Сазнајте Свој Број Анђела
Водич за маркетинг за обраду природног језика (НЛП)
Обрада природног језика (НЛП) је техника вештачке интелигенције (АИ) која помаже рачунару да разуме и тумачи природно развијене језике (не, клингонски се не рачуна) за разлику од вештачких компјутерских језика као што су Јава или Питхон. Његова способност да разуме замршеност људског језика, укључујући контекст и културне нијансе, чини га саставним делом алата пословне интелигенције АИ.
НЛП покреће АИ алате кроз груписање тема и анализа осећања , омогућавајући трговцима да извуку увид у бренд из слушања друштвених мрежа, прегледа, анкета и других података о купцима за стратешко доношење одлука. Ови увиди дају маркетиншким стручњацима дубински увид у то како одушевити публику и повећати лојалност бренду, што резултира поновним пословањем и на крају растом тржишта.
Читајте даље да бисте боље разумели како НЛП функционише иза кулиса да бисте открили ефикасне увиде у бренд. Поред тога, погледајте примере како брендови користе НЛП да оптимизују своје друштвене податке како би побољшали ангажовање публике и корисничко искуство.
Шта је обрада природног језика?
НЛП је АИ методологија која комбинује технике од машинског учења, науке о подацима и лингвистике за обраду људског језика. Користи се за добијање обавештајних података из неструктурираних података у сврхе као што су анализа корисничког искуства, интелигенција бренда и анализа друштвених осећања.
НЛП користи приступе засноване на правилима и статистичке моделе за обављање сложених задатака у вези са језиком у различитим индустријским апликацијама. Предиктивни текст на вашем паметном телефону или е-пошти, текстуални резимеи из ЦхатГПТ-а и паметни асистенти као што је Алека су сви примери апликација које покреће НЛП.
анђео бројеви 23
Технике дубоког учења са вишеслојним неуронским мрежама (НН) које омогућавају алгоритмима да аутоматски уче сложене обрасце и репрезентације из великих количина података омогућиле су значајно напредне могућности НЛП-а. Ово је резултирало моћним интелигентним пословним апликацијама као што су машински преводи у реалном времену и мобилне апликације за приступачност.
Које су врсте НЛП категорија?
Коришћење генеративних АИ алата као што је ЦхатГПТ данас је постало уобичајено. Тако да имате алате пословне интелигенције који омогућавају трговцима да персонализују маркетиншке напоре на основу расположења купаца. Све ове могућности покрећу различите категорије НЛП-а као што је наведено у наставку.
Разумевање природног језика
Разумевање природног језика (НЛУ) омогућава да се неструктурирани подаци реструктурирају на начин који омогућава машини да их разуме и анализира за значење. Дубоко учење омогућава НЛУ-у да категоризује информације на грануларном нивоу од терабајта података како би открио кључне чињенице и закључио карактеристике ентитета као што су брендови, познате личности и локације које се налазе у тексту.
Генерисање природног језика
Генерисање природног језика (НЛГ) је техника која анализира хиљаде докумената да би произвела описе, сажетке и објашњења. Анализира и генерише аудио и текстуалне податке. Најчешћа примена НЛГ-а је машински генерисани текст за креирање садржаја.
НЛП у оптичком препознавању карактера
НЛП алгоритми откривају и обрађују податке у скенираним документима који су претворени у текст помоћу оптичког препознавања карактера (ОЦР). Ова могућност се значајно користи у финансијским услугама за одобравање трансакција.
Како функционише НЛП?
Према Извештај о стању друштвених медија™ 2023 , 96% лидера верује да АИ и МЛ алати значајно побољшавају процесе доношења одлука. НЛП је оно што покреће ове алате.
Да бисте разумели како, ево анализе кључних корака укључених у процес.
- Токенизација: Текст је подељен на мање јединице као што су речи или фразе које се називају токени.
- Чишћење и претходна обрада текста: Текст је стандардизован уклањањем небитних детаља као што су специјални знакови, интерпункције и велика слова.
- Део говора (ПоС означавање): НЛП алгоритми идентификују граматичке делове говора као што су именице и глаголи за сваки лексем да би разумели синтаксичку структуру текста.
- Рашчлањивање текста: Граматичка структура у реченицама се анализира како би се разумели односи између речи.
- Класификација текста: Текст је класификован у различите категорије помоћу статистичких модела. Класификација текста омогућава различите могућности као што су анализа расположења и филтрирање нежељене поште.
Које су најбоље НЛП технике?
Постоји неколико НЛП техника које омогућавају АИ алатима и уређајима да комуницирају и обрађују људски језик на смислен начин. То може укључивати задатке као што је анализа података о гласу купаца (ВоЦ) ради проналажења циљаних увида, филтрирања података о слушању друштвених мрежа како би се смањила бука или аутоматских превода рецензија производа који вам помажу да боље разумете глобалну публику.
Следеће технике се обично користе за постизање ових задатака и више:
Препознавање ентитета
Препознавање именованог ентитета (НЕР) идентификује и класификује именоване ентитете (речи или фразе) у текстуалним подацима. Ови именовани ентитети се односе на људе, брендове, локације, датуме, количине и друге унапред дефинисане категорије. НЕР је неопходан за све врсте анализе података за прикупљање обавештајних података.
Семантичка претрага
Семантичка претрага омогућава рачунару да контекстуално тумачи намеру корисника без зависности од кључних речи. Ови алгоритми раде заједно са НЕР, НН и графови знања да пружи изузетно тачне резултате. Семантичка претрага покреће апликације као што су претраживачи, паметни телефони и алати за социјалну интелигенцију као што је Спроут Социал.
Машинско учење (МЛ)
НЛП се користи за тренинг Машинско учење алгоритми за предвиђање ознака ентитета на основу функција као што су уграђивање речи, ознаке дела говора и контекстуалне информације. Неуронске мреже у моделима МЛ зависе од ових означених података како би научиле обрасце у неструктурираном тексту и примениле их на нове информације да би наставиле са учењем.
Предлози садржаја
Обрада природног језика омогућава сугестије садржаја омогућавајући МЛ моделима да контекстуално разумеју и генеришу људски језик. НЛП користи НЛУ за анализу и тумачење података док НЛГ генерише персонализоване и релевантне препоруке садржаја за кориснике.
Практични пример ове НЛП апликације је Спроут’с Предлози АИ Ассист одлика. Ова способност омогућава друштвеним тимовима да креирају ефектне одговоре и натписе за неколико секунди помоћу копије коју предлаже АИ и прилагоде дужину и тон одговора како би најбоље одговарали ситуацији.
Анализа сентимента
Анализа осећања је једна од најбољих НЛП техника које се користе анализирати осећај изражено у тексту. АИ маркетиншки алати као што је Спроут користе анализу расположења за покретање неколико пословних апликација као што су истраживање тржишта, анализа повратних информација купаца и праћење друштвених медија како би помогли брендовима да разумеју како се купци осећају о њиховим производима, услугама и бренду.
Сажеци текстова
Сажимање текста је напредна НЛП техника која се користи за аутоматско сажимање информација из великих докумената. НЛП алгоритми генеришу сажетке парафразирајући садржај тако да се разликује од оригиналног текста, али садржи све битне информације. Укључује бодовање реченица, груписање и анализу садржаја и позиције реченице.
Одговарање на питање
НЛП омогућава моделима одговора на питања (КА) у рачунару да разумеју и одговоре на питања на природном језику користећи стил разговора. КА системи обрађују податке како би лоцирали релевантне информације и пружили тачне одговоре. Најчешћи пример ове апликације су цхат ботови.
Машински преводи
НЛП покреће аутоматске машинске преводе текста или говорних података са једног језика на други. НЛП користи многе МЛ задатке као што су уграђивање речи и токенизација да би ухватио семантичке односе између речи и помогао алгоритмима превођења да разумеју значење речи. Пример близак кући је Спроут-ова вишејезична способност анализе осећања која омогућава купцима да добију увид у бренд из друштвеног слушања на више језика.
Како брендови користе НЛП у друштвеном слушању да би напредовали
Друштвено слушање пружа мноштво података које можете искористити да бисте се приближили циљној публици. Међутим, квалитативне податке може бити тешко квантификовати и разазнати контекстуално. НЛП превазилази ову препреку копањем у разговоре на друштвеним мрежама и повратне информације како би квантификовао мишљења публике и дао вам увиде засноване на подацима који могу имати огроман утицај на ваше пословне стратегије.
Ево пет примера како су брендови трансформисали своју стратегију бренда користећи увиде засноване на НЛП-у из података друштвеног слушања.
Друштвено слушање
НЛП моћи друштвено слушање омогућавајући алгоритмима машинског учења да прате и идентификују кључне теме које су дефинисали трговци на основу својих циљева. Ланац прехрамбених производа Кејси користили су ову функцију у Спроуту како би ухватили глас своје публике и искористили увиде за креирање друштвеног садржаја који је одјекнуо у њиховој разноликој заједници.
Као резултат тога, били су у могућности да остану окретни и да заокрену своју стратегију садржаја засновану на трендовима у реалном времену који су изведени из Спроута. Ово је значајно повећало њихов садржај, што је резултирало већим органским досегом.
Погледајте ову објаву на Инстаграму
Груписање тема
Груписање тема кроз НЛП помаже АИ алатима да идентификују семантички сличне речи и да их контекстуално разумеју како би се могле групирати у теме. Ова могућност пружа маркетиншким стручњацима кључне увиде да утичу на стратегије производа и да повећају задовољство брендом кроз АИ корисничка служба.
Граммерли користили су ову способност да стекну увид у индустрију и конкуренцију из својих података о друштвеном слушању. Били су у могућности да извуку специфичне повратне информације купаца из Спроут Смарт Инбок-а како би добили дубински увид у њихов производ, здравље бренда и конкуренцију.
Ови увиди су такође коришћени за тренирање разговора у тиму за друштвену подршку ради бољег пружања услуга корисницима. Поред тога, били су критични за шире маркетиншке и производне тимове да побољшају производ на основу онога што су купци желели.
нумеролошко значење 1
Филтрирање садржаја
Функција означавања Спроут Социал је још један одличан пример како НЛП омогућава АИ маркетинг . Ознаке омогућавају брендовима да управљају тоном друштвених постова и коментара филтрирањем садржаја. Користе се за груписање и категоризацију друштвених постова и порука публике на основу токова посла, пословних циљева и маркетиншких стратегија.
Универзитет Пурдуе користили ову функцију да филтрирају своје Смарт Инбок и примењују ознаке кампање за категоризацију одлазних постова и порука на основу друштвених кампања. Ово им је помогло да одржавају пулс у разговорима у кампусу како би одржали здравље бренда и осигурали да никада не пропусте прилику да комуницирају са својом публиком.
анђео број 238
Извођење квалитативних метрика
НЛП способности су помогле Атланта Хавкс прате квалитативне метрике из друштвеног слушања и добијају свеобухватан увид у њихове кампање.
Кошаркашки тим је схватио да нумеричка друштвена метрика није довољна да се процени понашање публике и сентимент бренда. Желели су нијансираније разумевање присуства свог бренда како би изградили убедљивију стратегију друштвених медија. За то су морали да се укључе у разговоре који се воде око њиховог бренда.
НЛП алгоритми унутар Спроута скенирали су хиљаде друштвених коментара и постова у вези са Атланта Хавксима истовремено на друштвеним платформама како би извукли увид у бренд који су тражили. Ови увиди су им омогућили да спроводе више стратешки А/Б тестирање да упоредимо који садржај је најбоље функционисао на друштвеним платформама. Ова стратегија их је довела до повећања продуктивности тима, повећања ангажовања публике и повећања позитивног расположења према бренду.
Погледајте ову објаву на Инстаграму
Пратите друштвени ангажман
НЛП помаже да се открију критични увиди из друштвених разговора које брендови имају са купцима, као и ћаскања око њиховог бренда, кроз конверзацијски АИ технике и анализа осећања. Гоалли користили су ову могућност да прате друштвени ангажман на својим друштвеним каналима како би боље разумели сложене потребе својих клијената.
Користећи Спроут-ов алат за слушање, извукли су корисне увиде из друштвених разговора на различитим каналима. Ови увиди су им помогли да развију своју друштвену стратегију како би изградили већу свест о бренду, ефикасније се повезали са својом циљном публиком и побољшали бригу о купцима. Увиди су им такође помогли да се повежу са правим утицајним људима који су помогли да подстакну конверзије.
Погледајте ову објаву на Инстаграму
Искористите НЛП у друштвеном слушању
У динамичном дигиталном добу где се разговори о брендовима и производима одвијају у реалном времену, разумевање и интеракција са вашом публиком је кључ да останете релевантни. Више није довољно само имати друштвено присуство – морате активно пратити и анализирати шта људи говоре о вама.
Друштвено слушање које покреће АИ задаци као што је НЛП омогућава вам да анализирате хиљаде друштвених разговора у секунди да бисте добили пословну интелигенцију која вам је потребна. Даје вам опипљиве увиде засноване на подацима да бисте изградили стратегију бренда која надмашује конкуренте, ствара јачи идентитет бренда и гради значајне везе са публиком за раст и процват.
Научите како слушање друштвених медија може утицати на ваше пословање.
Подели Са Пријатељима:
