NLP Vs NLU Vs NLG：内容营销人员综合指南

已发表: 2023-01-10

NLP、NLU 和 NLG 等 AI 技术让用户可以使用高级计算为他们的搜索查询找到最相关的信息。

NLP 搜索算法被 Google 和 Bing 等搜索引擎用来索引和理解网站上的内容。他们使用相同的技术来了解用户真正在寻找什么，并将他们与索引中最有用的内容相匹配。

对他们来说，一切都是为了了解搜索者正在寻找什么，并提供有关该主题的最佳信息来源。

作为试图在搜索引擎排名游戏中取胜的营销人员，了解这些技术及其对 SERP 的影响非常重要。在此博客中，我们将帮助您了解什么是 NLP、NLU 和 NLG，以及这些术语之间的区别。

什么是自然语言处理？

自然语言处理是计算语言学中的一种方法，它使用计算机科学、语言分析、人工智能、机器学习和数据科学。它通过使智能设备能够处理自然语言文本数据并产生有用的结果，弥合了人类与智能设备之间的鸿沟。

无论您是在与 Alexa、Siri 还是 Ok Google 交谈，由于越来越多地使用智能语音助手，自然语言搜索越来越受欢迎。世界各地的人们都使用他们的母语进行搜索。如果您想了解有关自然语言搜索的更多信息，请查看此 Scalenut 博客“什么是自然语言搜索及其工作原理”。

自然语言搜索的工作方式是，所有这些语音助手都使用 NLP 将非结构化数据从我们自然的说话方式转换为机器可以轻松理解的结构化数据。

例如，以英文单词“running”为例。 NLP帮助计算机理解这个词是“跑”的形容词，意思相近。

NLP 程序通过使用复杂的深度学习算法（如隐马尔可夫链、词形还原、词干提取、标记化、实体识别、词性标记和 N 元语法）帮助聊天机器人、语音助手和智能汽车工作。

自然语言处理正在永远改变计算机与人互动的方式。它可以做一些事情，比如弄清楚单词和短语属于哪个词性，并制作文本的逻辑序列作为回复。

NLP如何用于营销？

作为营销人员，我们一直在寻找新技术来创建更好、更有针对性的营销活动。 NLP 是一种技术，可帮助全球营销专家提高营销活动的有效性。它使我们能够摆脱传统的“试错”营销方法，转向更有针对性和更高投资回报的营销活动。

NLP 可以以多种不同的方式使用，以深入了解消费者的动机。例如，对历史客户聊天的全面分析可以揭示痛点，然后可用于创建深入的内容营销活动。

此外，SaaS 平台可以使用 NLP 创建一个智能聊天机器人，可以理解访问者的问题并做出适当的回答，从而提高网站的转化率。

另一方面，视频广告可以使用 NLP 来了解客户对产品的需求、需求和感受，并制作更有效的视频广告来与目标受众建立联系。

那不是全部。 NLP 在内容营销和 SEO 中也发挥着重要作用。搜索引擎使用 NLP 算法来确定一段内容的质量以及它与用户搜索查询的相关性。它是 SEO 领域中最新的颠覆性技术。

在这篇深入的 Scalenut 博客文章“NLP SEO：它是什么以及如何使用它进行内容优化”中，您可以了解有关 NLP 如何影响搜索引擎优化的更多信息。

什么是自然语言理解？

自然语言理解是 NLP 的一个子集技术，侧重于理解人类语言。我们说话的方式是非结构化数据。人们可以用不同的词或行话用同一种语言说同样的话。 NLU 通过将我们的语言调整为计算机友好的数据结构，帮助计算机程序理解人类语言的上下文、意图、语义和情感。

语法分析侧重于句子结构，以理解语法和输入文本的其他方面。语义分析以此为基础，并集中于给定上下文中输入数据的含义。情绪分析帮助他们了解与内容中提到的实体相关的整体情商。

例如，如果你问你的语音助手，“天气怎么样？” NLU 帮助机器了解您正在询问给定位置的天气。或者如果你问，“今天怎么样？” 这将帮助助手了解您正在谈论该位置的天气。

NLU 如何用于营销？

作为 NLP 的一个子集，自然语言理解在 NLP 在市场营销中的所有用例中都扮演着重要的角色。

例如，NLU 帮助公司分析与客户的聊天，以更多地了解人们对产品或服务的感受。此外，如果你制作了一个聊天机器人，NLU 将用于阅读访问者的消息并弄清楚他们的单词和句子在上下文中的含义。

或者，如果您从市场调查中获得了大量信息，则可以使用 NLU 提取统计信息并了解所有答案的含义。然后可以使用这些见解来微调您的营销策略。

什么是 NLG？

NLG 系统是 NLP 的另一个子集，有助于文本摘要和生成适当的响应。 NLU 和 NLG 之间的关系是，使用 NLU，您可以了解访问者、用户或客户的要求，使用 NLG 系统，您可以生成响应。

当我们问我们的语音助手，“天气怎么样？” 它分析意思并收集我们所在位置的天气信息，并用几句关于天气的回复。自然语言生成是 NLP 程序的最后阶段，它使用我们要求的确切信息形成听起来像人类的句子。

NLG 如何用于营销？

营销人员使用 NLG 对机器进行编程，以生成听起来像人类的文本，以响应 NLU 过程的结果。例如，如果我们正在开发自己的语音助手，您可能希望它会说话，而这正是 NLG 帮助您实现的。

同样，作为 NLP 的一个子集，自然语言生成几乎用于 NLP 的每个用例。例如，在开发聊天机器人时，NLG 帮助我们对聊天机器人进行编程，使其以特定方式回复。如果我们的聊天机器人是友好的对话型的，它可能会使用非正式的语气，并友好地选择“嘿！”之类的词。而不是“你好”。

NLP、NLU 和 NLG 之间的区别？

尽管相关，但 NLP、NLU 和 NLG 有几个关键的区别点。最重要的是技术工作范围的不同。 NLU 处理输入数据，NLG 处理输出数据，而 NLP 包含这两个方面，并专注于从 NLU 和 NLG 交付结果。

当我们谈论自然语言处理时，NLU 和 NLG 在这个过程中起着至关重要的作用。 NLU 帮助计算机理解给定的文本及其细微差别，而 NLG 帮助它们产生有用的输出。它们共同构成了 NLP，这是一种人工智能计算系统，可以理解人类和人类语言的本质。

从试图理解搜索查询的搜索引擎到像人类一样说话的聊天机器人，NLU、NLP 和 NLG 是技术上的突破，将永远改变我们与计算机交互的方式。

通过 Scalenut 在您的内容营销中利用 NLP 技术

Scalenut 是一个一体化的内容营销和 SEO 平台，使您能够使用 NLP、NLU 和 NLG 来创建内容。您所要做的就是输入您的主要关键字和您定位的位置。

Scalenut 将分析互联网上排名靠前的内容，并生成一份综合研究报告。在此报告中，您将找到您的竞争对手正在使用的 NLP 关键字列表，您可以在您的内容中使用这些关键字来提高排名。

此外，一旦你为你的主题创建了内容简介，你就可以使用 NLG 功能，如“编写”、“指导”和 AI 模板来生成听起来像人类的文本。您还可以更改 AI 输出设置，例如输出长度和创造力。

在整个内容创建过程中，Scalenut 借助我们专有的内容等级帮助您衡量内容的质量，该等级根据 NLP 术语和内容质量分析文本。

如果您的客户正在使用 NLP 查找与您的产品相关的信息，那么围绕 NLP 术语制定营销计划就很有意义。它可以帮助您的内容以正确的搜索意图出现在正确的受众面前。

无论您是通过博客还是在社交媒体上发帖营销您的产品，了解 NLP 及其子集并结合 Scalenut 等工具都是成功的必由之路。

我们希望这篇博客能帮助您了解 NLP 驱动的搜索引擎的内部工作原理。要了解有关 NLP 对 SEO 的影响的更多信息，请参阅这篇关于自然语言处理 (NLP) 的 12 个真实示例的深度 Scalenut 博客。

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