenden Inhalte auf Inhaltslücken oder verpasste Themenchancen analysieren (oder Sie können dasselbe mit den Inhalten Ihrer Mitbewerber tun).

Es kann Ihre sozialen Inhalte analysieren, damit Sie verstehen, wie die Leute über Ihre Marke denken. Sie können einen Inhaltsanalysator verwenden, um einen Chatbot zu erstellen oder Trendthemen zu ermitteln, über die es sich zu schreiben lohnt.

Schließlich ist die Inhaltsanalyse der erste Schritt bei der Übersetzung von einer Sprache in eine andere.

Lassen Sie uns einige der Funktionen der Inhaltsanalyse aufschlüsseln und uns Tools ansehen, die sie anwenden.

Inhaltsanalyse

Die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet sowohl Syntax als auch Semantik, um die Bedeutung hinter Inhalten zu verstehen.

Intelligente Geräte wie Google Home und Alexa verwenden die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Suchanfragen und Befehle zu verstehen. Google Mail verwendet NLP, um vorherzusehen, was Sie in eine E-Mail schreiben werden, und macht dann Vorschläge zum automatischen Ausfüllen.

Dann gibt es die Sprachanalyse für das Content-Marketing. MarketMuse verwendet zum Beispiel die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Ihre bestehenden Inhalte sowie die Ihrer Mitbewerber zu analysieren. Sie können es auch verwenden, um Entscheidungen über die Arten von neuen Inhalten zu treffen, die Sie erstellen sollten.

Natürlich können Sie damit nach Inhaltslücken suchen oder nach Möglichkeiten, einzelne Inhalte zu Clustern zu erweitern. Aber es tut auch etwas wirklich Außergewöhnliches.

Es durchsucht einzelne Inhalte mithilfe von NLP, um dünne Inhalte zu kennzeichnen, und schlägt Möglichkeiten vor, Ihre Themenabdeckung zu vertiefen. Es wird sogar zu behandelnde Unterthemen sowie zu beantwortende Fragen und einzuschließende primäre und sekundäre Schlüsselwörter vorschlagen.

Stimmungsanalyse

Inhaltsvermarkter verwenden die Stimmungsanalyse auf drei Arten. Erstens gibt es soziales Zuhören. Marketingteams verwenden Stimmungsanalyse-Tools, um im Wesentlichen zu hören, worüber die Leute online sprechen und wie sie darüber sprechen.

Wenn ein kontroverses Thema auf Facebook, Instagram oder anderen Social-Media-Plattformen im Trend liegt, greift die Stimmungsanalyse die Reaktionen der Menschen auf. Reagieren die Leute positiv oder negativ? Gehören sie zu Ihrer Zielgruppe? Wie (wenn überhaupt) sollte Ihre Marke das Thema berücksichtigen?

Content-Marketer verwenden auch Sentiment-Analysen, um Reaktionen auf ihre eigenen Inhalte in sozialen Medien zu verfolgen. Stimmungsanalyse-Tools suchen nach Triggerwörtern wie wunderbar oder schrecklich. Sie versuchen auch, die semantische Bedeutung hinter Beiträgen zu analysieren, indem sie sie in einen Kontext stellen.

Schließlich kann die Stimmungsanalyse für A/B-Tests verwendet werden. Content-Vermarkter können ein Tool verwenden, um ihre eigenen Inhalte zu scannen, bevor sie veröffentlicht werden, egal ob es sich um einen sozialen Beitrag oder den Text einer Zielseite handelt. Das Tool verwendet erlerntes Online-Verhalten, um festzustellen, ob Ihre Inhalte empfangen werden oder nicht, lange bevor sie überhaupt veröffentlicht werden.

Hier sind einige Beispiele für Tools, die Stimmungsanalysen durchführen können.

Brandwatch

Durch ihr Consumer Research-Produkt ermöglicht Brandwatch Marken, Online-Gespräche über sie und ihre Inhalte zu verfolgen, zu speichern und zu analysieren. Die Zielgruppenforschung umfasst auch die Themenstimmung.

Zurückweisen

Reputate wurde speziell für die Stimmungsanalyse entwickelt. Es kann Inhalte in 23 Sprachen über soziale Medien, Nachrichten, Blogs und andere Online-Kanäle analysieren, um Marken dabei zu helfen, Reaktionen auf ihre Inhalte und bestimmte Themen zu verfolgen.

HootSuite-Einblicke

HootSuite ist eine Social-Media-Management-Plattform, die Stimmungsanalysen als Teil ihrer Tracking-Funktion beinhaltet. Sobald Sie Inhalte gepostet haben, verfolgt Hootsuite diese für die üblichen Analysen sowie positive oder negative Reaktionen auf Ihre Inhalte.

Inhalte verstehen

Ein Teil der Analyse von Inhalten mit NLP besteht darin, sie im Kontext zu verstehen.

Elemente der menschlichen Sprache wie Slang, Sarkasmus und Redewendungen machen es schwierig, die Bedeutung hinter Texten ohne Kontext wirklich zu verstehen. Einige Programme verwenden jedoch KI, um kollektive Ergebnisse sowie frühere Begegnungen mit menschlicher Sprache zu lernen, um ihre Fähigkeit zum Sprachverständnis zu verbessern.

Das Verstehen von Inhalten ist auch ein großer Teil der Beantwortung und Analyse von Fragen. Suchmaschinen zum Beispiel werden immer besser darin, menschliche Anfragen zu verstehen und eine Antwort zurückzugeben, die der Absicht des Benutzers entspricht.

Wenn Sie Alexa fragen: „Was ist der heißeste Mantel dieser Saison?“, möchten Sie wahrscheinlich den heißesten Manteltrend wissen und nicht, welcher Mantel der wärmste ist. Alexa muss diesen Unterschied verstehen, um Ihnen die Antwort zu geben, die am besten zu Ihrer Frage passt.

Amazon Comprehend und IBM Watson Discovery

Amazon Comprehend und IBM Watson Discovery können all die Aufgaben erfüllen, die ich bereits erwähnt habe, indem sie Muster in der menschlichen Sprache verstehen. Es kann große Mengen an unstrukturiertem Text wie Kundendiensttickets, Social-Media-Posts und Produktbewertungen abrufen, um Gemeinsamkeiten in der Sprache zu finden und den Beteiligten Erkenntnisse zu liefern.

Wortsinn-Begriffsklärung

Die Begriffsklärung ist Teil des Verständnisses natürlicher Sprache. Diese Art von NLP wird hauptsächlich für Übersetzungen verwendet. Es ist der Prozess, Wörter und Sätze zu nehmen, die mehrere Bedeutungen haben könnten, und sie auf nur eine einzugrenzen. Sobald dies erledigt ist, kann ein Übersetzungstool ein genaueres Ergebnis in einer anderen Sprache generieren.

BabelScape Comprehendo

Dieses Tool ermöglicht die Übersetzung sowohl von Standardtext als auch von Textschnipseln (Tags, Suchanfragen usw.). Es kann Text durch semantische Analyse aggregieren.

NLTK

Das Natural Language Toolkit (NLTK) ist ein Open-Source-Tool zur Verarbeitung natürlicher Sprache, das für Python entwickelt wurde. Es kann an die Bedürfnisse seiner Benutzer angepasst werden, egal ob es sich um einen Linguisten oder ein Content-Marketing-Team handelt, das eine Inhaltsanalyse in seinen Plan aufnehmen möchte.

Inhalte generieren

Jedes Mal, wenn Ihr Smartphone mit Ihnen spricht oder Ihr Google Mail einen Satz automatisch beendet, verwenden Sie die Generierung natürlicher Sprache (NLG). Durch diesen Prozess nimmt eine App oder ein Programm Rohdaten und wandelt sie in eine kohärente Antwort um, die für das menschliche Ohr natürlich klingt.

NLG ist besonders wichtig bei der Erstellung von Chatbots zur Beantwortung von Kundenfragen. Aber es wird auch in Übersetzungstools, Suchfunktionen und in GPS-Apps verwendet.

Waze

Die Crowdsourcing-GPS-App Waze ist ein hervorragendes Beispiel für NLG. Wie alle GPS-Apps verfügt es über eine weibliche Standardstimme, die Sie beim Fahren führt. Sie können aber auch Sprachpakete berühmter Persönlichkeiten wie Arnold Schwarzenegger und Mr. T herunterladen, um Ihre Fahrt noch unterhaltsamer zu gestalten.

Dazu muss der App beigebracht werden, den Akzent und die Sprachmuster eines bestimmten Prominenten zu verstehen, um eine glaubwürdige Sprache zu erzeugen.

Textzusammenfassung

Textzusammenfassungen sind aus mehreren Gründen sehr hilfreich für Content-Marketing-Teams. Textzusammenfassungen können verwendet werden, um Social-Media-Beiträge für Blogs sowie Texte für Newsletter zu generieren. Vermarkter können es auch verwenden, um Inhalte mit wichtigen Schlüsselwörtern zu kennzeichnen und andere Metadaten auszufüllen, die Inhalte für Suchmaschinen besser sichtbar machen.

In akademischen Kreisen wird die Textzusammenfassung verwendet, um Inhaltszusammenfassungen zu erstellen.

Um einen Text zusammenzufassen, zieht ein NLP-Tool die Hauptideen und Schlüsselwörter aus einem Text und generiert eine Zusammenfassung mit NLG. Die Herausforderung für KI und maschinelles Lernen bestand schon immer darin, herauszufinden, was diese Hauptideen und Schlüsselwörter sind.

Aber die Technologie wird immer besser, und es gibt eine Vielzahl von Tools, die Ihnen dabei helfen, genau die Art von Zusammenfassung zu erreichen, die Sie benötigen. Es gibt sogar Chrome-Erweiterungen, die Ihnen helfen können, obwohl es schwierig sein kann, Inhaltszusammenfassungen auf diese Weise zu skalieren.

Automatische Zusammenfassung

Auto Summarizer ist ein kostenloses, webbasiertes Tool. Sie kopieren einfach Ihren Text und fügen ihn in das WYSIWYG ein, und das Tool generiert eine Zusammenfassung.

Wenn Sie nur wenige Artikel pro Monat veröffentlichen und eine schnelle Zusammenfassung benötigen, könnte dies ein nützliches Tool sein. Aber dies ist nicht das Textanalyse-Tool, um Ihre Inhalte zu skalieren oder viel auf einmal zusammenzufassen.

Zusammenfassung

Die Verarbeitung natürlicher Sprache mag als rein akademisches Werkzeug begonnen haben, aber reale Anwendungen im Content-Marketing nehmen weiter zu. NLP, KI und maschinelles Lernen ermöglichen es Marken, die genaue Zielgruppe für ihr Produkt oder ihre Dienstleistung zu bestimmen und sie mit den richtigen Inhalten anzusprechen. Es macht das Recherchieren, Planen, Erstellen, Verfolgen und Skalieren von Inhalten zu einem erreichbaren Ziel und nicht zu einem Marketing-Wahntraum.

Nun, wenn KI nur unsere Blog-Beiträge schreiben könnte, wäre das etwas!