Pemrosesan Bahasa Alami untuk Pemasar Konten

Oke, Google, berapa suhu di luar hari ini? Sudahkah Anda mengajukan pertanyaan pada perangkat yang diaktifkan suara Anda hari ini?

Mungkin Anda pernah menulis email dan menggunakan saran kalimat Gmail. Mungkin Anda menerjemahkan halaman dalam bahasa lain.

Jika ya, Anda telah menggunakan sejenis kecerdasan buatan yang disebut pemrosesan bahasa alami (NLP), di mana komputer diprogram untuk memahami bahasa manusia dan pola bicara untuk menjalankan perintah.

Ini hanyalah salah satu bagian dari kelompok teknologi AI yang mencakup pembelajaran mesin, pengenalan gambar, pembelajaran mendalam, jaringan saraf, dan pembuatan bahasa alami (NLG).

Asisten virtual seperti Google, Siri, dan Alexa semuanya menggunakan NLP untuk melakukan permintaan dan permintaan pencarian. Mesin pencari juga menggunakannya, untuk mencocokkan konten dengan kueri, memprediksi dan mengisi otomatis kueri, dan menayangkan iklan bertarget, antara lain.

Bagaimana Pemrosesan Bahasa Alami Bekerja?

Sebelum AI dan NLP, mesin pencari dan situs web cukup banyak melakukan apa yang diperintahkan manusia kepada mereka. Mereka hanya bisa "mempelajari" proses dan perintah baru ketika manusia memprogram proses dan perintah itu ke dalamnya.

Sekarang, ponsel, perangkat perintah suara, dan Chrome Anda dapat mempelajari cara Anda menelusuri konten dan jenis konten yang biasanya Anda cari. Dengan melakukan itu, mereka mencoba memberikan istilah pencarian dan konten yang disesuaikan dengan Anda dan preferensi Anda.

Pikirkan semua bidang pencarian yang Anda isi untuk menemukan apa yang Anda butuhkan. Amazon, Netflix, Google; mereka semua menggunakan isi otomatis untuk mencari tahu apa yang Anda cari bahkan sebelum Anda selesai mengetiknya.

Dan berapa kali Anda mengetahui nama film atau produk yang Anda cari? Anda memasukkan apa yang Anda ketahui dan berharap fungsi pencarian dapat mencocokkan istilah pencarian parsial Anda dengan hal yang Anda cari.

Selama kueri Anda lebih baik daripada "film dengan pria itu", ada kemungkinan besar, Amazon atau Google akan menemukannya.

Dan itu adalah pemrosesan bahasa alami. NLP menganalisis sejumlah besar data bahasa dari beberapa kueri dan mencari pola kontekstual untuk menginterpretasikan hasil.

Bahkan email Anda menggunakan NLP sekarang. Pernahkah Anda memperhatikan bahwa Gmail sekarang menyelesaikan kalimat Anda? Ini menggunakan pembelajaran mesin serta NLP untuk mempelajari cara Anda berkomunikasi dan membuat saran saat Anda menulis email.

Omong-omong, jika Anda tidak jelas tentang perbedaan antara pemrosesan, generasi, dan pemahaman bahasa alami, kami menulis posting, “Apa Perbedaan Antara NLP, NLU, dan NLG?” hanya untuk Anda!

Apa Dampak Potensial NLP pada Pemasaran Konten?

Pikirkan tentang semua data yang dikumpulkan oleh perangkat pintar dan mesin pencari tentang pengguna dan preferensi pencarian mereka. Sekarang, bayangkan Anda dapat memanfaatkan data itu untuk menyesuaikan konten Anda sendiri dengannya.

Itulah yang terjadi. Pengiklan dan pemasar konten sama-sama dapat menargetkan konten mereka secara hiper ke audiens tertentu, berdasarkan apa yang dipelajari AI di balik pencarian.

Ini juga mempengaruhi struktur konten. Ingat hari-hari menjejalkan kata kunci yang terdengar tidak wajar ke dalam posting blog hanya untuk muncul di pencarian?

NLP dan NLG telah menghapusnya. Sekarang, mesin pencari dapat mencocokkan konten dengan istilah pencarian, meskipun posting blog menggunakan kata kunci yang tidak sama persis.

Dan pencari dapat mengajukan pertanyaan menggunakan bahasa alami (tertulis atau lisan) daripada istilah pencarian kikuk yang ditandai dengan tanda kutip.

Faktanya, mesin pencari seperti Google menggunakan AI dan NLP untuk mencocokkan konten berkualitas dengan istilah pencarian.

Tidak hanya memproses kebiasaan pencarian Anda sendiri, tetapi juga kebiasaan semua penggunanya untuk mencari apa yang paling banyak dicari orang. Dan NLP dan AI dapat menafsirkan data besar untuk menemukan istilah pencarian terbaik bagi pengiklan.

Mari kita lihat lebih dekat beberapa aplikasi AI dan NLP dalam pemasaran konten dan bagaimana mereka mengubah bidangnya.

Aplikasi Pemrosesan Bahasa Alami dalam Pemasaran Konten

Tidak diragukan lagi NLP mengubah cara kita berpikir tentang pemasaran konten dan penemuan konten. Ada aplikasi yang saat ini digunakan pemasar untuk meningkatkan jenis konten yang sudah mereka produksi.

Mengukur Sentimen

Cukup mudah untuk melacak seberapa sering konten Anda dilihat, dibagikan, dan ditautkan kembali. Tetapi lebih sulit untuk mendapatkan konteks untuk interaksi tersebut.

NLP dapat membantu pemasar memahami mengapa konten mereka dibagikan. Misalnya, luar biasa ketika konten menjadi viral. Tapi bayangkan konten Anda dibagikan dengan komentar seperti “ini semua salah”, “seberapa menghina”, atau “apa yang mereka pikirkan?”.

Ini adalah bagian besar dari kampanye pemasaran sosial dan mendengarkan secara sosial. Pemasar media sosial sekarang menggunakan konten analisis sentimen untuk mencari bahasa negatif, positif, atau netral untuk membantu mereka menentukan bagaimana konten diterima oleh audiens target.

Meningkatkan Konten

Jika Anda memiliki perpustakaan konten yang ada, AI dan NLP dapat membantu Anda mengaudit postingan Anda untuk konten yang hilang atau tipis. MarketMuse Suite adalah platform yang menganalisis setiap bagian konten, mencari topik, subtopik, atau kata kunci yang hilang.

Ini akan menggunakan NLP untuk membantu Anda menentukan cara meningkatkan konten tipis, juga, dengan mencari informasi yang hilang dalam topik.

Meningkatkan Peringkat Pencarian

Selama empat tahun terakhir, mesin pencari seperti Google telah menggunakan algoritme untuk merayapi konten lebih dari sekadar kata kunci. Perayap ini sekarang menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk menentukan apakah konten di sekitar kata kunci benar-benar cocok dengan maksud pengguna.

Katakanlah kata kunci Anda adalah “cara memasang rak”. Perayap akan menganalisis sintaks dan semantik pada halaman untuk memahami apakah teks lainnya menjawab kueri tersebut. Apakah itu termasuk langkah-langkah yang benar? Apakah cukup komprehensif sehingga pengguna dapat memasang rak menggunakan posting blog Anda?

Dan itulah inti sebenarnya dari optimasi mesin pencari. Apakah konten Anda cocok dengan maksud pengguna? Jika Anda menulis artikel tentang topik hangat dalam politik, apakah artikel Anda cocok dengan maksud pengguna yang menelusuri topik tersebut? Apakah itu berisi informasi yang berguna, atau hanya sekedar basa-basi? NLP semakin baik dalam menentukan itu.

Mencapai Target Audiens

Terakhir, NLP dapat membantu Anda menargetkan audiens yang tepat untuk konten atau iklan berbayar. Pikirkan semua data yang dikumpulkan Google saat orang melakukan penelusuran online atau menggunakan perangkat pintar mereka. Perusahaan sekarang memanfaatkan data itu untuk menargetkan konten berbayar dan iklan mereka ke grup tertentu di wilayah yang lebih kecil.

Daripada menghabiskan uang untuk membuat jaring yang lebar untuk mengait beberapa ikan, perusahaan mengasah audiens yang lebih kecil yang akan menghasilkan konversi yang lebih tinggi.

Faktanya, ada teori konspirasi yang beredar bahwa ponsel cerdas Anda mendengarkan percakapan Anda untuk menangkap kata kunci dan menunjukkan kepada Anda konten dan iklan yang ditargetkan. Google dan Facebook, tentu saja, dengan tegas membantahnya.

Teknik Pemrosesan Bahasa Alami

NLP menafsirkan bahasa dan mengubahnya menjadi hasil yang dapat digunakan melalui sintaks dan semantik. Sintaks menjelaskan bagaimana kata-kata disusun dalam sebuah kalimat untuk membuat makna struktural dan tata bahasa. Semantik mengacu pada makna sebenarnya di balik kata-kata yang diucapkan atau ditulis seseorang.

Analisis Sintaktis

Menurut Dr. Michael J. Garbade, pendiri dan CEO Education Ecosystem, ada lebih dari beberapa cara mesin pencari dan komputer memperoleh makna dari sintaksis. Berikut adalah beberapa teknik yang paling umum:

• Lemmatization – Proses mereduksi semua bentuk infleksi dari sebuah kata menjadi satu untuk membuat analisis lebih mudah.
• Segmentasi morfologi – Membagi kata menjadi unit-unit individual, yang disebut morfem, yang membuat analisis lebih mudah. Misalnya, uptown akan dibagi menjadi up- dan -town.
• Segmentasi kata – Membagi sebagian besar teks kontinu menjadi unit yang berbeda
• Part-of-speech tagging – Mengidentifikasi part of speech untuk setiap kata, seperti kata kerja, kata benda, artikel, preposisi, dll.
• Parsing – Analisis gramatikal sebuah kalimat.
• Pemecahan kalimat – Menempatkan batasan di sekitar kalimat untuk membantu program membedakan satu sama lain.
• Stemming – Memotong kata-kata yang diinfleksikan ke bentuk akarnya.

Analisis Semantik

Di sinilah komputer dan program pencarian masih tersandung. Karena ada begitu banyak nuansa dalam bahasa, maka sulit untuk memprogram maknanya.

Pernahkah Anda melontarkan komentar sarkastik kepada Siri? Anda mungkin mendapat jawaban harfiah atau “Maaf. Saya tidak paham." Itu karena infleksi dalam suara Anda, yang menandakan sarkasme, tidak dapat ditafsirkan oleh perangkat yang diaktifkan suara.

Tetapi ada beberapa teknik yang digunakan teknologi AI bersama dengan analisis semantik untuk mengekstraksi makna, menurut Dr. Garbade. Mereka termasuk:

• Pengenalan entitas bernama (NER) – Ini adalah saat algoritme mengidentifikasi bagian dari teks atau permintaan lisan sebagai bagian dari grup yang telah ditentukan sebelumnya. Nama orang dan tempat misalnya bisa ditarik dengan NER.
• Word sense disambiguation (WSD) – Sebuah program melihat sebuah kata dan mencoba untuk menentukan maknanya dalam konteks teks di sekitarnya. Katakanlah Anda menulis dalam email, “Kami pergi ke pesta. Kami punya bola.” Google akan melihat teks untuk memahami bahwa maksud Anda Anda bersenang-senang, bukan karena Anda memiliki bola literal di tangan Anda.
• Generasi bahasa alami (NLG) – Ini adalah proses mengambil data dan mengubahnya menjadi bahasa alami yang Anda dengar saat Anda mengajukan pertanyaan kepada Siri atau Alexa. Ada juga teknologi baru yang menggunakan NLG untuk pembuatan konten.

Alat dan Perpustakaan Pemrosesan Bahasa Alami

Pertama, mari kita bedakan antara alat dan perpustakaan. Alat lebih merupakan solusi out-of-the-box untuk NLP, sementara perpustakaan adalah sesuatu yang tim teknologi Anda akan ambil dan bangun NLP untuk merek Anda.

Ada opsi sumber terbuka, serta kode kepemilikan, yang berarti Anda harus membayarnya. Apa yang Anda pilih bergantung pada seberapa banyak penyesuaian yang Anda atau tim pengembangan Anda ingin lakukan. (Alat dan pustaka sumber terbuka biasanya memerlukan lebih banyak penyesuaian.)

Peralatan

Tentu saja, semua nama besar di bidang teknologi memiliki alat dan layanan NLP dan AI mereka sendiri. Amazon memiliki Amazon Comprehend, yang mengambil sejumlah besar data tidak terstruktur dan mencari pola. IBM memiliki Watson Natural Language Understanding Services. Dan Google memiliki Cloud Natural Language.

Semua ini dapat digunakan untuk melayani pemasaran umum dan kebutuhan data besar.

Sungguh, hanya ada satu perusahaan yang menggunakan AI dan NLP canggih untuk pemasaran konten, khususnya. Itu MarketMuse.

Seperti yang saya sebutkan sebelumnya, MarketMuse menganalisis bagian individu atau seluruh perpustakaan konten untuk mencari celah konten, konten tipis, dan bahkan peluang untuk bersaing satu sama lain.

Anda dapat menggunakannya untuk melakukan pencarian konten semantik untuk menentukan cakupan topik tertentu juga.

Perpustakaan

Perpustakaan jauh lebih teknis, tetapi mereka dapat memberi Anda sedikit lebih banyak fleksibilitas dalam cara Anda menerapkan NLP. Pada dasarnya, perpustakaan adalah paket algoritme berkode yang dapat Anda atau tim pengembangan Anda gunakan untuk membuat alat NLP Anda sendiri.

Natural Language Toolkit (NLTK) mungkin adalah perpustakaan yang paling banyak dibicarakan di web. Hal ini terutama digunakan untuk tujuan pendidikan dan penelitian, dan ditulis dengan python, sebuah program open-source.

Kata-kata terakhir

Kami baru mulai memahami kemungkinan pemrosesan bahasa alami untuk strategi konten. Karena ilmu data menjadi bagian integral dari strategi pemasaran konten, personalisasi dan konten otomatis pada akhirnya dapat menjadi hal yang biasa.

Siapa tahu? Bahkan mungkin akan menggantikan pembuat konten suatu hari nanti (walaupun penulis ini benar-benar berharap tidak).