コンテンツ マーケティングにおいて自然言語処理はどのように機能しますか?

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[51CTO.com クイック翻訳]自然言語処理 (NLP) はコンテンツ マーケティングに多くのメリットをもたらします。コンテンツ マーケティングにおけるその使用事例は、さまざまな業界で自然言語処理 (NLP) を採用する必要がある理由を示しています。

自然言語処理 (NLP) は、人工知能とスマート アルゴリズムを使用して自然言語を分析および処理することに重点を置いた AI の高度な実装です。自然言語処理 (NLP) テクノロジーの代表的な例としては、Siri や Alexa などの仮想アシスタントが挙げられます。これらは、数ある自然言語処理アプリケーションの 1 つであり、人間のような会話を行うための環境を作成します。

研究機関の予測によると、2025年の世界の自然言語処理（NLP）市場規模は2020年の14倍となり、430億米ドルに達すると予想されています。機械学習/人工知能における自然言語処理 (NLP) の応用により、さらに大きな成長が促進されます。

自然言語処理 (NLP) には、さまざまな業界で多くの使用例があります。これらのユースケースには以下が含まれます。

• 予測テキスト
• 言語翻訳
• バーチャルアシスタント
• テキスト処理
• データ分析
• テキストフィルタリング
• スマート検索

たとえば、Google 翻訳では逐語訳ではなく自然言語処理 (NLP) を使用して言語を翻訳し、ワードプロセッサでは自然言語処理を使用して文法の正確さをチェックし、カスタマー サービス センターではチャットボットで NLP を使用して一般的なクエリに応答します。自然言語処理 (NLP) の使用例は世界中で見つかります。

自然言語処理（NLP）は、医療、保険、銀行、自動車、教育などの業界で応用されてきましたが、ビジネス分野における自然言語処理（NLP）の応用は飛躍的に拡大しており、コンテンツマーケティング業界でも応用され始めています。

コンテンツ マーケティングにおける自然言語処理 (NLP) とは何ですか?

マーケティング、特にコンテンツ マーケティングにおける自然言語処理 (NLP) の使用は急速に増加しており、企業が作成するコンテンツの種類とその作成方法に影響を与えるでしょう。このテクノロジーは、特定のキーワード、コンテンツのシナリオ、ターゲット ユーザーがコンテンツを読む理由を理解するのに役立ちます。

たとえば、自然言語処理 (NLP) の感情分析機能により、企業は自社のブランドにまつわる感情を特定できるようになります。ターゲットユーザーがソーシャルメディアで製品について話すと、自然言語処理 (NLP) アルゴリズムがユーザーの感情や態度を分析し、企業がマーケティング活動をどこに集中させるべきかを判断できるようになります。複数の業界分野にわたる感情分析のための自然言語処理 (NLP) および AI サービスを提供する開発者が多数存在します。

コンテンツマーケティングにおける自然言語処理 (NLP) のユースケース

コンテンツと自然言語処理 (NLP) のデジタル実装は、人々がコンテンツを読む理由、作成するコンテンツの種類、そのコンテンツから最良の結果を得る方法を決定することに重点を置いています。

自然言語処理 (NLP) は、一般的に、各ターゲット ユーザーにパーソナライズされたマーケティング エクスペリエンスを提供することを目的としています。自然言語処理 (NLP) を通じて、企業はユーザーの行動、好み、特定のコンテンツを読む理由を理解できます。

自然言語処理 (NLP) がコンテンツ マーケティングにどのように役立つかの例をいくつか示します。

（１）ホットな話題を特定する

コンテンツにおける AI と自然言語処理の重要な利点の 1 つは、オンラインでトレンドになっているトピックを識別できることです。このアルゴリズムは、数百または数千の URL にわたるソーシャル メディアや Web サイト上のユーザー会話を監視し、各ユーザーが何について話しているのかを判断します。

（２）顧客感情分析

おそらく、コンテンツ マーケティングにおける自然言語処理 (NLP) 研究の最大の成果の 1 つは、感情分析です。自然言語処理アルゴリズムは、ソーシャル メディアの投稿、フィードバックやレビュー、さらには顧客が作成したコンテンツを分析して、顧客が製品やトピックについてどのように感じているかを判断します。

Monkeylearn、Lexalytics、Brandwatch、Social Searcher などのツールは、企業が自社の製品について顧客がどう考え、どう感じているかを理解するために役立つ感情分析ツールの例です。

これらのツールは、トピックを取り巻く感情や態度を理解するために使用される、自動化されたルールベースのアルゴリズムです。たとえば、米国の政治家の中には、選挙の際に国民の評価を聞くためにこうしたツールを使う人もいます。 AI 開発者は、ユーザーが聞きたいことに基づいて感情分析アルゴリズムを構築できます。

（３）拡張コンテンツの執筆

通常、企業がエンゲージメントを促進し、顧客の目に留まるためには、大量のコンテンツが必要です。自然言語処理 (NLP) コンテンツ ライティングにより、人工知能と自然言語処理 (NLP) ソフトウェアを通じて大量のコンテンツを作成できます。同社のアルゴリズムはさまざまなパラメータに基づいてコンテンツを作成または変更できるため、企業はより多くのコンテンツを制作できます。

たとえば、企業が特定の記事にバックリンクを追加し、ロボットによって生成される可能性のあるサードパーティの Web サイトに公開したい場合などが挙げられます。

もう 1 つの例は、企業が電子商取引ストアで何千もの製品の説明を書く必要がある場合です。コンテンツ マーケティングでは、自然言語処理 (NLP) を採用して、そのような説明を書くのに必要な時間を短縮します。

（4）コンテンツのパーソナライズ

マーケティングとコンテンツ作成における自然言語処理 (NLP) が直面している課題の 1 つは、パーソナライゼーションです。サイト上でのユーザーの体験を詳細に追跡することで、各ユーザーが何を読みたいかを理解することで、自然言語処理 (NLP) コンテンツをパーソナライズして作成/生成できるようになります。

たとえば、自然言語処理 (NLP) 追跡アルゴリズムは、ユーザーがどのコンテンツを強調表示し、最も多くスクロールし、より長く滞在したかを追跡できます。閲覧頻度が高い場合、コンテンツ作成者はこれらの条件を満たす記事を作成することができ、より多くの対象ユーザーにコンテンツを読んでもらうことができます。

パーソナライズされたコンテンツは、コンテンツ マーケティング活動の ROI を高めます。自然言語処理 (NLP) アルゴリズムは、場所、人口統計、その他のパラメータに基づいてパーソナライズされたコンテンツを提案することもできます。

（５）ユーザーエクスペリエンスの向上

他の業界と同様に、コンテンツ マーケティングではユーザー エクスペリエンスが重要です。データおよびコンテンツ インテリジェンス プラットフォームは、どのようなタイプの顧客が自社のコンテンツを読んでいるのか、その興味や所在地などを企業に伝えます。より優れたユーザー エクスペリエンスを提供する特定のコンテンツの作成に役立ちます。

顧客が検索結果を通じて欲しいものを手に入れると、ユーザー エクスペリエンスも向上します。自然言語処理 (NLP) 研究を使用して、ユーザーの意図に一致し、最適な検索結果を提供するキーワードを見つけます。

ユーザーのウェブジャーニー追跡における自然言語処理 (NLP)

上記のすべてに加えて、自然言語処理を使用してより多くの報酬を得るために実行できることがもう 1 つあります。自然言語処理 (NLP) アルゴリズムは、企業が各ユーザーのオンライン行動 (Web 検索クエリ、アクセスしたページ、消費したコンテンツ、関与したソーシャル メディアの投稿、コメントやフィードバックなど) を理解するのに役立ちます。

ユーザーの Web ジャーニーを特定することで、企業は次のことを正確に理解できます。

• 各段階で配信されるコンテンツの種類。
• コンテンツを配信するプラットフォーム。
• コンテンツを改善し、更新する必要があります。
• 人々が話す内容の種類。
• 人々が最もよく連想する検索クエリは

結論は

自然言語処理 (NLP) は、コンテンツ マーケティング担当者に、顧客が求めているコンテンツに関する洞察を提供します。コンテンツはデジタル マーケティング キャンペーンの基礎です。感情分析、トレンドトピックの特定、ボットによるコンテンツの作成など、コンテンツ マーケティングにおける自然言語処理 (NLP) の使用例について学習します。

最後に、この記事では、コンテンツ マーケティングにおける自然言語処理 (NLP) の重要な部分、つまりユーザーの Web ジャーニーの追跡について説明します。ユーザーが関与するコンテンツの種類とコンテンツ マーケティングの取り組みを追跡できれば、得られる成果は倍増します。

原題: コンテンツマーケティングにおける自然言語処理の有用性、著者: Parth Barot

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