Aplikacje do przetwarzania języka naturalnego w marketingu treści

Przetwarzanie języka naturalnego, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe; są to wszystkie terminy, które prawdopodobnie słyszałeś ostatnio w rozmowach na temat content marketingu. To wszystko jest częścią rosnącego trendu automatyzacji badania treści, tworzenia i śledzenia, umożliwiając zespołom marketingowym tworzenie treści na dużą skalę.

Ale czy naprawdę istnieją aplikacje do przetwarzania języka naturalnego w marketingu treści? Czy ta wciąż rozwijająca się technologia może analizować i tworzyć wysokiej jakości treści, które są wartościowe dla Twoich użytkowników?

Prosta odpowiedź brzmi… dojeżdżamy. Z każdym rokiem możliwości sztucznej inteligencji (AI) stają się coraz silniejsze i bardziej zróżnicowane.

W przeszłości sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe miały złą reputację w kręgach content marketingu. Procesy takie jak tłumaczenie maszynowe i generowanie języka naturalnego zostały okrojone ze względu na ich niezgrabne, a czasem niespójne wyniki.

Ale dziedzina sztucznej inteligencji rozszerzyła się, a programiści dopracowali swoje procesy, tworząc programy, które łączą możliwości przetwarzania dużych zbiorów danych z cechami ludzkiego mózgu. Wykorzystanie sztucznej inteligencji przez content marketerów stało się znacznie bardziej wykonalne.

A wszystko, co może usprawnić Twoje procesy i pomóc w tworzeniu treści na dużą skalę, jest mile widzianą zmianą.

Zobaczmy, jak niektóre technologie AI i przetwarzania języka naturalnego mogą Ci pomóc teraz i w przyszłości.

Tłumaczenie maszynowe

Tłumaczenie maszynowe jest dokładnie tym, na co wygląda. Jest to proces, w którym komputery tłumaczą treść z jednego ludzkiego języka na inny bez pomocy ludzi.

Na początku oprogramowanie do tłumaczenia i aplikacje, takie jak Tłumacz Google, mogły tłumaczyć tylko na poziomie słów lub fraz, korzystając z programowania opartego na regułach. Oznacza to, że mogli tłumaczyć tylko przy użyciu wstępnie zaprogramowanych reguł językowych.

A tłumaczenia były całkiem dosłowne.

Teraz jednak aplikacje mogą tłumaczyć całe teksty na poziomie semantycznym. Deweloperzy odkryli, jak tworzyć wielowarstwowe sieci neuronowe, które działają bardzo podobnie do naszych mózgów. Jest to rodzaj uczenia maszynowego, który faktycznie uczy się zarówno dosłownego, jak i semantycznego znaczenia tekstu, aby stworzyć tłumaczenie, które ma sens dla użytkownika języka.

Tłumaczenie maszynowe to świetne narzędzie dla content marketerów działających na globalnych rynkach, gdzie ich język nie jest pierwszym, z którego mówią. Dotyczy to nawet treści tworzonych dla jednego kraju, w którym mówi się wieloma językami.

Na przykład w Stanach Zjednoczonych około 41 milionów ludzi mówi w domu po hiszpańsku. Wyobraź sobie, że możesz przetłumaczyć swoje anglojęzyczne treści na rynek latynoski i zrobić to na dużą skalę.

Mimo to aplikacje, takie jak te z Google i Facebooka, mają wiele problemów z ich niezręcznymi tłumaczeniami, szczególnie w przypadku bardziej złożonych struktur językowych. Często korzystam z funkcji tłumaczenia w Google lub Facebooku, aby tłumaczyć posty moich izraelskich przyjaciół z hebrajskiego na angielski. Wyniki są mniej niż gwiezdne.

Prowadzi to również do kilku interesujących sytuacji, jak widać w SERP dla wyszukiwanego hasła „beignes”. Ten francuski termin oznaczający słowo „pączek” zwraca wiele wyników w języku francuskim, ponieważ moje ustawienie wyszukiwania to Kanada.

Jednak Graf wiedzy Google jest w języku angielskim.

I tutaj musisz być ostrożny. Chociaż algorytmy są wyrafinowane, brakuje im prawdziwego zrozumienia języka naturalnego, co wydaje się być wrodzone dla ludzi.

Narzędzia do tłumaczenia maszynowego nie mogą umieszczać treści w kontekście kulturowym. Slang, idiomy i odniesienia kulturowe są dosłownie gubione w tłumaczeniu, a niektóre tłumaczenia mogą być wręcz obraźliwe.

Przed przetłumaczeniem czegokolwiek na inny rynek, ważne jest, aby zrozumieć, czy temat i odniesienia kulturowe w najlepszym razie po prostu nie będą rezonować z odbiorcami docelowymi, a w najgorszym przypadku wprost obrażą odbiorców. I unikaj używania idiomów charakterystycznych dla Twojego kraju lub kultury.

Rozpoznawanie mowy

Rozpoznawanie mowy okazało się bardzo przydatne dla content marketerów. MarketMuse przekształciło wiele swoich webinariów w posty na blogu zawierające wideo i tekst, które są automatycznie transkrybowane z wideo.

Istnieje wiele rzeczywistych aplikacji, które mogą to zrobić wydajnie i oszczędnie. Wistia, której używamy do hostingu wideo, oferuje usługi transkrypcji wbudowane w ich przepływ pracy, co jest bardzo cenione.

Podobnie jak inne usługi automatycznej transkrypcji, prawidłowo przetwarzają około 80% tłumaczenia z dźwięku na tekst. Jednak pozostałe 20% nadal musi wykonać człowiek.

W przypadku bloga MarketMuse nie zobaczysz tego tekstu w poście na blogu. Zamiast tego są włączane jako dane strukturalne.

Analiza nastrojów

Analiza nastrojów wykorzystuje uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego, aby zrozumieć negatywną lub pozytywną konotację tekstu. Niektóre organizacje, takie jak IBM, nazywają to analizą tonalną. Analizują emocje i tony pojawiające się w treściach online, aby przewidzieć, czy dana osoba jest szczęśliwa, smutna i nie tylko.

Jest to bardzo przydatne do nasłuchiwania mediów społecznościowych i testowania A/B postów w mediach społecznościowych. Narzędzie do analizy nastrojów może czytać posty w mediach społecznościowych, szukając pozytywnych lub negatywnych słów, aby je sklasyfikować.

Według CMSWire, sentyment za niektórymi postami jest dość łatwy do zrozumienia:

Uwielbiam ten nowy produkt do włosów! (Pozytywny)

Plastikowe torebki na kanapki są straszne dla środowiska! (Negatywny)

Oto najnowsze liczby ofert pracy z Departamentu Pracy USA. (Neutralny)

Trudna część analizy sentymentu polega na tym, że posty są wyrwane z kontekstu i nie mają żadnych oczywistych wskaźników sentymentu, takich jak słowa takie jak lubię i okropne . Bez tych flag podstawowe narzędzie analityczne ma problem z określeniem sentymentu.

A do tego dochodzi sarkazm. Nie mogę mówić w imieniu reszty świata, ale w Stanach Zjednoczonych sarkazm jest zakorzeniony w naszej kulturowej retoryce.

Jeśli opublikujesz coś w stylu „Świetnie, kolejny huragan”. Komputer z analizatorem nastrojów opartym na regułach może w rzeczywistości oznaczyć go jako pozytywny. My, ludzie, wiemy oczywiście, że tak naprawdę nie myślisz o tym w ten sposób.

Dlatego programiści zwrócili się do tego samego przetwarzania sieci neuronowych, którego używają w oprogramowaniu do tłumaczenia, aby zrozumieć znaczenie semantyczne i uczyć się na podstawie wcześniejszych analiz.

To świetne narzędzie do mierzenia reakcji odbiorców na Twoje posty. Ale marketerzy faktycznie zaczęli używać go w inny sposób.

Zaczęli odwracać analizę sentymentu od własnych treści. Teraz używają go do przewidywania emocjonalnej reakcji użytkowników na swoje posty na blogu, wpisy społecznościowe, a nawet ich kopię internetową, zanim ją opublikują.

Korzystając z analizy nastrojów, mogą przetestować A/B wszystko, co tworzą, aby upewnić się, że ich treść ma najbardziej znaczący wpływ na odbiorców docelowych.

Automatyczne podsumowanie

Są całe firmy, które zarabiają na podsumowywaniu i abstrahowaniu treści. Rzędy i rzędy ludzkich pracowników czytają tomy tekstu, aby wydestylować go na kluczowe punkty i główne idee.

Ale co by było, gdyby maszyna mogła się tym zająć? Dzięki automatycznemu podsumowaniu może.

W tym miejscu ponownie pojawia się NLP i uczenie maszynowe. Aplikacje i programy wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego, aby zrozumieć duże ilości tekstu i sprowadzić je do najistotniejszych pomysłów.

Istnieją dwa główne podejścia do podsumowania tekstu. Podsumowanie ekstrakcyjne wybiera najważniejsze zdania w artykule i porządkuje je w sensowny sposób. Każde wyodrębnione zdanie jest zachowywane bez żadnych modyfikacji.

Streszczenie abstrakcyjne idzie o krok dalej. Zamiast używać tych ważnych zdań dosłownie, parafrazuje treść.

Możesz się zastanawiać, jak to się ma do content marketingu. W końcu, poza być może podsumowaniem wpisu na blogu dla strony docelowej, kiedy musisz wydestylować swoje treści do zaledwie kilku punktów?

Automatyczne podsumowywanie może w rzeczywistości usprawnić szereg zadań, aby pomóc w tworzeniu i rozpowszechnianiu treści na dużą skalę.

Po pierwsze, możesz użyć streszczenia treści do postów na blogu lub białych ksiąg, aby wypełnić swój biuletyn lub utworzyć posty w mediach społecznościowych.

Co powiesz na automatyczne tworzenie fragmentów do wykorzystania w CMS i meta opisie? Google już pisze swój własny opis meta, jeśli Twoja strona go nie ma lub nie jest uznana za odpowiednią dla wyszukiwanego hasła.

Wypróbowałem niektóre z dostępnych obecnie aplikacji do bezpłatnych podsumowań tekstu, ale wyniki są mniej niż spektakularne.

Automatyczne podsumowania mogą również potencjalnie pomóc w indeksowaniu treści lub wyciąganiu słów kluczowych z podsumowań w celu oznaczania i indeksowania treści na potrzeby przyszłych audytów, a także wyszukiwania.

Ponadto technologia ta może radykalnie wpłynąć na sposób nadzorowania treści. Nawet przy pomocy oprogramowania do kuracji, takiego jak wiodąca w branży Curata, kuracja treści wymaga znacznego nakładu pracy ręcznej.

Strony są nadal czytane przez ludzi, którzy następnie podsumowują ich zawartość. Ale przetwarzanie języka naturalnego może zautomatyzować i rozszerzyć ten proces w taki sam sposób, jak MarketMuse robi to w przypadku tworzenia treści.

Na koniec możesz włączyć automatyczne podsumowywanie i używać go na konkurentach lub innych mediach do przeprowadzania badań konkurencji i treści.

Personalizacja

Połączenie tłumaczenia maszynowego, rozpoznawania mowy, analizy sentymentu i automatycznego podsumowania może potencjalnie zapewnić większy stopień personalizacji treści.

Trendy w mediach społecznościowych i te w publikowanych treściach można szybko zidentyfikować dzięki szybkiemu dodawaniu treści, aby jeszcze bardziej wykorzystać zwiększone zainteresowanie.

Przyszłość content marketingu i sztucznej inteligencji

Nadal istnieją pewne wyzwania, które sztuczna inteligencja musi pokonać, zanim będzie mogła naprawdę zintegrować się z Twoją strategią content marketingu, ale tak jak powiedziałem. Jedziemy tam.

Ze wszystkim, co jest dostępne — przetwarzaniem, rozumieniem i generowaniem języka naturalnego; automatyczne podsumowanie; tłumaczenie maszynowe; głęboka nauka; i analiza sentymentu — zespoły ds. treści mają możliwość zautomatyzowania i usunięcia rotacyjnych zadań od autorów i redaktorów.

Zespoły ds. marketingu treści przyszłości pozostawią maszynom badania treści, audyty i nie tylko. W rzeczywistości MarketMuse robi to, zapewniając jednocześnie niesamowity wgląd w Twoje treści.

Będą tworzyć podstawowe, szablonowe treści, wypełniać swoje biuletyny, oznaczać i indeksować istniejące treści oraz śledzić, co publikują, nie tylko w celach analitycznych, ale także pod kątem wpływu emocjonalnego.

Sztuczna inteligencja pozwoli twórcom treści skoncentrować się na bardziej złożonych, dogłębnych treściach, które może wytworzyć tylko ludzki mózg.