پاورپوینت مهندسی ذهن مخاطبان با ان ال پی با رویکرد بازاریابی و فروش بیشتر در عصر دیجیتال


مشخصه های N.L.P در تبلیغات و ارتباطات
بعضی ها فکر می کنند تبلیغات یعنی تنها عکس، پوستر، بیلبورد، تیزر، چاپ، مجله، روزنامه، شعار، پیام، برند ، …

وقتی تبلیغات به این نقطه می رسد باید مرگ آن را اعلام کرد اگر بخواهیم واقعیت را بدانیم تبلیغات باید بتواند ارزش کیفی و کمی ایجاد کند.

ارزش های کمی و کیفی ایجاد شده در تبلیغات از جنبه های مختلف قابل بررسی است اما تبلیغات به زیاد تبلیغ کردن نیست به درست و خوب تبلیغ کردن است یا به عبارتی تبلیغات به تبلیغات نیست به تبلیغات بدون مرز است.

ان ال پی بر پردازش ذهنی تمرکز دارد
پیام ها و رسانه هایی که توسط ان ال پی برای تبلیغات و ارتباطات تهیه و ارائه می شود بیشتر بر پردازش ذهنی مخاطبان تمرکز دارد .

ان ال پی طرح های زبانی خاص را به کار می برد

شرکت های بزرگ برای تهیه شعارهای ارتباطی و تبلیغاتی خود از کارکردهای زبان شناسی بهره می گیرند تا بتوانند کانال ارتباطی مناسبی با مخاطبان داشته باشند.

ان.ال.پی هم با ذهن هشیار و هم با ذهن ناهشیار کار می کند

در شیوه های تبلیغی و ارتباطی ان ال پی از سیستم های هوش اجتماعی٬ هوش عاطفی و هوش مصنوعی برای رسیدن به اهداف استفاده می کنند.

ان ال پی یک رویکرد کلی نگر است.

ان ال پی مانند یک نقشه از کل به جز عمل می کند.

ان ال پی با جزئیات سر و کار دارد

این علم به تمامی جزئیات ارتباطات مانند لهجه٬ نحوه بیان ریتم آهنگ و … توجه کرده و برای آن ها برنامه ریزی می کند.

ان ال پی بر اساس توانایی و الگوسازی است
ان ال پی مانند علوم مهندسی برای هر ارتباط یک الگوریتم و الگو می سازد و بر طبق آن فرایند اطلاع و پیام رسانی را انجام می دهد.
ان ال پی در فرایندها و نتایج سرعت عمل دارد
علت آن تمرکز بر عناصر اصلی ارتباطات است.

ساختار مهندسی ذهن و ان ال پی در بازاریابی و تبلیغات

در برنامه ارتباطات بازاریابی و در تکنیک های روابط عمومی٬تبلیغات و ارتباطات به شیوه بسیار پیچیده ای با یکدیگر در ارتباط هستند و از عناصر یکدیگر برای رسیدن به اهداف خود استفاده می کنند.

ان ال پی در بازاریابی و تبلیغات و ارتباطات بر سه پایه اصلی استوار است
✔️ اعصاب و شبکه های عصبی

✔️ زبان و زبان شناسی

✔️ برنامه ریزی

تاثیر NLP و مهندسی ذهن بر بازاریابی و تبلیغات
مهندسی ذهن، نمایانگر یک قدرت عظیم و شگفت انگیز در ذهن است و آن قدرت، توانایی ذهن آدمی در تطبیق واقعیت ها و جهان بیرونی با پروژه ها و طرح های ثبت شده در آن است.
ان ال پی در بازار یابی ، تبلیغات و ارتباطات بر سه پایه اساسی استوار است .
الف. اعصاب و شبکه های عصبی
ان.ال.پی سعی دارد تا با تجزیه و تحلیل عصب ها ، بزرگترین و پیچیده ترین شبکه عظیم الهی در وجود انسان ها ، اثر بخشی لازم را در تبلیغات و ارتباطات ایجاد نماید .
برای این فرایندها ، شناخت مغز ، سیستم اعصاب و اعمال آن ، چگونگی دریافت پیام و اطلاعات به کمک حواس پنجگانه ونحوه پردازش و تجزیه و تحلیل اطلاعات که در مرکز عصبی مغز انجام می شود ،ضروری است .

تاثیر NLP و مهندسی ذهن بر بازاریابی و تبلیغات
ب. زبان و زبان شناسی
به علت اینکه پیام های ارتباطی ، تبلیغاتی ، بازاریابی و مهمتر از همه نام و نشان یک سایت اینترنتی ، محصول ، شرکت و سازمان از حرف ها ، واج ها و واژگان زبانی تشکیل می شود ، زبان شناسی در علم مدیریت ، بازاریابی ، تبلیغات و ارتباطات از اهمیت خاصی برخوردار است .
ج. برنامه ریزی
برنامه ریزی تبلیغاتی یعنی تعیین فعالیت های اثر بخش در جهت تحقق هدف به بهترین شکل ممکن ( کارایی ).
برنامه ریزی در ان.ال.پی ، محل گره زدن قدرت زبان و توانایی هایی عصبی عوامل تبلیغاتی و ارتباطی جهت تحولات اساسی در آنها است به عبارتی دیگر برنامه ریزی و مهندسی ذهن ، برقراری الگوهای فکری و رفتاری و مدل سازی آنها در مغز یا ذهن به منظور دستیابی به اهداف مورد نظر است .

نقش اعصاب در تبلیغات

تک تک واژه هایی که در بازاریابی ارتباطات و تبلیغات به زبان می آوریم .
یا افکاری که در ذهن می پروریم ، سبب ایجاد یک ارتعاش عصبی خاص در مغز می شود که این ارتعاش در اثر تکرار به لایه های عمیق تر مغز نفوذ می کند ، در ناخودآگاه می نشیند ، آن را برنامه ریزی می کند و به صورت یک فایل به اجرا در می آید .

ضمیر خودآگاه و ناخودآگاه در تبلیغات و ارتباطات
تیزر تبلیغاتی که شرکت دل تهیه کرده بود به علت اثر گذاری عصبی برضمیر ناخودآگاه مخاطبان بسیار موفق تر از تیزر شرکت آی بی ام عمل کرد و فروش سال ۲۰۰۲ این شرکت را بسیار افزایش داد در واقع تیزر شرکت دل تصویر ذهنی مثبت و رویایی بر مخاطبان ایجاد کرد که از نظر روحی آنها را به عکل العمل وا می داشت .
نکته مهم اینکه هر گاه بین ضمیر خودآگاه و ضمیر ناخودآگاه تضادی ایجاد شود ضمیر ناخودآگاه پیروز خواهد بود .
در واقع اگر کسی چیزی می خرد یا ارتباطی برقرار می کند باید به ضمیر ناخودآگاه او مراجعه کرد و از آنجا این مساله را ریشه یابی کرد . به همین دلیل امروزه بسیاری از نظریه پردازان بازاریابی ، ارتباطات و تبلیغات ابتدا به ضمیر ناخودآگاه شناسی در برنامه های خود می پردازند .

اصولی اشاره می شود که برای تهیه برنامه های بازاریابی ، ارتباطی و تبلیغی با توجه به ضمیر ناخودآگاه می تواند اثر بخش
۱٫ اصل خود هشیاری خود بیداری و اشراف و بصیرت لحظه به لحظه به خود

بهترین راه برنامه ریزی ضمیر ناخودآگاه برای اهداف بازاریابی و تبلیغی ، توجه لحظه به لحظه مخاطبان نسبت به خود است و اینکه مرتباً با برنامه هایی به خود و درون خود توجه کنند برای نمونه شعار تبلیغی یک شرکت صابون سازی : بدن خود را دوست داشته باشید .

۲٫ اصل استفاده از قدرت تمرکز

تمرکز بر مزایا ، قوت ها و توانمندی های مخاطبان می تواند یکی از تکنیک های موفق ارتباطی و بازاریابی باشد که مورد توجه کارشناسان این امر است .

اصولی اشاره می شود که برای تهیه برنامه های بازاریابی ، ارتباطی و تبلیغی با توجه به ضمیر ناخودآگاه می تواند اثر بخش
۳٫ اصل استفاده از قدرت سوال
کیفیت اثرگذاری برخی از اصول ارتباط و آگهی های تبلیغاتی به قدرت سوال بستگی دارد گاهی یک سوال می تواند چنان اثری درونی برمخاطب داشته باشد که ساعت ها او را به فکر واداشته و به عمس العمل های درونی و بیرونی تشویق کند .
۴٫ اصل استفاده از جملات تاکیدی و تصدیقی مثبت
ضمیر ناخودآگاه ، تشنه جملات کلیدی و تاکیدی است و با استفاده از جملات تاکیدی و تصدیقی می توان به راحتی ضمیر ناخودآگاه را هدایت و رهبری کرد .
۵٫اصل تصویرسازی ذهنی
ویزا با شعار « هر کجا که بخواهید هست » یکی از شرکت های موفق و ثروتمند است که بهتر از بسیاری از شرکت ها توانسته است در ذهن مخاطبان خیال پروری مثبت کند تصویر سازی ذهنی از مواردی است که در نام و نشان گذاری بازاریابی و بررسی رفتار مصرف کننده ، مورد توجه است .

اصول مهندسی ذهن و ان.ال.پی در بازاریابی ، تبلیغات و ارتباطات
1-مدل سازی
مدل سازی یکی از اصلی ترین و مهمترین اصول ان.ال.پی است . این اصل می گوید تمامی انسان ها دارای سلسله مراتب اعصاب مشابهی هستند ، بنابراین در جهان ، هر کس قادر باشد کاری را انجام دهد ، بقیه انسان ها نیز اگر مغز و اعصاب خود را دقیقاً مانند او اداره نمایند ، می توانند همان کار را انجام دهند . در بحث ارتباطات و تبلیغات نیز اگر پیام ها و رسانه ها با توجه به سلسله اعصاب مخاطبان برنامه ریزی شده و مدل سازی شود می تواند اثربخشی اولیه خود را حفظ کرده و گروه های بزرگی از مخاطبان هدف را به سوی خود جذب کند.

اصول مهندسی ذهن و ان.ال.پی در بازاریابی ، تبلیغات و ارتباطات
مدل سازی زمانی موفقیت آمیز خواهد بود که بتوانیم به طور سیستماتیک نتایج رفتاری مشابهی ، از آنچه که آن را مدل کرده ایم ، دریافت نمائیم . سپس این مدل به الگوهایی تبدیل می شود که میتواند به عناصر دیگر ارتباطات و تبلیغات انتقال داده شود .
مثال : اگر شرکتی یک محصول آشپزخانه تولید کرده است باید در تیزرهای خود رفتار افراد مختلف را در هنگام استفاده از آن ، مدل سازی کند و نشان دهد .
برای طراحی یک سایت اینترنتی تبلیغاتی باید بتوان تمامی حرکات مخاطبان با موس را بر روی صفحه مدل سازی کرد تا مخاطبان در حین استفاده از سایت احساس راحتی کنند .

اصول سطوح عصبی – زبانی

اصل سطوح عصبی و زبانی که رابرت دیلتز آن را توسعه داد در بازاریابی ، تبلیغات و ارتباطات به تفکر درباره یادگیری ، تغییر و رشد پیام ها و پیام رسانان کمک می کند همچنین دارای شش سطح اساسی است که عوامل تبلیغاتی و ارتباطی در آن مورد بررسی قرار می گیرند .
محیط
محیط ،مکانی و زمانی است که کانال های ارتباطی در آن قرار داشته ئ فرایند سیستماتیک و اعصاب و زبان پیام رسانی در آن محیط در چالش هستند فرصت ها و محدودیت هایی که در این محیط بوجود می آید می تواند اعصاب و زبان را با یکدیگر برای رسیدن به هدف پیوند دهد .
قدرت و توانایی ها
این سطح به پیام رسانان کمک می کند تا دریابند که بین تفکر و عملکرد آنها و ارزش و توانایی شان هماهنگی وجود دارد . تضاد بین این سطوح به استرس ، سوء تفاهم ها و عملکرد ضعیف منجر می شود .
رفتار
در سطوح زبانی – عصبی ان.ال.پی ، رفتار یک پیام ، رسانه و مخاطب می تواند دربکارگیری الگوهای زبانی متناسب با شخصیت ، پیام و رسانه و استفاده از زبان برای برقراری ارتباط تاثیر گذار باشد .

اصول سطوح عصبی – زبانی
تفکر
شامل قدرت تولید و قدرت ادراک است عناصر تفکر ، شامل دیدن ( دیداری ) شنیدن ( تصور صداها یا داشتن گفت و گوهای درونی ) ، تجزیه احساسات ( عاطفی یا غیر عاطفی ) و حس کردن بوها یا مزه ها است . در هر یک از این حوزه ها ، ان.ال.پی کمک می کند تا پیام ها مخاطبان و رسانه ها متوجه افکار باشند و در صورت نیاز آنها را تغییر دهند تا ارتباط با اثر بخشی کامل انجام شود .
توانایی تغییر حواس در ان.ال.پی افارد را قادر می سازد تا تفکرات و تجربیات کم و بیش ناخوشایندی را در خود ایجاد کنند .
احساساست
روش دیگر اصل عصبی – زبانی در ان.ال.پی ، با عواطف پیوند دارد که بیشتر مرتبط با رفتار پیام ها ، مخاطبان ، رسانه ها و عوامل مرتبط با آن است از آنجا که ارتباط نزدیکی بین بدن و ذهن وجود دارد ، ایجاد تغییرات ذهنی با تغییر موقعیت بدن ، یک نمونه از این نوع ارتباط است .
معنویت
ان.ال.پی راه های کاوش ماورای تجربه های زندگی روزمره را نیز تحت تاثیر قرار می دهد بعد معنوی ،مفهومی نسبتاً متفاوت از مفاهیم دیگر مثل : افکار ، احساسات ، رفتار و باورهاست . انتقال پیام ها و مفاهیم این حوزه به دلیل این که مخاطبان ، زبان یکسانی دارند آسان تر است .

اصل باورها و ارزش ها

باورها و ارزش ها از اصولی است که در ان.ال.پی نقش مهمی ایفا می کند یکی از نقاط قوت ان.ال.پی توانایی آن برای تحت تاثیر قرار دادن مخاطبان با ارایه پیام ها و رسانه های ارزشی و اعتقادی است که می تواند سطوح مختلف ارتباطات را تغیر و ارتقا دهد باورها و ارزش ها عوامل درونی ارتباط هستند که اساس هر پیام ، مخاطب و رسانه را تشکیل می دهند

اصل پیام های هوشمند (SMART )
در بازاریابی تبلیغات و ارتباطات به شیوه ان.ال.پی ، این مدل تاکید دارد که یک پیام هوشمند در برنامه های ارتباطی و تبلیغی باید مشخصات ذیل را که از حروف اول کلمه انگلیسی سمارت به معنی هوشمند گرفته شده است دارا باشد :

۱٫ Specific یا مشخص باشد . محتوای هر پیام هوشمندی باید مشخص و خاص باشد .

۲٫ Measurable باشد یا قابل اندازه گیری باشد برای آنکه یک پیام در باور مخاطب بگنجد بهتر است پیام قابل سنجش باشد .

۳٫ Achievable باشد یا دست یافتنی باشد پیام های غیر قابل دسترس به سختی مورد قبول مخاطبان قرار می گیرند .

۴٫ Realistic یا واقعی باشد .

۵٫ Timely یا به موقع باشد . پیامی که به موقع و یا فرصت شناسی و فرصت سنجی مناسب ارایه شود می تواند بیشترین موفقیت را در برنامه های ارتباطی و تبلیغی باشد.

اصل پیش فرض ها
کلاسیکو و نیومن اون دونام تجاری سس اسپاگتی هستند که هر دو توسط مصرف کنندگان خاص و سخت گیر مصرف می شوند.
تحقیقات نشان می دهد خریداران این نام تجاری تحت تاثیر پیش فرض هایی قرار می گیرند که در آگهی های این شرکت با آنها مواجه می شوند .

اصل چارچوب ها ، قواعد ؛ تکنیک ها

در برنامه های تبلیغاتی و بازاریابی برای محصولات عطر و ادکلن ، یکی از عوامل مهمی که مورد توجه قرار می گیرد ، نیاز مخاطبان و ارضای نیاز آنان نیست بلکه مخاطبان این محصولات ، در جستجوی لذت های حسی و رمانتیک و کسب مزایای روان شناسی ، احساسی و اجتماعی از خرید خود هستند .

اصل خطوط زمانی

زمان یکی از متغیرهایی است که به شدت بر پیام ها ، رسانه ها و مخاطبان اثرگذار است . بنابراین با استفاده از اصل خطوط زمان در برنامه های بازاریابی و تبلیغات می توان برای رسانه ها ، پیام ها و مخاطبان برنامه هایی به روز داشته باشیم .

شرکت برگرکینگ به علت توجه نکردن به تاریخ مصرف برخی از شعارها پیام های تبلیغاتی خود خسارات زیادی را متحمل شده است .

اصل مدل TOTE
از این الگو می توان در حل مساله ، خلاقیت و رشد کمک گرفت این الگو با مکانیزم های دفاعی کار می کند و این ایده را ارائه می دهد که اگرما نتیجه مطلوب را به دست نمی آوریم ، به اقدامات بیشتری برای موفقیت نیاز داریم .
الگوی TOTE شامل سه عنصر زیر است :
T : Test آزمون
O : Operation عملیات
T : Test آزمون مجدد
E : Exit خروج
یک فرایند معمولی با به کارگیری الگوی TOTE در روابط درون فردی یک خریدار ، به قرار زیر می باشد .
* آیا فروشنده به من کمک کرده است ( ؟ آزمون )
* در عوض من چه کاری می توانم انجام دهد ؟ درباره تبسم کردن چطور ؟ ( عمل کردن )
* فروشنده این بار کمکی می کند ، یا نه ( ؟ آزمون مجدد )
* بلی خیلی خوب – خروج

 اصل مدل متا
مدل متا یکی از مدل هایی است که آن را به نام مدل مهندسی ذهن نیز میشناسند .
بر مبنای این مدل ، جهان چیزی نیست مگر نقشه ذهنی هر کسی و این همان چیزی است که نحوه تعامل هر انسان را با جهان اطرافش معین می نماید ،  با این تفاسیر پس به تعداد افراد کره زمین نقشه ذهنی داریم که این نقشه های ذهنی تشکیل دهنده تمامی تفکرات و رفتارهای درونی و بیرونی مخاطبان است .
نحوه شکل گیری نقشه ذهنی افراد بیشتر به ذهن ناخودآگاه وابسته است و آموزش و تغییر در ناخودآگاه کا نسبتاً دشواری است ولی امکان پذیر و دارای تکنیک ها و روشهایی است .
فروشندگان که از مخاطبان خود بیشتر سوال می کنند و سعی می کنند تا با پرسش های خود از سلایق و ذهنیات آنها آگاهی پیدا کنند از این مدل پیروی می کنند .

نمونه چک لیست مدل متا برای فروشنده و تبلیغ کننده لباس
شما چه پیراهنی نیاز دارید ؟ سایز شما چیست ؟ 
به چه گلی علاقه داری ؟  چه رنگی دوست دارید ؟
شلوار شما چه رنگی است ؟
می خواهید با شلوارتان یک رنگ باشد یا     نه ؟
موهای تان را چه مدلی می زنید ؟ 
میخواهید با مدل موهای تان هماهنگی داشته باشد؟
نظر دوستانتان مهم است ؟ 
با کت می پوشید ؟
کره وات می زنید ؟
می خواهید از دور نمای خوبی داشته باشد ؟ 
زیر نور به چه شکلی است ؟  …

اصل مدل Score
این مدل یک مدل خلاق در ایجاد ارتباطات و بازاریابی و فروش است . در این مدل ، دخالت پنج عنصر ، فرایند کار را انجام می دهند .
اصول پزشکی ان.ال.پی
S= Sing ) نمایه ها )
C = Cause ) علت ها )
O = Outcome ) نتایج )
R= Refrence ) منبع )
E = Effect )اثرات )

اصل زبان بدن
حرکات بدن انسان ها بیانگر ارتباطات ، احساس ها و افکار آنان است .
تحقیقات روان شناسان بیانگر این حقیقت است که در زمان یک مذاکره و تبلیغ رو در رو ،تنها ۷ درصد از پیام ما از طریق لغات و کلمات انتخابی ، به مخاطب منتقل می شود ۳۳ درصد مقصود ما از طریق لحن صدا ، بلندی و کوتاهی صدا ، افکت های صوتی و … انتقال پیدا می کندو ۶۰ درصد یعنی بیش از نیمی از پیام ما به وسیله حرکات بدن به مخاطب منتقل خواهد شد .
زبان بدن در ان.ال.پی به بررسی ۶۰ درصد حرکات بدن می پردازد در تبلیغات نیز نباید از اهمیت این موضوع مهم غافل ماند .

اصل دی.ان.ای ان.ال.پی
یکی از بارزترین شیوه های نفوذ کلام ،شناخت سیستم روحی افراد و تقلید از آن هاست برای این کار باید به دقت به افراد چشم بدوزید ، به سخنان آنها گوش فرا دهید و ببینید که غالباً از چه نوع کلماتی استفاده می کنند و چگونه آنها را در غالب الفاظ می ریزند.
به طور کلی مشتریان ومخاطبان درتبلیغات بازاریابی ، و ارتباطات به یکی از چهار سیستم تقسیم می شوند :
الف. مشتریان و مخاطبان بصری
این افراد جهان را به صورت تصاویر ادراک می کنند به همین جهت کلماتی را که به زبان می آورند ، تصویر گر است .
ب. مشتریان ومخاطبان سمعی
این گروه به لغات و واژه های سمعی تکیه دارند .
ج. مشتریان و مخاطبان لمسی
در جملات این افراد ، مفاهیم احساس قالب است . آنها با حرکات و حرکات با دیگران ارتباط برقرار می کنند .
د. مشتریان و مخاطبان حسابگر ( منطقی – استدلالی )
کلمات این افراد آمیخته با منطق و استدلال است .

اصل مدل میلتون
مدل میلتون یک روش هیپنوتراپی است که توسط میلتون اریکسون ابداع شده و مبتنی بر الگوهای زبان جهت ارتباطات هیپنوتیزمی میباشد . مدل میلتون « یک روش استفاده از زبان جهت ایجاد خلصه به منظور برقراری ارتباط با منابع پنهان شخصیت » می باشد.
مدل میلتون سه شاخص مهم اولیه دارد :
۱٫ کمک در ایجاد و همنوایی با افراد.
۲٫ منحرف کردن ذهن خودآگاه به منظور ترویج ذهن ناخودآگاه.
۳٫ ترجمه همزمان مطالب و پیام هایی که به شخص پیشنهاد شده است.

مشخصه های ان. ال. پی در تبلیغات و ارتباطات
۱- ان. ال. پی بر پردازش ذهنی تمرکز دارد. پیام ها و رسانه هایی که توسط ان ال پی برای تبلیغات و ارتباطات تهیه و ارائه می شود، بیشتر بر پردازش ذهنی مخاطبان تمرکز دارد.
۲- ان. ال. پی طرح های زبانی خاص را به کار می برد. شرکت های بزرگ برای تهیه شعارهای ارتباطی و تبلیغاتی خود از کارکردهای زبان شناسی بهره می گیرند تا بتوانند کانال ارتباطی مناسبی با مخاطبان داشته باشند.
۳- ان. ال. پی با ذهن هشیار و هم با ذهن ناهشیار کار می کند. در شیوه های تبلیغی و ارتباطی ان ال پی از سیستم های هوش اجتماعی، هوش عاطفی و هوش مصنوعی برای رسیدن به اهداف استفاده می کنند.
۴- ان. ال. پی در فرایندها و نتایج سرعت عمل دارد. علت آن تمرکز بر عناصر اصلی ارتباطات است.
۵- ان. ال. پی یک رویکرد کلی نگر است. ان ال پی مانند یک نقشه از کل به جز عمل می کند.
۶- ان. ل. پی با جزئیات سروکار دارد. این علم به تمامی جزئیات ارتباطات مانند لهجه، نحوه بیان، ریتم، آهنگ و … توجه کرده و برای آنها برنامه ریزی میکند.
۷- ان. ال. پی بر اساس توانایی و الگو سازی است. ان ال پی مانند علوم مهندسی برای هر ارتباط یک الگوریتم و الگو می سازد و بر طبق آن فرایند اطلاع و پیام رسانی را انجام می دهد.

ساختار مهندسی ذهن و ان ال پی در بازاریابی و تبلیغات
در برنامه ارتباطات بازاریابی و در تکنیک های روابط عمومی، تبلیغات و ارتباطات به شیوه بسیار پیچیده ای با یکدیگر در ارتباط هستند و از عناصر یکدیگر برای رسیدن به اهداف خود استفاده می کنند. در ارتباطات، روابط عمومی و تبلیغات، یک پیام که می تواند زبانی، غیرزبانی، تصویری و غیرتصویری باشد با پیمودن مراحل و فرایندهایی به مخاطبان هدف می رسد.
ان ال پی در تبلیغات و ارتباطات مانند یک کاتالیزوری عمل می کند که با برنامه ریزی عصبی و زبانی بر روی فرستندگان، گیرندگان و عناصر درگیر با پیام، فرایند رسیدن به اهداف ارتباطی و تبلیغی را تسریع می بخشد.
تیزر تبلیغاتی که با زبان و اعصاب مخاطبان هماهنگ و همرنگ باشد بیشترین اثربخشی را دارد مانند تیزرهایی که به زبان های محلی تهیه می شود.

ان ال پی در بازاریابی، تبلیغات و ارتباطات بر سه پایه اساسی استوار است
الف) اعصاب و شبکه های عصبی
در این قسمت ان ال پی سعی دارد تا با تجزیه تحلیل عصب ها، بزرگترین و پیچیده ترین شبکه عظیم الهی در وجود انسان ها، اثر بخشی لازم را در تبلیغات و ارتباطات ایجاد نماید و با استفاده بهینه از این شبکه دست به تغییرات شگرفی در عوامل تبلیغات و ارتباطات برای رسیدن به اهداف لازم ایجاد کند. برای این فرایند شناخت مغز، سیستم اعصاب و اعمال آن، چگونگی دریافت پیام و اطلاعات به کمک حواس پنجگانه و نحوه پردازش و تجزیه و تحلیل اطلاعات که در مرکز عصبی مغز انجام می شود، ضروری است.

ان ال پی در بازاریابی، تبلیغات و ارتباطات بر سه پایه اساسی استوار است
ب) زبان و زبان شناسی
زبان انسان دستگاهی است که برای برقراری ارتباط به کار می رود و در این امر از نشانه هایی خاص استفاده می کند. این دستگاه از سه نظام کوچک تر آوایی، واژگان و نحوی تشکیل شده است.
زبان بازاریابی و تبلیغات، زبان نوشتاری، صوتی، تصویری، لمسی، حسی و فراحسی است. اما درکل زبان در نشانه های صوتی و تصویری یا در نشانه های نوشتاری، لمسی و حسی تظاهر می کند.
زبان بازاریابی و تبلیغات، پدیده ای پیچیده ای است و از آن رو تعریف منطقی آن بسیار دشوار است. رفتار زبانی به صورت نوعی فعالیت عضوی از انسان صادر می شود و زبان شناسی، یکی از اولین علومی است که بشر را به چالش کشیده است و یکی از بهترین شیوه های ارتباطی بشر بوده است. جامعه شناسی زبان که از اهمیت فوق العاده در پیام ها و رسانه های تبلیغاتی برخوردار است، بررسی زبان به مثابه نهادی اجتماعی در اجتماع سخن گویان آن زبان است.
در این بخش ان ال پی زبان و قدرت زبان را در ساختار دهی و مدیریت مخاطبان مورد بررسی قرار می دهد و سعی دارد تا از آن در راستای تحول و دگرگونی ارتباطات در حوزه های مختلف تبلیغات استفاده نماید.

ان ال پی در بازاریابی، تبلیغات و ارتباطات بر سه پایه اساسی استوار است
ج) برنامه ریزی
برنامه ریزی عبارت از تهیه و توزیع و تخصیص امکانات، برای رسیدن به هدف های مطلوب، درحداقل زمان و با حداقل هزینه ممکن است. برنامه ریزی تبلیغاتی یعنی تعیین فعالیت های اثر بخش درجهت تحقق هدف به بهترین شکل ممکن (کارآیی).
برنامه ریزی در ان ال پی، محل گره زدن قدرت زبان و توانایی هایی عصبی عوامل تبلیغاتی و ارتباطی جهت تحولات اساسی در آنها است. به عبارتی دیگر برنامه ریزی و مهندسی ذهن، برقراری الگوهای فکری و رفتاری و مدل سازی انها در مغز یا ذهن به منظور دستیابی به اهداف مورد نظر است.
برخی از متخصصان تبلیغات و ارتباطات برای رساندن پیام خود به مخاطبان، الگوهای ذهنی مشخصی را طراحی کرده اند، مانند تلقین باورها، تعریف از مخاطب، همفکر شدن، همدرد شدن، نیاز سنجی و…
برنامه ریزی به روش ان ال پی برای شرکت ها و موسساتی بسیار اهمیت دارد که انگیزه های متضاد تبلیغی در ارائه خدمات دارند.

ان ال پی (N.L.P) چیست؟
ان ال پی – N.L.P مخفف Neuto Linguistic Programming است و ترجمه آن به فارسی "برنامه ریزی عصبی کلامی" می شود. بخش عصبی این علم تاکید بر این نکته دارد که مهم رفتارها و اعمال انسان از فرآیند ۵ حس اصلی او یعنی بویائی، چشائی، لامسه، بینائی و شنوائی نشات می گیرند.
به عبارتی ما به کمک این ۵ حس خویش دنیا را تجربه کرده و اطلاعات را می گیریم و بر اساس این اطلاعات است که عکس العمل مقتضی نشان می دهیم.
بخش کلی این شیوه تاکید دارد که ما برای تنظیم افکار و رفتار خود و نیز برقرار کردن ارتباط با دیگران از حرف و کلام استفاده می کنیم برنامه ریزی نیز شامل انتخاب روش هایی است که می توانیم با استفاده از آن برای سازمان دهی به اهداف و اعمالمان به نتایج دلخواه برسیم .

ان.ال.پی چگونه شکل گرفت؟
در اوایل دهه ۷۰ دو نفر آمریکایی به نامهای جان گریندر (زبان شناس) و ریچارد بندلر (روان شناس) شروع به مطالعه و تحقیق بر روی فعالیتهای درمانی سه روان درمانگر مشهور آن زمان کردند. این ۳ نفر عبارت بودند از:
فرتیز پرلز (موسس مکتب گشتالت درمانی)
ویر جینیا سایتر (روان شناس مربوط به مسائل خانواده)
میلتون اریکسون (هیپنوتیزم درمانگر معروف که هزاران نفر را از طریق هیپنوتیزم درمان کرده بود)
جان گریندر و ریچارد بندلر به این علت این ۳ روان درمانگر را برای کار خود انتخاب کردند چون آنها در حرفه شان، بهترین در زمان خود بوده و هر یک تا به حال افراد بسیار زیادی را درمان کرده بودند. جان گریندر و ریچارد بندلر پس از چند سال تحقیق و مطالعه مستمر بر روی فعالیتهای این ۳ روان درمانگر به این نکته مهم واقف شدند که با اینکه آنها ظاهرا از روشهای متفاوتی برای روان درمانی استفاده می کردند اما وجود اشتراک زیادی در شیوه های درمانی این ۳ نفر وجود داشت. البته بندلر و گریندر ابدا قصد نداشتند مکتب یا شیوه درمانی جدیدی به وجود آورند اما این دو نفر وجود اشتراک ۳ روان درمانگر مشهور را پس از مطالعات و تحقیقات زیادی بر روی کار آنان یافته و پالایش کردند و در نهایت شیوه عالی و علمی نوین را در سال ۱۹۷۶ بنام ان.ال.پی پایه گذاری نمودند.

ان.ال.پی چه کاربردهایی دارد؟
ان.ال.پی، علم و هنر رسیدن به کمال ارتباط موثر تحول درون و کسب موفقیت است و چکیده ای می باشد از الگوی موفقیت افراد موفق جهان.
ان.ال.پی به شما می آموزد چگونه موفقیت های گذشته خود را درک کرده و از آنها الگو بسازید تا مجددا موفقیت های خود را بهتر و بیشتر تکرار کنید.
این علم اصولا با ذهن انسان سر و کار دارد و به ما می آموزد چگونه آنچه را که می بینیم می شنویم و احساس می کنیم سازمان داده و از طریق حواس پنج گانه خویش دنیای بیرون را ویرایش و پالایش کنیم.
از ان.ال.پی می توان در روان درمانی تجارت آموزش و پرورش ارتباط موثر با دیگران و … استفاده های علمی و موثر فراوانی کرد.

پردازش زبان طبیعی چیست؟
پردازش زبان طبیعی (NLP) توانایی یک برنامه کامپیوتری در درک زبان انسان هنگام گفتار و نوشتن است – که به آن زبان طبیعی گفته می شود. این یک جز از هوش مصنوعی (AI) است.

NLP بیش از 50 سال است که وجود دارد و ریشه در زمینه زبانشناسی دارد. این برنامه در زمینه های مختلف از جمله تحقیقات پزشکی ، موتورهای جستجو و هوش تجاری دارای انواع مختلفی از برنامه های واقعی است.

پردازش زبان طبیعی چگونه کار می کند؟
NLP کامپیوترها را قادر می سازد زبان طبیعی را مانند انسان درک کنند.
این که آیا زبان گفتاری است یا نوشتاری ، پردازش زبان طبیعی از هوش مصنوعی استفاده می کند تا ورودی واقعی را پردازش کند ، و آن را به روشی که کامپیوتر درک می کند ، معنا کند.
همانطور که انسان دارای حسگرهای مختلفی است – مانند گوش برای شنیدن و دیدن چشم – کامپیوترها نیز برنامه هایی برای خواندن و میکروفون ها برای جمع آوری صدا دارند.
و درست همانطور که انسان برای پردازش این ورودی مغز دارد ، کامپیوترها نیز برنامه ای برای پردازش ورودی های مربوطه خود دارند.
در مرحله ای از پردازش ، ورودی به کدی تبدیل می شود که کامپیوتر بتواند آن را درک کند.

دو مرحله اصلی برای پردازش زبان طبیعی
دو مرحله اصلی برای پردازش زبان طبیعی وجود دارد:
پیش پردازش داده ها و
توسعه الگوریتم.

پیش پردازش داده ها
پیش پردازش داده ها شامل تهیه و "تمیز کردن" داده های متنی برای ماشین ها است تا بتوانند آن را تجزیه و تحلیل کنند.
پیش پردازش داده ها را به شکل عملی قرار می دهد و ویژگی های متن را برجسته می کند که یک الگوریتم می تواند با آنها کار کند.

روش های پیش پردازش داده ها

توکن سازی این زمانی است که متن به واحدهای کوچکتر برای کار تقسیم می شود.
برداشتن کلمه را متوقف کنید. این زمانی است که کلمات رایج از متن حذف می شوند ، بنابراین کلمات منحصر به فرد که بیشترین اطلاعات را در مورد متن ارائه می دهند ، باقی می مانند.
لیمیت سازی و ریشه زایی. این زمانی است که کلمات برای پردازش به فرم های اصلی خود تقلیل می یابند.
برچسب زدن بخشی از سخنرانی. این زمانی است که کلمات بر اساس بخشی از گفتار مشخص می شوند – مانند اسم ، فعل و صفت.
پس از پردازش داده ها ، الگوریتمی برای پردازش آنها ساخته می شود. الگوریتم های مختلف پردازش زبان طبیعی مختلف وجود دارد

روش های پیش پردازش داده ها

سیستم مبتنی بر قوانین. این سیستم از قوانین زبانی با دقت طراحی شده استفاده می کند. این رویکرد در اوایل توسعه پردازش زبان طبیعی مورد استفاده قرار گرفت و هنوز هم استفاده می شود.
سیستم مبتنی بر یادگیری ماشین. الگوریتم های یادگیری ماشین از روش های آماری استفاده می کنند. آنها یاد می گیرند که براساس داده های آموزشی که به آنها داده می شود ، وظایف را انجام دهند و با پردازش داده های بیشتر ، روش های خود را تنظیم می کنند.
با استفاده از ترکیبی از یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق و شبکه های عصبی ، الگوریتم های پردازش زبان طبیعی قوانین خاص خود را از طریق پردازش و یادگیری مکرر تنظیم می کنند.

الگوریتم های پردازش داده ها
سیستم مبتنی بر قوانین. این سیستم از قوانین زبانی با دقت طراحی شده استفاده می کند. این رویکرد در اوایل توسعه پردازش زبان طبیعی مورد استفاده قرار گرفت و هنوز هم استفاده می شود.
سیستم مبتنی بر یادگیری ماشین. الگوریتم های یادگیری ماشین از روش های آماری استفاده می کنند. آنها یاد می گیرند که براساس داده های آموزشی که به آنها داده می شود ، وظایف را انجام دهند و با پردازش داده های بیشتر ، روش های خود را تنظیم می کنند.
با استفاده از ترکیبی از یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق و شبکه های عصبی ، الگوریتم های پردازش زبان طبیعی قوانین خاص خود را از طریق پردازش و یادگیری مکرر تنظیم می کنند.

چرا پردازش زبان طبیعی مهم است؟
مشاغل از حجم عظیمی از داده های غیر ساختاری و متن سنگین استفاده می کنند و به روشی برای پردازش موثر آنها نیاز دارند.
بسیاری از اطلاعات ایجاد شده به صورت آنلاین و ذخیره شده در پایگاه های اطلاعاتی زبان طبیعی انسان است و تا همین اواخر ، مشاغل نمی توانستند به طور موثر این داده ها را تجزیه و تحلیل کنند.
این جایی است که پردازش زبان طبیعی مفید است.

مزیت پردازش زبان طبیعی را می توان با در نظر گرفتن دو جمله زیر مشاهده کرد: "بیمه رایانش ابری باید بخشی از هر توافق نامه سطح خدمات باشد" و "یک SLA خوب خواب راحت شبانه – حتی در ابر را تضمین می کند ". اگر کاربری برای جستجو به پردازش زبان طبیعی متکی باشد ، برنامه تشخیص می دهد که رایانش ابری موجودی است ، آن ابر یک فرم کوتاه از رایانش ابری است و SLA مخفف صنعت برای توافق در سطح خدمات است.
مزیت پردازش زبان طبیعی

NLP
ان ال پی در سئو N L P

NLP در سئو: آیا ارزش وقت شما را دارد؟
NLP )پردازش زبان طبیعی). آیا واقعاً شروع به نقشی در سئو کرده است ، یا فقط یک اصطلاح عجیب و غریب است که در میان متخصصان فنی SEO که بیش از حد فکر می کنند استفاده می شود؟

NLP در سئو: آیا ارزش وقت شما را دارد؟
هنگامی که مردم متوجه می شوند NLP مخفف Natural Language Processing به جای برخی از hypno-mumbo-jumbo دهه 1970 است ، آنها متوجه خواهند شد که نه تنها اینجا نیست که بماند ، بلکه بستر اصلی" سازماندهی اطلاعات جهان "است. اطلاعات فقط مربوط به وب سایت ها نیستند ، بنابراین Google برای ذخیره ایده ها ، موضوعات و "موارد" به مخزن اختصاصی خود نیاز دارد. NLP (و NLU و BERTs و BERTIEs و Word2Vec ، CBOW و حتی nGrams و رویکردهای ریاضی بی شمار دیگر) تلاش هایی برای تبدیل ایده های بشر به ساختار قابل درک ماشین است. گوگل Freebase را با مبلغ هنگفتی خریداری کرد و اکنون به نظر می رسد که این شرکت توسط پیامبران این روش برای درک تلاش انسانها اداره می شود. این مکانها می رود … اما از بین نمی رود! "دیکسون جونز ، مدیر عامل شرکت Inlinks.net

، سئوکاران باهوش همیشه در حال بررسی جاده هستند
هر از گاهی ، تغییر در الگوریتم اتفاق می افتد و اگر خوش شانس باشید که یکی از اولین کسانی هستید که آن را می بینید و SEO خود را تطبیق می دهید ، در حالی که بقیه در حال جبران هستند ، پاداش های بزرگی می گیرید.
بنابراین ، سئوکاران باهوش همیشه در حال بررسی جاده هستند تا ببینند که تغییر مهم بعدی از کجا ناشی می شود.
در این صورت ، آیا NLP یکی از آن عوض کننده های بازی است؟ به نظر می رسد فقط ممکن است باشد.
مطالعه موردی اخیر ما که در آن با SEO های مختلف و مورد احترام در صنعت همکاری کردیم ، هنگام اجرای بهینه سازی NLP نتایج قابل توجهی را نشان داد.

NLP چیست نحوه اتصال آن به الگوریتم Google.چرا مهم است
روش های عملی شما می توانید NLP را در SEO خود پیاده سازی کنید
.دراواخر سال 2019 ، گوگل نسخه رسمی الگوریتم BERT را اعلام کرد.
همین واقعیت که آنها آن را اعلام می کردند به معنای قابل ملاحظه بودن آن بود و گوگل این موضوع را تایید کرد وقتی اظهار داشت که انتشار کامل 10٪ از کل جستجوهای جستجو را تحت تاثیر قرار داده است.
انجمن سئو بعد از به روزرسانی آنچه را که همیشه انجام می دهد انجام داد.
آنها داده ها را برای اجرای آزمایشات جمع آوری کردند ، مغزهای جمعی خود را کنار هم قرار دادند و تصمیم گرفتند که BERT بر روی محتوای با کیفیت ، زمینه و پردازش زبان طبیعی (NLP) متمرکز باشد.

تجزیه و تحلیل SWOT زیراکس
نقاط قوت زیراکس
جامعه فروشنده قوی – این فرهنگ در میان توزیع کنندگان و فروشندگان ایجاد کرده است که در آن نمایندگی ها نه تنها محصولات شرکت را تبلیغ می کنند بلکه در آموزش تیم فروش سرمایه گذاری می کنند تا به مشتری توضیح دهند که چگونه می تواند حداکثر سود را از محصولات بگیرد.سطح بالایی از رضایت مشتری – این شرکت با داشتن بخش مدیریت ارتباط با مشتری اختصاصی خود ، قادر به دستیابی به رضایت مشتری بالایی از مشتریان فعلی و ارزش ویژه برند در بین مشتریان بالقوه است.اتوماسیون فعالیت ها کیفیت محصولات را برای محصولات Xerox Corporation به ارمغان آورده و این شرکت را قادر ساخته است تا بر اساس شرایط تقاضا در بازار ، مقیاس کم و زیاد کند.سابقه موفقیت در زمینه تولید محصولات جدید – نوآوری در محصول.بازده خوب در هزینه های سرمایه ای – شرکت زیراکس در اجرای پروژه های جدید نسبتاً موفق است و با ایجاد جریان های درآمد جدید بازده خوبی از هزینه های سرمایه ای به دست می آورد.تامین کنندگان قابل اعتماد – این یک پایگاه قوی از تامین کننده مواد اولیه قابل اعتماد است بنابراین شرکت را قادر می سازد از هر گلوگاه زنجیره تامین عبور کند.شبکه توزیع قوی – طی سالهای گذشته شرکت زیراکس یک شبکه توزیع قابل اعتماد ایجاد کرده است که می تواند به بیشتر بازار بالقوه خود برسد.

چرا BERT و NLP دست به دست هم می دهند
"الگوریتم BERT Google با تلاش برای درک" زمینه "جستجوهای جستجو ، و با استخراج رابطه بین کلمات متوقف با کلمات دیگر در پرسش ، محدودیت هایی را در مورد درک یک موتور جستجوی سنتی از نیازهای کاربر افزایش می دهد.
با Google در حال ارزیابی NLP برای درک عمیق تری از سوالات کاربر ، این بدان معنی است که سازندگان محتوا که با محتوا و اطلاعات خود (از جمله پیوندها) مشخصات خاص ، مرتبط و توصیفی بیشتری پیدا می کنند ، تمایل به بالاترین رتبه دارند. "Jaya Kumar Data Scientist ، Deep Learning و NLP Specialist

بهترین راه برای درک NLP از دیدگاه SEO ، ابتدا درک BERT است.
BERT
مخفف Bidirectional Encoder Representations from Transformers است
.BERT
شامل دو مولفه اصلی است:
داده ها (مدل های از قبل آموزش دیده)
و روش (روش تعریف شده برای یادگیری و استفاده از آن مدل ها)

بهترین راه برای درک NLP از دیدگاه SEO ، ابتدا درک BERT است.
.منظور ما از مدل ها ، مجموعه داده ها است.
بنابراین BERT مجموعه های خاصی از داده های مربوط به محتوا را جمع آوری می کند و سپس یاد می گیرد که چگونه آن داده ها را تجزیه و تحلیل کند
.NLP مغز BERT است.
با مشاهده سیگنالهای مختلف در اطراف آن ، می تواند کلمه یا عبارت را در متن آن درک کند. از کلمات قبل از آن گرفته تا کلمات قبل از آن. از زیر بخش صفحه تا کل صفحه.

NLP

گوگل توسعه یافته باBERT
اگر می توانید محتوا را در صفحاتی که Google رتبه بالایی دارد تجزیه و تحلیل کنید و به مطالب قبل و بعد از عبارات و کلمات نگاه کنید ، صفحه خود را برای ارائه موارد مشابه بهینه کنید ، می توانید چیزی کاملاً مشابه با رتبه برتر در اختیار Google قرار دهید.
صفحاتاین همان چیزی است که NLP نشان می دهد و با به روزرسانی الگوریتم BERT ، Google از آن استفاده می کند.
Google دیگر به طور جداگانه به کلمات یا عبارات نگاه نمی کند ، همانطور که در گذشته می فهمیدیم که چه زمانی به طور سنتی تحقیقات کلمات کلیدی را انجام می دهد.
دربرهه فعلی ،آنها در حال بررسی جملات ، پاراگراف ها و کل پرس و جو هستند. آنها به احساسات نگاه می کنند.

NLP برای دهه ها وجود داشته است
"مهم است که به یاد داشته باشید که NLP برای دهه ها وجود داشته است.
این "فناوری جدید" نیست که Google ناگهان از آن استفاده کرد..
آنها همیشه از آن استفاده کرده اند ، به یک شکل یا شکل دیگر. اکنون ، BERT است اما با پیشرفت در این زمینه تغییر می کند.
NLP برای مقایسه مباحثی که در محتوای خود پوشش داده اید با محتوای رقبا بسیار مفید است.

NLP برای دهه ها وجود داشته است
من عمدتا از آن به عنوان راهی استفاده می کنم تا ببینم ممکن است چیزی از قلم افتاده باشم یا اینکه باید محتوای پشتیبان محتوای اصلی را اضافه کنم.
در پایان روز ، درگیر ابزارها نشوید.
وقتی محتوای شما تمام شد ، چند قدم به عقب برگردید و ارزیابی کنید که آیا محتوای شما منطقی است.
موتورهای جستجو هرگز از شما چیزی نخرند ، کاربران این کار را می کنند. آنچه را که کاربران می خواهند به آنها بدهید!
"استیون ون وسوم ، معاون جامعه در ContentKing

از نگاه Google ،NLP راببینیم
هنگام تلاش برای پیش بینی و تکامل با Google ، همیشه باید به تکامل الگوریتم از دیدگاه گوگل نگاه کنیم.
آنها به دنبال دریافت از به روزرسانی و معرفی NLP هستند؟
پاسخ کیفیت جستجو است.
برای Google ، این تجربه کاربر است که چراغ ها را روشن نگه می دارد.
کاربران یک نسل کامل از اینترنت را در اختیار دارند.
آنها در جستجو دقیق تر هستند و در مورد آنچه می خواهند ببینند دقیق ترند.

از نگاه Google ،NLP راببینیم

آنها همچنین بی حوصله ترند و گوگل مجبور است به تعدیل یا پیشرفت ادامه دهد ،
یا موتور جستجوی دیگری این کار را انجام می دهد و انحصار Google در جهان از بین می رود.
طبق اطلاعاتی که می توانیم در وبلاگ Google پیدا کنیم ، 15٪ از جستجوگرها برای اولین بار استفاده می شود.
مردم بیشتر و بیشتر از جستجوی دم طولانی استفاده می کنند تا پاسخی برای سوال خود پیدا کنند ، به ویژه با افزایش جستجوی صوتی.
این بدان معنی است که ، گاهی اوقات ، الگوریتم داده های تاریخی کافی برای پیش بینی هدف اصطلاح جستجو ندارد ، بنابراین تلاش خواهد کرد تا بفهمد کاربر به دنبال چه چیزی است.

نکته اصلی درک بهتر زبان است
نکته اصلی درک بهتر زبان است. NLP روش Google برای انجام این کار است.
بگذارید بیانیه مقاله Pandu Nayak را نقل کنم:
"با آخرین پیشرفت های تیم تحقیقاتی ما در دانش درک زبان – که با یادگیری ماشین امکان پذیر شده است – ما در مورد درک سوالات ، که بزرگترین جهش به جلو در پنج سال گذشته است ، و یکی از موارد مهم ، پیشرفت قابل توجهی می کنیم. مهمترین جهش رو به جلو در تاریخ جستجو. "

Google BERT پادشاه مطالب است
مطالب بیش از پادشاه است.
این پادشاهی است"Google BERT یکی از مهمترین و چشمگیرترین جهش ها در مورد توسعه کلی جستجوی Google در طول سالها است.
قدرت واقعی Google BERT از Transformer ناشی می شود ، مکانیزم توجه که رابطه متنی بین کلمات را در یک متن تشخیص می دهد.
ELMo و ULMFiT 2 م componentsلفه دیگر BERT هستند – اولین مورد مشکل چند سلولی در NLP را برطرف می کند و مورد دوم به طور قابل توجهی روند یادگیری انتقال را بهبود می بخشد.

Google BERT پادشاه مطالب است

با BERT ما به کلمه بعدی و قبلی توجه داریم ، توجه بین کلمات کلیدی یکسان / مرتبط ، کلمات یکسان / مرتبط در جملات دیگر ، توجه به کلمات پیش بینی کننده کلمه ، توجه به نشانه های جداکننده.
این باعث می شود یادگیری و بررسی کلمات موجود در یک پرسش بسیار پیچیده تر و دقیق تر از قبل "Dido Grigorov ، رئیس سئو ، Serpact

کلماتی که معانی زیادی دارند
بسیاری از جملات شامل "کلمات متوقف" یا کلماتی هستند که چندین معنی دارند ، مانند ، در ، رفتن و غیره. این کلمات اهداف بسیار زیادی دارند که درک زمینه را برای Google دشوار می کند ، حتی با پیشرفت سریع یادگیری ماشین همانطور که هست

محتوا پادشاه است

اندازه گیری احساسات درگوگل
این همان احساسات است.
ابزار دیگری که Google برای درک محتوا ایجاد کرده است.
منظور ما از احساس ، ته رنگ یا احساسی است که در محتوا نشان داده می شود.
می تواند مثبت ، منفی و خنثی باشد و مقیاس پذیر باشد.
از نظر عوام ، احساس مثبت به معنای استفاده از کلمات مثبت مانند عالی ، مقرون به صرفه و تخفیف دهنده است.

اندازه گیری احساسات درگوگل
هر چیزی در هر چنین زمینه ای که دارای یک معنی یا نتیجه مثبت باشد. مثلا:"این دارو عالی است ، واقعاً موثر است ، درد را تسکین می دهد و همچنین مقرون به صرفه است.
"به آنها نمره احساس بین 0.25 و 1 داده می شود ، در حالی که در طرف مقابل ، به احساس منفی نمره ای بین 25 / 0- و -0 / 0 می رسد.
ما را با احساسات خنثی مواجه می کند ، این زمانی است که نمره احساسات بین این دو عدد کاهش می یابد. بنابراین بین -0.25 تا +0.25.
ما همچنین می دانیم که Google هم در سطح و هم در زیر بخش به احساسات نگاه می کند.

چرا احساسات برای سئوکاران مهم است؟
به سادگی ، اگر تمام نتایج صفحه 1 احساسات مثبتی ارائه دهند و صفحه شما عمدتا به عنوان احساسات منفی طبقه بندی شود ، احتمال زیادی وجود دارد که Google صفحه شما را با آنچه کاربر به دنبال آن می داند در نظر نگیرد.

موجودیت چیست؟
شما باید بدانید که "موجودیت" چیست …اگر می خواهید بیشتر به NLP بپردازید و شروع به کار با آن کنید (که ما به شما پیشنهاد می کنیم این کار را انجام دهید) ، با اصطلاح "موجودیت" مواجه می شوید و هنگام درک NLP و نحوه کار آن بسیار مهم است
.موجودیت کلمه یا عبارتی است که نمایانگر شیئی است که می تواند شناسایی ، طبقه بندی و طبقه بندی شود.
نمونه هایی از اشیا هسستند که عبارتند از:اشخاص کالاهای مصرفی مناسبت هاشماره سازمان های وظیفه NLP انتخاب و ارزیابی این موجودیت ها از محتوای شما است.
از آنجا که Google این نهادها را از یکدیگر متمایز می کند ، موتور جستجو قادر است از این اطلاعات برای جلب رضایت کاربر و ارائه نتایج جستجوی بهتر استفاده کند
.با NLP ، دو معیار اضافی ضروری است –
برجستگی و طبقه بندی.دسته
– توضیح زیادی وجود ندارد.

موجودیت چیست؟
. به عنوان سئوکاران ، ما به مهم بودن دسته ها عادت کرده ایم.
Salience – در NLP اهمیت موجودیت را در متن نشان می دهد.
به عنوان مثال ، وقتی در مورد صبحانه صحبت می کنیم ، ممکن است کلمه "صبح" مهمتر از "عصر" باشد.
بنابراین گوگل برای صبح نمره بالاتر از عصر در این زمینه کسب می کند.
به نهاد نمره برجستگی داده می شود که از 0.0 تا 1.0 است.
هرچه میزان برجستگی بالاتر باشد ، نهاد برای موضوع صفحه اهمیت و اهمیت بیشتری دارد.Google
کلمات را در متن قرار داده و نهادها را به ترتیب اهمیت برای متن صفحه قرار می دهد.

درک NLP
:درک NLP همه آن را کنار هم قرار دهید
ما مبانی NLP و به ویژه رابطه آن با BERT را پوشش داده ایم.
بیایید سریع قبل از شروع کار ، مرور کنیم و در مورد اینکه چگونه می توانیم NLP را در برخی از استراتژی ها و فرآیندهای SEO خود بگنجانیم صحبت کنیم.
.NLP اساساً فرآیندی است که Google برای درک بهتر کلمات کلیدی یا عبارات اصلی یک صفحه با مشاهده محتوای اطراف آنها در نظر گرفته است.
این می تواند یک کلمه مستقیماً قبل و بعد از "موجودیت" مورد تجزیه و تحلیل ، زمینه زیرشاخه یا کل صفحه باشد.
سپس می توانیم از منظر احساسات به آن نگاه کنیم.

درک NLP
محتوای یک نوع محتوا نسبت به بقیه که دارای رتبه هستند چه نوع احساساتی دارد؟
سرانجام ، یک دسته و برجستگی وجود دارد.
چگونه می توانید این قسمت از مطالب را دسته بندی کنید؟
ما برای تعیین اهمیت ، موجودیت ها را در ارتباط با محتوای اطراف رتبه بندی می کنیم.
برخی از کلمات در یک زمینه خاص از دیگر کلمات مهم ترنداین تئوری NLP در رابطه با Google و SEO است که به جلو حرکت می کند. اما منظور از عملی بودن چیست؟

چگونه می توانید NLP را در استراتژی SEO خود پیاده سازی کنید
چگونه می توانید NLP را در استراتژی SEO خود پیاده سازی کنید (به ویژه پس از به روزرسانی BERT)NLP ،
پردازش زبان طبیعی ، اصطلاحی است که اغلب به معنای "موجودیت" استفاده می شود.
اشخاص "چیزهایی" مانند شخص ، مکان یا شی هستند.
من نهادهایی را دیده ام که در این زمینه موثر هستند.
در این سال ها ، نهادها به طور مداوم به عنوان یکی از 15 فاکتور برتر در 100 فاکتور برتر رتبه بندی IMG قرار گرفته اند.

چگونه می توانید NLP را در استراتژی SEO خود پیاده سازی کنید
بخش مشکل این است که در محیط آزمایش ، موجودیت ها را منزوی کنیم.
من آنجا اقبال زیادی نداشته ام. اگرچه یک یادداشت ، موجودات معمولاً اسم هستند.
وقتی به لیست های اصطلاحات متنی ، مانند لیست های LSI یا لیست های تولید شده از ابزارهایی که از TF-IDF استفاده می کنند ، نگاه می کنید ، مشاهده خواهید کرد که هم پوشانی زیادی بین لیست ها وجود دارد. با همپوشانی ، ادامه گفتن اینکه Google از LSI استفاده نمی کند ، اگر هم ادعا کنند که Google از موجودیتها استفاده می کند ، ادامه خواهد داشت.
Kyle Roof ، بنیانگذار ، طلا بازاریابی اینترنتی

نسخه ی نمایشی API زبان طبیعی Google"
من کمی تعجب نمی کنم که بدانم سرگئی و لری قبلاً در مورد نوعی از قابلیت NLP صحبت می کردند ،
وقتی BackRub برای اولین بار تصور شد.
مطمئناً ، این برنامه در ابتدا فقط به عنوان راهی برای تعیین کمیت و احراز صلاحیت پیوندها به یک URL داده شده برنامه ریزی شده بود.
اما هنگامی که آنها مقاومت اولیه خود در برابر مفهوم موتور جستجوی تبلیغاتی را پشت سر گذاشتند ، من می خواهم شرط ببندم که آنها تشخیص دادند چقدر یک چالش بزرگتر است – البته نیازی به گفتن نیست ، این است که زیر پوشش قرار بگیرند و با یک پرس و جو مطابقت داشته باشند به محتوای یک صفحه پردازش زبان طبیعی از قبل وجود داشته است – و اگر کسی بیش از Google در پیشرفت بیشتر آن کمک کرده باشد ، مشخصات بسیار پایینی را حفظ کرده است

نسخه ی نمایشی API زبان طبیعی Google"
.NLP را می توان هم برای تجزیه و تحلیل پرس و جو و هم برای تجزیه و تحلیل محتوا اعمال کرد ،
اما مورد اول جایی است که واقعاً جواب می دهد.
به هر حال ، تعیین اینکه اهداف و نیازهای جستجوگر چیست ، مهمترین عامل برای هر شرکتی است که می خواهد به دنبال ارائه بهترین نتایج ممکن برای هر جستجو باشد.
انجام این کار در میلی ثانیه و در مقیاس کلاهبرداری است و به نظر می رسد NLP در قلب بسیاری از به روزرسانی های اخیر Google باشد.
بردارهای NLP و کلمات دست به دست هم می دهند ، و بدیهی است که موتور جستجو در درک سوالات و محتوای صفحه در طی چند سال گذشته بسیار بهتر شده است.آیا شما؟
"Doc Sheldon ، بنیانگذار ، SEO ارزش ذاتی

سئو موفق تقریباً همیشه با داده شروع می شود.
در این حالت ، خوشبختانه Google دارای نسخه نمایشی API زبان طبیعی است که می توانید متنی را به صورت رایگان وصل کرده و بررسی کنید ، داده های زیادی را که برای کار با NLP نیاز دارید به شما می دهد
.به وضوح می توانید ببینید که Google متن صفحه شما را چگونه تجزیه و تحلیل کرده و آن را با صفحاتی که بر SERP تسلط دارند مقایسه کنید.

تحقیقات کلمات کلیدی عمیق تر می شود
به روزرسانی BERT وضعیت "قبل و بعد" را به ما داده است که می توانیم از آن برای مقایسه استفاده کنیم.
مشاهده کلمات کلیدی پس از به روزرسانی BERT که مورد توجه قرار گرفتند و آنهایی که قوی یا بهبود یافته بودند ، می توانند به شما کمک کنند تا بهتر متوجه شوید Google به دنبال چه چیزی است.
اگر یک صفحه بررسی وابسته داشتید که مورد توجه قرار گرفت ، ممکن است نتایج جدید صفحه 1 برای این جستجو بیشتر از فروشگاه های تجارت الکترونیک یا سایت های بزرگ مانند eBay یا Amazon تشکیل شده باشد
.به نظر می رسد در این مثال ، گوگل به دنبال این سوال است و تصمیم می گیرد جستجوگران به دنبال قیمت ها و خرید محصول باشند.

تحقیقات کلمات کلیدی عمیق تر می شود
به همین دلیل صفحه بررسی شما بسیار مورد توجه قرار گرفت.
این قصد متفاوت است.به سایر کلمات کلیدی که این صفحات برتر رتبه بندی می کنند نیز نگاه کنید.
فقط به دیدن ترافیک و فکر کردن در مورد آنچه می خواهید رتبه بندی کنید ، بسنده نکنید ، به ترکیبی از کلمات کلیدی که Google فکر می کند برای این نوع درخواست خاص مناسب هستند ،
نگاه کنید.صفحات دارای رتبه برتر همچنین برای کلمات کلیدی X ، Y و Z رتبه بندی می شوند.
اگر Google این ترکیب از کلمات کلیدی را دوست دارد ، محتوای مورد نظر خود را نیز برای آن ترکیب کنید.

افزایش تجربه مخاطبان
Rick Lomas از Link Detective می گوید
،"Google بارها و بارها تکرار کرده است که باید پیوندی برای افزایش تجربه خواننده وجود داشته باشد.
این مهم بیش از هر زمان دیگری مهم خواهد بود.
هیچ نکته ای وجود ندارد که "چرخ را دوباره اختراع کنید".
اگر اطلاعات کافی در مورد چیز دیگری در اینترنت وجود داشته باشد ، پیوند دادن با آن کاملاً منطقی است.
نمونه ای از پیوند خارجی دوستانه Google (IMHO) در جمله ای مانند:"اگر از خود می پرسید که چگونه از فضایی که در آشپزخانه خود دارید استفاده کنید ، غذاهای بلا دارای طراحی های عالی آشپزخانه هستند.
"این می تواند یک پیوند قانونی باشد که برای افراد منطقی باشد که برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد طراحی آشپزخانه دنبال کنند ، بنابراین تجربه خواننده را افزایش می دهند..

افزایش تجربه مخاطبان
منطقی باشد که برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد طراحی آشپزخانه دنبال کنند ، بنابراین تجربه خواننده را افزایش می دهند.
از سوی دیگر…پیوندها در جملاتی مانند؛"من تصمیم گرفتم این ساندویچ را با استفاده از بهترین چاقوی آشپزخانه از جنس استنلس استیل تهیه کنم"این تجربه کسی را که به دنبال ایده های ساندویچ است ، افزایش نمی دهد
زیرا پیوند روی چاقویی است که می توانند برای ساختن آن استفاده کنند.
پیوندهای داخلی کاملاً تحت کنترل شما هستند ، اما همان قوانین اعمال می شود – سعی کنید از پیوندهای داخلی برای افزایش تجربه خواننده استفاده کنید تا بتوانند به هدف اصلی جستجوی خود برسند. "

تجزیه و تحلیل رقبا
بیایید فقط این نظریه را اجرا کنیم که اگر صفحات برتر (با هدف مشابه) رتبه بندی بسیار بالایی دارند ، دلیل این امر این است که Google آنها را دوست دارد.
آنها مناسب هستندبا این فرض که با برابر بودن سایر موارد ، مرتبط بودن ، اقتدار ، سن سایت و غیره ، اگر محتوای صفحه شما از نظر معیارهایی که برای Google اهمیت دارند مشابه بود ، باید انتظار داشته باشید که رتبه مشابهی داشته باشید.

تجزیه و تحلیل رقبا
این هرگز دقیق نیست ، همیشه استثناهایی وجود دارد ، اما این یک نقطه شروع عالی است.
تجزیه و تحلیل محتوا مانند tf – idf یک مرحله و یک مرحله مهم است و بهینه سازی این روش به نتیجه می رسد.ما می دانیم که Google مجموعه داده های دیگری مانند احساسات ، موجودیت ها ، طبقه بندی و نمره برجستگی را در خود دارد.
سپس آنها را به عنوان بخشی از الگوریتم رتبه بندی آنها تفسیر می کند.
بنابراین منطقی است که رقبا را با استفاده از این معیارها تجزیه و تحلیل کنید و تشخیص دهید که صفحه شما با آن صفحات با رتبه برتر متفاوت است.
با استفاده از این اطلاعات ، می توانید تغییراتی ایجاد کنید.

درک زبان طبیعی
"نقش جستجو ارتباط افراد با پاسخ است
.برای انجام این کار ، سرویس های هوشمند و مجهز به هوش مصنوعی مانند موتورهای جستجو و دستیارهای صوتی باید جهان اطراف خود را درک کنند ، با همان اصطلاحاتی که ما انجام می دهیم – و آنها این کار را با پاک کردن تمام اطلاعات موجود در وب انجام می دهند.
آنها وقتی که این اطلاعات برای جستجو با نشانه گذاری طرح ویژه که زمینه و معنا را فراهم می کند ، بهتر یاد می گیرند ، اما بیشتر محتوای موجود در حال حاضر در آن قالب وجود ندارد.
این امر تشخیص موتورهای جستجو برای واقعیتهای عینی و ذهنی را دشوار می کند – و ومنجر به پاسخ های اشتباه می گردد.
.اگر همین سیستم ها قادر به درک عمیق و عینی موضوعی باشند ، با اطمینان بیشتری می توانند پاسخ های صحیح را از پاسخ های غلط بیان کنند.
پیشرفت در درک زبان طبیعی می تواند به ما در گشودن این آینده کمک کند. "ریک رودریگز ، مشاور سئو – پیشین

غذاهای کلیدی
درک NLP به شما امکان می دهد درک کنید که Google اکنون به صفحه شما نگاه می کند. فاکتورهای سنتی رتبه بندی هنوز اهمیت خود را حفظ می کنند ، اما علاوه بر این ، گوگل به شدت به سمت درک قصد کاربر و مرتبط بودن جستجو تلاش می کند.
ما باید آن را در آغوش بگیریم
.اکنون ما می دانیم که معیارهای جدید Google چیست ، می توانیم صفحات خود را تجزیه و تحلیل کنیم ، صفحاتی را که عملکرد خوبی دارند تجزیه و تحلیل کنیم و تفاوت های قابل توجهی را در کجا ببینیم. ما می توانیم تغییراتی ایجاد کنیم و ببینیم Google چگونه واکنش نشان می دهد.
ما در Surfer ابزاری را ایجاد کرده ایم که بسیاری از این تجزیه و تحلیل ها را برای شما به صورت خودکار انجام می دهد.
هم در جمع آوری داده ها و هم در تفسیر.

غذاهای کلیدی
به عبارت دیگر ، کاری که شما باید با صفحه خود انجام دهید تا برجستگی یا احساس ارزشمندترین صفحات را در جستجو برای آن ایجاد کند.
این بدان معنا نیست که NLP تنها عاملی است که مهم است.
اما داده های ما و داده های جمع آوری شده توسط سایر اعضای انجمن SEO به ما نشان داده اند که سوزن را حرکت می دهد ، بنابراین هیجان انگیز است.
مانند اکثر موارد در سئو ، کسانی که ابتدا واکنش نشان می دهند و با تغییر فضای SEO سازگار می شوند ، از همه مزایا بهره مند می شوند.
با توجه به این نکته ، NLP باید ارزش کاوش را داشته باشد زیرا شاید رقبای شما هنوز حضور ندارند و این به شما یک مزیت می باشد.

. نقل قول پاداش از متخصصان صنعت
"الگوریتم Bert گوگل در نهایت به دنبال زمینه بیشتر در صفحه است.
مهم است که لایه های اصلی کلمات کلیدی موجود در نتایج صفحه اول را در نظر بگیرید و محتوای خود را متناسب با آن متناسب کنید.
من در تجزیه و تحلیل محتوا در صفحه اول برای کلمات کلیدی اصلی و ثانویه و کلمات کلیدی والدین آنها موفقیت زیادی داشته ام تا محتوای بهتری ایجاد کنم.
به عنوان مثال ممکن است یک کاربر در جستجوی "بهترین کارخانه های تولید نوشیدنی در استرالیا" باشد.
هنگامی که نتایج صفحه اول را برای بیشترین کلمه کلیدی ذکر شده و کراس اوور آنها با رقبای خود تجزیه و تحلیل می کنید ، یک الگوی مشاهده خواهید کرد.
این الگو همان چیزی است که Google متوجه می شود کاربران به دنبال آن هستند.
به عنوان مثال ، ممکن است در یک مقاله در صفحه اول ، خلاصه ای از بهترین کارخانه های تولید نوشیدنی استرالیا و آنچه آنها را بهترین می کند ، داشته باشم.

. نقل قول پاداش از متخصصان صنعت

نتیجه دیگری که ممکن است برخی از کارخانه های تولید نوشیدنی بزرگ در استرالیا را ذکر کنم ، اما آنها شامل انواع اصلی انگور هستند که استرالیا برای اولین بار شناخته شده است.
اگر بخواهم مقاله قوی تری تولید کنم ، کلمات کلیدی اصلی و ثانویه را مورد تجزیه و تحلیل قرار می دهم و تصویری از نحوه نیاز کاربران به پاسخ خود را می نویسم و ​​ساختار می دهم.
در این صورت من یک لایه از مناطق و انواع رقم انگور استرالیا را می شناسم ، در مورد بهترین نوشیدنی استرالیا ارائه می دهم.
ببینید چگونه من از 2 نتیجه بهترین نتیجه را گرفته ام و در نتیجه قرار گرفته ام؟
اکنون گوگل مقاله خوبی را برای انتخاب بهترین نتیجه هنگام انتخاب دارد.
"جیکوب استنلی

اهمیت درک و بهینه سازی محتوا
با پیشرفت گوگل به عنوان اولین شرکت AI ، اهمیت درک نحوه بهینه سازی محتوا برای NLP قابل اغماض نیست.
با جستجوی صوتی ، جستجوی معنایی بیشتر از یک سلسله کلمات کلیدی به سوالات طولانی دنبال می شود ،
بدون شک ساخت محتوای هم برای زبان بشر و هم برای فهم ماشین به طور همزمان در اینجا باقی می ماند.
"Clarence Lam NLP & AI مشاور

بهبود درک زبان طبیعی
"به روزرسانی الگوریتم Google BERT بر بهبود درک زبان متمرکز است.
این بدان معناست که Google در تلاش است تا زبان طبیعی / سوالات مکالمه را بهتر درک کند و از تفاوت و زمینه کلمات در جستجوها بهتر مطلع شود تا بتواند آن پرسش ها را با نتایج مفید مطابقت دهد.
این بدان معناست که با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای درک زمینه جستجوها ، ارائه محتوای اطلاعاتی با کیفیت بالا برای رتبه بندی در SERP ها اهمیت و اهمیت بیشتری پیدا می کند.

بهبود درک زبان طبیعی
سئوکاران بیشتر در ایجاد محتوای با کیفیت بالا که به سوالات بسیار خاصی پاسخ می دهد تمرکز خواهند کرد.
این شامل تمرکز روی کلمات کلیدی دم بلند نیز خواهد بود که برای رتبه بندی بهتر برای جستجوی صوتی نیز مفید خواهد بود زیرا افراد در هنگام استفاده از جستجوی گفتاری در مقایسه با تایپ کردن در یک پرسش در Google ، از جملات طولانی تر (کلمات کلیدی طولانی تر)
اوا لاوریدسن ، رئیس مشارکت ها ، AccuRanker

آیندهNLPبرای سئو
"واضح است که علاقه مندان به کل این موضوع توسط سئوکاران حتی قبل از به روزرسانی BERT افزایش یافته اند.
من فکر می کنم ماهیت دو جهته این الگوریتم جالب است ، زیرا نشان می دهد که Google برای تلاش درست برای درک صحیح هدف کاربر تلاش می کند – و اجازه دهید آن را بپذیریم – آنها تازه شروع شده اند.
10 سال دیگر کجا خواهیم بود!
اما سوال اینکه آیا NLP ابزاری مناسب برای سئو است یا خیر ، مانند این است که آیا چکش ابزاری مفید برای بازسازی املاک شما است؟

آیندهNLPبرای سئو

مطمئناً می تواند مفید باشد ، اما مطمئناً به وظیفه انجام شده بستگی دارد.
اگر واقعاً نیاز دارید متن متنوعی را تحلیل کنید و متن و مفهوم مقاله را درک کنید ، این مقاله مفید خواهد بود – به عنوان مثال می توانید از API زبان طبیعی Google (یا IBM Watson یا سایر گزینه های منبع باز مانند OpenAI) برای تجزیه و تحلیل و استفاده از آن استفاده کنید.
/ یا اگر به دنبال جستجوی رقبا در SERP در سطح بازار یا کلمه کلیدی هستید ، صفحات وب را که ممکن است برای شما مفید باشد دسته بندی کنید تا به شما بگوید با چه نوع سایت ها / صفحاتی رقابت می کنید.

الگوریتم تشخیص جامعه
اگر می خواهید گروه های مربوطه از کلمات کلیدی و صفحات را با هم جمع کنید تا بهترین فرصت های بهینه سازی را کشف کنید و آنها را به سفر خریدار ترسیم کنید ، چندین روش و ابزار مختلف وجود دارد که می توانید استفاده کنید.
به عنوان مثال. ابزاری مانند الگوریتم تشخیص جامعه ممکن است به شما کمک کند
چندین مجموعه از کلمات کلیدی نزدیک به هم را پیدا کنید (که لزوماً از نظر معنایی با هم ارتباط ندارند) و می توانید از ابزار دیگری مانند TF / IDF برای برچسب گذاری هر خوشه استفاده کنید.
سپس می توانید با استفاده از ابزار سوم (مانند SERP Intent API) با تجزیه و تحلیل هر SERP ، هدف قریب به اتفاق کاربران را برای این مجموعه از کلمات کلیدی درک کنید.

الگوریتم تشخیص جامعه
.بنابراین ، توصیه من توجه است.
می توانیم به وضوح ببینیم که چرا Google از آن استفاده می کند. آیا به این معنی است که شما باید با آتش کنید و همچنین برای درک جدیدترین تکنیک های NLP یا یادگیری ماشین زمان و هزینه سرمایه گذاری کنید؟
شاید جالب باشد ، اما احتمالاً لازم نیست ….
منظورم این است که سیستم عامل های نرم افزاری SEO زیادی وجود دارد که تمام روز عاشق انجام این کار هستند.
"لورنس اوتول ، مدیر عامل ، Autoritas و Linkdex

نقش حیاتی NLP درسئو
"NLP در سئو در حال حاضر کاملاً حیاتی است و حتی بیشتر خواهد شد
زیرا به Google کمک می کند تا درک کند و سپس می تواند ارتباط (یک بلوک از محتوا ، صفحه ، وب سایت) را تعیین کند.
همانطور که مهارت بیشتری کسب می کنید ، به شما چشمان SEO با آموزش بیشتری می بخشد و چیزهایی را می بینید که افراد بسیار کمی می توانند ببینند.
شما شروع به درک ، تجسم و سپس می توانید از الگویی که Google می بیند و برای هر عبارت جستجو ترجیح می دهد تقلید کنید.
گوگل به سادگی در تلاش برای تولید مثل در جستجوی آنچه در حال حاضر اتفاق افتاده است ، در گفتار و زندگی روزمره است.

نقش حیاتی NLP درسئو
به یاد دارید وقتی مادرتان نام شما را می گفت و همچنین عصبانی بود ، در مقابل گفتن نام شما وقتی که اینقدر به شما افتخار می کند؟
مال من "برایان بلوم!" (همان 2 کلمه) اما من لحن صدا را می دانستم ، حتی بدون هیچ کلمه دیگری. Google
تناوب (دیوانه در برابر خوشحال و غیره) را با NLP ، کلمات قبل ، بعد ، نحوه ارتباط ، اتصال ، موجودیتها و غیره را درک می کند.
علاوه بر این ، Google به دنبال اتصالات برای رتبه بندی ارتباط است.
به عنوان مثال اگر مقاله ای در مورد مسابقه اسب نوشته شده باشد و حاوی کلمات ، سوارکاری ، خط پایان ، شرط بندی ، مسیر مسابقه باشد ، و مقاله دیگر اینگونه نیست … به نظر شما کدامیک رتبه بهتری خواهد داشت؟
"برایان بلوم ، بنیانگذار ، بازاریابی جستجوگر موور

تکامل ابزارهای هوشمندانه
"برای طولانی ترین زمان ، افراد SEO سر خود را به دیوارهای آجری (مجازی) می کوبیدند و سعی در موتورهای جستجو با مهندسی معکوس داشتند ،
در حالی که در همان زمان موتورهای جستجو منابع زیادی را صرف تلاش برای مهندسی معکوس انسان کرده اند.NLP
هم از نظر یک پرسش و هم از نظر صفحه ، موتورهای جستجو را که بسیار به تقلید مقیاس پذیر انسان نزدیک تر هستند ، درک می کند تا بهتر بفهمیم چرا و چرا از موتورهای جستجو و بهترین تطبیق سند با آن پرسش.تکامل ابزارهای هوشمندانه و متمرکز بر NLP برای کمک به SEO در درک اینکه چرا یک صفحه فعلی ممکن است رتبه بندی کند و چگونه یک صفحه موجود را برای رتبه بندی بهبود بخشد ،
هیجان انگیز است ، اساساً به این دلیل که SEO ذاتاً انسانی است (و نه پایگاه داده اشخاص ، بردارها و BERT محاسبات)

پاسخ (به انسان و موتور)
بزرگترین چالشی که من می بینم یکی از آموزشهای مشتریان و همکاران است که این چیزی فراتر از تحقیق ، شمارش و گنجاندن کلمات کلیدی سنتی است ، و نه یک روش تجزیه و تحلیل پیچیده که "عامل انسانی" بیشتری را در محتوای صفحه و اتصالات برای ارائه رضایت بخش ترین ترکیب می کند.
پاسخ (به انسان و موتور) برای هر سو ال کاربر
.در حالی که Google بطور خاص پیشرفتهای چشمگیری داشته است ، هنوز (حداقل در حال حاضر) یک "هنر" برای حمایت از علم NLP وجود دارد ، با لمس انسان که اغلب در مرتب سازی ، حذف یا پالایش پیشنهادات آموخته شده ماشین ضروری است.
همانطور که کایل روف اغلب می گوید … "الگوریتم Google یک الگوریتم است" ، اما – ممکن است اضافه کنم – با هر سوال کمی انسان تر شدن.
"گرانت سیمونز ، معاون بازاریابی جستجو ، Homes.com

گوگل ، به عنوان رهبر بازار در صنعت موتور جستجو ،
"NLP نقش مهمی در درک خواسته های کاربر هنگام تایپ چیزی دارد و این همان شماره شماره یک USP Google است که نتایج مطابق با قصد کاربران را ارائه می دهد.
گوگل ، به عنوان رهبر بازار در صنعت موتور جستجو ، تمام تلاش خود را انجام داده است تا بتواند بهترین نتایج / تجربه را برای حفظ هر کاربری که به دست می آورد ، ارائه دهد و ، BERT نام سازگاری Google با جدیدترین الگوهای جستجو است.
که در غیر اینصورت درک آنها آسان نیست
.مهمترین یادگیری برای ما ، سئوکاران ، این است که بفهمیم کاربر هنگام ورود به وب سایت شما یعنی هدف ، آنچه را می خواهد و عناصر محتوای خود را برای تامین این نیازها طراحی کنید ، نه اینکه روی برخی کلمات کلیدی خاص مانند آن روزهای زیبا و قدیمی تمرکز کنید.
"نیتین مانچاندا ، رئیس جهانی سئو ، Omio.com

نقاط ضعف زیراکس
.این شرکت قادر به مقابله با چالش های ارائه شده توسط تازه واردان در بخش نیست و سهم کمی از بازار را در دسته های خاص از دست داده است.
شرکت زیراکس برای مقابله با این چالش ها مجبور است مکانیزم بازخورد داخلی را مستقیماً از تیم فروش در زمین ایجاد کند.موفقیت محدود در خارج از تجارت اصلی – حتی اگر شرکت زیراکس یکی از سازمانهای پیشرو در صنعت خود باشد ، اما با فرهنگ فعلی خود برای انتقال به سایر بخشهای محصول با چالشهایی روبرو شده است.
برنامه ریزی مالی به درستی و کارآمد انجام نمی شود. نسبت دارایی فعلی و نسبت دارایی های نقدینگی نشان می دهد که این شرکت می تواند از وجه نقد با کارآیی بیشتری نسبت به آنچه در حال حاضر انجام می دهد استفاده کند.
موجودی روز در مقایسه با رقبا زیاد است – باعث می شود شرکت سرمایه بیشتری برای سرمایه گذاری در کانال جمع کند. این می تواند بر رشد بلند مدت شرکت زیراکس تاثیر بگذاردساختار سازمان فقط با مدل کسب و کار فعلی سازگار است بنابراین گسترش بخشهای محصول مجاور را محدود می کند.

ادغام NLP در استراتژی SEO
آیا ارزش وقت شما را دارد؟ ما دریافته ایم که وب سایت ها در بخش های کاملاً رقابتی یا کسانی که بازدید خود را از دست داده اند می توانند از ادغام NLP در استراتژی SEO خود بیشترین سود را ببرند.
استفاده از NLP بسیار وقت گیر است ، اما واقعاً می تواند به اطلاع رسانی استراتژی محتوا و کاهش اتلاف منابع کمک کند.

استراتژیهای محتوای مبتنی بر شواهد
خطر و مزایا؟
بزرگترین خطر با تمرکز بر NLP انجام تحقیق نیست.
هنگامی که نه تنها وب سایت مشتری بلکه صفحات رقبا را نیز مورد تجزیه و تحلیل قرار می دهیم ، این امر بسیار کارآمد است.
این به ما اجازه می دهد ببینیم NLP با قطعیتی در یک بخش چه تاثیری دارد – حدس زدن به طور بالقوه مضر است و دلیل اصلی استفاده از NLP را در وهله اول تخریب می کند.
ما از NLP برای درک اینکه مشتریهای ما متخصص در نظر گرفته می شوند استفاده می کنیم و از آن برای استراتژیهای محتوای مبتنی بر شواهد استفاده می کنیم.
ما می توانیم محتوا را بهتر بهینه کنیم اما مهمتر اینکه می توانیم در موقعیت یابی کل وب سایت در یک بخش بسیار تهاجمی عمل کنیم.

مراحل مختلف تکنیک های NLP
"NLP همیشه موضوع اصلی موتورهای جستجو بوده است.
ویژگی اصلی یک موتور جستجو ارائه نتایج مناسب برای درخواستهای ورودی است.
این به مراحل مختلفی نیاز دارد که همه شامل تکنیک های NLP در سطوح مختلف است
:پردازش سوالات: خطاهای تایپی را شناسایی کنید ، هدف جستجو را بشناسید ، نهادهای اصلی را شناسایی کنید
پردازش اسناد: ساختار اسناد و موضوعات مورد بحث را بفهمید ، موجودیت های مشخص شده را پیدا کنید و گفتمان را درک کنید ، احساسات بیان شده را بشناسید و نشانگرهای گفتمان انسانی مانند کنایه و شوخ طبعی را کشف کنید
ایجاد صفحات مربوط به SERP: با انتخاب اسنادی که مطابق با پرسش کاربر باشد و ترتیب نتایج مطابق با آنچه انتظارات کاربر را به حداکثر می رساند. مدل های امتیازدهی بخشی از تکنیک های NLP با TF-IDF در وهله اول و سایر تکنیک های امتیازدهی است که اخیراً اضافه شده است از جمله شخصی سازی بر اساس تجارب کاربر و درک آنها. در این مرحله ، یادگیری ماشینی سفارشی سازی را برای ارائه SERP های بهتر اضافه می کند
Tanguy Moal ، CTO ، بنیانگذار ، OnCrawl

تکامل و آینده پردازش زبان طبیعی (NLP )

مقدمه ای برای پردازش زبان طبیعی (NLP )

پردازش زبان طبیعی (NLP)) یک تکنیک زیرمجموعه از هوش مصنوعی است که برای کاهش فاصله ارتباطی بین کامپیوتر و انسان استفاده می شود.
این از ایده ترجمه ماشین (MT) ناشی شده است که در طول جنگ جهانی دوم به وجود آمد.ایده اصلی تبدیل یک زبان انسانی به زبان انسانی دیگر بود ، برای مثال تبدیل زبان روسی به انگلیسی با استفاده از مغز رایانه ها ، اما پس از آن ، فکر تبدیل زبان انسان به زبان رایانه و بالعکس ، به طوری که ارتباط با دستگاه آسان شد.

کاربرد های تخصصی ان ال پی در گوگل
نمودار زیر به طور کلی این نکات را نشان می دهد
با این اصطلاحات جدید مانند واج شناسی ، کاربرد شناسی ، ریخت شناسی ، نحو و معناشناسی گیج نشوید. بیایید اینها را به صورت خیلی مختصر بررسی کنیم
-واج شناسی – این علم به مقابله با الگوهای موجود در صدا و گفتارهای مربوط به صدا به عنوان یک موجود فیزیکی کمک می کند.
عمل گرایی – این علم کاربردهای مختلف زبان را مطالعه می کند.
ریخت شناسی – این علم به ساختار کلمات و روابط سیستماتیک بین آنها می پردازد.
نحو – این علم با ساختار جملات سرو کار دارد.معناشناسی – این علم به معنای واقعی کلمات ، عبارات و همچنین جملات می پردازد.

تاریخچه پردازش زبان طبیعی (NLP )

این ایده از نیاز به ترجمه ماشینی در دهه 1940 پدید آمده است.
سپس زبان اصلی انگلیسی و روسی بود. اما استفاده از کلمات دیگر مانند چینی نیز در دوره اولیه دهه 1960 وجود داشته است.
پس از آن یک دوره شنیع برای MT / NLP در سال 1966 به وجود آمد ، این واقعیت با گزارشی از ALPAC پشتیبانی می شود ، که طبق آن MT / NLP تقریباً درگذشت زیرا تحقیقات در این منطقه سرعت آن زمان را نداشت.
هنگامی که محصول مربوط به MT / NLP شروع به ارائه برخی نتایج به مشتریان کرد ، این شرایط دوباره بهتر شد.

تاریخچه پردازش زبان طبیعی (NLP )

پس از رسیدن به حالت در حال مرگ در دهه 1960 ، NLP / MT با ظهور ایده و نیاز به هوش مصنوعی ، زندگی جدیدی پیدا کرد.
LUNAR در سال 1978 توسط W.A Woods ساخته شده است.
این می تواند داده های شیمیایی موجود در یک سنگ ماه و ترکیب خاک را که در نتیجه ماموریت های ماه آپولو جمع شده بود ، تجزیه و تحلیل ، مقایسه و ارزیابی کند و می تواند به سوال مربوطه پاسخ دهد.
در دهه 1980 ، حوزه دستور زبان محاسباتی به یک زمینه تحقیقاتی بسیار فعال مبدل شد که با علم استدلال برای معنا و در نظر گرفتن عقاید و اهداف کاربر مرتبط بود

تاریخچه پردازش زبان طبیعی (NLP )
در دوره 1990 ، سرعت رشد NLP / MT افزایش یافت.
گرامرها ، ابزارها و منابع عملی مربوط به NLP / MT با تجزیه کنندگان در دسترس قرار گرفت.
تحقیق در مورد موضوعات اصلی و آینده نگرانه مانند ابهام زدایی از حس کلمه و NLP آماری رنگی ، کار بر روی فرهنگ لغت جهت تحقیق را بدست آورد.
این جستجوی ظهور NLP با موضوعات اساسی دیگری مانند پردازش آماری زبان ، استخراج اطلاعات و جمع بندی خودکار نیز همراه بود.

تاریخچه پردازش زبان طبیعی (NLP )

.بحث در مورد تاریخچه NLP بدون ذکر ELIZA ، یک برنامه chatbot که از سال 1964 تا 1966 در آزمایشگاه هوش مصنوعی MIT توسعه یافته است ، نمی تواند کامل در نظر گرفته شود. توسط جوزف وایزن باوم ایجاد شده است.
این یک برنامه مبتنی بر اسکریپت به نام DOCTOR بود که برای روانپزشک Rogerian تنظیم شده بود و از قوانینی استفاده می کرد ، تا به سوالات کاربران مبتنی بر روان سنجی پاسخ دهد.
این یکی از چت بات هایی بود که قادر به شرکت در آزمون تورینگ در آن زمان بود.

روندهای اخیر در پردازش زبان طبیعی (NLP)
امروزه همه خواهان مکالمه دستگاه هستند و تنها راهی که کامپیوتر می تواند صحبت کند استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) است.
الکسا ، محاوره ای محصول آمازون را مثال بزنید. یک پرس و جو توسط رسانه صدا به آن منتقل می شود و می تواند توسط همان رسانه ، به عنوان مثال ، پاسخ دهد.
می توان از آن برای درخواست هر چیزی ، جستجوی هر چیزی ، پخش آهنگ یا حتی رزرو کابین استفاده کرد.
به نظر جادویی است ، اما به دلیل هیچ طلسم جادویی نیست ، نمودار زیر را ببینید.

ارتباط ان ال پی با الکسا

الکسا یک نمونه واحد نیست و این دستگاه های مکالمه که به محبوب Chatbot معروف هستند حتی می توانند تعاملات پیچیده و فرآیندهای مربوط به تجارت ساده را فقط با استفاده از NLP مدیریت کنند.
در گذشته از chatbot فقط برای تعامل مشتری با قابلیتهای محدود مکالمه استفاده می شد زیرا معمولاً مبتنی بر قوانین بود اما پس از ظهور پردازش زبان طبیعی و ادغام آن با یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ، اکنون chatbot می تواند زمینه های مختلفی مانند منابع انسانی را مدیریت کند.
و سلامتی.این تنها مورد استفاده از NLP نیست که در آن به عنوان تغییر دهنده بازی ظاهر می شود.
نمونه های دیگری نیز وجود دارد. بیایید نگاهی کوتاه به آنها بیندازیم.در زیر شرح برخی موارد استفاده آورده شده است که نشان دهنده قدرت NLP در عصر حاضر است.

خدمات ویژه ان ال پی به عنوان تغییر دهنده بازی
این تنها مورد استفاده از NLP نیست که در آن به عنوان یک تغییر دهنده بازی ظاهر می شود. نمونه های دیگری نیز وجود دارد. بیایید نگاهی کوتاه به آنها بیندازیم.در زیر شرح برخی موارد استفاده آورده شده است که نشان دهنده قدرت NLP در عصر حاضر است.NLP
در مراقبت های بهداشتی – آمازون خدمات پزشکی را درک می کند که برای استخراج شرایط بیماری استفاده می شود ، می تواند جلسات مدیتیشن را اداره کند و می تواند نتایج درمان را با استفاده از گزارش های آزمایش بالینی ، سوابق الکترونیکی سلامت و استفاده از یادداشت های بیمار کنترل کند.
این یک نمونه از NLP در تجزیه و تحلیل سلامت است که در آن با استفاده از NLP پیش بینی بیماری های مختلف با استفاده از روش های تشخیص الگو و گفتار بیمار و پرونده الکترونیکی سلامت آنها امکان پذیر است.

تجزیه و تحلیل احساسات با استفاده از NLP –
شرکت ها و سازمان ها اکنون روی روش های مختلف شناخت مشتریان خود متمرکز شده اند تا بتوانید لمس شخصی سازی شده ای را ایجاد کنید.
با استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات (که فقط با استفاده از NLP امکان پذیر است) می توان احساسات پشت کلمات را تعیین کرد.
تجزیه و تحلیل احساسات توانایی ارائه دانش زیادی در مورد رفتار مشتری و گزینه های او را دارد که می تواند به عنوان محرک تصمیم گیری قابل توجه محسوب شود.

تجزیه و تحلیل شناختی دران ال پی

Cognitive Analytics and NLP –
این بهترین مثال برای همکاری فن آوری های مختلف است ، اما هر دو در یک سقف هوش مصنوعی قرار دارند.
با استفاده از NLP ، چارچوب های مکالمه ای امکان پذیر است که می تواند از طریق رسانه صدا یا متن متن دستورات را بگیرد.
با استفاده از تجزیه و تحلیل شناختی ، اتوماسیون فرایندهای مختلف فنی اکنون امکان تولید چنین بلیط فنی مربوط به یک مسئله فنی و همچنین مدیریت آن به روش های خودکار یا نیمه خودکار را دارد.
همکاری این تکنیک ها می تواند منجر به یک فرآیند خودکار مدیریت مسائل فنی در داخل سازمان یا ارائه راه حل برخی از مشکلات فنی به مشتری به صورت خودکار نیز شود.

شناسایی هرزنامه
غول های دنیای فنی مانند گوگل و یاهو از NLP برای طبقه بندی و فیلتر کردن ایمیل های مشکوک به هرزنامه استفاده می کنند.
این فرآیند به ترتیب به عنوان Spam Detection و Spam Filtering شناخته می شود.
این منجر به یک فرآیند خودکار می شود که می تواند ایمیل را به عنوان هرزنامه طبقه بندی کرده و آن را برای ورود به صندوق ورودی متوقف کند.

NLP در استخدام

NLP همچنین می تواند در مراحل جستجو و گزینش استخدام شغل مورد استفاده قرار گیرد ، در واقع ، از chatbot همچنین می توان برای رسیدگی به پرس و جو مربوط به شغل در سطح اولیه استفاده کرد که شامل شناسایی مهارت های مورد نیاز برای یک شغل خاص و دست زدن به آزمونها و آزمونهای سطح اولیه.

چارچوب مکالمه
این فناوری و دستگاه های مربوط به آن این روزها محبوبیت زیادی پیدا کرده اند.
الکسا که در بالا نشان داده شد یکی از آنهاست ، اما Apple's Siri و Ok Google Google وجود دارد که نمونه هایی از موارد مشابه استفاده از فناوری هستند.
راه حل های NLP برای تسهیل نتایج مفیدتر از متن شما ، توانمندسازی جستجوی هوشمند برای تولید نتایج و تسهیل تجزیه و تحلیل احساسات.

آینده پردازش زبان طبیعی (NLP )
در نظر گرفتن سناریوی بازار در مورد NLP. سر و صدا NLP در بازار به صورت نمایی در حال رشد است که انتظار می رود تا سال 2021 با نرخ رشد مرکب سالانه 16 میلیارد دلار 16 میلیارد دلار باشد.
دلیل این رشد ، افزایش بات بات ها ، اصرار به کشف بینش مشتری ، انتقال فناوری ارسال پیام از دستی به خودکار و بسیاری از کارهای دیگر است که لازم است به صورت خودکار انجام شود و در برخی موارد شامل زبان / گفتار است.اگرچه ، همانطور که در بالا گفته شد ، عملکرد NLP حول زبان / گفتار است که به کلمات در شکل اولیه آن اشاره دارد.
مهم نیست که رسانه ارتباطی چه کلامی و چه کتبی دارد ، کلمات واحد اساسی کارایی NLP هستند.
اما در NLP فعلی ، به نظر می رسد که تفاوت در عملکرد NLP ، هنگام دست زدن به متن و هنگام کنترل صدا وجود دارد.
این چالش مطمئناً در آینده نزدیک حل خواهد شد. بیایید سناریوهای مختلف مربوط به NLP و آینده را در نظر بگیریم. از تعامل انسان و رایانه به مکالمه انسان و رایانه در حال تکامل است.

اثرات پردازش زبان طبیعی (NLP) در بازاریابی دیجیتال
NLP یا پردازش زبان طبیعی ، ناحیه ای از محاسبات است که هدف آن کمک به رایانه ها برای درک زبان انسان (یا "طبیعی") است.
این در حال افزایش است ، فوق العاده قدرتمند و در شرف تاثیرگذاری در بازاریابی است.
حتی اگر زبان برای اکثریت قریب به اتفاق انسانها ماهیت دوم است ، تفسیر و استفاده صحیح از آن برای رایانه ها بسیار دشوار است.
قالب صفحه گسترده و پایگاه داده سفت و سخت و محدود به قانون برای نرم افزار مناسب است ، اما ماهیت تصادفی ، متصل به زمینه و ظاهراً بدون قاعده زبانهای انسانی باعث می شود هوش مصنوعی بخواهد دوباره راه اندازی شود!

ان ال پی ،وسیله تعامل انسان با رایانه

NLP ممکن است در حال حاضر زنگی برای شما به صدا در نیاورد ، اما در 30 سال گذشته یا بیشتر وجود داشته است – و هنوز یک راه طولانی در پیش دارد.
کارشناسان بر این باورند که برخی از مراحل بعدی NLP بسیار بزرگ خواهد بود ، حول محور حرکت از داده های ساخت یافته (پایگاه داده) به داده های غیر ساختاری (متن) و همچنین توانایی افزایش "درک" انسان هنگام صحبت طبیعی است.

چرا بازاریابان باید به NLP اهمیت دهند؟
به عنوان یک بازاریاب ، ممکن است فکر کنید ، "این خوب است ، اما چه ارتباطی با من دارد؟«
خوب ، اگر به متخصصان اعتقاد داشته باشید ، برخی از بزرگترین و انقلابی ترین کاربردهای مرکز NLP در داخل و اطراف کاربردهای آن در بازاریابی است.

کاربردهای تخصصی ان ال پی
اکنون ، با توجه به اینکه NLP یک رشته علمی است (و درک آن در یک مقاله 2000 کلمه ای لزوماً آسان نیست) ، بیایید با راه اندازی انواع اصلی NLP که به طور منظم مواجه می شوید شروع کنیم:
تشخیص نوری کاراکتر:
تبدیل متن نوشتاری یا چاپی به داده هایی که کامپیوتر می تواند بخواند. آیا تابحال سعی در ویرایش PDF غیرقابل ویرایش داشته اید؟ اگر داشته باشید ، همدردی من را دارید.
. OCR فناوری است که به روند کار "کمک" می کند
.تشخیص گفتار:
تبدیل کلمات گفتاری به داده هایی که کامپیوتر می تواند درک کند. این فناوری NLP است که هر وقت از سیری ، کورتانا ، اکو یا Google Voice سو الی می پرسید ، استفاده می کنید.

کاربردهای تخصصی ان ال پی

ترجمه ماشینی:
ترجمه متن از یک زبان به زبان دیگر.
این فنی است که اساس برنامه های ترجمه مانند Google Translate است.
تولید زبان طبیعی:
خروجی اطلاعات به عنوان زبان انسانی. این همان فناوری است که شما هر بار سیری یا کورتانا به سوال شما پاسخ می دهند استفاده می کنید.
تجزیه و تحلیل احساسات:
استخراج داده ها از موضوعات مورد بحث (غالباً "متن بزرگ") و ارزیابی مثبت یا منفی بودن آن داده ها (یا اینکه می تواند چیز دیگری را تشخیص دهد).
جستجوی معنایی:
به عنوان مثال ، در ارتباط نزدیک با تشخیص گفتار ، به شما امکان می دهد از برنامه ای مانند Siri سوالات طبیعی بپرسید ، نه اینکه سوال خود را به روشی خاص و غیر طبیعی تنظیم کنید.

کاربردهای تخصصی ان ال پی
یادگیری ماشینی:
یادگیری ماشین یک موضوع کاملاً دیگر است ، اما اساساً ، از داده هایی که NLP تفسیر می کند برای "آموزش" خود در مورد اقدامات آینده استفاده می کند.
برنامه نویسی زبان طبیعی:
اینها ابزاری هستند که به کاربران امکان می دهند با استفاده از دستورات زبان طبیعی (به جای برنامه نویسی به روش سنتی و دوستانه رایانه) برنامه ها و نرم افزارهایی بسازند.
محاسبات عاطفی: استفاده از NLP و سایر فناوری ها برای درک و تکثیر احساسات انسانی (این همان چیزی است که اکثر مردم از آن می ترسند).

ان ال پی در زندگی نوستاری
این تعاریف ممکن است سطح بالایی به نظر برسند اما در واقع شما قبلاً از آنها استفاده کرده اید.
اگر مشورت کرده باشید حتی ممکن است امروز از آنها استفاده کرده باشید:
یک برنامه غلط املاییمترجم گوگلسیری ، کورتانا ، اکو یا Google Voice .
یک ربات چت:

NLP چگونه بازاریابی را متحول می کند
یکی از کاربردهای NLP که ممکن است قبلاً در مورد آن شنیده باشید ، تحلیل احساسات متن بزرگ است.
شما از داده های بزرگ شنیده اید ، درست است؟
خوب ، پسر عمویش را ملاقات کنید ، متن بزرگ.

با ان ال پی احساسات مردم درمورد برندآنالیزمی شود
این روزها تجزیه و تحلیل احساسات به اندازه کافی پیشرفته شده است تا بتواند نه تنها بینشی در مورد صحبت های مردم در مورد نام تجاری آنلاین به ما بدهد ، بلکه همچنین احساس آنها را در مورد آن نشان دهد.

مدیریت ذهن مخاطبان با ان ال پی
با استفاده از NLP با استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات ، می توانیم متن بزرگی را استخراج کنیم تا این موارد منفی را پیدا کنیم و تلاش کنیم تا عواقب آن را کاهش دهیم.
به همین ترتیب ، تجزیه و تحلیل احساسات می تواند به مارک های تجاری کمک کند تا نمونه هایی از افرادی را که قصد خرید واضح دارند ، پیدا کنند تا بتوانید حرکت های لازم را برای اطمینان از ظاهر شدن نام تجاری خود در مقابل چشم آنها انجام دهید

ان ال پی درتجارت الکترونیک
اگر در تجارت الکترونیکی هستید ، از این مورد لذت خواهید برد:
از جنبه های دیگر NLP می توان توضیحات محصول را پایش کرد و به طور خودکار HTML را اصلاح کرد تا ویژگی هایی را که ممکن است هنگام بارگذاری اولیه محصول اضافه نشده باشد ، در اختیار داشته باشد.
این نه تنها باعث کاهش دردسر برای شما می شود ، بلکه زمینه و جزئیات را به لیست اضافه می کند ، به این معنی که گوگل هنگام رتبه بندی محصولات توصیفی شما در جستجو ، از اطلاعات بهتری برخوردار است.

ان ال پی درتجارت الکترونیک
مثال آخر ما استفاده از NLP برای بهبود عملکرد chatbots است. نه تنها NLP می تواند به بهبود قابلیت استفاده آنها – و در نتیجه تجربه مشتری آنها – کمک کند ، بلکه می تواند با روانشناسی بازاریابی و هدف گیری همراه باشد تا در واقع تبدیل و فروش را افزایش دهد.
به عنوان مثال ، خرده فروش سال گذشته Asos با استفاده از "مد ربات" جدید خود Enki ، افزایش 300 درصدی سفارشات را گزارش داد.
این شرکت قبلاً یک چت بات ("دستیار هدیه" با صدایی خسته کننده) داشت و با تمام حساب ها بسیار کم نظیر بود.
با استفاده از جدید و کاملاً بهبودیافته chatbot فیس بوک مسنجر ، آنها شاهد بازگشت 250 درصدی هزینه در حالی که به 3.5 برابر بیشتر افراد می رسیدند. چشمگیر ، درست است؟

استفاده غول لوازم آرایشیSephora از دستیار چت بات

غول لوازم آرایشی Sephora نیز نه تنها یک بلکه سه دستیار اتوماتیک روی واگن چت بات پریده است:
دستیار رزرو Sephora (فیس بوک)
کمک مجازی Sephora (فیس بوک)
ربات کیک Sephora
ربات رزرواسیون فیس بوک در مقایسه با سایر روش های رزرواسیون ، 11٪ نرخ تبدیل بهتری دارد.

آینده NLP در بازاریابی
نکته ای که ممکن است درک شما از NLP و امکانات آن برای آینده بازاریابی را با مشکل روبرو کند این است که حتی اگر درک نحوه کار آن کار سختی نباشد (به کامپیوترها کمک می کند گفتار و متن انسان را درک کنند) ، تصور وسعت کامل برنامه هایی که ممکن است برای آنها استفاده شود.
یکی از مهمترین چالش ها – و مزایای – سیستم های مجهز به NLP این است که آنها می توانند حجم عظیمی از داده ها را پردازش کنند.
علاوه بر این ، بیشتر این داده ها بدون ساختار است که قبلاً هرگز قادر به پردازش آنها نبوده ایم.
نتیجه ، از دیدگاه ما ، این است که اکنون ما داده های غیرقابل تصوری داریم که می توانیم از آنها نتیجه بگیریم و استراتژی را تحت تاثیر قرار دهیم.

آینده NLP در بازاریابی
مشکل در این واقعیت است که ما باید بتوانیم در واقع این نتیجه گیری ها را انجام دهیم.
به عبارت دیگر ، ما باید بتوانیم از داده ها به صورت معنی دار استفاده کنیم.
اگر این کار را نکنیم ، در واقع همان نداشتن هیچ داده ای است.
به همین دلیل اولین نیاز و چالش استفاده از NLP نیاز به وجود سیستم هایی است که بتواند از داده ها بهره ببرد ، علاوه بر این سیستم هایی که این داده ها را به سیستم های بیشتری منتقل می کنند که می توانند با آن اقدام کنند.
بسیاری از جدیدترین برنامه های مجهز به NLP در جهان فقط همین هستند:
ابزاری که داده های عملی را می گیرند و از آنها برای دستیابی به یک هدف استفاده می کنند. درجه ای که شرکت ها موفق به انجام این کار می شوند چالش اصلی موثر در تاثیر NLP بر دنیای بازاریابی در سال 2021 و بعد از آن است.

چالش شماره 1: ارائه جذاب داده های خام
بیشترین استفاده از NLP در مراکز بازاریابی در اطراف رسانه های اجتماعی – استفاده از این فناوری برای غربالگری میلیون ها ذکر گاه به گاه از یک موضوع خاص و بیرون کشیدن مهمترین و "احساس" کلی موضوع.
بعضی اوقات این برنامه ها بر روی یک پلت فرم خاص رسانه های اجتماعی مانند Twitter تمرکز می کنند ، در حالی که برخی دیگر در برنامه های مدیریت رسانه های اجتماعی مانند Hootsuite تعبیه شده اند:

پیش بینی درآمد حاصل از متن بزرگ
به هر صورت ، چالش در اینجا تجزیه و تحلیل مقدار رو به رشد متن بزرگ است.
و رشد خواهد کرد – پیش بینی می شود درآمد بازار کلان داده از 42 میلیارد دلار در سال 2018 به 103 میلیارد دلار در سال 2027 افزایش یابد (و متن بزرگ بخشی از داده های بزرگ است).
با افزایش داده ها ، ابزارها به سختی بیشتری احتیاج دارند تا مطمئن شوند که چنین دانش گسترده ای توسط انسان قابل درک و استفاده است.

چالش شماره 2: ارائه داده های خام به روشی که موجب صرفه جویی در وقت بشر شود
به همین ترتیب ، اگر برنامه ها راهی برای "سه گانه سازی" اطلاعاتی که ارائه می دهند ، پیدا کنند ، این بهمن داده بسیار قابل استفاده تر خواهد بود ، که نه تنها درک آن را آسان تر می کند ، بلکه باعث می شود تا بعد از آن مقابله با مقدار بیشتری از آن برای انسان باقی بماند.
فرآیندهای خودکار کار را شروع کرده اند.
به عنوان مثال ، برنامه هایی مانند MonkeyLearn ، بلیط های پشتیبانی مشتری را تجزیه و تحلیل می کنند و سپس بلیط ها را به طور خودکار بر اساس تجزیه و تحلیل احساسات ، برچسب گذاری و دسته بندی می کنند. هنگامی که کارمندان با داده ها ارتباط برقرار می کنند ، این اطلاعات در گردش کار عادی آنها گنجانده می شود و از میزان تلاش لازم برای آماده سازی پشتیبانی می کاهد.

چالش شماره 3: ارائه داده های خام به فرمت قابل استفاده در زمان واقعی
ایده اینکه در حین انتظار به کامپیوتر اجازه دهید "کار خود را انجام دهد" یک ایده قدیمی است.
ما در جامعه ای زندگی می کنیم که الان انتظار همه چیز را دارد.
حتی در این صورت ، دریافت اطلاعات پیشرفته NLP به شما در حین پرواز در روزهای ابتدایی است و قطعاً هنوز هم باید مسافت زیادی را طی کنید.
ما قبلاً هنگام نوشتن ، از NLP در زمان واقعی استفاده بسیار خوبی برای نویسنده دیده ایم:
توانایی بررسی محتوا هنگام نوشتن و برقراری ارتباط پیشنهادات برای بهبود ، از طریق یادگیری ماشینی و متن بزرگ.
این به نویسندگان کمک می کند تا تصمیمی بگیرند که مقاله را از متوسط به بسیار بهینه سازی می کند و به آنها کمک می کند فرصت های از دست رفته را دریابند.
این یک موضوع جذاب است و ما در حال حاضر شاهد پیشرفت در این زمینه هستیم. یکی از برنامه هایی که سعی در انجام این کار دارد ، MarketMuse است:

در ازای دریافت آدرس ایمیل ، آنها به بخشی از محتوای شما نگاه می کنند و نحوه بهبود آن را پیشنهاد می کنند. این قدرت انال پی است.

چالش شماره 4: تعامل با ابزارهایی که از NLP استفاده می کنند آسان تر است
گرچه بازاریابی و تجربه مشتری یکسان نیستند ، اما به هم مرتبط هستند و ما قبلاً نیز دیده ایم که چگونه بهبود تجربه ربات خودکار می تواند مزایای عمده بازاریابی را از نظر تبدیل و فروش ایجاد کند.
چت بات ها ، پایگاه های دانش و منابع پشتیبانی مشتری می توانند با کمک به افراد در دسترسی سریعتر به اطلاعات مورد نیاز (داده کاوی) ، تعامل طبیعی تر با ابزارهایی که می توانند به آنها کمک کنند (پردازش زبان طبیعی) و از طریق ساده سازی بخش پشتیبانی مشتری توسط انسان (با طبقه بندی خودکار ، برچسب گذاری یا سوال کردن سوالات).تعاملات فناوری بدون استرس کلیدی برای مشتریان خوشحال است و همانطور که همه ما می دانیم ، مشتریان خوشحال باعث لبخند زدن کل شرکت می شوند.

آینده NLP در بازاریابی
اگر در بازاریابی فعالیت می کنید ، باید از امکانات NLP بسیار هیجان زده شوید.
اگر فرصت های زیادی که ارائه می دهد کافی نیست ، حداقل باید سفری را که قبلاً انجام داده و امکانات آن برای آینده – که هنوز بسیاری از آنها کشف نشده است – به هیجان بیاورید.
اگر قبلاً در سال 2006 که برای اولین بار Google Translate آن را استفاده کرده اید ، سعی کرده اید که استفاده کنید ، مطمئنم که شما بیش از پیش موافقت خواهید کرد
همانطور که به سمت آینده NLP در بازاریابی حرکت می کنیم ، تکامل ابزارهای NLP مجهز به بازار را در دسترس داشته باشید.
مهم نیست که چه بازاریابی می کنید و مهم نیست که یک کسب و کار بزرگ هستید یا یک بازیکن کوچک ، قادر خواهید بود از برخی از جالب ترین و کاربردی ترین کاربردهای داده های بزرگ که تاکنون دیده ایم استفاده کنید.
از آنجا که به نظر می رسد یکی از کلیدهای بازاریابی مدرن تجزیه و تحلیل و استفاده از بینش کلان داده است ، از هر چیزی که به ما در مدیریت بهتر این داده های بزرگ کمک کند ، باید استقبال کرد.
NLP ممکن است یکی از بهترین ابزاری باشد که باید برای انجام این کار به روشی پایدار ، مقیاس پذیر و در زمان واقعی انجام دهیم ، و آن را به یکی از واژه های مهم فناوری تبدیل کنید که نمی توانید نادیده بگیرید.

استفاده از ان ال پی در انتخابات مطالعه موردی انتخابات آمریکا

پروفایل روان سنجی
پس از افشای نقش Cambridge Analytica در انتخابات اخیر ، یکی از محبوب ترین تاکتیک های این شرکت – پروفایل روان سنجی – مورد توجه قرار گرفته است.
چگونه شرکت هایی مانند کمبریج آنالیتیکا با استفاده از ارزیابی روانشناختی همراه با اطلاعات مربوط به رفتار دیجیتال شما ، روند دموکراتیک را تحت تاثیر قرار می دهند؟
این بخش توضیح می دهد که چگونه اطلاعات مربوط به شخصیت شما به یک دارایی و ابزار سیاسی تبدیل شده است.

پروفایل روان سنجی چیست؟
پروفایل روان سنجی فرایندی است که در آن از اقدامات شما برای استنباط شخصیت شما استفاده می شود.
این تکنیک توسط دانشگاهیان توسعه یافته و توسط بازاریابان و تبلیغ کنندگان برای ارزیابی خصوصیات روانشناختی یک فرد یا یک گروه مورد استفاده قرار گرفته است.
این نمایه ها به تبلیغ کنندگان و استراتژیست های سیاسی بینشی در مورد اعتقادات ، رفتارها و انگیزه های کاربران می دهند.
با توسل به این صفات اساسی در سطح فردی یا گروهی ، تبلیغات با اطلاعات روان سنجی می توانند اقناع کنندگی بیشتری داشته باشند و از این رو برای تاثیرگذاری در تصمیم گیری هایی مانند خرید یا نحوه رای گیری استفاده می شوند.
در حالی که اشکال دیگری از نمایه سازی مبتنی بر شخصیت وجود دارد ، ما به دلیل پوشش گسترده آن ، در اینجا بر پروفایل روان سنجی تمرکز کرده ایم.

پروفایل روان سنجی چگونه کار می کند؟
تبلیغ کنندگان و بازاریاب ها از روش های مختلفی برای بدست آوردن مشخصات روان سنجی استفاده می کنند:
انجام آسان ترین و مستقیم ترین گزینه ، انجام یک نظر سنجی است که جنبه هایی از ترکیب روانی شرکت کنندگان را نشان می دهد.
سپس داده های نظرسنجی برای ایجاد نمایه روان سنجی از فرد یا گروه مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرد.
اخیراً ، محققان کشف کرده اند که انجام یک نظر سنجی گسترده برای استنباط این صفات غیرضروری است.
در عوض ، این صفات را می توان به سادگی از منابع جایگزین مانند داده های فیس بوک پیش بینی کرد.
استفاده از داده های رد پای دیجیتالی برای پیش بینی ویژگی های روانشناختی ، بسیاری از مراحل دست و پاگیر بررسی را از بین می برد و امکان ایجاد پروفایل در مقیاس را فراهم می کند ، بنابراین استنتاجات در مقیاس بزرگ مانند موارد زیر را امکان پذیر می کند.

نقشه روانشناسی روانشناسی ایالات متحده
استفاده از الگوریتم ها در استنباط صفات روانشناختی امکان ایجاد پروفایل گسترده را فراهم کرده است.
تصویر بالا سطح تخمینی "روان رنجوری" توسط ایالات متحده را نشان می دهد.
سایه های تیره مربوط به سطوح بالاتر از حد متوسط ​​است ، در حالی که سایه های روشن کمتر از حد متوسط ​​است.
به عنوان مثال این تصویر نشان می دهد مردم کالیفرنیا نسبت به نیویورک ها روان رنجورتر هستند.

مدل OCEAN
متداول ترین مدلی که برای پروفایل روان سنجی استفاده می شود ، مدل OCEAN است که به آن "پنج بزرگ" یا "مدل پنج عامل" نیز می گویند ، به دلیل پنج ویژگی اصلی شخصیتی که اندازه گیری می کند:
گشودگی ، وظیفه شناسی ، برون گرایی ، موافقت و روان رنجوری.
مدل OCEAN ادعا می کند "ساختار اساسی زمینه ای در تغییرات رفتار و ترجیحات انسان" را آشکار می کند.
روانشناسان معتقدند که این پنج صفت بیش از هر پنج صفت دیگر حاوی اطلاعات بیشتری در مورد انگیزه ها و فرایندهای تصمیم گیری فرد یا جمعیت است.
این اطلاعات ارزشمندی برای کسانی است که مخاطبان خاص خود را با تبلیغات خاص یا پیام سیاسی هدف قرار می دهند.

ocean-example.png

تصاویر بالا تصاویر مربوط به ویدئویی است که در جریان مبارزات انتخاباتی سال 2017 کنیا پخش شده است.
این آگهی در مورد خطرات پیروزی رایلا اودینگا ، نامزد انتخابات ریاست جمهوری ، هشدار می دهد.
گرچه شواهدی وجود ندارد که نشان دهد این تبلیغ برای مخاطبان مستعد انتخاب شده است ، اما موضوعات آخرالزمانی و ترس آور آن به ویژه برای افراد بسیار روان رنجور و وظیفه شناس ترغیب کننده است.
یک فعال سیاسی علاقه مند می تواند این رای دهندگان را با آگهی های متناسب با ترکیب روانی آنها برای حداکثر تاثیر هدف قرار دهد.

گرم شدن تقاضا برای پروفایل روان سنجی
با گرم شدن تقاضا برای پروفایل روان سنجی در میان شرکت های انتفاعی و کارزارهای سیاسی ، تعدادی از شرکت های خصوصی علاوه بر کمبریج آنالیتیکا قصد دارند تا در حال حاضر سرمایه گذاری کنند.
انبوهی از استارتاپها از جمله Affectiva ، RealEyes و Sensum در تلاشند تا جوایز بازار آگهی های روانشناختی را به دست آورند.
شرکت های مستقر نیز وارد این ترکیب شده اند. شرکت تحقیقات بازار Nielsen شرکت بازاریابی عصبی Innerscope را در سال 2015 خریداری کرد.
تولید کننده اتومبیل فورد آزمایش هایی را در ویتنام با تبلیغات موبایل انجام داد که دقیقاً در لحظات احساسی رویدادهای ورزشی به سر می برد و فروش خرده فروشی هایی را مشاهده می کرد که بیش از انتظارات آنها بود.
همانطور که پروفایل روان سنجی می تواند فروش محصولات را با تبلیغات جذاب افزایش دهد ، همچنین می تواند نامزدهای سیاسی را ارتقا داده یا تنزل کند و رای دهندگان را با پیام های سیاسی تنظیم شده ای که برای افراد یا گروه ها بسیار خرد است ، تحت تاثیر قرار دهد.

داده های شما چگونه مورد استفاده قرار می گیرد؟
برخلاف ویژگی هایی مانند جنسیت و سن ، ویژگی های روان سنجی به طور مستقیم قابل مشاهده نیستند ، بنابراین باید استنباط شوند.
برای این منظور از مدلهای آماری استفاده می شود.
میخال کوسینسکی ، دکترای دانشگاه کمبریج ، پیشگام در زمینه پروفایل روان سنجی و رفتار دیجیتال ، اولین کسی بود که نشان داد از سوابق دیجیتال می توان برای تعیین صفات حساس در مورد افراد ، از جمله اطلاعات مربوط به شخصیت آنها استفاده کرد.

الگوریتم ها می توانند شخصیت افراد را پیش بینی کنند
تکنیک های آماری ذهنی ، محققان می توانند مشخصات روان سنجی را در مقیاس های بسیار بزرگتر و با دقت و کارایی بیشتر از حد امکان استنتاج کنند.
این الگوریتم ها از داده های ورودی (به عنوان مثال از فیس بوک) برای تولید پیش بینی ترکیب روانشناختی استفاده می کنند.
پس از یافته های پیشگامانه خود در سال 2013 ، کوسینسکی در سال 2014 مقاله ای مشترک نوشت که نتیجه گرفت "از سوابق فراگیر ردپای دیجیتال می توان برای استنباط شخصیت استفاده کرد.
" در سال 2015 ، او نشان داد که الگوریتم های ساده می توانند شخصیت فرد را بهتر از دوستان ، همکاران و شرکای وی پیش بینی کنند.

روانشناس-پروفایل-توضیح دهنده

شماتیک فوق خط لوله ساده ای برای پروفایل روان سنجی را براساس داده های فیس بوک که در مقالات دانشگاهی منتشر شده نشان می دهد .
در عمل ، اطلاعات مربوط به صفات صمیمی نیازی به گزارش خود ندارند.
این را می توان از مسابقه های آنلاین فریبنده و شبیه بازی که بینش های جدیدی درباره خود ما می فروشند ، استخراج کرد.
همچنین می توان به سادگی از طریق دلالان داده مشاهده ، استنباط یا خریداری کرد. تحقیقات اخیر در مورد پروفایل روان سنجی منجر به سه یافته مهم شده است.
اول ، مدل های آماری ساده می توانند ویژگی های روانشناختی افراد را از ردپای دیجیتالی گسترده کشف کنند.

روانشناس-پروفایل-توضیح دهنده
دوم ، رایانه ها در مقایسه با انسان ها در ارزیابی شخصیت از داده ها بهتر هستند. سرانجام ، تبلیغات متناسب با نمایه های روانشناختی نسبت به تبلیغاتی که اینگونه نیستند ، کارایی بیشتری دارند.
در سال 2017 ، کوسینسکی و تیم دیگری از اساتید دانشکده بازرگانی کار تیم کانادایی را از سال 2012 با آزمایش اینکه آیا تبلیغات متناسب با روان سنجی در دنیای واقعی عملکرد بهتری دارند یا خیر ، گسترش دادند. کوسینسکی و همکارانش تبلیغاتی را برای مارک های واقعی طراحی کردند ، آنها را مخاطبان مورد نظر خود قرار دادند و تاثیر (به عنوان مثال فروش در دنیای واقعی) را نسبت به یک گروه کنترل اندازه گیری کردند.

مطالعه موردی: Experian
آژانس گزارش دهنده اعتبار مصرف کننده Experian قابلیت های روان سنجی خود را به مشتریان در سراسر جهان معرفی می کند.
این کارگزار داده ها اطلاعاتی در مورد بیش از یک میلیارد نفر در اروپا و ایالات متحده را در اختیار دارد و در سال 2015 بیش از 4.6 میلیارد دلار درآمد کسب کرده است.
از میان بسیاری از پیشنهادات خدمات بازاریابی اکسپرین ، ضریب هوشی مخاطبان است ، یک فروشگاه یک طرفه برای بازاریابان که ظاهراً می تواند " با درهم آمیختن ویژگیهای جمعیت شناختی ، روانشناختی و نگرشی بر رفتار رای گیری تاثیر می گذارد.
هر دو حزب محافظه کار و حزب کارگر در انگلیس مشتریهای Experian هستند.
از جمله دیگر پیشنهادهای Experian ، راهنمای مخاطبان آن است که عنوان اصلی آن "وارد ذهن مصرف کنندگان خود شوید" است.
این راهنما مقوله هایی را تعریف می کند که توسط خودپنداره های مصرف کننده و اقناع سیاسی تعریف شده است.

مطالعه موردی: کمبریج آنالیتیکا
در مورد کمبریج آنالیتیکا و نحوه استفاده از الکساندر نیکس ، مدیرعامل سابق این شرکت ، در استفاده از آکادمیک در استفاده از بینش های مبتنی بر شخصیت برای تاثیرگذاری بر رای دهندگان ، موارد زیادی گزارش شده است.
همانطور که خود نیکس در ویدئوی زیر توصیف می کند: "این شخصیت است که رفتار را پیش می برد و رفتار به وضوح بر روی رای شما تاثیر می گذارد.«
الکساندر نیکس تاکتیک های پیشرفته کمبریج آنلاتیکا را در تاثیرگذاری بر رای دهندگان ترویج می کند.
همانطور که وی اظهار داشت ، "اگر شخصیت افرادی را که هدف قرار داده اید می دانید ، می توانید پیام رسانی خود را متناسب با آن گروه های اصلی مخاطب طنین انداز کنید.
برای یک مخاطب بسیار عصبی و متعهد ، به یک پیام منطقی نیاز خواهید داشت.
و مبتنی بر ترس ، یا مبتنی بر احساسات.

انتخابات آمریکا؛تد کروز-ترامپ
کمبریج آنالیتیکا رای دهندگان متقاعد کننده را در آستانه انتخابات ریاست جمهوری 2016 آمریکا ، ابتدا برای تد کروز و سپس برای مبارزات انتخاباتی دونالد ترامپ شناسایی و هدف قرار داد.
این شرکت همچنین در انتخابات 2016 آمریکا به ده نامزد دیگر خدمات ارائه داد.
با جمع آوری داده های نظرسنجی روانشناختی ، ساخت الگوریتم هایی برای پیش بینی صفات روانشناختی ، و برآورد نتایج به طور گسترده تر ، این شرکت "توانست نمونه ای از شخصیت تک تک افراد در ایالات متحده آمریکا را تولید کند.
" این ، به نوبه خود ، به کمبریج آنالیتیکا اجازه داد تبلیغات میکرو هدفمند را به رای دهندگان بالقوه بر اساس مشخصات آنها در مورد موضوعات دکمه داغ مانند احساسات آنها نسبت به اصلاحیه دوم ارائه دهد

برنامه نویسی عصبی-زبانی و ارتباطات مدیریتی
معرفی
اثربخشی کار مدیریتی چند عاملی است و در عین حال ، در یک رویکرد میان رشته ای بررسی می شود.
این مفهوم مطابق با شرایط فعلی یک محیط اقتصادی است که با پویایی ، تلاطم و تغییرات مداوم مشخص می شود
[1]. اثربخشی کار مدیریتی مربوط به توسعه صلاحیت های مدیریتی است که امکان تامین شرایط ارائه شده را فراهم می کند.
از مدیران انتظار می رود نه تنها با این تغییرات روبرو شوند بلکه این تغییرات را نیز پیشنهاد و اجرا کنند [2].

برنامه نویسی عصبی-زبانی و ارتباطات مدیریتی
در این ارتباط ، شکل و روش ارتباط مدیریتی نیز نقش مهمی دارد. از دیدگاه اثربخشی کار مدیریتی ، عمدتاً در زمینه اجتماعی ، موضوع مهارتهای ارتباطی مدیریتی از موقعیت غالب برخوردار است [3].
ارتباطات موثر مدیریتی یکی از ارکان اساسی فعالیتهایی است که همکاری افراد برای آن اجتناب ناپذیر است.
در عین حال ، این یکی از موضوعات مهم مورد بحث در زمینه کار مدیریتی [4] ، کارآفرینی ، تجارت [5] ، خدمات ، بازاریابی [6] و بسیاری از زمینه های دیگر محیط اقتصادی است.

نقش ان ال پی درمدیریت ارتباطات
الف- وضعیت راهبردی
پاسخ به این سوال که چگونه بهتر ارتباط برقرار کنیم ، چگونه با محیط اطرافمان ارتباط برقرار کنیم و چگونه با خودمان ارتباط برقرار کنیم نیز توسط برنامه نویسی عصب زبانی (NLP) ارائه شده است.
این در دهه 70 قرن گذشته بوجود آمد و بنیانگذاران آن ریچارد بندلر و جان گریندر هستند.
به گفته نویسندگان ، NLP مجموعه ای از مدل ها ، توانایی ها و تکنیک های تفکر ، رفتار و ارتباط موثر است.
پشتیبانی نیز توسط مطالعات اسکات به دست آمد .
ویتکوفسکی به عدم تطابق نتایج تحقیق اشاره کرد که از روش NLP پشتیبانی می کند یا از آن پشتیبانی نمی کند