Как обработка естественного языка меняет онлайн-маркетинг

Опубликовано: 2022-05-25

Ожидается, что обработка естественного языка окажет большое влияние на мир онлайн-маркетинга. Некоторые из этих изменений можно увидеть уже сейчас, если знать, где искать.

Язык — одна из самых естественных вещей, которыми может владеть человек. Для нас говорить, писать и общаться друг с другом настолько просто, насколько это возможно, но, как оказалось, компьютерам гораздо труднее ориентироваться в беззаконных землях человеческого языка.

Человеческий язык связан почти произвольными правилами — грамматикой, синтаксисом, интонацией, контекстом и так далее. Они приходят к нам «естественно». Конечно, вас, вероятно, учили каждому из них в школе, но вам не обязательно ходить в школу, чтобы составлять предложения и учить новые слова. Это «естественно» в НЛП.

И хотя нам самим может быть трудно изучать новые языки, компьютерам приходится гораздо тяжелее. На самом деле долгое время компьютеры не могли понимать человеческий язык. Все изменилось благодаря обработке естественного языка.

Почему вы должны заботиться об обработке естественного языка?

Проще говоря, в мире почти нет сектора или отрасли, на которые НЛП так или иначе не повлияло бы, включая цифровой маркетинг. Но сначала нам нужно понять, что НЛП — это не простая, единственная концепция, которую можно изучить и понять за одну ночь.

Это научная дисциплина, для полного понимания которой требуются некоторые базовые знания в области компьютерных наук. Однако точно так же, как вам не нужна степень в области разработки программного обеспечения, чтобы понять, как работает компьютер, некоторые части НЛП легче понять, чем другие.

Некоторые примеры того, что влечет за собой НЛП, которые вы, вероятно, можете заметить в своей повседневной жизни, включают:

Распознавание речи : эта технология лежит в основе Siri, Google Assistant, Alexa и им подобных. Это позволяет нам преобразовывать речь в текст и текст в машинный язык. Это «обрабатывающая» часть НЛП.

Оптическое распознавание символов . Если вы когда-либо посещали вводный компьютерный курс, разница между «данными» и «информацией» должна быть вам знакома. Проще говоря, «данные» «бесполезны». Он не был обработан и не может быть использован нами напрямую.

Подумайте о случайном CSV-файле с подробной информацией о ваших расходах за последние шесть месяцев. Само по себе это не очень полезно, но поместите его в файл Excel, и вы сможете найти всевозможную «информацию» о себе, например. сезонные траты.

Это важно, потому что процесс преобразования данных в информацию, хотя зачастую и простой, не всегда легко обратить вспять. Таким образом, получив «информацию», компьютеры не могут просто превратить ее в необработанные данные. Получив изображение текста, компьютеры не могут просто «просто» превратить его в слова, которые можно редактировать. Это возможно благодаря OCR (который использует NLP под капотом), но это довольно сложный процесс.

Машинное обучение : машинное обучение — еще один зверь, позволяющий компьютерам «учиться» на прошлых ошибках и предсказывать будущие действия.

Генерация естественного языка: это обратная сторона того, что вы теперь знаете как НЛП. Генерация естественного языка — это преобразование машинных данных в удобочитаемый текст. Подумайте, например, о Siri или Alexa.

Анализ настроений : слова могут менять значение в зависимости от того, как они произносятся, например, с какой эмоцией. Анализ настроений имеет дело со способностью определить, является ли фрагмент текста положительным или отрицательным.

Собрав вместе, NLP может затем работать за кулисами в приложении для проверки орфографии, чат-боте или инструменте машинного перевода, таком как Google Translate.

Как НЛП изменит онлайн-маркетинг?

Чат-боты набирают все большую популярность

К настоящему времени чат-боты — довольно обыденная технология. Конечно, они начинались как новая технология, но теперь они повсюду. Если вы придерживаетесь такого мнения, вы можете пропустить то, что чат-боты становятся лучше. Скорее всего, вы не увидите конца чат-ботам до того дня, когда мы не сможем отличить их от других людей, и это время может быть все ближе и ближе.

Возьмем, к примеру, GPT-2, ИИ для генерации текста, который считается «слишком опасным», чтобы выпускать его на волю. Это может создавать невероятно убедительные истории, используя только одну строку текста в качестве входных данных. Когда-то мелкозернистый, потенциал может быть безграничным.

Голосовой поиск становится все более популярным

Голосовой поиск не очень старый — по крайней мере, не в той простой и удобной форме, которую мы знаем сегодня, — но он очень быстро развивается. Настолько быстро, что к 2022 году ожидается, что голосовой шопинг в США и Великобритании превысит 40 миллиардов долларов. А учитывая, что 55% подростков используют голосовой поиск ежедневно, существует еще больший потенциал для роста, чем мы можем сразу осознать.

Социальные сети предоставят брендам новые инструменты

Социальное прослушивание — одна из самых популярных функций НЛП. Это использование анализа настроений для отслеживания общего «настроения» ваших клиентов о вашем бренде. Затем это может вызвать оповещения или представить PR-команде общее отношение публики к бренду после определенной маркетинговой кампании.

Прекрасным примером того, как обработка естественного языка захватывает мир маркетинга, является модный бренд Asos. Бренд полагался на традиционного «скучного» подарочного бота на протяжении большей части своего существования, и результаты были довольно неутешительными. После перехода их платформы на Facebook Messenger (который использует НЛП под капотом) они не только смогли охватить в 3 раза больше людей, но и получили 250% окупаемости затрат.

Электронный маркетинг станет более эффективным

Даже со всеми модными инструментами социальных сетей, которые у нас есть сегодня, электронная почта остается самым эффективным инструментом в наших руках. Электронный маркетинг возвращает в среднем 42 доллара на каждый потраченный 1 доллар, а с НЛП этот ROI будет только расти. Обработку естественного языка можно использовать для измерения таких вещей, как:

Как часто пользователи реагируют на определенные ключевые слова
Какие заголовки работают лучше для каких пользователей
Какой контент привлекает новых пользователей и многое другое.

Другими словами, NLP будет столь же полезен для привлечения новых пользователей, как и для превращения их в платящих клиентов.

Вывод

Обработка естественного языка — это невероятно широкая область с множеством новых революционных методов и приложений, которые ждут своего открытия. Его постоянная популярность повлияет на различные аспекты цифрового маркетинга — от известности голосового поиска до повышения эффективности и точности традиционного поиска. Используя его сейчас, компании обязательно окажутся в хорошем положении, чтобы иметь конкурентное преимущество.