แอปพลิเคชั่นประมวลผลภาษาธรรมชาติในการตลาดเนื้อหา

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ ปัญญาประดิษฐ์ และการเรียนรู้ของเครื่อง นี่คือคำศัพท์ทั้งหมดที่คุณอาจเคยได้ยินในการสนทนาเกี่ยวกับการตลาดเนื้อหาเมื่อเร็วๆ นี้ ทั้งหมดนี้เป็นส่วนหนึ่งของแนวโน้มที่กำลังเติบโตในการทำให้การวิจัย การสร้าง และการติดตามเนื้อหาเป็นแบบอัตโนมัติ ทำให้ทีมการตลาดสามารถสร้างเนื้อหาตามขนาดที่ต้องการได้

แต่มีแอปพลิเคชั่นประมวลผลภาษาที่เป็นธรรมชาติอย่างแท้จริงในการทำการตลาดเนื้อหาหรือไม่? เทคโนโลยีที่ยังไม่บรรลุนิติภาวะนี้สามารถวิเคราะห์และสร้างเนื้อหาที่มีคุณภาพที่มีคุณค่าต่อผู้ใช้ของคุณได้หรือไม่?

คำตอบง่ายๆ คือ… เรามาถึงจุดนั้นแล้ว และในแต่ละปีที่ผ่านไป ความสามารถของปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะแข็งแกร่งขึ้นและหลากหลายมากขึ้น

ในอดีต AI และแมชชีนเลิร์นนิงได้รับความนิยมอย่างมากในแวดวงการตลาดเนื้อหา กระบวนการต่างๆ เช่น การแปลภาษาด้วยเครื่องคอมพิวเตอร์และการสร้างภาษาที่เป็นธรรมชาตินั้น ถูกทำให้ดูไม่เป็นระเบียบและบางครั้งก็ไม่ต่อเนื่องกัน

แต่วงการ AI ได้ขยายออกไป และนักพัฒนาได้ปรับแต่งกระบวนการของพวกเขาอย่างถี่ถ้วน โดยสร้างโปรแกรมที่ผสมผสานความสามารถในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่เข้ากับลักษณะของสมองมนุษย์ การใช้ AI โดยนักการตลาดเนื้อหามีความเป็นไปได้มากขึ้น

และสิ่งใดก็ตามที่สามารถทำให้กระบวนการของคุณคล่องตัวและช่วยคุณในการสร้างเนื้อหาในวงกว้าง ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงที่น่ายินดี

มาดูกันว่าเทคโนโลยีบางอย่างใน AI และการประมวลผลภาษาธรรมชาติสามารถช่วยคุณได้ในตอนนี้และในอนาคตอย่างไร

เครื่องแปลภาษา

การแปลด้วยเครื่องเป็นสิ่งที่ดูเหมือน เป็นกระบวนการที่คอมพิวเตอร์แปลเนื้อหาจากภาษามนุษย์หนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่งโดยไม่ได้รับความช่วยเหลือจากมนุษย์

ในช่วงเริ่มต้น ซอฟต์แวร์การแปลและแอปอย่าง Google แปลภาษาสามารถแปลได้ในระดับคำหรือวลีเท่านั้น โดยใช้การเขียนโปรแกรมตามกฎ นั่นหมายความว่าพวกเขาสามารถแปลได้โดยใช้กฎภาษาที่ตั้งโปรแกรมไว้ล่วงหน้าเท่านั้น

และคำแปลก็ค่อนข้างตรงตัว

อย่างไรก็ตาม ตอนนี้แอปสามารถแปลข้อความทั้งหมดในระดับความหมายได้แล้ว นักพัฒนาซอฟต์แวร์ได้ค้นพบวิธีสร้างโครงข่ายประสาทหลายชั้นที่ทำงานเหมือนกับสมองของเราเอง เป็นการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่เรียนรู้ทั้งความหมายตามตัวอักษรและความหมายของข้อความจริง ๆ เพื่อสร้างการแปลที่เหมาะสมกับผู้พูดภาษาจริงๆ

การแปลภาษาด้วยเครื่องเป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับนักการตลาดเนื้อหาที่ทำงานในตลาดโลกที่ภาษาของพวกเขาไม่ใช่ภาษาแรกที่พูด มันยังใช้กับเนื้อหาที่สร้างขึ้นสำหรับประเทศเดียวซึ่งมีการพูดหลายภาษา

ตัวอย่างเช่น ในสหรัฐอเมริกา มีผู้คนประมาณ 41 ล้านคนที่พูดภาษาสเปนที่บ้าน ลองนึกภาพว่าคุณสามารถแปลเนื้อหาภาษาอังกฤษของคุณสำหรับตลาดฮิสแปนิกและดำเนินการในวงกว้างได้หรือไม่

ถึงกระนั้น แอพอย่างเช่นจาก Google และ Facebook ก็ยังมีปัญหาในการแปลที่น่าอึดอัดใจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับโครงสร้างภาษาที่ซับซ้อนมากขึ้น ฉันมักจะใช้ฟังก์ชันแปลภาษาบน Google หรือ Facebook เพื่อแปลโพสต์จากเพื่อนชาวอิสราเอลจากภาษาฮีบรูเป็นภาษาอังกฤษ ผลลัพธ์ที่ได้น้อยกว่าตัวเอก

นอกจากนี้ยังนำไปสู่สถานการณ์ที่น่าสนใจ เช่น SERP สำหรับคำค้นหา "beignes" คำภาษาฝรั่งเศสสำหรับคำว่า "โดนัท" ส่งคืนผลลัพธ์จำนวนหนึ่งในภาษาฝรั่งเศส เนื่องจากการตั้งค่าการค้นหาของฉันตั้งไว้ที่แคนาดา

กราฟความรู้ของ Google ยังเป็นภาษาอังกฤษ

และนั่นคือสิ่งที่คุณต้องระวัง แม้ว่าอัลกอริธึมจะซับซ้อน แต่ก็ขาดความเข้าใจในภาษาธรรมชาติอย่างแท้จริง ซึ่งดูเหมือนว่าจะมีมาแต่กำเนิดสำหรับมนุษย์

เครื่องมือแปลภาษาด้วยเครื่องไม่สามารถใส่เนื้อหาลงในบริบททางวัฒนธรรมได้ คำสแลง สำนวน และการอ้างอิงทางวัฒนธรรมสูญหายไปอย่างแท้จริงในการแปล และการแปลบางฉบับอาจเป็นที่น่ารังเกียจอย่างจริงจัง

ก่อนที่จะแปลอะไรสำหรับตลาดอื่น สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่าหัวข้อและการอ้างอิงทางวัฒนธรรมจะไม่สอดคล้องกับผู้ชมเป้าหมายหรือที่แย่ที่สุดก็คือทำให้ผู้ชมของคุณขุ่นเคืองทันที และหลีกเลี่ยงการใช้สำนวนเฉพาะสำหรับประเทศหรือวัฒนธรรมของคุณ

การรู้จำเสียง

การรู้จำคำพูดมีประโยชน์มากสำหรับนักการตลาดเนื้อหา MarketMuse ได้เปลี่ยนการสัมมนาผ่านเว็บจำนวนหนึ่งเป็นโพสต์บนบล็อกที่มีวิดีโอและข้อความที่คัดลอกมาจากวิดีโอโดยอัตโนมัติ

มีแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงจำนวนหนึ่งที่สามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพและคุ้มค่าใช้จ่าย Wistia ซึ่งเราใช้สำหรับการโฮสต์วิดีโอ มีบริการถอดเสียงที่มีอยู่ในเวิร์กโฟลว์ ซึ่งได้รับการชื่นชมอย่างมาก

เช่นเดียวกับบริการถอดความอัตโนมัติอื่น ๆ พวกเขาประมวลผลอย่างถูกต้องประมาณ 80% ของการแปลจากเสียงเป็นข้อความ อย่างไรก็ตาม 20% ที่เหลือยังคงต้องทำโดยมนุษย์

ในกรณีของบล็อก MarketMuse คุณจะไม่เห็นข้อความนั้นในบล็อกโพสต์ แต่จะรวมเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างแทน

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

การวิเคราะห์ความคิดเห็นใช้การเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อทำความเข้าใจความหมายแฝงด้านลบหรือด้านบวกที่อยู่เบื้องหลังข้อความ บางองค์กร เช่น IBM เรียกว่าเป็นการวิเคราะห์โทนเสียง พวกเขาวิเคราะห์อารมณ์และน้ำเสียงที่แสดงในเนื้อหาออนไลน์เพื่อทำนายว่าบุคคลนั้นมีความสุข เศร้า และอื่นๆ

มีประโยชน์มากสำหรับการฟังโซเชียลและการทดสอบ A/B โพสต์โซเชียลมีเดีย เครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถอ่านโพสต์ในโซเชียลมีเดียเพื่อค้นหาคำที่เป็นบวกหรือลบเพื่อจัดประเภทได้

ตาม CMSWire ความรู้สึกเบื้องหลังบางโพสต์นั้นค่อนข้างง่ายที่จะเข้าใจ:

ฉันรักผลิตภัณฑ์ผมใหม่นี้! (เชิงบวก)

ถุงพลาสติกใส่แซนวิช เป็นอันตรายต่อสิ่งแวดล้อม! (เชิงลบ)

นี่คือตัวเลขงานล่าสุดจากกระทรวงแรงงานสหรัฐ (เป็นกลาง)

ส่วนที่ยุ่งยากของการวิเคราะห์ความรู้สึกคือเมื่อโพสต์ถูกนำออกจากบริบทและไม่มีตัวบ่งชี้ความรู้สึกที่ชัดเจน คำพูดเช่น like และ แย่ มาก หากไม่มีแฟล็กเหล่านี้ เครื่องมือวิเคราะห์พื้นฐานจะมีปัญหาในการกำหนดความเชื่อมั่น

แล้วก็มีเรื่องประชดประชัน ฉันไม่สามารถพูดเพื่อส่วนอื่นๆ ของโลกได้ แต่ในสหรัฐอเมริกา การเสียดสีนั้นฝังแน่นอยู่ในสำนวนวัฒนธรรมของเรา

หากคุณโพสต์บางอย่างเช่น "โอ้เยี่ยมไปเลย พายุเฮอริเคนอีกลูก" คอมพิวเตอร์ที่ใช้ตัววิเคราะห์ความเชื่อมั่นตามกฎเกณฑ์อาจติดแท็กว่าเป็นค่าบวก มนุษย์เรารู้แน่นอนว่าคุณไม่ได้หมายความอย่างนั้นจริงๆ

ดังนั้น นักพัฒนาจึงหันไปใช้การประมวลผลโครงข่ายประสาทเทียมแบบเดียวกับที่ใช้สำหรับซอฟต์แวร์การแปลเพื่อทำความเข้าใจความหมายเชิงความหมายและเรียนรู้จากการวิเคราะห์ครั้งก่อน

เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมในการวัดว่าผู้ชมมีปฏิกิริยาอย่างไรต่อโพสต์ของคุณ แต่นักการตลาดได้เริ่มใช้มันในทางอื่นแล้ว

พวกเขาเริ่มเปลี่ยนการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในเนื้อหาของตนเอง ตอนนี้ พวกเขากำลังใช้มันเพื่อคาดการณ์ปฏิกิริยาทางอารมณ์ที่ผู้ใช้จะมีต่อโพสต์ในบล็อก โพสต์ในโซเชียล หรือแม้แต่สำเนาเว็บก่อนที่จะเผยแพร่

เมื่อใช้การวิเคราะห์ความรู้สึก พวกเขาสามารถทดสอบ A/B อะไรก็ได้ที่พวกเขาสร้างขึ้นเพื่อให้แน่ใจว่าเนื้อหาของพวกเขามีผลกระทบที่มีความหมายมากที่สุดต่อผู้ชมเป้าหมาย

สรุปอัตโนมัติ

มีหลายบริษัทที่ทำเงินได้จากการสรุปเนื้อหาและสรุปเนื้อหา แถวและแถวของคนงานที่เป็นมนุษย์อ่านข้อความจำนวนมากเพื่อกลั่นกรองเป็นประเด็นสำคัญและแนวคิดหลัก

แต่ถ้าเครื่องสามารถดูแลได้ล่ะ? ด้วยการสรุปอัตโนมัติก็สามารถทำได้

นี่คือที่มาของ NLP และแมชชีนเลิร์นนิง แอปและโปรแกรมต่างๆ ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อทำความเข้าใจข้อความจำนวนมาก และแยกเป็นแนวคิดที่สำคัญที่สุด

มีสองวิธีหลักในการสรุปข้อความ การสรุปแบบแยกส่วนจะเลือกประโยคที่สำคัญที่สุดในบทความและจัดเรียงอย่างมีความหมาย แต่ละประโยคที่แยกออกมาจะได้รับการเก็บรักษาไว้โดยไม่มีการแก้ไขใดๆ

การสรุปเชิงนามธรรมทำให้ก้าวไปอีกขั้น แทนที่จะใช้ประโยคที่มีความหมายต่อคำต่อคำ แทนที่จะใช้ประโยคที่สำคัญเหล่านั้นเป็นการถอดความเนื้อหา

คุณอาจสงสัยว่ามันใช้กับการตลาดเนื้อหาได้อย่างไร ท้ายที่สุด นอกจากการสรุปบล็อกโพสต์สำหรับหน้า Landing Page แล้ว คุณต้องกลั่นกรองเนื้อหาของคุณให้เหลือเพียงไม่กี่จุดเมื่อใด

การสรุปอัตโนมัติสามารถปรับปรุงงานจำนวนหนึ่งได้จริงเพื่อช่วยคุณสร้างและเผยแพร่เนื้อหาตามขนาด

ขั้นแรก คุณสามารถใช้บทคัดย่อของเนื้อหาสำหรับโพสต์บนบล็อกหรือเอกสารทางเทคนิคเพื่อเติมจดหมายข่าวหรือสร้างโพสต์บนโซเชียลมีเดีย

แล้วการสร้างข้อความที่ตัดตอนมาโดยอัตโนมัติเพื่อใช้ใน CMS และคำอธิบายเมตาของคุณล่ะ Google ได้เขียนคำอธิบายเมตาของตัวเองแล้ว หากหน้าของคุณไม่มีหรือไม่ถือว่าเหมาะสมกับข้อความค้นหา

ฉันได้ลองใช้แอปสรุปข้อความฟรีบางแอปที่มีอยู่แล้ว แต่ผลลัพธ์กลับไม่น่าประทับใจ

การสรุปอัตโนมัติยังอาจช่วยคุณจัดทำดัชนีเนื้อหาหรือดึงคำหลักจากข้อมูลสรุปของคุณไปยังแท็กและจัดทำดัชนีเนื้อหาสำหรับการตรวจสอบในอนาคต เช่นเดียวกับการค้นหา

นอกจากนี้ เทคโนโลยีนี้อาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อวิธีการดูแลจัดการเนื้อหา แม้ด้วยความช่วยเหลือของซอฟต์แวร์การดูแลจัดการ เช่น Curata ชั้นนำของอุตสาหกรรม การดูแลจัดการเนื้อหาก็ต้องใช้ความพยายามด้วยตนเองเป็นจำนวนมาก

มนุษย์ยังคงอ่านหน้าซึ่งสรุปเนื้อหาแล้ว แต่การประมวลผลภาษาธรรมชาติมีความสามารถในการทำให้กระบวนการนี้เป็นอัตโนมัติและเพิ่มพูนขึ้น เช่นเดียวกับที่ MarketMuse ทำสำหรับการสร้างเนื้อหา

สุดท้าย คุณสามารถเปลี่ยนการสรุปโดยอัตโนมัติและใช้ข้อมูลนี้กับคู่แข่งหรือสื่ออื่นๆ เพื่อดำเนินการวิจัยด้านการแข่งขันและเนื้อหา

การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

การผสมผสานระหว่างการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ การรู้จำคำพูด การวิเคราะห์ความรู้สึก และการสรุปอัตโนมัติ อาจทำให้ประสบการณ์เนื้อหามีระดับความเป็นส่วนตัวมากขึ้น

แนวโน้มของโซเชียลมีเดียและผู้ที่อยู่ในเนื้อหาที่เผยแพร่สามารถระบุได้อย่างรวดเร็วด้วยเนื้อหาที่ถูกเพิ่มอย่างรวดเร็วเพื่อใช้ประโยชน์จากความสนใจที่เพิ่มขึ้น

อนาคตของการตลาดเนื้อหาและ AI

ยังมีความท้าทายบางอย่างที่ AI ต้องเอาชนะก่อนที่จะสามารถรวมเข้ากับกลยุทธ์การตลาดเนื้อหาของคุณได้อย่างแท้จริง แต่อย่างที่ฉันพูด เรากำลังไปถึงที่นั่น

ด้วยทั้งหมดที่มีอยู่ — การประมวลผลภาษาธรรมชาติ ความเข้าใจและการสร้าง; สรุปอัตโนมัติ เครื่องแปลภาษา; การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง และการวิเคราะห์ความรู้สึก — มีโอกาสสำหรับทีมเนื้อหาในการดำเนินการอัตโนมัติและลบงานการท่องจำออกจากผู้เขียนและบรรณาธิการ

ทีมการตลาดเนื้อหาแห่งอนาคตจะปล่อยให้เครื่องทำงานวิจัยเนื้อหา ตรวจสอบ และอื่นๆ อันที่จริง MarketMuse ทำเช่นนี้ในขณะที่ให้ข้อมูลเชิงลึกที่น่าทึ่งเกี่ยวกับเนื้อหาของคุณ

พวกเขาจะสร้างเนื้อหาพื้นฐานที่มีเทมเพลต เติมจดหมายข่าว แท็กและจัดทำดัชนีเนื้อหาที่มีอยู่ และติดตามสิ่งที่พวกเขาโพสต์ ไม่เพียงแต่สำหรับการวิเคราะห์แต่สำหรับผลกระทบทางอารมณ์ด้วย

AI จะทำให้ผู้สร้างเนื้อหาว่างเพื่อมุ่งเน้นไปที่เนื้อหาที่ซับซ้อนและลึกซึ้งยิ่งขึ้น ซึ่งมีเพียงสมองของมนุษย์เท่านั้นที่สามารถผลิตได้