İçerik Pazarlamasında Doğal Dil İşleme Uygulamaları

Doğal dil işleme, yapay zeka ve makine öğrenimi; bunların tümü, son zamanlarda içerik pazarlama konuşmalarında muhtemelen duymuş olduğunuz terimlerdir. Bu, pazarlama ekiplerinin geniş ölçekte içerik oluşturmasına olanak tanıyarak içerik araştırmasını, oluşturmayı ve izlemeyi otomatikleştirmeye yönelik büyüyen bir eğilimin parçasıdır.

Ancak içerik pazarlamasında gerçekten doğal dil işleme uygulamaları var mı? Bu hala olgunlaşmakta olan teknoloji, kullanıcılarınız için değerli olan kaliteli içeriği analiz edip oluşturabilir mi?

Basit cevap… oraya gidiyoruz. Ve her geçen yıl, yapay zekanın (AI) yetenekleri güçleniyor ve çeşitleniyor.

Geçmişte, yapay zeka ve makine öğrenimi, içerik pazarlama çevrelerinde kötü bir üne sahipti. Makine çevirisi ve doğal dil oluşturma gibi süreçler, hantal ve bazen tutarsız sonuçları için süslendi.

Ancak AI alanı genişledi ve geliştiriciler süreçlerinde ince ayar yaparak büyük veri işleme yeteneklerini insan beyninin özellikleriyle birleştiren programlar yarattı. AI'nın içerik pazarlamacıları tarafından kullanımı çok daha uygulanabilir hale geldi.

Ve süreçlerinizi kolaylaştırabilecek ve geniş ölçekte içerik oluşturma konusunda size yardımcı olabilecek her şey memnuniyetle karşılanacak bir değişikliktir.

Yapay zeka ve doğal dil işlemedeki bazı teknolojilerin şimdi ve gelecekte size nasıl yardımcı olabileceğini görelim.

Makine Çevirisi

Makine çevirisi tam olarak kulağa nasıl geliyorsa öyledir. Bilgisayarların, insanların yardımı olmadan içeriği bir insan dilinden diğerine çevirdiği süreçtir.

Başlangıçta, çeviri yazılımları ve Google Çeviri gibi uygulamalar, kurallara dayalı programlama kullanarak yalnızca kelime veya kelime öbeği düzeyinde çeviri yapabiliyordu. Bu, yalnızca önceden programlanmış dil kurallarını kullanarak çeviri yapabilecekleri anlamına gelir.

Ve çeviriler oldukça gerçekçiydi.

Ancak artık uygulamalar tüm metinleri anlamsal düzeyde çevirebilir. Geliştiriciler, kendi beynimiz gibi çalışan çok katmanlı sinir ağlarının nasıl oluşturulacağını buldular. Bu, dili konuşan kişiye gerçekten anlamlı gelen bir çeviri üretmek için metnin hem gerçek hem de anlamsal anlamını öğrenen bir tür makine öğrenimidir.

Makine çevirisi, dillerinin ilk konuşulan dil olmadığı küresel pazarlarda çalışan içerik pazarlamacıları için harika bir araçtır. Hatta birçok dilin konuşulduğu bir ülke için oluşturulmuş içerik için bile geçerlidir.

Örneğin Amerika Birleşik Devletleri'nde evde İspanyolca konuşan tahminen 41 milyon insan var. İngilizce içeriğinizi İspanyol pazarı için çevirebildiğinizi ve bunu geniş ölçekte yapabildiğinizi hayal edin.

Yine de, Google ve Facebook gibi uygulamalar, özellikle daha karmaşık dil yapıları için, garip çevirileri nedeniyle çok fazla eleştiri alıyor. İsrailli arkadaşlarımın gönderilerini İbranice'den İngilizce'ye çevirmek için genellikle Google veya Facebook'taki çeviri işlevlerini kullanıyorum. Sonuçlar yıldızdan daha az.

SERP'de "beignes" arama terimi için görülebileceği gibi, bazı ilginç durumlara da yol açar. "Çörek" kelimesi için kullanılan bu Fransızca terim, arama ayarım Kanada'ya ayarlandığından, Fransızca bir dizi sonuç döndürüyor.

Yine de Google'ın Bilgi Grafiği İngilizce'dir.

Ve dikkatli olmanız gereken yer burasıdır. Algoritmalar karmaşık olsa da, insanlara doğuştan gelen gerçek doğal dil anlayışından yoksundurlar.

Makine çevirisi araçları, içeriği kültürel bağlama yerleştiremez. Argo, deyimler ve kültürel referanslar çeviride kelimenin tam anlamıyla kaybolur ve bazı çeviriler düpedüz saldırgan olabilir.

Herhangi bir şeyi başka bir pazar için tercüme etmeden önce, konunun ve kültürel referansların en iyi ihtimalle hedef kitlede yankı uyandırıp etkilemeyeceğini veya en kötü ihtimalle hedef kitlenizi doğrudan rahatsız edip etmeyeceğini anlamak önemlidir. Ve ülkenize veya kültürünüze özgü deyimler kullanmaktan kaçının.

Konuşma tanıma

Konuşma tanıma, içerik pazarlamacıları için çok faydalı oldu. MarketMuse, birkaç web seminerini videodan otomatik olarak kopyalanan video ve metin içeren blog gönderilerine dönüştürdü.

Bunu verimli ve uygun maliyetli bir şekilde yapabilen bir dizi gerçek dünya uygulaması vardır. Video barındırma için kullandığımız Wistia, iş akışlarında yerleşik olarak bulunan ve çok takdir edilen transkripsiyon hizmetleri sunuyor.

Diğer otomatik transkripsiyon hizmetleri gibi, sesten metne yapılan çevirinin yaklaşık %80'ini doğru şekilde işlerler. Bununla birlikte, kalan %20'nin hala bir insan tarafından yapılması gerekiyor.

MarketMuse blogu söz konusu olduğunda, bu metni blog gönderisinde görmezsiniz. Bunun yerine, yapılandırılmış veri olarak dahil edilmiştir.

Duygu Analizi

Duygu analizi, bir metnin arkasındaki olumsuz veya olumlu çağrışımları anlamak için makine öğrenimi ve doğal dil işlemeyi kullanır. IBM gibi bazı kuruluşlar bunu ton analizi olarak adlandırır. O kişinin mutlu mu, üzgün mü olduğunu ve daha fazlasını tahmin etmek için çevrimiçi içerikte sergilenen duyguları ve tonları analiz ederler.

Sosyal dinleme ve A/B testi sosyal medya gönderileri için çok kullanışlıdır. Bir duygu analizi aracı, sınıflandırmak için olumlu veya olumsuz kelimeler arayan sosyal medya gönderilerini okuyabilir.

CMSWire'a göre, bazı gönderilerin ardındaki duyguyu anlamak oldukça kolaydır:

Bu yeni saç ürününü seviyorum! (Pozitif)

Plastik sandviç poşetler çevre için korkunç! (Olumsuz)

İşte ABD Çalışma Bakanlığı'ndan en son iş rakamları. (Doğal)

Duyarlılık analizinin zor yanı, gönderilerin bağlamdan çıkarılması ve herhangi bir belirgin duygu göstergesi, like ve korkunç gibi kelimelerin olmamasıdır. Bu bayraklar olmadan, temel bir analiz aracı, duyarlılığı belirlemede sorun yaşar.

Ve sonra alaycılık var. Dünyanın geri kalanı adına konuşamam ama ABD'de alaycılık kültürel söylemimize işlemiş.

“Ah harika, başka bir kasırga” gibi bir şey gönderirseniz. Kural tabanlı bir duygu analizcisi çalıştıran bir bilgisayar aslında onu pozitif olarak etiketleyebilir. Biz insanlar, elbette, gerçekten böyle demek istemediğinizi biliyoruz.

Bu nedenle geliştiriciler, anlamsal anlamı anlamak ve önceki analizlerden bir şeyler öğrenmek için çeviri yazılımı için kullandıkları aynı sinir ağı işlemesine yöneldiler.

Kitlenizin gönderilerinize nasıl tepki verdiğini ölçmek için harika bir araçtır. Ancak pazarlamacılar aslında onu başka bir şekilde kullanmaya başladılar.

Duygu analizini kendi içeriklerine geri döndürmeye başladılar. Şimdi, kullanıcıların blog gönderilerine, sosyal gönderilerine ve hatta web kopyalarına, yayınlamadan önce vereceği duygusal tepkiyi tahmin etmek için kullanıyorlar.

Duyarlılık analizini kullanarak, içeriklerinin hedef kitleleri üzerinde en anlamlı etkiye sahip olduğundan emin olmak için ürettikleri her şeyi A/B testi yapabilirler.

Otomatik Özetleme

İçeriği özetleyerek ve soyutlayarak para kazanan şirketler var. Satır ve satır insan işçi, önemli noktalara ve ana fikirlere ayrıştırmak için ciltler dolusu metin okur.

Ama ya bir makine bunu halledebilirse? Otomatik özetleme ile bunu yapabilir.

İşte burada NLP ve makine öğrenimi yine devreye giriyor. Uygulamalar ve programlar, büyük miktarda metni anlamak ve onu en temel fikirlere indirgemek için doğal dil işlemeyi kullanır.

Metin özetleme için iki ana yaklaşım vardır. Çıkarıcı özetleme, bir makaledeki en önemli cümleleri seçer ve anlamlı bir şekilde düzenler. Çıkarılan her cümle herhangi bir değişiklik yapılmadan korunur.

Soyutlayıcı özetleme bunu bir adım daha ileri götürür. Bu önemli cümleleri kelimesi kelimesine kullanmak yerine, içeriğini başka sözcüklerle ifade eder.

Bunun içerik pazarlaması için nasıl geçerli olduğunu merak edebilirsiniz. Sonuçta, bir açılış sayfası için bir blog gönderisini özetlemenin yanı sıra, içeriğinizi ne zaman sadece birkaç noktaya ayırmanız gerekiyor?

Otomatik özetleme, geniş ölçekte içerik oluşturmanıza ve yaymanıza yardımcı olmak için bir dizi görevi gerçekten kolaylaştırabilir.

İlk olarak, bülteninizi doldurmak veya sosyal medyada gönderiler oluşturmak için blog gönderileri veya teknik incelemeler için içerik özetlerini kullanabilirsiniz.

CMS ve meta açıklamanızda kullanmak için otomatik olarak alıntılar oluşturmaya ne dersiniz? Sayfanızda yoksa veya arama terimi için uygun görülmezse Google zaten kendi meta açıklamasını yazar.

Şu anda mevcut olan ücretsiz metin özetleme uygulamalarından bazılarını denedim, ancak sonuçlar muhteşem değil.

Otomatik özetleme, potansiyel olarak içeriği dizine eklemenize veya özetlerinizden anahtar kelimeler almanıza, gelecekteki denetimler ve arama için içeriği etiketlemek ve dizine eklemek için yardımcı olabilir.

Ayrıca, bu teknoloji içeriğin küratörlüğünü önemli ölçüde etkileyebilir. Endüstri lideri Curata gibi küratörlük yazılımlarının yardımıyla bile, içerik küratörlüğü önemli miktarda manuel çaba gerektirir.

Sayfalar, daha sonra içeriğini özetleyen insanlar tarafından hala okunmaktadır. Ancak, doğal dil işleme, MarketMuse'un içerik oluşturma için yaptığı gibi, bu süreci otomatikleştirme ve artırma yeteneğine sahiptir.

Son olarak, otomatik özetlemeyi tersine çevirebilir ve rekabet ve içerik araştırması yapmak için rakipler veya diğer medya kuruluşlarında kullanabilirsiniz.

Kişiselleştirme

Makine çevirisi, konuşma tanıma, duygu analizi ve otomatik özetleme kombinasyonu, potansiyel olarak içerik deneyimine daha fazla kişiselleştirme getirebilir.

Sosyal medya eğilimleri ve yayınlanan içeriktekiler, artan ilgiden daha fazla yararlanmak için hızla eklenen içerikle hızla tanımlanabilir.

İçerik Pazarlamasının ve Yapay Zekanın Geleceği

AI'nın içerik pazarlama stratejinizle gerçekten bütünleşmeden önce üstesinden gelmesi gereken bazı zorluklar var, ancak dediğim gibi. oraya geliyoruz.

Mevcut olan her şeyle – doğal dil işleme, anlama ve oluşturma; otomatik özetleme; makine çevirisi; derin öğrenme; ve duygu analizi — içerik ekiplerinin, yazarlardan ve editörlerden ezbere dayalı görevleri otomatikleştirme ve kaldırma fırsatı vardır.

Geleceğin içerik pazarlama ekipleri, içerik araştırmalarını, denetimlerini ve daha fazlasını yapmayı makinelere bırakacak. Aslında MarketMuse bunu size içeriğinizle ilgili bazı şaşırtıcı bilgiler sağlarken yapar.

Temel, şablonlu içerik oluşturacaklar, haber bültenlerini dolduracaklar, mevcut içeriklerini etiketleyecek ve dizine ekleyecekler ve yalnızca analitik için değil aynı zamanda duygusal etki için de yayınladıklarını takip edecekler.

AI, içerik oluşturucuların yalnızca insan beyninin üretebileceği türden daha karmaşık, derinlemesine içeriğe odaklanmasını sağlayacak.