Natural Language Processing: Ein Leitfaden

Wenn Sie Natural Language Processing und seinen Einfluss auf Machine Learning verstehen, können Sie Ihr Content Marketing auf ein neues Level heben. Wir zeigen Ihnen, wie Sie vorgehen müssen. Doch was ist Natural Language Processing überhaupt?

Was ist Natural Language Processing?

Natural Language Processing (NLP, natürliche Sprachverarbeitung) ist ein Tool, das Informatik, KI-Konzepte, Linguistik und Daten nutzt, um es Computern zu ermöglichen, die menschliche Sprache zu verstehen – sowohl schriftlich als auch mündlich. Es wandelt geschriebene oder gesprochene Worte in Daten um und ermöglicht es Geräten, miteinander zu kommunizieren. Vernetzte Geräte haben unsere Welt verändert – denken Sie zum Beispiel an Smart Home – und ermöglichen es uns, sprach- oder textbasierte Lösungen zu nutzen, um Aktionen auszuführen, sogar aus der Ferne. Sprachsteuerung und Chatbots (Anfrageverwaltung) haben sich mit Klimasteuerungsgeräten (Thermostaten) und Hausüberwachungsgeräten (Sicherheitssystemen) zusammengetan. Wir sind uns vielleicht nicht bewusst, dass die Antwort auf unsere Anfrage von einem Algorithmus, der treibenden Kraft hinter NLP, erzeugt wird, aber oft ist es so. NLP bietet die Möglichkeit, Computer so zu programmieren, dass sie große Datenmengen aus natürlicher Sprache analysieren. So können wir Daten aus Chatbots, Beiträgen in sozialen Medien, Dokumenten und Webseiten nutzen. Da dieses Tool auch im Marketing Einzug hält, möchten wir NLP näher vorstellen:

Die Bedeutung der natürlichen Sprachverarbeitung

NLP ermöglicht es Maschinen, die menschliche Sprache zu verstehen. Es schlägt eine Brücke zwischen Mensch und Maschine: Indem es künstliche Intelligenz (KI) einsetzt, um Text und das gesprochene Wort zu verarbeiten. Es handelt sich dabei um eine Form von KI, die die menschliche Sprache mithilfe von Computerlinguistik (die Zerlegung von Sprachteilen und Wörtern in Daten) manipuliert und interpretiert. NLP besteht aus zwei Bereichen. Natural Language Understanding (NLU, natürliches Sprachverständnis) extrahiert die Bedeutung von Wörtern, indem es die Beziehungen zwischen ihnen untersucht. Natural Language Generation (NLG, Erzeugung natürlicher Sprache) hingegen wandelt Daten in verständliche Sprache um und schreibt Sätze, oder sogar Absätze, die treffend, gut strukturiert und oft personalisiert sind. So können Computer Antworten für Chatbots und virtuelle Assistenten erstellen, Betreffzeilen für E-Mails schreiben oder sogar Werbetexte und Marketingmaterialien verfassen. Stellen Sie es sich so vor: NLU konzentriert sich auf die Fähigkeit Ihres Computers, zu lesen und zu hören (Sprache-zu-Text), während NLG ihm ermöglicht, zu schreiben und zu sprechen (Text-zu-Sprache). Beide sind Teil von NLP. Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache gibt es überall. Intelligente persönliche Assistenten (IPAs) beantworten Kundenanfragen. Sprachassistenten wie Siri reagieren auf Befehle. Marketeers nutzen sie, um maßgeschneiderte Inhalte zu erstellen, bestimmte Werbeaktionen zu personalisieren oder zu pushen und Angebote auf den Geschmack eines bestimmten Käufers abzustimmen. Autovervollständigungs- und Autokorrekturfunktionen in Texten helfen Ihnen entweder oder treiben Sie in den Wahnsinn. Maschinelle Übersetzungstools geben Ihnen Hinweise auf Wörter aus anderen Sprachen. Sogar Geschäfte können davon profitieren, indem sie die Landing Pages der einzelnen Geschäfte so anpassen, dass sie lokale Öffnungszeiten, Adressen, Wegbeschreibungen und zusätzliche Informationen anzeigen.

Wie funktioniert NLP?

Sie werden sich fragen: Wie um alles in der Welt kann eine Maschine das gesprochene oder geschriebene Wort verstehen? Nun, es dreht sich alles um linguistische Analyse: Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es einem Computer, gesprochene oder geschriebene Wörter in Daten zu übersetzen, einschließlich unserer Umgangssprache, regionaler Besonderheiten, Rechtschreibfehler und Abkürzungen. Wenn man bedenkt, wie sehr wir Sprache personalisieren, ist dies wirklich erstaunlich. An dieser Stelle kommt die Computerlinguistik ins Spiel. Programme können jeden Text in drei Teile zerlegen: die semantischen Informationen, die syntaktischen Informationen und die Informationen zum Zusammenhang. Der Computer behandelt jeden Teil separat. Starten wir mit einer Begriffsdefinition:

Semantische Informationen

Dies ist die eigentliche Bedeutung eines bestimmten Wortes. Sie können einen Satz wie „Er ist allergisch gegen Bienenstich“ auf unterschiedliche Weise interpretieren, je nachdem, was „Bienenstich“ bedeutet. Ist die Person allergisch gegen den Kuchen oder den Insektenstich einer Biene? Zu wissen, welche Form des Wortes „Bienenstich“ zu verwenden ist – die Kenntnis der tatsächlichen Definition in diesem speziellen Fall – ist entscheidend für das Verständnis der Bedeutung dieses Satzes.

Syntaktische Informationen

Diese Information bezieht sich auf die Satzstruktur. Wir sind von der Wortebene zur Satzebene übergegangen. „Julia ist am 4. September im Kreise ihrer Familie friedlich gestorben.“ Doch wie viele Menschen sind gestorben? Die ganze Familie oder nur Julia? Dies ist eine wichtige Unterscheidung! Doch wie kann ein Computer das herausfinden?

Informationen zum Zusammenhang

Die Beziehung von Wörtern, Sätzen oder Redewendungen zueinander ist der Schlüssel. Wie ist es zu verstehen, wenn jemand sagt: „Mann, ist das heiß!“ Redet die Person von der Lufttemperatur oder findet sie etwas attraktiv? Wie kann man also einer Maschine beibringen, richtig zu unterscheiden? Es ist nicht schwer, einem System beizubringen, die grundlegenden Regeln und Muster einer Sprache zu verstehen. Wir reden in diesem Zusammenhang von linguistischer Berechnung. Es braucht nur eine Menge Zeit. Denn die Regeln können – wie wir bei dem oben Beispiel festgestellt haben – nicht immer mit der Entwicklung der Sprache Schritt halten. Die ersten Textverarbeitungssysteme basierten ausschließlich auf Mustern und Regeln, doch mit der Weiterentwicklung von NLP und maschinellem Lernen entstand das hybride maschinelle Lernen. Beim hybriden maschinellen Lernen werden dieselben Regeln und Muster sowohl in überwachten als auch in unüberwachten Modellen verwendet; es gibt verschiedene Versionen, die auf niedriger, mittlerer und hoher Ebene funktionieren. Auf der niedrigen Ebene gibt es die ersten Prozesse, die jeden beliebigen Eingabetext berücksichtigen. Sie verwandeln den unstrukturierten Text in Daten. Auf der mittleren Ebene befinden sich die Textanalysen, die den Inhalt extrahieren (Wer spricht? Was wird gesagt? Worüber wird gesprochen?). Auf der obersten Ebene steht die Stimmungsanalyse. Linguistische Analysen sind kompliziert – und sie können unübersichtlich sein. Wie wir festgestellt haben, ändern sich die Bedeutungen 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 auf die Bedürfnisse des Benutzers abgestimmt oder trainiert werden.

Von GPT-3 zu GPT-4

OpenAI, ein Unternehmen für KI-Forschung und -Einsatz, hat gründliche Fortschritte auf diesem Gebiet gemacht. Seine GPT-1 und GPT-2, die erste und zweite Version des Generative Pre-Trained Transformer, waren die ersten Vorstöße. GPT-3 ist das aktuelle Modell für maschinelles Lernen. Es kann:

  • Daten aus dem Internet verwenden, um Text zu generieren
  • aus einem kleinen Stück Eingabetext eine große Menge anspruchsvollen maschinell generierten Textes erzeugen
  • einen eingegebenen Text analysieren und vorhersagen, was der Autor oder Sprecher damit sagen wollte

GPT-3 kann beispielsweise darauf trainiert werden, Tweets, Pressemitteilungen oder sogar Computercode zu verfassen. GPT-3 verwendet Natural Language Generation (NLG), um leicht verständliche Antworten zu erstellen. Chatbots nutzen dies häufig. Einige Unternehmen verwenden es, um Texte für Überschriften, Skripte und Zusammenfassungen zu entwickeln. Und einige Dienste verwenden es, um automatisch Schlüsselwörter zu generieren. Es kann jedoch auch teuer und schwierig sein, die Feinabstimmung vorzunehmen. Nichtsdestotrotz hat GPT-3 Deep Learning, eine Form des maschinellen Lernens, und andere Tools der künstlichen Intelligenz in den alltäglichen Gebrauch gebracht und ermöglicht das Verfassen von Texten und die Erstellung von Inhalten für soziale Medien. Von GPT-4 wird erwartet, dass die Nutzung von NLP weiter verbreitet und gestärkt wird. Einigen Berichten zufolge wird diese Version nicht nur ein „Sprachmodell“ sein, sondern auch die visuelle Welt berücksichtigen können.

Wie setzt Google NLP ein?

Google setzt, wie auch z. B. Microsoft, AWS oder IBM, für verschiedene Anwendungen BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ein. Vor dem Einsatz von BERT nutzte Google andere Modelle, um die menschliche Sprache zu verstehen, doch BERT ermöglicht es, über das spezifische Wort hinauszugehen und den Zusammenhang zu erlernen. BERT bestimmt den Zusammenhang eines Wortes, indem es alle umgebenden Wörter berücksichtigt, nicht nur diejenigen unmittelbar davor oder dahinter. Diese Fähigkeit stärkt die Benutzerfreundlichkeit von Google und seine Fähigkeit, Anfragen zu verstehen und zu beantworten. Google berichtet, dass es NLP „in großem Umfang, sprach- und bereichsübergreifend“ einsetzt, während es seine Systeme trainiert, um es in Suchanfragen, Apps, mobilen Anwendungen und Google Translate einzusetzen. BERT operiert mit einer erstaunlichen Menge an Daten. Quellen zufolge wurde er mit bis zu 2,5 Milliarden Wörtern gefüttert bzw. trainiert. Dank dieser großen Begriffsvielfalt kann Google sogar neue Wörter verstehen. Die kontinuierliche Anwendung auf große Datensätze hilft außerdem, auch kleine Datensätze zu verstehen. So kann Google auch dann Ergebnisse anzeigen, wenn eine Suchanfrage schlecht formuliert oder falsch geschrieben ist.

Es versteht „keywordisch“

BERT kommt sogar dann zu Ergebnissen, wenn Nutzer nur Keywords verwenden – und die Semantik einer Anfrage bestimmen. Es kann den Zusammenhang eines Wortes berücksichtigen und feststellen, ob es sich um ein Substantiv, ein Verb oder ein Adjektiv handelt. So versteht Google ob mit „tie“ ein Unentschieden in einem Spiel, ein Haargummi zum Binden eines Zopfs oder eine Krawatte gemeint ist. Da BERT ein Open-Source-Programm ist, können seine Leistungen erweitert und verbessert werden. Seine Anwendungen sind so vielfältig, dass es den Einsatz von NLP revolutionieren konnte. Seine Schöpfer bei Google haben BERT entwickelt, um die Suchgenauigkeit zu optimieren und dabei auch Bereiche wie Chatbots und Zusammenfassungen zu abzudecken. Google berichtet, dass BERT bei einer von zehn Suchanfragen in US-Englisch unterstützt und im Laufe der Zeit auf weitere Sprachen ausgedehnt werden soll.

Content Marketing und NLP

NLP bietet viele Anwendungsmöglichkeiten für die Welt des digitalen Marketings. Aufgrund ihrer vielfältigen Einsatzmöglichkeiten kann sie ein wichtiger Bestandteil einer Content Marketing-Strategie sein. Zu den Highlights gehören:

  • Analyse von Inhalten auf Stimmungen
  • Unterstützung bei der Ermittlung der tatsächlich relevantesten Schlüsselwörter
  • Schreiben von Produktbeschreibungen für Webseiten
  • Unterstützung bei der Entwicklung einer Marketing-Strategie durch die Bewertung der Inhalte eines bestimmten Kunden oder durch die Durchführung eines Content Audits
  • Optimierung von Chatbot-Funktionen zur Leadgenerierung

NLP wächst: Analysten gehen davon aus, dass der weltweite NLP-Markt von knapp 21 Milliarden Dollar im Jahr 2021 im Jahr 2028 auf 127 Milliarden Dollar anwachsen wird. Beim Texten mithilfe von NLP werden die natürlichen Bedürfnisse, Wünsche und Emotionen von Menschen untersucht, um Daten aus der menschlichen Sprache so zu interpretieren und zu analysieren, dass sie den Vertrieb unterstützen. Alimama, der Bereich Digitales Marketing des E-Commerce-Unternehmens Alibaba bietet ein KI-gestütztes Copywriting-Tool an, das NLP aus Millionen von Sprachmustern nutzt, um Texte zu erstellen. Das Tool ist einfach zu bedienen: Ein Kunde fügt einen Link zu einer Produktseite ein, klickt auf die Schaltfläche „Produce Smart Copy“ und erhält geeignete Inhaltsideen. Laut den Data Scientists von Alimama kann das System bis zu 20.000 Textzeilen pro Sekunde produzieren, was die Texterstellung deutlich effizienter machen kann. Marken und Unternehmen, die diesen Dienst nutzen, können sogar den Ton ihrer Texte bestimmen. Alimama berichtet, dass die Nutzer zwischen langen oder kurzen, „werblichen, lustigen, poetischen oder ergreifenden“ Texten wählen können. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Sie KI-Tools nutzen können, um die Reichweite Ihres Unternehmens zu erhöhen:

Berücksichtigen Sie Content Sentiment und Content Analysis

Wie kann ein Computer die Stimmung eines Kunden ermitteln? Es handelt sich hierbei um einen zweigleisigen Prozess, bei dem KI sowohl für die Inhaltsanalyse als auch für die Stimmungsanalyse eingesetzt werden kann. Die Inhaltsanalyse ist die objektive und quantitative Bewertung einer textbasierten, visuellen oder akustischen Nachricht. Dabei wird jede Nachricht wissenschaftlich analysiert. Die Stimmungsanalyse hingegen beschreibt die Wissenschaft der Interpretation und Klassifizierung von Emotionen eines Nutzers (gegenüber einer bestimmten Marke, einem Produkt oder einer Dienstleistung) mithilfe der Textanalyse. So bestimmt die Analyse in der Regel, ob die Stimmung positiv, negativ oder neutral ist. Das Internet und seine wachsende Präsenz hat eine riesige Menge an analysefähigen Inhalten aus Blogs, sozialen Medien, der Nutzung von YouTube und Webseiten hervorgebracht. Mithilfe von Software lassen sich ohne menschliche Einflussnahme Muster erkennen.

Bestimmen Sie Suchterme und Schlüsselwörter

Für die bestmögliche Suchmaschinenoptimierung (SEO) sind die richtigen Suchterme und Schlüsselwörter entscheidend. NLP-Tools können Ihnen bei der Auswahl der Begriffe helfen, die den Traffic Ihrer Website erhöhen und genau die richtige Zielgruppe ansprechen. Nehmen Sie sich die Zeit: Es wird sich positiv auf Ihr Ergebnis auswirken:

  • Denken Sie an Ihren Kunden. Stellen Sie sich vor, Sie würden Ihre Website zum ersten Mal besuchen. Was könnten Ihre Fragen sein? Fragen Sie als Nächstes Freunde oder neue Mitarbeiter Ihres Unternehmens, nach welchen Kriterien sie suchen würden. Fragen Sie Ihre Kunden, was sie benutzt haben. Machen Sie sich ein Bild von den wahrscheinlichen Suchbegriffen Ihrer zielgerichteten Kunden.
  • Berücksichtigen Sie die von Ihren Mitbewerbern verwendeten Suchterme und Schlüsselwörter. Besuchen Sie deren Websites, indem Sie Begriffe verwenden, die Sie dorthin führen. Analysieren Sie die Websites, um festzustellen, welche Wörter am häufigsten verwendet werden. Treffen sie auch auf Ihr Unternehmen, Ihre Dienstleistung oder Ihr Produkt zu? Falls ja, sollten Sie sie berücksichtigen.
  • Informieren Sie sich über Long-Tail-Keywords. Dabei handelt es sich um präzisere Suchbegriffe, die oft aus drei oder mehr Wörtern bestehen und von Suchenden häufig verwendet werden. Anstelle von „Turnschuhe“ könnte ein Suchender also „blaue Turnschuhe Damen Größe 7“ eingeben. Wenn Sie sie haben, wird Ihr Unternehmen irgendwo auftauchen.
  • Greifen Sie auf Recherchetools zurück. Mithilfe von Google Ads können Sie mehr über die Entwicklung von Schlüsselwörtern, das Suchvolumen, die Wirkung ähnlicher Schlüsselwörter und sogar den Wettbewerb um Schlüsselwörter erfahren.
  • Benutzen Sie Ihre Ergebnisse. Nun haben Sie alle Suchbegriffe, die Ihre Kunden, Mitbewerber und potenziellen Kunden verwenden, um die Produkte oder Dienstleistungen, die Sie anbieten, zu finden. Verwenden Sie diese Suchterme und Schlüsselwörter auf allen Ihren Vertriebswegen. Ob Webseite, Social Media oder Blogs: So können Sie Ihre potenziellen Kunden leichter finden.

Entwickeln Sie Ihre persönliche Content Marketing Strategie

Mit Hilfe von KI-Tools können Sie ein Content Audit durchführen, um alle Inhalte auf Ihrer Website zu überprüfen. Wiederholen Sie diesen Vorgang regelmäßig – etwa alle zwei Monate – um sicherzustellen, dass Ihre Inhalte aktuell sind. Überprüfen Sie Ihre Beiträge in sozialen Medien und auf Webseiten, um festzustellen, wie Ihre Zielgruppe Sie wahrnimmt.

Lassen Sie sich beim Verfassen Ihrer Texte von NLP-Tools helfen

Es kann schwierig sein, Inhalte zu schreiben, die mit hoher SEO ranken. NLP-Tools können Ihnen dabei helfen, plattformübergreifend zu schreiben und so Zeit und Energie zu sparen. Mithilfe von NLP können Sie schnell und effizient maßgeschneiderte Inhalte erstellen – und so Ihre Arbeitsabläufe effizienter gestalten.

Verwenden Sie einen Chatbot zur Lead-Generierung

Ein Chatbot kann Ihnen dabei helfen, potenzielle Interessenten zu erfassen und Interesse an Ihren Produkten oder Dienstleistungen zu wecken, indem er Fragen stellt, Umfragen durchführt oder Quizfragen anbietet. Wenn ein Benutzer Ihre Website besucht, kann der Bot erfahren, warum. Einige Unternehmen nutzen die Informationen, die Nutzer an Chatbots weitergeben, für ihre E-Mail-Aktivitäten, die Verbesserung des Kundenerlebnisses oder die Qualifizierung von Leads.

Die Macht von NLP

Ganz gleich, ob Sie Ihre Bestandskunden ansprechen, potenzielle Kunden überzeugen, Texte erstellen, Fragen von Interessenten beantworten, Kundenzufriedenheit fördern oder den Kundendienst verbessern wollen. Nutzen Sie NLP, um Ihr Content Marketing auf diesem Weg zu unterstützen. rellify unterstützt Unternehmen bei der Entwicklung von Inhalten, die Ihre Zielgruppe tatsächlich interessieren und so auf natürliche Weise in den Suchergebnissen weit oben ranken.

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