4 面向內容營銷人員的自然語言處理應用和示例

在之前的文章中，我談到了自然語言處理是什麼以及它如何幫助您簡化和擴展內容創建。

但是如果沒有示例，很難真正想像它是如何工作的。 在這篇文章中，我將介紹人工智能 (AI) 和自然語言處理的四個功能，並舉例說明使用它們的工具和服務。

通過了解內容營銷服務如何應用 NLP 和 AI，您應該可以很好地了解如何將這種仍在發展的技術用於您的品牌。

1. 分析內容

分析內容有各種各樣的原因。 您可以分析現有內容的內容差距或錯過的主題機會（或者您可以對競爭對手的內容做同樣的事情）。

它可以為您分析您的社交內容，以了解人們對您的品牌的看法。 您可以使用內容分析器來創建聊天機器人或確定值得寫的熱門話題。

最後，內容分析是從一種語言翻譯成另一種語言的第一步。

讓我們分解一些內容分析的功能，看看應用它們的工具。

內容分析

自然語言處理使用語法和語義來理解內容背後的含義。

Google Home 和 Alexa 等智能設備使用自然語言處理來理解搜索查詢和命令。 Gmail 使用 NLP 預測您將在電子郵件中寫入的內容，然後提出自動填充建議。

然後是內容營銷的語言分析。 例如，MarketMuse 使用自然語言處理來分析您現有的內容以及競爭對手的內容。 您還可以使用它來決定您應該創建的新內容的種類。

當然，您可以使用它來檢查內容差距或將單個內容擴展為集群的機會。 但它也做了一些非常了不起的事情。

它使用 NLP 抓取單個內容片段來標記稀薄的內容，並建議機會加深您的主題覆蓋範圍。 它甚至會建議要涵蓋的子主題，以及要回答的問題以及要包括的主要和次要關鍵字。

情緒分析

內容營銷人員以三種方式使用情緒分析。 首先，有社交聆聽。 營銷團隊使用情緒分析工具從本質上傾聽人們在網上談論什麼以及他們是如何談論它的。

如果一個有爭議的話題在 Facebook、Instagram 或其他社交媒體平台上成為熱門話題，那麼情緒分析就會了解人們的反應。 人們的反應是積極的還是消極的？ 他們是您的目標受眾的一部分嗎？ 您的品牌應該如何（如果有的話）對該主題進行權衡？

內容營銷人員還使用情緒分析來跟踪他們在社交媒體上的內容的反應。 情緒分析工具會尋找諸如精彩或糟糕之類的觸發詞。 他們還嘗試通過將帖子置於上下文中來分析帖子背後的語義。

最後，情緒分析可用於 A/B 測試。 內容營銷人員可以使用工具在發布之前掃描他們自己的內容，無論是社交帖子還是登錄頁面文本。 該工具使用學習的在線行為來確定您的內容是否會在發布之前就被接收。

以下是一些可以執行情緒分析的工具示例。

品牌觀察

通過他們的消費者研究產品，Brandwatch 允許品牌跟踪、保存和分析關於他們及其內容的在線對話。 受眾研究也包括主題情緒。

聲望

Repustate 專門用於情感分析。 它可以分析社交媒體、新聞、博客和其他在線渠道中 23 種語言的內容，以幫助品牌跟踪對其內容和特定主題的反應。

HootSuite 見解

HootSuite 是一個社交媒體管理平台，其中包括情緒分析作為其跟踪功能的一部分。 一旦您發布了內容，Hootsuite 將跟踪它以進行常規分析以及對您的內容的正面或負面反應。

了解內容

使用 NLP 分析內容的一部分是在上下文中理解它。

俚語、諷刺和成語等人類語言的元素使得在沒有上下文的情況下很難真正理解文本背後的含義。 但是一些程序使用人工智能來學習集體結果以及以前與人類語言的接觸，以提高他們理解語言的能力。

理解內容也是回答和分析問題的重要部分。 例如，搜索引擎在理解人類查詢和給出滿足用戶意圖的答案方面變得越來越好。

如果你問 Alexa，“本季最熱的外套是什麼？”，你可能想知道最熱的外套趨勢，而不是最暖和的外套。 Alexa 需要了解這種區別，才能為您提供與您的查詢最匹配的答案。

Amazon Comprehend 和 IBM Watson Discovery

Amazon Comprehend 和 IBM Watson Discovery 可以通過理解人類語言的模式來完成我已經提到的所有任務。 它可以提取大量非結構化文本，例如客戶服務單、社交媒體帖子和產品評論，以找到語言的共性並向利益相關者提供見解。

詞義消歧

詞義消歧是理解自然語言的一部分。 這種類型的 NLP 主要用於翻譯。 這是將可能具有多種含義的單詞和短語提取出來並將其縮小為一種的過程。 完成後，翻譯工具可以用另一種語言生成更準確的結果。

BabelScape 理解

該工具允許翻譯標准文本和文本片段（標籤、搜索查詢等）。 它可以通過語義分析聚合文本。

NLTK

自然語言工具包 (NLTK) 是為 Python 開發的開源自然語言處理工具。 它可以根據用戶的需求進行定制，無論是語言學家還是內容營銷團隊，都希望在他們的計劃中包含內容分析。

生成內容

每次您的智能手機與您交談或您的 Gmail 自動完成一個句子時，您都在使用自然語言生成 (NLG)。 通過這個過程，應用程序或程序獲取原始數據並將其轉換為人耳聽起來自然的連貫響應。

NLG 在創建聊天機器人來回答客戶問題方面尤其重要。 但它也用於翻譯工具、搜索功能和 GPS 應用程序。

位智

眾包 GPS 應用程序 Waze 是 NLG 的一個很好的例子。 與所有 GPS 應用程序一樣，它帶有一個標準的女性聲音，可以在您駕駛時為您提供指導。 但您也可以下載阿諾德施瓦辛格和 T 先生等名人的語音包，讓您的駕駛更有趣。

為此，必須教應用程序理解特定名人的口音和語言模式，以生成可信的語言。

文本摘要

文本摘要器對內容營銷團隊非常有幫助，原因有幾個。 文本摘要可用於為博客生成社交媒體帖子以及為新聞通訊生成文本。 營銷人員還可以使用它用重要的關鍵字標記內容，並填寫其他元數據，使內容對搜索引擎更可見。

在學術界，文本摘要用於創建內容摘要。

為了總結文本，NLP 工具從文本中提取主要思想和關鍵詞，並使用 NLG 生成摘要。 人工智能和機器學習的挑戰一直是弄清楚這些主要思想和關鍵詞是什麼。

但是技術越來越好，有各種各樣的工具可以幫助您準確地完成您需要的那種總結。 甚至還有 chrome 擴展程序可以幫助您，儘管可能很難以這種方式擴展內容摘要。

自動摘要器

Auto Summarizer 是一個免費的基於 Web 的工具。 您只需將文本複制並粘貼到 WYSIWYG 中，該工具就會生成摘要。

如果您每月只發布幾篇文章並需要快速總結，這可能是一個有用的工具。 但這不是用於擴展內容或一次進行大量總結的文本分析工具。

概括

自然語言處理可能最初只是作為一種純粹的學術工具，但在內容營銷中的實際應用仍在繼續增長。 NLP、人工智能和機器學習使品牌能夠準確定位其產品或服務的受眾，並以正確的內容定位他們。 它使研究、規劃、創建、跟踪和擴展內容成為可實現的目標，而不是營銷白日夢。

現在，如果 AI 可以只寫我們的博客文章，那就太好了！