آموزش سئو

پردازش زبان طبیعی چگونه بر بازاریابی دیجیتال تأثیر می گذارد

دسامبر 23, 2020

“پردازش زبان طبیعی” (NLP) پیچیده به نظر می رسد ، اما کاربردهای آن ساده است. احتمال این است که شما در حال حاضر ده ها یا حتی صدها بار از NLP در روز استفاده می کنید.

مثلا:

ارزش جهانی پردازش زبان طبیعی

دقیقاً پردازش زبان طبیعی چیست؟ چه چیزی باید در مورد آن بدانید؟ چه تاثیری در بازاریابی دیجیتال دارد؟ بگذارید بفهمیم

پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟

زبان برای انسان طبیعی است ، اما در مورد رایانه نمی توان همین حرف را زد. درک متن پشت کلمات ما یک چالش بزرگ برای آنها است. NLP همه چیز در مورد تغییر آن است.

پردازش زبان طبیعی ناحیه ای از هوش مصنوعی (AI) است که به رشته هایی مانند علوم کامپیوتر و زبانشناسی محاسباتی متکی است تا کامپیوترها را قادر به تفسیر ، درک و دستکاری دنیای غالباً بی قاعده زبان انسان کند. به همین ترتیب ، هدف نهایی آن کمک به رایانه ها است که حرف های ما را به شکلی ارزش افزوده درک کنند.

همانطور که در بالا اشاره کردم ، NLP دارای موارد استفاده فراوانی است که موارد بسیاری کاملاً در زندگی روزمره ما نهفته است. برای مثال:

  • ابزار ترجمه مانند Google Translate از آن برای تولید ترجمه بین زبانهایی استفاده می کند که منطقی است ، نه فقط ترجمه کلمه به کلمه
  • پردازنده های کلمه (فکر می کنیم Microsoft Word و Google Docs) از آن برای ارزیابی صحت دستور زبان متن نوشتاری استفاده می کنند
  • مراکز تماس از برنامه های پاسخ صوتی تعاملی برای پاسخگویی به درخواستهای خاص مشتری استفاده می کنند

این همچنین موتور محرکه موتورهای جستجو مانند “هوشمندتر شدن” گوگل است. در حالی که کلمات کلیدی هنوز از ارزش بالایی برخوردارند ، رفتار جستجو پیچیده تر می شود زیرا انتظار داریم موتورهای جستجو منظور ما را درک کنند. جستجوی زیر را در نظر بگیرید:

پردازش زبان طبیعی جستجوی گوگل

به عنوان انسان ، ما جستجوگر برزیلی را می فهمیم و می خواهیم بدانیم آیا برای بازدید از ایالات متحده به ویزا احتیاج دارند.

پیش از این ، گوگل تلاش می کرد تا معنای واقعی را تشخیص دهد ، بنابراین نتیجه ناخوشایندی را برای شهروندان آمریکایی که از برزیل بازدید می کردند ، ارائه داد. با این حال، پیشرفت در NLP اکنون به آن اجازه دهید اهمیت واژه رایج “to” را در این پرسش درک کند ، در نتیجه آن را قادر می سازد تا نتیجه مرتبط تری را ارائه دهد.

NLP در مقابل هوش مصنوعی در مقابل یادگیری ماشین

از نظر یک دانشمند غیر رایانه ای ، NLP بسیار شبیه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است. در واقعیت ، هر سه با هم گره خورده اند ، اما به طرز ظریفی متفاوت هستند. برای درک رابطه آنها ، باید اصطلاح سوم را درک کنید: یادگیری عمیق.

  • هوش مصنوعی شامل هر کاری است که ما برای هوشمندسازی ماشین آلات انجام می دهیم ، خواه این برنامه یک نرم افزار باشد ، یخچال هوشمند یا ماشین.
  • فراگیری ماشین زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است که هرگونه کار با یادگیری سیستم ها را برای خود ، بدون دخالت انسان انجام می دهد.
  • یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین است که به طور خاص در مجموعه داده های بزرگ اعمال می شود.
پردازش زبان طبیعی در مقابل هوش مصنوعی در مقابل یادگیری ماشین

پردازش زبان طبیعی در کجا مناسب است؟ خوب ، این بخشی از هوش مصنوعی است ، اما هم با یادگیری ماشین و هم با یادگیری عمیق همپوشانی دارد.

تکامل پردازش زبان طبیعی

گرچه بیش از حد مدرن به نظر می رسد ، پردازش زبان طبیعی از چند دهه قبل به این شکل وجود داشته است ، هرچند که از روزهای ابتدایی فاصله زیادی داشته است.

تاریخچه پردازش زبان طبیعی

  • در دهه 1950 به عنوان ترجمه ماشینی آغاز شد ، زمانی که زبان شناس لئون دوسترت از دانشگاه جورج تاون از رایانه IBM 701 استفاده کرد ترجمه روسی به انگلیسی.
  • اتحاد جماهیر شوروی به زودی پروژه ترجمه ماشین خود را برای ترجمه انگلیسی به روسی آغاز کرد. تا سال 1964 ، اتحاد جماهیر شوروی شوروی به رهبر جهان در ترجمه ماشینی تبدیل شد.
  • در سال 1966 ، جوزف وایزنباوم برنامه اولین chatbot، به نام الیزا. این فقط قادر به برقراری مکالمه بسیار محدود بود ، که بیشتر مبتنی بر مرتب سازی مجدد ورودی کاربر برای ایجاد س questionsال بود.
  • از آنجایی که این نمونه های اولیه NLP به دلیل نیاز به تدوین مجموعه های پیچیده ای از قوانین و پارامترهای دست نویس مهار شده بود ، در اواخر دهه 1980 این زمینه با اشکال اولیه یادگیری ماشین تحول پیدا کرد.
مقاله مرتبط  بیاموزید چگونه محتوای SEO را ایجاد کنید که بیشتر بازدید کنندگان وب سایت را به خود اختصاص می دهد

اکنون چگونه است: تأثیرات NLP در بازاریابی دیجیتال

بازاریابی همیشه در مورد زمینه بوده است. به گوش مخاطبانمان برسانیم تا بفهمند آنها به ما چه می گویند (و چه نمی گویند). این به ما کمک می کند تا به س questionsالاتی مانند این پاسخ دهیم:

  • چه چیزی آنها را ترغیب کرد که روی تبلیغات ما کلیک کنند؟
  • چه عاملی باعث شد آنها از صفحه فرود بازگردند؟
  • چه عاملی باعث شد آنها به سبد خرید اضافه شوند ، سپس آن را رها کنند؟

NLP به ما کمک می کند تا نه تنها کلمات دقیق مورد استفاده ، بلکه معنای آنها را درک کنیم. همین امر آن را بسیار قابل استفاده در بازاریابی می کند. به عنوان مثال ، جستجوی صوتی کاملاً به NLP وابسته است ، زیرا از الگوریتم های پیچیده ای برای درک دستورات کاربر و تشخیص مفیدترین پاسخ استفاده می کند.

نحوه استفاده از پردازش زبان طبیعی در بازاریابی

در حال حاضر ، شما احتمالاً درک کرده اید که NLP چقدر برای بازاریابان مفید است ، اما در واقعیت ، موارد استفاده احتمالاً قابل توجه تر از تصور شما هستند! در اینجا برخی از مهمترین و جذاب ترین آنها آورده شده است.

درک احساس مشتری

خواه یک نام خانوادگی باشید و یا یک شرکت راه اندازی کوچک ، باید بدانید که چه زمانی افراد در مورد شما به صورت آنلاین صحبت می کنند و چه آنها می گویند.

نرم افزار NLP با تجزیه و تحلیل پست های اجتماعی ، بررسی ها و محتوای تولید شده توسط کاربر مرتبط با نام تجاری شما ، کمک می کند. ابزار تجزیه و تحلیل احساسات Hootsuite ، که زبان مورد استفاده در ذکر نام تجاری در رسانه های اجتماعی را تجزیه و تحلیل می کند ، یک مثال بسیار ساده از چگونگی به نظر رسیدن آن در عمل است:

تحلیل احساسات Hootsuite پردازش زبان طبیعی

ابزارهای پیچیده و اختصاصی دیگری وجود دارد که از پردازش زبان طبیعی برای نظارت بر احساسات در کانال های دیجیتال ، از رسانه های اجتماعی و سایت های بازبینی گرفته تا وبلاگ ها و انجمن ها استفاده می کنند. مثالها عبارتند از:

  • میمون یاد بگیرید
  • Lexalytics
  • ساعت مچی
  • جستجوی اجتماعی
  • آیلین
  • ذکر اجتماعی
  • ذکر انتقادی

ابزارهای تحلیل احساس توسط یکی از سه نوع الگوریتم زیر تأمین می شود:

  • مبتنی بر قانون: اینها از مجموعه ای از قوانین تعیین شده دستی برای پیش بینی خودکار احساسات ذکر شده اجتماعی ، بررسی ، ارسال وبلاگ و غیره استفاده می کنند.
  • خودکار: الگوریتم های خودکار صرفاً به تکنیک های یادگیری ماشین برای درک احساسات کاربر متکی هستند.
  • ترکیبی: این سیستم ها هر دو رویکرد فوق را ترکیب می کنند و اغلب نتایج دقیق تری را ایجاد می کنند.

ساخت Chatbots برای خدمات مشتری و سرلشکر

چرا مردم از چت بات استفاده می کنند؟ خوب، همانطور که این مطالعه نشان می دهد، یک سری دلایل وجود دارد. آنها به ابزاری اصلی برای خدمات مشتری و بخشی بی نظیر از فرآیند خرید تبدیل شده اند که به مردم کمک می کند قبل از اتصال به یک انسان واقعی برای بحث های عمیق تر ، سریع پاسخ دهند.

مقاله مرتبط  شش مزیت تخفیف هذلولی
استفاده از ربات چت برای پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی فناوری است که به گپ بات ها قدرت می بخشد. بدون آن ، آنها فقط به تعاملات بسیار ساده محدود می شوند. مطمئناً ، به طور معمول کاملاً واضح است که شما با یک ربات صحبت می کنید تا یک شخص ، اما به نظر نمی رسد این مشکلی برای کاربران باشد. در واقع ، 54 درصد همیشه یک چت بات را انتخاب می کند بیش از یک انسان در صورت انجام این کار 10 دقیقه سریعتر به آنها پاسخ می دهد.

شناسایی روندها با پردازش زبان طبیعی

شما احتمالاً قبلاً از گردآورنده اخبار یا خبرمایه RSS برای یافتن اطلاعات منظم در مورد مارک خاص ، محصول یا موضوع خاص استفاده کرده اید. خوب ، NLP با یافتن این اطلاعات و سپس خلاصه کردن تمام نکات کلیدی در یک برش ثانیه ، کار را خیلی بیشتر پیش می برد. اگر می خواهید روند بزرگ بعدی را در بازار خود شناسایی کنید ، این بسیار ارزشمند است.

مقیاس سازی ایجاد محتوا

هوش مصنوعی قادر است نوشتن داستان های داستانی و اخبار قابل قبولبنابراین جای تعجب نیست که این برنامه همچنین قادر به انجام کارهای ساده تر تولید محتوا باشد.

نمی گویم شما باید کل استراتژی بازاریابی محتوای خود را به روبات ها تبدیل کنید. حداقل در حال حاضر ، بهتر است هر چیز خلاقانه تری را در اختیار انسان بگذارید.

در مورد ایجاد محتوا در مقیاس چطور؟ بگویید شما یک سایت تجارت الکترونیکی عظیم با هزاران محصول دارید. ایجاد توصیف برای همه آن صفحات منفی بدترین کابوس نوشتن متن خواهد بود!

اینجاست که محتوای مبتنی بر هوش مصنوعی ، مورد تأیید پردازش زبان طبیعی ، بسیار ارزشمند می شود. در واقع ، غول تجارت الکترونیکی علی بابا قبلاً یک نویسنده متن هوش مصنوعی را معرفی کرده است که قادر به مدیریت همه این تحریرها است. مارک های لباس مانند Dickies و Esprit از آن استفاده می کنند توضیحات محصولات چینی زبان ایجاد کنید.

استفاده از NPL برای دستیارهای صوتی

حدود یک چهارم بزرگسالان ایالات متحده یک بلندگوی هوشمند داشته باشید.

در حالی که ما به سختی می توانیم سطح آن را خراش دهیم وقتی که می خواهیم به پتانسیل بازاریابی این دستگاه ها پی ببریم ، چند نمونه برجسته وجود دارد. به کاربران اکو آمازون این فرصت داده شد تا در وضعیت dystopian از اکتشاف نمایش تلویزیونی Westworld، در حالی که Netflix با اجازه دادن به کاربران Google Home ، سری دوم Stranger Things را تبلیغ کرد با شخصیت داستین “چت” کنید.

البته ، همانطور که قبلاً در مورد آن بحث کردم ، هیچ یک از اینها بدون پردازش زبان طبیعی برای تبدیل گفتار به متن ، مطابقت معنایی آن متن با پایگاه دانش دستگاه امکان پذیر نیست و سپس یک پاسخ مفید ارائه می شود.

مطالعه موردی بازاریابی NLP: نرخ تبدیل دو برابر قابل قبول

گرچه ممکن است عبارت “پردازش زبان طبیعی” برای بسیاری از ما جدید باشد ، این فناوری مدتهاست که وجود دارد. بنابراین جای تعجب نیست که مارک ها از آن برای ارائه نتایج چشمگیر استفاده می کنند.

یک مثال عالی ، شرکت امنیت سایبری Tenable است. این شرکت در روند فروش خود با دو مشکل بزرگ روبرو بود:

  • مدت زمان طولانی برای رسیدن به یک نماینده توسعه فروش (SDR) بیشتر بود
  • SDR ها در مشارکت با هدایت خارج از وقت اداری یا در نقاطی از روز که مشغول کار یا دور از میز کار هستند با تنگنا مواجه می شوند.

“اگر آنها را پیگیری نمی کنید ، احتمال زیادی وجود دارد که شخصی بگوید” من حتی آن فرم را پر نمی کنم یا “،” حتی یادم نیست که به وب سایت شما بروم “، مت مولین اشاره کرد، مدیر ارشد عملیات و فناوری بازاریابی جهانی Tenable.

مقاله مرتبط  Kiss Of Death for SEO - برچسب Metta Robot Noindex

با اجرای یک استراتژی توسعه کسب و کار که چت بات های هوشمند را در وب سایت خود قرار می دهد ، 30٪ افزایش کیفیت و طول مکالمه با چشم انداز داشته است ، در حالی که نرخ تبدیل دو برابر شد.

موارد استفاده برای پردازش زبان طبیعی علاوه بر بازاریابی

NLP به عنوان یک راه حل بازاریابی شروع نشده است و موارد استفاده از آن فراتر از بازاریابی است. در اینجا فقط تعداد اندکی از کاربردهای دیگر این فناوری وجود دارد:

شناسایی ویروس کرونا

درست است: NLP فقط بازاریابی نیست ، بلکه به ما در مبارزه با بیماری همه گیر کمک می کند. موسسه تحقیق و توسعه گروه Alibaba ، آکادمی DAMO ، یک سیستم مبتنی بر NLP ساخته است که قادر به استفاده از اسکن قفسه سینه و داده های عمیق برای عفونت های Covid-19 را تشخیص دهید فقط در 20 ثانیه ، با دقت 96٪.

شناسایی و تجزیه و تحلیل رقبا

هر مشاغل از درجه ای از تجزیه و تحلیل رقیب برای اطلاع رسانی جهت استراتژیک استفاده می کند. با این حال ، در جهانی که به طور فزاینده ای جهانی می شود ، همیشه بزرگترین رقبای شما مشخص نیست.

ممکن است فکر کنید که در حال رقابت با مارک تجاری هستید ، در حالی که در واقع توسط شرکتی در آن طرف کره زمین مشتریان شما شکار می شوند.

باز هم ، NLP یک راه حل دارد. ابزارهایی مانند زیررا (و بسیاری دیگر) قادر به نقشه برداری خودکار از فضای رقبا هستند ، و لیستی از شرکت ها را با توجه به ارتباط نزدیک آنها با برند شما ایجاد می کند.

ارزیابی اعتبار

وام دهندگان از امتیازدهی اعتبار استفاده می کنند تا بفهمند که آیا فرد یا مشاغل شرط مطمئن برای وام یا شکل دیگری از وام گرفتن است.

با این حال ، این در بازارهای نوظهور ، جایی که سوابق اصلی ممکن است به راحتی در دسترس نباشد ، همیشه امکان پذیر نیست.

اکنون ، مارک هایی مانند لندو در حال استفاده از پردازش زبان طبیعی برای تصمیم گیری در مورد وام بر اساس منابع داده های غیر سنتی هستند که کل ردپای دیجیتالی متقاضی را شامل می شود ، از عادات مرور و استفاده از رسانه های اجتماعی گرفته تا معاملات تجارت الکترونیکی و حتی مشخصات روان سنجی

استعداد استخدام

سالهاست که استخدام کنندگان و تیم های منابع انسانی از فناوری برای استفاده استفاده می کنند رزومه ها و نامه های اصلی را برای کلمات کلیدی خاص اسکن کنید.

NLP پسوند منطقی این موضوع است. به جای اینکه بر روی عبارات خاص تثبیت شود ، قادر به تجزیه و تحلیل و استخراج اطلاعات مربوط به نقش خاص است.

این امر به کارفرمایان این امکان را می دهد تا فرآیند طولانی الک کردن CV را به طور خودکار انجام دهند ، با این اطمینان که دانشمندان در این زمینه وظیفه خود را بر عهده خواهند داشت.

نتیجه

پردازش زبان طبیعی مطمئناً پیشرفته به نظر می رسد ، اما بر اساس اصل بازاریابی به سبک قدیمی است که مشتری های ما را بهتر درک می کند.

NLP به جای اینکه مستقیماً از مخاطب خود در مورد مارک یا محصول شما چه نظری داشته باشد ، با چه چالش هایی روبرو باشد یا اهدافش را بپرسد ، به شما کمک می کند احساسات ، انگیزه ها و نظرات وی را از روی کلماتی که استفاده می کنند تشخیص دهید.

NLP گام دیگری در جهت حذف حدس و گمان از تصمیمات بازاریابی ما است که به ما امکان می دهد در زمان مناسب و با پیام رسانی مناسب به افراد مناسب برسیم.

چگونه می خواهید از پردازش زبان ملی در استراتژی بازاریابی خود استفاده کنید؟