Earley Information Science 執行長 Seth Earley 和 MarketMuse 聯合創始人兼首席產品長 Jeff Coyle 討論了自然語言處理對內容行銷人員規劃和創建內容的方式的影響。
組織越來越注重創建關注用戶需求的內容。大型組織尤其發現確保以這種方式建立內容具有挑戰性。自然語言處理正在幫助解決這個問題。
關鍵字實踐
許多標準關鍵字實踐已經過 丹麥電報數據 時。有一些軟體使用自然語言處理來取代手動（和錯誤的）內容規劃和策略方法。內容品質和意圖匹配是標準關鍵字研究失敗的兩個領域，因此無法創建滿足使用者需求的內容。
滿足使用者需求
大量時間花費在團隊認為「好」但不滿足用戶需求的內容。個性化，正如它最常用的那樣，是一門手工藝。結果，您最終會得到一組可能不再相關的文件。
數據分析
許多組織認為他們了解使用者的需求，但實際上並不了解。這會導致過程混亂、缺乏真正的理解以及許多不明確的假設用例。
自然語言處理（NLP）
人們需要處理大量的資訊。自 廣告數據 動化流程不是奢侈品，而是必需品。您需要了解概念的知識圖以及對客戶重要的內容，並將其與您的內容進行比較。
內容差異化
NLP 可以讓您的內容在競爭中脫穎而出。它可以幫助理解內容關係，並講述一個更有說服力的故事。
映射內容
確保您的內容符合用戶意圖和買家旅程，並對其進行優化以在這些角色中發揮最佳性能。優化需要深入了解內容的作用並使過程變得方便。這意味著利用主題專業知識，收穫客戶認為有價值的知識和見解。
問答
《人工智慧驅動的企業》（網路研討會中提到）是 Seth Earley 所寫的一本書，該書探討了兩個基本問題：首先，人工智慧的未來將有何不同？其次，公司必須