NLP, NLU и NLG: подробное руководство для контент-маркетолога

Технологии искусственного интеллекта, такие как NLP, NLU и NLG, позволяют пользователям использовать передовые вычисления для поиска наиболее релевантной информации для своего поискового запроса.

Алгоритмы поиска NLP используются поисковыми системами, такими как Google и Bing, для индексации и понимания контента на веб-сайтах. Они используют те же технологии, чтобы понять, что на самом деле ищут пользователи, и сопоставить их с наиболее полезным контентом в своем индексе.

Для них главное понять, что ищет пользователь, и предоставить лучшие источники информации по этой теме.

Как маркетолог, пытающийся стать лучшим в рейтинге поисковых систем, важно, чтобы вы понимали эти технологии и их влияние на поисковую выдачу. В этом блоге мы поможем вам понять, что такое NLP, NLU и NLG, а также разницу между этими терминами.

Что такое НЛП?

Обработка естественного языка — это метод компьютерной лингвистики, использующий информатику, лингвистический анализ, искусственный интеллект, машинное обучение и науку о данных. Он устраняет разрыв между людьми и интеллектуальными устройствами, позволяя последним обрабатывать текстовые данные на естественном языке и получать полезные результаты.

Независимо от того, разговариваете ли вы с Alexa, Siri или Ok Google, поиск на естественном языке становится все популярнее из-за расширения доступа к интеллектуальным голосовым помощникам. Люди во всем мире ищут, используя свой родной язык. Если вы хотите узнать больше о поиске на естественном языке, ознакомьтесь с блогом Scalenut «Что такое поиск на естественном языке и как он работает».

Принцип работы поиска на естественном языке заключается в том, что все эти голосовые помощники используют NLP для преобразования неструктурированных данных из нашего естественного способа речи в структурированные данные, которые могут быть легко поняты машинами.

Например, возьмем английское слово «бег». НЛП помогает компьютерам понять, что это слово является прилагательным слова «бежать» и имеет аналогичное значение.

Программы NLP помогают чат-ботам, голосовым помощникам и умным автомобилям работать, используя сложные алгоритмы глубокого обучения, такие как скрытые цепи Маркова, лемматизация, стемминг, токенизация, распознавание сущностей, тегирование частей речи и N-граммы.

Обработка естественного языка навсегда меняет способ взаимодействия компьютеров с людьми. Он может делать такие вещи, как выяснять, к какой части речи относятся слова и фразы, и составлять логические последовательности текстов в качестве ответа.

Как НЛП используется в маркетинге?

Как маркетологи, мы всегда ищем новые технологии для создания более эффективных и целенаправленных маркетинговых кампаний. НЛП — это один из видов технологий, который помогает экспертам по маркетингу во всем мире повышать эффективность своих кампаний. Это позволяет нам отказаться от традиционных маркетинговых методов «проб и ошибок» и перейти к более целенаправленным кампаниям с более высокой отдачей от инвестиций.

НЛП можно использовать несколькими способами для глубокого понимания мотивов потребителей. Тщательный анализ исторических чатов клиентов, например, может выявить болевые точки, которые затем можно использовать для создания углубленных кампаний контент-маркетинга.

Кроме того, платформа SaaS может использовать NLP для создания интеллектуального чат-бота, который может понимать вопросы посетителей и отвечать на них надлежащим образом, повышая коэффициент конверсии веб-сайтов.

Видеореклама, с другой стороны, может использовать NLP, чтобы выяснить, что клиенты хотят, хотят и думают о продукте, и сделать более эффективную видеорекламу, связанную с целевой аудиторией.

Это не все. NLP также играет важную роль в контент-маркетинге и SEO. Алгоритмы НЛП используются поисковыми системами, чтобы выяснить, насколько хорош тот или иной контент и насколько он релевантен поисковому запросу пользователя. Это новейшая прорывная технология во вселенной SEO.

В этом подробном сообщении в блоге Scalenut «NLP SEO: что это такое и как его использовать для оптимизации контента» вы можете узнать больше о том, как NLP влияет на поисковую оптимизацию.

Что такое НЛУ?

Понимание естественного языка — это часть технологии НЛП, которая фокусируется на понимании человеческого языка. Мы говорим о неструктурированных данных. Люди могут использовать разные слова или жаргон, чтобы сказать одно и то же на одном и том же языке. NLU помогает компьютерным программам понять контекст, намерение, семантику и тональность человеческого языка, адаптируя наш язык в удобную для компьютера структуру данных.

Синтаксический анализ фокусируется на структуре предложения, чтобы понять грамматику и другие аспекты входного текста. Семантический анализ основывается на этом и фокусируется на значении входных данных в данном контексте. А анализ настроений помогает им понять общий эмоциональный фактор в отношениях с сущностями, упомянутыми в содержании.

Например, если вы спросите своего голосового помощника: «Как погода?» NLU помогает машине понять, что вы спрашиваете о погоде в данном месте. Или если вы спросите: «Как дела сегодня?» это поможет помощнику понять, что вы говорите о погоде в этом месте.

Как NLU используется в маркетинге?

Будучи частью НЛП, понимание естественного языка играет важную роль во всех случаях использования НЛП в маркетинге.

Например, NLU помогает компаниям анализировать чаты с клиентами, чтобы узнать больше о том, как люди относятся к продукту или услуге. Кроме того, если вы создадите чат-бота, NLU будет использоваться для чтения сообщений посетителей и выяснения того, что их слова и предложения означают в контексте.

Или, если у вас есть много информации из исследования рынка, вы можете использовать NLU, чтобы получить статистическую информацию и понять, что означают все ответы. Затем такие идеи можно использовать для точной настройки вашей маркетинговой стратегии.

Что такое НЛГ?

Системы NLG — это еще одно подмножество NLP, которое помогает обобщать текст и давать соответствующие ответы. Связь между NLU и NLG заключается в том, что с NLU вы понимаете, о чем спрашивает посетитель, пользователь или клиент, а с системами NLG вы генерируете ответ.

Когда мы спрашиваем нашего голосового помощника: «Как погода?» он анализирует значение и собирает информацию о погоде в нашем местоположении и отвечает несколькими предложениями о погоде. Генерация естественного языка — это заключительный этап программ НЛП, который формирует звучащие по-человечески предложения с точной информацией, которую мы запрашиваем.

Как NLG используется в маркетинге?

Маркетологи используют NLG для программирования машин для генерации текста, похожего на человеческий, в ответ на результаты процессов NLU. Например, если мы разрабатываем собственного голосового помощника, вы хотели бы, чтобы он говорил, и NLG поможет вам в этом.

Опять же, будучи подмножеством НЛП, генерация естественного языка используется почти во всех случаях использования НЛП. Например, при разработке чат-бота NLG помогает нам запрограммировать чат-бота так, чтобы он отвечал определенным образом. Если наш чат-бот разговорчив и дружелюбен, у него может быть неформальный тон голоса с дружелюбным выбором слов, таких как «Эй!» вместо «Здравствуйте».

Разница между НЛП, НЛУ и НЛГ?

Несмотря на родство, НЛП, НЛУ и НЛГ имеют несколько ключевых различий. Наиболее важным является различие в области применения технологии. NLU работает с входными данными, NLG работает с выходными данными, а NLP охватывает оба этих аспекта и фокусируется на доставке результатов из NLU и NLG.

Когда мы говорим об обработке естественного языка, NLU и NLG играют решающую роль в этом процессе. NLU помогает компьютерам понимать текст, который им дается, и его нюансы, а NLG помогает им производить полезный вывод. Вместе они образуют НЛП, искусственную интеллектуальную вычислительную систему, которая понимает людей и мельчайшие детали человеческого языка.

От поисковых систем, пытающихся понять поисковые запросы, до чат-ботов, говорящих как люди, NLU, NLP и NLG — это технологические прорывы, которые навсегда изменят то, как мы взаимодействуем с компьютерами.

Используйте технологию НЛП в контент-маркетинге с помощью Scalenut

Scalenut — это универсальная платформа для контент-маркетинга и SEO, которая позволяет вам использовать NLP, NLU и NLG для создания контента. Все, что вам нужно сделать, это ввести свое основное ключевое слово и местоположение, на которое вы ориентируетесь.

Scalenut проанализирует самый популярный контент в Интернете и подготовит подробный исследовательский отчет. В этом отчете вы найдете список ключевых слов НЛП, используемых вашими конкурентами, которые вы можете использовать в своем контенте для повышения рейтинга.

Кроме того, после того как вы создали краткое содержание для своей темы, вы можете использовать функции NLG, такие как «написать», «инструктировать» и шаблоны AI, для создания текста, звучащего как человеческий. Вы также можете изменить настройки вывода AI, такие как длина вывода и креативность.

На протяжении всего процесса создания контента Scalenut помогает вам оценить качество вашего контента с помощью нашей собственной оценки контента, которая анализирует текст на основе условий НЛП и качества контента.

Если ваши клиенты используют НЛП для поиска информации, связанной с вашими продуктами, имеет смысл составить маркетинговый план на основе терминов НЛП. Это помогает вашему контенту предстать перед нужной аудиторией с правильным поисковым намерением.

Независимо от того, продвигаете ли вы свои продукты через блоги или сообщения в социальных сетях, понимание НЛП и его подмножеств в сочетании с таким инструментом, как Scalenut, является верным рецептом успеха.

Мы надеемся, что этот блог поможет вам понять внутреннюю работу поисковой системы на основе НЛП. Чтобы узнать больше о влиянии NLP на SEO, обратитесь к этому подробному блогу Scalenut, посвященному 12 реальным примерам обработки естественного языка (NLP).

О Скаленуте

Scalenut — это универсальная платформа для SEO и контент-маркетинга, основанная на искусственном интеллекте и позволяющая маркетологам по всему миру создавать высококачественный и конкурентоспособный контент в больших масштабах. От исследований, планирования и набросков до обеспечения качества, Scalenut поможет вам достичь наилучшего во всем.

Расширьте возможности своих контент-маркетинговых кампаний с помощью ИИ. Зарегистрируйтесь на Scalenut и начните создавать контент уже сегодня.