Informeu -Vos Del Vostre Nombre D'Àngel
Guia de màrqueting per al processament del llenguatge natural (NLP)
El processament del llenguatge natural (NLP) és una tècnica d'intel·ligència artificial (IA) que ajuda a un ordinador a entendre i interpretar llenguatges evolucionats de manera natural (no, el klingon no compta) a diferència dels llenguatges informàtics artificials com Java o Python. La seva capacitat per entendre les complexitats del llenguatge humà, inclosos el context i els matisos culturals, el converteix en una part integral de les eines d'intel·ligència empresarial d'IA.
La PNL potencia les eines d'IA mitjançant l'agrupació de temes i anàlisi de sentiments , que permet als venedors extreure coneixements sobre la marca de l'escolta social, ressenyes, enquestes i altres dades dels clients per a la presa de decisions estratègiques. Aquests coneixements ofereixen als venedors una visió en profunditat de com deleitar el públic i millorar la fidelitat de la marca, donant lloc a negocis repetits i, en definitiva, al creixement del mercat.
Segueix llegint per entendre millor com funciona la PNL darrere de les escenes per aflorar coneixements de marca accionables. A més, vegeu exemples de com les marques utilitzen la PNL per optimitzar les seves dades socials per millorar la implicació del públic i l'experiència del client.
Què és el processament del llenguatge natural?
NLP és una metodologia d'IA que combina tècniques d'aprenentatge automàtic, ciència de dades i lingüística per processar el llenguatge humà. S'utilitza per obtenir intel·ligència a partir de dades no estructurades amb finalitats com ara l'anàlisi de l'experiència del client, la intel·ligència de marca i l'anàlisi del sentiment social.
La PNL utilitza enfocaments basats en regles i models estadístics per realitzar tasques complexes relacionades amb el llenguatge en diverses aplicacions de la indústria. Text predictiu al vostre telèfon intel·ligent o correu electrònic, resums de text de ChatGPT i assistents intel·ligents com Alexa són exemples d'aplicacions basades en PNL.
Les tècniques d'aprenentatge profund amb xarxes neuronals multicapa (NN) que permeten als algorismes aprendre automàticament patrons i representacions complexes a partir de grans quantitats de dades han permès capacitats de PNL significativament avançades. Això ha donat lloc a potents aplicacions empresarials intel·ligents, com ara traduccions automàtices en temps real i aplicacions mòbils habilitades per veu accessibilitat.
Quins són els tipus de categories de PNL?
L'ús d'eines d'IA generativa com ChatGPT s'ha convertit en un lloc habitual avui dia. També tenen eines d'intel·ligència empresarial que permeten als venedors personalitzar els esforços de màrqueting en funció del sentiment dels clients. Totes aquestes capacitats estan impulsades per diferents categories de PNL, tal com s'esmenta a continuació.
Comprensió del llenguatge natural
La comprensió del llenguatge natural (NLU) permet reestructurar les dades no estructurades d'una manera que permeti a una màquina entendre'ls i analitzar-los per tenir-ne significat. L'aprenentatge profund permet a NLU categoritzar la informació a un nivell granular a partir de terabytes de dades per descobrir fets clau i deduir característiques d'entitats com marques, personatges famosos i ubicacions que es troben dins del text.
àngel número 219
Generació del llenguatge natural
La generació de llenguatge natural (NLG) és una tècnica que analitza milers de documents per produir descripcions, resums i explicacions. Analitza i genera dades tant d'àudio com de text. L'aplicació més comuna de NLG és el text generat per màquina per a la creació de contingut.
PNL en reconeixement òptic de caràcters
Els algorismes de NLP detecten i processen dades en documents escanejats que s'han convertit a text mitjançant reconeixement òptic de caràcters (OCR). Aquesta capacitat s'utilitza de manera destacada als serveis financers per a l'aprovació de transaccions.
Com funciona la PNL?
D'acord amb Informe sobre l'estat de les xarxes socials ™ 2023 , el 96% dels líders creu que les eines d'IA i ML milloren significativament els processos de presa de decisions. La PNL és el que impulsa aquestes eines.
Per entendre com, aquí teniu un desglossament dels passos clau implicats en el procés.
- Tokenització: El text es divideix en unitats més petites, com ara paraules o frases anomenades fitxes.
- Neteja i preprocessament de textos: El text s'estandarditza eliminant detalls irrellevants com ara caràcters especials, puntuació i majúscules.
- Part de la parla (etiquetatge PoS): Els algorismes de PNL identifiquen parts gramaticals de la parla, com ara substantius i verbs, per a cada testimoni per entendre l'estructura sintàctica del text.
- Anàlisi de text: S'analitzen l'estructura gramatical de les oracions per entendre les relacions entre paraules.
- Classificació del text: El text es classifica en diverses categories mitjançant models estadístics. La classificació de text ofereix diverses capacitats, com ara l'anàlisi de sentiments i el filtratge de correu brossa.
Quines són les principals tècniques de PNL?
Hi ha diverses tècniques de PNL que permeten que les eines i els dispositius d'IA interaccionin i processin el llenguatge humà de manera significativa. Aquestes poden incloure tasques com ara l'anàlisi de les dades de la veu del client (VoC) per trobar informació específica, filtrar les dades d'escolta social per reduir el soroll o traduccions automàtiques de ressenyes de productes que us ajudin a entendre millor el públic global.
Les tècniques següents s'utilitzen habitualment per dur a terme aquestes tasques i més:
significat espiritual de 1144
Reconeixement d'entitats
Reconeixement de l'entitat anomenada (NER) identifica i classifica entitats amb nom (paraules o frases) en dades de text. Aquestes entitats amb nom es refereixen a persones, marques, ubicacions, dates, quantitats i altres categories predefinides. NER és essencial per a tot tipus d'anàlisi de dades per a la recollida d'intel·ligència.
Cerca semàntica
Cerca semàntica permet que un ordinador interpreti contextualment la intenció de l'usuari sense dependre de paraules clau. Aquests algorismes funcionen conjuntament amb NER, NN i gràfics de coneixement per oferir resultats notablement precisos. La cerca semàntica impulsa aplicacions com ara motors de cerca, telèfons intel·ligents i eines d'intel·ligència social com Sprout Social.
Aprenentatge automàtic (ML)
La PNL s'utilitza per entrenar aprenentatge automàtic algorismes per predir etiquetes d'entitats basades en característiques com ara incrustacions de paraules, etiquetes de part del discurs i informació contextual. Les xarxes neuronals dels models ML depenen d'aquestes dades etiquetades per aprendre patrons en text no estructurat i aplicar-los a informació nova per continuar aprenent.
Suggeriments de contingut
El processament del llenguatge natural potencia els suggeriments de contingut en permetre que els models de ML entenguin i generin contextualment el llenguatge humà. NLP utilitza NLU per analitzar i interpretar dades mentre que NLG genera recomanacions de contingut personalitzades i rellevants per als usuaris.
Un exemple pràctic d'aquesta aplicació de PNL és la de Sprout Suggeriments d'AI Assist característica. La capacitat permet als equips socials crear respostes i subtítols impactants en segons amb còpia suggerida per l'IA i ajustar la durada i el to de la resposta per adaptar-se millor a la situació.
Anàlisi de sentiments
L'anàlisi de sentiments és una de les principals tècniques de PNL utilitzades analitzar el sentiment expressat en el text. Les eines de màrqueting d'IA com Sprout utilitzen l'anàlisi de sentiments per impulsar diverses aplicacions empresarials, com ara estudis de mercat, anàlisi de comentaris dels clients i monitoratge de xarxes socials per ajudar les marques a entendre com se senten els clients sobre els seus productes, serveis i marca.
Resums de textos
El resum de text és una tècnica avançada de PNL que s'utilitza per condensar automàticament la informació de documents grans. Els algorismes de PNL generen resums parafrasejant el contingut de manera que difereix del text original però conté tota la informació essencial. Implica la puntuació de la frase, l'agrupació i l'anàlisi de contingut i posició de la frase.
Resposta a preguntes
La PNL permet models de resposta a preguntes (QA) en un ordinador per entendre i respondre preguntes en llenguatge natural mitjançant un estil de conversa. Els sistemes de control de qualitat processen les dades per localitzar informació rellevant i proporcionar respostes precises. L'exemple més comú d'aquesta aplicació són els chatbots.
Traducció automàtica
NLP impulsa les traduccions automàtiques de text o dades de veu d'un idioma a un altre. NLP utilitza moltes tasques de ML, com ara incrustacions de paraules i tokenització per capturar les relacions semàntiques entre paraules i ajudar els algorismes de traducció a entendre el significat de les paraules. Un exemple a prop de casa és la capacitat d'anàlisi de sentiments multilingüe de Sprout que permet als clients obtenir informació sobre la marca de l'escolta social en diversos idiomes.
Com utilitzen les marques la PNL a l'escolta social per pujar de nivell
L'escolta social proporciona una gran quantitat de dades que podeu aprofitar per apropar-vos de prop i personalitzar el vostre públic objectiu. Tanmateix, les dades qualitatives poden ser difícils de quantificar i discernir contextualment. La PNL supera aquest obstacle investigant les converses de les xarxes socials i els bucles de comentaris per quantificar les opinions del públic i oferir-vos informació basada en dades que poden tenir un gran impacte en les vostres estratègies empresarials.
A continuació, es mostren cinc exemples de com les marques van transformar la seva estratègia de marca mitjançant la informació basada en la PNL a partir de dades d'escolta social.
Escolta social
Poderes PNL escolta social permetent que els algorismes d'aprenentatge automàtic facin un seguiment i identifiquin temes clau definits pels venedors en funció dels seus objectius. Cadena de queviures La de Casey van utilitzar aquesta funció a Sprout per capturar la veu del seu públic i utilitzar les estadístiques per crear contingut social que va ressonar amb la seva comunitat diversa.
Com a resultat, van poder mantenir-se àgils i orientar la seva estratègia de contingut en funció de les tendències en temps real derivades de Sprout. Això va augmentar significativament el rendiment del seu contingut, cosa que va provocar un major abast orgànic.
69 (nombre)
Mira aquesta publicació a Instagram
Agrupació de temes
L'agrupació de temes mitjançant la PNL ajuda les eines d'IA a identificar paraules semànticament semblants i a entendre-les contextualment perquè es puguin agrupar en temes. Aquesta capacitat proporciona als venedors informació clau per influir en les estratègies de producte i augmentar la satisfacció de la marca Atenció al client d'IA.
Grammerly van utilitzar aquesta capacitat per obtenir informació sobre la indústria i la competitivitat a partir de les seves dades d'escolta social. Van poder obtenir comentaris específics dels clients de la safata d'entrada intel·ligent de Sprout per obtenir una visió detallada del seu producte, la salut de la marca i els competidors.
Aquests coneixements també es van utilitzar per entrenar converses a l'equip d'assistència social per a un servei al client més fort. A més, van ser fonamentals perquè els equips de màrqueting i productes més amplis milloressin el producte en funció del que volien els clients.
Filtrat de continguts
La funció d'etiquetatge de Sprout Social és un altre exemple excel·lent de com s'habilita la PNL Màrqueting d'IA . Les etiquetes permeten a les marques gestionar tones de publicacions i comentaris socials filtrant contingut. S'utilitzen per agrupar i categoritzar publicacions socials i missatges de l'audiència en funció de fluxos de treball, objectius comercials i estratègies de màrqueting.
Universitat de Purdue van utilitzar la funció per filtrar la seva safata d'entrada intel·ligent i aplicar etiquetes de campanya per categoritzar les publicacions i missatges sortints en funció de les campanyes socials. Això els va ajudar a mantenir el pols a les converses del campus per mantenir la salut de la marca i assegurar-se que mai no perdessin l'oportunitat d'interactuar amb el seu públic.
Derivació de mètriques qualitatives
Les capacitats de PNL van ajudar Atlanta Hawks supervisar les mètriques qualitatives de l'escolta social i obtenir una visió completa de les seves campanyes.
L'equip de bàsquet es va adonar que les mètriques socials numèriques no eren suficients per avaluar el comportament del públic i el sentiment de la marca. Volien una comprensió més matisada de la presència de la seva marca per construir una estratègia de xarxes socials més convincent. Per això, necessitaven aprofitar les converses que tenien lloc al voltant de la seva marca.
Els algorismes de PNL de Sprout van escanejar milers de comentaris socials i publicacions relacionades amb els Atlanta Hawks simultàniament a través de plataformes socials per extreure la informació de la marca que estaven buscant. Aquests coneixements els van permetre conduir de manera més estratègica Prova A/B per comparar quin contingut funcionava millor entre plataformes socials. Aquesta estratègia els va portar a augmentar la productivitat de l'equip, augmentar la participació del públic i fer créixer el sentiment positiu de la marca.
Mira aquesta publicació a Instagram4! significat
Supervisar la participació social
La PNL ajuda a descobrir coneixements crítics de les converses socials que les marques tenen amb els clients, així com a xerrar sobre la seva marca, mitjançant IA conversacional tècniques i anàlisi de sentiments. Golàs van utilitzar aquesta capacitat per controlar la participació social als seus canals socials per entendre millor les necessitats complexes dels seus clients.
Utilitzant l'eina d'escolta de Sprout, van extreure informació útil de converses socials a través de diferents canals. Aquests coneixements els van ajudar a desenvolupar la seva estratègia social per crear una major consciència de marca, connectar-se de manera més eficaç amb el seu públic objectiu i millorar l'atenció al client. Les estadístiques també els van ajudar a connectar amb els influencers adequats que van ajudar a generar conversions.
Mira aquesta publicació a Instagram
Aprofitar la PNL en l'escolta social
En una era digital dinàmica on les converses sobre marques i productes es desenvolupen en temps real, entendre i interactuar amb el vostre públic és clau per seguir sent rellevant. Ja no n'hi ha prou amb tenir presència social, cal fer un seguiment i analitzar activament el que la gent diu sobre tu.
L'escolta social impulsada per tasques d'IA com la NLP us permet analitzar milers de converses socials en segons per obtenir la intel·ligència empresarial que necessiteu. Ofereix informació tangible basada en dades per crear una estratègia de marca que superi els competidors, forja una identitat de marca més forta i crea connexions significatives amb el públic per créixer i prosperar.
Aprèn com escolta a les xarxes socials pot afectar el teu negoci.
Comparteix Amb Els Teus Amics:
