4自然言語処理アプリケーションとコンテンツマーケター向けの例

以前の投稿では、自然言語処理とは何か、そしてそれがコンテンツ作成の合理化と拡張にどのように役立つかについて話しました。

しかし、例なしでそれがどのように機能するかを実際に視覚化することは困難です。 この投稿では、人工知能（AI）と自然言語処理の4つの機能について説明し、それらを使用するツールとサービスの例を示します。

コンテンツマーケティングサービスがNLPとAIをどのように適用するかを理解することで、このまだ開発中のテクノロジーをブランドにどのように使用できるかをかなりよく理解できるはずです。

1.コンテンツの分析

コンテンツを分析する理由はさまざまです。 既存のコンテンツを分析して、コンテンツのギャップや見逃したトピックの機会を見つけることができます（または、競合他社のコンテンツに対して同じことを行うことができます）。

それはあなたがあなたのブランドについて人々がどのように感じているかを理解するためにあなたのためにあなたのソーシャルコンテンツを分析することができます。 コンテンツアナライザーを使用して、チャットボットを作成したり、書く価値のあるトレンドトピックを特定したりできます。

最後に、コンテンツ分析は、ある言語から別の言語への翻訳の最初のステップです。

コンテンツ分析の機能のいくつかを分解し、それらを適用するツールを見てみましょう。

内容分析

自然言語処理では、構文とセマンティクスの両方を使用して、コンテンツの背後にある意味を理解します。

Google HomeやAlexaなどのスマートデバイスは、自然言語処理を使用して検索クエリとコマンドを理解します。 GmailはNLPを使用して、メールに何を書き込むかを予測し、自動入力の提案を行います。

次に、コンテンツマーケティングの言語分析があります。 たとえば、MarketMuseは、自然言語処理を使用して、既存のコンテンツと競合他社のコンテンツを分析します。 また、これを使用して、作成する必要のある新しいコンテンツの種類を決定することもできます。

もちろん、これを使用して、コンテンツのギャップや、単一のコンテンツをクラスターに拡張する機会を確認できます。 しかし、それはまた、本当に並外れたことをします。

NLPを使用して個々のコンテンツをクロールし、シンコンテンツにフラグを立て、トピックの範囲を深める機会を提案します。 カバーするサブトピック、回答する質問、含めるプライマリおよびセカンダリキーワードも提案します。

感情分析

コンテンツマーケターは、感情分析を3つの方法で使用します。 まず、ソーシャルリスニングがあります。 マーケティングチームは、感情分析ツールを使用して、基本的に、人々がオンラインで何について話しているのか、そしてどのように話しているのかを聞きます。

物議を醸すトピックがFacebook、Instagram、またはその他のソーシャルメディアプラットフォームでトレンドになっている場合、感情分析は人々の反応を取り上げます。 人々はポジティブに反応していますか、それともネガティブに反応していますか？ 彼らはあなたのターゲットオーディエンスの一部ですか？ あなたのブランドは（もしあれば）どのようにトピックに重きを置くべきですか？

コンテンツマーケターはまた、感情分析を使用して、ソーシャルメディア上の自分のコンテンツに対する反応を追跡します。 感情分析ツールは、素晴らしいまたはひどいようなトリガーワードを探します。 また、投稿をコンテキストに入れることで、投稿の背後にある意味的な意味を分析しようとします。

最後に、感情分析はA/Bテストに使用できます。 コンテンツマーケターは、ソーシャルポストであろうとランディングページテキストであろうと、公開前に自分のコンテンツをスキャンするためのツールを使用できます。 このツールは、学習したオンライン動作を使用して、コンテンツが公開される前に受信されるかどうかを判断します。

感情分析を実行できるツールの例を次に示します。

ブランドウォッチ

Brandwatchは、Consumer Research製品を通じて、ブランドとそのコンテンツに関するオンライン会話を追跡、保存、分析できるようにします。 視聴者調査には、トピックの感情も含まれます。

Repustate

Repustateは、感情分析のために特別に作成されています。 ソーシャルメディア、ニュース、ブログ、その他のオンラインチャネル全体で、23の言語でコンテンツを分析し、ブランドがコンテンツや特定のトピックに対する反応を追跡できるようにします。

HootSuiteインサイト

HootSuiteは、追跡機能の一部として感情分析を含むソーシャルメディア管理プラットフォームです。 コンテンツを投稿すると、Hootsuiteはコンテンツを追跡して、通常の分析と、コンテンツに対する肯定的または否定的な反応を追跡します。

コンテンツを理解する

NLPを使用してコンテンツを分析することの一部は、コンテキストでコンテンツを理解することです。

スラング、皮肉、イディオムなどの人間のスピーチの要素は、文脈なしでテキストの背後にある意味を真に理解することを困難にします。 しかし、一部のプログラムでは、AIを使用して集合的な結果や、言語を理解する能力を向上させるための人間のスピーチとの以前の出会いを学習します。

コンテンツを理解することも、質問への回答と分析の重要な部分です。 たとえば、検索エンジンは、人間のクエリを理解し、ユーザーの意図を満たす答えを返すことで、はるかに優れています。

Alexaに「今シーズン最も暑いコートは何ですか？」と尋ねると、おそらく最も暑いコートの傾向を知りたいと思うでしょう。どのコートが最も暖かいかではありません。 Alexaは、クエリに最適な答えを提供するために、その違いを理解する必要があります。

AmazonComprehendおよびIBMWatsonDiscovery

AmazonComprehendとIBMWatsonDiscoveryは、人間の言語のパターンを理解することで、私がすでに述べたすべてのタスクを実行できます。 カスタマーサービスチケット、ソーシャルメディアの投稿、製品レビューなどの構造化されていないテキストを大量に取り込み、言語の共通点を見つけて、利害関係者に洞察を提供できます。

語義の曖昧性解消

語義の曖昧性解消は、自然言語の理解の一部です。 このタイプのNLPは、主に翻訳に使用されます。 これは、複数の意味を持つ可能性のある単語やフレーズを取得し、それを1つに絞り込むプロセスです。 それが完了すると、翻訳ツールは別の言語でより正確な結果を生成できます。

BabelScape Comprehendo

このツールを使用すると、標準のテキストとテキストスニペット（タグ、検索クエリなど）の両方を翻訳できます。 セマンティック分析を通じてテキストを集約できます。

NLTK

Natural Language Toolkit（NLTK）は、Python用に作成されたオープンソースの自然言語処理ツールです。 言語学者であろうと、コンテンツ分析を計画に含めることを検討しているコンテンツマーケティングチームであろうと、ユーザーのニーズに合わせてカスタマイズできます。

コンテンツの生成

スマートフォンがあなたに話しかけるか、Gmailが文を自動終了するたびに、自然言語生成（NLG）を使用しています。 このプロセスを通じて、アプリまたはプログラムは生データを取得し、それを人間の耳に自然に聞こえる一貫した応答に変換します。

NLGは、顧客の質問に答えるためのチャットボットを作成する上で特に重要です。 ただし、翻訳ツール、検索機能、GPSアプリでも使用されます。

Waze

クラウドソーシングGPSアプリWazeはNLGの優れた例です。 すべてのGPSアプリと同様に、運転中にガイドする標準の女性の声が付属しています。 ただし、アーノルドシュワルツェネッガーやミスターTなどの有名人のボイスパックをダウンロードして、ドライブをもう少し面白くすることもできます。

そのためには、特定の有名人のアクセントと言語パターンを理解して、信頼できる言語を生成するようにアプリに教える必要があります。

テキスト要約

テキストサマライザーは、いくつかの理由でコンテンツマーケティングチームに非常に役立ちます。 テキストの要約を使用して、ブログのソーシャルメディア投稿やニュースレターのテキストを生成できます。 マーケターはこれを使用して、コンテンツに重要なキーワードをタグ付けし、コンテンツを検索エンジンで見やすくする他のメタデータを入力することもできます。

学術界では、テキストの要約を使用してコンテンツの要約を作成します。

テキストを要約するために、NLPツールはテキストから主要なアイデアとキーワードを引き出し、NLGを使用して要約を生成します。 AIと機械学習の課題は、これらの主要なアイデアとキーワードが何であるかを常に理解することでした。

しかし、テクノロジーはどんどん良くなっており、必要な種類の要約を正確に達成するのに役立つさまざまなツールがあります。 コンテンツの概要をそのようにスケーリングするのは難しいかもしれませんが、あなたを助けることができるクローム拡張機能さえあります。

自動サマライザー

Auto Summarizerは、無料のWebベースのツールです。 テキストをコピーしてWYSIWYGに貼り付けるだけで、ツールが要約を生成します。

月に数個だけ公開し、簡単な要約が必要な場合、これは便利なツールになる可能性があります。 ただし、これは、コンテンツをスケーリングしたり、一度に多くを要約したりするためのテキスト分析ツールではありません。

概要

自然言語処理は純粋に学術的なツールとして始まったかもしれませんが、コンテンツマーケティングの実際のアプリケーションは成長を続けています。 NLP、AI、機械学習により、ブランドは自社の製品やサービスの正確なオーディエンスを特定し、適切なコンテンツでターゲットを絞ることができます。 これにより、マーケティングパイプの夢ではなく、コンテンツの調査、計画、作成、追跡、およびスケーリングを達成可能な目標にすることができます。

さて、もしAIが私たちのブログ投稿を書くことができれば、それは何かでしょう！