自然语言处理在内容营销中有几个好处。NLP 技术在内容营销中的使用案例展示了为什么该行业需要 NLP。
自然语言处理或 NLP 是人工智能的高级实现。它专注于使用人工智能和智能算法分析和处理自然语言。NLP 技术的主要例子是 Siri 和 Alexa 等虚拟助手。它们为类似人类的对话创造了一个环境，这是众多自然语言处理应用程序之一。
据估计，2025年全球NLP市场将是2025年的14倍，市场规模预计将达到 430 亿美元。NLP 在机器学习/人工智能中的使用将推动最大增长。
自然语言处理具有服务于多个行业的用例。这些包括：
预测文本
语言翻译
虚拟助手
文字处理
数据分析
文字过滤
智能搜索
谷歌翻译使用 NLP 来翻译语言，而不是字对字的翻译。文字处理器使用自然语言处理来检查语法准确性。客户服务中心在聊天机器人中使用 NLP 来恢复常见查询。NLP 的用例遍布世界各地。
无论是医疗保健、保险、银行、汽车还是教育中的 NLP，NLP 在商业中的使用都在增加两倍。最新进入此列表的是内容营销行业。
什么是内容营销中的 NLP？
NLP 在营销领域，尤其是内容营销领域，正在取得巨大的增长。它会影响公司创建的内容类型及其创建方式。该技术帮助我们了解某些关键字、内容的上下文以及人们阅读他们阅读的内容的原因。
让我们看一个例子；NLP 的情感分析功能使公司能够识别围绕其品牌的情感。当人们在社交媒体上谈论产品时，NLP 算法会分析这种情绪，使公司能够确定他们应该将营销工作集中在哪里。多家公司为多个行业的情感分析提供 NLP 和 AI 服务。
NLP 在内容营销中的用例
自然语言处理内容和数字实施侧重于确定人们阅读内容的原因、要创建的内容类型以及如何从该内容中获得最佳结果。
NLP 总体上关注如何为每个目标用户提供个性化的营销体验。通过 NLP，公司可以了解用户行为、他们的偏好以及是什么让他们点击某些内容。
以下是自然语言处理技术如何帮助内容营销：
识别热门话题：
人工智能和自然语言处理在内容中的一个重要优势是在线识别热门话题。该算法运行在成百上千的 URL 中，以监控社交媒体和网站上的用户对话，以确定每个人都在谈论什么。
客户情绪分析：
内容营销中 NLP 研究的最大成果之一可能是情绪分析。自然语言处理算法分析社交媒体帖子、反馈和评论，甚至是用户生成的内容，以确定客户对产品或主题的看法。Monkeylearn、Lexalytics、Brandwatch 和 Social Searcher 等工具是情感分析工具的一些示例，它们可帮助公司了解客户对其产品的看法和感受。这些工具是基于规则的自动算法，用于了解围绕某个主题的情绪。一些政治家使用这些工具来听取人们在选举期间对他们的评价。人工智能开发公司可以根据公司想听的内容构建情感分析算法。
扩展内容写作：
通常，公司需要大量内容来提高参与度并使客户可见。NLP 内容写作使他们能够通过 AI 和 NLP 软件创建大量内容。算法可以根据不同的参数编写或修改内容，帮助企业制作更多的内容。一个这样的例子是当公司想要为某些文章添加反向链接并将它们发布到第三方网站时。此内容可以由机器人生成。另一个例子是当公司需要在他们的电子商务商店中编写数千个产品描述时。(NLP) 内容营销中的自然语言处理技术减少了编写此类描述所需的时间。
内容个性化：
NLP 在营销和内容创建中的一个棘手实现是个性化。通过详细跟踪他们在网站上的体验，了解每个用户想要阅读的内容，可以个性化 NLP 内容的创建/生成。例如，NLP 跟踪算法可以跟踪用户突出显示、滚动最多并停留更长时间的内容的哪些部分。当频率很高时，内容作者可以创建符合这些条件的文章，从而导致更多相关受众阅读内容。目标内容提高了整个内容营销工作的投资回报率。NLP 算法还可以根据位置、人口统计和其他参数建议个性化内容。
改善用户体验：
用户体验是内容营销的关键，就像其他行业一样。数据和内容智能平台告诉公司哪些类型的客户正在阅读他们的内容、他们的兴趣、位置等。它有助于创建提供更好用户体验的特定内容。当客户通过搜索结果获得他们想要的东西时，用户体验也会得到改善。它涉及使用 NLP 研究来查找与用户意图相匹配的关键字并提供最佳搜索结果。
最大的秘密好处——用户旅程跟踪中的 NLP
除了上面提到的所有内容之外，还有一件事可以使用自然语言处理来获得最大回报。NLP 算法可以帮助公司理解每个用户的整个旅程——他们的网络搜索查询、他们登陆的页面、他们消费的内容、他们参与的社交媒体帖子、评论和反馈等。
识别用户旅程可以让公司对以下事情有一个准确的了解：
在每个阶段交付的内容类型
应该交付内容的平台
他们需要改进和更新的内容
人们谈论他们的事情的类型
人们与他们最相关的搜索查询
结论
自然语言处理为内容营销人员提供有关其客户正在寻找的内容的见解。内容是每个数字营销活动的基石。我们了解 NLP 在内容营销中的用例，包括情感分析、识别热门话题以及通过机器人创建内容。
最后，我们研究了 NLP 在内容营销中的大秘密——用户旅程的跟踪。当公司可以跟踪用户参与的内容类型以及内容营销工作的回报成倍增加时。