4 aplikacje do przetwarzania języka naturalnego i przykłady dla content marketerów

W poprzednich postach mówiłem o tym, czym jest przetwarzanie języka naturalnego i jak może pomóc w usprawnieniu i skalowaniu tworzenia treści.

Ale bez przykładów trudno sobie wyobrazić, jak to działa. W tym poście omówię cztery funkcje sztucznej inteligencji (AI) i przetwarzania języka naturalnego oraz podam przykłady narzędzi i usług, które z nich korzystają.

Rozumiejąc, w jaki sposób usługi marketingu treści stosują NLP i AI, powinieneś uzyskać całkiem dobry obraz tego, jak możesz wykorzystać tę wciąż rozwijającą się technologię dla swojej marki.

1. Analiza treści

Istnieje wiele powodów do analizowania treści. Możesz przeanalizować istniejące treści pod kątem luk w treści lub utraconych możliwości tematycznych (lub możesz zrobić to samo z treściami konkurencji).

Może analizować Twoje treści społecznościowe, aby zrozumieć, jak ludzie myślą o Twojej marce. Możesz użyć analizatora treści do stworzenia chatbota lub określenia popularnych tematów, o których warto pisać.

Wreszcie analiza treści to pierwszy krok w tłumaczeniu z jednego języka na drugi.

Wyłammy kilka funkcjonalności analizy treści i przyjrzyjmy się narzędziom, które je stosują.

Analiza treści

Przetwarzanie języka naturalnego wykorzystuje zarówno składnię, jak i semantykę, aby zrozumieć znaczenie treści.

Inteligentne urządzenia, takie jak Google Home i Alexa, wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego do rozumienia zapytań i poleceń wyszukiwania. Gmail używa NLP do przewidywania, co napiszesz w e-mailu, a następnie przedstawia sugestie dotyczące autouzupełniania.

Następnie jest analiza językowa pod kątem content marketingu. Na przykład MarketMuse wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego do analizy istniejących treści, a także treści konkurencji. Możesz go również używać do podejmowania decyzji dotyczących rodzaju nowej treści, którą powinieneś tworzyć.

Oczywiście możesz go użyć do sprawdzenia luk w treści lub możliwości rozszerzenia pojedynczych fragmentów treści w klastry. Ale robi też coś naprawdę niezwykłego.

Indeksuje poszczególne fragmenty treści za pomocą NLP, aby oznaczać cienkie treści i sugeruje możliwości pogłębienia zakresu tematu. Zaproponuje nawet podtematy do omówienia, a także pytania, na które należy odpowiedzieć, oraz główne i drugorzędne słowa kluczowe, które należy uwzględnić.

Analiza nastrojów

Content marketerzy wykorzystują analizę sentymentu na trzy sposoby. Po pierwsze, słuchanie społecznościowe. Zespoły marketingowe używają narzędzi do analizy nastrojów, aby zasadniczo nasłuchiwać, o czym ludzie rozmawiają w Internecie i jak o tym mówią.

Jeśli kontrowersyjny temat pojawia się na Facebooku, Instagramie lub innych platformach społecznościowych, analiza sentymentu wykryje reakcje ludzi. Czy ludzie reagują pozytywnie czy negatywnie? Czy są częścią Twojej grupy docelowej? W jaki sposób (jeśli w ogóle) Twoja marka powinna zaważyć na tym temacie?

Content marketerzy wykorzystują również analizę sentymentu do śledzenia reakcji na własne treści w mediach społecznościowych. Narzędzia do analizy nastrojów wyszukują słowa wyzwalające, takie jak wspaniałe lub okropne. Próbują również analizować znaczenie semantyczne postów, umieszczając je w kontekście.

Wreszcie, analizę sentymentu można wykorzystać do testów A/B. Osoby zajmujące się marketingiem treści mogą używać narzędzia do skanowania własnych treści przed ich opublikowaniem, niezależnie od tego, czy jest to post w mediach społecznościowych, czy tekst na stronie docelowej. Narzędzie wykorzystuje wyuczone zachowania online, aby określić, czy Twoje treści zostaną odebrane na długo przed ich opublikowaniem.

Oto kilka przykładów narzędzi, które mogą przeprowadzać analizę sentymentu.

Brandwatch

Dzięki produktowi Consumer Research, Brandwatch umożliwia markom śledzenie, zapisywanie i analizowanie rozmów online na ich temat i ich treści. Badania odbiorców obejmują również sentyment do tematu.

Odrzuć

Repustate jest stworzony specjalnie do analizy sentymentu. Może analizować treści w 23 językach w mediach społecznościowych, wiadomościach, blogach i innych kanałach internetowych, aby pomóc markom śledzić reakcje na ich treści i określone tematy.

Informacje o programie HootSuite

HootSuite to platforma do zarządzania mediami społecznościowymi, która obejmuje analizę nastrojów w ramach funkcji śledzenia. Po opublikowaniu treści Hootsuite będzie ją śledzić pod kątem zwykłych analiz, a także pozytywnych lub negatywnych reakcji na Twoje treści.

Zrozumienie treści

Częścią analizy treści za pomocą NLP jest zrozumienie jej w kontekście.

Elementy ludzkiej mowy, takie jak slang, sarkazm i idiomy, utrudniają prawdziwe zrozumienie znaczenia tekstu bez kontekstu. Ale niektóre programy wykorzystują sztuczną inteligencję do uczenia się zbiorowych wyników, a także wcześniejszych spotkań z ludzką mową, aby poprawić ich zdolność rozumienia języka.

Zrozumienie treści jest również ważną częścią odpowiadania i analizowania pytań. Wyszukiwarki, na przykład, coraz lepiej rozumieją ludzkie zapytania i udzielają odpowiedzi, która zadowoli intencje użytkownika.

Jeśli zapytasz Alexę „Jaki jest najgorętszy płaszcz w tym sezonie?”, prawdopodobnie chcesz poznać najgorętszy trend na płaszcze, a nie, który płaszcz jest najcieplejszy. Alexa musi zrozumieć to rozróżnienie, aby uzyskać odpowiedź, która najlepiej pasuje do Twojego zapytania.

Amazon rozumie i IBM Watson Discovery

Amazon Comprehend i IBM Watson Discovery mogą wykonać wszystkie zadania, o których już wspomniałem, dzięki zrozumieniu wzorców w ludzkim języku. Może pobierać duże ilości nieustrukturyzowanego tekstu, takiego jak zgłoszenia obsługi klienta, posty w mediach społecznościowych i recenzje produktów, aby znaleźć podobieństwa w języku i dostarczyć wgląd interesariuszom.

Ujednoznacznienie sensu słów

Ujednoznacznienie sensu słów jest częścią rozumienia języka naturalnego. Ten rodzaj NLP jest używany głównie do tłumaczenia. Jest to proces zawężania słów i fraz, które mogą mieć wiele znaczeń, do jednego. Gdy to zrobisz, narzędzie do tłumaczenia może wygenerować dokładniejszy wynik w innym języku.

Kompleksowe BabelScape

To narzędzie umożliwia tłumaczenie zarówno standardowego tekstu, jak i fragmentów tekstu (tagi, zapytania wyszukiwania itp.). Może agregować tekst poprzez analizę semantyczną.

NLTK

Natural Language Toolkit (NLTK) to narzędzie do przetwarzania języka naturalnego typu open source stworzone dla Pythona. Można go dostosować do potrzeb użytkownika, niezależnie od tego, czy jest to językoznawca, czy zespół marketingu treści, który chce uwzględnić analizę treści w swoim planie.

Generowanie treści

Za każdym razem, gdy Twój smartfon do Ciebie mówi lub Gmail automatycznie kończy zdanie, używasz generowania języka naturalnego (NLG). Dzięki temu procesowi aplikacja lub program pobiera surowe dane i przekształca je w spójną odpowiedź, która brzmi naturalnie dla ludzkiego ucha.

NLG jest szczególnie ważne w tworzeniu chatbotów, które odpowiadają na pytania klientów. Ale jest również używany w narzędziach do tłumaczenia, funkcjach wyszukiwania i aplikacjach GPS.

Waze

Aplikacja Crowdsourcing GPS Waze jest doskonałym przykładem NLG. Podobnie jak wszystkie aplikacje GPS, ma standardowy kobiecy głos, który prowadzi Cię podczas jazdy. Ale możesz także pobrać pakiety głosowe znanych osób, takich jak Arnold Schwarzenegger i Mr. T, aby Twoja jazda była trochę bardziej zabawna.

Aby to zrobić, należy nauczyć aplikację rozumienia akcentu i wzorców językowych danej celebryty, aby wygenerować wiarygodny język.

Podsumowanie tekstu

Streszczenia tekstu są bardzo przydatne dla zespołów content marketingu z kilku powodów. Podsumowania tekstowe mogą służyć do generowania postów w mediach społecznościowych na blogi, a także tekstu do biuletynów. Marketerzy mogą również używać go do oznaczania treści ważnymi słowami kluczowymi i wypełniania innych metadanych, dzięki którym treść jest bardziej widoczna dla wyszukiwarek.

W kręgach akademickich streszczenia tekstów są wykorzystywane do tworzenia abstraktów treści.

Aby podsumować tekst, narzędzie NLP wyciąga główne pomysły i słowa kluczowe z tekstu i generuje podsumowanie za pomocą NLG. Wyzwaniem dla sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego zawsze było ustalenie, jakie są te główne pomysły i słowa kluczowe.

Ale technologia jest coraz lepsza i istnieje wiele narzędzi, które pomogą Ci dokonać dokładnie takiego podsumowania, jakiego potrzebujesz. Istnieją nawet rozszerzenia do Chrome, które mogą Ci pomóc, chociaż skalowanie podsumowań treści w ten sposób może być trudne.

Automatyczne podsumowanie

Auto Summarizer to bezpłatne narzędzie internetowe. Po prostu skopiuj i wklej swój tekst do WYSIWYG, a narzędzie wygeneruje podsumowanie.

Jeśli publikujesz tylko kilka artykułów w miesiącu i potrzebujesz szybkiego podsumowania, może to być przydatne narzędzie. Ale to nie jest narzędzie do analizy tekstu do skalowania treści lub podsumowywania wielu rzeczy naraz.

Streszczenie

Przetwarzanie języka naturalnego mogło rozpocząć się jako narzędzie czysto akademickie, ale rzeczywiste zastosowania w marketingu treści wciąż się rozwijają. NLP, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe pozwalają markom dokładnie określić odbiorców ich produktu lub usługi i skierować do nich odpowiednią treść. Sprawia, że ​​badania, planowanie, tworzenie, śledzenie i skalowanie treści staje się osiągalnym celem, a nie marketingowym marzeniem.

Teraz, gdyby sztuczna inteligencja mogła po prostu pisać nasze posty na blogu, to byłoby coś!