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自然语言处理在内容营销中如何发挥作用? 译文
人工智能 自然语言处理
自然语言处理(NLP)在内容营销中提供了诸多好处,而其在内容营销中的使用案例展示了各行业领域需要采用自然语言处理(NLP)的原因。

【51CTO.com快译】自然语言处理(NLP)在内容营销中提供了诸多好处,而其在内容营销中的使用案例展示了各行业领域需要采用自然语言处理(NLP)的原因。

自然语言处理(NLP)是人工智能的高级实现,它专注于使用人工智能和智能算法分析和处理自然语言。自然语言处理(NLP)技术的主要例子是Siri和Alexa等虚拟助理。它们为实施类似人类的对话创造了一个环境,这是众多的自然语言处理应用程序之一。

根据调研机构的预测,2025年全球自然语言处理(NLP)市场规模将是2020年的14倍,预计将达到430亿美元。自然语言处理(NLP)在机器学习/人工智能中的应用将推动更大的增长。

自然语言处理(NLP)有很多用各行业领域的用例。这些用例包括:

  • 预测文本
  • 语言翻译
  • 虚拟助理
  • 文本处理
  • 数据分析
  • 文本过滤
  • 智能搜索

例如,谷歌翻译使用自然语言处理(NLP)替代逐字翻译来翻译语言;文字处理器使用自然语言处理来检查语法准确性和客户服务中心在聊天机器人中使用NLP来回复常见查询。自然语言处理(NLP)的用例遍布世界各地。

自然语言处理(NLP)已经应用在医疗保健、保险、银行、汽车、教育等行业领域中,而自然语言处理(NLP)在商业领域中的应用正在成倍增长,并且开始应用在内容营销行业中。

什么是内容营销中的自然语言处理(NLP)?

自然语言处理(NLP)在营销领域(尤其是内容营销领域)的应用正在迅速增长,它将影响企业创建的内容类型及其创建方式。该技术帮助人们了解某些关键字、内容场景以及目标用户阅读内容的原因。

例如,自然语言处理(NLP)的情感分析功能使企业能够识别围绕其品牌的情感。当目标用户在社交媒体上谈论产品时,自然语言处理(NLP)算法会分析他们的情感和态度,使企业能够确定应该将营销工作集中在哪些方面。有一些开发商为多个行业领域的情感分析提供自然语言处理(NLP)和人工智能服务。

自然语言处理(NLP)在内容营销中的用例

自然语言处理(NLP)的容和数字实施侧重于确定人们阅读内容的原因、要创建的内容类型以及如何从该内容中获得最佳结果。

自然语言处理(NLP)在总体上关注如何为每个目标用户提供个性化的营销体验。通过自然语言处理(NLP),企业可以了解用户行为、他们的偏好以及是什么让他们阅读某些内容。

以下是自然语言处理(NLP)如何为内容营销提供帮助的示例:

(1)识别热门话题

人工智能和自然语言处理在内容方面的一个重要好处是在线识别热门话题。该算法通过成百上千的URL来监控用户在社交媒体和网站上的对话,以确定每个人都在谈论什么内容。

(2)客户情绪分析

内容营销中自然语言处理(NLP)研究的最大成果之一可能是情绪分析。自然语言处理算法分析社交媒体帖子、反馈和评论,甚至是客户生成的内容,以确定客户对产品或主题的感受。

Monkeylearn、Lexalytics、Brandwatch和Social Searcher等工具就是情感分析工具的一些示例,它们可帮助企业了解客户对其产品的看法和感受。

这些工具是基于规则的自动算法,用于了解围绕某个主题的评价和态度。例如美国一些政治人物使用这些工具来听取人们在选举期间对他们的评价。人工智能开发商可以根据用户想听的内容构建情感分析算法。

(3)扩展内容写作

通常情况下,企业需要大量内容来提高参与度并使客户可见。自然语言处理(NLP)的内容写作使他们能够通过人工智能和自然语言处理(NLP)软件创建大量内容。其算法可以根据不同的参数编写或修改内容,帮助企业制作更多的内容。

这样的一个例子是当企业想要为某些文章添加反向链接并将它们发布到第三方网站时,这些内容可以由机器人生成。

另一个例子是当企业需要在他们的电子商务商店中编写数千个产品描述时,内容营销采用自然语言处理(NLP)减少了编写此类描述所需的时间。

(4)内容的个性化

自然语言处理(NLP)在营销和内容创建面临的一个难题是个性化。通过详细跟踪他们在网站上的体验,了解每个用户想要阅读的内容,可以使自然语言处理(NLP)内容的创建/生成实现个性化。

例如,自然语言处理(NLP)跟踪算法可以跟踪用户突出显示、滚动最多并停留更长时间的内容。当阅读频率很高时,内容作者可以创建符合这些条件的文章,从而促使更多目标用户阅读内容。

个性化内容提高了内容营销工作的投资回报率。自然语言处理(NLP)算法还可以根据位置、人口统计和其他参数建议个性化内容。

(5)提升用户体验

与其他行业一样,用户体验是内容营销的关键。数据和内容智能平台告诉企业什么类型的客户正在阅读他们的内容、兴趣、所在位置等。它有助于创建提供更好用户体验的特定内容。

当客户通过搜索结果获得他们想要的东西时,用户体验也会得到改善。它涉及使用自然语言处理(NLP)研究来查找与用户意图相匹配的关键字,并提供最佳搜索结果。

用户网络旅程跟踪中的自然语言处理(NLP)

除了以上提到的所有内容之外,还有一件事可以使用自然语言处理来获得更多回报。自然语言处理(NLP)算法可以帮助企业理解每个用户的网络旅程——他们的网络搜索查询、登陆的页面、消费的内容、参与的社交媒体帖子、评论和反馈等。

识别用户网络旅程可以让企业对以下事项有一个准确的了解:

  • 在每个阶段交付的内容类型。
  • 应交付内容的平台。
  • 他们需要改进和更新的内容。
  • 人们谈论的事情的类型。
  • 人们最常联想到的搜索查询

结论

自然语言处理(NLP)为内容营销人员提供客户正在寻找的有关内容的见解。内容是数字营销活动的基石。人们需要了解自然语言处理(NLP)在内容营销中的用例,其中包括情感分析、识别热门话题以及通过机器人创建内容。

最后,本文研究了自然语言处理(NLP)在内容营销中的重要部分——用户网络旅程的跟踪。当企业可以跟踪用户参与的内容类型以及内容营销工作时,其获得的回报将会成倍增长。

原文标题:How is Natural Language Processing Useful in Content Marketing?,作者:Parth Barot

【51CTO译稿,合作站点转载请注明原文译者和出处为51CTO.com】

 

责任编辑:华轩 来源: 51CTO
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