PNL Vs NLU Vs NLG: una guida completa per il marketing dei contenuti

Le tecnologie AI come NLP, NLU e NLG consentono agli utenti di utilizzare il calcolo avanzato per trovare le informazioni più rilevanti per la loro query di ricerca.

Gli algoritmi di ricerca NLP vengono utilizzati dai motori di ricerca come Google e Bing per indicizzare e comprendere il contenuto dei siti web. Usano le stesse tecnologie per capire cosa cercano veramente gli utenti e abbinarli ai contenuti più utili nel loro indice.

Per loro, si tratta di capire cosa sta cercando un ricercatore e fornire le migliori fonti di informazioni su quell'argomento.

Come marketer che cerca di vincere il gioco del posizionamento nei motori di ricerca, è importante che tu comprenda queste tecnologie e il loro impatto sulle SERP. In questo blog, ti aiuteremo a capire cosa sono NLP, NLU e NLG e la differenza tra questi termini.

Cos'è la PNL?

L'elaborazione del linguaggio naturale è un metodo nella linguistica computazionale che utilizza l'informatica, l'analisi linguistica, l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico e la scienza dei dati. Colma il divario tra esseri umani e dispositivi intelligenti consentendo a questi ultimi di elaborare dati testuali in linguaggio naturale e produrre risultati utili.

Che tu stia parlando con Alexa, Siri o Ok Google, la ricerca in linguaggio naturale sta diventando sempre più popolare grazie al maggiore accesso agli assistenti vocali intelligenti. Le persone di tutto il mondo effettuano ricerche utilizzando la loro lingua madre. Se vuoi saperne di più sulla ricerca in linguaggio naturale, dai un'occhiata a questo blog di Scalenut, "Che cos'è la ricerca in linguaggio naturale e come funziona".

Il modo in cui funziona la ricerca in linguaggio naturale è che tutti questi assistenti vocali utilizzano la PNL per convertire i dati non strutturati dal nostro modo naturale di parlare in dati strutturati che possono essere facilmente compresi dalle macchine.

Ad esempio, prendi la parola inglese "correre". La PNL aiuta i computer a capire che questa parola è un aggettivo di "run" e ha un significato simile.

I programmi NLP aiutano i chatbot, gli assistenti vocali e le auto intelligenti a funzionare utilizzando complicati algoritmi di deep learning come catene di Markov nascoste, lemmatizzazione, stemming, tokenizzazione, riconoscimento di entità, tagging di parte del discorso e N-grammi.

L'elaborazione del linguaggio naturale sta cambiando per sempre il modo in cui i computer interagiscono con le persone. Può fare cose come capire a quale parte del discorso appartengono parole e frasi e creare sequenze logiche di testi come risposta.

Come viene utilizzata la PNL nel marketing?

Come operatori di marketing, siamo sempre alla ricerca di nuove tecnologie per creare campagne di marketing migliori e più mirate. La PNL è un tipo di tecnologia che aiuta gli esperti di marketing di tutto il mondo a rendere le loro campagne più efficaci. Ci consente di allontanarci dai tradizionali metodi di marketing di "tentativi ed errori" e verso campagne più mirate e con un ritorno sull'investimento più elevato.

La PNL può essere utilizzata in molti modi diversi per produrre approfondimenti sulle motivazioni dei consumatori. Un'analisi approfondita delle chat storiche dei clienti, ad esempio, può rivelare punti deboli che possono quindi essere utilizzati per creare campagne di content marketing approfondite.

Inoltre, una piattaforma SaaS può utilizzare la PNL per creare un chatbot intelligente in grado di comprendere le domande del visitatore e rispondere in modo appropriato, aumentando il tasso di conversione dei siti web.

Gli annunci video, d'altra parte, possono utilizzare la PNL per capire ciò di cui i clienti hanno bisogno, vogliono e pensano di un prodotto e creare annunci video più efficaci che si connettono con il pubblico di destinazione.

Non è tutto. La PNL gioca un ruolo importante anche nel content marketing e nella SEO. Gli algoritmi NLP vengono utilizzati dai motori di ricerca per capire quanto è buono un contenuto e quanto è rilevante per la query di ricerca di un utente. È l'ultima tecnologia dirompente nell'universo SEO.

In questo approfondito post sul blog di Scalenut, "NLP SEO: cos'è e come usarlo per l'ottimizzazione dei contenuti", puoi saperne di più su come la PNL influisce sull'ottimizzazione dei motori di ricerca.

Cos'è l'NLU?

La comprensione del linguaggio naturale è una tecnologia di sottoinsieme della PNL che si concentra sulla comprensione del linguaggio umano. Il modo in cui parliamo sono dati non strutturati. Le persone possono usare parole o gerghi diversi per dire la stessa cosa nella stessa lingua. La NLU aiuta i programmi per computer a comprendere il contesto, l'intento, la semantica e il sentimento del linguaggio umano adattando il nostro linguaggio in una struttura di dati compatibile con il computer.

L'analisi della sintassi si concentra sulla struttura della frase per comprendere la grammatica e altri aspetti di un testo di input. L'analisi semantica si basa su questo e si concentra sul significato dei dati di input nel contesto dato. E l'analisi del sentimento li aiuta a comprendere il quoziente emotivo complessivo in relazione alle entità menzionate nel contenuto.

Ad esempio, se chiedi al tuo assistente vocale "Com'è il tempo?" NLU aiuta la macchina a capire che stai chiedendo informazioni sul tempo nella tua posizione specifica. O se chiedi: "Come va oggi?" aiuterà l'assistente a capire che stai parlando del tempo in quella località.

Come viene utilizzata la NLU nel marketing?

Essendo un sottoinsieme della PNL, la comprensione del linguaggio naturale gioca un ruolo importante in tutti i casi d'uso della PNL nel marketing.

Ad esempio, NLU aiuta le aziende ad analizzare le chat con i clienti per saperne di più su come le persone si sentono riguardo a un prodotto o servizio. Inoltre, se crei un chatbot, l'NLU verrà utilizzato per leggere i messaggi dei visitatori e capire cosa significano le loro parole e frasi nel contesto.

Oppure, se disponi di molte informazioni da un'indagine di mercato, puoi utilizzare l'NLU per estrarre informazioni statistiche e avere un'idea del significato di tutte le risposte. Tali approfondimenti possono quindi essere utilizzati per mettere a punto la tua strategia di marketing.

Cos'è l'NLG?

I sistemi NLG sono un altro sottoinsieme della PNL che aiuta nella sintesi del testo e nella produzione di risposte appropriate. La relazione tra NLU e NLG è che con NLU capisci cosa sta chiedendo il visitatore, l'utente o il cliente e con i sistemi NLG generi una risposta.

Quando chiediamo al nostro assistente vocale: "Com'è il tempo?" analizza il significato e raccoglie informazioni sul tempo nella nostra località, e risponde con alcune frasi sul tempo. La generazione del linguaggio naturale è la fase finale nei programmi di PNL che forma frasi dal suono umano con le informazioni esatte che chiediamo.

Come viene utilizzato NLG nel marketing?

Gli esperti di marketing utilizzano NLG per programmare le macchine per generare testo dal suono umano in risposta al risultato dei processi NLU. Ad esempio, se stiamo sviluppando un nostro assistente vocale, vorresti che parlasse, ed è quello che NLG ti aiuta a ottenere.

Ancora una volta, essendo un sottoinsieme della PNL, la generazione del linguaggio naturale viene utilizzata in quasi tutti i casi d'uso della PNL. Ad esempio, durante lo sviluppo di un chatbot, NLG ci aiuta a programmare il chatbot in modo che risponda in un modo specifico. Se il nostro chatbot è colloquiale e amichevole, potrebbe avere un tono di voce informale con una scelta amichevole di parole come "Ehi!" invece di "Ciao".

Differenza tra PNL, NLU e NLG?

Sebbene correlati, PNL, NLU e NLG hanno alcuni punti chiave di differenza. La più importante è la differenza nell'ambito di lavoro della tecnologia. NLU lavora con i dati di input, NLG lavora con i dati di output e NLP comprende entrambi questi aspetti e si concentra sulla consegna dei risultati da NLU e NLG.

Quando parliamo di elaborazione del linguaggio naturale, NLU e NLG svolgono un ruolo cruciale nel processo. L'NLU aiuta i computer a comprendere il testo che viene loro fornito e le sue sfumature, e l'NLG li aiuta a produrre output utili. Insieme, formano la PNL, un sistema informatico artificialmente intelligente che comprende gli esseri umani e il nocciolo del linguaggio umano.

Dai motori di ricerca che cercano di comprendere le query di ricerca ai chatbot che parlano come esseri umani, NLU, NLP e NLG sono scoperte tecnologiche che cambieranno per sempre il modo in cui interagiamo con i computer.

Utilizza la tecnologia NLP nel tuo content marketing con Scalenut

Scalenut è una piattaforma di content marketing e SEO all-in-one che ti consente di utilizzare NLP, NLU e NLG per la creazione di contenuti. Tutto quello che devi fare è inserire la tua parola chiave principale e la località che stai prendendo di mira.

Scalenut analizzerà i contenuti di alto livello su Internet e produrrà un rapporto di ricerca completo. In questo rapporto troverai un elenco di parole chiave NLP utilizzate dai tuoi concorrenti, che puoi utilizzare nei tuoi contenuti per posizionarti più in alto.

Inoltre, una volta creato un brief di contenuto per il tuo argomento, puoi utilizzare funzionalità NLG come "scrivi", "istruisci" e modelli AI per generare testo dal suono umano. Puoi anche modificare le impostazioni di output AI, come la lunghezza dell'output e la creatività.

Durante tutto il processo di creazione dei contenuti, Scalenut ti aiuta a valutare la qualità dei tuoi contenuti con l'aiuto del nostro content grade proprietario, che analizza il testo in base ai termini della PNL e alla qualità del contenuto.

Se i tuoi clienti utilizzano la PNL per trovare informazioni relative ai tuoi prodotti, ha senso creare un piano di marketing basato sui termini della PNL. Aiuta i tuoi contenuti a presentarsi al pubblico giusto con il giusto intento di ricerca.

Sia che tu stia commercializzando i tuoi prodotti attraverso blog o post sui social media, una comprensione della PNL e dei suoi sottoinsiemi combinata con uno strumento come Scalenut è una ricetta sicura per il successo.

Ci auguriamo che questo blog ti aiuti a comprendere il funzionamento interno di un motore di ricerca basato sulla PNL. Per saperne di più sull'impatto della PNL sulla SEO, fai riferimento a questo approfondito blog di Scalenut su 12 esempi reali di Natural Language Processing (NLP).

A proposito di Scalenut

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