Aplicații de procesare a limbajului natural în marketingul de conținut

Procesarea limbajului natural, inteligența artificială și învățarea automată; aceștia sunt toți termeni pe care probabil i-ați auzit recent în conversațiile de marketing de conținut. Totul face parte dintr-o tendință în creștere de a automatiza cercetarea, crearea și urmărirea conținutului, permițând echipelor de marketing să creeze conținut la scară.

Dar există aplicații cu adevărat de procesare a limbajului natural în marketingul de conținut? Poate această tehnologie încă în curs de maturizare să analizeze și să creeze conținut de calitate, care este valoros pentru utilizatorii dvs.?

Răspunsul simplu este... ajungem acolo. Și cu fiecare an care trece, capacitățile inteligenței artificiale (AI) devin din ce în ce mai puternice și mai variate.

În trecut, inteligența artificială și învățarea automată au avut o reputație proastă în cercurile de marketing de conținut. Procese precum traducerea automată și generarea limbajului natural au fost prejudiciate pentru rezultatele lor greoaie și uneori incoerente.

Dar domeniul AI s-a extins, iar dezvoltatorii și-au ajustat procesele, creând programe care îmbină capacitățile de procesare a datelor mari cu trăsăturile creierului uman. Utilizarea AI de către marketerii de conținut a devenit mult mai fezabilă.

Și orice vă poate simplifica procesele și vă poate ajuta cu crearea de conținut la scară este o schimbare binevenită.

Să vedem cum te pot ajuta unele dintre tehnologiile AI și procesarea limbajului natural acum și în viitor.

Traducere automată

Traducerea automată este exact ceea ce sună. Este procesul prin care computerele traduc conținut dintr-o limbă umană în alta fără ajutorul oamenilor.

La început, software-ul de traducere și aplicațiile precum Google Translate puteau traduce doar la nivel de cuvânt sau expresie, folosind programare bazată pe reguli. Asta înseamnă că ar putea traduce doar folosind reguli de limbaj preprogramate.

Iar traducerile au fost destul de literale.

Acum, însă, aplicațiile pot traduce texte întregi la nivel semantic. Dezvoltatorii au descoperit cum să creeze rețele neuronale cu mai multe straturi care funcționează la fel ca propriul nostru creier. Este un tip de învățare automată care învață de fapt atât sensul literal, cât și cel semantic al textului pentru a produce o traducere care are sens pentru vorbitorul de limbă.

Traducerea automată este un instrument excelent pentru marketerii de conținut care lucrează pe piețele globale în care limba lor nu este prima vorbită. Se aplică chiar și conținutului creat pentru o singură țară, unde sunt vorbite mai multe limbi.

În Statele Unite, de exemplu, există aproximativ 41 de milioane de oameni care vorbesc spaniola acasă. Imaginați-vă dacă ați putea traduce conținutul dvs. în limba engleză pentru piața hispanica și să o faceți la scară.

Totuși, aplicațiile precum cele de la Google și Facebook primesc o mulțime de critici pentru traducerile lor incomode, în special pentru structurile lingvistice mai complexe. Folosesc adesea funcțiile de traducere de pe Google sau Facebook pentru a traduce postările de la prietenii mei israelieni din ebraică în engleză. Rezultatele sunt mai puțin stelare.

De asemenea, duce la unele situații interesante, așa cum se poate vedea în SERP pentru termenul de căutare „beignes”. Acest termen francez pentru cuvântul „goasă” returnează o serie de rezultate în limba franceză, deoarece setarea mea de căutare este setată la Canada.

Cu toate acestea, Knowledge Graph de la Google este în engleză.

Și acolo trebuie să fii atent. Deși algoritmii sunt sofisticați, le lipsește o adevărată înțelegere a limbajului natural, care pare să fie înnăscută ființelor umane.

Instrumentele de traducere automată nu pot pune conținutul în context cultural. Argoul, idiomurile și referințele culturale sunt literalmente pierdute în traducere, iar unele traduceri pot fi de-a dreptul ofensatoare.

Înainte de a traduce orice pentru o altă piață, este important să înțelegeți dacă subiectul și referințele culturale, în cel mai bun caz, pur și simplu nu vor rezona cu publicul țintă sau, în cel mai rău caz, vă vor ofensa publicul. Și evitați să folosiți expresii specifice țării sau culturii dvs.

Recunoaștere a vorbirii

Recunoașterea vorbirii s-a dovedit a fi foarte utilă pentru marketerii de conținut. MarketMuse a transformat o serie de seminarii web în postări de blog cu videoclipuri și text care au fost transcrise automat din videoclip.

Există o serie de aplicații din lumea reală care pot face acest lucru eficient și rentabil. Wistia, pe care îl folosim pentru găzduirea video, oferă servicii de transcriere care sunt integrate în fluxul lor de lucru, ceea ce este foarte apreciat.

Ca și alte servicii de transcriere automată, acestea procesează corect aproximativ 80% din traducerea din audio în text. Cu toate acestea, restul de 20% trebuie să fie făcut de un om.

În cazul blogului MarketMuse, nu veți vedea acel text în postarea de pe blog. În schimb, este încorporat ca date structurate.

Analiza sentimentelor

Analiza sentimentelor folosește învățarea automată și procesarea limbajului natural pentru a înțelege conotația negativă sau pozitivă din spatele unui text. Unele organizații, precum IBM, se referă la aceasta ca analiză a tonului. Ei analizează emoțiile și tonurile expuse în conținutul online pentru a prezice dacă acea persoană este fericită, tristă și nu numai.

Este foarte util pentru ascultarea socială și testarea A/B a postărilor pe rețelele sociale. Un instrument de analiză a sentimentelor poate citi postările de pe rețelele sociale care caută cuvinte pozitive sau negative pentru a le clasifica.

Potrivit CMSWire, sentimentul din spatele unor postări este destul de ușor de înțeles:

Îmi place acest nou produs pentru păr! (Pozitiv)

Pungile din plastic pentru sandvici sunt groaznice pentru mediu! (Negativ)

Iată cele mai recente numere de locuri de muncă de la Departamentul Muncii din SUA. (Neutru)

Partea dificilă a analizei sentimentelor este atunci când postările sunt scoase din context și nu au niciun indicator evident de sentiment, cuvinte precum like și teribil . Fără aceste semnale, un instrument de analiză de bază are probleme în a determina sentimentul.

Și apoi este sarcasmul. Nu pot vorbi pentru restul lumii, dar în SUA sarcasmul este înrădăcinat în retorica noastră culturală.

Dacă postezi ceva de genul „Oh, grozav, un alt uragan”. Un computer care rulează un analizor de sentimente bazat pe reguli l-ar putea eticheta ca pozitiv. Noi, oamenii, știm, desigur, că tu chiar nu vrei să spui așa.

Deci, dezvoltatorii au apelat la aceeași procesare a rețelei neuronale pe care o folosesc pentru software-ul de traducere pentru a înțelege semnificația semantică și a învăța din analizele anterioare.

Este un instrument excelent pentru a măsura modul în care publicul tău reacționează la postările tale. Dar marketerii au început să-l folosească într-un alt mod.

Au început să schimbe analiza sentimentelor pe propriul conținut. Acum, îl folosesc pentru a prezice reacția emoțională pe care o vor avea utilizatorii la postările lor de pe blog, postările de pe rețelele sociale sau chiar la copia lor web, înainte de a o lansa.

Utilizând analiza sentimentelor, ei pot testa A/B orice produc pentru a se asigura că conținutul lor are cel mai semnificativ impact asupra publicului țintă.

Rezumat automat

Există companii întregi care își câștigă banii prin rezumarea și abstracția conținutului. Rânduri și rânduri de lucrători umani citesc volume de text pentru a-l distila în puncte cheie și idei principale.

Dar dacă o mașină s-ar putea ocupa de asta? Cu rezumarea automată, se poate.

Aici intervin, din nou, NLP și învățarea automată. Aplicațiile și programele folosesc procesarea limbajului natural pentru a înțelege cantități mari de text și a le reduce la cele mai esențiale idei.

Există două abordări principale ale rezumatului textului. Rezumatul extractiv selectează cele mai importante propoziții dintr-un articol și le aranjează într-un mod semnificativ. Fiecare propoziție extrasă este păstrată fără nicio modificare.

Rezumarea abstractă duce un pas mai departe. În loc să folosească acele propoziții importante text, parafrazează conținutul.

S-ar putea să vă întrebați cum se aplică acest lucru în marketingul de conținut. La urma urmei, în afară de poate rezuma o postare de blog pentru o pagină de destinație, când trebuie să vă distilați conținutul în doar câteva puncte?

Rezumatul automat poate eficientiza o serie de sarcini pentru a vă ajuta să creați și să diseminați conținut la scară.

În primul rând, puteți utiliza rezumate de conținut pentru postări de blog sau cărți albe pentru a vă completa buletinul informativ sau pentru a crea postări pe rețelele sociale.

Ce zici de crearea automată a extraselor pentru a fi utilizate în CMS-ul tău și meta-descriere? Google își scrie deja propria meta descriere dacă pagina dvs. nu are una sau nu este considerată adecvată pentru termenul de căutare.

Am încercat unele dintre aplicațiile de rezumare a textului liber disponibile în prezent, dar rezultatele sunt mai puțin spectaculoase.

De asemenea, rezumarea automată vă poate ajuta să indexați conținutul sau să extrageți cuvinte cheie din rezumatele dvs. pentru a eticheta și indexa conținutul pentru audituri viitoare, precum și pentru căutare.

În plus, această tehnologie ar putea afecta dramatic modul în care este organizat conținutul. Chiar și cu ajutorul unui software de curatare, cum ar fi Curata, lider în industrie, curatarea conținutului implică o cantitate semnificativă de efort manual.

Paginile sunt încă citite de oameni care apoi le rezumă conținutul. Dar, procesarea limbajului natural are capacitatea de a automatiza și de a spori acest proces, în același mod în care MarketMuse o face pentru crearea de conținut.

În cele din urmă, puteți schimba rezumarea automată și o puteți utiliza pe concurenți sau alte instituții media pentru a efectua cercetări competitive și de conținut.

Personalizare

Combinația dintre traducerea automată, recunoașterea vorbirii, analiza sentimentelor și rezumarea automată poate aduce un grad mai mare de personalizare experienței conținutului.

Tendințele rețelelor sociale și cele din conținutul publicat pot fi identificate rapid, conținutul fiind adăugat rapid pentru a valorifica și mai mult interesul sporit.

Viitorul marketingului de conținut și al inteligenței artificiale

Mai sunt câteva provocări pe care AI trebuie să le depășească înainte de a se putea integra cu adevărat în strategia ta de marketing de conținut, dar așa cum am spus. Ajungem acolo.

Cu tot ce este disponibil - procesarea, înțelegerea și generarea limbajului natural; rezumare automată; traducere automată; invatare profunda; și analiza sentimentelor - există posibilitatea ca echipele de conținut să automatizeze și să elimine sarcinile memorate de la scriitori și editori.

Echipele de marketing de conținut ale viitorului vor lăsa în seama mașinilor să își facă cercetarea de conținut, auditurile și multe altele. De fapt, MarketMuse face acest lucru în timp ce vă oferă câteva informații uimitoare asupra conținutului dvs.

Ei vor crea conținut de bază, modelate, își vor popula buletinele informative, vor eticheta și indexa conținutul existent și vor urmări ceea ce postează nu numai pentru analiză, ci și pentru impactul emoțional.

Inteligența artificială îi va elibera pe creatorii de conținut să se concentreze pe conținut mai complex și mai aprofundat, de tipul pe care doar creierul uman îl poate produce.