4 aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural y ejemplos para especialistas en marketing de contenido

En publicaciones anteriores, hablé sobre qué es el procesamiento del lenguaje natural y cómo puede ayudarlo a optimizar y escalar la creación de contenido.

Pero es difícil visualizar realmente cómo funciona sin ejemplos. En esta publicación, repasaré cuatro funciones de inteligencia artificial (IA) y procesamiento de lenguaje natural y daré ejemplos de herramientas y servicios que las utilizan.

Al comprender cómo los servicios de marketing de contenido aplican NLP e IA, debería tener una idea bastante clara de cómo puede usar esta tecnología aún en desarrollo para su marca.

1. Análisis de contenido

Hay todo tipo de razones para analizar el contenido. Puede analizar su contenido existente en busca de brechas de contenido u oportunidades de temas perdidos (o puede hacer lo mismo con el contenido de sus competidores).

Puede analizar su contenido social para que comprenda cómo se siente la gente con respecto a su marca. Puede usar un analizador de contenido para crear un chatbot o para determinar temas de actualidad sobre los que vale la pena escribir.

Finalmente, el análisis de contenido es el primer paso en la traducción de un idioma a otro.

Analicemos algunas de las funciones del análisis de contenido y veamos las herramientas que las aplican.

Análisis de contenido

El procesamiento del lenguaje natural utiliza tanto la sintaxis como la semántica para comprender el significado detrás del contenido.

Los dispositivos inteligentes como Google Home y Alexa utilizan el procesamiento del lenguaje natural para comprender las consultas y los comandos de búsqueda. Gmail usa NLP para anticipar lo que escribirá en un correo electrónico y luego hace sugerencias para autocompletar.

Luego, está el análisis del lenguaje para el marketing de contenidos. MarketMuse, por ejemplo, utiliza el procesamiento de lenguaje natural para analizar su contenido existente, así como el de sus competidores. También puede usarlo para tomar decisiones sobre los tipos de contenido nuevo que debe crear.

Por supuesto, puede usarlo para verificar las brechas de contenido u oportunidades para expandir piezas individuales de contenido en grupos. Pero también hace algo realmente extraordinario.

Rastrea piezas individuales de contenido usando NLP para marcar contenido delgado y sugiere oportunidades para profundizar en la cobertura de su tema. Incluso sugerirá subtemas para cubrir, así como preguntas para responder y palabras clave primarias y secundarias para incluir.

Análisis de los sentimientos

Los especialistas en marketing de contenido utilizan el análisis de sentimientos de tres maneras. Primero, está la escucha social. Los equipos de marketing utilizan herramientas de análisis de sentimientos para escuchar de qué habla la gente en línea y cómo lo hacen.

Si un tema controvertido está de moda en Facebook, Instagram u otras plataformas de redes sociales, el análisis de sentimientos detectará las reacciones de las personas. ¿La gente está reaccionando positiva o negativamente? ¿Son parte de tu público objetivo? ¿Cómo (si es que lo hace) debería su marca influir en el tema?

Los especialistas en marketing de contenido también utilizan el análisis de sentimientos para rastrear las reacciones a su propio contenido en las redes sociales. Las herramientas de análisis de sentimientos buscan palabras desencadenantes como maravilloso o terrible. También intentan analizar el significado semántico detrás de las publicaciones poniéndolas en contexto.

Finalmente, el análisis de sentimientos se puede utilizar para las pruebas A/B. Los especialistas en marketing de contenido pueden usar una herramienta para escanear su propio contenido antes de que se publique, ya sea una publicación social o el texto de una página de destino. La herramienta utiliza comportamientos en línea aprendidos para determinar si su contenido se recibirá o no mucho antes de que se publique.

Estos son algunos ejemplos de herramientas que pueden realizar análisis de sentimiento.

Brandwatch

A través de su producto Consumer Research, Brandwatch permite a las marcas rastrear, guardar y analizar conversaciones en línea sobre ellas y su contenido. La investigación de la audiencia también incluye el sentimiento del tema.

repudiar

Repustate está hecho específicamente para el análisis de sentimientos. Puede analizar contenido en 23 idiomas en redes sociales, noticias, blogs y otros canales en línea para ayudar a las marcas a rastrear las reacciones a su contenido y temas específicos.

Perspectivas de HootSuite

HootSuite es una plataforma de administración de redes sociales que incluye análisis de sentimientos como parte de su funcionalidad de seguimiento. Una vez que haya publicado contenido, Hootsuite lo rastreará para los análisis habituales, así como para las reacciones positivas o negativas a su contenido.

Comprender el contenido

Una parte de analizar contenido usando PNL es entenderlo en contexto.

Los elementos del habla humana, como la jerga, el sarcasmo y los modismos, dificultan la comprensión real del significado detrás del texto sin contexto. Pero algunos programas usan IA para aprender resultados colectivos, así como encuentros previos con el habla humana para mejorar su capacidad de comprender el lenguaje.

Comprender el contenido también es una parte importante de responder y analizar preguntas. Los motores de búsqueda, por ejemplo, están mejorando mucho en la comprensión de las consultas humanas y brindan una respuesta que satisface la intención del usuario.

Si le preguntas a Alexa: "¿Cuál es el abrigo más candente de esta temporada?", probablemente quieras saber cuál es la tendencia de abrigos más candente y no qué abrigo es el más abrigado. Alexa necesita entender esa distinción para darte la respuesta que mejor se adapte a tu consulta.

Amazon Comprender e IBM Watson Discovery

Amazon Comprehend e IBM Watson Discovery pueden realizar todas las tareas que ya mencioné mediante la comprensión de patrones en el lenguaje humano. Puede extraer grandes cantidades de texto no estructurado, como tickets de servicio al cliente, publicaciones en redes sociales y reseñas de productos, para encontrar puntos en común en el lenguaje y brindar información a las partes interesadas.

Desambiguación del sentido de las palabras

La desambiguación del sentido de las palabras es parte de la comprensión del lenguaje natural. Este tipo de PNL se utiliza principalmente para la traducción. Es el proceso de tomar palabras y frases que podrían tener múltiples significados y reducirlo a uno solo. Una vez hecho esto, una herramienta de traducción puede generar un resultado más preciso en otro idioma.

Comprensión de BabelScape

Esta herramienta permite traducir tanto texto estándar como fragmentos de texto (etiquetas, consultas de búsqueda, etc.). Puede agregar texto a través del análisis semántico.

NLTK

El kit de herramientas de lenguaje natural (NLTK) es una herramienta de procesamiento de lenguaje natural de código abierto creada para Python. Se puede personalizar para satisfacer las necesidades de su usuario, ya sea un lingüista o un equipo de marketing de contenido que busca incluir el análisis de contenido en su plan.

Generación de contenido

Cada vez que su teléfono inteligente le habla o su Gmail finaliza automáticamente una oración, está utilizando la generación de lenguaje natural (NLG). A través de este proceso, una aplicación o programa toma datos sin procesar y los convierte en una respuesta coherente que suena natural para el oído humano.

NLG es especialmente importante en la creación de chatbots para responder a las preguntas de los clientes. Pero también se usa en herramientas de traducción, funciones de búsqueda y aplicaciones de GPS.

Waze

La aplicación de crowdsourcing GPS Waze es un excelente ejemplo de NLG. Como todas las aplicaciones de GPS, viene con una voz femenina estándar que te guía mientras conduces. Pero también puede descargar paquetes de voz de personas famosas como Arnold Schwarzenegger y Mr. T para que su viaje sea un poco más entretenido.

Para hacer eso, se debe enseñar a la aplicación a comprender el acento y los patrones de lenguaje de una celebridad determinada para generar un lenguaje creíble.

Resumen de texto

Los resúmenes de texto son muy útiles para los equipos de marketing de contenido por varias razones. Los resúmenes de texto se pueden usar para generar publicaciones en redes sociales para blogs, así como texto para boletines. Los especialistas en marketing también pueden usarlo para etiquetar contenido con palabras clave importantes y completar otros metadatos que hacen que el contenido sea más visible para los motores de búsqueda.

En los círculos académicos, el resumen de texto se utiliza para crear resúmenes de contenido.

Para resumir un texto, una herramienta NLP extrae las ideas principales y las palabras clave de un texto y genera un resumen utilizando NLG. El desafío para la IA y el aprendizaje automático siempre ha sido descubrir cuáles son esas ideas y palabras clave principales.

Pero la tecnología es cada vez mejor y hay una variedad de herramientas para ayudarlo a lograr exactamente el tipo de resumen que necesita. Incluso hay extensiones de Chrome que pueden ayudarlo, aunque puede ser difícil escalar los resúmenes de contenido de esa manera.

Resumen automático

Auto Summarizer es una herramienta gratuita basada en la web. Simplemente copia y pega tu texto en WYSIWYG, y la herramienta genera un resumen.

Si publica solo unas pocas piezas al mes y necesita un resumen rápido, esta podría ser una herramienta útil. Pero esta no es la herramienta de análisis de texto para escalar su contenido o resumir mucho a la vez.

Resumen

El procesamiento del lenguaje natural puede haber comenzado como una herramienta puramente académica, pero las aplicaciones del mundo real en el marketing de contenidos siguen creciendo. La PNL, la IA y el aprendizaje automático permiten a las marcas identificar la audiencia exacta para su producto o servicio y dirigirse a ellos con el contenido adecuado. Hace que la investigación, la planificación, la creación, el seguimiento y la ampliación del contenido sean un objetivo alcanzable en lugar de una quimera de marketing.

Ahora, si la IA pudiera simplemente escribir nuestras publicaciones de blog, ¡sería algo!