4 แอปพลิเคชันการประมวลผลภาษาธรรมชาติและตัวอย่างสำหรับนักการตลาดเนื้อหา

ในโพสต์ที่แล้ว ฉันได้พูดคุยเกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติและวิธีที่จะช่วยให้คุณปรับปรุงและปรับขนาดการสร้างเนื้อหา

แต่เป็นการยากที่จะจินตนาการถึงวิธีการทำงานโดยไม่มีตัวอย่าง ในโพสต์นี้ ฉันจะพูดถึงสี่หน้าที่ของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ และให้ตัวอย่างเครื่องมือและบริการที่ใช้

การทำความเข้าใจว่าบริการการตลาดเนื้อหาใช้ NLP และ AI อย่างไร คุณควรจะได้ภาพที่ดีว่าคุณจะใช้เทคโนโลยีที่พัฒนาอย่างต่อเนื่องนี้สำหรับแบรนด์ของคุณได้อย่างไร

1. วิเคราะห์เนื้อหา

มีเหตุผลทุกประเภทในการวิเคราะห์เนื้อหา คุณสามารถวิเคราะห์เนื้อหาที่มีอยู่ของคุณเพื่อหาช่องว่างของเนื้อหาหรือโอกาสหัวข้อที่ไม่ได้รับ (หรือคุณสามารถทำเช่นเดียวกันกับเนื้อหาของคู่แข่งของคุณ)

มันสามารถวิเคราะห์เนื้อหาโซเชียลของคุณเพื่อให้คุณเข้าใจว่าผู้คนรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับแบรนด์ของคุณ คุณสามารถใช้ตัววิเคราะห์เนื้อหาเพื่อสร้างแชทบ็อตหรือกำหนดหัวข้อที่กำลังเป็นที่นิยมซึ่งควรค่าแก่การเขียน

สุดท้าย การวิเคราะห์เนื้อหาเป็นขั้นตอนแรกในการแปลจากภาษาหนึ่งไปอีกภาษาหนึ่ง

มาแยกฟังก์ชันการทำงานบางอย่างของการวิเคราะห์เนื้อหาและดูเครื่องมือที่ปรับใช้กัน

การวิเคราะห์เนื้อหา

การประมวลผลภาษาธรรมชาติใช้ทั้งไวยากรณ์และความหมายเพื่อทำความเข้าใจความหมายเบื้องหลังเนื้อหา

อุปกรณ์อัจฉริยะ เช่น Google Home และ Alexa ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อทำความเข้าใจคำค้นหาและคำสั่ง Gmail ใช้ NLP เพื่อคาดการณ์สิ่งที่คุณจะเขียนในอีเมล จากนั้นจึงให้คำแนะนำเพื่อป้อนข้อความอัตโนมัติ

จากนั้นมีการวิเคราะห์ภาษาสำหรับการตลาดเนื้อหา ตัวอย่างเช่น MarketMuse ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อวิเคราะห์เนื้อหาที่มีอยู่ของคุณ เช่นเดียวกับของคู่แข่งของคุณ คุณยังสามารถใช้เพื่อตัดสินใจเกี่ยวกับประเภทของเนื้อหาใหม่ที่คุณควรสร้าง

แน่นอน คุณสามารถใช้เพื่อตรวจสอบช่องว่างของเนื้อหาหรือโอกาสในการขยายเนื้อหาชิ้นเดียวไปยังคลัสเตอร์ แต่ก็ยังทำสิ่งที่พิเศษจริงๆ

โดยจะรวบรวมข้อมูลเนื้อหาแต่ละส่วนโดยใช้ NLP เพื่อตั้งค่าสถานะเนื้อหาแบบบาง และแนะนำโอกาสในการขยายความครอบคลุมหัวข้อของคุณให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น มันยังจะแนะนำหัวข้อย่อยที่จะครอบคลุม ตลอดจนคำถามที่ต้องตอบและคำหลักหลักและรองที่จะรวมไว้ด้วย

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

นักการตลาดเนื้อหาใช้การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในสามวิธี อย่างแรกคือการฟังทางสังคม ทีมการตลาดใช้เครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อรับฟังว่าผู้คนกำลังพูดถึงอะไรทางออนไลน์และพวกเขากำลังพูดถึงอย่างไร

หากหัวข้อที่เป็นข้อโต้แย้งกำลังเป็นที่นิยมบน Facebook, Instagram หรือแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียอื่นๆ การวิเคราะห์ความรู้สึกจะส่งผลต่อปฏิกิริยาของผู้คน ผู้คนตอบสนองในเชิงบวกหรือเชิงลบ? พวกเขาเป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มเป้าหมายของคุณหรือไม่? แบรนด์ของคุณควรให้ความสำคัญกับหัวข้อนี้อย่างไร (ถ้าเลย)

นักการตลาดเนื้อหายังใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อติดตามปฏิกิริยาต่อเนื้อหาของตนเองบนโซเชียลมีเดีย เครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกจะมองหาคำกระตุ้น เช่น วิเศษหรือน่ากลัว พวกเขายังพยายามวิเคราะห์ความหมายเบื้องหลังโพสต์โดยใส่ไว้ในบริบท

สุดท้าย การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นสามารถใช้สำหรับการทดสอบ A/B ได้ นักการตลาดเนื้อหาสามารถใช้เครื่องมือในการสแกนเนื้อหาของตนเองก่อนที่จะเผยแพร่ ไม่ว่าจะเป็นโพสต์บนโซเชียลหรือข้อความหน้า Landing Page เครื่องมือนี้ใช้พฤติกรรมออนไลน์ที่เรียนรู้เพื่อกำหนดว่าเนื้อหาของคุณจะได้รับการตอบรับที่ดีก่อนที่จะเผยแพร่

ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของเครื่องมือที่สามารถวิเคราะห์ความคิดเห็นได้

นาฬิกาแบรนด์

ผ่านผลิตภัณฑ์การวิจัยผู้บริโภค Brandwatch ช่วยให้แบรนด์ต่างๆ ติดตาม บันทึก และวิเคราะห์การสนทนาออนไลน์เกี่ยวกับพวกเขาและเนื้อหาของพวกเขาได้ การวิจัยกลุ่มเป้าหมายรวมถึงความเชื่อมั่นในหัวข้อด้วย

Reputate

Reputate จัดทำขึ้นเพื่อการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นโดยเฉพาะ สามารถวิเคราะห์เนื้อหาใน 23 ภาษาบนโซเชียลมีเดีย ข่าวสาร บล็อก และช่องทางออนไลน์อื่นๆ เพื่อช่วยให้แบรนด์ติดตามปฏิกิริยาต่อเนื้อหาและหัวข้อเฉพาะของตน

HootSuite Insights

HootSuite เป็นแพลตฟอร์มการจัดการโซเชียลมีเดียที่มีการวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นส่วนหนึ่งของฟังก์ชันการติดตาม เมื่อคุณโพสต์เนื้อหาแล้ว Hootsuite จะติดตามเพื่อการวิเคราะห์ตามปกติ รวมถึงปฏิกิริยาเชิงบวกหรือเชิงลบต่อเนื้อหาของคุณ

ทำความเข้าใจเนื้อหา

ส่วนหนึ่งของการวิเคราะห์เนื้อหาโดยใช้ NLP คือการทำความเข้าใจในบริบท

องค์ประกอบของคำพูดของมนุษย์ เช่น สแลง การเสียดสี และสำนวนทำให้เข้าใจความหมายเบื้องหลังข้อความโดยไม่มีบริบทได้ยาก แต่บางโปรแกรมใช้ AI เพื่อเรียนรู้ผลลัพธ์โดยรวม เช่นเดียวกับการเผชิญหน้าด้วยคำพูดของมนุษย์ครั้งก่อนๆ เพื่อปรับปรุงความสามารถในการเข้าใจภาษา

การทำความเข้าใจเนื้อหาเป็นส่วนสำคัญในการตอบและวิเคราะห์คำถามด้วย ตัวอย่างเช่น เสิร์ชเอ็นจิ้นเข้าใจคำค้นหาของมนุษย์ได้ดีขึ้นมาก และให้คำตอบที่ตรงกับความตั้งใจของผู้ใช้

หากคุณถาม Alexa ว่า “เสื้อโค้ทที่ร้อนแรงที่สุดในฤดูกาลนี้คืออะไร” คุณอาจต้องการทราบเทรนด์ของเสื้อโค้ทที่ร้อนแรงที่สุดและไม่ใช่ว่าเสื้อโค้ทแบบไหนที่อุ่นที่สุด Alexa จำเป็นต้องเข้าใจความแตกต่างนั้นเพื่อให้คำตอบที่ตรงกับคำถามของคุณมากที่สุด

Amazon Comprehend และ IBM Watson Discovery

Amazon Comprehend และ IBM Watson Discovery สามารถทำงานทั้งหมดที่ฉันได้กล่าวไปแล้วได้สำเร็จด้วยการทำความเข้าใจรูปแบบในภาษามนุษย์ สามารถดึงข้อความที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก เช่น ตั๋วบริการลูกค้า โพสต์บนโซเชียลมีเดีย และบทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์ เพื่อค้นหาสิ่งที่เหมือนกันในภาษาและให้ข้อมูลเชิงลึกแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

Word Sense แก้ความกำกวม

การแก้ความกำกวมของคำศัพท์เป็นส่วนหนึ่งของการเข้าใจภาษาธรรมชาติ NLP ประเภทนี้ใช้สำหรับการแปลเป็นหลัก เป็นกระบวนการของการนำคำและวลีที่อาจมีหลายความหมายและจำกัดให้เหลือเพียงคำเดียว เมื่อเสร็จแล้ว เครื่องมือแปลสามารถสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นในภาษาอื่น

BabelScape Comprehendo

เครื่องมือนี้ช่วยให้สามารถแปลทั้งข้อความมาตรฐานและตัวอย่างข้อความ (แท็ก คำค้นหา ฯลฯ) สามารถรวมข้อความผ่านการวิเคราะห์เชิงความหมาย

NLTK

Natural Language Toolkit (NLTK) เป็นเครื่องมือประมวลผลภาษาธรรมชาติแบบโอเพนซอร์สที่สร้างขึ้นสำหรับ Python สามารถปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการของผู้ใช้ ไม่ว่าจะเป็นนักภาษาศาสตร์หรือทีมการตลาดเนื้อหาที่ต้องการรวมการวิเคราะห์เนื้อหาไว้ในแผน

การสร้างเนื้อหา

ทุกครั้งที่สมาร์ทโฟนคุยกับคุณหรือ Gmail ของคุณเติมประโยคอัตโนมัติ แสดงว่าคุณกำลังใช้การสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG) ผ่านกระบวนการนี้ แอพหรือโปรแกรมจะนำข้อมูลดิบมาเปลี่ยนเป็นการตอบสนองที่สอดคล้องกันซึ่งฟังดูเป็นธรรมชาติต่อหูของมนุษย์

NLG มีความสำคัญอย่างยิ่งในการสร้างแชทบอทเพื่อตอบคำถามของลูกค้า แต่ยังใช้ในเครื่องมือแปลภาษา ฟังก์ชันการค้นหา และในแอป GPS

Waze

แอพ Crowdsourcing GPS Waze เป็นตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมของ NLG เช่นเดียวกับแอป GPS ทั้งหมด มันมาพร้อมกับเสียงผู้หญิงมาตรฐานที่จะนำทางคุณขณะขับรถ แต่คุณยังสามารถดาวน์โหลดแพ็คเสียงของคนดังอย่าง Arnold Schwarzenegger และ Mr. T เพื่อทำให้การขับรถของคุณสนุกสนานยิ่งขึ้นไปอีก

ในการทำเช่นนั้น แอปจะต้องได้รับการสอนให้เข้าใจสำเนียงและรูปแบบภาษาของผู้มีชื่อเสียงที่กำหนดเพื่อสร้างภาษาที่น่าเชื่อถือ

สรุปข้อความ

สรุปข้อความมีประโยชน์มากสำหรับทีมการตลาดเนื้อหาด้วยเหตุผลหลายประการ การสรุปข้อความสามารถใช้เพื่อสร้างโพสต์บนโซเชียลมีเดียสำหรับบล็อกรวมถึงข้อความสำหรับจดหมายข่าว นักการตลาดยังสามารถใช้เพื่อแท็กเนื้อหาด้วยคำหลักที่สำคัญและกรอกข้อมูลเมตาอื่น ๆ ที่ทำให้เครื่องมือค้นหามองเห็นเนื้อหาได้มากขึ้น

ในแวดวงวิชาการ ใช้การสรุปข้อความเพื่อสร้างบทคัดย่อของเนื้อหา

ในการสรุปข้อความ เครื่องมือ NLP จะดึงแนวคิดหลักและคำหลักจากข้อความ และสร้างสรุปโดยใช้ NLG ความท้าทายสำหรับ AI และแมชชีนเลิร์นนิงคือการค้นหาว่าแนวคิดหลักและคำหลักเหล่านั้นคืออะไร

แต่เทคโนโลยีกำลังดีขึ้นเรื่อยๆ และมีเครื่องมือมากมายที่จะช่วยให้คุณบรรลุผลสรุปในแบบที่คุณต้องการ มีแม้กระทั่งส่วนขยายของ Chrome ที่สามารถช่วยคุณได้ แม้ว่าอาจเป็นเรื่องยากที่จะขยายขนาดสรุปเนื้อหาด้วยวิธีนี้

โปรแกรมสรุปอัตโนมัติ

Auto Summarizer เป็นเครื่องมือบนเว็บฟรี คุณเพียงแค่คัดลอกและวางข้อความของคุณลงใน WYSIWYG แล้วเครื่องมือจะสร้างสรุป

หากคุณเผยแพร่เพียงไม่กี่ชิ้นต่อเดือนและต้องการข้อมูลสรุปอย่างรวดเร็ว นี่อาจเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ แต่นี่ไม่ใช่เครื่องมือวิเคราะห์ข้อความสำหรับการปรับขนาดเนื้อหาของคุณหรือสรุปจำนวนมากในคราวเดียว

สรุป

การประมวลผลภาษาธรรมชาติอาจเริ่มเป็นเครื่องมือทางวิชาการล้วนๆ แต่การใช้งานจริงในการตลาดเนื้อหายังคงเติบโต NLP, AI และแมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้แบรนด์สามารถระบุผู้ชมที่แน่นอนสำหรับผลิตภัณฑ์หรือบริการของตน และกำหนดเป้าหมายพวกเขาด้วยเนื้อหาที่เหมาะสม ทำให้การวิจัย การวางแผน การสร้าง ติดตาม และปรับขนาดเนื้อหาเป็นเป้าหมายที่ทำได้ แทนที่จะเป็นความฝันของไปป์ทางการตลาด

ทีนี้ ถ้า AI สามารถเขียนโพสต์บนบล็อกของเราได้ นั่นก็คงจะเป็นอะไรซักอย่าง!