Разберете Своя Номер На Ангел
Ръководство на маркетолога за обработка на естествен език (NLP)
Обработката на естествен език (NLP) е техника с изкуствен интелект (AI), която помага на компютъра да разбере и интерпретира естествено развитите езици (не, клингонски не се брои) за разлика от изкуствените компютърни езици като Java или Python. Способността му да разбира тънкостите на човешкия език, включително контекста и културните нюанси, го прави неразделна част от инструментите за бизнес разузнаване с ИИ.
НЛП захранва AI инструментите чрез групиране на теми и анализ на настроенията , позволявайки на търговците да извличат информация за марката от социални слушания, рецензии, проучвания и други данни за клиенти за вземане на стратегически решения. Тези прозрения дават на маркетолозите задълбочен поглед върху това как да зарадват аудиторията и да повишат лоялността към марката, което води до повторен бизнес и в крайна сметка до растеж на пазара.
Продължавайте да четете, за да разберете по-добре как НЛП работи зад кулисите, за да извадите наяве полезни идеи за марката. Освен това вижте примери за това как марките използват NLP, за да оптимизират своите социални данни, за да подобрят ангажираността на аудиторията и изживяването на клиентите.
Какво представлява обработката на естествен език?
НЛП е AI методология, която съчетава техники от машинно обучение, наука за данни и лингвистика за обработка на човешки език. Използва се за извличане на информация от неструктурирани данни за цели като анализ на клиентския опит, разузнаване на марката и анализ на социалните настроения.
духовен смисъл на 0000
НЛП използва базирани на правила подходи и статистически модели за изпълнение на сложни задачи, свързани с езика, в различни индустриални приложения. Предсказуем текст на вашия смартфон или имейл, текстови обобщения от ChatGPT и интелигентни асистенти като Alexa са примери за приложения, задвижвани от НЛП.
Техниките за задълбочено обучение с многослойни невронни мрежи (NN), които позволяват на алгоритмите автоматично да научават сложни модели и представяния от големи количества данни, позволиха значително напреднали възможности на NLP. Това доведе до мощни интелигентни бизнес приложения като машинни преводи в реално време и мобилни приложения с активиран глас за достъпност.
Какви са видовете НЛП категории?
Използването на генеративни AI инструменти като ChatGPT днес е станало обичайно. Така има инструменти за бизнес разузнаване, които позволяват на търговците да персонализират маркетинговите усилия въз основа на настроенията на клиентите. Всички тези възможности се захранват от различни категории НЛП, както е споменато по-долу.
Разбиране на естествен език
Разбирането на естествен език (NLU) позволява неструктурираните данни да бъдат преструктурирани по начин, който позволява на машината да ги разбира и анализира за значение. Дълбокото обучение позволява на NLU да категоризира информация на детайлно ниво от терабайти данни, за да открие ключови факти и да изведе характеристики на обекти като марки, известни хора и местоположения, намерени в текста.
Генериране на естествен език
Генерирането на естествен език (NLG) е техника, която анализира хиляди документи, за да създаде описания, резюмета и обяснения. Той анализира и генерира аудио и текстови данни. Най-често срещаното приложение на NLG е машинно генериран текст за създаване на съдържание.
НЛП в оптичното разпознаване на знаци
Алгоритмите на NLP откриват и обработват данни в сканирани документи, които са били преобразувани в текст чрез оптично разпознаване на символи (OCR). Тази възможност се използва широко във финансовите услуги за одобрение на транзакции.
Как работи НЛП?
Според Доклад за състоянието на социалните медии ™ 2023 , 96% от лидерите вярват, че инструментите за AI и ML значително подобряват процесите на вземане на решения. НЛП е това, което захранва тези инструменти.
За да разберете как, ето разбивка на ключовите стъпки, включени в процеса.
- Токенизация: Текстът се разделя на по-малки единици като думи или фрази, наречени токени.
- Почистване и предварителна обработка на текст: Текстът е стандартизиран чрез премахване на неуместни детайли като специални знаци, препинателни знаци и главни букви.
- Част от речта (PoS маркиране): Алгоритмите на НЛП идентифицират граматични части на речта като съществителни и глаголи за всеки токен, за да разберат синтактичната структура на текста.
- Разбор на текст: Граматичната структура в изреченията се анализира, за да се разберат връзките между думите.
- Класификация на текста: Текстът се класифицира в различни категории с помощта на статистически модели. Текстовата класификация осигурява различни възможности, като анализ на настроението и филтриране на спам.
Кои са най-добрите НЛП техники?
Има няколко НЛП техники, които позволяват на инструментите и устройствата с изкуствен интелект да взаимодействат и да обработват човешкия език по смислени начини. Те могат да включват задачи като анализиране на данни за гласа на клиента (VoC) за намиране на целеви прозрения, филтриране на данни за социално слушане за намаляване на шума или автоматични преводи на отзиви за продукти, които ви помагат да разберете по-добре глобалната аудитория.
102 ангелско число
Следните техники обикновено се използват за изпълнение на тези и други задачи:
Разпознаване на субекти
Разпознаване на именуван обект (NER) идентифицира и класифицира именувани обекти (думи или фрази) в текстови данни. Тези наименувани обекти се отнасят до хора, марки, местоположения, дати, количества и други предварително дефинирани категории. NER е от съществено значение за всички видове анализ на данни за събиране на разузнавателна информация.
Семантично търсене
Семантично търсене позволява на компютъра да интерпретира контекстуално намерението на потребителя, без да зависи от ключови думи. Тези алгоритми работят заедно с NER, NN и графики на знанието за предоставяне на забележително точни резултати. Семантичното търсене захранва приложения като търсачки, смартфони и инструменти за социална интелигентност като Sprout Social.
Машинно обучение (ML)
НЛП се използва за обучение машинно обучение алгоритми за предвиждане на етикети на обекти въз основа на характеристики като вграждане на думи, тагове за част от речта и контекстуална информация. Невронните мрежи в ML моделите зависят от тези етикетирани данни, за да научат модели в неструктуриран текст и да ги прилагат към нова информация, за да продължат да учат.
Предложения за съдържание
Обработката на естествения език дава възможност за предложения за съдържание, като позволява на ML моделите контекстуално да разбират и генерират човешки език. NLP използва NLU за анализиране и интерпретиране на данни, докато NLG генерира персонализирани и подходящи препоръки за съдържание към потребителите.
Практически пример за това NLP приложение е Sprout Предложения от AI Assist особеност. Възможността позволява на социалните екипи да създават въздействащи отговори и надписи за секунди с предложено от AI копие и да коригират дължината и тона на отговора, за да съответстват най-добре на ситуацията.
Анализ на настроението
Анализът на настроението е една от най-добрите техники на НЛП, използвани за анализирайте настроенията изразени в текст. Маркетинговите инструменти на AI като Sprout използват анализ на настроенията, за да захранват няколко бизнес приложения, като пазарни проучвания, анализ на отзивите на клиентите и мониторинг на социалните медии, за да помогнат на марките да разберат как клиентите се чувстват относно техните продукти, услуги и марка.
Текстови обобщения
Резюмирането на текст е усъвършенствана NLP техника, използвана за автоматично уплътняване на информация от големи документи. Алгоритмите на НЛП генерират резюмета, като перифразират съдържанието, така че да се различава от оригиналния текст, но да съдържа цялата съществена информация. Включва точкуване на изречения, групиране и анализ на съдържанието и позицията на изречението.
Отговор на въпрос
NLP позволява на моделите за отговаряне на въпроси (QA) в компютъра да разбират и отговарят на въпроси на естествен език, използвайки разговорен стил. QA системите обработват данни, за да намерят подходяща информация и да предоставят точни отговори. Най-често срещаният пример за това приложение са чатботовете.
Машинни преводи
NLP управлява автоматични машинни преводи на текстови или речеви данни от един език на друг. NLP използва много ML задачи като вграждане на думи и токенизиране, за да улови семантичните връзки между думите и да помогне на алгоритмите за превод да разберат значението на думите. Пример, близък до дома, е способността на Sprout за многоезичен анализ на настроенията, която позволява на клиентите да получат информация за марката чрез социално слушане на множество езици.
Как марките използват НЛП в социалното слушане, за да повишат нивото
Социалното слушане предоставя изобилие от данни, които можете да използвате, за да се запознаете отблизо с вашата целева аудитория. Качествените данни обаче могат да бъдат трудни за количествено определяне и разпознаване контекстуално. НЛП преодолява това препятствие, като се рови в разговорите в социалните медии и обратната връзка, за да определи количествено мненията на аудиторията и да ви даде прозрения, базирани на данни, които могат да имат огромно влияние върху вашите бизнес стратегии.
Ето пет примера за това как марките трансформират стратегията си за марка, използвайки прозрения, управлявани от НЛП от данни за слушане на социални мрежи.
Социално слушане
НЛП сили социално слушане като позволи на алгоритмите за машинно обучение да проследяват и идентифицират ключови теми, определени от търговците въз основа на техните цели. Хранителна верига Кейси използваха тази функция в Sprout, за да уловят гласа на публиката си и да използват прозренията, за да създадат социално съдържание, което резонира с тяхната разнообразна общност.
В резултат на това те успяха да останат пъргави и да насочат своята стратегия за съдържание въз основа на тенденциите в реално време, получени от Sprout. Това значително повиши ефективността на тяхното съдържание, което доведе до по-висок органичен обхват.
Вижте тази публикация в Instagramчисло, което представлява бог
Групиране на теми
Групирането на теми чрез НЛП помага на AI инструментите да идентифицират семантично подобни думи и контекстуалното им разбиране, така че да могат да бъдат групирани в теми. Тази възможност предоставя на търговците ключови прозрения, за да повлияят върху продуктовите стратегии и да повишат удовлетвореността на марката чрез AI обслужване на клиенти.
Грамерли използваха тази възможност, за да получат прозрения за индустрията и конкурентите от своите данни за социално слушане. Те успяха да извлекат конкретни отзиви от клиенти от Sprout Smart Inbox, за да получат задълбочен поглед върху техния продукт, здравето на марката и конкурентите.
Тези прозрения бяха използвани и за насочване на разговори в екипа за социална поддръжка за по-добро обслужване на клиентите. Освен това те бяха критични за по-широките маркетингови и продуктови екипи, за да подобрят продукта въз основа на това, което клиентите искат.
Филтриране на съдържание
Функцията за маркиране на Sprout Social е друг отличен пример за това как НЛП позволява AI маркетинг . Етикетите позволяват на марките да управляват тонове социални публикации и коментари чрез филтриране на съдържание. Те се използват за групиране и категоризиране на социални публикации и съобщения за аудиторията въз основа на работни процеси, бизнес цели и маркетингови стратегии.
Университет Пърдю използваха функцията, за да филтрират своята интелигентна входяща кутия и да приложат етикети на кампания, за да категоризират изходящи публикации и съобщения въз основа на социални кампании. Това им помогна да поддържат пулс в разговорите в кампуса, за да поддържат здравето на марката и да гарантират, че никога не пропускат възможност да взаимодействат с аудиторията си.
Извличане на качествени показатели
Възможностите на НЛП помогнаха на Атланта Хоукс наблюдават качествени показатели от социално слушане и получават цялостен поглед върху техните кампании.
Баскетболният отбор осъзна, че цифровите социални показатели не са достатъчни, за да преценят поведението на аудиторията и настроенията на марката. Те искаха по-нюансирано разбиране на присъствието на марката си, за да изградят по-завладяваща стратегия за социални медии. За това те трябваше да се включат в разговорите, които се случват около тяхната марка.
Алгоритмите на NLP в рамките на Sprout сканираха хиляди социални коментари и публикации, свързани с Атланта Хоукс, едновременно в социалните платформи, за да извлекат прозренията на марката, които търсеха. Тези прозрения им позволиха да провеждат по-стратегически A/B тестване за да сравните какво съдържание работи най-добре в социалните платформи. Тази стратегия ги кара да увеличат производителността на екипа, да повишат ангажираността на публиката и да повишат положителното настроение на марката.
Вижте тази публикация в Instagram
Наблюдавайте социалната ангажираност
НЛП помага да се разкрият критични прозрения от социалните разговори, които марките водят с клиентите, както и бърборенето около тяхната марка, чрез разговорен AI техники и анализ на настроенията. гол използваха тази възможност, за да наблюдават социалната ангажираност в своите социални канали, за да разберат по-добре комплексните нужди на своите клиенти.
Използвайки инструмента за слушане на Sprout, те извличат полезна информация от социални разговори в различни канали. Тези прозрения им помогнаха да развият социалната си стратегия, за да изградят по-голяма информираност за марката, да се свържат по-ефективно с целевата си аудитория и да подобрят грижата за клиентите. Прозренията също им помогнаха да се свържат с правилните влиятелни лица, които помогнаха за стимулиране на реализациите.
Вижте тази публикация в InstagramПубликация, споделена от Goally (@goallyapps)
какво е номер 11
Използвайте НЛП в социалното слушане
В една динамична дигитална ера, в която разговорите за марки и продукти се развиват в реално време, разбирането и ангажирането с вашата аудитория е от ключово значение, за да останете уместни. Вече не е достатъчно просто да имате социално присъствие – трябва активно да проследявате и анализирате какво казват хората за вас.
Социалното слушане, задвижвано от AI задачи като NLP, ви позволява да анализирате хиляди социални разговори за секунди, за да получите необходимата бизнес информация. Той ви дава осезаеми, базирани на данни прозрения, за да изградите стратегия за марка, която надхитрява конкурентите, изгражда по-силна идентичност на марката и изгражда значими връзки с аудиторията, за да растете и процъфтявате.
Научи как слушане на социални медии може да повлияе на вашия бизнес.
Споделете С Приятелите Си:
