Jak przetwarzanie języka naturalnego zmienia marketing online

Oczekuje się, że przetwarzanie języka naturalnego będzie miało duży wpływ na świat marketingu internetowego. Niektóre z tych zmian można już zobaczyć, jeśli wiesz, gdzie szukać.

Język jest jedną z najbardziej naturalnych rzeczy, którymi ludzie mogą się posługiwać. Dla nas mówienie, pisanie i komunikowanie się ze sobą jest tak proste, jak to tylko możliwe, ale jak się okazuje komputerom znacznie trudniej jest poruszać się po bezprawnych krainach ludzkiego języka.

Język ludzki jest powiązany niemal arbitralnymi regułami - gramatyka, składnia, intonacja, kontekst i tak dalej. Przychodzą do nas „naturalnie”. Jasne, prawdopodobnie uczono cię o każdym z nich w szkole, ale niekoniecznie musisz chodzić do szkoły, aby tworzyć zdania i uczyć się nowych słów. To jest „naturalne” w NLP.

I podczas gdy my sami możemy mieć trudności z nauką nowych języków, komputery mają znacznie trudniejsze zadanie. W rzeczywistości przez długi czas komputery rozumiały jakikolwiek ludzki język, co było niemożliwe. To wszystko się zmieniło dzięki przetwarzaniu języka naturalnego.

Dlaczego powinno Cię obchodzić przetwarzanie języka naturalnego?

Mówiąc prościej, prawie nie ma na świecie sektora ani branży, na którą NLP nie wpłynie, w tym marketing cyfrowy. Ale najpierw musimy zrozumieć, że NLP nie jest prostą, pojedynczą koncepcją, którą można zbadać i zrozumieć w ciągu jednej nocy.

Jest to dyscyplina naukowa, której pełne zrozumienie wymaga sporej wiedzy z zakresu informatyki. Jednak w ten sam sposób, w jaki nie potrzebujesz dyplomu z inżynierii oprogramowania, aby zrozumieć, jak działa komputer, niektóre części NLP są łatwiejsze do zrozumienia niż inne.

Oto kilka przykładów tego, co pociąga za sobą NLP, które prawdopodobnie możesz zauważyć w swoim codziennym życiu:

Rozpoznawanie mowy : to technologia stojąca za Siri, Asystentem Google, Alexą i tym podobnymi. Umożliwia nam przekształcanie mowy w tekst i tekstu w język maszynowy. To jest część „przetwarzania” NLP.

Optyczne rozpoznawanie znaków : Jeśli kiedykolwiek byłeś na wstępnym kursie komputerowym, różnica między „danymi” a „informacjami” powinna być czymś, co znasz. Mówiąc najprościej, „dane” są „bezużyteczne”. Nie został przetworzony i nie może być bezpośrednio dla nas wykorzystany.

Pomyśl o losowym pliku CSV ze szczegółowymi informacjami o wydatkach z ostatnich sześciu miesięcy. Samo w sobie nie jest to zbyt przydatne, ale umieść to w pliku Excela, a będziesz w stanie wymyślić wszelkiego rodzaju „informacje” o sobie, np. sezonowe wydatki.

Jest to istotne, ponieważ proces przekształcania danych w informacje, choć często prosty, nie zawsze jest łatwy do odwrócenia. W ten sposób komputery, prezentując „informacje”, nie mogą po prostu przekształcić ich w surowe dane. Mając obraz tekstu, komputery nie mogą po prostu „po prostu” przekształcić go w słowa, które można edytować. Jest to możliwe dzięki OCR (który pod maską wykorzystuje NLP), ale to nie lada proces.

Uczenie maszynowe : kolejna sama w sobie bestia, uczenie maszynowe, umożliwia komputerom „uczenie się” na błędach z przeszłości i przewidywanie przyszłych działań.

Generowanie języka naturalnego: to jest odwrotność tego, co teraz znasz jako NLP. Generowanie języka naturalnego to konwersja danych maszynowych na tekst czytelny dla człowieka. Pomyśl na przykład o Siri lub Alexie.

Analiza sentymentu : słowa mogą zmieniać znaczenie w zależności od tego, jak są wypowiadane – na przykład z jaką emocją. Analiza sentymentu zajmuje się umiejętnością stwierdzenia, czy fragment tekstu jest pozytywny czy negatywny.

Łącząc się, NLP może następnie działać za kulisami w aplikacji do sprawdzania pisowni, chatbocie lub narzędziu do tłumaczenia maszynowego, takim jak Tłumacz Google.

Jak NLP zmieni marketing online?

Oczekuje się, że przetwarzanie języka naturalnego będzie miało duży wpływ na świat marketingu internetowego. Niektóre z tych zmian można już zobaczyć, jeśli wiesz, gdzie szukać.

Chatboty zyskują na znaczeniu

Chatboty są już dość przyziemną technologią. Jasne, zaczynali jako nowatorska technologia, ale teraz są wszędzie. To, czego możesz przegapić, jeśli masz taką opinię, to fakt, że chatboty stają się coraz lepsze. Prawdopodobnie nie zobaczysz końca chatbotów do dnia, w którym nie będziemy w stanie odróżnić ich od innych ludzi – a ten czas może się zbliżać.

Rozważmy na przykład GPT-2, sztuczną inteligencję generacji tekstu uważaną za „zbyt niebezpieczną”, aby można ją było wypuścić na wolność. Może to stworzyć niewiarygodnie przekonujące historie, używając tylko jednego wiersza tekstu jako danych wejściowych. Po drobnoziarnistym potencjale może być nieograniczony.

Wyszukiwanie głosowe staje się coraz bardziej dominujące

Wyszukiwanie głosowe nie jest bardzo stare – przynajmniej nie w tej prostej i użytecznej formie, jaką znamy dzisiaj – ale rozwija się bardzo szybko. Tak szybko, że oczekuje się, że zakupy głosowe przekroczą 40 miliardów dolarów w Stanach Zjednoczonych i Wielkiej Brytanii do 2022 roku. A ponieważ 55% nastolatków korzysta na co dzień z wyszukiwania głosowego, potencjał wzrostu jest jeszcze większy, niż moglibyśmy sobie od razu zdawać sobie sprawę.

Media społecznościowe wzmocnią marki dzięki nowym narzędziom

Social listening to jedna z najbardziej popularnych funkcji udostępnianych przez NLP. Jest to wykorzystanie analizy sentymentu do monitorowania ogólnego „nastroju”, jaki Twoi klienci mają na temat Twojej marki. Może to następnie wywołać alerty lub przedstawić zespołowi PR ogólne odczucia opinii publicznej na temat marki po określonej kampanii marketingowej.

Doskonałym przykładem przejęcia przez Natural Language Processing świata marketingu jest marka modowa Asos. Marka przez większość swojego istnienia polegała na tradycyjnym „nudnym” bocie prezentowym, a wyniki były raczej rozczarowujące. Po migracji swojej platformy do Facebook Messenger (który pod maską wykorzystuje NLP), nie tylko udało im się dotrzeć do trzykrotnie większej liczby osób, ale także uzyskali 250% zwrotu z wydatków.

Marketing e-mailowy będzie skuteczniejszy

Nawet przy wszystkich wymyślnych narzędziach mediów społecznościowych, które mamy dzisiaj pod ręką, poczta e-mail pozostaje dziś najbardziej wydajnym narzędziem w naszych paskach. Marketing e-mailowy zwraca średnio 42 USD za każdego wydanego 1 USD, a dzięki NLP ten zwrot z inwestycji tylko wzrośnie. Przetwarzanie języka naturalnego może być wykorzystywane do mierzenia takich rzeczy jak:

• Jak często użytkownicy reagują na określone słowa kluczowe
• Które nagłówki działają lepiej dla których użytkowników
• Jakie treści przyciągają nowych użytkowników i nie tylko.

Innymi słowy, NLP będzie tak samo przydatne w przyciąganiu nowych użytkowników, jak w przekształcaniu ich w płatnych klientów.

Wniosek

Przetwarzanie języka naturalnego to niezwykle szeroka dziedzina z wieloma nowymi rewolucyjnymi metodami i aplikacjami, które czekają na odkrycie. Dzięki swojej nieustającej popularności wpłynie na różne aspekty marketingu cyfrowego – od znaczenia wyszukiwania głosowego po zwiększenie wydajności i dokładności wyszukiwania tradycyjnego. Wykorzystując go teraz, firmy z pewnością znajdą się w dobrej pozycji, aby uzyskać przewagę konkurencyjną.