Von Dan Duke — Die Verständnis, wie die Verarbeitung natürlicher Sprache funktioniert und wie sie maschinelles Lernen beeinflusst, kann Deine Content-Marketing-Bemühungen dramatisch verbessern.

Was ist Natural Language Processing?

Natural Language Processing (NLP) ist ein Tool, das Informatik, KI-Konzepte, Linguistik und Daten nutzt, um Computern das Verständnis der menschlichen Sprache zu ermöglichen — sowohl schriftlich als auch mündlich. Es wandelt geschriebene oder gesprochene Wörter in Daten um und ermöglicht es Geräten, miteinander zu kommunizieren.

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Diese vernetzten Geräte haben unsere Welt verändert — man denke zum Beispiel an das „Smart Home“, das es uns ermöglicht, sprach- oder textbasierte Lösungen (in der Regel von unseren Telefonen aus) zu nutzen, um Aktionen aus der Ferne auszuführen, sei es das Einschalten des Lichts, das Hinzufügen zu Deiner Einkaufsliste oder das Einstellen der Badewassertemperatur. Sprachsteuerung und Chatbots (Abfrageverwaltung) gehören ebenso dazu wie Klimasteuerungsgeräte (Thermostate) und Geräte zur Hausüberwachung (Sicherheitssysteme).

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Wir sind uns vielleicht nicht bewusst, dass die Antwort auf unsere Anfrage von einem Algorithmus generiert wird, der treibenden Kraft hinter NLP, aber oft ist es so. NLP bietet die Möglichkeit, Computer so zu programmieren, dass sie riesige Datenmengen aus natürliche Sprache analysieren. Es ermöglicht uns, Daten von Chatbots, Social-Media-Posts, Dokumenten und Webseiten zu verwenden. Dieses Tool hält auch im Marketing Einzug, und genau darum geht es in diesem Artikel.

Die Bedeutung der Verarbeitung natürlicher Sprache

NLP ermöglicht es Maschinen, die menschliche Sprache durch komplexes Verständnis zu verstehen. Sie überbrückt die Kluft zwischen Mensch und Maschine, indem sie künstliche Intelligenz (KI) zur Verarbeitung von Text und gesprochenem Wort einsetzt. Es handelt sich um eine Form der KI, die die menschliche Sprache mithilfe von Computerlinguistik (das Parsen von Wortarten und Wörtern in Daten) manipuliert und interpretiert.

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NLP besteht aus zwei Zweigen. Der erste ist Natürliches Sprachverständnis (Natural Language Unterstanding, NLU). Dabei werden die Bedeutungen von Wörtern durch die Beziehungen zwischen ihnen extrahiert. Anschließend werden die Daten durch Generierung natürlicher Sprache (Natural Language Generation, NLG) in verständliche Sprache umgewandelt, wobei Sätze und sogar Absätze geschrieben werden, die angemessen, gut formuliert und oft sogar auf den Verbraucher zugeschnitten sind.

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NLP ermöglicht es Computern Antworten für Chatbots und virtuelle Assistenten zu erstellen, Betreffzeilen für E-Mails zu schreiben und sogar Werbetexte und Marketingtools zu verfassen. Man kann es sich so vorstellen: NLU konzentriert sich auf die Fähigkeit Deines Computers, zu lesen und zuzuhören (Sprachverarbeitung), und NLG ermöglicht es ihm, zu schreiben und zu sprechen (Text-to-Speech). Beide sind Teil von NLP.

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NLP ist überall:

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• Intelligente persönliche Assistenten (IPAs) beantworten Kundenfragen
• Sprachassistenten wie Siri reagieren auf Befehle
• Marketingfachleute nutzen NLP, um maßgeschneiderten Content zu erstellen, bestimmte Werbeaktionen zu personalisieren oder zu pushen und Angebote an den Geschmack eines bestimmten Verbrauchers anzupassen
• Funktionen zur automatischen Vervollständigung und Korrektur von Texten helfen beim Schreiben und können einen manchmal zur Verzweiflung bringen
• Tools zur maschinellen Übersetzung geben Hinweise auf Wörter aus anderen Sprachen

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Selbst stationäre Geschäfte können davon profitieren, indem sie die Landing Pages einzelner Geschäfte anpassen, um lokale Öffnungszeiten, Adressen, Wegbeschreibungen und zusätzliche Informationen anzuzeigen.

Wie funktioniert NLP?

Wie um alles in der Welt kann eine Maschine das gesprochene oder geschriebene Wort verstehen? Nun, es geht um die sprachliche Analyse. Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es einem Computer, gesprochene oder geschriebene Wörter in Daten zu übersetzen, einschließlich all unserer Umgangssprachen, Regionalismen, Rechtschreibfehler und Abkürzungen. Es ist wirklich erstaunlich, dass dies angesichts all unserer individuellen Sprechweisen möglich ist. Hier kommt die Computerlinguistik ins Spiel. Programme können jeden Text in vier Teile zerlegen: Token, semantische Informationen, syntaktische Informationen und Informationen zum Zusammenhang. Der Computer bearbeitet jedes Stück separat.

Tokenisierung

Hier beginnt alles. Die Segmentierung ist der erste Schritt, um die menschliche Sprache in Einheiten zu zerlegen, die ein Computer verstehen kann. Token sind in der Regel Wörter, Teilwörter oder Zeichen. Die Tokenisierung ist ein grundlegender Vorverarbeitungsschritt, der es Computern ermöglicht, die menschliche Sprache zu verstehen und zu analysieren.

Semantische Information

Dies ist die eigentliche Bedeutung eines bestimmten Wortes. Du kannst einen Satz wie „Er hat eine Birne gekauft“ auf unterschiedliche Weise interpretieren; je nachdem, was „Birne“ bedeutet. Hat er Hunger auf Obst oder funktioniert die Schreibtischlampe nicht mehr? Zu wissen, welche Form des Wortes „Birne“ verwendet werden soll — die entsprechende Definition in diesem speziellen Fall zu kennen — ist entscheidend, um die Bedeutung des Satzes zu verstehen.

Syntaxinformationen

Dies bezieht sich auf die Satzstruktur. Wir sind von der Wortebene zur Phrasenebene übergegangen. „Sarah starb am 4. September friedlich im Kreise ihrer Familie.“ Was ist passiert? Wie viele Menschen sind gestorben? Die ganze Familie oder nur Sarah? Das ist ein wichtiger Unterschied! Doch wie kann ein Computer das herausfinden?

Informationen zum Kontext

Die Beziehung von Wörtern, Phrasen oder Sätzen zueinander ist hier der Schlüssel. Wie soll man es verstehen, wenn jemand sagt: „Mann, das ist heiß!“ Ist die Temperatur des Gegenstands hoch? Oder beschreibt der Sprecher etwas Modisches oder etwas, das man sich wünscht? Wie kann man also einer Maschine beibringen, diese Unterschiede zu analysieren? Es ist nicht schwer, einem System beizubringen, die grundlegenden Regeln und Muster einer Sprache zu verstehen — das ist die Wissenschaft der linguistischen Berechnung. Es dauert nur sehr lange. Und (wie wir im obigen Beispiel gesehen haben) können die Regeln nicht immer mit der Entwicklung und Überarbeitung der Sprache Schritt halten.

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Die ersten Text-Mining-Systeme basierten vollständig auf Mustern und Regeln, aber mit der Weiterentwicklung von NLP und maschinellem Lernen wuchs auch das hybride maschinelle Lernen. Hybrides maschinelles Lernen verwendet dieselben Regeln und Muster sowohl in überwachten als auch in unüberwachten Modellen, und es gibt mehrere verschiedene Versionen, die auf Textfunktionen auf niedriger, mittlerer und hoher Ebene basieren. Auf der niedrigen Ebene befinden sich die ersten Prozesse, die einen beliebigen Ausgangstext berücksichtigen. Sie wandeln den unstrukturierten Text in Daten um. Auf der mittleren Ebene findet die Textanalyse statt, die den Content extrahiert (Wer spricht? Was wird gesagt? Worüber wird gesprochen?). Auf der höchsten Ebene findet die Stimmungsanalyse statt.

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Wie wir gesehen haben, ändert sich die Bedeutung von Wörtern mit der Absicht des Sprechers und den Erwartungen des Zuhörers. Maschinelles Lernen und NLP bieten solide Lösungen für die Analyse von Wörtern, aber jedes System muss so abgestimmt oder trainiert werden, dass es den Anforderungen des Nutzers entspricht.

Von GPT-3 zu GPT-4

OpenAI, ein Unternehmen für KI-Forschung und -Einsatz, hat auf diesem Gebiet starke Fortschritte gemacht. Seine GPT-1 und GPT-2, die erste und zweite Version des Generative Pre-Trained Transformer, waren die Vorreiter. GPT-3 stellte einen riesigen Sprung dar und ist immer noch kostenlos verfügbar. Es kann:

• Internetdaten verwenden, um Text zu generieren
• aus einem Teil des Ausgangstexts eine große Menge an komplexem maschinell erzeugtem Text generieren
• einen Sprachausschnitt analysieren und voraussagen, was der Autor oder Sprecher damit sagen wollte

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GPT-3 kann zum Beispiel darauf trainiert werden, Tweets oder Pressemitteilungen oder sogar Computercode zu verfassen. GPT-3 verwendet (NLG), um leicht verständliche Antworten zu erstellen. Chatbots verwenden dies häufig. Einige Unternehmen nutzen es, um Texte für Überschriften, Skripte und Zusammenfassungen zu entwickeln. Und einige Online-Content-Marketing-Dienste nutzen es, um Keywords automatisch zu generieren. GPT-3 hat Deep Learning, eine Form des maschinellen Lernens, und andere KI-Tools in den Alltag gebracht und damit das Verfassen von Texten und die Content-Erstellung in den sozialen Medien vorangetrieben.

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GPT-4, das mit einem monatlichen Abonnement erhältlich ist, hat den Einsatz von NLP weiter ausgeweitet und gestärkt. Diese Version ist nicht „nur ein Sprachmodell“. Sie kann auch die visuelle Welt berücksichtigen, indem sie Bilder als zusätzliche Eingabeart einbezieht. Das bedeutet, dass Chat GPT-4 Textausgaben auf der Grundlage kombinierter Text- und Bildeingaben generieren kann.

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Diese Veränderung hat erhebliche Auswirkungen. Chat GPT-4 kann Bildunterschriften generieren, sichtbare Elemente in Bildern klassifizieren und sogar den Inhalt von Bildern analysieren.

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Ein weiterer großer Unterschied zwischen GPT 4 ist, dass es sowohl kreativer als auch zuverlässiger ist. Es kann auch präzise auf nuanciertere Eingabeaufforderungen reagieren und ist dank seiner seiner Mehrsprachigkeit vielseitiger und integrativer.

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Es ist auch in der Lage, Text in einem viel größeren Umfang zu verarbeiten. Chat GPT-3 hatte eine maximale Länge von 4.096 Token, während die Chat GPT-4-32K-Variante 32.768 Token verarbeiten kann.

Content Marketing und NLP

Die Verarbeitung natürlicher Sprache kann aufgrund ihrer vielfältigen Einsatzmöglichkeiten ein wichtiger Bestandteil eines Content-Marketing-Plans sein. Zu den Highlights gehören:

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• Analyse von Inhalten auf Stimmung
• Unterstützung bei der Bestimmung der relevantesten Keywords
• Verfassen von Produktbeschreibungen für E-Commerce-Websites
• Unterstützung bei der Entwicklung einer Marketingstrategie durch Bewertung des Contents eines bestimmten Kunden oder durch Durchführung eines Content-Audits
• Verfeinerung von Chatbot-Funktionen, um die Lead-Erfassung zu ermöglichen

Und es ist eine wachsende Wissenschaft. Ein Bericht von Fortune Business Insights schätzt, dass der Wert des globalen NLP-Marktes von 29,71 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 158,04 Milliarden US-Dollar im Jahr 2032 steigen wird.

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‍Das E-Commerce-Unternehmen Alibaba bietet über seinen Geschäftsbereich für digitales Marketing (Alimama) ein KI-gestütztes Tool für das Verfassen von Werbetexten, das NLP aus Millionen von Sprachproben zur Erstellung von Texten verwendet. Das Tool ist einfach zu bedienen. Ein Werbekunde fügt einen Link zu einer Produktseite ein und klickt auf die Schaltfläche (Produce Smart Copy), um Ideen für Inhalte zu erhalten. Die Data Scientists von Alimama berichten, dass das System bis zu 20.000 Zeilen Text pro Sekunde produzieren kann.

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Die Möglichkeit, „intelligente Kopien zu erstellen“ — und zwar in einer Vielzahl von Anzeigenformaten für Poster, Web-Banner, Überschriften und Produktseiten — kann das Verfassen von Texten effizienter machen. Marken und Unternehmen, die den Service nutzen, können sogar den Ton ihrer Texte selbst bestimmen. Alimama berichtet, dass Nutzer zwischen langen oder kurzen, „werbenden, lustigen, poetischen oder herzerwärmenden“ Texten wählen können. Hier sind einige weitere Möglichkeiten, wie Du KI-Tools verwenden kannst, um die Reichweite Deines Unternehmens zu erhöhen:

Content-Sentiment und Content-Analyse

Wie kann ein Computer die Stimmung eines Kunden ermitteln? Nun, es handelt sich um einen zweigleisigen Prozess, bei dem KI sowohl für die Content-Analyse als auch für die Stimmungsanalyse eingesetzt wird.

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Die Content-Analyse ist die objektive und quantitative Bewertung einer textbasierten, visuellen oder akustischen Botschaft. Forscher analysieren jede Botschaft wissenschaftlich.

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Die Sentiment-Analyse ist die Wissenschaft der Interpretation und Klassifizierung der Emotionen eines Nutzers gegenüber einer bestimmten Marke, einem Produkt oder einer Dienstleistung mithilfe von Textanalysen. Im Allgemeinen wird bei der Analyse festgestellt, ob die Stimmung positiv, negativ oder neutral ist.

Das Internet und seine Reichweite in unser Leben haben eine Unmenge an analysierbarem Content hervorgebracht, der aus Blogs, sozialen Medien, YouTube, und Webseiten stammt. Die Software kann Muster ohne menschliches Zutun erkennen.

Bestimme Deine Keywords

Für eine starke Suchmaschinenoptimierung (SEO) sind die richtigen Keywords unerlässlich. NLP-Tools, wie die von Rellify verwendeten, können Dir bei der Auswahl von Keywords helfen, die den Traffic Deiner Website erhöhen und genau die richtige Zielgruppe ansprechen — Leser, die zu Leads und Kunden werden.

Entwickele Deine Content-Marketing-Strategie

Mit NLP-basierten KI-Tools kannst Du eine Content-Prüfung durchführen, um den gesamten Inhalt Deiner Website zu überprüfen. Wiederhole diese Vorgehensweise regelmäßig — etwa alle zwei Monate —, um sicherzustellen, dass Deine Inhalte auf dem neuesten Stand sind. Überprüfe Deine Beiträge in sozialen Medien und auf Webseiten, um festzustellen, wie Deine Zielgruppe Deinen Kundenservice wahrnimmt.

Verwende einen Chatbot zur Leadgenerierung

Mache Dich mit diesem NLP/NLG-Tool vertraut; Du wirst feststellen, dass es ein nützliches Hilfsmittel ist. Ein Chatbot kann Dir beispielsweise dabei helfen, potenzielle Interessenten zu erkennen und ihr Interesse an Deinen Produkten oder Dienstleistungen zu wecken, indem er Fragen stellt, Umfragen durchführt und Quizze anbietet. Wenn ein Nutzer Deine Website besucht, kann der Bot herausfinden, warum. Einige Unternehmen nutzen die Informationen, die Nutzer an Chatbots weitergeben, um ihre Maßnahmen per E-Mail zu ergänzen, das Kundenerlebnis zu verbessern und Leads zu qualifizieren, indem sie spezifische Fragen stellen oder bestimmte Tools anbieten. All dies kann ihren Return on Investment (ROI) erhöhen.

Textklassifizierung

Textklassifizierung bezieht sich im Kontext von NLP auf die Aufgabe, Textdokumente oder Phrasen automatisch in vordefinierte Kategorien oder Klassen einzuteilen. Diese Art von Technik wird in NLP-Anwendungen verwendet, darunter:

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• Stimmungsanalyse
• Spam-Erkennung
• Content-Tagging
• Themenkategorisierung

All dies sind nützliche Anwendungsfälle, aber schauen wir uns eine bestimmte Art der Textklassifizierung genauer an, die von NLP eingesetzt wird — die Themenkategorisierung.

Regelbasierte Klassifizierung bei der Themenkategorisierung

Dies kann ein äußerst hilfreiches Tool sein, insbesondere wenn Dein Unternehmen mit großen Datenmengen arbeitet, deren Durchforsten für einen Menschen viel länger dauern würde.

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Regelbasierte Techniken verwenden eine Reihe manuell erstellter Sprachregeln, um Texte in Gruppen zu kategorisieren. Diese Regeln weisen das System an, Texte anhand des Contents in eine bestimmte Kategorie einzuordnen, indem semantisch relevante Textelemente verwendet werden. Jede Regel besteht aus einem Vorläufer oder Muster und einer projizierten Kategorie.

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Stell Dir zum Beispiel vor, Du hast Tonnen von neuen Artikeln und Dein Ziel ist es, sie relevanten Kategorien wie Erziehung, Gesundheit, Schule usw. zuzuordnen.

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Mit einem regelbasierten Klassifizierungssystem führst Du eine manuelle Überprüfung einiger Dokumente durch, um linguistische Regeln wie diese zu erstellen:

• Wenn das Dokument Wörter wie Arzt, Wellness, Heilmittel oder Medizin enthält, gehört es zur Gruppe (Klasse) Gesundheit.

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Regelbasierte Systeme können im Laufe der Zeit verfeinert werden und sind für Menschen verständlich. Allerdings hat diese Strategie auch gewisse Nachteile.

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Diese Systeme erfordern zunächst einmal umfassendes Fachwissen. Sie sind sehr zeitaufwändig, da die Erstellung von Regeln für ein kompliziertes System schwierig sein kann und häufig umfangreiche Studien und Tests erfordert.

Die Macht der natürlichen Sprachverarbeitung

Eine digitale Transformation findet auf globaler Ebene statt, und Du kannst diese NLP-Tools nutzen, um Deinen Gewinn zu steigern. Rellify verwendet NLP und andere Tools der künstlichen Intelligenz nahtlos innerhalb seiner Plattform, sodass Du Themen und Keywords finden kannst, die bei Deiner Zielgruppe am besten ankommen. Unsere KI-Fähigkeiten können Dir dann dabei helfen, Content zu schreiben, der von Suchmaschinen gut gerankt wird. Mit einem exklusiven und maßgeschneiderten Relliverse™ nutzen wir unsere NLP-Tools, um riesige Datenmengen zu crawlen, die spezifisch für Dich, Deine Wettbewerber und einen Markt sind. Durch maschinelles Lernen und NLP helfen wir Dir, Deinen eigenen Content zu erstellen oder ihn automatisch zu generieren. Die Plattform nutzt sogar KI, um hilfreiche Anleitungen für SEO bereitzustellen. Unser „R-Score“ ändert sich in Echtzeit, während Du schreibst und bearbeitest, um Dir bei der Erstellung relevanter Inhalte zu helfen.

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Du fragst dich, wie das alles funktioniert? Vereinbare noch heute Deine persönliche Demo, um zu erfahren, wie Rellify Dir helfen kann.