Amélioration du marketing digital via le Natural Language Processing

Her-Movie-siri-operating-system-ftr - UX-REPUBLIC

Si le Natural Language Processing (traitement du langage naturel, TNL) vous semble être un concept obscur, c’est qu’il l’est. Le Natural Language Processing relève de l’intelligence artificielle (IA), qui est en soi un sujet très technique.

Mais, contrairement à ce que vous pourriez penser, le Natural Language Processing n’est pas si difficile à comprendre.

Dans cet article, Kaokeb définit pour vous ce qu’est le Natural Language Processing; vous montre comment il a révolutionné le marketing digital à bien des égards; afin que vous puissiez identifier les différentes possibilités de l’utiliser à votre avantage.

Qu’est-ce que le Natural Language Processing?

Le Natural Language Processing fait partie du groupe des technologies de l’IA, qui comprend également l’apprentissage machine; l’apprentissage profond, la reconnaissance d’images, etc. C’est aussi la technologie qui permet à un ordinateur de lire, de traduire ou de résumer un texte; que ce soit sous forme visuelle ou audio; et de comprendre ce qu’il signifie.

En outre, le Natural Language Processing est doué pour traiter les nuances du langage humain ou naturel; comme les fautes d’orthographe; les termes argotiques ou informels, ou les accents régionaux, permettant aux machines d’effectuer des tâches aussi précisément que possible.

Grâce au Natural Language Processing, un ordinateur peut comprendre le langage humain ou naturel. Le TNL utilise la syntaxe et la sémantique pour aider les ordinateurs et les systèmes à penser comme des humains; en se basant sur les données qu’ils reçoivent, puis à effectuer une réponse pertinente. Imaginez comment Google ou d’autres sites peuvent vous donner des résultats pertinents; même si votre terme de recherche n’est pas orthographié ou formulé correctement : c’est la TNL à l’œuvre !

Pour offrir à ses utilisateurs la meilleure expérience de navigation possible; Google utilise le Natural Language Processing pour identifier le contexte ou l’intention des requêtes de recherche. Pour votre équipe de marketing digital; cela signifie que vous pouvez également utiliser le TNL dans vos campagnes pour vous assurer que votre message atteint votre public cible; à savoir les personnes ou les organisations qui peuvent bénéficier de votre contenu, produit ou service.

Avant le Natural Language Processing; les utilisateurs de recherche découvraient des contenus basés sur l’utilisation explicite de certains mots clés; mais le TNL a changé cela. Il permet aux moteurs de recherche de fournir un contenu utile aux chercheurs en fonction du contexte; mots ou expressions pertinents qui déterminent l’objet de la recherche; et de la raison pour laquelle la recherche est effectuée.

Statistiques sur l’IA et le Natural Language Processing :

  • 81 % des spécialistes du marketing prévoient d’utiliser ou utilisent actuellement l’IA pour cibler ou segmenter leur public
  • En 2019, les dépenses mondiales pour les systèmes d’IA s’élevaient à environ 36 milliards de dollars.
  • 62 % des entreprises de services B2B utilisent l’intelligence artificielle pour personnaliser le contenu de leur audience.
  • Les revenus du marché mondial du TNL devraient être 14 fois plus élevés en 2025 qu’en 2017.
  • 28 % des entreprises les plus performantes utilisent l’IA comme outil de marketing.

Applications du Natural Language Processing dans le marketing digital:

1- Capture et qualification de leads :

Le Natural Language Processing accélère le temps de réponse aux clients et utilise l’interaction; pour mieux comprendre leurs besoins et les faire avancer efficacement dans l’entonnoir des ventes.

Exemple d’utilisation du TNL:

Un assistant de chatbot agit en tant que répondeur automatique et qualificateur de prospects sur votre page d’accueil.

2- Analyse du sentiment :

L’analyse du sentiment vous permet de savoir quel contenu suscite l’intérêt de votre public; et pourquoi certains contenus ont été vus ou partagés plus que d’autres.

Exemple d’utilisation du TNL :

Les outils de social listening vous permettent de suivre ce que le public perçoit de votre contenu; en fonction des mots qu’il utilise.

3- Portée du public :

Le Natural Language Processing peut accéder à des données provenant de diverses plateformes en ligne; pour vous aider à atteindre votre public cible et à lui proposer des publicités plus pertinentes.

Exemple d’utilisation du TNL:

La recherche vocale ou les assistants virtuels; comme Alexa et Siri; vous aident à hypercibler votre contenu vers le bon public au bon moment.

4- Classement SEO :

Le Natural Language Processing vous aide à déterminer si vous utilisez le bon ensemble de mots clés dans votre contenu pour répondre aux attentes des utilisateurs.

Exemple d’utilisation du TNL :

Les générateurs de texte AI sont conçus pour optimiser votre stratégie de mots clés afin de mieux soutenir l’exploration et l’indexation des moteurs de recherche.

5- Génération de contenu :

Quel que soit le sujet, le thème ou l’information qui manque dans votre contenu, le TNL peut vous aider à l’identifier.

Exemple d’utilisation du TNL:

Les plateformes d’intelligence artificielle vous aident à améliorer vos stratégies de marketing de contenu en comblant les lacunes importantes de votre contenu existant.

6- Service clientèle

Des données plus complètes sur les clients vous permettent de créer des profils d’acheteurs plus précis et de leur offrir un excellent service à la clientèle

Exemple d’utilisation du TNL:

L’intégration du Natural Language Processing à l’analyse des données vous donne des indications précieuses pour le marketing personnalisé, afin de vous permettre de proposer des solutions personnalisées et de meilleures expériences.

Comment utiliser le le Natural Language Processing dans le marketing digital?

Les spécialistes du marketing avaient l’habitude de créer et d’optimiser le contenu principalement pour les moteurs de recherche comme Google. Tant que vous incluez suffisamment de mots-clés cibles, votre contenu a de bonnes chances d’être indexé. Au fil du temps, Google a compris qu’il était nécessaire de modifier ces algorithmes avec sa mise à jour Panda afin de s’assurer que les sites web ne publient que du contenu utile et pertinent pour les utilisateurs.

Mais comment le Natural Language Processing fait-il l’affaire dans un marketing digital efficace ?

Le TNL vous permet de traiter facilement des tonnes de données linguistiques recueillies lors de recherches sur Google, de visites de sites Web ou de pages de médias sociaux, puis d’utiliser ces informations pour améliorer vos stratégies de marketing sur ces canaux.

1.      Saisie et qualification des leads:

D’innombrables clients vont en ligne pour rechercher des informations, des contenus, des produits, etc., à un moment donné chaque jour. Google reçoit environ 5,8 milliards de recherches par jour, ce qui se traduit par de nombreuses opportunités pour votre entreprise de capter des pistes. Cependant, les clients n’aiment pas l’idée de devoir attendre trop longtemps que quelqu’un réponde à leurs demandes.

Avec le Natural Language Processing, vous pouvez utiliser des robots pour traiter les demandes des clients presque instantanément et recueillir des informations sur les personnes qui visitent votre site pendant les conversations elles-mêmes. Les chatbots sont également utiles pour la qualification des prospects, car ils peuvent aider à déterminer si quelqu’un est prêt à acheter et utiliser cette information pour transmettre des prospects à des vendeurs afin qu’ils prennent des mesures immédiates.

2- Analyse des sentiments:

Le marketing digital implique souvent de mesurer la qualité de vos campagnes. Cette tâche est essentielle car vous voulez vous assurer que vous utilisez les bonnes stratégies ou si vous pouvez améliorer celles qui ne contribuent pas à vos efforts.

Une utilisation pratique du TNL est de mesurer le sentiment à l’égard de votre marque. Vous voulez être en mesure de savoir quel est votre contenu le plus performant, puis de comprendre clairement ce qui fait que ce type de contenu particulier trouve un bon écho auprès du public, afin de pouvoir en reproduire davantage à l’avenir.

Les technologies du TNL, comme les outils du social listening, vous permettent de trouver des indices linguistiques comme les termes positifs, négatifs ou neutres que les gens utilisent pour décrire votre entreprise ou votre contenu. Savoir ce que les gens pensent de votre marque devrait vous aider à planifier comment maintenir ou façonner une bonne perception de la marque.

3- Portée de l’audience:

Dans le monde numérique d’aujourd’hui, les données relatives aux clients peuvent être l’élément vital de toute entreprise. En l’état actuel des choses, le web stocke déjà des quantités inimaginables non seulement de données textuelles, mais aussi de données vocales. En fait, au troisième trimestre 2018, les envois de haut-parleurs intelligents ont augmenté de près de 200%, ce qui montre à quel point des assistants virtuels comme Alexa ou Siri ont gagné en popularité au fil des ans.

Les capacités de recherche vocale du TNL peuvent vous aider à cibler des publics spécifiques, tels que les consommateurs qui utilisent leurs appareils à commande vocale pour trouver des choses sur le web. Comme le Natural Language Processing peut capter des mots clés spécifiques dans les conversations audio, vous pouvez mieux identifier le contenu ou l’annonce qui correspond à leurs besoins, à leurs intérêts ou à leur stade dans le cycle d’achat.

4- Classement SEO:

Les gens font des recherches de différentes manières selon la façon dont ils s’expriment. Par exemple, une personne peut entrer les mots clés « Etapes de la mise à jour du profil LinkedIn », tandis qu’une autre peut demander « Comment mettre à jour mon profil dans LinkedIn ». Comme vous pouvez le voir, il s’agit de deux façons différentes de demander la même chose.

Votre objectif est d’utiliser la bonne combinaison de mots clés, ce qui aidera Google à comprendre que votre texte ou votre contenu est une bonne réponse à cette question et devrait donc être inclus dans les résultats des moteurs de recherche.

En utilisant la technologie TNL, vous pouvez vous identifier avec différentes variations de mots-clés connexes ou pertinents, apprendre à les utiliser dans votre contenu et optimiser vos atouts marketing mieux que jamais !

5- Génération de contenu:

L’un de vos objectifs en tant que spécialiste du marketing est de créer un contenu de qualité qui puisse générer du trafic sur votre site et attirer des visiteurs. Cependant, vous savez mieux que quiconque que les choses ne doivent pas s’arrêter à la création de contenu.

Vous devez également auditer vos actifs de contenu et mener des recherches sur la concurrence; car ces éléments peuvent vous aider à vous assurer que vous avez couvert toutes les bases. C’est là que le Natural Language Processing s’avère utile, car il vous permet de voir s’il manque ou si le contenu de vos articles de blog est insuffisant.

Vous pouvez également utiliser le TNL pour identifier les sujets les plus brûlants de votre secteur et créer votre propre contenu, ouvrant ainsi la voie à des conversations opportunes et significatives au sein de la communauté.

6- Service clientèle:

En fin de compte, c’est l’état d’esprit du client qui fait le succès des entreprises. Pour suivre cette voie, vous devez savoir qui sont vos clients et ce qui les motive, puis créer des personnalités d’acheteurs pour vous aider à adapter votre contenu à leurs besoins.

Aujourd’hui, de plus en plus d’entreprises utilisent les techniques du TNL pour extraire des données sur les clients à partir d’un large éventail de sources; e-mails, chats, formulaires de commentaires, tickets de service d’assistance, etc.; et améliorer l’expérience globale du client sur leur site web.

Le Natural Language Processing est importante pour votre marketing de contenu

Tout bon spécialiste du marketing sait que les mots ont le pouvoir de susciter des émotions, des comportements, des idées et des actions chez les gens. En tant que technologie, la liste croissante des diverses applications du Natural Language Processing vous permet d’automatiser et d’optimiser vos efforts de marketing de contenu avec une efficacité comparable à celle d’une machine, mais aussi avec une touche vraiment personnelle et humaine.


N’hésitez pas à nous faire part de votre Feedback en commentaire, ou Likez si l’article vous a plu!

Vous avez trouvé l’article intéressant? Peut-être que ce sera le cas pour vos amis aussi! Faites-les en profiter!

Ne ratez pas nos articles orientés Data Marketing.

Site Footer