콘텐츠 마케터를 위한 4가지 자연어 처리 애플리케이션 및 예

이전 게시물에서 자연어 처리가 무엇이며 콘텐츠 생성을 간소화하고 확장하는 데 어떻게 도움이 되는지에 대해 이야기했습니다.

그러나 예제 없이 작동 방식을 실제로 시각화하기는 어렵습니다. 이번 포스트에서는 인공지능(AI)과 자연어 처리의 4가지 기능에 대해 살펴보고 이를 활용한 도구와 서비스의 예를 들겠습니다.

콘텐츠 마케팅 서비스가 NLP와 AI를 어떻게 적용하는지 이해함으로써, 당신은 당신의 브랜드를 위해 이 여전히 발전하는 기술을 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 꽤 좋은 그림을 얻을 수 있을 것입니다.

1. 콘텐츠 분석

콘텐츠를 분석하는 데에는 여러 가지 이유가 있습니다. 콘텐츠 격차 또는 놓친 주제 기회에 대해 기존 콘텐츠를 분석할 수 있습니다(또는 경쟁사의 콘텐츠에 대해 동일한 작업을 수행할 수 있음).

소셜 콘텐츠를 분석하여 사람들이 브랜드에 대해 어떻게 느끼는지 이해할 수 있습니다. 콘텐츠 분석기를 사용하여 챗봇을 만들거나 쓸 가치가 있는 트렌드 주제를 결정할 수 있습니다.

마지막으로 콘텐츠 분석은 한 언어에서 다른 언어로 번역하는 첫 번째 단계입니다.

콘텐츠 분석의 일부 기능을 분류하고 이를 적용하는 도구를 살펴보겠습니다.

내용 분석

자연어 처리는 구문과 의미 체계를 모두 사용하여 콘텐츠 이면의 의미를 이해합니다.

Google Home 및 Alexa와 같은 스마트 장치는 자연어 처리를 사용하여 검색어와 명령을 이해합니다. Gmail은 NLP를 사용하여 이메일에 작성할 내용을 예상한 다음 자동 완성을 제안합니다.

다음은 콘텐츠 마케팅을 위한 언어 분석입니다. 예를 들어 MarketMuse는 자연어 처리를 사용하여 기존 콘텐츠와 경쟁사의 콘텐츠를 분석합니다. 또한 생성해야 하는 새로운 콘텐츠의 종류를 결정하는 데 사용할 수도 있습니다.

물론 콘텐츠 격차를 확인하거나 단일 콘텐츠를 클러스터로 확장할 기회를 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 그것은 또한 정말 놀라운 일을 합니다.

NLP를 사용하여 개별 콘텐츠를 크롤링하여 씬 콘텐츠에 플래그를 지정하고 주제 범위를 심화할 기회를 제안합니다. 다룰 하위 주제와 대답할 질문, 포함할 기본 및 보조 키워드도 제안합니다.

감정 분석

콘텐츠 마케터는 세 가지 방식으로 감정 분석을 사용합니다. 첫째, 사회적 경청이 있습니다. 마케팅 팀은 감정 분석 도구를 사용하여 사람들이 온라인에서 무엇에 대해 이야기하고 어떻게 이야기하는지 본질적으로 경청합니다.

논란의 여지가 있는 주제가 Facebook, Instagram 또는 기타 소셜 미디어 플랫폼에서 유행하는 경우 감정 분석을 통해 사람들의 반응을 파악할 수 있습니다. 사람들은 긍정적으로 반응합니까, 아니면 부정적으로 반응합니까? 그들은 타겟 청중의 일부입니까? 귀하의 브랜드는 주제에 대해 어떻게(만약 있다면) 평가해야 합니까?

콘텐츠 마케터는 또한 감정 분석을 사용하여 소셜 미디어에서 자신의 콘텐츠에 대한 반응을 추적합니다. 감정 분석 도구는 훌륭하거나 끔찍한 것과 같은 트리거 단어를 찾습니다. 또한 게시물을 컨텍스트에 배치하여 게시물 이면의 의미론적 의미를 분석하려고 합니다.

마지막으로 감정 분석은 A/B 테스트에 사용할 수 있습니다. 콘텐츠 마케터는 도구를 사용하여 소셜 게시물이든 방문 페이지 텍스트이든 게시하기 전에 자신의 콘텐츠를 스캔할 수 있습니다. 이 도구는 학습된 온라인 행동을 사용하여 콘텐츠가 게시되기 훨씬 전에 수신될 것인지 여부를 결정합니다.

다음은 감정 분석을 수행할 수 있는 도구의 몇 가지 예입니다.

브랜드 워치

Brandwatch는 소비자 조사 제품을 통해 브랜드와 콘텐츠에 대한 온라인 대화를 추적, 저장 및 분석할 수 있도록 합니다. 청중 조사에는 주제 감정도 포함됩니다.

거절하다

평판은 감정 분석을 위해 특별히 만들어졌습니다. 소셜 미디어, 뉴스, 블로그 및 기타 온라인 채널에서 23개 언어로 콘텐츠를 분석하여 브랜드가 콘텐츠 및 특정 주제에 대한 반응을 추적할 수 있도록 합니다.

훗스위트 인사이트

HootSuite는 추적 기능의 일부로 감정 분석을 포함하는 소셜 미디어 관리 플랫폼입니다. 콘텐츠를 게시하면 Hootsuite는 콘텐츠에 대한 긍정적 또는 부정적 반응뿐만 아니라 일반적인 분석을 위해 해당 콘텐츠를 추적합니다.

내용 이해하기

NLP를 사용하여 콘텐츠를 분석하는 것의 일부는 컨텍스트에서 이해하는 것입니다.

속어, 풍자, 관용구와 같은 인간 언어의 요소는 문맥 없이는 텍스트 이면의 의미를 진정으로 이해하기 어렵게 만듭니다. 그러나 일부 프로그램은 언어 이해 능력을 향상시키기 위해 AI를 사용하여 집단적 결과뿐만 아니라 인간의 말과의 이전 만남을 학습합니다.

내용을 이해하는 것도 질문에 답하고 분석하는 데 큰 부분을 차지합니다. 예를 들어 검색 엔진은 사람의 질문을 이해하고 사용자 의도를 만족시키는 답변을 제공하는 데 훨씬 더 능숙해지고 있습니다.

Alexa에게 "이번 시즌 가장 핫한 코트는 무엇인가요?"라고 묻는다면 가장 따뜻한 코트가 아니라 가장 핫한 코트 트렌드를 알고 싶을 것입니다. Alexa는 쿼리와 가장 일치하는 답변을 제공하기 위해 이러한 차이점을 이해해야 합니다.

Amazon Comprehend 및 IBM Watson 디스커버리

Amazon Comprehend와 IBM Watson Discovery는 인간 언어의 패턴을 이해함으로써 이미 언급한 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 고객 서비스 티켓, 소셜 미디어 게시물 및 제품 리뷰와 같은 구조화되지 않은 대량의 텍스트를 가져와 언어의 공통점을 찾고 이해 관계자에게 통찰력을 제공할 수 있습니다.

단어 의미 명확성

단어 의미 명확화는 자연어 이해의 일부입니다. 이 유형의 NLP는 주로 번역에 사용됩니다. 여러 의미를 가질 수 있는 단어와 구를 하나의 의미로 압축하는 과정입니다. 완료되면 번역 도구가 다른 언어로 더 정확한 결과를 생성할 수 있습니다.

BabelScape 이해

이 도구를 사용하면 표준 텍스트와 텍스트 스니펫(태그, 검색어 등)을 모두 번역할 수 있습니다. 의미 분석을 통해 텍스트를 집계할 수 있습니다.

NLTK

NLTK(Natural Language Toolkit)는 Python용으로 만들어진 오픈 소스 자연어 처리 도구입니다. 계획에 콘텐츠 분석을 포함시키려는 언어학자든 콘텐츠 마케팅 팀이든 사용자의 요구에 맞게 사용자 정의할 수 있습니다.

콘텐츠 생성

스마트폰이 사용자에게 말하거나 Gmail이 문장을 자동으로 완성할 때마다 NLG(자연어 생성)를 사용하고 있습니다. 이 프로세스를 통해 앱이나 프로그램은 원시 데이터를 가져와 인간의 귀에 자연스럽게 들리는 일관된 응답으로 변환합니다.

NLG는 고객 질문에 답하는 챗봇을 만드는 데 특히 중요합니다. 그러나 번역 도구, 검색 기능 및 GPS 앱에서도 사용됩니다.

웨이즈

크라우드소싱 GPS 앱 Waze는 NLG의 훌륭한 예입니다. 모든 GPS 앱과 마찬가지로 운전을 안내하는 표준 여성 음성이 함께 제공됩니다. 그러나 Arnold Schwarzenegger 및 Mr. T와 같은 유명인의 음성 팩을 다운로드하여 운전을 좀 더 즐겁게 만들 수도 있습니다.

그렇게 하려면 앱이 특정 유명인의 억양과 언어 패턴을 이해하여 믿을 수 있는 언어를 생성하도록 가르쳐야 합니다.

텍스트 요약

텍스트 요약기는 여러 가지 이유로 콘텐츠 마케팅 팀에 매우 유용합니다. 텍스트 요약은 블로그용 소셜 미디어 게시물과 뉴스레터용 텍스트를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 마케터는 또한 이를 사용하여 중요한 키워드로 콘텐츠에 태그를 지정하고 콘텐츠를 검색 엔진에 더 잘 보이도록 하는 다른 메타데이터를 채울 수 있습니다.

학계에서는 텍스트 요약을 사용하여 내용 초록을 만듭니다.

텍스트를 요약하기 위해 NLP 도구는 텍스트에서 주요 아이디어와 키워드를 가져와 NLG를 사용하여 요약을 생성합니다. AI와 머신 러닝의 과제는 항상 이러한 주요 아이디어와 키워드가 무엇인지 파악하는 것이었습니다.

그러나 기술은 점점 더 좋아지고 있으며 필요한 요약 유형을 정확히 달성하는 데 도움이 되는 다양한 도구가 있습니다. 도움이 될 수 있는 크롬 확장 프로그램도 있지만 그런 식으로 콘텐츠 요약을 확장하는 것은 어려울 수 있습니다.

자동 요약기

Auto Summarizer는 무료 웹 기반 도구입니다. 텍스트를 복사하여 WYSIWYG에 붙여넣기만 하면 도구가 요약을 생성합니다.

한 달에 몇 편의 작품만 게시하고 빠른 요약이 필요한 경우 유용한 도구가 될 수 있습니다. 그러나 이것은 콘텐츠를 확장하거나 한 번에 많은 것을 요약하기 위한 텍스트 분석 도구가 아닙니다.

요약

자연어 처리는 순수한 학문적 도구로 시작되었을 수 있지만 콘텐츠 마케팅의 실제 응용 프로그램은 계속해서 성장하고 있습니다. NLP, AI 및 기계 학습을 통해 브랜드는 제품 또는 서비스에 대한 정확한 대상을 정확히 찾아내고 올바른 콘텐츠로 대상을 지정할 수 있습니다. 콘텐츠 연구, 계획, 생성, 추적 및 확장을 마케팅의 꿈이 아닌 달성 가능한 목표로 만듭니다.

이제 AI가 블로그 게시물을 작성할 수 있다면 정말 좋을 것입니다!