4 приложения для обработки естественного языка и примеры для контент-маркетологов

В предыдущих сообщениях я говорил о том, что такое обработка естественного языка и как она может помочь вам упростить и масштабировать создание контента.

Но без примеров сложно представить, как это работает. В этом посте я рассмотрю четыре функции искусственного интеллекта (ИИ) и обработки естественного языка и приведу примеры инструментов и сервисов, которые их используют.

Поняв, как службы контент-маркетинга применяют НЛП и ИИ, вы должны получить довольно четкое представление о том, как вы можете использовать эту все еще развивающуюся технологию для своего бренда.

1. Анализ контента

Есть множество причин для анализа контента. Вы можете проанализировать свой существующий контент на наличие пробелов в контенте или упущенных тем (или вы можете сделать то же самое с контентом ваших конкурентов).

Он может анализировать ваш социальный контент, чтобы вы могли понять, как люди относятся к вашему бренду. Вы можете использовать анализатор контента, чтобы создать чат-бота или определить актуальные темы, о которых стоит написать.

Наконец, контент-анализ — это первый шаг в переводе с одного языка на другой.

Давайте рассмотрим некоторые функции контент-анализа и рассмотрим инструменты, которые их применяют.

Анализ содержания

Обработка естественного языка использует как синтаксис, так и семантику, чтобы понять смысл контента.

Интеллектуальные устройства, такие как Google Home и Alexa, используют обработку естественного языка для понимания поисковых запросов и команд. Gmail использует NLP, чтобы предугадать, что вы напишете в электронном письме, а затем предложить автозаполнение.

Затем есть языковой анализ для контент-маркетинга. Например, MarketMuse использует обработку естественного языка для анализа вашего существующего контента, а также контента ваших конкурентов. Вы также можете использовать его для принятия решений о типах нового контента, который вы должны создавать.

Конечно, вы можете использовать его для проверки пробелов в контенте или возможностей для расширения отдельных фрагментов контента в кластеры. Но он также делает что-то действительно экстраординарное.

Он сканирует отдельные фрагменты контента, используя NLP, чтобы помечать некачественный контент и предлагать возможности для более глубокого охвата вашей темы. Он даже предложит подтемы для освещения, а также вопросы, на которые нужно ответить, а также основные и второстепенные ключевые слова для включения.

Анализ настроений

Контент-маркетологи используют анализ настроений тремя способами. Во-первых, есть социальное прослушивание. Маркетинговые команды используют инструменты анализа настроений, чтобы по существу слушать, о чем люди говорят в Интернете и как они об этом говорят.

Если спорная тема находится в тренде на Facebook, Instagram или других платформах социальных сетей, анализ настроений будет учитывать реакцию людей. Люди реагируют положительно или отрицательно? Являются ли они частью вашей целевой аудитории? Как (если вообще) ваш бренд должен влиять на эту тему?

Контент-маркетологи также используют анализ настроений, чтобы отслеживать реакцию на собственный контент в социальных сетях. Инструменты анализа настроений ищут триггерные слова, такие как «замечательный» или «ужасный». Они также пытаются анализировать семантическое значение постов, помещая их в контекст.

Наконец, анализ настроений можно использовать для A/B-тестирования. Контент-маркетологи могут использовать инструмент для сканирования собственного контента перед его публикацией, будь то публикация в социальной сети или текст целевой страницы. Инструмент использует изученное онлайн-поведение, чтобы определить, будет ли ваш контент получен задолго до его публикации.

Вот несколько примеров инструментов, которые могут выполнять анализ тональности.

Брендвотч

С помощью своего продукта Consumer Research Brandwatch позволяет брендам отслеживать, сохранять и анализировать онлайн-разговоры о них и их контенте. Исследование аудитории также включает тематические настроения.

Отрекаться

Repustate создан специально для анализа настроений. Он может анализировать контент на 23 языках в социальных сетях, новостях, блогах и других онлайн-каналах, чтобы помочь брендам отслеживать реакцию на их контент и конкретные темы.

HootSuite Insights

HootSuite — это платформа для управления социальными сетями, которая включает анализ настроений как часть функции отслеживания. После того, как вы разместили контент, Hootsuite будет отслеживать его для обычной аналитики, а также положительных или отрицательных реакций на ваш контент.

Понимание содержания

Частью анализа контента с помощью НЛП является его понимание в контексте.

Элементы человеческой речи, такие как сленг, сарказм и идиомы, затрудняют истинное понимание смысла текста без контекста. Но некоторые программы используют ИИ для изучения коллективных результатов, а также предыдущих столкновений с человеческой речью, чтобы улучшить их способность понимать язык.

Понимание содержания также является важной частью ответов на вопросы и их анализа. Поисковые системы, например, стали намного лучше понимать человеческие запросы и давать ответ, который удовлетворяет намерения пользователя.

Если вы спросите Alexa: «Какое пальто самое модное в этом сезоне?», вы, вероятно, захотите узнать, какая самая модная тенденция пальто, а не какое пальто самое теплое. Alexa должна понимать это различие, чтобы дать вам ответ, который лучше всего соответствует вашему запросу.

Amazon Comprehend и IBM Watson Discovery

Amazon Comprehend и IBM Watson Discovery могут выполнить все задачи, о которых я уже упоминал, благодаря пониманию шаблонов человеческого языка. Он может извлекать большие объемы неструктурированного текста, такого как запросы в службу поддержки клиентов, сообщения в социальных сетях и обзоры продуктов, чтобы найти общие черты в языке и донести информацию до заинтересованных сторон.

Значение слова

Устранение неоднозначности смысла слов является частью понимания естественного языка. Этот тип НЛП используется в основном для перевода. Это процесс, когда слова и фразы, которые могут иметь несколько значений, сужаются до одного. Как только это будет сделано, инструмент перевода может генерировать более точный результат на другом языке.

BabelScape Comprehendo

Этот инструмент позволяет переводить как стандартный текст, так и текстовые фрагменты (теги, поисковые запросы и т. д.). Он может агрегировать текст с помощью семантического анализа.

НЛТК

Natural Language Toolkit (NLTK) — это инструмент обработки естественного языка с открытым исходным кодом, созданный для Python. Его можно настроить в соответствии с потребностями пользователя, будь то лингвист или команда контент-маркетологов, которые хотят включить анализ контента в свой план.

Создание контента

Каждый раз, когда ваш смартфон разговаривает с вами или ваш Gmail автоматически заканчивает предложение, вы используете генерацию естественного языка (NLG). В ходе этого процесса приложение или программа берет необработанные данные и превращает их в связный ответ, который звучит естественно для человеческого уха.

NLG особенно важен при создании чат-ботов для ответов на вопросы клиентов. Но он также используется в инструментах перевода, функциях поиска и в приложениях GPS.

Waze

Краудсорсинговое GPS-приложение Waze — отличный пример NLG. Как и все GPS-приложения, оно сопровождается стандартным женским голосом, который направляет вас во время вождения. Но вы также можете загрузить голосовые пакеты известных людей, таких как Арнольд Шварценеггер и Мистер Ти, чтобы сделать вашу поездку немного более увлекательной.

Для этого приложение нужно научить понимать акцент и языковые модели данной знаменитости, чтобы генерировать правдоподобный язык.

Обобщение текста

Текстовые сводки очень полезны командам по контент-маркетингу по нескольким причинам. Обобщение текста можно использовать для создания постов в социальных сетях для блогов, а также текста для информационных бюллетеней. Маркетологи также могут использовать его для пометки контента важными ключевыми словами и заполнения других метаданных, которые делают контент более заметным для поисковых систем.

В академических кругах обобщение текста используется для создания рефератов содержания.

Чтобы обобщить текст, инструмент НЛП извлекает основные идеи и ключевые слова из текста и создает сводку с использованием НЛГ. Задача для ИИ и машинного обучения всегда заключалась в том, чтобы выяснить, что это за основные идеи и ключевые слова.

Но технология становится все лучше и лучше, и существует множество инструментов, которые помогут вам сделать именно то обобщение, которое вам нужно. Есть даже расширения для Chrome, которые могут вам помочь, хотя таким образом может быть сложно масштабировать сводки контента.

Автоматический суммировщик

Auto Summarizer — это бесплатный веб-инструмент. Вы просто копируете и вставляете свой текст в WYSIWYG, и инструмент генерирует сводку.

Если вы публикуете всего несколько статей в месяц и вам нужна краткая сводка, этот инструмент может оказаться полезным. Но это не инструмент текстовой аналитики для масштабирования вашего контента или одновременного подведения большого количества итогов.

Резюме

Возможно, обработка естественного языка начиналась как чисто академический инструмент, но реальные приложения в контент-маркетинге продолжают расти. НЛП, искусственный интеллект и машинное обучение позволяют брендам точно определять аудиторию своего продукта или услуги и предлагать им нужный контент. Это делает исследования, планирование, создание, отслеживание и масштабирование контента достижимой целью, а не несбыточной маркетинговой мечтой.

Теперь, если бы ИИ мог просто писать наши сообщения в блоге, это было бы нечто!