Von Dan Duke – Das Verständnis der natürlichen Sprachverarbeitung und der Art und Weise, wie sie das maschinelle Lernen beeinflusst, kann Deine Content Marketing-Maßnahmen erheblich verbessern. Im folgenden Artikel erklären wir Dir alles darüber und wie sie Dir helfen kann, ein größeres Publikum für Dein Unternehmen zu gewinnen.

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Was ist Natural Language Processing?

Natural Language Processing (NLP) ist ein Tool, das Informatik, KI-Konzepte, Linguistik und Daten nutzt, um Computern zu ermöglichen, die menschliche Sprache zu verstehen – egal, ob schriftlich oder mündlich. Es wandelt geschriebene oder gesprochene Wörter in Daten um und ermöglicht es Geräten, miteinander zu kommunizieren.

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Vernetzte Geräte, wie beispielsweise das „Smart Home“, ermöglichen es uns (in der Regel mit unseren Telefonen), mit sprach- oder textbasierten Lösungen Aktionen aus der Ferne zu erledigen – sei es das Einschalten des Lichts, das Ergänzen der Einkaufsliste oder das Einstellen der Raumtemperatur. Sprachsteuerung und Chatbots (Anfragemanagement) haben sich mit Klimakontrollgeräten (Thermostaten) und Hausüberwachungsgeräten (Sicherheitssystemen) zusammengetan.

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Auch wenn Du Dir dessen vielleicht nicht bewusst bist: Die Antwort auf unsere Anfrage wird in der Regel von einem Algorithmus, der treibenden Kraft hinter NLP, erzeugt. NLP bietet die Möglichkeit, Computer so zu programmieren, dass sie große Datenmengen aus natürlicher Sprache analysieren können. So werden Daten aus Chatbots, Social Media Posts, Dokumenten und Webseiten nutzbar.

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Die Bedeutung der natürlichen Sprachverarbeitung

NLP ermöglicht es Maschinen, die menschliche Sprache dank eines komplexes Sprachverständnisses zu verstehen. Indem es künstliche Intelligenz (KI) einsetzt, um Texte und das gesprochene Wort zu verarbeiten, überbrückt es die Kluft zwischen Mensch und Maschine. Dabei handelt es sich um eine Form der KI, die menschliche Sprache mithilfe der Computerlinguistik (dem Zerlegen von Wortteilen und Wörtern in Daten) verarbeitet und interpretiert.

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NLP besteht aus zwei Zweigen: Der erste ist Natural Language Understanding (NLU). Dabei werden die Bedeutungen von Wörtern extrahiert und die Beziehungen zwischen ihnen untersucht. Natural Language Generation (NLG) wandelt die Daten im Anschluss in verständliche Sprache um und schreibt Sätze und sogar Absätze, die passend, gut formuliert und oft auch personalisiert 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 Marketing Tools zu verfassen. Du kannst es Dir folgendermaßen vorstellen: NLU konzentriert sich auf die Fähigkeit Deines Computers, zu lesen und zu hören (Sprache-zu-Text-Verarbeitung); NLG ermöglicht es ihm, zu schreiben und zu sprechen (Text-zu-Sprache). Beide sind Teil von NLP.

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NLP ist überall:

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• Intelligente persönliche Assistenten (IPAs) beantworten Kundenanfragen
• Sprachassistenten wie Siri reagieren auf Befehle
• Marketingfachleute nutzen sie, um individuelle Inhalte zu erstellen, bestimmte Aktionen zu personalisieren oder zu pushen und Angebote auf den Geschmack eines bestimmten Käufers abzustimmen
• Autovervollständigungs- und Autokorrekturfunktionen in Texten helfen Dir beim Schreiben und machen Dich auch manchmal verrückt
• Maschinelle Übersetzungstools helfen Dir, Wörter aus anderen Sprachen zu erkennen

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Auch der stationäre Handel kann davon profitieren, indem er die Landing Pages der einzelnen Läden so anpassen, dass sie lokale Öffnungszeiten, Adressen, Wegbeschreibungen und zusätzliche Informationen anzeigen.

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Wie funktioniert NLP?

Doch wie um alles in der Welt kann eine Maschine das gesprochene oder geschriebene Wort verstehen? Nun, es dreht sich alles um linguistische Analyse. Natürliche Sprachverarbeitung ermöglicht es einem Computer, gesprochene oder geschriebene Wörter in Daten zu übersetzen, einschließlich all unserer Umgangssprache, Dialekte, Rechtschreibfehler und Abkürzungen. Wenn man bedenkt, wie sehr wir unsere Sprache personalisieren, ist es wirklich erstaunlich, dass dies überhaupt möglich ist. An dieser Stelle kommt die Computerlinguistik ins Spiel. Programme können jeden Text in vier Teile zerlegen: Tokens, semantische Informationen, syntaktische Informationen und Informationen zum Zusammenhang. Der Computer bearbeitet jeden Teil separat.

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Tokenisierung

Hier fängt alles an: Die Segmentierung ist der erste Schritt, um die menschliche Sprache in Einheiten zu zerlegen, die ein Computer verstehen kann. Token sind typischerweise Wörter, Unterwörter oder Zeichen. Die Tokenisierung ist die Vorverarbeitung, die es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen und zu analysieren.

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Semantische Informationen

Das ist die eigentliche Bedeutung eines bestimmten Wortes. Du kannst einen Satz wie „In 100 Metern kommt eine Bank“ auf unterschiedliche Weise interpretieren, je nachdem, was mit „Bank“ gemeint ist. Je nachdem, ob Du Geld abheben möchtest oder eine Sitzgelegenheit suchst. Um die Bedeutung des Satzes zu verstehen, ist es wichtig zu wissen, welche Form des Wortes „Bank“ verwendet wird – und die relevante Definition in diesem speziellen Fall zu kennen.

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Syntaxinformationen

Hier geht es um die Satzstruktur. Wir sind von der Wortebene zur Satzebene übergegangen. „Du musst das Hindernis umfahren.“ Musst Du darauf zu fahren oder drum herum? Das ist eine wichtige Unterscheidung! Wie kann ein Computer das herausfinden?

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Informationen zum Zusammenhang

Hier ist die Beziehung von Wörtern, Phrasen oder Sätzen zueinander der Schlüssel. Wie ist es zu verstehen, wenn jemand sagt: „Man ist das heiß?“ Ist es warm oder geht es um eine besonders heiße Story? Wie kann man einer Maschine beibringen, diese Unterscheidungen zu analysieren? Es ist nicht schwer, einem System, die grundlegenden Regeln und Muster einer Sprache beizubringen – das ist die Wissenschaft der linguistischen Berechnungen. Es braucht nur viel Zeit.

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Die ersten Textmining-Systeme basierten ausschließlich auf Mustern und Regeln, aber mit der Weiterentwicklung von NLP und maschinellem Lernen entstand das hybride maschinelle Lernen. Hybrides maschinelles Lernen verwendet dieselben Regeln und Muster sowohl in überwachten als auch in unüberwachten Modellen. Hierbei gibt es verschiedene Versionen, die auf niedriger, mittlerer und hoher Ebene funktionieren. Auf der niedrigen Ebene berücksichtigen die Prozesse jeden Ausgangstext und verwandeln den unstrukturierten Text in Daten. Auf der mittleren Ebene werden Textanalysen durchgeführt, die den Content extrahieren (Wer spricht? Was wird gesagt? Worüber wird gesprochen?). Auf der obersten Ebene steht die Stimmungsanalyse.

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Wie wir festgestellt haben, ändern sich die Bedeutungen von Wörtern mit der Absicht des Sprechers und den Erwartungen der Zuhörer. Maschinelles Lernen und NLP bieten profunde Lösungen für die Analyse von Wörtern; doch jedes System muss auf die Anforderungen des Nutzers abgestimmt oder trainiert werden.

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Weiterentwicklung von GPT-3 zu GPT-4

OpenAI, ein Unternehmen für KI-Forschung und -Einsatz, hat auf diesem Gebiet große Fortschritte gemacht. GPT-1 und GPT-2, die erste und zweite Version des Generative Pre-Trained Transformer, waren die Anfänge. GPT-3 war ein großer Sprung und ist immer noch kostenlos erhältlich. Es kann:

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• Daten aus dem Internet verwenden, um Text zu erzeugen
• Aus einem kleinen Ausgangstext eine große Menge an maschinell erzeugtem Text generieren
• ein Stück Sprache analysieren und voraussagen, was der Schreiber oder Sprecher damit sagen wollte

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GPT-3 kann z.B. darauf trainiert werden, Tweets, Pressemitteilungen oder sogar Computercode zu verfassen. GPT-3 verwendet NLG, um leicht verständliche Antworten zu erstellen. Oft wird dies von Chatbots genutzt. Manche Unternehmen nutzen es, um Texte für Überschriften, Skripte und Zusammenfassungen zu entwickeln. Und einige Online Content Marketing Dienste nutzen es, um Keywords zu generieren. GPT-3 hat Deep Learning, eine Form des maschinellen Lernens, und andere Tools der künstlichen Intelligenz in den Alltag gebracht und damit das Schreiben von Social Media-Texten und die Erstellung von Content revolutioniert.

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GPT-4, das mit einem monatlichen Abonnement erhältlich ist, hat die Nutzung von NLP weiter ausgebaut und verstärkt. Diese Version ist nicht „nur ein Sprachmodell“. Es kann auch die visuelle Welt berücksichtigen, indem es Bilder als zusätzlichen Eingabetyp einbezieht. Das bedeutet, dass Chat GPT-4 Textausgaben auf der Grundlage von kombinierten Text- und Bildeingaben erzeugen kann.

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Die Auswirkungen dieser Veränderung sind erheblich. Chat GPT-4 kann Bildunterschriften erzeugen, sichtbare Elemente in Bildern klassifizieren und sogar den Content von Bildern analysieren.

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Einer der gründlichsten Unterschiede von GPT 4 ist, dass es sowohl kreativer als auch zuverlässiger ist. Es kann auch auf detailliertere Eingabeaufforderungen reagieren und ist durch seine Mehrsprachigkeit vielseitiger und umfassender.

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Außerdem kann es Text in einem viel größeren Umfang verarbeiten. Chat GPT-3 hatte eine maximale Länge des Zusammenhangs von 4.096 Token, während die Variante Chat GPT-4-32K 32.768 Token verarbeiten kann.

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Content Marketing und NLP

Natürliche Sprachverarbeitung kann aufgrund ihrer vielfältigen Einsatzmöglichkeiten ein entscheidender Bestandteil eines Content Marketing-Plans sein. Die Highlights sind:

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• Analyse von Content auf Stimmungen
• Hilfe bei der Bestimmung der relevantesten Keywords
• Schreiben von Produktbeschreibungen für Digital Commerce-Seiten
• Hilfe bei der Entwicklung einer Marketing-Strategie, indem Du den Content eines bestimmten Kunden bewertest oder ein Content Audit durchführst
• Verbesserung von Chatbot-Funktionen, um relevante Leads zu sammeln

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Ein Bericht von Fortune Business Insights schätzt, dass der Wert des weltweiten NLP-Marktes von 29,71 Milliarden Dollar im Jahr 2024 auf 158,04 Milliarden Dollar im Jahr 2032 steigen wird.

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Alimama, der digitale Marketingzweig des E-Commerce-Unternehmens Alibaba bietet ein KI-gestütztes Tool zum Schreiben von Texten an, welches NLP aus Millionen von Sprachmustern nutzt. Das Tool ist denkbar einfach zu bedienen: Ein Werbekunde fügt einen Link zu einer Produktseite ein und klickt auf einen Button (Produce Smart Copy), um Content-Ideen zu erhalten. Laut der Data Scientists von Alimama kann das System bis zu 20.000 Textzeilen pro Sekunde erzeugen.

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Die Fähigkeit, „Intelligente Texte zu produzieren (Produce Smart Copy)“ – ob Zeitungsanzeigen, Webbanner, Schlagzeilen und Produktseiten – kann die Texterstellung deutlich effizienter machen. Marken und Unternehmen, die den Dienst nutzen, können sogar den Ton ihrer Texte bestimmen. Laut Alimama können die Nutzer zwischen langen oder kurzen, „werblichen, lustigen, poetischen oder herzerwärmenden“ Texten wählen.

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Hier sind einige weitere Möglichkeiten, wie Du mit KI-Tools Deine Reichweite erhöhen kannst:

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Content Sentiment und Content Analyse

Wie kann ein Computer die Stimmung eines Kunden ermitteln? Ein zweigleisiger Prozess, der KI sowohl für die Inhaltsanalyse als auch für die Stimmungsanalyse einsetzt:

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Inhaltsanalyse ist die objektive und quantitative Bewertung einer textbasierten, visuellen oder akustischen Botschaft. Forscher analysieren jede Nachricht wissenschaftlich.

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Gefühlsanalyse ist die Wissenschaft der Interpretation und Klassifizierung der Emotionen eines Nutzers über eine bestimmte Marke, ein Produkt oder eine Dienstleistung mithilfe der Textanalyse. Im Allgemeinen bestimmt die Analyse, ob die Stimmung positiv, negativ oder neutral ist.

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Die Macht des Internets und sein Einzug in unser Leben haben eine riesige Menge an analysierbarem Content aus Blogs, Sozialen Medien, YouTube, und Webseiten hervorgebracht. Die Software kann Muster ohne menschliche Eingaben erkennen.

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Bestimme Deine Keywords

Für eine wirkungsvolle Suchmaschinenoptimierung (SEO) sind die richtigen Keywords entscheidend. NLP Tools, wie das Relliverse™ von Rellify können Dir dabei helfen, Keywords auszuwählen, die den Traffic Deiner Seite erhöhen und genau die richtige Zielgruppe ansprechen – so werden Leser zu Leads und schließlich zu Kunden.

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Entwickle Deine Content Marketing-Strategie

Mit NLP-basierten Tools kannst Du ein Content Audit durchführen, um alle Inhalte auf Deiner Seite zu überprüfen. Wiederhole diesen Vorgang regelmäßig – etwa alle zwei Monate – um sicherzustellen, dass Dein Content auf dem neuesten Stand ist. Überprüfe deine Beiträge in den sozialen Medien und auf Webseiten, um festzustellen, wie Deine Zielgruppe Deinen Kundenservice wahrnimmt.

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Benutze einen Chatbot zur Lead-Generierung

Du wirst feststellen, dass so ein NLP/NLG-Tool ein hilfreiches Hilfsmittel ist. Ein Chatbot kann Dir zum Beispiel dabei helfen, potenzielle Kunden zu erkennen und ihr Interesse an Deinen Produkten oder Dienstleistungen zu wecken: Indem er Fragen stellt, Umfragen durchführt und Quizfragen anbietet. Wenn ein Nutzer Deine Website besucht, kann der Bot feststellen, warum er das tut. Manche Unternehmen nutzen die Informationen, die Nutzer an Chatbots weitergeben, um ihre E-Mail-Maßnahmen zu ergänzen, das Kundenerlebnis zu verbessern und Leads zu qualifizieren, indem sie bestimmte Fragen stellen oder bestimmte Tools anbieten, um ihren Return on Investment (ROI) zu steigern.

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Textklassifizierung

Im Zusammenhang mit NLP bezeichnet Textklassifizierung die Aufgabe, Textdokumente oder -sätze automatisch in vordefinierte Kategorien oder Klassen einzuordnen. Diese Art von Technik wird unter anderem in folgenden NLP-Anwendungen eingesetzt:

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• Sentiment-Analyse
• Spam-Erkennung
• Inhaltsverschlagwortung
• Kategorisierung von Themen

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All dies sind nützliche Anwendungsfälle, doch wir wollen näher auf die Kategorisierung von Themen eingehen:

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Regelbasierte Klassifizierung bei der Kategorisierung von Themen

Insbesondere, wenn Dein Unternehmen mit großen Datenmengen zu tun hat, kann dies ein sehr hilfreiches Tool sein. Denn ein Mensch würde deutlich mehr Zeit benötigen, diese Daten zu sichten.

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Regelbasierte Techniken verwenden eine Reihe manuell erstellter Sprachregeln, um Text in Gruppen zu kategorisieren. Diese Regeln sagen dem System, dass es den Text anhand des Contents in eine bestimmte Kategorie einordnen soll, indem es semantisch relevante Textelemente verwendet. Jede Regel besteht aus einem vorhergehenden Satz oder Muster und einer projizierten Kategorie.

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Stell Dir vor, Du hast tonnenweise neue Artikel, und Dein Ziel ist es, diese in die Kategorien wie Erziehung, Gesundheit, Schule usw. einzuordnen.

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Bei einem regelbasierten Klassifizierungssystem überprüfst Du ein paar Dokumente auf linguistische Regeln wie diese:

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• Wenn das Dokument Wörter wie Arzt, Wohlbefinden, Heilmittel oder Medizin enthält, gehört es zur Gruppe (Klasse) Gesundheit.
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Regelbasierte Systeme können mit der Zeit verfeinert werden und sind für Menschen verständlich. Ihre Strategie hat jedoch auch einige Nachteile.

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Diese Systeme erfordern zunächst eine umfassende Kompetenz auf dem Gebiet. Sie nehmen sehr viel Zeit in Anspruch, da die Erstellung von Regeln für ein kompliziertes System schwierig sein kann und häufig umfangreiche Studien und Tests erfordert.

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Die Macht der natürlichen Sprachverarbeitung

Weltweit findet ein digitaler Wandel statt, und Du kannst diese NLP-Tools nutzen, um Deine Performance zu verbessern. Rellify nutzt NLP und andere KI-Tools und ermöglicht Dir so, genau die Themen und Keywords zu finden, die bei Deiner Zielgruppe am besten ankommen. Im Anschluss helfen Dir unsere KI-Funktionen dabei, Content zu entwickeln, der in den Suchmaschinen gut ranken wird. Ein maßgeschneidertes Relliverse™ crawlt dabei das Internet, um Deine individuelle Wettbewerbssituation zu analysieren. Im Anschluss unterstützen wir Dich mit maschinellem Lernen und NLP, Deinen  eigenen Content zu erstellen oder ihn automatisch zu generieren. Die Plattform nutzt sogar KI, um Dich bei der Suchmaschinenoptimierung zu unterstützen: Unser „R-Score“ ändert sich in Echtzeit, während Du schreibst und bearbeitest, um Dir zu helfen, relevante Inhalte zu erstellen.

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Du fragst Dich, wie das alles funktioniert? Vereinbare noch heute Deinen persönlichen Beratungstermin!

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