NLP Vs NLU Vs NLG : un guide complet pour les spécialistes du marketing de contenu

Les technologies d'IA telles que NLP, NLU et NLG permettent aux utilisateurs d'utiliser l'informatique avancée pour trouver les informations les plus pertinentes pour leur requête de recherche.

Les algorithmes de recherche NLP sont utilisés par les moteurs de recherche comme Google et Bing pour indexer et comprendre le contenu des sites Web. Ils utilisent les mêmes technologies pour comprendre ce que les utilisateurs recherchent vraiment et les associer au contenu le plus utile de leur index.

Pour eux, il s'agit de comprendre ce qu'un chercheur recherche et de fournir les meilleures sources d'information sur ce sujet.

En tant que spécialiste du marketing essayant de dominer le jeu des classements des moteurs de recherche, il est important que vous compreniez ces technologies et leur impact sur les SERP. Dans ce blog, nous vous aiderons à comprendre ce que sont NLP, NLU et NLG et la différence entre ces termes.

Qu'est-ce que la PNL ?

Le traitement du langage naturel est une méthode de linguistique computationnelle qui utilise l'informatique, l'analyse linguistique, l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et la science des données. Il comble le fossé entre les humains et les appareils intelligents en permettant à ces derniers de traiter des données textuelles en langage naturel et de produire des résultats utiles.

Que vous parliez à Alexa, Siri ou Ok Google, la recherche en langage naturel gagne en popularité en raison de l'accès accru aux assistants vocaux intelligents. Partout dans le monde, les internautes effectuent des recherches dans leur langue maternelle. Si vous voulez en savoir plus sur la recherche en langage naturel, consultez ce blog Scalenut, "Qu'est-ce que les recherches en langage naturel et comment ça marche".

La façon dont la recherche en langage naturel fonctionne est que tous ces assistants vocaux utilisent la PNL pour convertir les données non structurées de notre façon naturelle de parler en données structurées qui peuvent être facilement comprises par les machines.

Par exemple, prenez le mot anglais "running". La PNL aide les ordinateurs à comprendre que ce mot est un adjectif de « courir » et a une signification similaire.

Les programmes NLP aident les chatbots, les assistants vocaux et les voitures intelligentes à fonctionner en utilisant des algorithmes d'apprentissage en profondeur compliqués comme les chaînes de Markov cachées, la lemmatisation, la radicalisation, la tokenisation, la reconnaissance d'entité, le marquage de la partie du discours et les N-grammes.

Le traitement du langage naturel change à jamais la façon dont les ordinateurs interagissent avec les gens. Il peut faire des choses comme déterminer à quelle partie du discours appartiennent les mots et les phrases et créer des séquences logiques de textes en guise de réponse.

Comment la PNL est-elle utilisée en marketing ?

En tant que spécialistes du marketing, nous sommes toujours à la recherche de nouvelles technologies pour créer de meilleures campagnes marketing plus ciblées. Le NLP est un type de technologie qui aide les experts en marketing du monde entier à rendre leurs campagnes plus efficaces. Il nous permet de nous éloigner des méthodes de marketing traditionnelles du « essai et erreur » et vers des campagnes plus ciblées et avec un meilleur retour sur investissement.

La PNL peut être utilisée de plusieurs manières différentes pour produire des informations approfondies sur les motivations des consommateurs. Une analyse approfondie des chats historiques des clients, par exemple, peut révéler des points faibles qui peuvent ensuite être utilisés pour créer des campagnes de marketing de contenu approfondies.

De plus, une plate-forme SaaS peut utiliser le NLP pour créer un chatbot intelligent capable de comprendre les questions du visiteur et d'y répondre de manière appropriée, augmentant ainsi le taux de conversion des sites Web.

Les publicités vidéo, d'autre part, peuvent utiliser la PNL pour déterminer ce que les clients ont besoin, veulent et ressentent à propos d'un produit et créer des publicités vidéo plus efficaces qui se connectent avec le public cible.

Ce n'est pas tout. La PNL joue également un rôle important dans le marketing de contenu et le référencement. Les algorithmes NLP sont utilisés par les moteurs de recherche pour déterminer la qualité d'un contenu et sa pertinence par rapport à la requête de recherche d'un utilisateur. C'est la dernière technologie disruptive dans l'univers SEO.

Dans cet article de blog approfondi de Scalenut, "NLP SEO : qu'est-ce que c'est et comment l'utiliser pour l'optimisation du contenu", vous pouvez en savoir plus sur la façon dont la NLP affecte l'optimisation des moteurs de recherche.

Qu'est-ce que NLU ?

La compréhension du langage naturel est un sous-ensemble de la technologie de la PNL qui se concentre sur la compréhension du langage humain. La façon dont nous parlons est des données non structurées. Les gens peuvent utiliser des mots ou un jargon différents pour dire la même chose dans la même langue. NLU aide les programmes informatiques à comprendre le contexte, l'intention, la sémantique et le sentiment du langage humain en adaptant notre langage dans une structure de données conviviale pour l'ordinateur.

L'analyse syntaxique se concentre sur la structure de la phrase pour comprendre la grammaire et d'autres aspects d'un texte d'entrée. L'analyse sémantique s'appuie sur cela et se concentre sur la signification des données d'entrée dans le contexte donné. Et l'analyse des sentiments les aide à comprendre le quotient émotionnel global en relation avec les entités mentionnées dans le contenu.

Par exemple, si vous demandez à votre assistant vocal : « Quel temps fait-il ? NLU aide la machine à comprendre que vous demandez la météo à votre emplacement donné. Ou si vous demandez, "Comment ça va aujourd'hui?" cela aidera l'assistant à comprendre que vous parlez de la météo à cet endroit.

Comment la NLU est-elle utilisée en marketing ?

Étant un sous-ensemble de la PNL, la compréhension du langage naturel joue un rôle important dans tous les cas d'utilisation de la PNL en marketing.

Par exemple, NLU aide les entreprises à analyser les conversations avec les clients pour en savoir plus sur ce que les gens pensent d'un produit ou d'un service. De plus, si vous créez un chatbot, NLU sera utilisé pour lire les messages des visiteurs et comprendre ce que leurs mots et phrases signifient dans leur contexte.

Ou, si vous avez beaucoup d'informations provenant d'une étude de marché, vous pouvez utiliser NLU pour extraire des informations statistiques et avoir une idée de ce que signifient toutes les réponses. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour affiner votre stratégie marketing.

Qu'est-ce que la NLG ?

Les systèmes NLG sont un autre sous-ensemble de NLP qui aide à résumer le texte et à produire des réponses appropriées. La relation entre NLU et NLG est qu'avec NLU, vous comprenez ce que le visiteur, l'utilisateur ou le client demande, et avec les systèmes NLG, vous générez une réponse.

Lorsque nous demandons à notre assistant vocal : « Quel temps fait-il ? il analyse le sens et recueille des informations sur la météo à notre emplacement, et répond par quelques phrases sur la météo. La génération du langage naturel est la dernière étape des programmes de PNL qui forme des phrases à consonance humaine avec les informations exactes que nous demandons.

Comment la NLG est-elle utilisée en marketing ?

Les spécialistes du marketing utilisent NLG pour programmer des machines afin de générer un texte à consonance humaine en réponse au résultat des processus NLU. Par exemple, si nous développons notre propre assistant vocal, vous voudriez qu'il parle, et c'est ce que NLG vous aide à réaliser.

Encore une fois, étant un sous-ensemble de la PNL, la génération de langage naturel est utilisée dans presque tous les cas d'utilisation de la PNL. Par exemple, lors du développement d'un chatbot, NLG nous aide à programmer le chatbot pour répondre d'une manière spécifique. Si notre chatbot est conversationnel et amical, il peut avoir un ton de voix informel avec un choix amical de mots comme « Hey ! » au lieu de "Bonjour".

Différence entre NLP, NLU et NLG ?

Bien que liés, NLP, NLU et NLG ont quelques points de différence clés. Le plus important est la différence dans la portée du travail de la technologie. NLU travaille avec les données d'entrée, NLG travaille avec les données de sortie, et NLP englobe ces deux aspects et se concentre sur la livraison des résultats de NLU et NLG.

Lorsque nous parlons de traitement du langage naturel, NLU et NLG jouent un rôle crucial dans le processus. NLU aide les ordinateurs à comprendre le texte qui leur est donné et ses nuances, et NLG les aide à produire une sortie utile. Ensemble, ils forment la PNL, un système informatique artificiellement intelligent qui comprend les humains et les moindres détails du langage humain.

Des moteurs de recherche essayant de comprendre les requêtes de recherche aux chatbots parlant comme des humains, NLU, NLP et NLG sont des percées technologiques qui changeront à jamais la façon dont nous interagissons avec les ordinateurs.

Utilisez la technologie NLP dans votre marketing de contenu avec Scalenut

Scalenut est une plateforme de marketing de contenu et de référencement tout-en-un qui vous permet d'utiliser NLP, NLU et NLG pour créer du contenu. Tout ce que vous avez à faire est d'entrer votre mot-clé principal et l'emplacement que vous ciblez.

Scalenut analysera le contenu de premier plan sur Internet et produira un rapport de recherche complet. Dans ce rapport, vous trouverez une liste de mots-clés NLP que vos concurrents utilisent, que vous pouvez utiliser dans votre contenu pour vous classer plus haut.

De plus, une fois que vous avez créé un résumé de contenu pour votre sujet, vous pouvez utiliser des fonctionnalités NLG telles que "écrire", "instruire" et des modèles d'IA pour générer un texte à consonance humaine. Vous pouvez également modifier les paramètres de sortie AI, tels que la longueur de sortie et la créativité.

Tout au long du processus de création de contenu, Scalenut vous aide à évaluer la qualité de votre contenu à l'aide de notre note de contenu propriétaire, qui analyse le texte en fonction des termes de la PNL et de la qualité du contenu.

Si vos clients utilisent la PNL pour trouver des informations relatives à vos produits, il est logique de créer un plan marketing autour des termes de la PNL. Cela aide votre contenu à se présenter au bon public avec la bonne intention de recherche.

Que vous commercialisiez vos produits via des blogs ou des publications sur les réseaux sociaux, une compréhension de la PNL et de ses sous-ensembles combinée à un outil comme Scalenut est une recette infaillible pour réussir.

Nous espérons que ce blog vous aidera à comprendre le fonctionnement interne d'un moteur de recherche basé sur la PNL. Pour en savoir plus sur l'impact du NLP sur le référencement, reportez-vous à ce blog détaillé de Scalenut sur 12 exemples concrets de traitement du langage naturel (NLP).

À propos de Scalenut

Scalenut est une plateforme de référencement et de marketing de contenu tout-en-un qui est alimentée par l'IA et permet aux spécialistes du marketing du monde entier de créer un contenu compétitif de haute qualité à grande échelle. De la recherche, de la planification et des contours à l'assurance de la qualité, Scalenut vous aide à obtenir le meilleur en tout.

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