Comment le traitement du langage naturel change le marketing en ligne

Le traitement du langage naturel devrait avoir un impact important sur le monde du marketing en ligne. Certains de ces changements peuvent déjà être vus maintenant si vous savez où chercher.

Le langage est l'une des choses les plus naturelles que les êtres humains puissent manier. Pour nous, parler, écrire et communiquer les uns avec les autres est aussi simple que possible, mais il s'avère que les ordinateurs ont beaucoup plus de mal à naviguer dans les terres sans loi du langage humain.

Le langage humain est lié par des règles presque arbitraires - grammaire, syntaxe, intonation, contexte, etc. Ceux-ci nous viennent « naturellement ». Bien sûr, vous avez probablement appris chacun de ces éléments à l'école, mais vous n'avez pas nécessairement besoin d'aller à l'école pour former des phrases et apprendre de nouveaux mots. C'est le « naturel » en PNL.

Et bien que nous-mêmes puissions avoir du mal à apprendre de nouvelles langues, les ordinateurs ont beaucoup plus de difficultés. Pendant très longtemps, en fait, il était impossible que les ordinateurs comprennent n'importe quel langage humain. Tout a changé à cause du traitement du langage naturel.

Pourquoi devriez-vous vous soucier du traitement automatique du langage naturel ?

Pour le dire simplement, il n'y a presque aucun secteur ou industrie dans le monde qui ne sera pas affecté d'une manière ou d'une autre par la PNL, y compris le marketing numérique. Mais d'abord, nous devons comprendre que la PNL n'est pas un concept simple et singulier qui peut être étudié et compris en une seule nuit.

C'est une discipline scientifique qui nécessite pas mal de connaissances de base en informatique pour bien l'appréhender. Cependant, tout comme vous n'avez pas besoin d'un diplôme en génie logiciel pour comprendre le fonctionnement d'un ordinateur, certaines parties de la PNL sont plus simples à comprendre que d'autres.

Voici quelques exemples de ce que la PNL implique que vous pouvez probablement repérer tout au long de votre vie quotidienne :

Reconnaissance vocale : Il s'agit de la technologie derrière Siri, Google Assistant, Alexa et autres. Il nous permet de transformer la parole en texte et le texte en langage machine. C'est la partie « traitement » de la PNL.

Reconnaissance optique de caractères : Si vous avez déjà suivi un cours d'initiation à l'informatique, la différence entre « données » et « informations » devrait vous être familière. Autrement dit, les « données » sont « inutiles ». Il n'a pas été traité et n'est pas directement utilisable pour nous.

Pensez à un fichier CSV aléatoire contenant des détails sur vos dépenses des six derniers mois. En soi, ce n'est pas très utile, mais mettez-le dans un fichier Excel et vous pourrez trouver toutes sortes d'"informations" sur vous-même, par exemple. dépenses saisonnières.

Ceci est pertinent car le processus de conversion des données en informations, bien que souvent simple, n'est pas toujours facile à inverser. De cette façon, présentés avec des « informations », les ordinateurs ne peuvent pas simplement les transformer en données brutes. Étant donné une image de texte, les ordinateurs ne peuvent pas simplement la transformer « simplement » en mots pouvant être modifiés. C'est possible grâce à l'OCR (qui utilise le NLP sous le capot), mais c'est tout un processus.

Apprentissage automatique : autre bête à part entière, l'apprentissage automatique, permet aux ordinateurs d'"apprendre" des erreurs passées et de prédire les actions futures.

Génération de langage naturel : c'est l'inverse de ce que vous savez maintenant être la PNL. La génération de langage naturel est la conversion de données machine en texte lisible par l'homme. Pensez à Siri ou Alexa, par exemple.

Analyse des sentiments : Les mots peuvent changer de sens en fonction de la façon dont ils sont prononcés - avec quelle émotion, par exemple. L'analyse des sentiments consiste à être capable de dire si un morceau de texte est positif ou négatif.

En se réunissant, la PNL pourrait alors fonctionner dans les coulisses dans une application de vérification orthographique, un chatbot ou un outil de traduction automatique comme Google Translate.

Comment la PNL va-t-elle changer le marketing en ligne ?

Le traitement du langage naturel devrait avoir un impact important sur le monde du marketing en ligne. Certains de ces changements peuvent déjà être vus maintenant si vous savez où chercher.

Les chatbots gagnent en importance

Les chatbots sont des technologies assez banales à cette époque. Bien sûr, ils ont commencé comme une nouvelle technologie, mais ils sont maintenant partout. Ce que vous pourriez manquer si vous êtes de cet avis, c'est que les chatbots s'améliorent. Vous ne verrez probablement pas la fin des chatbots avant le jour où nous ne pourrons pas les distinguer des autres êtres humains - et ce temps pourrait se rapprocher de plus en plus.

Considérez, par exemple, GPT-2, une IA de génération de texte jugée « trop dangereuse » pour être relâchée dans la nature. Cela peut créer des histoires incroyablement convaincantes, en n'utilisant qu'une seule ligne de texte comme entrée. Une fois affiné, le potentiel pourrait être illimité.

La recherche vocale devient de plus en plus dominante

La recherche vocale n'est pas très ancienne - du moins pas sous la forme simple et utilisable que nous connaissons aujourd'hui - mais elle se développe très rapidement. Si vite que les achats vocaux devraient dépasser 40 milliards de dollars aux États-Unis et au Royaume-Uni d'ici 2022. Et avec 55 % des adolescents utilisant la recherche vocale au quotidien, le potentiel de croissance est encore plus grand que nous ne le pensons immédiatement.

Les médias sociaux doteront les marques de nouveaux outils

L'écoute sociale est l'une des fonctionnalités les plus courantes activées par la PNL. Il s'agit de l'utilisation de l'analyse des sentiments pour surveiller le « sentiment » global que vos clients ont à propos de votre marque. Cela pourrait alors déclencher des alertes ou présenter à l'équipe des relations publiques les sentiments généraux du public à propos d'une marque après une certaine campagne de marketing.

L'exemple parfait de la prise de contrôle du traitement du langage naturel dans le monde du marketing est la marque de mode Asos. La marque s'était appuyée sur un bot cadeau «ennuyeux» traditionnel pendant la majeure partie de son existence, et les résultats étaient plutôt décevants. Après avoir migré leur plate-forme vers Facebook Messenger (qui utilise le NLP sous le capot), non seulement ils ont pu atteindre 3 fois plus de personnes, mais ils ont également enregistré un retour sur investissement de 250 %.

Le marketing par e-mail sera plus efficace

Même avec tous les outils sophistiqués de médias sociaux dont nous disposons aujourd'hui, le courrier électronique reste l'outil le plus efficace de nos ceintures aujourd'hui. Le marketing par e-mail rapporte en moyenne 42 $ pour chaque dollar dépensé, et avec la PNL, ce retour sur investissement ne fera qu'augmenter. Le traitement du langage naturel peut être utilisé pour mesurer des éléments tels que :

• La fréquence à laquelle les utilisateurs répondent à certains mots clés
• Quels titres fonctionnent mieux pour quels utilisateurs
• Quel contenu attire de nouveaux utilisateurs, et plus encore.

En d'autres termes, le NLP sera aussi utile pour attirer de nouveaux utilisateurs que pour les convertir en clients payants.

Conclusion

Le traitement du langage naturel est un domaine incroyablement vaste avec de nombreuses nouvelles méthodes et applications révolutionnaires qui attendent d'être découvertes. Avec sa popularité continue, il va affecter différents aspects du marketing numérique - de l'importance de la recherche vocale à rendre la recherche traditionnelle plus efficace et précise. En en tirant parti maintenant, les entreprises se trouveront forcément en bonne position pour avoir un avantage concurrentiel.