自然語言處理如何改變在線營銷

已發表: 2022-05-25

自然語言處理預計將對在線營銷領域產生重大影響。如果您知道在哪裡查看，現在已經可以看到其中一些更改。

語言是人類可以使用的最自然的東西之一。對我們來說，說話、寫作和相互交流是最簡單的，但事實證明，計算機在人類語言無法無天的土地上航行要困難得多。

人類語言幾乎被任意規則結合在一起——語法、句法、語調、上下文等等。這些是“自然而然地”來到我們身邊的。當然，你可能在學校裡被教導過這些，但你不一定需要去學校去造句和學習新單詞。這就是 NLP 中的“自然”。

雖然我們自己可能很難學習新語言，但計算機的難度要大得多。事實上，在很長一段時間內，讓計算機理解任何人類語言都是不可能的。由於自然語言處理，這一切都改變了。

簡而言之，世界上幾乎沒有哪個部門或行業不會受到 NLP 的影響，包括數字營銷。但首先，我們需要明白，NLP 並不是一個簡單、單一的概念，可以在一夜之間學習和理解。

這是一門科學學科，需要相當多的計算機科學背景知識才能完全掌握。然而，就像你不需要軟件工程學位來理解計算機是如何工作的一樣，NLP 的某些部分比其他部分更容易理解。

您可能會在日常生活中發現的 NLP 所涉及的一些示例包括：

語音識別：這是 Siri、Google Assistant、Alexa 等背後的技術。它使我們能夠將語音轉換為文本，將文本轉換為機器語言。這是 NLP 的“處理”部分。

光學字符識別：如果您曾經參加過計算機入門課程，那麼您應該熟悉“數據”和“信息”之間的區別。簡單地說，“數據”是“無用的”。它沒有經過處理，也不能直接供我們使用。

想想一個隨機的 CSV 文件，其中包含有關您過去六個月的支出的詳細信息。就其本身而言，它並不是很有用，但是將其放入一個 excel 文件中，您將能夠提出有關您自己的各種“信息”，例如。季節性支出。

這是相關的，因為將數據轉換為信息的過程雖然通常很簡單，但並不總是容易逆轉。這樣，隨著“信息”的出現，計算機不能簡單地將其轉化為原始數據。給定一張文字圖片，計算機不能只是“簡單地”把它變成可以編輯的文字。多虧了 OCR（在底層使用 NLP），這可能是可能的，但這是一個相當大的過程。

機器學習：機器學習本身就是另一種野獸，它使計算機能夠從過去的錯誤中“學習”並預測未來的行動。

自然語言生成：這與你現在所知道的 NLP 正好相反。自然語言生成是將機器數據轉換為人類可讀的文本。例如，想想 Siri 或 Alexa。

情感分析：單詞可以根據它們的表達方式來改變含義 - 例如，用哪種情感。情感分析涉及能夠判斷一段文本是積極的還是消極的。

結合在一起，NLP 可能會在拼寫檢查應用程序、聊天機器人或谷歌翻譯等機器翻譯工具的幕後運行。

自然語言處理預計將對在線營銷領域產生重大影響。如果您知道在哪裡查看，現在已經可以看到其中一些更改。

到了這個時候，聊天機器人已經是相當普通的技術了。當然，它們一開始是一種新穎的技術，但現在無處不在。如果您持有這種觀點，您可能會錯過聊天機器人正在變得越來越好。直到我們無法將它們與人類區分開來的那一天，你可能不會看到聊天機器人的終結——那個時間可能越來越近。

例如，考慮 GPT-2，一種被認為“太危險”而不能被釋放到野外的文本生成 AI。這可以創建令人難以置信的令人信服的故事，僅使用單行文本作為輸入。一旦細粒度，潛力可能是無限的。

語音搜索並不是很古老——至少不是我們今天所知道的簡單易用的形式——但它的發展速度非常快。如此之快，預計到 2022 年，美國和英國的語音購物將超過 400 億美元。每天有 55% 的青少年使用語音搜索，增長潛力比我們可能立即意識到的還要大。

社交聆聽是 NLP 啟用的最主流功能之一。這是使用情緒分析來監控客戶對您的品牌的整體“情緒”。這可能會觸發警報或向公關團隊展示公眾在特定營銷活動後對品牌的總體感受。

自然語言處理接管營銷界的完美例子是時尚品牌 Asos。該品牌在其存在的大部分時間裡一直依賴於傳統的“無聊”禮品機器人，結果相當平淡。在將他們的平台遷移到 Facebook Messenger（在後台使用 NLP）後，他們不僅能夠接觸到 3 倍的人數，而且還獲得了 250% 的支出回報。

即使我們今天手頭有所有花哨的社交媒體工具，電子郵件仍然是我們今天最有效的工具。電子郵件營銷平均每花費 1 美元就能返回 42 美元，而使用 NLP，投資回報率只會進一步上升。自然語言處理可用於測量以下內容：

換句話說，NLP 對於吸引新用戶和將他們轉化為付費客戶一樣有用。

自然語言處理是一個非常廣泛的領域，有許多新的革命性方法和應用等待被發現。隨著它的持續流行，它將影響數字營銷的不同方面——從語音搜索的突出到使傳統搜索更加高效和準確。通過現在利用它，公司一定會發現自己處於有利位置，從而獲得競爭優勢。