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【51CTO.com快譯】自然語言處理(NLP)在內容營銷中提供了諸多好處，而其在內容營銷中的使用案例展示了各行業領域需要采用自然語言處理(NLP)的原因。

自然語言處理(NLP)是人工智能的高級實現，它專注于使用人工智能和智能算法分析和處理自然語言。自然語言處理(NLP)技術的主要例子是Siri和Alexa等虛擬助理。它們為實施類似人類的對話創造了一個環境，這是眾多的自然語言處理應用程序之一。

根據調研機構的預測，2025年全球自然語言處理(NLP)市場規模將是2020年的14倍，預計將達到430億美元。自然語言處理(NLP)在機器學習/人工智能中的應用將推動更大的增長。

自然語言處理(NLP)有很多用各行業領域的用例。這些用例包括：

• 預測文本
• 語言翻譯
• 虛擬助理
• 文本處理
• 數據分析
• 文本過濾
• 智能搜索

例如，谷歌翻譯使用自然語言處理(NLP)替代逐字翻譯來翻譯語言;文字處理器使用自然語言處理來檢查語法準確性和客戶服務中心在聊天機器人中使用NLP來回復常見查詢。自然語言處理(NLP)的用例遍布世界各地。

自然語言處理(NLP)已經應用在醫療保健、保險、銀行、汽車、教育等行業領域中，而自然語言處理(NLP)在商業領域中的應用正在成倍增長，并且開始應用在內容營銷行業中。

什么是內容營銷中的自然語言處理(NLP)?

自然語言處理(NLP)在營銷領域(尤其是內容營銷領域)的應用正在迅速增長，它將影響企業創建的內容類型及其創建方式。該技術幫助人們了解某些關鍵字、內容場景以及目標用戶閱讀內容的原因。

例如，自然語言處理(NLP)的情感分析功能使企業能夠識別圍繞其品牌的情感。當目標用戶在社交媒體上談論產品時，自然語言處理(NLP)算法會分析他們的情感和態度，使企業能夠確定應該將營銷工作集中在哪些方面。有一些開發商為多個行業領域的情感分析提供自然語言處理(NLP)和人工智能服務。

自然語言處理(NLP)在內容營銷中的用例

自然語言處理(NLP)的容和數字實施側重于確定人們閱讀內容的原因、要創建的內容類型以及如何從該內容中獲得最佳結果。

自然語言處理(NLP)在總體上關注如何為每個目標用戶提供個性化的營銷體驗。通過自然語言處理(NLP)，企業可以了解用戶行為、他們的偏好以及是什么讓他們閱讀某些內容。

以下是自然語言處理(NLP)如何為內容營銷提供幫助的示例：

(1)識別熱門話題

人工智能和自然語言處理在內容方面的一個重要好處是在線識別熱門話題。該算法通過成百上千的URL來監控用戶在社交媒體和網站上的對話，以確定每個人都在談論什么內容。

(2)客戶情緒分析

內容營銷中自然語言處理(NLP)研究的最大成果之一可能是情緒分析。自然語言處理算法分析社交媒體帖子、反饋和評論，甚至是客戶生成的內容，以確定客戶對產品或主題的感受。

Monkeylearn、Lexalytics、Brandwatch和Social Searcher等工具就是情感分析工具的一些示例，它們可幫助企業了解客戶對其產品的看法和感受。

這些工具是基于規則的自動算法，用于了解圍繞某個主題的評價和態度。例如美國一些政治人物使用這些工具來聽取人們在選舉期間對他們的評價。人工智能開發商可以根據用戶想聽的內容構建情感分析算法。

(3)擴展內容寫作

通常情況下，企業需要大量內容來提高參與度并使客戶可見。自然語言處理(NLP)的內容寫作使他們能夠通過人工智能和自然語言處理(NLP)軟件創建大量內容。其算法可以根據不同的參數編寫或修改內容，幫助企業制作更多的內容。

這樣的一個例子是當企業想要為某些文章添加反向鏈接并將它們發布到第三方網站時，這些內容可以由機器人生成。

另一個例子是當企業需要在他們的電子商務商店中編寫數千個產品描述時，內容營銷采用自然語言處理(NLP)減少了編寫此類描述所需的時間。

(4)內容的個性化

自然語言處理(NLP)在營銷和內容創建面臨的一個難題是個性化。通過詳細跟蹤他們在網站上的體驗，了解每個用戶想要閱讀的內容，可以使自然語言處理(NLP)內容的創建/生成實現個性化。

例如，自然語言處理(NLP)跟蹤算法可以跟蹤用戶突出顯示、滾動最多并停留更長時間的內容。當閱讀頻率很高時，內容作者可以創建符合這些條件的文章，從而促使更多目標用戶閱讀內容。

個性化內容提高了內容營銷工作的投資回報率。自然語言處理(NLP)算法還可以根據位置、人口統計和其他參數建議個性化內容。

(5)提升用戶體驗

與其他行業一樣，用戶體驗是內容營銷的關鍵。數據和內容智能平臺告訴企業什么類型的客戶正在閱讀他們的內容、興趣、所在位置等。它有助于創建提供更好用戶體驗的特定內容。

當客戶通過搜索結果獲得他們想要的東西時，用戶體驗也會得到改善。它涉及使用自然語言處理(NLP)研究來查找與用戶意圖相匹配的關鍵字，并提供最佳搜索結果。

用戶網絡旅程跟蹤中的自然語言處理(NLP)

除了以上提到的所有內容之外，還有一件事可以使用自然語言處理來獲得更多回報。自然語言處理(NLP)算法可以幫助企業理解每個用戶的網絡旅程——他們的網絡搜索查詢、登陸的頁面、消費的內容、參與的社交媒體帖子、評論和反饋等。

識別用戶網絡旅程可以讓企業對以下事項有一個準確的了解：

• 在每個階段交付的內容類型。
• 應交付內容的平臺。
• 他們需要改進和更新的內容。
• 人們談論的事情的類型。
• 人們最常聯想到的搜索查詢

結論

自然語言處理(NLP)為內容營銷人員提供客戶正在尋找的有關內容的見解。內容是數字營銷活動的基石。人們需要了解自然語言處理(NLP)在內容營銷中的用例，其中包括情感分析、識別熱門話題以及通過機器人創建內容。

最后，本文研究了自然語言處理(NLP)在內容營銷中的重要部分——用戶網絡旅程的跟蹤。當企業可以跟蹤用戶參與的內容類型以及內容營銷工作時，其獲得的回報將會成倍增長。

原文標題：How is Natural Language Processing Useful in Content Marketing?，作者：Parth Barot

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