NLP 対 NLU 対 NLG: コンテンツ マーケターのための総合ガイド

NLP、NLU、NLG などの AI テクノロジにより、ユーザーは高度なコンピューティングを使用して、検索クエリに最も関連性の高い情報を見つけることができます。

NLP 検索アルゴリズムは、Google や Bing などの検索エンジンで、Web サイトのコンテンツをインデックス化して理解するために使用されます。 同じテクノロジーを使用して、ユーザーが実際に探しているものを理解し、インデックス内の最も役立つコンテンツと一致させます。

彼らにとっては、検索者が何を探しているかを理解し、そのトピックに関する最良の情報源を提供することがすべてです。

検索エンジンのランキング ゲームで勝負しようとしているマーケターとして、これらのテクノロジーとその SERP への影響を理解することが重要です。 このブログでは、NLP、NLU、および NLG とは何か、およびこれらの用語の違いを理解するのに役立ちます。

NLPとは？

自然言語処理は、コンピューター サイエンス、言語分析、人工知能、機械学習、データ サイエンスを使用する計算言語学の手法です。 スマート デバイスが自然言語のテキスト データを処理し、有用な結果を生成できるようにすることで、人間とスマート デバイスの間のギャップを埋めます。

Alexa、Siri、または OK Google と話しているかどうかに関係なく、スマート音声アシスタントへのアクセスが増加したため、自然言語検索の人気が高まっています。 世界中の人々が母国語で検索しています。 自然言語検索について詳しく知りたい場合は、この Scalenut ブログ「自然言語検索とは何か、そしてどのように機能するのか」をチェックしてください。

自然言語検索のしくみは、これらすべての音声アシスタントが NLP を使用して、非構造化データを人間の自然な話し方から機械が簡単に理解できる構造化データに変換することです。

たとえば、英語の「running」という単語を考えてみましょう。 NLP は、この単語が「実行」の形容詞であり、同様の意味を持っていることをコンピューターが理解するのに役立ちます。

NLP プログラムは、隠れマルコフ連鎖、見出し語化、ステミング、トークン化、エンティティ認識、品詞タグ付け、N グラムなどの複雑なディープ ラーニング アルゴリズムを使用して、チャットボット、音声アシスタント、スマート カーの動作を支援します。

自然言語処理は、コンピューターが人と対話する方法を永遠に変えています。 単語やフレーズが品詞のどの部分に属しているかを把握したり、返信としてテキストの論理的なシーケンスを作成したりすることができます。

NLPはマーケティングでどのように使用されていますか?

マーケティング担当者として、私たちは常に新しいテクノロジーを探して、より優れた、より焦点を絞ったマーケティング キャンペーンを作成しています。 NLP は、世界中のマーケティング エキスパートがキャンペーンをより効果的に行うのに役立つテクノロジーの 1 つです。 これにより、「試行錯誤」の従来のマーケティング手法から離れ、よりターゲットを絞り、投資収益率の高いキャンペーンに移行することができます。

NLP をさまざまな方法で使用して、消費者の動機について深い洞察を得ることができます。 たとえば、過去の顧客とのチャットを徹底的に分析すると、問題点が明らかになり、それを使用して詳細なコンテンツ マーケティング キャンペーンを作成できます。

さらに、SaaS プラットフォームは NLP を使用して、訪問者の質問を理解して適切に回答できるインテリジェントなチャットボットを作成し、Web サイトのコンバージョン率を高めることができます。

一方、動画広告は NLP を使用して、顧客が製品について何を必要とし、何を望み、何を感じているかを把握し、ターゲット オーディエンスとつながるより効果的な動画広告を作成できます。

それがすべてではありません。 NLP は、コンテンツ マーケティングや SEO でも重要な役割を果たします。 NLP アルゴリズムは、検索エンジンがコンテンツの良さやユーザーの検索クエリとの関連性を判断するために使用されます。 これは、SEO の世界における最新の破壊的テクノロジーです。

この詳細な Scalenut ブログ投稿「NLP SEO: 内容とコンテンツ最適化に使用する方法」では、NLP が検索エンジンの最適化にどのように影響するかについて詳しく知ることができます。

NLUとは？

自然言語理解は、人間の言語の理解に重点を置いた NLP のサブセット テクノロジです。 私たちが話す方法は、非構造化データです。 人は、同じ言語で同じことを言うのに、異なる単語や専門用語を使用することがあります。 NLU は、人間の言語をコンピューターに適したデータ構造に適応させることで、コンピューター プログラムが人間の言語のコンテキスト、意図、セマンティクス、および感情を理解できるようにします。

構文解析では、入力テキストの文法やその他の側面を理解するために、文の構造に焦点を当てています。 セマンティック分析はそれに基づいて構築され、特定のコンテキストでの入力データの意味に焦点を合わせます。 また、感情分析は、コンテンツで言及されているエンティティとの関係における全体的な感情指数を理解するのに役立ちます。

たとえば、音声アシスタントに「天気はどう？」と尋ねると、 NLU は、指定された場所の天気について尋ねていることをマシンが理解するのに役立ちます。 または、「今日はどうですか？」と尋ねると、 その場所の天気について話していることをアシスタントが理解するのに役立ちます。

NLU はマーケティングでどのように使用されますか?

自然言語理解は NLP のサブセットであるため、マーケティングにおける NLP のすべてのユースケースで重要な役割を果たします。

たとえば、NLU は、企業が顧客とのチャットを分析して、人々が製品やサービスについてどのように感じているかを知るのに役立ちます。 また、チャットボットを作成すると、NLU を使用して訪問者のメッセージが読み取られ、その単語や文が文脈で何を意味するかが理解されます。

または、市場調査から多くの情報がある場合は、NLU を使用して統計情報を引き出し、すべての回答が何を意味するかを把握できます。 このような洞察は、マーケティング戦略を微調整するために使用できます。

NLGとは？

NLG システムは、テキストの要約と適切な応答の生成に役立つ NLP の別のサブセットです。 NLU と NLG の関係は、NLU を使用すると、訪問者、ユーザー、または顧客が何を求めているかを理解し、NLG システムを使用して応答を生成することです。

音声アシスタントに「お天気は？」と尋ねると、 意味を分析し、現在地の天気に関する情報を収集し、天気に関するいくつかの文章で応答します。 自然言語生成は、NLP プログラムの最終段階であり、私たちが求める正確な情報を使用して、人間に聞こえる文章を形成します。

NLG はマーケティングでどのように使用されていますか?

マーケティング担当者は、NLG を使用して機械をプログラムし、NLU プロセスの結果に応じて人間に聞こえるテキストを生成します。 たとえば、独自の音声アシスタントを開発している場合、それを話してもらいたいと思うでしょう。NLG はそれを実現するのに役立ちます。

繰り返しになりますが、自然言語生成は NLP のサブセットであるため、NLP のほぼすべてのユース ケースで使用されます。 たとえば、チャットボットを開発する場合、NLG はチャットボットが特定の方法で応答するようにプログラムするのに役立ちます。 私たちのチャットボットが会話型で友好的である場合、「ねえ！ 「こんにちは」の代わりに。

NLP、NLU、NLGの違いは?

関連性はありますが、NLP、NLU、および NLG にはいくつかの重要な違いがあります。 最も重要なのは、テクノロジーの作業範囲の違いです。 NLU は入力データを処理し、NLG は出力データを処理します。NLP はこれらの両方の側面を包含し、NLU と NLG からの結果の配信に重点を置いています。

自然言語処理について話すとき、NLU と NLG はプロセスにおいて重要な役割を果たします。 NLU は、コンピューターが与えられたテキストとそのニュアンスを理解するのに役立ち、NLG は、有用な出力を生成するのに役立ちます。 これらは一緒になって、人間と人間の言語の本質を理解する人工知能コンピューティング システムである NLP を形成します。

検索クエリを理解しようとする検索エンジンから、人間のように話すチャットボットまで、NLU、NLP、および NLG は、コンピューターとやり取りする方法を永遠に変えるテクノロジーのブレークスルーです。

Scalenut を使用してコンテンツ マーケティングに NLP テクノロジーを活用する

Scalenut は、NLP、NLU、NLG を使用してコンテンツを作成できるオールインワンのコンテンツ マーケティングおよび SEO プラットフォームです。 あなたがしなければならないのは、あなたの主要なキーワードとあなたがターゲットにしている場所を入力することだけです.

Scalenut は、インターネット上のトップ ランキングのコンテンツを分析し、包括的な調査レポートを作成します。 このレポートでは、競合他社が使用している NLP キーワードのリストを見つけることができます。これをコンテンツで使用して、ランクを上げることができます。

さらに、トピックのコンテンツ ブリーフを作成したら、「書き込み」、「指示」、AI テンプレートなどの NLG 機能を使用して、人間に聞こえるテキストを生成できます。 出力の長さや創造性など、AI 出力の設定を変更することもできます。

コンテンツ作成プロセス全体を通して、Scalenut は、NLP 用語とコンテンツの品質に基づいてテキストを分析する独自のコンテンツ グレードを使用して、コンテンツの品質を評価するのに役立ちます。

顧客が NLP を使用して製品に関連する情報を検索している場合、NLP 用語に基づいたマーケティング プランを作成することは理にかなっています。 適切な検索意図を持つ適切なオーディエンスにコンテンツを表示するのに役立ちます。

ブログやソーシャル メディアへの投稿を通じて製品をマーケティングする場合でも、NLP とそのサブセットを Scalenut のようなツールと組み合わせて理解することは、成功への確実なレシピです。

このブログが、NLP を利用した検索エンジンの内部の仕組みを理解するのに役立つことを願っています。 NLP が SEO に与える影響について詳しく知るには、自然言語処理 (NLP) の実世界の 12 の例に関するこの詳細な Scalenut ブログを参照してください。

スケールナットについて

Scalenutは、AI を活用したオールインワンの SEO およびコンテンツ マーケティング プラットフォームであり、世界中のマーケターが高品質で競争力のあるコンテンツを大規模に作成できるようにします。 調査、計画、アウトラインから品質の確保まで、Scalenut はすべてにおいて最高の成果を達成するのに役立ちます。

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