12 esempi reali di elaborazione del linguaggio naturale (PNL) in azione
Pubblicato: 2023-01-18Uno dei maggiori sostenitori della PNL e delle sue applicazioni nella nostra vita è il suo utilizzo negli algoritmi dei motori di ricerca. Google utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere gli errori di ortografia comuni e fornire risultati di ricerca pertinenti, anche se l'ortografia è sbagliata.
Attraverso questo blog, ti aiuteremo a comprendere le basi della PNL con l'aiuto di alcuni esempi di applicazione della PNL nel mondo reale.
Cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale?
L'elaborazione del linguaggio naturale è una tecnologia di intelligenza artificiale che consente ai computer di comprendere il linguaggio umano e i suoi delicati modi di comunicare le informazioni.
L'elaborazione del linguaggio naturale è più di una tecnologia sofisticata. È uno stile di vita moderno, qualcosa che tutti noi usiamo, consapevolmente o inconsapevolmente.
Ti è mai capitato quanto segue?
Digiti male una parola in una ricerca su Google, ma ti dà comunque i risultati di ricerca corretti.
Se sì, allora hai già visto la PNL in azione.
Se ciò non è accaduto, vai avanti e cerca qualcosa su Google, ma digita solo una parola errata nella tua ricerca.
Cerchiamo "tosaerba", ma scriviamo "lan mowr".
Come puoi vedere, Google ha riconosciuto il nostro errore di ortografia in "lan mowr" e ci ha fornito una SERP per tagliaerba.
Non si tratta solo di correggere i nostri errori di ortografia; i motori di ricerca e gli assistenti vocali come "Ok Google" di Google, "Siri" di Apple e "Alexa" di Amazon utilizzano algoritmi NLP. Consentono alle persone di effettuare ricerche nella loro lingua naturale e di trovare comunque i risultati più pertinenti.
Per saperne di più sulla PNL e sull'aumento delle ricerche in linguaggio naturale, dai un'occhiata a questo dettagliato blog di Scalenut, "Che cos'è la ricerca in linguaggio naturale e come funziona".
Come marketer, puoi utilizzare gli strumenti di PNL per migliorare la qualità dei tuoi contenuti. Identificando i termini NLP utilizzati dagli utenti, i professionisti del marketing possono posizionarsi meglio sui motori di ricerca basati sulla PNL e raggiungere il loro pubblico di destinazione.
Con i chatbot basati sulla PNL sul tuo sito web, puoi capire meglio cosa dicono i tuoi visitatori e adattare il tuo sito web per affrontare i loro punti deboli. Inoltre, se conduci sondaggi sui consumatori, puoi ottenere approfondimenti decisionali su prodotti, servizi e budget di marketing.
Esempi di elaborazione del linguaggio naturale che ogni azienda dovrebbe conoscere
Ora che hai una buona comprensione della PNL e di come i professionisti del marketing possono utilizzarla per migliorare l'efficacia dei loro sforzi, diamo un'occhiata ad alcuni esempi di PNL per ispirarti.
- Risultati del motore di ricerca
Se vai sul tuo motore di ricerca preferito e inizi a digitare, quasi istantaneamente, vedrai un elenco a discesa di suggerimenti.
Questo è ciò che Google mostra quando digitiamo "FIFA World Cup".
Questo è ciò che Bing mostra quando digitiamo "FIFA World Cup".
Ora, è molto probabile che se stavi cercando "Coppa del mondo FIFA", cercheresti le partite imminenti.
Questa straordinaria capacità dei motori di ricerca di offrire suggerimenti e di risparmiarci lo sforzo di digitare l'intera cosa o termine nella nostra mente è dovuta alla PNL.
Ora, se cercassi semplicemente "FIFA World Cup" su Google, ti mostrerebbe qualcosa del genere:
Ok, cambiamo un po'.
Cerchiamo "come costruire una casa sull'albero".
Come puoi vedere, Google cerca di rispondere direttamente alle nostre ricerche con informazioni pertinenti direttamente nelle SERP.
Sia che tu cerchi "Coppa del mondo FIFA" o "come costruire una casa sull'albero", Google ti fornisce le informazioni più pertinenti, ad esempio "programma della Coppa del mondo FIFA" e "passaggi per costruire una casa sull'albero".
Non è sorprendente come capisca quasi sempre ciò che vogliamo anche se non digitiamo l'intera query di ricerca?
Ciò è dovuto alla PNL.
È attraverso i metodi di linguistica computazionale della PNL come la classificazione del testo e l'analisi dell'intento dell'utente che i motori di ricerca come Google producono risultati "stranamente" pertinenti.
- Testo predittivo e correzione automatica
La PNL non aiuta solo i motori di ricerca. Viene anche utilizzato da varie applicazioni per l'analisi predittiva del testo e la correzione automatica. Se hai utilizzato Microsoft Word o Google Docs, hai visto come la correzione automatica cambia istantaneamente l'ortografia delle parole.
Analogamente alla correzione automatica dell'ortografia, Gmail utilizza gli algoritmi NLP del testo predittivo per completare automaticamente le parole che desideri digitare.
Come puoi vedere, Gmail ha previsto automaticamente la parola "funziona". Tali caratteristiche sono il risultato di algoritmi di PNL che lavorano in background.
E non è solo testo predittivo o errori di ortografia con correzione automatica; oggi, scrittori di intelligenza artificiale basati sulla PNL come Scalenut possono produrre interi paragrafi di testo significativo. Gli utenti devono semplicemente fornire un argomento e un contesto sul tipo di contenuto che desiderano e Scalenut crea contenuti di alta qualità in pochi secondi.
- Filtri e-mail
I filtri e-mail sono uno dei principali casi d'uso della PNL. All'inizio si trattava solo di analizzare le caselle di posta e filtrare le e-mail dannose o di spam. Ma questa funzione ha fatto molta strada e si è evoluta nella classificazione delle e-mail in base al tipo di contenuto che contengono.
Oggi Gmail classifica automaticamente le e-mail nella tua casella di posta come e-mail social, e-mail di aggiornamento, forum, promozioni e spam con filtri. È in grado di farlo con l'aiuto di algoritmi NLP che aiutano ad analizzare il contenuto delle e-mail.
- Analisi del testo
Come utenti di Internet, condividiamo e ci connettiamo con persone e organizzazioni online. Produciamo molti dati: un post sui social media qui, un'interazione con un chatbot di un sito web lì.
Non sarebbe fantastico se, come organizzazione, potessi analizzare tutti questi dati e ottenere informazioni utili sui tuoi prodotti e servizi?
L'analisi del testo basata sulla PNL può aiutarti a sfruttare ogni "bit" di dati raccolti dalla tua organizzazione e ricavare approfondimenti e informazioni come e quando richiesto.
Ad esempio, tramite il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), è possibile convertire tutti i diversi tipi di file, come immagini, PDF e PPT, in dati modificabili e ricercabili. Può aiutarti a ordinare tutti i dati non strutturati in un formato accessibile e strutturato.
Un altro uso della PNL nell'analisi del testo è il calcolo linguistico. Se il tuo sito web ha un chatbot, puoi utilizzare gli algoritmi NLP per registrare tutte le interazioni con i clienti e rispondere a domande come "Cosa chiede di più un visitatore?" "È correlato al prodotto o al servizio?" e "Cosa possiamo fare per risolvere questo problema e migliorare l'esperienza del cliente?"
Fino all'80% dei dati di un'organizzazione non è strutturato e la PNL offre ai responsabili delle decisioni un'opzione per convertirli in dati strutturati che forniscono informazioni fruibili.
Le organizzazioni in qualsiasi campo, come SaaS o eCommerce, possono utilizzare la PNL per trovare informazioni sui consumatori dai dati.
- Traduzione in lingua
Una delle applicazioni più utili della PNL è la traduzione linguistica. Puoi vederlo da solo. Visita il sito Web di Google Translate e seleziona la tua lingua e la lingua in cui desideri tradurre le tue frasi.
Quando inizi a digitare, Google inizierà a tradurre ogni parola che dici nella lingua selezionata. Sopra, puoi vedere come ha tradotto la nostra frase inglese in persiano.
La cosa sorprendente è che non si limita alla digitazione del testo; puoi anche utilizzare Google Voice Translator. Ancora una volta, è la PNL che lavora in background per abbinare le parole inglesi con i sinonimi persiani e controllare la grammatica persiana durante la traduzione.
- Riassunto testuale
Un'altra utile applicazione della PNL è il riepilogo del testo. Con l'aiuto della PNL, i computer possono comprendere facilmente il linguaggio umano, analizzare i contenuti e fare riepiloghi dei dati senza perdere il significato principale della versione più lunga.
Ad esempio, nell'esempio della "casa sull'albero" sopra, Google cerca di ordinare tutti i contenuti relativi alla "casa sull'albero" su Internet e di produrre una risposta pertinente proprio lì nella pagina dei risultati di ricerca. Questo è il riepilogo testuale basato sulla PNL in azione.
E non sono solo i motori di ricerca. Gli esperti di marketing utilizzano scrittori di intelligenza artificiale che utilizzano tecniche di riepilogo del testo della PNL per generare contenuti competitivi, approfonditi e coinvolgenti sugli argomenti.
Che si tratti di un software integrato o di uno strumento popolare come Scalenut, gli utenti possono scegliere gli argomenti e gli algoritmi NLP esamineranno le informazioni disponibili su quell'argomento e genereranno un testo pertinente a quell'argomento.
Chiediamo a Scalenut: "Come ha fatto Davide a battere Golia?"
Come puoi vedere, il nostro scrittore di intelligenza artificiale sa come Davide ha sconfitto Golia. David ha usato ciò che sapeva e ha fatto piani dettagliati per vincere l'epica battaglia. Questo è simile al modo in cui i marketer competono con i giganti del settore attraverso strategie di content marketing.
Il punto qui è che utilizzando le tecniche di riepilogo del testo della PNL, i professionisti del marketing possono creare e pubblicare contenuti che corrispondono all'intento di ricerca della PNL che i motori di ricerca rilevano mentre forniscono i risultati della ricerca.
Se stai utilizzando la maggior parte dei termini NLP che i motori di ricerca cercano mentre fornisci un elenco delle pagine web più rilevanti per gli utenti, il tuo sito web è destinato a comparire sul motore di ricerca proprio accanto ai giganti del settore.
- Analisi del sentiment per la costruzione del marchio
L'analisi del sentiment è un grande passo avanti nell'intelligenza artificiale e il motivo principale per cui la PNL è diventata così popolare. Analizzando i dati, gli algoritmi NLP possono prevedere il sentimento generale espresso nei confronti di un marchio.
Come puoi vedere nell'esempio sopra, l'analisi del sentiment dei dati di testo forniti produce un punteggio complessivo del sentiment dell'entità di +3,2, che può essere tradotto in parole povere come "moderatamente positivo" per il marchio in questione.
La PNL viene utilizzata nella ricerca sul sentimento dei consumatori per aiutare le aziende a migliorare i loro prodotti e servizi o crearne di nuovi in modo che i loro clienti siano il più felici possibile. Esistono molti strumenti di ascolto sociale come "Answer The Public" che forniscono informazioni di marketing competitive.
L'analisi del sentiment della PNL aiuta i professionisti del marketing a comprendere gli argomenti più popolari relativi ai loro prodotti e servizi e a creare strategie efficaci.
- Assistenti intelligenti
Tutti noi abbiamo utilizzato assistenti intelligenti come Google, Alexa o Siri. Che si tratti di riprodurre la nostra canzone preferita o di cercare gli ultimi fatti, questi assistenti intelligenti sono alimentati dal codice NLP per aiutarli a comprendere la lingua parlata.
Utilizzando la traduzione da parlato a testo e la comprensione del linguaggio naturale (NLU), capiscono cosa stiamo dicendo. Quindi, utilizzando traduzioni da testo a voce con algoritmi di generazione del linguaggio naturale (NLG), rispondono con le informazioni più rilevanti.
Se vuoi saperne di più sulla relazione tra PNL, NLU e NLG, ecco un blog Scalenut su NLP vs. NLU vs. NLG: qual è la differenza?
- Chatbot e assistenti virtuali alimentati dall'intelligenza artificiale
Lo scopo centrale del servizio clienti è risolvere i problemi. Se gli utenti non sono in grado di fare qualcosa, l'obiettivo è aiutarli a farlo. Questo di solito comporta una serie specifica di passaggi da seguire. I chatbot basati sull'intelligenza artificiale possono aiutare i clienti con tali problemi.
I chatbot dei clienti lavorano sulle interazioni dei clienti nella vita reale senza intervento umano dopo essere stati addestrati con una serie predefinita di istruzioni e soluzioni specifiche a problemi comuni.
E non si tratta solo di interazioni con i clienti; le organizzazioni su larga scala possono utilizzare i chatbot NLP per altri scopi, come un wiki interno per le procedure o un chatbot delle risorse umane per l'onboarding dei dipendenti.
Ad esempio, Loreal Group ha utilizzato un chatbot basato sull'intelligenza artificiale chiamato Mya per aumentare l'efficienza del suo processo di reclutamento.
Usano questo chatbot per controllare più di 1 milione di applicazioni ogni anno. Il chatbot chiede ai candidati informazioni di base, come le qualifiche professionali e l'esperienza lavorativa, quindi mette in contatto coloro che soddisfano i requisiti con i reclutatori della loro area.
I chatbot e gli assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale stanno aumentando l'efficienza dei professionisti in tutti i reparti. I chatbot e gli assistenti virtuali sono resi possibili da avanzati algoritmi di PNL. Offrono a clienti, dipendenti e partner commerciali un nuovo modo per migliorare l'efficienza e l'efficacia dei processi.
- Automatizzare le attività di assistenza clienti
I chatbot basati sulla PNL sono anche abbastanza efficienti da automatizzare determinate attività per un migliore supporto clienti. Ad esempio, le banche utilizzano i chatbot per aiutare i clienti con attività comuni come bloccare o ordinare una nuova carta di debito o di credito.
Tutto quello che devi fare è digitare o parlare del problema che stai affrontando e questi chatbot NLP genereranno rapporti, richiederanno un cambio di indirizzo o richiederanno servizi a domicilio per tuo conto.
La PNL sta eliminando le procedure manuali di assistenza clienti e automatizzando l'intero processo. Consente ai clienti di risolvere problemi di base senza la necessità di un dirigente dell'assistenza clienti.
Con i chatbot di assistenza clienti basati su NLP, le organizzazioni hanno più larghezza di banda per concentrarsi sullo sviluppo futuro del prodotto.
- Rilevamento di minacce interne e sicurezza informatica
Nell'era odierna, le informazioni sono tutto e le organizzazioni stanno sfruttando la PNL per proteggere le informazioni in loro possesso. Le violazioni interne dei dati rappresentano oltre il 75% di tutti gli incidenti di violazione della sicurezza.
Man mano che le organizzazioni crescono, sono più vulnerabili alle violazioni della sicurezza. Con sempre più dati dei consumatori raccolti per le ricerche di mercato, è più importante che mai per le aziende mantenere i propri dati al sicuro.
Potrebbe trattarsi di informazioni finanziarie riservate sui clienti o sulla proprietà intellettuale della tua azienda. Le violazioni della sicurezza interna possono causare gravi danni alla reputazione della tua azienda. Il costo medio di una violazione della sicurezza interna nel 2018 è stato di 8,6 milioni di dollari. Questo numero sarebbe aumentato solo nel 2022.
Ma non preoccuparti. La PNL ha la soluzione.
Le aziende possono evitare perdite e danni alla loro reputazione difficili da riparare se dispongono di un sistema completo di rilevamento delle minacce. Gli algoritmi di PNL possono fornire una visione a 360 gradi dei dati organizzativi in tempo reale.
I canali di comunicazione aziendale e le soluzioni di archiviazione dei dati che utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) aiutano a mantenere una scansione in tempo reale di tutte le informazioni alla ricerca di malware e comportamenti dei dipendenti ad alto rischio.
Ad esempio, supponiamo che un dipendente cerchi di copiare informazioni riservate da qualche parte al di fuori dell'azienda. In tal caso, questi sistemi non consentiranno al dispositivo di eseguire una copia e avviseranno l'amministratore di interrompere questa violazione della sicurezza.
Oltre al monitoraggio, un sistema di dati PNL può classificare automaticamente nuovi documenti e configurare l'accesso degli utenti in base a sistemi che sono già stati configurati per l'accesso degli utenti e la classificazione dei documenti.
- Analisi e classificazione dei contenuti
Una delle applicazioni più interessanti della PNL è nel campo del content marketing. Il content marketing basato sull'intelligenza artificiale e le piattaforme SEO come Scalenut aiutano i professionisti del marketing a creare contenuti di alta qualità sulla base di tecniche di PNL come il riconoscimento di entità denominate, la semantica, la sintassi e l'analisi dei big data.
Il modo in cui funziona è che gli algoritmi NLP analizzano le pagine con il ranking più alto su Internet per una determinata parola chiave e una posizione target. Aiutano gli esperti di marketing a trovare termini PNL importanti che i motori di ricerca che utilizzano la PNL, come Google, considerano molto rilevanti per la parola chiave.
Inoltre, strumenti come Scalenut aiutano i creatori di contenuti a giudicare la qualità del loro lavoro con un grado di contenuto proprietario che controlla i termini NLP e aiuta durante il processo di creazione dei contenuti. Ti consentono di dare il meglio di te e di pubblicare i contenuti più coinvolgenti per i tuoi blog, landing page, e-mail e domande dei clienti.
Esistono numerosi modi in cui la PNL influenza l'ottimizzazione dei motori di ricerca; scoprili tutti in questo approfondito blog Scalenut, "NLP SEO: cos'è e come usarlo per l'ottimizzazione dei contenuti".
Esplora la PNL per il content marketing con Scalenut
Scalenut è uno strumento di content marketing e SEO basato sulla PNL che aiuta i professionisti del marketing di ogni settore a creare contenuti attraenti, coinvolgenti e piacevoli per i loro clienti.
Scopri come le tecnologie di intelligenza artificiale come la PNL possono aiutarti a scalare il tuo business online con la giusta scelta di parole e ad adottare applicazioni di PNL nella vita reale.
Registrati oggi stesso per una prova gratuita.