Медленно, но верно контент-маркетологи находят большую ценность в искусственном интеллекте и генерации естественного языка в частности. В этой статье мы рассмотрим эти пять конкретных преимуществ NLG:
- Последовательный, высококачественный контент
- Увеличение генерации контента
- Тематическое освещение, которое в противном случае было бы невыгодным
- Сохранение человеческой энергии для высокоценной деятельности
- Масштабная персонализация
NLG еще не достигла точки, когда База мобильных телефонов Украины машины могут общаться на человеческом языке, но мы к этому приближаемся. В то же время контент-маркетинг может воспользоваться этими преимуществами.
Постоянно высококачественный контент
Алгоритмические модели управляют генерацией естественного языка. Таким образом, чем больше они обучаются, тем лучше результат по всем направлениям.
Одним из показателей качества контента является то, насколько полно он охватывает тему. Content Score — это фирменная метрика, которая оценивает тематическую насыщенность статьи. Те, у кого высокий content score, считаются широко освещающими свою тему.
Перед публикацией вы, вероятно, проверите статью с помощью грамматической проверки. Если вы используете Grammarly , ИИ протягивает вам руку помощи. Технически, это не NLG, а обработка естественного языка, машинное обучение и глубокое обучение, преимуществами которых вы пользуетесь
Увеличение генерации контента
Естественный язык может существенно увеличить выход контента организации. Проще говоря, NLG может создавать контент быстрее, чем человек-писатель.
В случае с Associated Press они CSC Live 2022 Задайте нам любой вопросCSC Live 2022 Задайте нам любой вопросCSC Live 2022 Задайте нам любой вопрос используют технологию NLG, чтобы взять сырые квартальные данные о доходах и превратить их в публикуемый контент. В их случае они получили 15-кратный рост по сравнению с ручным созданием материала.
Тематическое освещение, которое в противном случае было бы убыточным
С генерацией естественного Справочник предприятий Буркина-Фасо языка это как иметь свой пирог и есть его одновременно. Возможность генерировать качественный контент в таком большом объеме снижает стоимость за единицу.
В результате организации могут освещать темы, которые в противном случае были бы слишком затратными. Возьмем, к примеру, Yahoo! Sports . Они используют NLG для создания более 70 миллионов отчетов и обзоров матчей. Делать это вручную было бы слишком затратно. Генерация естественного языка не только делает это возможным, но и делает это прибыльным.
Сохранение человеческой энергии для высокоценной деятельности
Где место людей в уравнении контента? Если NLG берет на себя все эти задачи по генерации контента, могут ли люди вообще играть роль в создании контента?
Однозначно, ответ — да. Однако природа человеческого участия меняется по мере того, как мы осваиваем эти новые роли.
Генерация естественного языка берет на себя повторяющиеся и рутинные задачи по созданию контента. Никто на самом деле не хочет писать несколько сотен отчетов о доходах или описаний продуктов. Как только вы сделаете несколько, все остальное будет одинаковым.
Скучный.
Но технология NLG создает простор для человеческой изобретательности. Возьмем, к примеру, статьи, созданные с использованием MarketMuse NLG Technology.
Низкоуровневая задача первоначальной генерации текста выполняется приложениями генерации естественного языка. Затем человек берет эту статью, редактирует ее, добавляя свои собственные идеи, и превращает черновик в готовый к публикации рассказ.