Saznajte Svoj Broj Anđela
Marketinški vodič za obradu prirodnog jezika (NLP)
Obrada prirodnog jezika (NLP) tehnika je umjetne inteligencije (AI) koja pomaže računalu da razumije i interpretira prirodno razvijene jezike (ne, klingonski se ne računa) za razliku od umjetnih računalnih jezika poput Jave ili Pythona. Njegova sposobnost razumijevanja zamršenosti ljudskog jezika, uključujući kontekst i kulturne nijanse, čini ga sastavnim dijelom alata za poslovnu inteligenciju umjetne inteligencije.
NLP pokreće AI alate kroz grupiranje tema i analiza sentimenta , omogućujući marketinškim stručnjacima da izvuku uvid u marku iz društvenih slušanja, recenzija, anketa i drugih podataka o kupcima za strateško donošenje odluka. Ovi uvidi marketinškim stručnjacima daju dubinski uvid u to kako oduševiti publiku i povećati lojalnost brendu, što rezultira ponovnim poslovanjem i konačno rastom tržišta.
Čitajte dalje kako biste bolje razumjeli kako NLP radi iza kulisa kako biste iznijeli korisne uvide u marku. Osim toga, pogledajte primjere kako robne marke koriste NLP za optimizaciju svojih društvenih podataka kako bi poboljšale angažman publike i korisničko iskustvo.
Što je obrada prirodnog jezika?
NLP je metodologija umjetne inteligencije koja kombinira tehnike strojnog učenja, znanosti o podacima i lingvistike za obradu ljudskog jezika. Koristi se za izvođenje inteligencije iz nestrukturiranih podataka u svrhe kao što su analiza korisničkog iskustva, inteligencija robne marke i analiza društvenog raspoloženja.
NLP koristi pristupe temeljene na pravilima i statističke modele za obavljanje složenih zadataka povezanih s jezikom u različitim industrijskim aplikacijama. Prediktivni tekst na vašem pametnom telefonu ili e-pošti, tekstualni sažeci s ChatGPT-a i pametni pomoćnici poput Alexe primjeri su aplikacija koje pokreće NLP.
Tehnike dubokog učenja s višeslojnim neuronskim mrežama (NN) koje algoritmima omogućuju automatsko učenje složenih obrazaca i prikaza iz velikih količina podataka omogućile su značajno napredne NLP mogućnosti. To je rezultiralo snažnim inteligentnim poslovnim aplikacijama kao što su strojni prijevodi u stvarnom vremenu i mobilne aplikacije s omogućenim glasom za pristupačnost.
Koje su vrste NLP kategorija?
Korištenje generativnih AI alata kao što je ChatGPT danas je postalo uobičajeno. Kao i alati za poslovnu inteligenciju koji marketinškim stručnjacima omogućuju personalizaciju marketinških napora na temelju raspoloženja kupaca. Sve te mogućnosti pokreću različite kategorije NLP-a kao što je navedeno u nastavku.
Razumijevanje prirodnog jezika
Razumijevanje prirodnog jezika (NLU) omogućuje restrukturiranje nestrukturiranih podataka na način koji stroju omogućuje razumijevanje i analizu značenja. Duboko učenje omogućuje NLU-u da kategorizira informacije na granularnoj razini iz terabajta podataka kako bi otkrio ključne činjenice i izveo karakteristike entiteta kao što su robne marke, poznate osobe i lokacije koje se nalaze u tekstu.
Generiranje prirodnog jezika
Generiranje prirodnog jezika (NLG) je tehnika koja analizira tisuće dokumenata za izradu opisa, sažetaka i objašnjenja. Analizira i generira audio i tekstualne podatke. Najčešća primjena NLG-a je strojno generirani tekst za stvaranje sadržaja.
NLP u optičkom prepoznavanju znakova
NLP algoritmi otkrivaju i obrađuju podatke u skeniranim dokumentima koji su pretvoreni u tekst optičkim prepoznavanjem znakova (OCR). Ova se mogućnost izrazito koristi u financijskim uslugama za odobravanje transakcija.
Kako NLP funkcionira?
Prema Izvješće o stanju društvenih medija ™ 2023 , 96% voditelja vjeruje da AI i ML alati značajno poboljšavaju procese donošenja odluka. NLP je ono što pokreće ove alate.
Da biste razumjeli kako, ovdje je pregled ključnih koraka uključenih u proces.
- Tokenizacija: Tekst je podijeljen u manje jedinice kao što su riječi ili fraze koje se nazivaju tokeni.
- Čišćenje i pretprocesiranje teksta: Tekst je standardiziran uklanjanjem nebitnih detalja kao što su posebni znakovi, interpunkcija i velika slova.
- Dio govora (PoS označavanje): NLP algoritmi identificiraju gramatičke dijelove govora kao što su imenice i glagoli za svaki token kako bi razumjeli sintaktičku strukturu teksta.
- Raščlanjivanje teksta: Gramatička struktura u rečenicama se analizira kako bi se razumjeli odnosi između riječi.
- Klasifikacija teksta: Tekst se razvrstava u različite kategorije pomoću statističkih modela. Klasifikacija teksta omogućuje različite mogućnosti kao što su analiza raspoloženja i filtriranje neželjene pošte.
Koje su vrhunske NLP tehnike?
Postoji nekoliko NLP tehnika koje alatima i uređajima umjetne inteligencije omogućuju interakciju s ljudskim jezikom i njegovu obradu na smislene načine. To može uključivati zadatke kao što je analiza podataka o glasu korisnika (VoC) radi pronalaženja ciljanih uvida, filtriranje podataka o društvenom slušanju radi smanjenja buke ili automatski prijevodi recenzija proizvoda koji vam pomažu da steknete bolje razumijevanje globalne publike.
Sljedeće tehnike se obično koriste za postizanje ovih i više zadataka:
Prepoznavanje entiteta
Prepoznavanje imenovanog entiteta (NER) identificira i klasificira imenovane entitete (riječi ili fraze) u tekstualnim podacima. Ovi imenovani entiteti odnose se na ljude, marke, lokacije, datume, količine i druge unaprijed definirane kategorije. NER je bitan za sve vrste analize podataka za prikupljanje obavještajnih podataka.
Semantičko pretraživanje
Semantičko pretraživanje omogućuje računalu kontekstualno tumačenje namjere korisnika bez ovisnosti o ključnim riječima. Ovi algoritmi rade zajedno s NER, NN i grafikoni znanja kako bi pružio nevjerojatno točne rezultate. Semantičko pretraživanje pokreće aplikacije kao što su tražilice, pametni telefoni i alati za društvenu inteligenciju kao što je Sprout Social.
Strojno učenje (ML)
NLP se koristi za treniranje strojno učenje algoritmi za predviđanje oznaka entiteta na temelju značajki poput ugrađivanja riječi, oznaka dijela govora i kontekstualnih informacija. Neuronske mreže u ML modelima ovise o tim označenim podacima kako bi naučile uzorke u nestrukturiranom tekstu i primijenile ih na nove informacije za nastavak učenja.
Prijedlozi sadržaja
Obrada prirodnog jezika osnažuje prijedloge sadržaja omogućujući ML modelima da kontekstualno razumiju i generiraju ljudski jezik. NLP koristi NLU za analizu i tumačenje podataka dok NLG generira personalizirane i relevantne preporuke sadržaja za korisnike.
Praktičan primjer ove NLP aplikacije je Sproutova Prijedlozi AI Assist značajka. Sposobnost omogućuje društvenim timovima stvaranje dojmljivih odgovora i naslova u nekoliko sekundi s kopijom koju predlaže AI i prilagođavanje duljine i tona odgovora kako bi najbolje odgovarali situaciji.
Analiza sentimenta
Analiza osjećaja jedna je od najboljih NLP tehnika koje se koriste analizirati osjećaje izraženo u tekstu. Marketinški alati umjetne inteligencije kao što je Sprout koriste analizu raspoloženja za pokretanje nekoliko poslovnih aplikacija kao što su istraživanje tržišta, analiza povratnih informacija kupaca i praćenje društvenih medija kako bi pomogli markama da razumiju što kupci misle o njihovim proizvodima, uslugama i marki.
Sažeci teksta
Sažimanje teksta je napredna NLP tehnika koja se koristi za automatsko sažimanje informacija iz velikih dokumenata. NLP algoritmi generiraju sažetke parafrazirajući sadržaj tako da se razlikuje od izvornog teksta, ali sadrži sve bitne informacije. Uključuje bodovanje rečenica, grupiranje te analizu sadržaja i položaja rečenice.
Odgovaranje na pitanje
NLP omogućuje modelima odgovora na pitanja (QA) u računalu da razumiju i odgovore na pitanja prirodnim jezikom koristeći stil razgovora. Sustavi osiguranja kvalitete obrađuju podatke kako bi locirali relevantne informacije i dali točne odgovore. Najčešći primjer ove aplikacije su chatbotovi.
Strojni prijevodi
NLP pokreće automatsko strojno prevođenje teksta ili govornih podataka s jednog jezika na drugi. NLP koristi mnoge ML zadatke kao što su umetanje riječi i tokenizacija kako bi uhvatio semantičke odnose između riječi i pomogao algoritmima za prevođenje da razumiju značenje riječi. Primjer blizak kući je Sproutova višejezična analiza sentimenta koja omogućuje klijentima da dobiju uvid u marku putem društvenog slušanja na više jezika.
Kako robne marke koriste NLP u društvenom slušanju za napredovanje
Društveno slušanje pruža mnoštvo podataka koje možete iskoristiti da biste se približili svojoj ciljanoj publici. Međutim, kvalitativne podatke može biti teško kvantificirati i kontekstualno razlučiti. NLP nadilazi ovu prepreku kopanjem po razgovorima na društvenim mrežama i petljama povratnih informacija kako bi kvantificirao mišljenja publike i dao vam uvide temeljene na podacima koji mogu imati veliki utjecaj na vaše poslovne strategije.
Evo pet primjera kako su robne marke transformirale svoju strategiju robne marke koristeći uvide vođene NLP-om iz podataka o društvenom slušanju.
Društveno slušanje
NLP moći društveno slušanje omogućavajući algoritmima strojnog učenja da prate i identificiraju ključne teme koje definiraju marketinški stručnjaci na temelju svojih ciljeva. Lanac trgovina mješovitom robom Casey's koristili su ovu značajku u Sproutu kako bi uhvatili glas svoje publike i upotrijebili uvide za stvaranje društvenog sadržaja koji ima odjeka u njihovoj raznolikoj zajednici.
Kao rezultat toga, uspjeli su ostati okretni i okrenuti svoju strategiju sadržaja na temelju trendova u stvarnom vremenu izvedenih iz Sprouta. To je značajno povećalo njihovu izvedbu sadržaja, što je rezultiralo većim organskim dosegom.
Pogledajte ovu objavu na Instagramu
Grupiranje tema
Grupiranje tema putem NLP-a pomaže AI alatima u identificiranju semantički sličnih riječi i njihovom kontekstualnom razumijevanju kako bi se mogle grupirati u teme. Ova mogućnost marketinškim stručnjacima pruža ključne uvide za utjecaj na strategije proizvoda i podizanje zadovoljstva robne marke kroz AI korisnička služba.
Grammerly iskoristili su ovu mogućnost kako bi dobili uvide u industriju i konkurenciju iz svojih podataka o slušanju društvenih mreža. Uspjeli su izvući određene povratne informacije kupaca iz Sprout Smart Inboxa kako bi dobili detaljan uvid u njihov proizvod, zdravlje robne marke i konkurente.
Ti su se uvidi također koristili za usmjeravanje razgovora u timu za društvenu podršku radi bolje korisničke usluge. Osim toga, bili su ključni za šire marketinške i proizvodne timove da poboljšaju proizvod na temelju onoga što kupci žele.
Filtriranje sadržaja
Značajka označavanja Sprout Sociala još je jedan odličan primjer kako NLP omogućuje AI marketing . Oznake omogućuju robnim markama da upravljaju mnoštvom društvenih objava i komentara filtriranjem sadržaja. Koriste se za grupiranje i kategoriziranje objava na društvenim mrežama i poruka publike na temelju tijeka rada, poslovnih ciljeva i marketinških strategija.
Sveučilište Purdue koristili su značajku za filtriranje svoje pametne pristigle pošte i primjenu oznaka kampanje za kategorizaciju odlaznih objava i poruka na temelju društvenih kampanja. To im je pomoglo da održe puls u razgovorima na kampusu kako bi održali zdravlje brenda i osigurali da nikad ne propuste priliku za interakciju sa svojom publikom.
Izvođenje kvalitativnih metrika
NLP mogućnosti su pomogle Atlanta Hawks pratiti kvalitativne metrike iz društvenog slušanja i dobiti sveobuhvatan uvid u njihove kampanje.
Košarkaški tim shvatio je da numerička društvena metrika nije dovoljna za procjenu ponašanja publike i raspoloženja prema robnoj marki. Željeli su nijansiranije razumijevanje prisutnosti svoje marke kako bi izgradili uvjerljiviju strategiju društvenih medija. Za to su morali uključiti razgovore koji su se odvijali oko njihove marke.
NLP algoritmi unutar Sprouta skenirali su tisuće komentara na društvenim mrežama i postova povezanih s Atlanta Hawksima istovremeno na društvenim platformama kako bi izvukli uvide u marku koje su tražili. Ti su im uvidi omogućili da provedu više strategija A/B testiranje kako bismo usporedili koji je sadržaj bio najbolji na društvenim platformama. Ova ih je strategija dovela do povećanja timske produktivnosti, povećanja angažmana publike i rasta pozitivnog osjećaja prema robnoj marki.
Pogledajte ovu objavu na Instagramu
Pratite društveni angažman
NLP pomaže otkriti kritične uvide iz društvenih razgovora koje brendovi vode s kupcima, kao i čavrljanja oko svog brenda, putem razgovorni AI tehnike i analiza sentimenta. Goally koristili su ovu mogućnost za praćenje društvenog angažmana na svojim društvenim kanalima kako bi bolje razumjeli složene potrebe svojih kupaca.
Koristeći Sproutov alat za slušanje, izvukli su korisne uvide iz društvenih razgovora na različitim kanalima. Ti su im uvidi pomogli da razviju svoju društvenu strategiju kako bi izgradili veću svijest o robnoj marki, učinkovitije se povezali sa svojom ciljanom publikom i poboljšali brigu o kupcima. Uvidi su im također pomogli da se povežu s pravim utjecajnim osobama koje su pomogle u povećanju konverzija.
Pogledajte ovu objavu na Instagramu
Iskoristite NLP u društvenom slušanju
U dinamičnom digitalnom dobu u kojem se razgovori o robnim markama i proizvodima odvijaju u stvarnom vremenu, razumijevanje i interakcija s vašom publikom ključno je da ostanete relevantni. Više nije dovoljno samo biti prisutan na društvenim mrežama - morate aktivno pratiti i analizirati što ljudi govore o vama.
Društveno slušanje koje pokreću AI zadaci poput NLP-a omogućuje vam analizu tisuća društvenih razgovora u nekoliko sekundi kako biste dobili poslovnu inteligenciju koja vam je potrebna. Daje vam opipljive uvide temeljene na podacima za izgradnju strategije marke koja nadmudruje konkurente, stvara jači identitet marke i gradi značajne veze s publikom za rast i procvat.
Nauči kako slušanje društvenih medija može utjecati na vaše poslovanje.
Podijelite Sa Svojim Prijateljima:
numerologija broj 1212 značenje
