网站内容营销( 自然语言处理(NLP)在内容营销中的应用创新)

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自然语言处理(NLP)在内容营销中的应用创新)

　　【快速翻译】自然语言处理（NLP）在内容营销中提供了许多好处，其在内容营销中的用例说明了为什么需要在各个行业采用自然语言处理（NLP）的原因。

　　自然语言处理（NLP）是人工智能的一种高级实现，它侧重于使用人工智能和智能算法来分析和处理自然语言。自然语言处理 (NLP) 技术的主要示例是 Siri 和 Alexa 等虚拟助手。他们为实现类人对话创造了一个环境，这是许多自然语言处理应用程序之一。

　　据研究机构预测，2025年全球自然语言处理（NLP）市场规模将是2020年的14倍，预计将达到430亿美元。自然语言处理（NLP）在机器学习/人工智能中的应用将推动更大的增长。

　　自然语言处理 (NLP) 在各个行业都有许多用例。这些用例包括：

　　例如，谷歌翻译使用自然语言处理（NLP）而不是逐字翻译来翻译语言；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 来响应常见查询。自然语言处理 (NLP) 的用例遍布世界各地。

　　自然语言处理（NLP）已应用于医疗、保险、银行、汽车、教育等行业，而自然语言处理（NLP）在商业领域的应用呈指数级增长，并开始得到应用在内容营销行业。

　　什么是内容营销中的自然语言处理 (NLP)？

　　自然语言处理（NLP）在营销领域（尤其是在内容营销领域）的应用正在快速增长，它将影响公司创建的内容类型及其创建方式。该技术帮助人们了解某些关键词、内容场景以及目标用户阅读内容的原因。

　　例如，自然语言处理 (NLP) 的情感分析功能使公司能够识别围绕其品牌的情感。当目标用户在社交媒体上谈论产品时，自然语言处理 (NLP) 算法会分析他们的情绪和态度，使公司能够确定营销工作的重点。一些开发者为多个行业的情感分析提供自然语言处理（NLP）和人工智能服务。

　　内容营销中自然语言处理 (NLP) 的用例

　　自然语言处理 (NLP) 的内容和数字实现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。

　　自然语言处理（NLP）通常侧重于如何为每个目标用户提供个性化的营销体验。通过自然语言处理 (NLP)，公司可以了解用户行为、他们的偏好以及让他们阅读某些内容的原因。

　　以下是自然语言处理 (NLP) 如何帮助内容营销的示例：

　　(1)识别热点话题

　　人工智能和自然语言处理在内容方面的一个重要优势是在线识别热点话题。该算法通过数百个 URL 监视社交媒体和 网站 上的用户对话，以确定每个人都在谈论什么。

　　(2)客户情绪分析

　　内容营销中自然语言处理 (NLP) 研究的最大成就之一可能是情感分析。自然语言处理算法分析社交媒体帖子、反馈和评论，甚至是客户生成的内容，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，它们可以帮助公司了解客户对其产品的看法和感受。

　　这些工具是自动化的、基于规则的算法，用于了解围绕某个主题的评价和态度。例如，美国的一些政客使用这些工具来听取人们在选举期间对他们的评价。人工智能开发人员可以根据用户想听到的内容构建情感分析算法。

　　(3)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。自然语言处理 (NLP) 内容写作使他们能够通过人工智能和自然语言处理 (NLP) 软件创建大量内容。该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。

　　这方面的一个例子是，当一家公司想要将反向链接添加到某些 文章 并将它们发布给第三方 网站 时，这些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以千计的产品描述时，内容营销使用自然语言处理 (NLP) 来减少编写此类描述所需的时间。

　　(4)内容个性化

　　自然语言处理 (NLP) 在营销和内容创建中面临的挑战之一是个性化。通过详细跟踪他们在 网站 上的体验并了解每个用户想要阅读的内容，自然语言处理 (NLP) 内容的创建/生成可以个性化。

　　例如，自然语言处理 (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。当阅读频率较高时，内容作者可以创建满足这些条件的文章，从而鼓励更多的目标用户阅读该内容。

　　个性化内容提高了内容营销工作的投资回报。自然语言处理 (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。

　　(5)提升用户体验

　　与其他行业一样，用户体验是内容营销的关键。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、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得到他们想要的东西时，用户体验也会得到改善。它涉及使用自然语言处理 (NLP) 研究来查找符合用户意图并提供最佳搜索结果的关键字。

　　用户网络旅程跟踪中的自然语言处理 (NLP)

　　除了上面提到的所有内容，还有一件事可以使用自然语言处理来获得更多奖励。自然语言处理 (NLP) 算法可以帮助公司了解每个用户的在线旅程——他们的在线搜索查询、登陆页面、消费的内容、参与的社交媒体帖子、评论和反馈等。

　　识别用户的网络旅程可以让企业准确了解以下内容：

　　综上所述

　　自然语言处理 (NLP) 为内容营销人员提供有关客户正在寻找的内容的见解。内容是数字营销活动的基石。人们需要了解自然语言处理（NLP）在内容营销中的用例，包括情感分析、热点话题识别以及通过机器人创建内容。

　　最后，本文研究了自然语言处理（NLP）在内容营销中的重要部分——用户网络旅程的跟踪。当公司可以跟踪用户参与的内容类型和内容营销工作时，他们收到的回报将呈指数增长。

　　原标题：自然语言处理在内容营销中有何用处？，作者：帕斯巴罗特

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