4 Applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale ed esempi per i marketer dei contenuti

Nei post precedenti, ho parlato di cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale e di come può aiutarti a semplificare e ridimensionare la creazione di contenuti.

Ma è difficile visualizzare davvero come funziona senza esempi. In questo post, esaminerò quattro funzioni dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'elaborazione del linguaggio naturale e fornirò esempi di strumenti e servizi che li utilizzano.

Comprendendo in che modo i servizi di marketing dei contenuti applicano la PNL e l'IA, dovresti avere un'idea abbastanza chiara di come puoi utilizzare questa tecnologia ancora in via di sviluppo per il tuo marchio.

1. Analisi dei contenuti

Ci sono tutti i tipi di ragioni per analizzare i contenuti. Puoi analizzare i tuoi contenuti esistenti per rilevare eventuali lacune nei contenuti o opportunità di argomenti perse (oppure puoi fare lo stesso con i contenuti dei tuoi concorrenti).

Può analizzare i tuoi contenuti social per farti capire come si sentono le persone riguardo al tuo marchio. Puoi utilizzare un analizzatore di contenuti per creare un chatbot o per determinare argomenti di tendenza di cui vale la pena scrivere.

Infine, l'analisi del contenuto è il primo passo nella traduzione da una lingua all'altra.

Analizziamo alcune delle funzionalità dell'analisi dei contenuti e esaminiamo gli strumenti che le applicano.

Analisi del contenuto

L'elaborazione del linguaggio naturale utilizza sia la sintassi che la semantica per comprendere il significato dietro il contenuto.

I dispositivi intelligenti come Google Home e Alexa utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale per comprendere query e comandi di ricerca. Gmail utilizza la NLP per anticipare ciò che scriverai in un'email e quindi dare suggerimenti per la compilazione automatica.

Poi, c'è l'analisi linguistica per il content marketing. MarketMuse, ad esempio, utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale per analizzare i tuoi contenuti esistenti, così come quelli dei tuoi concorrenti. Puoi anche usarlo per prendere decisioni sui tipi di nuovi contenuti che dovresti creare.

Ovviamente, puoi usarlo per verificare la presenza di lacune nei contenuti o opportunità per espandere singole parti di contenuto in cluster. Ma fa anche qualcosa di veramente straordinario.

Esegue la scansione di singoli contenuti utilizzando la NLP per contrassegnare i contenuti sottili e suggerisce opportunità per approfondire la copertura dell'argomento. Suggerirà anche argomenti secondari da trattare, domande a cui rispondere e parole chiave primarie e secondarie da includere.

Analisi del sentimento

I marketer dei contenuti utilizzano l'analisi del sentiment in tre modi. In primo luogo, c'è l'ascolto sociale. I team di marketing utilizzano strumenti di analisi del sentimento per ascoltare essenzialmente ciò di cui le persone parlano online e come ne parlano.

Se un argomento controverso è di tendenza su Facebook, Instagram o altre piattaforme di social media, l'analisi del sentiment raccoglierà le reazioni delle persone. Le persone reagiscono positivamente o negativamente? Fanno parte del tuo pubblico di destinazione? In che modo (se non del tutto) il tuo marchio dovrebbe avere un peso sull'argomento?

I marketer dei contenuti utilizzano anche l'analisi del sentiment per tenere traccia delle reazioni ai propri contenuti sui social media. Gli strumenti di analisi del sentimento cercano parole scatenanti come meraviglioso o terribile. Cercano anche di analizzare il significato semantico dietro i post inserendoli nel contesto.

Infine, l'analisi del sentimento può essere utilizzata per i test A/B. Gli esperti di marketing dei contenuti possono utilizzare uno strumento per scansionare i propri contenuti prima che vengano pubblicati, che si tratti di un post sui social o del testo della pagina di destinazione. Lo strumento utilizza i comportamenti online appresi per determinare se i tuoi contenuti verranno ricevuti o meno molto prima ancora che vengano pubblicati.

Di seguito sono riportati alcuni esempi di strumenti in grado di eseguire analisi del sentiment.

Brandwatch

Attraverso il loro prodotto Consumer Research, Brandwatch consente ai marchi di tracciare, salvare e analizzare le conversazioni online su di loro e sui loro contenuti. La ricerca del pubblico include anche il sentimento dell'argomento.

Reputate

Reputate è creato appositamente per l'analisi del sentimento. Può analizzare i contenuti in 23 lingue su social media, notizie, blog e altri canali online per aiutare i marchi a tenere traccia delle reazioni ai loro contenuti e argomenti specifici.

Approfondimenti su HootSuite

HootSuite è una piattaforma di gestione dei social media che include l'analisi del sentiment come parte della sua funzionalità di monitoraggio. Dopo aver pubblicato i contenuti, Hootsuite ne terrà traccia per le solite analisi e per le reazioni positive o negative ai tuoi contenuti.

Capire il contenuto

Una parte dell'analisi dei contenuti utilizzando la PNL è comprenderli nel contesto.

Elementi del linguaggio umano come gergo, sarcasmo e modi di dire rendono difficile comprendere veramente il significato dietro il testo senza contesto. Ma alcuni programmi utilizzano l'IA per apprendere risultati collettivi e precedenti incontri con il linguaggio umano per migliorare la loro capacità di comprendere il linguaggio.

Anche la comprensione del contenuto è una parte importante della risposta e dell'analisi delle domande. I motori di ricerca, ad esempio, stanno migliorando molto nel comprendere le query umane e nel fornire una risposta che soddisfi le intenzioni dell'utente.

Se chiedi ad Alexa "Qual è il cappotto più caldo di questa stagione?", probabilmente vorrai sapere la tendenza del cappotto più alla moda e non quale è il più caldo. Alexa ha bisogno di capire questa distinzione per darti la risposta che meglio si adatta alla tua domanda.

Amazon Comprehend e IBM Watson Discovery

Amazon Comprehend e IBM Watson Discovery possono svolgere tutte le attività che ho già menzionato comprendendo i modelli nel linguaggio umano. Può inserire grandi quantità di testo non strutturato come ticket del servizio clienti, post sui social media e recensioni di prodotti, per trovare elementi in comune nella lingua e fornire approfondimenti alle parti interessate.

Disambiguazione del senso delle parole

La disambiguazione del senso delle parole fa parte della comprensione del linguaggio naturale. Questo tipo di PNL viene utilizzato principalmente per la traduzione. È il processo di prendere parole e frasi che potrebbero avere più significati e restringerlo a uno solo. Una volta fatto, uno strumento di traduzione può generare un risultato più accurato in un'altra lingua.

BabelScape Comprensione

Questo strumento consente la traduzione sia di testo standard che di frammenti di testo (tag, query di ricerca, ecc.). Può aggregare il testo attraverso l'analisi semantica.

NLTK

Il Natural Language Toolkit (NLTK) è uno strumento di elaborazione del linguaggio naturale open source realizzato per Python. Può essere personalizzato per soddisfare le esigenze dell'utente, che si tratti di un linguista o di un team di marketing dei contenuti che cerca di includere l'analisi dei contenuti nel proprio piano.

Generazione di contenuti

Ogni volta che il tuo smartphone ti parla o il tuo Gmail completa automaticamente una frase, stai utilizzando la generazione del linguaggio naturale (NLG). Attraverso questo processo, un'app o un programma acquisisce dati grezzi e li trasforma in una risposta coerente che suona naturale all'orecchio umano.

NLG è particolarmente importante nella creazione di chatbot per rispondere alle domande dei clienti. Ma viene anche utilizzato negli strumenti di traduzione, nella funzionalità di ricerca e nelle app GPS.

Waze

L'app per il crowdsourcing GPS Waze è un eccellente esempio di NLG. Come tutte le app GPS, viene fornita con una voce femminile standard che ti guida durante la guida. Ma puoi anche scaricare pacchetti vocali di personaggi famosi come Arnold Schwarzenegger e Mr. T per rendere la tua guida un po' più divertente.

Per fare ciò, è necessario insegnare all'app a comprendere l'accento e i modelli linguistici di una determinata celebrità per generare un linguaggio credibile.

Riassunto del testo

I riepiloghi testuali sono molto utili per i team di content marketing per diversi motivi. I riepiloghi testuali possono essere utilizzati per generare post sui social media per blog e testo per newsletter. Gli esperti di marketing possono anche usarlo per taggare i contenuti con parole chiave importanti e compilare altri metadati che rendono i contenuti più visibili ai motori di ricerca.

Negli ambienti accademici, la sintesi del testo viene utilizzata per creare abstract di contenuti.

Per riassumere un testo, uno strumento NLP estrae le idee e le parole chiave principali da un testo e genera un riepilogo utilizzando NLG. La sfida per l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico è sempre stata capire quali sono le idee e le parole chiave principali.

Ma la tecnologia sta migliorando sempre di più e ci sono una varietà di strumenti per aiutarti a realizzare esattamente il tipo di riepilogo di cui hai bisogno. Esistono anche estensioni di Chrome che possono aiutarti, anche se potrebbe essere difficile ridimensionare i riepiloghi dei contenuti in questo modo.

Riepilogo automatico

Riepilogo automatico è uno strumento gratuito basato sul Web. Basta copiare e incollare il testo nel WYSIWYG e lo strumento genera un riepilogo.

Se pubblichi solo pochi pezzi al mese e hai bisogno di un breve riassunto, questo potrebbe essere uno strumento utile. Ma questo non è lo strumento di analisi del testo per ridimensionare i tuoi contenuti o riassumere molto in una volta.

Sommario

L'elaborazione del linguaggio naturale potrebbe essere iniziata come uno strumento puramente accademico, ma le applicazioni del mondo reale nel marketing dei contenuti continuano a crescere. La PNL, l'IA e l'apprendimento automatico consentono ai marchi di individuare il pubblico esatto per il loro prodotto o servizio e indirizzarli con il contenuto giusto. Rende la ricerca, la pianificazione, la creazione, il monitoraggio e il ridimensionamento dei contenuti un obiettivo raggiungibile anziché un sogno irrealizzabile di marketing.

Ora, se l'IA potesse semplicemente scrivere i nostri post sul blog, sarebbe già qualcosa!