자연어 처리가 온라인 마케팅을 변화시키는 방법

게시 됨: 2022-05-25

자연어 처리는 온라인 마케팅의 세계에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 이러한 변경 사항 중 일부는 볼 위치를 알고 있는 경우 이미 볼 수 있습니다.

언어는 인간이 휘두를 수 있는 가장 자연스러운 것 중 하나입니다. 우리에게 서로 말하고, 쓰고, 의사소통하는 것은 가능한 한 간단하지만, 밝혀진 바와 같이 컴퓨터는 인간 언어의 무법지대를 탐색하는 데 훨씬 더 많은 시간을 들이고 있습니다.

인간의 언어는 문법, 구문, 억양, 문맥 등 거의 임의의 규칙으로 묶여 있습니다. 이것들은 우리에게 '자연스럽게'옵니다. 물론, 당신은 학교에서 이들 각각에 대해 배웠을 것입니다. 그러나 문장을 형성하고 새로운 단어를 배우기 위해 반드시 학교에 갈 필요는 없습니다. 그것이 NLP의 '자연스러움'입니다.

우리 자신도 새로운 언어를 배우는 데 어려움을 겪을 수 있지만 컴퓨터는 훨씬 더 어렵습니다. 사실 오랜 시간 동안 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하는 것은 불가능했습니다. 자연어 처리 덕분에 모든 것이 바뀌었습니다.

자연어 처리에 관심을 가져야 하는 이유는 무엇입니까?

간단히 말해서 디지털 마케팅을 포함하여 NLP의 영향을 받지 않을 부문이나 산업은 전 세계적으로 거의 없습니다. 그러나 먼저 NLP가 하룻밤에 공부하고 이해할 수 있는 단순하고 단일한 개념이 아니라는 것을 이해해야 합니다.

완전히 이해하려면 컴퓨터 과학에 대한 상당한 배경 지식이 필요한 과학 분야입니다. 그러나 컴퓨터 작동 방식을 이해하기 위해 소프트웨어 공학 학위가 필요하지 않은 것과 마찬가지로 NLP의 일부는 다른 부분보다 머리를 감싸는 것이 더 간단합니다.

일상 생활에서 발견할 수 있는 NLP가 수반하는 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

음성 인식 : 이것은 Siri, Google Assistant, Alexa 등 뒤에 있는 기술입니다. 이를 통해 우리는 음성을 텍스트로, 텍스트를 기계어로 변환할 수 있습니다. 이것은 NLP의 '처리' 부분입니다.

광학 문자 인식 : 컴퓨터 입문 과정을 수강한 적이 있다면 '데이터'와 '정보'의 차이는 이미 익숙할 것입니다. 간단히 말해서 '데이터'는 '쓸모없다'입니다. 처리되지 않았으며 당사에서 직접 사용할 수 없습니다.

지난 6개월 동안 지출에 대한 세부 정보가 포함된 임의의 CSV 파일을 생각해 보십시오. 그 자체로는 별로 유용하지 않지만 엑셀 파일에 넣으면 자신에 대한 모든 종류의 '정보'를 얻을 수 있습니다. 계절적 지출.

이는 데이터를 정보로 변환하는 프로세스가 종종 간단하지만 되돌리기가 항상 쉬운 것은 아니기 때문에 관련이 있습니다. 이런 식으로 '정보'가 제공되면 컴퓨터는 단순히 원시 데이터로 변환할 수 없습니다. 텍스트 그림이 주어지면 컴퓨터는 그것을 편집 가능한 단어로 '단순히' 바꿀 수 없습니다. OCR(후드에서 NLP를 사용함) 덕분에 가능하지만 꽤 프로세스입니다.

기계 학습 : 기계 학습 자체의 또 다른 짐승은 컴퓨터가 과거 실수로부터 '학습'하고 미래 작업을 예측할 수 있도록 합니다.

자연어 생성: 이것은 현재 NLP로 알고 있는 것과 반대입니다. 자연어 생성은 기계 데이터를 사람이 읽을 수 있는 텍스트로 변환하는 것입니다. 예를 들어 Siri나 Alexa를 생각해 보십시오.

감정 분석 : 단어는 예를 들어 어떤 감정으로 말하는지에 따라 의미가 바뀔 수 있습니다. 감정 분석은 텍스트의 한 부분이 긍정적인지 부정적인지 구별할 수 있는 능력을 다룹니다.

함께 결합하면 NLP가 맞춤법 검사 앱, 챗봇 또는 Google 번역과 같은 기계 번역 도구에서 배후에서 실행될 수 있습니다.

NLP는 온라인 마케팅을 어떻게 변화시킬 것입니까?

챗봇이 더욱 주목받고 있습니다.

챗봇은 현재로서는 상당히 평범한 기술입니다. 물론, 그들은 새로운 기술로 시작했지만 지금은 어디에나 있습니다. 당신이 그러한 의견을 가지고 있다면 놓칠 수 있는 것은 챗봇이 점점 더 좋아지고 있다는 것입니다. 우리가 챗봇을 동료 인간과 구별할 수 없는 날까지 챗봇의 끝을 보지 못할 것입니다. 그리고 그 시간이 점점 더 가까워지고 있습니다.

예를 들어, 야생으로 방출되기에는 '너무 위험하다'고 간주되는 텍스트 생성 AI인 GPT-2를 생각해 보십시오. 이렇게 하면 한 줄의 텍스트만 입력으로 사용하여 믿을 수 없을 정도로 설득력 있는 이야기를 만들 수 있습니다. 세분화되면 잠재력은 무한할 수 있습니다.

음성 검색이 더 지배적입니다.

음성 검색은 그리 오래되지 않았습니다. 적어도 오늘날 우리가 알고 있는 간단하고 사용 가능한 형태는 아닙니다. 하지만 매우 빠르게 성장하고 있습니다. 너무 빨라서 음성 쇼핑은 2022년까지 미국과 영국에서 400억 달러를 초과할 것으로 예상됩니다. 그리고 십대의 55%가 매일 음성 검색을 사용하므로 우리가 즉시 인식하는 것보다 훨씬 더 큰 성장 잠재력이 있습니다.

소셜 미디어는 브랜드에 새로운 도구를 제공할 것입니다.

사회적 경청은 NLP가 가능하게 하는 가장 주류적인 기능 중 하나입니다. 이는 고객이 브랜드에 대해 가지고 있는 전반적인 '감정'을 모니터링하기 위해 감정 분석을 사용하는 것입니다. 그러면 특정 마케팅 캠페인 이후에 브랜드에 대한 일반 대중의 느낌을 알리거나 PR 팀에 알릴 수 있습니다.

마케팅 세계를 장악한 자연어 처리의 완벽한 예는 패션 브랜드 Asos입니다. 브랜드는 존재의 대부분을 전통적인 '지루한' 선물 봇에 의존해 왔으며 결과는 다소 압도적이었습니다. 플랫폼을 Facebook Messenger(내부에서 NLP 사용)로 마이그레이션한 후 3배의 사용자 수에 도달할 수 있었을 뿐만 아니라 250%의 지출 수익률을 경험했습니다.

이메일 마케팅이 더 효과적일 것입니다.

오늘날 우리가 가지고 있는 모든 멋진 소셜 미디어 도구에도 불구하고 이메일은 오늘날 우리 벨트에서 가장 효율적인 도구로 남아 있습니다. 이메일 마케팅은 1달러를 지출할 때마다 평균 42달러를 반환하며 NLP를 사용하면 그 ROI가 더 높아질 것입니다. 자연어 처리를 사용하여 다음과 같은 것을 측정할 수 있습니다.

사용자가 특정 키워드에 응답하는 빈도
어떤 헤드라인이 어떤 사용자에게 더 효과적입니까?
새로운 사용자를 끌어들이는 콘텐츠 등

즉, NLP는 신규 사용자를 유료 고객으로 전환하는 것만큼이나 신규 사용자를 유치하는 데 유용할 것입니다.

결론

자연어 처리는 새롭고 혁신적인 방법과 응용 프로그램이 발견되기를 기다리고 있는 엄청나게 넓은 분야입니다. 지속적인 인기를 얻으면서 음성 검색의 중요성에서 기존 검색을 보다 효율적이고 정확하게 만드는 데 이르기까지 디지털 마케팅의 다양한 측면에 영향을 미칠 것입니다. 지금 그것을 활용함으로써 기업은 경쟁 우위를 확보할 수 있는 좋은 위치에 있게 될 것입니다.