Melek Numaranızı Öğrenin
Bir pazarlamacının doğal dil işleme (NLP) kılavuzu
Doğal dil işleme (NLP), Java veya Python gibi yapay bilgisayar dillerinin aksine, bilgisayarın doğal olarak gelişen dilleri (hayır, Klingonca sayılmaz) anlamasına ve yorumlamasına yardımcı olan bir yapay zeka (AI) tekniğidir. Bağlam ve kültürel nüanslar da dahil olmak üzere insan dilinin inceliklerini anlama yeteneği, onu yapay zeka iş zekası araçlarının ayrılmaz bir parçası haline getiriyor.
NLP, konu kümeleme yoluyla yapay zeka araçlarını güçlendirir ve duygu analizi Pazarlamacıların stratejik karar verme süreçleri için sosyal dinlemelerden, incelemelerden, anketlerden ve diğer müşteri verilerinden marka öngörüleri elde etmelerine olanak tanır. Bu bilgiler, pazarlamacılara hedef kitleyi nasıl memnun edecekleri ve marka sadakatini nasıl artıracakları konusunda derinlemesine bir bakış açısı sağlayarak işlerin tekrarlanmasını ve sonuçta pazarın büyümesini sağlar.
NLP'nin eyleme geçirilebilir marka içgörülerini ortaya çıkarmak için perde arkasında nasıl çalıştığını daha iyi anlamak için okumaya devam edin. Ayrıca markaların, kitle katılımını ve müşteri deneyimini geliştirmek amacıyla sosyal verilerini optimize etmek için NLP'yi nasıl kullandığına dair örnekleri görün.
Doğal dil işleme nedir?
NLP, makine öğrenimi, veri bilimi ve dilbilim tekniklerini insan dilini işlemek için birleştiren bir yapay zeka metodolojisidir. Müşteri deneyimi analizi, marka zekası ve sosyal duyarlılık analizi gibi amaçlarla yapılandırılmamış verilerden zeka elde etmek için kullanılır.
NLP, çeşitli endüstri uygulamalarında dille ilgili karmaşık görevleri gerçekleştirmek için kural tabanlı yaklaşımlar ve istatistiksel modeller kullanır. Yazım tahmini Akıllı telefonunuzda veya e-postanızda, ChatGPT'den gelen metin özetleri ve Alexa gibi akıllı asistanların tümü NLP destekli uygulamalara örnektir.
Algoritmaların büyük miktarda veriden karmaşık modelleri ve temsilleri otomatik olarak öğrenmesini sağlayan çok katmanlı sinir ağlarına (NN'ler) sahip derin öğrenme teknikleri, önemli ölçüde gelişmiş NLP yeteneklerini mümkün kıldı. Bu, gerçek zamanlı makine çevirileri ve ses özellikli mobil uygulamalar gibi güçlü akıllı iş uygulamalarıyla sonuçlandı. ulaşılabilirlik.
NLP kategorilerinin türleri nelerdir?
ChatGPT gibi üretken yapay zeka araçlarını kullanmak günümüzde sıradan hale geldi. Pazarlamacıların pazarlama çabalarını müşteri duyarlılığına göre kişiselleştirmelerine olanak tanıyan iş zekası araçları da var. Tüm bu yetenekler aşağıda belirtildiği gibi farklı NLP kategorileri tarafından desteklenmektedir.
Doğal dil anlayışı
Doğal dil anlayışı (NLU), yapılandırılmamış verilerin, bir makinenin onu anlamasını ve anlam açısından analiz etmesini sağlayacak şekilde yeniden yapılandırılmasını sağlar. Derin öğrenme, NLU'nun terabaytlarca veriden bilgileri ayrıntılı bir düzeyde kategorilere ayırarak önemli gerçekleri keşfetmesine ve metinde bulunan markalar, ünlü kişiler ve yerler gibi varlıkların özelliklerini çıkarmasına olanak tanır.
Doğal dil üretimi
Doğal dil oluşturma (NLG), açıklamalar, özetler ve açıklamalar üretmek için binlerce belgeyi analiz eden bir tekniktir. Hem ses hem de metin verilerini analiz eder ve üretir. NLG'nin en yaygın uygulaması, içerik oluşturmaya yönelik makine tarafından oluşturulan metindir.
Optik karakter tanımada NLP
NLP algoritmaları, taranmış belgelerdeki optik karakter tanıma (OCR) ile metne dönüştürülmüş verileri algılar ve işler. Bu yetenek, finansal hizmetlerde işlem onayları için belirgin bir şekilde kullanılmaktadır.
NLP nasıl çalışır?
Buna göre Sosyal Medyanın Durumu Raporu™ 2023 Liderlerin %96'sı yapay zeka ve makine öğrenimi araçlarının karar verme süreçlerini önemli ölçüde iyileştirdiğine inanıyor. NLP bu araçlara güç veren şeydir.
Bunun nasıl olduğunu anlamak için, süreçte yer alan önemli adımların bir dökümünü burada bulabilirsiniz.
- Tokenizasyon: Metin, belirteç adı verilen kelimeler veya ifadeler gibi daha küçük birimlere bölünür.
- Metin temizleme ve ön işleme: Özel karakterler, noktalama işaretleri, büyük harfler gibi ilgisiz ayrıntılar çıkarılarak metin standartlaştırılır.
- Konuşma Bölümü (PoS etiketleme): NLP algoritmaları, metnin sözdizimsel yapısını anlamak için her bir belirteç için isimler ve fiiller gibi konuşmanın gramer bölümlerini tanımlar.
- Metin ayrıştırma: Kelimeler arasındaki ilişkileri anlamak için cümlelerdeki dilbilgisi yapısı analiz edilir.
- Metin sınıflandırması: Metin istatistiksel modeller kullanılarak çeşitli kategorilere ayrılır. Metin sınıflandırması, duyarlılık analizi ve spam filtreleme gibi çeşitli yetenekleri destekler.
En iyi NLP teknikleri hangileridir?
Yapay zeka araçlarının ve cihazlarının insan diliyle anlamlı şekillerde etkileşime girmesini ve işlemesini sağlayan çeşitli NLP teknikleri vardır. Bunlar, hedeflenen öngörüleri bulmak için müşterinin sesi (VoC) verilerinin analiz edilmesi, gürültüyü azaltmak için sosyal dinleme verilerinin filtrelenmesi veya küresel hedef kitleleri daha iyi anlamanıza yardımcı olacak ürün incelemelerinin otomatik çevirileri gibi görevleri içerebilir.
Bu görevleri ve daha fazlasını gerçekleştirmek için aşağıdaki teknikler yaygın olarak kullanılır:
Varlık tanıma
Adlandırılmış varlık tanıma (NER), metin verilerindeki adlandırılmış varlıkları (kelimeler veya ifadeler) tanımlar ve sınıflandırır. Bu adlandırılmış varlıklar kişilere, markalara, konumlara, tarihlere, miktarlara ve önceden tanımlanmış diğer kategorilere atıfta bulunur. NER, istihbarat toplamaya yönelik her türlü veri analizi için gereklidir.
Anlamsal arama
Anlamsal arama Bir bilgisayarın, kullanıcının niyetini anahtar kelimelere bağlı olmaksızın bağlamsal olarak yorumlamasını sağlar. Bu algoritmalar NER, NN'ler ve bilgi grafikleri son derece doğru sonuçlar sağlamak için. Anlamsal arama, arama motorları, akıllı telefonlar ve Sprout Social gibi sosyal zeka araçları gibi uygulamaları destekler.
Makine öğrenimi (ML)
NLP eğitim amaçlı kullanılıyor makine öğrenme sözcük yerleştirmeleri, konuşma bölümü etiketleri ve bağlamsal bilgiler gibi özelliklere dayalı olarak varlık etiketlerini tahmin etmeye yönelik algoritmalar. ML modellerindeki sinir ağları, yapılandırılmamış metindeki kalıpları öğrenmek ve öğrenmeye devam etmek için bunu yeni bilgilere uygulamak için bu etiketli verilere dayanır.
İçerik önerileri
Doğal dil işleme, makine öğrenimi modellerinin bağlamsal olarak insan dilini anlamasını ve oluşturmasını sağlayarak içerik önerilerini güçlendirir. NLP, verileri analiz etmek ve yorumlamak için NLU'yu kullanırken NLG, kullanıcılara kişiselleştirilmiş ve alakalı içerik önerileri üretir.
Bu NLP uygulamasının pratik bir örneği Sprout'un AI Assist'in önerileri özellik. Bu yetenek, sosyal ekiplerin yapay zekanın önerdiği kopyayla saniyeler içinde etkili yanıtlar ve altyazılar oluşturmasına ve yanıt uzunluğunu ve tonunu duruma en iyi şekilde uyacak şekilde ayarlamasına olanak tanıyor.
Duygu analizi
Duygu analizi, kullanılan en iyi NLP tekniklerinden biridir. duyarlılığı analiz etmek metinle ifade edilmiştir. Sprout gibi yapay zeka pazarlama araçları, markaların müşterilerin ürünleri, hizmetleri ve markaları hakkında ne hissettiğini anlamalarına yardımcı olmak amacıyla pazar araştırması, müşteri geri bildirim analizi ve sosyal medya izleme gibi çeşitli iş uygulamalarını desteklemek için duyarlılık analizini kullanıyor.
Metin özetlemeleri
Metin özetleme, büyük belgelerdeki bilgileri otomatik olarak yoğunlaştırmak için kullanılan gelişmiş bir NLP tekniğidir. NLP algoritmaları, içeriği orijinal metinden farklı olacak ancak tüm gerekli bilgileri içerecek şekilde başka sözcüklerle ifade ederek özetler oluşturur. Cümle puanlamayı, kümelemeyi ve içerik ve cümle konumu analizini içerir.
Soru cevaplama
NLP, bilgisayardaki soru yanıtlama (QA) modellerinin, konuşma tarzını kullanarak doğal dilde soruları anlamasına ve yanıtlamasına olanak tanır. QA sistemleri, ilgili bilgileri bulmak ve doğru yanıtlar sağlamak için verileri işler. Bu uygulamanın en yaygın örneği chatbotlardır.
Makine çevirileri
NLP, metin veya konuşma verilerinin bir dilden diğerine otomatik makine çevirilerini yönlendirir. NLP, kelimeler arasındaki anlamsal ilişkileri yakalamak ve çeviri algoritmalarının kelimelerin anlamlarını anlamasına yardımcı olmak için kelime yerleştirme ve tokenizasyon gibi birçok makine öğrenimi görevini kullanır. Buna yakın bir örnek, Sprout'un müşterilerin birden fazla dilde sosyal dinleme yoluyla marka öngörüleri elde etmesini sağlayan çok dilli duygu analizi yeteneğidir.
Markalar sosyal dinlemede seviye atlamak için NLP'yi nasıl kullanıyor?
Sosyal dinleme, hedef kitlenizle yakınlaşmak ve kişiselleşmek için kullanabileceğiniz zengin miktarda veri sağlar. Ancak niteliksel verilerin bağlamsal olarak ölçülmesi ve ayırt edilmesi zor olabilir. NLP, hedef kitlenin görüşlerini ölçmek ve iş stratejileriniz üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilecek veriye dayalı içgörüler sunmak için sosyal medya konuşmalarını ve geri bildirim döngülerini derinlemesine inceleyerek bu engelin üstesinden gelir.
İşte markaların, sosyal dinleme verilerinden elde edilen NLP odaklı içgörüleri kullanarak marka stratejilerini nasıl dönüştürdüklerine dair beş örnek.
Sosyal dinleme
NLP'nin yetkileri sosyal dinleme makine öğrenimi algoritmalarının pazarlamacılar tarafından hedeflerine göre tanımlanan önemli konuları izlemesini ve tanımlamasını sağlayarak. Bakkal zinciri Casey'nin hedef kitlesinin sesini yakalamak ve çeşitli topluluklarda yankı uyandıran sosyal içerik oluşturmak için içgörüleri kullanmak için Sprout'taki bu özelliği kullandı.
Sonuç olarak çevik kalabildiler ve içerik stratejilerini Sprout'tan elde edilen gerçek zamanlı trendlere göre şekillendirebildiler. Bu, içerik performanslarını önemli ölçüde artırdı ve bu da daha yüksek organik erişimle sonuçlandı.
Bu gönderiyi Instagram'da görüntüle
Konu kümeleme
NLP aracılığıyla konu kümeleme, yapay zeka araçlarının semantik olarak benzer kelimeleri belirlemesine ve bunları bağlamsal olarak anlayarak konulara göre gruplandırılabilmesine yardımcı olur. Bu yetenek, pazarlamacılara ürün stratejilerini etkilemek ve marka memnuniyetini artırmak için önemli bilgiler sağlar. AI müşteri hizmetleri.
Grammerly bu yeteneği, sosyal dinleme verilerinden endüstri ve rekabet öngörüleri elde etmek için kullandı. Ürünleri, marka sağlığı ve rakipleri hakkında derinlemesine bir görünüm elde etmek için Sprout Smart Inbox'tan belirli müşteri geri bildirimlerini alabildiler.
Bu bilgiler aynı zamanda daha güçlü müşteri hizmetleri için sosyal destek ekibindeki görüşmelere rehberlik etmek amacıyla da kullanıldı. Ayrıca, daha geniş pazarlama ve ürün ekiplerinin ürünü müşterilerin isteklerine göre geliştirmeleri açısından kritik öneme sahiptiler.
İçerik filtreleme
Sprout Social'ın Etiketleme özelliği, NLP'nin nasıl olanak sağladığını gösteren bir başka önemli örnektir yapay zeka pazarlaması . Etiketler, markaların içeriği filtreleyerek tonlarca sosyal gönderiyi ve yorumu yönetmesine olanak tanır. İş akışlarına, iş hedeflerine ve pazarlama stratejilerine göre sosyal gönderileri ve hedef kitle mesajlarını gruplamak ve kategorilere ayırmak için kullanılırlar.
Purdue Üniversitesi bu özelliği Akıllı Gelen Kutularını filtrelemek ve giden gönderileri ve mesajları sosyal kampanyalara göre kategorilere ayırmak için kampanya etiketleri uygulamak için kullandı. Bu, marka sağlığını korumak ve hedef kitleleriyle etkileşim kurma fırsatını asla kaçırmamalarını sağlamak için kampüs konuşmalarının nabzını tutmalarına yardımcı oldu.
Niteliksel ölçümlerin türetilmesi
NLP yetenekleri yardımcı oldu Atlanta Şahinleri sosyal dinlemeden niteliksel ölçümleri izleyin ve kampanyalarına ilişkin kapsamlı bir görünüm elde edin.
Basketbol takımı, sayısal sosyal ölçümlerin izleyici davranışını ve marka duyarlılığını ölçmek için yeterli olmadığını fark etti. Daha ilgi çekici bir sosyal medya stratejisi oluşturmak için marka varlıklarına ilişkin daha incelikli bir anlayış istiyorlardı. Bunun için markaları etrafında gerçekleşen konuşmalardan yararlanmaları gerekiyordu.
Sprout'taki NLP algoritmaları, aradıkları marka içgörülerini elde etmek için sosyal platformlarda Atlanta Hawks ile ilgili binlerce sosyal yorumu ve gönderiyi aynı anda taradı. Bu içgörüler onların daha stratejik hareket etmelerini sağladı A/B testi Sosyal platformlarda hangi içeriğin en iyi sonucu verdiğini karşılaştırmak için. Bu strateji onları ekip üretkenliğini artırmaya, izleyici katılımını artırmaya ve olumlu marka duyarlılığını artırmaya yönlendiriyor.
Bu gönderiyi Instagram'da görüntüle
Sosyal katılımı izleyin
NLP, markaların müşterileriyle yaptığı sosyal sohbetlerin yanı sıra markaları hakkında yapılan sohbetlerden kritik içgörülerin ortaya çıkarılmasına yardımcı olur. konuşma yapay zekası teknikleri ve duygu analizi. Hedef olarak müşterilerinin karmaşık ihtiyaçlarını daha iyi anlamak amacıyla sosyal kanallarındaki sosyal etkileşimi izlemek için bu yeteneği kullandı.
411 ne demek
Sprout'un dinleme aracını kullanarak farklı kanallardaki sosyal sohbetlerden eyleme geçirilebilir bilgiler elde ettiler. Bu bilgiler, daha fazla marka bilinirliği oluşturmak, hedef kitleleriyle daha etkili bir şekilde bağlantı kurmak ve müşteri hizmetlerini geliştirmek için sosyal stratejilerini geliştirmelerine yardımcı oldu. Analizler aynı zamanda dönüşümleri artırmaya yardımcı olan doğru etkileyicilerle bağlantı kurmalarına da yardımcı oldu.
Bu gönderiyi Instagram'da görüntüle
Sosyal dinlemede NLP'den yararlanın
Markalar ve ürünler hakkındaki konuşmaların gerçek zamanlı olarak ortaya çıktığı dinamik bir dijital çağda, hedef kitlenizi anlamak ve onlarla etkileşime geçmek, alakalı kalmanın anahtarıdır. Artık yalnızca sosyal bir varlığa sahip olmak yeterli değil; insanların sizin hakkınızda söylediklerini aktif olarak takip edip analiz etmeniz gerekiyor.
NLP gibi yapay zeka görevleri tarafından desteklenen sosyal dinleme, ihtiyacınız olan iş zekasını elde etmek için binlerce sosyal konuşmayı saniyeler içinde analiz etmenize olanak tanır. Rakiplerinizi zekanızla alt eden, daha güçlü bir marka kimliği oluşturan ve büyümek ve gelişmek için anlamlı hedef kitle bağlantıları oluşturan bir marka stratejisi oluşturmak için size somut, veriye dayalı bilgiler sunar.
Nasıl öğrenilir sosyal medya dinleme işinizi etkileyebilir.
Arkadaşlarınla Paylaş:
