Uzziniet Savu Eņģeļa Numuru
Mārketinga ceļvedis dabiskās valodas apstrādē (NLP)
Dabiskās valodas apstrāde (NLP) ir mākslīgā intelekta (AI) paņēmiens, kas palīdz datoram saprast un interpretēt dabiski attīstītas valodas (nē, klingonu valoda netiek ņemta vērā) pretstatā mākslīgajām datoru valodām, piemēram, Java vai Python. Tā spēja izprast cilvēku valodas sarežģītību, tostarp kontekstu un kultūras nianses, padara to par AI biznesa informācijas rīku neatņemamu sastāvdaļu.
NLP nodrošina AI rīkus, izmantojot tēmu klasterizāciju un sentimenta analīze , kas ļauj mārketinga speciālistiem iegūt zīmola ieskatus no sociālās klausīšanās, pārskatiem, aptaujām un citiem klientu datiem stratēģisku lēmumu pieņemšanai. Šie ieskati sniedz mārketinga speciālistiem padziļinātu priekšstatu par to, kā iepriecināt auditoriju un uzlabot zīmola lojalitāti, tādējādi radot atkārtotu uzņēmējdarbību un galu galā tirgus izaugsmi.
Lasiet tālāk, lai labāk izprastu, kā NLP darbojas aizkulisēs, lai atklātu praktiskus zīmola ieskatus. Turklāt skatiet piemērus, kā zīmoli izmanto NLP, lai optimizētu savus sociālos datus, lai uzlabotu auditorijas iesaisti un klientu pieredzi.
Kas ir dabiskās valodas apstrāde?
NLP ir AI metodoloģija, kas apvieno paņēmienus no mašīnmācīšanās, datu zinātnes un lingvistikas līdz cilvēka valodas apstrādei. To izmanto, lai iegūtu informāciju no nestrukturētiem datiem tādiem nolūkiem kā klientu pieredzes analīze, zīmola informācija un sociālā noskaņojuma analīze.
NLP izmanto uz noteikumiem balstītas pieejas un statistikas modeļus, lai veiktu sarežģītus ar valodu saistītus uzdevumus dažādās nozares lietojumprogrammās. Jutīgs teksts viedtālrunī vai e-pastā teksta kopsavilkumi no ChatGPT un viedajiem palīgiem, piemēram, Alexa, ir NLP darbināmu lietojumprogrammu piemēri.
Dziļās mācīšanās metodes ar daudzslāņu neironu tīkliem (NN), kas ļauj algoritmiem automātiski apgūt sarežģītus modeļus un attēlojumus no liela datu apjoma, ir ļāvušas ievērojami uzlabot NLP iespējas. Tā rezultātā ir izveidotas jaudīgas viedās biznesa lietojumprogrammas, piemēram, reāllaika mašīntulkojumi un balss iespējotas mobilās lietojumprogrammas pieejamība.
Kādi ir NLP kategoriju veidi?
Ģeneratīvo AI rīku, piemēram, ChatGPT, izmantošana mūsdienās ir kļuvusi par ierastu lietu. Tāpat ir biznesa informācijas rīki, kas ļauj tirgotājiem personalizēt mārketinga pasākumus, pamatojoties uz klientu noskaņojumu. Visas šīs iespējas nodrošina dažādas NLP kategorijas, kā minēts tālāk.
Dabiskās valodas izpratne
Dabiskās valodas izpratne (NLU) ļauj pārstrukturēt nestrukturētus datus tā, lai mašīna varētu saprast un analizēt to nozīmi. Padziļināta mācīšanās ļauj NLU klasificēt informāciju detalizētā līmenī no datu terabaitiem, lai atklātu galvenos faktus un izsecinātu tādu entītiju īpašības kā zīmoli, slaveni cilvēki un tekstā atrastās vietas.
Dabiskās valodas paaudze
Dabiskās valodas ģenerēšana (NLG) ir metode, kas analizē tūkstošiem dokumentu, lai izveidotu aprakstus, kopsavilkumus un skaidrojumus. Tas analizē un ģenerē gan audio, gan teksta datus. Visizplatītākais NLG lietojums ir mašīnģenerēts teksts satura veidošanai.
NLP optiskajā rakstzīmju atpazīšanā
NLP algoritmi nosaka un apstrādā datus skenētajos dokumentos, kas ir pārveidoti tekstā, izmantojot optisko rakstzīmju atpazīšanu (OCR). Šī iespēja tiek plaši izmantota finanšu pakalpojumos darījumu apstiprināšanai.
Kā darbojas NLP?
Saskaņā ar Sociālo mediju stāvokļa ziņojums ™ 2023 , 96% vadītāju uzskata, ka AI un ML rīki būtiski uzlabo lēmumu pieņemšanas procesus. NLP ir tas, kas nodrošina šos rīkus.
Lai saprastu, kā to izdarīt, šeit ir sniegts procesa galveno darbību sadalījums.
- Tokenizācija: Teksts ir sadalīts mazākās vienībās, piemēram, vārdos vai frāzēs, ko sauc par marķieriem.
- Teksta tīrīšana un pirmapstrāde: Teksts ir standartizēts, noņemot nebūtiskas detaļas, piemēram, īpašās rakstzīmes, pieturzīmes un lielos burtus.
- Runas daļa (PoS marķēšana): NLP algoritmi identificē gramatiskās runas daļas, piemēram, lietvārdus un darbības vārdus, lai izprastu teksta sintaktisko struktūru.
- Teksta parsēšana: Gramatiskā struktūra teikumos tiek analizēta, lai izprastu attiecības starp vārdiem.
- Teksta klasifikācija: Teksts tiek klasificēts dažādās kategorijās, izmantojot statistikas modeļus. Teksta klasifikācija nodrošina dažādas iespējas, piemēram, noskaņojuma analīzi un surogātpasta filtrēšanu.
Kuras ir populārākās NLP metodes?
Ir vairākas NLP metodes, kas ļauj AI rīkiem un ierīcēm jēgpilnā veidā mijiedarboties ar cilvēka valodu un apstrādāt to. Tie var ietvert tādus uzdevumus kā klientu balss (VoC) datu analīze, lai atrastu mērķtiecīgu ieskatu, sociālās klausīšanās datu filtrēšana, lai samazinātu troksni, vai produktu atsauksmju automātiskie tulkojumi, kas palīdz labāk izprast globālo auditoriju.
Lai veiktu šos un citus uzdevumus, parasti tiek izmantotas šādas metodes:
Entītijas atpazīšana
Nosauktās entītijas atpazīšana (NER) identificē un klasificē nosauktās entītijas (vārdus vai frāzes) teksta datos. Šīs nosauktās entītijas attiecas uz cilvēkiem, zīmoliem, atrašanās vietām, datumiem, daudzumiem un citām iepriekš noteiktām kategorijām. NER ir būtiska visu veidu datu analīzei izlūkdatu vākšanai.
Semantiskā meklēšana
Semantiskā meklēšana ļauj datoram kontekstuāli interpretēt lietotāja nodomu neatkarīgi no atslēgvārdiem. Šie algoritmi darbojas kopā ar NER, NN un zināšanu grafiki lai nodrošinātu izcili precīzus rezultātus. Semantiskā meklēšana nodrošina tādas lietojumprogrammas kā meklētājprogrammas, viedtālruņi un sociālās informācijas rīki, piemēram, Sprout Social.
Mašīnmācība (ML)
NLP tiek izmantots, lai apmācītu mašīnmācība algoritmi entītiju etiķešu prognozēšanai, pamatojoties uz tādiem līdzekļiem kā vārdu iegulšana, runas daļas tagi un kontekstuālā informācija. Neironu tīkli ML modeļos ir atkarīgi no šiem marķētajiem datiem, lai apgūtu modeļus nestrukturētā tekstā un piemērotu to jaunai informācijai, lai turpinātu mācīšanos.
855 jums
Satura ieteikumi
Dabiskās valodas apstrāde nodrošina satura ieteikumus, ļaujot ML modeļiem kontekstuāli saprast un ģenerēt cilvēka valodu. NLP izmanto NLU, lai analizētu un interpretētu datus, savukārt NLG ģenerē personalizētus un atbilstošus satura ieteikumus lietotājiem.
Praktisks šīs NLP lietojumprogrammas piemērs ir Sprout’s AI Assist ieteikumi funkciju. Šī iespēja ļauj sociālajām komandām izveidot iespaidīgas atbildes un parakstus dažu sekunžu laikā, izmantojot AI ieteikto kopiju, un pielāgot atbildes garumu un signālu, lai tas vislabāk atbilstu situācijai.
Sentimenta analīze
Sentimenta analīze ir viena no populārākajām NLP metodēm analizēt noskaņojumu izteikts tekstā. AI mārketinga rīki, piemēram, Sprout, izmanto noskaņojuma analīzi, lai darbinātu vairākas biznesa lietojumprogrammas, piemēram, tirgus izpēti, klientu atsauksmju analīzi un sociālo mediju uzraudzību, lai palīdzētu zīmoliem saprast, kā klienti jūtas par saviem produktiem, pakalpojumiem un zīmolu.
Teksta kopsavilkumi
Teksta apkopošana ir uzlabota NLP tehnika, ko izmanto, lai automātiski apkopotu informāciju no lieliem dokumentiem. NLP algoritmi ģenerē kopsavilkumus, pārfrāzējot saturu tā, lai tas atšķirtos no oriģinālā teksta, bet satur visu būtisko informāciju. Tas ietver teikumu vērtēšanu, grupēšanu un satura un teikuma pozīcijas analīzi.
Atbildēšana uz jautājumu
NLP nodrošina jautājumu-atbilžu (QA) modeļus datorā, lai saprastu jautājumus un atbildētu uz tiem dabiskā valodā, izmantojot sarunvalodas stilu. Kvalitātes nodrošināšanas sistēmas apstrādā datus, lai atrastu attiecīgo informāciju un sniegtu precīzas atbildes. Visizplatītākais šīs lietojumprogrammas piemērs ir tērzēšanas roboti.
Mašīntulkojumi
NLP nodrošina automātisku teksta vai runas datu mašīntulkošanu no vienas valodas uz citu. NLP izmanto daudzus ML uzdevumus, piemēram, vārdu iegulšanu un tokenizāciju, lai uztvertu semantiskās attiecības starp vārdiem un palīdzētu tulkošanas algoritmiem izprast vārdu nozīmi. Piemērs, kas ir tuvu mājām, ir Sprout daudzvalodu noskaņojuma analīzes iespēja, kas ļauj klientiem gūt ieskatu par zīmolu, izmantojot sociālo klausīšanos vairākās valodās.
Kā zīmoli izmanto NLP sociālajā klausīšanās līmenī, lai paaugstinātu līmeni
Sociālā klausīšanās nodrošina daudz datu, ko varat izmantot, lai tuvāk un personiski sazinātos ar savu mērķauditoriju. Tomēr kvalitatīvos datus var būt grūti kvantificēt un atšķirt kontekstuāli. NLP pārvar šo šķērsli, iedziļinoties sociālo mediju sarunās un atgriezeniskās saites cilpās, lai noteiktu auditorijas viedokļus un sniegtu uz datiem balstītu ieskatu, kam var būt milzīga ietekme uz jūsu biznesa stratēģijām.
Šeit ir pieci piemēri, kā zīmoli pārveidoja savu zīmola stratēģiju, izmantojot NLP virzītu ieskatu no sociālās klausīšanās datiem.
Sociālā klausīšanās
NLP spējas sociālā klausīšanās ļaujot mašīnmācīšanās algoritmiem izsekot un identificēt galvenās tēmas, ko mārketinga speciālisti definējuši, pamatojoties uz saviem mērķiem. Pārtikas veikalu ķēde Keisija izmantoja šo funkciju Sprout, lai uztvertu auditorijas balsi un izmantotu ieskatus, lai izveidotu sociālo saturu, kas rezonē ar viņu daudzveidīgo kopienu.
Rezultātā viņi varēja palikt veikli un mainīt savu satura stratēģiju, pamatojoties uz reāllaika tendencēm, kas iegūtas no Sprout. Tas ievērojami palielināja to satura veiktspēju, kā rezultātā tika iegūta lielāka dabiskā sasniedzamība.
Skatiet šo ziņu Instagram
Tēmu klasterizācija
Tēmu grupēšana, izmantojot NLP, palīdz AI rīkiem identificēt semantiski līdzīgus vārdus un kontekstuāli izprast tos, lai tos varētu grupēt tēmās. Šī iespēja sniedz mārketinga speciālistiem galveno ieskatu, lai ietekmētu produktu stratēģijas un paaugstinātu apmierinātību ar zīmolu, izmantojot AI klientu apkalpošana.
Grammerly izmantoja šo iespēju, lai gūtu nozares un konkurētspējīgu ieskatu no saviem sociālās klausīšanās datiem. Viņi varēja iegūt konkrētas klientu atsauksmes no Sprout Smart Inbox, lai iegūtu padziļinātu priekšstatu par savu produktu, zīmola veselību un konkurentiem.
Šīs atziņas tika izmantotas arī sociālā atbalsta komandas sarunām, lai uzlabotu klientu apkalpošanu. Turklāt tie bija ļoti svarīgi plašākām mārketinga un produktu komandām, lai uzlabotu produktu, pamatojoties uz klientu vēlmēm.
Satura filtrēšana
Sprout Social's Tagging funkcija ir vēl viens lielisks piemērs tam, kā to nodrošina NLP AI mārketings . Atzīmes ļauj zīmoliem pārvaldīt daudz sociālo ziņu un komentāru, filtrējot saturu. Tos izmanto, lai grupētu un klasificētu sociālās ziņas un auditorijas ziņojumus, pamatojoties uz darbplūsmām, biznesa mērķiem un mārketinga stratēģijām.
Purdjū universitāte izmantoja šo funkciju, lai filtrētu viedo iesūtni un lietotu kampaņu tagus, lai klasificētu izejošās ziņas un ziņojumus, pamatojoties uz sociālajām kampaņām. Tas viņiem palīdzēja sekot līdzi universitātes pilsētiņas sarunām, lai saglabātu zīmola veselību un nodrošinātu, ka viņi nekad nepalaida garām iespēju sazināties ar savu auditoriju.
Kvalitatīvo rādītāju iegūšana
NLP iespējas palīdzēja Atlantas Hawks pārraugiet sociālo klausīšanās kvalitatīvos rādītājus un iegūstiet visaptverošu priekšstatu par viņu kampaņām.
Basketbola komanda saprata, ka ar skaitlisko sociālo metriku nepietiek, lai novērtētu auditorijas uzvedību un zīmola noskaņojumu. Viņi vēlējās niansētāku izpratni par sava zīmola klātbūtni, lai izveidotu pārliecinošāku sociālo mediju stratēģiju. Lai to izdarītu, viņiem bija jāiesaistās sarunās, kas notiek ap viņu zīmolu.
Sprout NLP algoritmi vienlaikus sociālajās platformās skenēja tūkstošiem sociālo komentāru un ziņu saistībā ar Atlanta Hawks, lai iegūtu meklēto zīmola ieskatu. Šīs atziņas ļāva viņiem rīkoties stratēģiskāk A/B testēšana lai salīdzinātu, kāds saturs sociālajās platformās darbojās vislabāk. Šī stratēģija liek viņiem palielināt komandas produktivitāti, palielināt auditorijas iesaisti un vairot pozitīvu zīmola noskaņojumu.
Skatiet šo ziņu Instagram
Uzraudzīt sociālo iesaistīšanos
NLP palīdz atklāt būtiskus ieskatus sociālajās sarunās, ko zīmoli risina ar klientiem, kā arī tērzēt par savu zīmolu, izmantojot sarunvalodas AI metodes un sentimenta analīze. Mērķis izmantoja šo iespēju, lai uzraudzītu sociālo iesaisti savos sociālajos kanālos, lai labāk izprastu savu klientu sarežģītās vajadzības.
Izmantojot Sprout klausīšanās rīku, viņi ieguva praktisku ieskatu no sociālajām sarunām dažādos kanālos. Šie ieskati palīdzēja viņiem attīstīt savu sociālo stratēģiju, lai palielinātu zīmola atpazīstamību, efektīvāk izveidotu savienojumu ar mērķauditoriju un uzlabotu klientu apkalpošanu. Ieskats arī palīdzēja viņiem sazināties ar pareizajiem ietekmētājiem, kuri palīdzēja veicināt reklāmguvumus.
Skatiet šo ziņu Instagram
Izmantojiet NLP sociālajā klausīšanās procesā
Dinamiskajā digitālajā laikmetā, kad sarunas par zīmoliem un produktiem norisinās reāllaikā, izpratne un auditorijas iesaiste ir svarīga, lai saglabātu atbilstību. Vairs nepietiek tikai ar sociālo klātbūtni — jums ir aktīvi jāseko līdzi un jāanalizē, ko cilvēki par jums saka.
2
Sociālā klausīšanās, ko nodrošina AI uzdevumi, piemēram, NLP, ļauj dažu sekunžu laikā analizēt tūkstošiem sociālo sarunu, lai iegūtu nepieciešamo biznesa informāciju. Tas sniedz taustāmu, uz datiem balstītu ieskatu, lai izveidotu zīmola stratēģiju, kas pārspēj konkurentus, veido spēcīgāku zīmola identitāti un veido nozīmīgus saiknes ar auditoriju, lai tā augtu un uzplauktu.
Iemācies kā sociālo mediju klausīšanās var ietekmēt jūsu biznesu.
Dalieties Ar Draugiem:
