NLP Vs NLU Vs NLG: คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับนักการตลาดเนื้อหา

เทคโนโลยี AI เช่น NLP, NLU และ NLG ช่วยให้ผู้ใช้สามารถใช้คอมพิวเตอร์ขั้นสูงเพื่อค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุดสำหรับคำค้นหาของตน

เครื่องมือค้นหาเช่น Google และ Bing ใช้อัลกอริทึมการค้นหา NLP เพื่อสร้างดัชนีและทำความเข้าใจเนื้อหาบนเว็บไซต์ พวกเขาใช้เทคโนโลยีเดียวกันเพื่อทำความเข้าใจว่าผู้ใช้กำลังมองหาอะไรจริง ๆ และจับคู่พวกเขากับเนื้อหาที่มีประโยชน์ที่สุดในดัชนีของพวกเขา

สำหรับพวกเขาแล้ว ทั้งหมดเกี่ยวกับการทำความเข้าใจว่าผู้ค้นหากำลังมองหาอะไรและจัดหาแหล่งข้อมูลที่ดีที่สุดในหัวข้อนั้น

ในฐานะนักการตลาดที่พยายามเอาชนะเกมจัดอันดับของเครื่องมือค้นหา สิ่งสำคัญคือคุณต้องเข้าใจเทคโนโลยีเหล่านี้และผลกระทบที่มีต่อ SERP ในบล็อกนี้ เราจะช่วยให้คุณเข้าใจว่า NLP, NLU และ NLG คืออะไร และความแตกต่างระหว่างคำศัพท์เหล่านี้

NLP คืออะไร?

การประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นวิธีการทางภาษาศาสตร์เชิงคำนวณที่ใช้วิทยาการคอมพิวเตอร์ การวิเคราะห์ทางภาษาศาสตร์ ปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง และวิทยาศาสตร์ข้อมูล มันเชื่อมช่องว่างระหว่างมนุษย์กับอุปกรณ์อัจฉริยะโดยทำให้อุปกรณ์หลังสามารถประมวลผลข้อความภาษาธรรมชาติและให้ผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์

ไม่ว่าคุณกำลังพูดคุยกับ Alexa, Siri หรือ Ok Google การค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติกำลังได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นเนื่องจากการเข้าถึงผู้ช่วยอัจฉริยะด้วยเสียงที่เพิ่มขึ้น ผู้คนทั่วโลกค้นหาโดยใช้ภาษาท้องถิ่นของตน หากคุณต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติ โปรดดูบล็อก Scalenut นี้ 'การค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติคืออะไร และทำงานอย่างไร'

วิธีการทำงานของการค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติคือผู้ช่วยเสียงทั้งหมดเหล่านี้ใช้ NLP เพื่อแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจากวิธีการพูดตามธรรมชาติของเราให้เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างซึ่งเครื่องสามารถเข้าใจได้ง่าย

ตัวอย่างเช่น ใช้คำภาษาอังกฤษว่า “วิ่ง” NLP ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจว่าคำนี้เป็นคำคุณศัพท์ของ “run” และมีความหมายคล้ายกัน

โปรแกรม NLP ช่วยให้แชทบอท ผู้ช่วยสั่งงานด้วยเสียง และรถอัจฉริยะทำงานโดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกที่ซับซ้อน เช่น เชนมาร์คอฟที่ซ่อนอยู่ การย่อตัวอักษร การเรียงคำ โทเค็น การจดจำเอนทิตี การติดแท็กส่วนหนึ่งของคำพูด และ N-grams

การประมวลผลภาษาธรรมชาติกำลังเปลี่ยนวิธีที่คอมพิวเตอร์โต้ตอบกับผู้คนไปตลอดกาล สามารถทำสิ่งต่างๆ เช่น ค้นหาว่าคำและวลีใดเป็นส่วนหนึ่งของคำพูด และสร้างลำดับตรรกะของข้อความเป็นคำตอบ

NLP ถูกนำมาใช้ในการตลาดอย่างไร?

ในฐานะนักการตลาด เรามองหาเทคโนโลยีใหม่ๆ อยู่เสมอเพื่อสร้างแคมเปญการตลาดที่ดีขึ้นและมุ่งเน้นมากขึ้น NLP เป็นเทคโนโลยีประเภทหนึ่งที่ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดทั่วโลกสร้างแคมเปญของตนให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ช่วยให้เราสามารถเปลี่ยนจากวิธีการทำตลาดแบบเดิมๆ ที่ "ลองผิดลองถูก" และหันมาใช้แคมเปญที่ตรงเป้าหมายมากขึ้นและมีผลตอบแทนจากการลงทุนที่สูงกว่า

NLP สามารถนำไปใช้ได้หลายวิธีเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแรงจูงใจของผู้บริโภค ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ประวัติการแชทของลูกค้าอย่างละเอียด สามารถเปิดเผยจุดบกพร่องที่สามารถใช้สร้างแคมเปญการตลาดเนื้อหาเชิงลึกได้

นอกจากนี้ แพลตฟอร์ม SaaS ยังสามารถใช้ NLP เพื่อสร้างแชทบอทอัจฉริยะที่สามารถเข้าใจคำถามของผู้เข้าชมและตอบคำถามได้อย่างเหมาะสม ซึ่งจะเพิ่มอัตรา Conversion ของเว็บไซต์

ในทางกลับกัน โฆษณาวิดีโอสามารถใช้ NLP เพื่อพิจารณาว่าลูกค้าต้องการ ต้องการ และรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ และสร้างโฆษณาวิดีโอที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นซึ่งเชื่อมโยงกับผู้ชมเป้าหมาย

นั่นไม่ใช่ทั้งหมด. NLP มีบทบาทสำคัญในการตลาดเนื้อหาและ SEO เช่นกัน เครื่องมือค้นหาใช้อัลกอริทึม NLP เพื่อพิจารณาว่าเนื้อหาชิ้นหนึ่งดีเพียงใดและเกี่ยวข้องกับคำค้นหาของผู้ใช้มากน้อยเพียงใด เป็นเทคโนโลยีก่อกวนล่าสุดในจักรวาล SEO

ในโพสต์บล็อกเชิงลึกของ Scalenut นี้ 'NLP SEO: คืออะไรและจะใช้อย่างไรสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหา' คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่ NLP ส่งผลต่อการเพิ่มประสิทธิภาพเครื่องมือค้นหา

NLU คืออะไร?

การเข้าใจภาษาธรรมชาติเป็นเทคโนโลยีส่วนย่อยของ NLP ที่เน้นการเข้าใจภาษามนุษย์ วิธีที่เราพูดเป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ผู้คนสามารถใช้คำหรือศัพท์แสงที่แตกต่างกันเพื่อพูดสิ่งเดียวกันในภาษาเดียวกัน NLU ช่วยให้โปรแกรมคอมพิวเตอร์เข้าใจบริบท เจตนา ความหมาย และความรู้สึกนึกคิดของภาษามนุษย์โดยการปรับภาษาของเราให้เป็นโครงสร้างข้อมูลที่เป็นมิตรกับคอมพิวเตอร์

การวิเคราะห์ไวยากรณ์มุ่งเน้นไปที่โครงสร้างประโยคเพื่อทำความเข้าใจไวยากรณ์และแง่มุมอื่นๆ ของข้อความที่ป้อนเข้า การวิเคราะห์ความหมายสร้างขึ้นจากสิ่งนั้นและศูนย์ในความหมายของข้อมูลที่ป้อนเข้าในบริบทที่กำหนด และการวิเคราะห์ความรู้สึกช่วยให้พวกเขาเข้าใจความฉลาดทางอารมณ์โดยรวมที่มีความสัมพันธ์กับสิ่งที่กล่าวถึงในเนื้อหา

ตัวอย่างเช่น หากคุณถามผู้ช่วยเสียงว่า “อากาศเป็นอย่างไรบ้าง” NLU ช่วยให้เครื่องเข้าใจว่าคุณกำลังถามเกี่ยวกับสภาพอากาศในตำแหน่งที่คุณกำหนด หรือถ้าคุณถามว่า “วันนี้เป็นอย่างไรบ้าง” จะช่วยให้ผู้ช่วยเข้าใจว่าคุณกำลังพูดถึงสภาพอากาศในสถานที่นั้น

NLU ใช้ในการตลาดอย่างไร?

เป็นส่วนหนึ่งของ NLP ความเข้าใจภาษาธรรมชาติมีบทบาทสำคัญในกรณีการใช้งานทั้งหมดของ NLP ในด้านการตลาด

ตัวอย่างเช่น NLU ช่วยให้บริษัทวิเคราะห์การแชทกับลูกค้าเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมว่าผู้คนรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือบริการ นอกจากนี้ หากคุณสร้างแชทบอท NLU จะถูกใช้เพื่ออ่านข้อความของผู้เยี่ยมชมและค้นหาความหมายของคำและประโยคในบริบท

หรือหากคุณมีข้อมูลจำนวนมากจากการสำรวจตลาด คุณสามารถใช้ NLU เพื่อดึงข้อมูลทางสถิติออกมาและทำความเข้าใจว่าคำตอบทั้งหมดมีความหมายอย่างไร ข้อมูลเชิงลึกดังกล่าวสามารถนำมาใช้เพื่อปรับกลยุทธ์ทางการตลาดของคุณอย่างละเอียด

NLG คืออะไร?

ระบบ NLG เป็นอีกหนึ่งส่วนย่อยของ NLP ที่ช่วยในการสรุปข้อความและสร้างคำตอบที่เหมาะสม ความสัมพันธ์ระหว่าง NLU และ NLG คือ ด้วย NLU คุณจะเข้าใจว่าผู้เยี่ยมชม ผู้ใช้ หรือลูกค้าต้องการอะไร และด้วยระบบ NLG คุณจะสร้างการตอบสนอง

เมื่อเราถามผู้ช่วยเสียงของเราว่า “อากาศเป็นอย่างไรบ้าง” มันวิเคราะห์ความหมายและรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับสภาพอากาศในพื้นที่ของเรา และตอบกลับด้วยประโยคไม่กี่ประโยคเกี่ยวกับสภาพอากาศ การสร้างภาษาธรรมชาติเป็นขั้นตอนสุดท้ายในโปรแกรม NLP ที่สร้างประโยคที่มนุษย์เข้าใจด้วยข้อมูลที่เราขอ

NLG ใช้ในการตลาดอย่างไร?

นักการตลาดใช้ NLG เพื่อตั้งโปรแกรมให้เครื่องจักรสร้างข้อความที่มีเสียงเหมือนมนุษย์เพื่อตอบสนองต่อผลลัพธ์ของกระบวนการ NLU ตัวอย่างเช่น หากเรากำลังพัฒนาผู้ช่วยเสียงของเราเอง คุณคงต้องการให้ระบบพูดได้ และนั่นคือสิ่งที่ NLG ช่วยให้คุณประสบความสำเร็จ

อีกครั้ง เนื่องจากเป็นส่วนย่อยของ NLP การสร้างภาษาธรรมชาติจึงถูกนำมาใช้ในเกือบทุกกรณีการใช้งานของ NLP ตัวอย่างเช่น เมื่อพัฒนาแชทบอท NLG ช่วยให้เราตั้งโปรแกรมแชทบอทให้ตอบกลับด้วยวิธีเฉพาะ หากแชทบอทของเราพูดคุยได้และเป็นมิตร แชทบอทอาจมีน้ำเสียงที่ไม่เป็นทางการพร้อมตัวเลือกคำที่เป็นมิตร เช่น “เฮ้!” แทนคำว่า "สวัสดี"

ความแตกต่างระหว่าง NLP, NLU และ NLG?

แม้ว่าจะมีความเกี่ยวข้องกัน แต่ NLP, NLU และ NLG ก็มีประเด็นสำคัญที่แตกต่างกันเล็กน้อย สิ่งสำคัญที่สุดคือความแตกต่างในขอบเขตการทำงานของเทคโนโลยี NLU ทำงานร่วมกับข้อมูลอินพุต NLG ทำงานร่วมกับข้อมูลเอาต์พุต และ NLP ครอบคลุมทั้งสองด้านนี้และมุ่งเน้นไปที่การส่งมอบผลลัพธ์จาก NLU และ NLG

เมื่อเราพูดถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ NLU และ NLG มีบทบาทสำคัญในกระบวนการนี้ NLU ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจข้อความที่ได้รับและความแตกต่างของข้อความ และ NLG ช่วยให้คอมพิวเตอร์สร้างผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์ พวกเขาร่วมกันสร้าง NLP ซึ่งเป็นระบบคอมพิวเตอร์อัจฉริยะเทียมที่เข้าใจมนุษย์และสาระสำคัญของภาษามนุษย์

จากเครื่องมือค้นหาที่พยายามทำความเข้าใจข้อความค้นหาไปจนถึงแชทบอทที่พูดได้เหมือนมนุษย์ NLU, NLP และ NLG เป็นความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่จะเปลี่ยนวิธีที่เราโต้ตอบกับคอมพิวเตอร์ไปตลอดกาล

ใช้เทคโนโลยี NLP ในการทำการตลาดด้วยเนื้อหาของคุณด้วย Scalenut

Scalenut เป็นแพลตฟอร์มการตลาดเนื้อหาและ SEO แบบครบวงจรที่ให้คุณใช้ NLP, NLU และ NLG ในการสร้างเนื้อหา สิ่งที่คุณต้องทำคือป้อนคำหลักและสถานที่ที่คุณกำหนดเป้าหมาย

Scalenut จะวิเคราะห์เนื้อหาที่มีการจัดอันดับสูงสุดบนอินเทอร์เน็ตและจัดทำรายงานการวิจัยที่ครอบคลุม ในรายงานนี้ คุณจะพบรายการคำหลัก NLP ที่คู่แข่งของคุณใช้ ซึ่งคุณสามารถใช้ในเนื้อหาของคุณเพื่อให้อันดับสูงขึ้น

นอกจากนี้ เมื่อคุณสร้างบทสรุปเนื้อหาสำหรับหัวข้อของคุณแล้ว คุณสามารถใช้คุณสมบัติ NLG เช่น "เขียน" "สอน" และเทมเพลต AI เพื่อสร้างข้อความที่มีเสียงเหมือนมนุษย์ได้ คุณยังสามารถเปลี่ยนการตั้งค่าเอาต์พุต AI เช่น ความยาวเอาต์พุตและความคิดสร้างสรรค์

ตลอดกระบวนการสร้างเนื้อหา Scalenut ช่วยคุณวัดคุณภาพเนื้อหาของคุณด้วยความช่วยเหลือของเกรดเนื้อหาที่เป็นกรรมสิทธิ์ของเรา ซึ่งจะวิเคราะห์ข้อความตามข้อกำหนดของ NLP และคุณภาพของเนื้อหา

หากลูกค้าของคุณใช้ NLP เพื่อค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์ของคุณ การสร้างแผนการตลาดโดยใช้คำศัพท์ NLP ก็สมเหตุสมผล ช่วยให้เนื้อหาของคุณเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายที่ต้องการด้วยจุดประสงค์ในการค้นหาที่เหมาะสม

ไม่ว่าคุณจะทำการตลาดผลิตภัณฑ์ของคุณผ่านบล็อกหรือโพสต์บนโซเชียลมีเดีย ความเข้าใจเกี่ยวกับ NLP และส่วนย่อยของมันรวมกับเครื่องมืออย่าง Scalenut คือสูตรสำเร็จที่แน่นอนสำหรับความสำเร็จ

เราหวังว่าบล็อกนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจการทำงานภายในของเครื่องมือค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย NLP หากต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับผลกระทบของ NLP ต่อ SEO โปรดดูบล็อก Scalenut เชิงลึกเกี่ยวกับตัวอย่างการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) 12 ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง

เกี่ยวกับ Scalenut

Scalenut เป็นแพลตฟอร์ม SEO และการตลาดเนื้อหาแบบครบวงจรที่ขับเคลื่อนโดย AI และช่วยให้นักการตลาดทั่วโลกสร้างเนื้อหาคุณภาพสูงและแข่งขันได้ในวงกว้าง ตั้งแต่การค้นคว้า การวางแผน และโครงร่างไปจนถึงการรับรองคุณภาพ Scalenut ช่วยให้คุณบรรลุสิ่งที่ดีที่สุดในทุกสิ่ง

เพิ่มพลังให้กับแคมเปญการตลาดเนื้อหาของคุณด้วย AI ลงทะเบียนกับ Scalenut และเริ่มสร้างเนื้อหาวันนี้