Ontdek Uw Aantal Engel
Een handleiding voor marketeers over natuurlijke taalverwerking (NLP)
Natuurlijke taalverwerking (NLP) is een kunstmatige intelligentie (AI)-techniek die een computer helpt bij het begrijpen en interpreteren van natuurlijk ontwikkelde talen (nee, Klingon telt niet mee) in tegenstelling tot kunstmatige computertalen zoals Java of Python. Het vermogen om de fijne kneepjes van de menselijke taal te begrijpen, inclusief context en culturele nuances, maakt het tot een integraal onderdeel van AI-business intelligence-tools.
NLP drijft AI-tools aan via onderwerpclustering en sentiment analyse , waardoor marketeers merkinzichten kunnen extraheren uit sociaal luisteren, recensies, enquêtes en andere klantgegevens voor strategische besluitvorming. Deze inzichten geven marketeers een diepgaand inzicht in hoe ze het publiek kunnen verrassen en de merkloyaliteit kunnen vergroten, wat resulteert in terugkerende klanten en uiteindelijk in marktgroei.
Lees verder om een beter inzicht te krijgen in hoe NLP achter de schermen werkt om bruikbare merkinzichten naar boven te halen. Bekijk bovendien voorbeelden van hoe merken NLP gebruiken om hun sociale gegevens te optimaliseren om de betrokkenheid van het publiek en de klantervaring te verbeteren.
Wat is natuurlijke taalverwerking?
NLP is een AI-methodologie die technieken uit machine learning, data science en taalkunde combineert om menselijke taal te verwerken. Het wordt gebruikt om intelligentie af te leiden uit ongestructureerde gegevens voor doeleinden zoals analyse van klantervaringen, merkintelligentie en analyse van sociaal sentiment.
NLP maakt gebruik van op regels gebaseerde benaderingen en statistische modellen om complexe taalgerelateerde taken uit te voeren in verschillende industriële toepassingen. Voorspellende tekst op uw smartphone of e-mail zijn tekstsamenvattingen van ChatGPT en slimme assistenten zoals Alexa allemaal voorbeelden van NLP-aangedreven toepassingen.
Diepgaande leertechnieken met meerlaagse neurale netwerken (NN's) die algoritmen in staat stellen automatisch complexe patronen en representaties uit grote hoeveelheden gegevens te leren, hebben aanzienlijk geavanceerde NLP-mogelijkheden mogelijk gemaakt. Dit heeft geresulteerd in krachtige intelligente bedrijfsapplicaties zoals realtime machinevertalingen en spraakgestuurde mobiele applicaties toegankelijkheid.
Wat zijn de soorten NLP-categorieën?
Het gebruik van generatieve AI-tools zoals ChatGPT is tegenwoordig gemeengoed geworden. Dat geldt ook voor business intelligence-tools waarmee marketeers hun marketinginspanningen kunnen personaliseren op basis van het klantsentiment. Al deze mogelijkheden worden mogelijk gemaakt door verschillende NLP-categorieën, zoals hieronder vermeld.
bijbels nummer 5
Natuurlijk taalbegrip
Met Natural Language Understanding (NLU) kunnen ongestructureerde gegevens worden geherstructureerd op een manier die een machine in staat stelt deze te begrijpen en te analyseren op betekenis. Dankzij deep learning kan NLU informatie op een gedetailleerd niveau categoriseren uit terabytes aan gegevens om belangrijke feiten te ontdekken en kenmerken af te leiden van entiteiten zoals merken, beroemde mensen en locaties die in de tekst voorkomen.
Natuurlijke taalgeneratie
Natuurlijke taalgeneratie (NLG) is een techniek die duizenden documenten analyseert om beschrijvingen, samenvattingen en uitleg te produceren. Het analyseert en genereert zowel audio- als tekstgegevens. De meest voorkomende toepassing van NLG is machinaal gegenereerde tekst voor het maken van inhoud.
NLP in optische karakterherkenning
NLP-algoritmen detecteren en verwerken gegevens in gescande documenten die naar tekst zijn geconverteerd door optische tekenherkenning (OCR). Deze mogelijkheid wordt prominent gebruikt in de financiële dienstverlening voor transactiegoedkeuringen.
Hoe werkt NLP?
Volgens Het rapport over de staat van sociale media™ 2023 96% van de leiders is van mening dat AI- en ML-tools de besluitvormingsprocessen aanzienlijk verbeteren. NLP is de drijvende kracht achter deze tools.
Om te begrijpen hoe, volgt hier een overzicht van de belangrijkste stappen die bij het proces betrokken zijn.
- Tokenisatie: Tekst wordt opgedeeld in kleinere eenheden, zoals woorden of woordgroepen die tokens worden genoemd.
- Tekst opschonen en voorbewerken: De tekst wordt gestandaardiseerd door irrelevante details zoals speciale tekens, leestekens en hoofdletters te verwijderen.
- Gedeeltelijke spraak (PoS-tagging): NLP-algoritmen identificeren grammaticale delen van spraak, zoals zelfstandige naamwoorden en werkwoorden, voor elk token om de syntactische structuur van de tekst te begrijpen.
- Tekstparseren: De grammaticale structuur in zinnen wordt geanalyseerd om de relaties tussen woorden te begrijpen.
- Tekstclassificatie: Tekst wordt met behulp van statistische modellen in verschillende categorieën ingedeeld. Tekstclassificatie maakt verschillende mogelijkheden mogelijk, zoals sentimentanalyse en spamfiltering.
Wat zijn de beste NLP-technieken?
Er zijn verschillende NLP-technieken die AI-tools en -apparaten in staat stellen om op zinvolle manieren met menselijke taal te communiceren en deze te verwerken. Deze kunnen taken omvatten zoals het analyseren van Voice of Customer (VoC)-gegevens om gerichte inzichten te vinden, het filteren van sociale luistergegevens om ruis te verminderen of automatische vertalingen van productrecensies die u helpen een beter inzicht te krijgen in het wereldwijde publiek.
De volgende technieken worden vaak gebruikt om deze taken en meer uit te voeren:
Entiteitsherkenning
Erkenning van benoemde entiteiten (NER) identificeert en classificeert benoemde entiteiten (woorden of zinsdelen) in tekstgegevens. Deze genoemde entiteiten verwijzen naar mensen, merken, locaties, data, hoeveelheden en andere vooraf gedefinieerde categorieën. NER is essentieel voor alle soorten gegevensanalyse voor het verzamelen van inlichtingen.
Semantisch zoeken
Semantisch zoeken stelt een computer in staat de intentie van de gebruiker contextueel te interpreteren zonder afhankelijk te zijn van trefwoorden. Deze algoritmen werken samen met NER, NNs en kennis grafieken opmerkelijk nauwkeurige resultaten opleveren. Semantisch zoeken ondersteunt toepassingen zoals zoekmachines, smartphones en sociale-intelligentietools zoals Sprout Social.
Machine learning (ML)
NLP wordt gebruikt om te trainen machinaal leren algoritmen om entiteitslabels te voorspellen op basis van functies zoals woordinsluitingen, part-of-speech-tags en contextuele informatie. Neurale netwerken in ML-modellen zijn afhankelijk van deze gelabelde gegevens om patronen in ongestructureerde tekst te leren en deze toe te passen op nieuwe informatie om te blijven leren.
Suggesties voor inhoud
Natuurlijke taalverwerking maakt inhoudssuggesties mogelijk door ML-modellen in staat te stellen menselijke taal contextueel te begrijpen en te genereren. NLP gebruikt NLU om gegevens te analyseren en interpreteren, terwijl NLG gepersonaliseerde en relevante inhoudsaanbevelingen voor gebruikers genereert.
Een praktisch voorbeeld van deze NLP-toepassing is die van Sprout Suggesties van AI Assist functie. Dankzij deze mogelijkheid kunnen sociale teams binnen enkele seconden impactvolle reacties en bijschriften creëren met door AI voorgestelde teksten, en de reactielengte en -toon aanpassen aan de situatie.
Sentiment analyse
Sentimentanalyse is een van de meest gebruikte NLP-technieken sentiment analyseren uitgedrukt in tekst. AI-marketingtools zoals Sprout gebruiken sentimentanalyse om verschillende bedrijfstoepassingen aan te sturen, zoals marktonderzoek, analyse van klantfeedback en monitoring van sociale media, om merken te helpen begrijpen hoe klanten over hun producten, diensten en merk denken.
Samenvattingen van teksten
Tekstsamenvatting is een geavanceerde NLP-techniek die wordt gebruikt om informatie uit grote documenten automatisch te condenseren. NLP-algoritmen genereren samenvattingen door de inhoud te parafraseren, zodat deze verschilt van de originele tekst, maar wel alle essentiële informatie bevat. Het omvat het scoren van zinnen, clustering en analyse van inhoud en zinspositie.
Vraag beantwoorden
NLP maakt vraag-antwoordmodellen (QA) in een computer mogelijk om vragen in natuurlijke taal te begrijpen en erop te reageren met behulp van een conversatiestijl. QA-systemen verwerken gegevens om relevante informatie te lokaliseren en nauwkeurige antwoorden te geven. Het meest voorkomende voorbeeld van deze toepassing zijn chatbots.
Machinevertalingen
NLP zorgt voor automatische machinevertalingen van tekst- of spraakgegevens van de ene taal naar de andere. NLP maakt gebruik van veel ML-taken, zoals het insluiten van woorden en tokenisatie, om de semantische relaties tussen woorden vast te leggen en vertaalalgoritmen te helpen de betekenis van woorden te begrijpen. Een voorbeeld dicht bij huis is de meertalige sentimentanalysefunctie van Sprout, waarmee klanten merkinzichten kunnen verkrijgen via sociaal luisteren in meerdere talen.
Hoe merken NLP gebruiken bij sociaal luisteren om een hoger niveau te bereiken
Sociaal luisteren biedt een schat aan gegevens die u kunt gebruiken om uw doelgroep van dichtbij te leren kennen. Kwalitatieve gegevens kunnen echter moeilijk te kwantificeren en contextueel te onderscheiden zijn. NLP overwint deze hindernis door zich te verdiepen in gesprekken op sociale media en feedbackloops om de meningen van het publiek te kwantificeren en u datagestuurde inzichten te geven die een enorme impact kunnen hebben op uw bedrijfsstrategieën.
Hier zijn vijf voorbeelden van hoe merken hun merkstrategie transformeerden met behulp van NLP-gestuurde inzichten uit sociale luistergegevens.
Sociaal luisteren
NLP-krachten sociaal luisteren door machine learning-algoritmen in staat te stellen belangrijke onderwerpen te volgen en te identificeren die door marketeers zijn gedefinieerd op basis van hun doelen. Kruideniersketen Casey's gebruikte deze functie in Sprout om de stem van hun publiek vast te leggen en de inzichten te gebruiken om sociale inhoud te creëren die weerklank vond in hun diverse gemeenschap.
Als gevolg hiervan konden ze wendbaar blijven en hun contentstrategie afstemmen op realtime trends afgeleid van Sprout. Dit verhoogde hun inhoudsprestaties aanzienlijk, wat resulteerde in een groter organisch bereik.
Bekijk dit bericht op Instagram
Onderwerpclustering
Het clusteren van onderwerpen via NLP helpt AI-tools bij het identificeren van semantisch vergelijkbare woorden en het contextueel begrijpen ervan, zodat ze in onderwerpen kunnen worden geclusterd. Deze mogelijkheid biedt marketeers belangrijke inzichten om productstrategieën te beïnvloeden en de merktevredenheid te vergroten AI-klantenservice.
Grammerachtig gebruikten deze mogelijkheid om branche- en concurrentie-inzichten te verkrijgen uit hun sociale luistergegevens. Ze konden specifieke klantfeedback uit de Sprout Smart Inbox halen om een diepgaand beeld te krijgen van hun product, merkgezondheid en concurrenten.
Deze inzichten werden ook gebruikt om gesprekken binnen het sociale ondersteuningsteam te coachen voor een sterkere klantenservice. Bovendien waren ze van cruciaal belang voor de bredere marketing- en productteams om het product te verbeteren op basis van wat klanten wilden.
Inhoud filteren
De Tagging-functie van Sprout Social is een ander goed voorbeeld van hoe NLP dit mogelijk maakt AI-marketing . Met tags kunnen merken talloze sociale berichten en reacties beheren door inhoud te filteren. Ze worden gebruikt om sociale berichten en doelgroepberichten te groeperen en categoriseren op basis van workflows, bedrijfsdoelstellingen en marketingstrategieën.
Purdue universiteit gebruikte de functie om hun Smart Inbox te filteren en campagnetags toe te passen om uitgaande berichten en berichten te categoriseren op basis van sociale campagnes. Dit hielp hen om de vinger aan de pols te houden bij gesprekken op de campus om de merkgezondheid te behouden en ervoor te zorgen dat ze nooit een kans misten om met hun publiek te communiceren.
Kwalitatieve maatstaven afleiden
NLP-mogelijkheden hielpen de Atlanta Haviken monitor kwalitatieve statistieken van sociaal luisteren en krijg een uitgebreid beeld van hun campagnes.
Het basketbalteam besefte dat numerieke sociale statistieken niet voldoende waren om het gedrag van het publiek en het merksentiment te meten. Ze wilden een genuanceerder inzicht in de aanwezigheid van hun merk om een overtuigendere sociale-mediastrategie op te bouwen. Daarvoor moesten ze profiteren van de gesprekken die rond hun merk plaatsvonden.
NLP-algoritmen binnen Sprout scanden duizenden sociale reacties en berichten met betrekking tot de Atlanta Hawks tegelijkertijd op sociale platforms om de merkinzichten te verkrijgen waarnaar ze op zoek waren. Deze inzichten stelden hen in staat strategischer te handelen A/B-testen om te vergelijken welke inhoud het beste werkte op sociale platforms. Deze strategie leidde ertoe dat ze de teamproductiviteit verhoogden, de betrokkenheid van het publiek vergrootten en een positief merksentiment lieten groeien.
Bekijk dit bericht op Instagram
Maatschappelijke betrokkenheid monitoren
NLP helpt bij het blootleggen van kritische inzichten uit sociale gesprekken die merken met klanten voeren, en uit gesprekken over hun merk conversatie-AI technieken en sentimentanalyse. Doelgericht gebruikten deze mogelijkheid om de sociale betrokkenheid via hun sociale kanalen te monitoren om zo een beter inzicht te krijgen in de complexe behoeften van hun klanten.
Met behulp van de luistertool van Sprout haalden ze bruikbare inzichten uit sociale gesprekken via verschillende kanalen. Deze inzichten hielpen hen bij het ontwikkelen van hun sociale strategie om een grotere merkbekendheid op te bouwen, effectiever in contact te komen met hun doelgroep en de klantenservice te verbeteren. De inzichten hielpen hen ook in contact te komen met de juiste beïnvloeders die hielpen bij het genereren van conversies.
Bekijk dit bericht op Instagram
Gebruik NLP bij sociaal luisteren
In een dynamisch digitaal tijdperk waarin gesprekken over merken en producten zich in realtime afspelen, is het begrijpen van en communiceren met uw publiek de sleutel om relevant te blijven. Het is niet langer voldoende om alleen maar sociaal aanwezig te zijn; je moet actief volgen en analyseren wat mensen over je zeggen.
Dankzij sociaal luisteren, mogelijk gemaakt door AI-taken zoals NLP, kunt u binnen enkele seconden duizenden sociale gesprekken analyseren om de bedrijfsinformatie te verkrijgen die u nodig heeft. Het geeft je tastbare, datagestuurde inzichten om een merkstrategie op te bouwen die de concurrentie te slim af is, een sterkere merkidentiteit smeedt en betekenisvolle doelgroepverbindingen opbouwt om te groeien en bloeien.
Leren hoe sociale media luisteren kan een impact hebben op uw bedrijf.
Deel Het Met Je Vrienden:
