NLP 대 NLU 대 NLG: 콘텐츠 마케터를 위한 종합 가이드

NLP, NLU, NLG와 같은 AI 기술을 통해 사용자는 고급 컴퓨팅을 사용하여 검색 쿼리에 가장 관련 있는 정보를 찾을 수 있습니다.

NLP 검색 알고리즘은 Google 및 Bing과 같은 검색 엔진에서 웹 사이트의 콘텐츠를 인덱싱하고 이해하는 데 사용됩니다. 그들은 동일한 기술을 사용하여 사용자가 실제로 찾고 있는 것을 이해하고 색인에서 가장 유용한 콘텐츠와 일치시킵니다.

그들에게는 검색자가 무엇을 찾고 있는지 이해하고 해당 주제에 대한 최상의 정보 소스를 제공하는 것이 전부입니다.

검색 엔진 순위 게임에서 에이스를 노리는 마케터로서 이러한 기술과 SERP에 미치는 영향을 이해하는 것이 중요합니다. 이 블로그에서는 NLP, NLU 및 NLG가 무엇인지 이해하고 이들 용어의 차이점을 이해하는 데 도움을 줄 것입니다.

NLP란?

자연어 처리는 컴퓨터 과학, 언어 분석, 인공 지능, 기계 학습 및 데이터 과학을 사용하는 전산 언어학의 방법입니다. 인간과 스마트 기기가 자연어 텍스트 데이터를 처리하고 유용한 결과를 생성할 수 있도록 함으로써 인간과 스마트 기기 사이의 격차를 해소합니다.

Alexa, Siri 또는 Ok Google과 대화할 때 스마트 음성 비서에 대한 접근성이 높아짐에 따라 자연어 검색의 인기가 높아지고 있습니다. 전 세계 사람들이 모국어로 검색합니다. 자연어 검색에 대해 더 알고 싶다면 이 Scalenut 블로그 '자연어 검색이란 무엇이며 어떻게 작동합니까?'를 확인하십시오.

자연어 검색이 작동하는 방식은 이러한 모든 음성 비서가 NLP를 사용하여 자연스러운 대화 방식의 비정형 데이터를 기계가 쉽게 이해할 수 있는 구조화된 데이터로 변환하는 것입니다.

예를 들어 영어 단어 "running"을 예로 들어 보겠습니다. NLP는 이 단어가 "실행"의 형용사이며 유사한 의미를 갖는다는 것을 컴퓨터가 이해하도록 도와줍니다.

NLP 프로그램은 숨겨진 Markov 체인, 표제어 추출, 형태소 분석, 토큰화, 엔터티 인식, 품사 태깅 및 N-그램과 같은 복잡한 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 챗봇, 음성 비서 및 스마트 자동차가 작동하도록 돕습니다.

자연어 처리는 컴퓨터가 사람과 상호 작용하는 방식을 영원히 변화시키고 있습니다. 품사 단어 및 구의 어느 부분에 속하는지 파악하고 응답으로 텍스트의 논리적 시퀀스를 만드는 것과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

NLP는 마케팅에 어떻게 사용됩니까?

마케터로서 우리는 항상 더 우수하고 집중적인 마케팅 캠페인을 만들기 위해 새로운 기술을 찾고 있습니다. NLP는 전 세계 마케팅 전문가가 캠페인을 보다 효과적으로 만드는 데 도움이 되는 기술 유형 중 하나입니다. 이를 통해 우리는 "시행착오"라는 전통적인 마케팅 방법에서 벗어나 더 타겟이 명확하고 투자 수익이 더 높은 캠페인으로 이동할 수 있습니다.

NLP는 소비자의 동기에 대한 깊은 통찰력을 얻기 위해 여러 가지 방법으로 사용될 수 있습니다. 예를 들어 과거 고객 채팅을 철저히 분석하면 심층적인 콘텐츠 마케팅 캠페인을 만드는 데 사용할 수 있는 문제를 파악할 수 있습니다.

또한 SaaS 플랫폼은 NLP를 사용하여 방문자의 질문을 이해하고 적절하게 답변할 수 있는 지능형 챗봇을 만들어 웹 사이트의 전환율을 높일 수 있습니다.

반면 비디오 광고는 NLP를 사용하여 고객이 제품에 대해 필요로 하는 것과 원하는 것이 무엇인지 파악하고 대상 고객과 연결되는 보다 효과적인 비디오 광고를 만들 수 있습니다.

그게 다가 아닙니다. NLP는 콘텐츠 마케팅과 SEO에서도 중요한 역할을 합니다. NLP 알고리즘은 검색 엔진에서 콘텐츠가 얼마나 좋은지, 사용자의 검색어와 얼마나 관련이 있는지 파악하는 데 사용됩니다. 그것은 SEO 세계에서 가장 최신의 파괴적인 기술입니다.

이 심층 Scalenut 블로그 게시물 'NLP SEO: 콘텐츠 최적화에 NLP란 무엇이며 어떻게 사용하는가'에서 NLP가 검색 엔진 최적화에 미치는 영향에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

NLU란?

자연어 이해는 인간 언어 이해에 초점을 맞춘 NLP의 하위 집합 기술입니다. 우리가 말하는 방식은 구조화되지 않은 데이터입니다. 사람들은 같은 언어로 같은 것을 말하기 위해 다른 단어나 전문 용어를 사용할 수 있습니다. NLU는 언어를 컴퓨터 친화적인 데이터 구조로 조정하여 컴퓨터 프로그램이 인간 언어의 맥락, 의도, 의미 및 정서를 이해하도록 돕습니다.

구문 분석은 입력 텍스트의 문법 및 기타 측면을 이해하기 위해 문장 구조에 중점을 둡니다. 의미론적 분석은 이를 기반으로 하며 주어진 컨텍스트에서 입력 데이터의 의미에 초점을 맞춥니다. 그리고 감정 분석은 콘텐츠에 언급된 엔터티와의 관계에서 전반적인 감정 지수를 이해하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 음성 비서에게 "날씨가 어때?"라고 묻는다면 NLU는 기계가 주어진 위치의 날씨에 대해 묻는 것을 이해하도록 도와줍니다. 또는 "오늘 어때?" 그것은 당신이 그 위치의 날씨에 대해 이야기하고 있다는 것을 어시스턴트가 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

NLU는 마케팅에 어떻게 사용됩니까?

NLP의 하위 집합인 자연어 이해는 마케팅에서 NLP의 모든 사용 사례에서 중요한 역할을 합니다.

예를 들어 NLU는 기업이 고객과의 채팅을 분석하여 사람들이 제품이나 서비스에 대해 어떻게 느끼는지 더 많이 알 수 있도록 도와줍니다. 또한 챗봇을 만들면 NLU를 사용하여 방문자 메시지를 읽고 해당 단어와 문장이 문맥에서 의미하는 바를 파악합니다.

또는 시장 조사에서 많은 정보를 얻은 경우 NLU를 사용하여 통계 정보를 추출하고 모든 답변이 의미하는 바를 파악할 수 있습니다. 그런 다음 이러한 통찰력을 사용하여 마케팅 전략을 미세 조정할 수 있습니다.

NLG가 무엇인가요?

NLG 시스템은 텍스트 요약 및 적절한 응답 생성을 돕는 NLP의 또 다른 하위 집합입니다. NLU와 NLG의 관계는 NLU를 사용하면 방문자, 사용자 또는 고객이 요구하는 것을 이해하고 NLG 시스템을 사용하면 응답을 생성한다는 것입니다.

음성 어시스턴트에게 "날씨가 어때?"라고 물으면 의미를 분석하고 우리 위치의 날씨에 대한 정보를 수집하고 날씨에 대한 몇 문장으로 응답합니다. 자연어 생성은 NLP 프로그램의 마지막 단계로, 우리가 요청하는 정확한 정보로 사람이 발음하는 문장을 형성합니다.

NLG는 마케팅에 어떻게 사용됩니까?

마케터는 NLG를 사용하여 기계가 NLU 프로세스의 결과에 따라 사람이 말하는 것처럼 들리는 텍스트를 생성하도록 프로그래밍합니다. 예를 들어, 우리가 자체적으로 음성 비서를 개발하는 경우 음성 비서가 말하기를 원할 것입니다. 이것이 바로 NLG가 이를 달성하는 데 도움이 되는 것입니다.

다시 말하지만, NLP의 하위 집합인 자연어 생성은 NLP의 거의 모든 사용 사례에서 사용됩니다. 예를 들어 챗봇을 개발할 때 NLG는 특정 방식으로 응답하도록 챗봇을 프로그래밍하는 데 도움이 됩니다. 우리의 챗봇이 대화형이고 친근하다면 "안녕하세요!" "안녕하세요" 대신

NLP, NLU 및 NLG의 차이점은 무엇입니까?

관련이 있지만 NLP, NLU 및 NLG에는 몇 가지 주요 차이점이 있습니다. 가장 중요한 것은 기술의 작업 범위의 차이입니다. NLU는 입력 데이터로 작업하고 NLG는 출력 데이터로 작업하며 NLP는 이러한 측면을 모두 포함하고 NLU 및 NLG의 결과 전달에 중점을 둡니다.

자연어 처리에 대해 이야기할 때 NLU와 NLG는 프로세스에서 중요한 역할을 합니다. NLU는 컴퓨터가 주어진 텍스트와 그 뉘앙스를 이해하도록 돕고 NLG는 유용한 출력을 생성하도록 도와줍니다. 이들은 함께 인간과 인간 언어의 핵심을 이해하는 인공 지능 컴퓨팅 시스템인 NLP를 구성합니다.

검색 쿼리를 이해하려는 검색 엔진에서 사람처럼 말하는 챗봇에 이르기까지 NLU, NLP 및 NLG는 우리가 컴퓨터와 상호 작용하는 방식을 영원히 바꿀 획기적인 기술입니다.

Scalenut을 사용하여 콘텐츠 마케팅에 NLP 기술 활용

Scalenut은 NLP, NLU 및 NLG를 사용하여 콘텐츠를 제작할 수 있는 올인원 콘텐츠 마케팅 및 SEO 플랫폼입니다. 기본 키워드와 타겟팅할 위치를 입력하기만 하면 됩니다.

Scalenut은 인터넷의 최상위 콘텐츠를 분석하고 종합적인 연구 보고서를 생성합니다. 이 보고서에서 경쟁업체가 사용하고 있는 NLP 키워드 목록을 찾을 수 있으며 콘텐츠에서 더 높은 순위를 매길 수 있습니다.

또한 주제에 대한 콘텐츠 브리프를 만든 후에는 "작성", "지시" 및 AI 템플릿과 같은 NLG 기능을 사용하여 사람처럼 들리는 텍스트를 생성할 수 있습니다. 출력 길이 및 창의성과 같은 AI 출력 설정을 변경할 수도 있습니다.

콘텐츠 제작 과정 전반에 걸쳐 Scalenut은 NLP 용어 및 콘텐츠 품질을 기반으로 텍스트를 분석하는 자체 콘텐츠 등급을 통해 콘텐츠 품질을 측정할 수 있도록 도와줍니다.

고객이 NLP를 사용하여 제품과 관련된 정보를 찾는 경우 NLP 용어에 대한 마케팅 계획을 세우는 것이 좋습니다. 콘텐츠가 올바른 검색 의도로 올바른 잠재고객 앞에 도달하도록 도와줍니다.

블로그를 통해 제품을 마케팅하든 소셜 미디어의 게시물을 통해든 상관없이 Scalenut과 같은 도구와 결합된 NLP 및 해당 하위 집합에 대한 이해는 성공을 위한 확실한 방법입니다.

이 블로그가 NLP 기반 검색 엔진의 내부 작동을 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. NLP가 SEO에 미치는 영향에 대해 자세히 알아보려면 자연어 처리(NLP)의 12가지 실제 사례에 대한 심층 Scalenut 블로그를 참조하세요.

스케일넛 소개

Scalenut 은 AI로 구동되는 올인원 SEO 및 콘텐츠 마케팅 플랫폼으로 전 세계 마케터가 고품질의 경쟁력 있는 콘텐츠를 대규모로 만들 수 있도록 합니다. 연구, 계획 및 개요에서 품질 보장에 이르기까지 Scalenut은 모든면에서 최고를 달성하도록 도와줍니다.

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