Как обработка NLP меняет цифровой маркетинг: 5 ключевых способов
NLP улучшает маркетинг: анализирует данные соцсетей, управляет чат-ботами, адаптирует сервисы. Системы понимают человеческую речь, анализируют конкурентов, повышают удовлетворенность клиентов и доходы. Однако важно изучить ограничения AI и для эффективного использования обсудить интеграцию с командой
Компании всегда ищут новые технологии. Маркетинг - ключ к продвижению их товаров и привлечению новых клиентов в конкурентной среде. Одним из популярных инструментов в маркетинге в последние годы стала технология обработки естественного языка (NLP) на базе искусственного интеллекта.
Что такое обработка естественного языка (NLP)?
Обработка естественного языка (NLP) — это способ, которым технологии могут обрабатывать человеческий голос для понимания языка.
Это разновидность искусственного интеллекта (ИИ), которая сосредотачивается на создании машин, способных находить контекст и значение так называемого естественного языка. Она объединяет несколько дисциплин, включая компьютерные науки, информационные технологии и лингвистику.
Под естественным языком подразумевается, что язык является естественной особенностью человека. Для машин это не так.
Известным примером применения NLP является Siri. Siri — это программный помощник с функцией распознавания голоса от Apple, установленный на большинстве устройств Apple и способный понимать речь, чтобы выдавать результаты из интернета. Например, если спросить Siri «где находится ближайший к мне ресторан», она выдаст список ресторанов, находящихся недалеко от местоположения вашего устройства.
Это пример того, как машина обрабатывает и интерпретирует человеческую речь.
Это мощная возможность, и одна из главных причин, почему рынок NLP растет.
Теперь машины способны анализировать нашу речь и передаваемую ею информацию, а также просто понимать её. Это открывает новые захватывающие перспективы для мира цифрового маркетинга.
Это разновидность искусственного интеллекта (ИИ), которая сосредотачивается на создании машин, способных находить контекст и значение так называемого естественного языка. Она объединяет несколько дисциплин, включая компьютерные науки, информационные технологии и лингвистику.
Под естественным языком подразумевается, что язык является естественной особенностью человека. Для машин это не так.
Известным примером применения NLP является Siri. Siri — это программный помощник с функцией распознавания голоса от Apple, установленный на большинстве устройств Apple и способный понимать речь, чтобы выдавать результаты из интернета. Например, если спросить Siri «где находится ближайший к мне ресторан», она выдаст список ресторанов, находящихся недалеко от местоположения вашего устройства.
Это пример того, как машина обрабатывает и интерпретирует человеческую речь.
Это мощная возможность, и одна из главных причин, почему рынок NLP растет.
Теперь машины способны анализировать нашу речь и передаваемую ею информацию, а также просто понимать её. Это открывает новые захватывающие перспективы для мира цифрового маркетинга.
Как NLP влияет на цифровой маркетинг?
Инновации в области обработки естественного языка имеют много потенциальных применений в цифровом маркетинге. Эти применения обычно направлены на улучшение индивидуального опыта каждого клиента и налаживание хороших отношений между клиентом и бизнесом.
1. Написание контента
Использование NLP может вызвать споры в сообществе цифрового маркетинга. Это не значит, что ИИ может быть таким же разнообразным и креативным, как человеческая команда авторов контента. Люди все еще лучше понимают, как говорят другие люди, чем машины.
Но NLP пригодится, когда нужно масштабировать тексты на вашем сайте. Например, писать описания продуктов становится сложно, когда у вашего бизнеса много новинок. NLP может помочь системе ИИ понять типичные языковые образцы. Это позволяет системе ИИ создавать более убедительные описания продуктов.
NLP также полезен для создания коротких блог-постов. Это бесценный инструмент для генерации правильных ключевых слов для контента блога.
Маркетологи даже могут использовать его для исследования страниц результатов голосовых поисков (SERP). Голосовые поиски очень индивидуальны, так же как и их результаты, что означает, что выбор правильных ключевых слов может создать высокоточный контент.
Представьте, что компания, занимающаяся партнерским маркетингом, пишет контент о том, как найти партнеров. Их система ИИ могла бы использовать свое понимание языковых образцов, поддерживаемое данными NLP, и составлять предложения и планы для контента. Их ИИ также может исследовать интернет, чтобы узнать типичные структуры статей, похожих на эту.
Вот пример блог-контента, написанного с помощью ИИ. Контент для блогов все еще в основном пишут человеческие авторы, но NLP и ИИ являются ценными инструментами для масштабирования вашей стратегии контент-маркетинга.
Использование NLP может вызвать споры в сообществе цифрового маркетинга. Это не значит, что ИИ может быть таким же разнообразным и креативным, как человеческая команда авторов контента. Люди все еще лучше понимают, как говорят другие люди, чем машины.
Но NLP пригодится, когда нужно масштабировать тексты на вашем сайте. Например, писать описания продуктов становится сложно, когда у вашего бизнеса много новинок. NLP может помочь системе ИИ понять типичные языковые образцы. Это позволяет системе ИИ создавать более убедительные описания продуктов.
NLP также полезен для создания коротких блог-постов. Это бесценный инструмент для генерации правильных ключевых слов для контента блога.
Маркетологи даже могут использовать его для исследования страниц результатов голосовых поисков (SERP). Голосовые поиски очень индивидуальны, так же как и их результаты, что означает, что выбор правильных ключевых слов может создать высокоточный контент.
Представьте, что компания, занимающаяся партнерским маркетингом, пишет контент о том, как найти партнеров. Их система ИИ могла бы использовать свое понимание языковых образцов, поддерживаемое данными NLP, и составлять предложения и планы для контента. Их ИИ также может исследовать интернет, чтобы узнать типичные структуры статей, похожих на эту.
Вот пример блог-контента, написанного с помощью ИИ. Контент для блогов все еще в основном пишут человеческие авторы, но NLP и ИИ являются ценными инструментами для масштабирования вашей стратегии контент-маркетинга.
2. Персонализация опыта
NLP можно использовать для персонализации взаимодействия каждого пользователя с бизнесом. Системы NLP, например, аналитика голоса в мобильных устройствах, могут распознавать образцы и тональности в голосе человека и соответственно предоставлять ему информацию.
Так, человек, говорящий раздраженным тоном и использующий много коротких, резких слов, скорее всего, получит прямолинейный, информативный контент. В то же время, человек, говорящий медленно с любопытным тоном, может получить поощрение к дальнейшему изучению сайта.
Например, представьте маркетолога, который ищет в строке поиска "как стать партнерским маркетологом". NLP позволяет системе ИИ распознать это как повторяющийся поисковый запрос и персонализировать его веб-опыт. Также она распознает его отличие от голосового поиска.
При голосовом поиске NLP может понять, что обычно это означает срочность, поэтому поисковая система, скорее всего, вернет информативный контент с коротким временем чтения.
На практике это значит, что на досках объявлений о работе могут показывать им позиции в области партнерского маркетинга, и им могут быть показаны более подробные сведения о лучших партнерских программах для их ниши.
NLP можно использовать для персонализации взаимодействия каждого пользователя с бизнесом. Системы NLP, например, аналитика голоса в мобильных устройствах, могут распознавать образцы и тональности в голосе человека и соответственно предоставлять ему информацию.
Так, человек, говорящий раздраженным тоном и использующий много коротких, резких слов, скорее всего, получит прямолинейный, информативный контент. В то же время, человек, говорящий медленно с любопытным тоном, может получить поощрение к дальнейшему изучению сайта.
Например, представьте маркетолога, который ищет в строке поиска "как стать партнерским маркетологом". NLP позволяет системе ИИ распознать это как повторяющийся поисковый запрос и персонализировать его веб-опыт. Также она распознает его отличие от голосового поиска.
При голосовом поиске NLP может понять, что обычно это означает срочность, поэтому поисковая система, скорее всего, вернет информативный контент с коротким временем чтения.
На практике это значит, что на досках объявлений о работе могут показывать им позиции в области партнерского маркетинга, и им могут быть показаны более подробные сведения о лучших партнерских программах для их ниши.
3. Анализ данных
Цифровой маркетинг генерирует огромное количество полезных данных. Возьмем, к примеру, маркетинг в социальных сетях. Большинство платформ социальных медиа позволяют бизнес-пользователям собирать аналитику в реальном времени о подписчиках, показах, уровне вовлеченности и многом другом.
Интегрируя NLP с машинным обучением, вы можете более эффективно анализировать данные, полученные от ваших маркетинговых кампаний на различных платформах.
Допустим, вы хотите измерить успех интеграции программного обеспечения для партнерского маркетинга в вашу стратегию цифрового маркетинга. Вы собираете данные на основе постов в социальных сетях пятерых ваших партнеров.
Вы можете узнать, что их аудитория думает о ваших продуктах, основываясь на их комментариях к постам ваших партнеров. Их синтаксис, выбор слов и тон могут быть определены с помощью технологии NLP. Затем вы можете соответствующим образом настроить вашу программу партнерского маркетинга.
Это может стать настоящей экономией времени и денег для компаний. NLP и машинное обучение могут быстро показать вам проблемы в стратегии, которые вручную могли бы проявиться только через несколько недель или месяцев.
Цифровой маркетинг генерирует огромное количество полезных данных. Возьмем, к примеру, маркетинг в социальных сетях. Большинство платформ социальных медиа позволяют бизнес-пользователям собирать аналитику в реальном времени о подписчиках, показах, уровне вовлеченности и многом другом.
Интегрируя NLP с машинным обучением, вы можете более эффективно анализировать данные, полученные от ваших маркетинговых кампаний на различных платформах.
Допустим, вы хотите измерить успех интеграции программного обеспечения для партнерского маркетинга в вашу стратегию цифрового маркетинга. Вы собираете данные на основе постов в социальных сетях пятерых ваших партнеров.
Вы можете узнать, что их аудитория думает о ваших продуктах, основываясь на их комментариях к постам ваших партнеров. Их синтаксис, выбор слов и тон могут быть определены с помощью технологии NLP. Затем вы можете соответствующим образом настроить вашу программу партнерского маркетинга.
Это может стать настоящей экономией времени и денег для компаний. NLP и машинное обучение могут быстро показать вам проблемы в стратегии, которые вручную могли бы проявиться только через несколько недель или месяцев.
4. Боты для обслуживания клиентов
В мире социальных сетей клиенты всё чаще ожидают быстрых ответов от компаний, особенно когда у них возникает проблема. Отзывчивость к клиентам может помочь создать имидж вашего бренда как надёжного и ориентированного на клиента, что является большим плюсом для потребителей на конкурентном рынке.
NLP можно использовать для разработки ботов, которые будут управлять некоторыми элементами цифрового обслуживания клиентов. Возможно, вы уже сталкивались с чем-то подобным.
Когда-нибудь вы отправляли сообщение на страницу в Facebook Messenger и видели набор возможных первых вопросов? Эти вопросы разработаны из часто задаваемых вопросов в этой области. Например, у ресторана обычно бывают вопросы вроде «Когда вы открываетесь?» и «У вас есть блюда для вегетарианцев?»
Эти вопросы сформулированы на основе того, как Facebook понимает, как говорят реальные люди, и выбраны исходя из наиболее частых запросов. Более сложные чат-боты также могут понимать индивидуальные запросы и предоставлять соответствующие ответы.
Ещё одно хорошее применение NLP в вашем обслуживании клиентов — это ваш колл-центр. Вы можете использовать распознавание голоса и NLP, чтобы позволить клиентам отвечать на вопросы о своём звонке, чтобы направить их в нужный отдел. Это делает их опыт быстрее, более релевантным и, надеемся, приближает их к решению их проблемы.
Вы также можете использовать NLP для улучшения вашего цифрового чат-сервиса. Ваша инфраструктура NLP может изучить общие шаблоны речи и наборы слов в обращениях клиентов к службе поддержки. Это может быть использовано для создания онлайн-чата, который изначально не требует участия оператора.
Это может сэкономить вам и вашему клиенту время и энергию. Также вы сможете обрабатывать больше звонков за день, поскольку машины изначально будут управлять обращениями клиентов.
В мире социальных сетей клиенты всё чаще ожидают быстрых ответов от компаний, особенно когда у них возникает проблема. Отзывчивость к клиентам может помочь создать имидж вашего бренда как надёжного и ориентированного на клиента, что является большим плюсом для потребителей на конкурентном рынке.
NLP можно использовать для разработки ботов, которые будут управлять некоторыми элементами цифрового обслуживания клиентов. Возможно, вы уже сталкивались с чем-то подобным.
Когда-нибудь вы отправляли сообщение на страницу в Facebook Messenger и видели набор возможных первых вопросов? Эти вопросы разработаны из часто задаваемых вопросов в этой области. Например, у ресторана обычно бывают вопросы вроде «Когда вы открываетесь?» и «У вас есть блюда для вегетарианцев?»
Эти вопросы сформулированы на основе того, как Facebook понимает, как говорят реальные люди, и выбраны исходя из наиболее частых запросов. Более сложные чат-боты также могут понимать индивидуальные запросы и предоставлять соответствующие ответы.
Ещё одно хорошее применение NLP в вашем обслуживании клиентов — это ваш колл-центр. Вы можете использовать распознавание голоса и NLP, чтобы позволить клиентам отвечать на вопросы о своём звонке, чтобы направить их в нужный отдел. Это делает их опыт быстрее, более релевантным и, надеемся, приближает их к решению их проблемы.
Вы также можете использовать NLP для улучшения вашего цифрового чат-сервиса. Ваша инфраструктура NLP может изучить общие шаблоны речи и наборы слов в обращениях клиентов к службе поддержки. Это может быть использовано для создания онлайн-чата, который изначально не требует участия оператора.
Это может сэкономить вам и вашему клиенту время и энергию. Также вы сможете обрабатывать больше звонков за день, поскольку машины изначально будут управлять обращениями клиентов.
5. Анализ конкурентов
Анализ конкурентов жизненно важен для любой стратегии цифрового маркетинга. Вам нужно понимать, что у ваших конкурентов получается хорошо, а что нет, чтобы сформировать свою стратегию.
Используя своё понимание речи и языка, система искусственного интеллекта может искать в интернете отзывы о продуктах, упоминающие какую-либо функцию или недостаток конкурирующего продукта. Затем ваш бизнес может либо воспроизвести это, либо избежать, по необходимости.
Такие системы также могут находить бизнесы, похожие на ваш, и создавать список конкурентов, которые могут оттягивать ваших клиентов.
Это также может быть полезно для привлечения партнеров бренда. Системы искусственного интеллекта могут отслеживать упоминания продукта конкурента в сети партнерами. Затем вы можете подходить к партнерам других брендов, напрямую или косвенно, и представлять преимущества вашего продукта.
Анализ конкурентов жизненно важен для любой стратегии цифрового маркетинга. Вам нужно понимать, что у ваших конкурентов получается хорошо, а что нет, чтобы сформировать свою стратегию.
Используя своё понимание речи и языка, система искусственного интеллекта может искать в интернете отзывы о продуктах, упоминающие какую-либо функцию или недостаток конкурирующего продукта. Затем ваш бизнес может либо воспроизвести это, либо избежать, по необходимости.
Такие системы также могут находить бизнесы, похожие на ваш, и создавать список конкурентов, которые могут оттягивать ваших клиентов.
Это также может быть полезно для привлечения партнеров бренда. Системы искусственного интеллекта могут отслеживать упоминания продукта конкурента в сети партнерами. Затем вы можете подходить к партнерам других брендов, напрямую или косвенно, и представлять преимущества вашего продукта.
Заключение
В целом, обработка естественного языка может помочь брендам лучше понять потребности своих клиентов и эффективнее на них отвечать. Улучшения вроде этих могут привести к привлечению новых клиентов, удержанию существующих, улучшению лояльности к бренду и увеличению доходов.
Может быть полезно исследовать ограничения ИИ в маркетинге, чтобы убедиться, что это правильный выбор для вас. Если вы планируете интегрировать обработку естественного языка и ИИ в вашу маркетинговую стратегию, обязательно уделите время обсуждению этого с вашей командой.
Каждый в вашей команде должен понимать, как использовать соответствующее программное обеспечение, какую роль оно будет играть, и, что самое важное, почему вы выбрали интеграцию этих технологий.
Может быть полезно исследовать ограничения ИИ в маркетинге, чтобы убедиться, что это правильный выбор для вас. Если вы планируете интегрировать обработку естественного языка и ИИ в вашу маркетинговую стратегию, обязательно уделите время обсуждению этого с вашей командой.
Каждый в вашей команде должен понимать, как использовать соответствующее программное обеспечение, какую роль оно будет играть, и, что самое важное, почему вы выбрали интеграцию этих технологий.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи